A/B testing

O metodă de comparare a celor două versiuni ale unei pagini web sau a unei experiențe de aplicații mobile una împotriva celeilalte pentru a determina care este cea mai bună performanță.

Testarea A / B (cunoscută și sub numele de testare divizată sau testare bucket) este o metodă de comparare a două versiuni ale unei pagini web sau a unei aplicații între ele, pentru a determina care dintre acestea funcționează mai bine. Testarea A / B este în esență un experiment în care două sau mai multe variante ale unei pagini sunt afișate utilizatorilor la întâmplare, iar analiza statistică este utilizată pentru a determina care variație are rezultate mai bune pentru un anumit obiectiv de conversie.

testarea ab

Rularea unui test A / B care compară direct o variație cu o experiență actuală vă permite să puneți întrebări concentrate despre modificările site-ului sau aplicației dvs. și apoi să colectați date despre impactul acestei modificări.

Testarea elimină presupunerile din optimizarea site-ului web și permite decizii bazate pe date, care schimbă conversațiile de afaceri de la „credem” la „știm”. Măsurând impactul pe care îl au modificările asupra valorilor dvs., vă puteți asigura că fiecare modificare produce rezultate pozitive.

Cum funcționează testarea A / B
Într-un test A / B, luați o pagină web sau ecranul aplicației și o modificați pentru a crea o a doua versiune a aceleiași pagini. Această modificare poate fi la fel de simplă ca un singur titlu, buton sau poate fi o reproiectare completă a paginii. Apoi, jumătate din traficul dvs. este afișat versiunea originală a paginii (cunoscută sub numele de control) și jumătate sunt afișate versiunea modificată a paginii (varianta).

testare-ab-optim-2

Pe măsură ce vizitatorii primesc fie controlul, fie variația, implicarea lor cu fiecare experiență este măsurată și colectată într-un tablou de bord și analizată printr-un motor statistic. Apoi puteți stabili dacă schimbarea experienței a avut un efect pozitiv, negativ sau neutru asupra comportamentului vizitatorilor.

control-variație-grafic-3

De ce ar trebui să testați A / B
Testarea A / B permite persoanelor, echipelor și companiilor să facă modificări atente experiențelor utilizatorilor în timp ce colectează date despre rezultate. Acest lucru le permite să construiască ipoteze și să învețe de ce anumite elemente ale experiențelor lor influențează comportamentul utilizatorilor. Într-un alt mod, pot fi dovedite greșite - opinia lor despre cea mai bună experiență pentru un anumit scop poate fi dovedită greșită printr-un test A / B.

Mai mult decât răspunsul la o întrebare unică sau soluționarea unui dezacord, testarea A / B poate fi utilizată pentru a îmbunătăți continuu o anumită experiență sau pentru a îmbunătăți un singur obiectiv, cum ar fi rata de conversie în timp.

O companie de tehnologie B2B ar putea dori să își îmbunătățească calitatea și volumul clienților potențiali de vânzări din paginile de destinație ale campaniei. Pentru a atinge acest obiectiv, echipa ar încerca să testeze modificările A / B la titlu, imagini vizuale, câmpuri de formular, îndemn la acțiune și aspect general al paginii.

Testarea unei schimbări la un moment dat îi ajută să identifice care schimbări au avut un efect asupra comportamentului vizitatorilor și care nu. În timp, pot combina efectul mai multor schimbări câștigătoare din experimente pentru a demonstra îmbunătățirea măsurabilă a unei experiențe noi față de cea veche.

Rezultatele testării A / B în timp

Această metodă de introducere a modificărilor unei experiențe de utilizator permite, de asemenea, experiența să fie optimizată pentru un rezultat dorit și poate face pașii cruciale într-o campanie de marketing mai eficientă.

Prin testarea copierii anunțurilor, specialiștii în marketing pot afla ce versiuni atrag mai multe clicuri. Testând pagina de destinație ulterioară, aceștia pot afla ce aspect convertește cel mai bine vizitatorii în clienți. Cheltuielile totale pentru o campanie de marketing pot fi de fapt reduse dacă elementele fiecărui pas funcționează cât mai eficient posibil pentru a dobândi noi clienți.

Pâlnie de conversie de testare A / B

Testarea A / B poate fi, de asemenea, utilizată de dezvoltatorii și designerii de produse pentru a demonstra impactul noilor caracteristici sau modificări ale experienței utilizatorului. Integrarea produsului, implicarea utilizatorilor, modurile și experiențele în produs pot fi toate optimizate cu testarea A / B, atâta timp cât obiectivele sunt clar definite și aveți o ipoteză clară.

