Тестування A / B

  1. Що таке тестування A / B? Тестування A / B (також відоме як спліт-тестування або тестування...
  2. Чому ви повинні A / B випробування
  3. A / B Процес тестування
  4. A / B Тестування & SEO
  5. Приклади тестування A / B

Що таке тестування A / B?

Тестування A / B (також відоме як спліт-тестування або тестування ковша ) - це метод порівняння двох версій веб-сторінки або програми один з одним, щоб визначити, який з них виконується краще. Тестування AB - це, по суті, експеримент, де два або більше варіантів сторінки показуються користувачам випадковим чином, і статистичний аналіз використовується для визначення того, яка зміна виконується краще для даної мети конверсії.

Запуск тесту AB, який безпосередньо порівнює варіацію з поточним досвідом, дозволяє задати цілеспрямовані запитання про зміни на веб-сайті або додатку, а потім зібрати дані про вплив цієї зміни.

Тестування виконує догадки оптимізація сайту і дозволяє ухвалені за даними рішення, які переводять бізнес-розмови з "ми думаємо" до "ми знаємо". Вимірюючи вплив змін на показники, можна переконатися, що кожна зміна дає позитивні результати.

Як A / B тестування працює

Під час тестування A / B ви приймаєте веб-сторінку або екран програми та змінюєте її, щоб створити другу версію однієї сторінки. Ця зміна може бути такою ж простою, як один заголовок або кнопка, або бути повним перепроектуванням сторінки. Потім половину вашого трафіку показують оригінальну версію сторінки (відому як контроль) і половину показують змінену версію сторінки (варіант).

Оскільки відвідувачі обслуговуються або контролем, або варіантом, їхня взаємодія з кожним досвідом вимірюється та збирається в інформаційній панелі аналітики та аналізується за допомогою статистичного механізму. Потім можна визначити, чи зміна досвіду мала позитивний, негативний або не впливає на поведінку відвідувачів.

Чому ви повинні A / B випробування

A / B-тестування дозволяє окремим особам, командам і компаніям здійснювати ретельні зміни в досвіді користувачів, збираючи дані про результати. Це дозволяє їм будувати гіпотези і краще вивчати, чому певні елементи їхнього досвіду впливають на поведінку користувачів. З іншого боку, вони можуть виявитися помилковими - їхня думка про найкращий досвід для досягнення поставленої мети може бути неправильною через тест A / B.

Більше, ніж просто відповісти на одноразове питання або вирішити незгоду, тестування АБ можна використовувати послідовно для постійного вдосконалення даного досвіду, покращуючи єдину мету, наприклад, коефіцієнт конверсії з часом.

Наприклад, компанія з технології B2B може захотіти підвищити якість та обсяг продажів, що випускаються, з цільових сторінок кампанії. Щоб досягти цієї мети, команда спробує зміни тестування A / B на заголовок, візуальні зображення, поля форми, заклик до дії та загальний макет сторінки.

Тестування однієї зміни одночасно допомагає визначити, які зміни вплинули на поведінку їхніх відвідувачів, а які - ні. З часом вони можуть поєднувати вплив декількох переможних змін з експериментів, щоб продемонструвати вимірне поліпшення нового досвіду над старим.

З часом вони можуть поєднувати вплив декількох переможних змін з експериментів, щоб продемонструвати вимірне поліпшення нового досвіду над старим

Цей спосіб введення змін у користувальницький досвід також дозволяє оптимізувати досвід для досягнення бажаного результату, а також зробити ефективніші кроки в маркетинговій кампанії більш ефективними.

Тестуючи копію оголошення, маркетологи можуть дізнатися, яка версія привертає більше кліків. Тестуючи наступну цільову сторінку, вони можуть дізнатися, який макет найкраще перетворює відвідувачів на клієнтів. Загальні витрати на маркетингову кампанію можуть бути фактично зменшені, якщо елементи кожного кроку працюють максимально ефективно, щоб набути нових клієнтів.

Тестування A / B може також використовуватися розробниками та дизайнерами продуктів для демонстрації впливу нових функцій або змін на досвід користувача. Увімкнення продукту, залучення користувачів, моделювання та досвід роботи з продуктом можуть бути оптимізовані за допомогою тестування A / B, доки цілі чітко визначені і ви маєте чітку гіпотезу.

A / B Процес тестування

Нижче наведено рамки тестування A / B, які можна використовувати для запуску тестів:

  • Збір даних: Ваша аналітика часто надасть інформацію про те, де можна почати оптимізацію. Це допомагає розпочати з високих областей трафіку вашого сайту або програми, оскільки це дозволить вам швидше збирати дані. Шукайте сторінки з низькими показниками переходів або високими ставками, що можуть бути покращені.

  • Визначення цілей: цілі конверсії - це показники, які ви використовуєте, щоб визначити, чи є варіант більш успішним, ніж оригінальна версія. Цілі можуть бути будь-якими, від натискання кнопки або посилання на покупки продуктів і реєстрації електронною поштою.

  • Створити гіпотезу: Після того як ви визначили мету, ви можете почати генерувати ідеї та гіпотези тестування A / B, чому ви вважаєте, що вони будуть кращими за поточну версію. Якщо у вас є список ідей, визначте їх пріоритетом з точки зору очікуваного впливу та труднощів реалізації.

