Генеральная совокупность — все пользователи, которые взаимодействуют с объектом. Например, число посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса. A/Б тестирование позволяет оценить эффективность изменений веб-страниц.
Для достоверности рекомендуем одновременно тестировать не более одного элемента рекламы. Например, проверять только разные тексты или только разные иллюстрации. Если все элементы объявлений в группе различаются, вам, скорее всего, будет сложно оценивать, какой из них повлиял на эффективность. Данные из Яндекс Метрики можно использовать при подготовке гипотезы для А/В-тестирования. В нашем примере компания по покупке подержанных авто получила конверсию в заявку с квиза выше, чем с сайта в 3 раза. Для компании по покупке автомобилей трафик параллельно направлялся и на сайт, и на квиз.
Сервис A/B-теста Realroi.ru
Владелец сайта считает, что кнопки другого цвета могут сделать ресурс более привлекательным для клиентов. Тогда он создает лендинг Б с другими кнопками и разделяет трафик между вариантами А и Б. Таким образом, удается проверить появившуюся теорию и выяснить, действительно ли кнопки другого цвета могут повысить продажи.
В конце августа спрос на канцтовары резко вырос, показатели изменились. И если вы выдвинете решение на основе полученных результатов, то, например, в октябре можете получить не тот результат, который ожидали. Таким образом, тест позволяет проанализировать показатели на разных версиях сайта и принять решение, какой вариант оставить для улучшения взаимодействия пользователя с ресурсом. A/B-тестирование разных вариантов страниц — не главная задача Clickmeter.
Шаг 5. Проведение эксперимента и накопление данных
Для чистоты проведения сплит-теста необходимо случайным образом и поровну распределить трафик между контрольным и тестируемым вариантом. При этом пользователи, которые видят версию A, не должны видеть версию B. Первым двум демонстрируется контрольный вариант продукта, а третьей — тестируемый. Если результаты в первых двух группах одинаковые, внешние факторы не повлияли на достоверность тестирования и результату можно доверять. A/B-тестирование распознает действия пользователей на вашем сайте.
- В среднем за сутки лендинг посещает 100 человек, проводить тестирование будем 1 месяц и тогда новую версию сайта посмотрят 300 потенциальных клиентов (10%).
- A/B-тестирование позволяет оценивать количественные показатели работы двух вариантов веб-страницы, а также сравнивать их между собой.
- Один из самых популярных примеров A/B тестирования — 41 оттенок синего, когда Google не могли решить, какой из двух синих цветов они предпочитают для определенного элемента дизайна.
- Респонденты делятся на равные и однородные группы, а затем оценивается, какой из вариантов оказался более успешным.
- И если вы выдвинете решение на основе полученных результатов, то, например, в октябре можете получить не тот результат, который ожидали.
- Этот показатель доступен уже во время исследования, но если в процессе сервис показывает более низкие значения, прерывать эксперимент не стоит.
Кроме оптимизации сайта, с помощью А/В-тестирования можно легко проверить эффективность вашей email-рассылки и ее отдельных элементов. Просто отправьте половине подписчиков версию А, а второй половине – версию В. Глубина содержания влияет на SEO, а также на показатели времени, проведенного на странице и коэффициент конверсии.
Алгоритм проведения A/B-тестирования
При этом важно выбрать сервис, который подходит под запросы. Если вы маркетолог или владелец бизнеса, вы должны уметь проводить эксперименты с использование AB тестов. Этот показатель не нужно считать вручную и совсем не обязательно заморачиваться о его значении. Просто проведите тест и воспользуйтесь калькулятором. Хотя если вы проводите эксперимент с помощью специальных сервисов, то программа сама все за вас посчитает.
A/B-тестирования помогают принимать решения по улучшению продукта на основе данных о предпочтениях посетителей. Для успешной реализации теста важно хорошо к нему подготовиться, учесть нюансы и выбрать хороший сервис для проведения. Эксперимент в Яндекс Метрике показал, что инструмент Varioqub достаточно прост в настройке и понимании полученных результатов. Только так вы сможете подтвердить или опровергнуть ваши гипотезы. Его используют продуктовые аналитики и аналитики данных, веб-разработчики, интернет-маркетологи и другие специалисты.
Проведение теста
Невозможно затронуть каждый сегмент своей целевой аудитории, используя исключительно SEO-тексты. Это может быть подкаст, видеоролик, какая-то наглядная инфографика и т.п. Есть и другие аспекты текста, способные повлиять на количество посещений страницы. Пробуйте разное количество вхождений ключевых слов и проверяйте, какая из стратегий написаний текстов работает лучше. В нашем примере получили 27 заказов с лендинга с круглыми кнопками.
Часто используются уровни значимости — 90%, 95% и 99%. Смысл заключается в том, что из 100 пользователей, 10%, 5% или 1% сделали выбор случайно. Если протестируем достаточно большую группу пользователей, определим без ошибок, что предпочитает a/b testing это средний пользователь. Статистическая значимость — это процент уверенности в том, что данные не оказались простой случайностью. Значимость определяют и устанавливают вручную, в зависимости от важности и сложности эксперимента.
Не проводите A/B-тестирование незначительных изменений
Затем выбираются метрики для измерения уровня вовлеченности пользователей. В нашем примере метрикой будет служить кликабельность кнопки «Buy Now». Коэффициент кликабельности (Click through rate, CTR) — это количество кликов уникальных пользователей, разделенное на количество просмотров уникальными пользователями. Вы можете выбрать столько метрик, сколько захотите, и чем больше вы оцениваете, тем выше вероятность того, что вы заметите существенные различия.
Заголовки страниц и копирайтинг в целом
С помощью A/B-тестирования можно строить и проверять гипотезы, чтобы выбрать, какое изменение необходимо внести в работу продукта для повышения эффективности. A/B тестирование предоставляет маркетологам возможность проводить эксперименты и оценить эффективность различных стратегий. Этот инструмент позволяет компаниям добиваться лучших результатов в своих маркетинговых кампаниях и повысить эффективность работы всего бизнеса. Основная идея A/B тестирования заключается в сравнении эффективности двух версий объекта на основе выбранного ключевого показателя. Например, это может быть конверсия (доля посетителей, выполнивших целевое действие), клики на ссылку, время проведения на странице и другие метрики. Сравнивая результаты контрольной и экспериментальной группы, можно определить, какой вариант приводит к лучшему показателю.