AIM AI SOFTWARE LAB算出你需要多少流量 ・第 4 步，共 4 步 ・← 上一步：CPC／CPM／CTR 三合一 ・這是最後一步・看整套 →
A/B 測試樣本數試算
要跑多少流量、幾天，結果才可信。
範例結果
目前轉換率：1.80%・想偵測的改善：+15%（達到 2.07%） 每個版本需要樣本：40,814 次 兩個版本合計：81,628 次 （95% 信心水準、80% 檢定力） 以每天 900 次流量計：約需 91 天 超過一個月——改善幅度訂太小或流量不夠，建議先測更大的改動。
使用前先知道
- 樣本數只確保統計顯著，不代表實際轉換一定會改善，結果仍須驗證。
- 若每日流量忽高忽低或季節性波動大，試算結果可能不準，建議拉長測試時間。
常見問題
為什麼要算樣本數？直接跑一段時間看數字不行嗎？
流量太少時，結果容易受隨機波動影響，可能誤判成有效改善。樣本數夠大，才能區分是真實差異還是巧合。就像擲硬幣，只擲10次可能連續5次人頭，不代表硬幣有問題。
「想偵測的最小改善」填多少才合理？
實務上通常填5%-20%的相對改善。填太小，像0.1%會需要極大量流量，成本太高；填太大，例如30%，可能錯過有價值的微幅提升。建議參考過去實驗或業界常見的改善幅度來設定。
每天分流流量不填會怎樣？填了有什麼用？
不填時，只算出總樣本需求；填了才能估算測試天數，避免跑太久。例如總樣本需要2萬，每天分流1,000，就約需20天。若天數過長，可考慮加大改善幅度或換更高流量頁面測試。
接下來可以用
這個工具每天都會自動測試一次——已經連續 50 天通過；如果壞掉，測試紀錄會寫出來。 我們不會為了拿你的 Email 而擋住結果。
想先看懂怎麼算？A/B 測試樣本數試算 完整拆解
你的行業會怎麼用
同一個工具，不同品類的數字差很多——美妝的毛利率在 3C 是幻想， 生鮮的運費結構跟服飾完全不同。下面四個是各品類的實際情況。
美妝保養
1. 服飾配件 你想測兩張主圖，平模拍攝跟模特兒實穿，看哪個轉換率高。目前轉換率 1.8%，你希望能偵測出 15% 的相對提升，也就是拉到 2.07%。算下來每組需要大約 9,000 次流量，兩組就是 18,000。你的月流量是 12,000，所以這個測試要跑一個半月才有結論——而那時候已經換季了。這就是小店做 A/B 測試最常撞到的牆：量不夠，等到有結論的時候問題已經變了。這種情況下正確的做法是別測，直接把明顯有問題的東西改掉，用月營收看變化就好。先確認你的量夠不夠，比測完才發現白跑一個半月省事得多。
3C 配件
2. 食品生鮮 測兩種免運門檻的文案，目前轉換率 2.6%，想偵測 15% 的提升。食品的基礎轉換率高，所以需要的樣本比服飾少——每組約 6,200 次。月流量 18,000 的話，兩週就跑得完，這是可以做的測試。食品適合做 A/B 的另一個原因是決策快，測試期間的外部干擾少。但記得一件事：檔期期間不要測，因為那段時間的流量組成跟平常不同，測出來的結論不能套用到平常。另外檔期的流量組成跟平常差很多，測出來的結論套不到淡季，這一點常被忽略。食品的另一個好處是回購快，測試結果兩週內就能用第二批訂單驗證一次。
食品生鮮
3. 3C 週邊 想測規格表要放前面還是後面，目前轉換率 0.9%。轉換率越低，需要的樣本越多——每組要 19,000 次流量，兩組 38,000。你的月流量 25,000，要一個半月。3C 的低轉換率讓 A/B 測試變得昂貴，這是結構問題不是能力問題。比較務實的做法是先做大改動：把規格表補完整、把相容性寫清楚，這種改動的效果通常大到不需要統計檢定就看得出來。等流量上到五萬以上再開始測細節。還有一個判斷：如果你想偵測的提升幅度大一點，比方 30%，需要的樣本會少很多，測起來就可行了。
服飾配件
4. 手作文創 月流量 6,000，轉換率 1.5%，想測商品描述的兩種寫法。算出來每組需要 11,000 次——你三個月的流量都不夠跑一次測試。結論很明確：不要做 A/B 測試。這不是壞消息，是省下三個月的好消息。手作的量小，該用的方法是直接問客人。私訊裡問十個買過的人「你當初猶豫什麼」，得到的資訊比任何測試都具體，而且今天就能拿到。問完之後把那十個人的說法歸類，出現兩次以上的就直接改，這比任何統計檢定都快，而且準。而且客人自己講出來的理由，通常會直接告訴你商品頁少寫了什麼。
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