數據導向設計的盲點：記得住選擇，記不住沒被端上的選項
數據導向設計常讓人以為轉換率漂亮上升就是做對了，但你怎麼知道這不是留在介面裡的人剛好選了這個選項？數據能證明的永遠是使用者做出的選擇，卻證明不了那些從沒被端上檯面的更好做法，搞懂這條邊界，才不會把局部最佳值誤認成終點。
A/B測試
流量不高的網站，值得做 A/B 測試嗎？
A/B 測試真的是任何網站都能複製的萬用工具嗎？流量不夠時，看似顯著的結果多半只是雜訊；就算流量足夠，測試也答不出資訊架構該不該重排這種結構問題。這篇拆解流量門檻怎麼算、雜訊為什麼被誤讀成訊號，並用流量規模與問題層級這兩把尺，幫你判斷該不該真的動手測。
AI 廣告文案生出來卻投不動？先過這 3 關
AI 廣告文案投出去沒成效，多數人以為是文筆不夠好，其實真正的落差都在文字以外：受眾輪廓太籠統、沒搞懂平台版位的字數會被拆解重組、把多生幾版當成 A/B 測試。這篇拆開草稿到能上線前的 3 個檢查點，帶你把該補的地方一次補齊。
做好著陸頁的A/B測試，讓你的網頁點擊三倍跳！
著陸頁 A/B 測試是找出目標客群設計偏好、提升點擊與轉換率的有效工具。涵蓋獨特銷售主張測試、標題文案、定價策略、圖片排版與 CTA 按鈕等可測試變因，以及與多變量測試的適用差異，協助廣告投放者用數據做出更準確的頁面決策。