1.什么是Google Optimize（谷歌优化）？
Google Optimize 360是Google的A/B测试工具，它比GA更加专业和复杂。像其他大多数A/B测试平台一样，它能够测试网站的变量，用以优化提高转化次数；但与大多数其他平台不同的是，它本身就是与GA集成的，与GA的关系非常密切。
2.Google Optimize vs Google Optimize 360
Google Optimize 360之前一直是企业版本，需要付费才能使用的。在之前，Google推出了一款免费的版本，但是功能上做了一定的限制，下面是其主要的一些区别。
没有受众群体。Optimize 360能够使用GA中的受众群体，而免费版本则不可以。如果你想确保只有某些特定受众群体才能看到你的实验，则需要使用其他定位条件组合来实现。
实验数量限制。在免费版本中，只能同时运行三项实验。对于中小型企业or中小型网站来说，应该是足够了。但是对更有经验的团队或者需要做更多A/B测试的团队来说，这个数量可能就不够了。
多变量测试限制。免费版本也能够提供多变量测试，但是仅限于16种变量。
预选择对象。因为Google Optimize的对象实际上就是从绑定到容器中的GA视图中获取的，所以付费版本的Google Optimize能够通过追溯改变实验对象来了解实验是如何影响其他GA目标的。
如何实施Google Optimize？
将其跟踪代码添加GA代码段中即可。其一般流程如下：
创建账户和容器
将容器关联到GA
在网站上添加Google Optimize代码
3.创建实验
3.1在容器界面，点击右上角的创建实验按钮
3.2输入实验名称、你想要测试的页面，并选择测试实验类型。
在选择实验类型时，有三种选择
A/B测试：其他条件相同，仅保证其中一个对象不同来进行测试，可以测试两个或多个变量，这也是最常用的实验。
多变量测试：在同一个页面上测试两个或多个不同的对象，该实验适用于同一页面上多种不同元素组合的情况。
重定向测试：测试包含不同的URL或者路径的页面，如果你对页面代码进行大量的更改，则这有可能会减慢页面的速度。如果发生了这种情况，最好进行重定向测试。但是不要忘了在测试页面添加noindex.
4.实验操作界面
本文将以A/B测试为例，讲述如何进行实验。实验创建完成之后，我们会看到两个标签，详细信息（details）和报告（reporting）。
详细信息是我们用来查找和修改实验信息的地方；
报告是用来查看实验报告的地方。
在详细信息标签下，有两大块内容：变量和配置。
4.1变量区域
在变量区域你能看到：
试验中有多少个变量
每个变量获取多少流量（建议平均分配这些流量）
实验在不同设备的预览选项以及共享选项
变量的变更次数
编辑、删除变量选项
4.2配置区域
配置区域会提供对实验的描述、你选择的实验对象以及定位条件。
选择实验目标非常重要。与付费版本不同，免费版本中不能根据已发生的影响来追溯产生影响的对象的更改，因此需要我们在实验开始之前选择所有目标。
写出你的假设。就像统计学中一样，我们在做实验之前，需要先确定假设，这样能够让我们的实验看起来更加清晰明了。比如，如果做了xxx，会发生xxx。
4.3定位条件
定位条件就是触发你的实验的设置，这些条件是在页面加载进行判断的。
URLs：定位指定的页面和页面集，这样你的实验就可以只在这些页面上进行，比如单个页面、一组页面、以及主机名或者路径等。
受众群体（仅付费版）：GA中创建的受众群体。
行为：定位从特定渠道或来源访问网站的用户，行为定位允许定位来自特定引荐来源的首次访问和新用户。
地理位置：针对特定城市、地区、地铁以及国家/地区的访客，大到国家范围、小到商圈范围都可以。
技术：定位从特定浏览器、OS或设备访问的用户。
JS变量：定位基于JS变量的页面。
第一方cookie：基于用于浏览器中第一方cookie的值。Google Optimize可以查看用户是否有你网站的第一方cookie，并使用该信息作为规则。
自定义JS：定位自定义JS值返回的页面，即根据自定义JS返回的值的页面。
查询参数：定位页面中的查询参数。
数据层变量：除了在自定义条件中的JS变量，还能引用存储在数据层中的键值对。
4.4匹配类型
每个定位选项都有不同的匹配类型。
等于/不等于：完全相同或者不相同，类似于匹配方式的完全匹配（不考虑变体等，下同）。
包含/不包含：完全包含于或者完全不含，类似于匹配方式的词组匹配。
以xxx开始/开头不是xxx：字符串的开头完全等于xxx或者不是xxx。
以xxx结束/结尾不是xxx：字符串的纪委完全等于xxx或者不是xxx。
正则表达式：正则表达式会使用特殊字符来启用通配符和灵活匹配，活用正则表达式，会取得很多意想不到的效果，比如说处理非常复杂的条件。