  • Створити варіанти: Використовуючи програмне забезпечення для тестування A / B (наприклад, Optimizely), внесіть потрібні зміни до елемента вашого веб-сайту або досвіду мобільного додатка. Це може бути зміна кольору кнопки, зміна порядку елементів на сторінці, приховування елементів навігації або щось цілком звичайне. Багато провідних інструментів тестування A / B мають візуальний редактор, який полегшить ці зміни. Переконайтеся, що QA експериментує, щоб переконатися, що він працює як слід.

  • Запустіть експеримент: запустіть експеримент і чекайте участі відвідувачів! На цьому етапі відвідувачі вашого сайту чи програми будуть випадковим чином призначені або для керування, або для зміни вашого досвіду. Їх взаємодія з кожним досвідом вимірюється, підраховується і порівнюється, щоб визначити, як кожен виконує.

  • Аналіз результатів: після завершення експерименту настав час проаналізувати результати. Програмне забезпечення для тестування A / B подасть дані експерименту та покаже вам різницю між тим, як виконуються дві версії сторінки, а також чи існує статистично значущі різниця.

Якщо ваш варіант є переможцем, вітаємо! Перевірте, чи можна застосувати результати експерименту на інших сторінках вашого сайту, і продовжуйте повторювати експеримент, щоб покращити результати. Якщо ваш експеримент генерує негативний результат або не має результату, не хвилюйтеся. Використовуйте експеримент як досвід навчання і генеруйте нові гіпотези, які ви можете перевірити.

Незалежно від результатів експерименту, використовуйте свій досвід для інформування майбутніх тестів і постійно повторюйте оптимізацію досвіду програми чи сайту.

A / B Тестування & SEO

Google дозволи і заохочує A / B-тестування і заявив, що виконання тесту A / B або багатоваріантного тесту не несе ризику, пов'язаного з пошуком вашого сайту. Тим не менш, можна поставити під загрозу ваш ранг пошуку, зловживаючи інструментом тестування A / B для таких цілей, як маскування. Google сформулював деякі найкращі практики, щоб переконатися, що цього не сталося:

  • No Cloaking - прикриття - це практика показу різних пошукових систем пошукових систем, ніж типовий відвідувач. Маскування може призвести до зниження або навіть видалення вашого сайту з результатів пошуку. Щоб запобігти маскуванню, не порушуйте сегментацію відвідувачів, щоб відображати інший вміст Googlebot на основі агента користувача або IP-адреси.
  • Використовуйте rel = "canonical" - Якщо ви виконуєте розділений тест з декількома URL, ви повинні використовувати rel = "canonical" атрибут для вказівки змін до початкової версії сторінки. Це допоможе запобігти заплутуванню Googlebot кількома версіями однієї сторінки.
  • Використовуйте перенаправлення 302 замість 301-х - Якщо ви запустите тест, який перенаправляє початкову URL-адресу в URL-адресу варіації, використовуйте переадресацію 302 (тимчасове) проти 301 (постійне) Це повідомляє пошуковим системам, таким як Google, що переадресація є тимчасовою, і що вони повинні зберігати оригінальну URL-адресу, а не тестову URL-адресу.
  • Запускати експерименти тільки до тих пір, поки необхідно - Виконання тестів довше, ніж це необхідно, особливо якщо ви виконуєте одну зміну вашої сторінки у великій кількості користувачів, можна розглядати як спробу обманювати пошукові системи. Google рекомендує оновити ваш сайт і видалити всі варіанти тестування вашого сайту, як тільки тест завершиться, і уникнути зайвого тривалого запуску тестів.

Для отримання додаткової інформації про тестування AB та SEO зверніться до нашої статті бази знань про як A / B тестування впливає на SEO .

Туристична компанія, можливо, захоче збільшити кількість успішних бронювань на своєму веб-сайті або мобільному додатку, або, можливо, захоче збільшити дохід від допоміжних покупок. Щоб покращити ці показники, вони можуть перевірити варіанти:

  • Модальні пошуки на домашній сторінці
  • Сторінка результатів пошуку
  • Презентація допоміжного продукту

Компанія електронної комерції, можливо, захоче збільшити кількість завершених перевірок, середню вартість замовлення або збільшити продаж у святкові дні. Для цього вони можуть пройти тест A / B:

  • Акції для домашньої сторінки
  • Елементи навігації
  • Ознайомтеся з компонентами воронки

Технологічна компанія, можливо, захоче збільшити кількість високоякісних потенційних клієнтів для своєї групи продажів, збільшити кількість користувачів безкоштовної пробної версії або залучити певний тип покупця. Вони можуть перевірити:

  • Компоненти форми свинцю
  • Безкоштовний потік реєстрації
  • Повідомлення на домашній сторінці та заклик до дії

Приклади тестування A / B

Ці приклади тестування A / B показують типи результатів, які найбільш інноваційні компанії світу бачили через тестування A / B за допомогою Optimizely:

Discovery A / B перевірив компоненти свого відеопрогравача, щоб співпрацювати зі своїм супер-вентилятором телешоу. Результат? Збільшення відеозйомки на 6%.

ComScore A / B перевіряли логотипи та відгуки, щоб збільшити соціальне підтвердження на цільовій сторінці продукту, а збільшені показники генеруються на 69%.

Таємні пункти вибору перевірили варіації сторінок реєстрації для мобільних пристроїв, подвоївши показники переходів і збільшивши вартість життя.

Що таке тестування A / B?
Результат?
IRC (Internet Relay Chat)