Proces de testare A / B
Următorul este un cadru de testare A / B pe care îl puteți utiliza pentru a începe rularea testelor:

Colectați date: analiza dvs. vă va oferi adesea informații despre unde puteți începe optimizarea. Vă ajută să începeți cu zone cu trafic ridicat ale site-ului sau aplicației dvs. pentru a vă permite să culegeți date mai rapid. Căutați pagini cu rate de conversie scăzute sau rate ridicate de abandon, care pot fi îmbunătățite.

Identificați obiectivele: obiectivele dvs. de conversie sunt valorile pe care le utilizați pentru a determina dacă variația are sau nu mai mult succes decât versiunea originală. Obiectivele pot fi orice, de la clic pe un buton sau link către achiziții de produse și înscrieri prin e-mail.

Generați ipoteze: Odată ce ați identificat un obiectiv, puteți începe să generați idei și ipoteze de testare A / B pentru motivele pentru care credeți că vor fi mai bune decât versiunea actuală. Odată ce ai o listă de idei, acordă-le prioritate în funcție de impactul așteptat și de dificultatea implementării.

Generați ipoteze: Odată ce ați identificat un obiectiv, puteți începe să generați idei și ipoteze de testare A / B pentru motivele pentru care credeți că vor fi mai bune decât versiunea actuală. Odată ce ai o listă de idei, acordă-le prioritate în funcție de impactul așteptat și de dificultatea implementării.

Creați variante: utilizând software-ul dvs. de testare A / B (cum ar fi Optimizely), efectuați modificările dorite unui element al experienței site-ului sau aplicației mobile. Aceasta poate fi schimbarea culorii unui buton, schimbarea ordinii elementelor de pe pagină, ascunderea elementelor de navigare sau ceva complet personalizat. Multe instrumente de testare A / B au un editor vizual care va facilita aceste modificări. Asigurați-vă că faceți QA experimentului pentru a vă asigura că funcționează conform așteptărilor.

Rulați experimentul: începeți experimentul și așteptați participarea vizitatorilor! În acest moment, vizitatorii site-ului sau aplicației dvs. vor fi alocați aleatoriu fie la controlul, fie la variația experienței dvs. Interacțiunea lor cu fiecare experiență este măsurată, numărată și comparată pentru a determina cum funcționează fiecare.

Analizați rezultatele: după finalizarea experimentului, este timpul să analizați rezultatele. Software-ul dvs. de testare A / B va prezenta datele din experiment și vă va arăta diferența dintre modul în care au evoluat cele două versiuni ale paginii dvs. și dacă există o diferență semnificativă statistic.

Dacă varianta dvs. este câștigătoare, felicitări! Vedeți dacă puteți aplica învățături din experiment pe alte pagini ale site-ului dvs. și continuați iterarea experimentului pentru a vă îmbunătăți rezultatele. Dacă experimentul dvs. generează un rezultat negativ sau niciun rezultat, nu vă faceți griji. Utilizați experimentul ca experiență de învățare și generați noi ipoteze pe care le puteți testa.

Proces de testare A / B

Indiferent de rezultatul experimentului dvs., folosiți-vă experiența pentru a informa testele viitoare și a itera în mod continuu optimizarea experienței aplicației sau a site-ului dvs.

Testare A / B și SEO
Google permite și încurajează testarea A / B și a declarat că efectuarea unui test A / B sau multivariant nu prezintă niciun risc inerent pentru clasamentul site-ului dvs. de căutare. Cu toate acestea, este posibil să vă puneți în pericol rangul de căutare, abuzând de un instrument de testare A / B în scopuri precum îmbrăcarea. Google a prezentat câteva dintre cele mai bune practici pentru a se asigura că acest lucru nu se întâmplă:

Fără cloaking: Cloaking este practica de a arăta motoarelor de căutare conținut diferit decât ar vedea un vizitator tipic. Acoperirea poate duce la retrogradarea sau chiar eliminarea site-ului dvs. din rezultatele căutării. Pentru a preveni disimularea, nu abuzați de segmentarea vizitatorilor pentru a afișa conținut diferit pe Googlebot pe baza agentului utilizatorului sau a adresei IP.

Utilizați rel = "canonical": dacă executați un test divizat cu mai multe adrese URL, ar trebui să utilizați atributul rel = "canonical" pentru a indica variațiile înapoi la versiunea originală a paginii. Acest lucru va ajuta la prevenirea confuziei Googlebot de mai multe versiuni ale aceleiași pagini.

Utilizați redirecționări 302 în loc de 301s: dacă rulați un test care redirecționează adresa URL originală către o variantă URL, utilizați o redirecționare 302 (temporară) față de o redirecționare 301 (permanentă). Acest lucru le spune motoarelor de căutare, cum ar fi Google, că redirecționarea este temporară și că acestea ar trebui să păstreze URL-ul original indexat, mai degrabă decât URL-ul de testare.

Rulați experimente numai atât timp cât este necesar: Rularea testelor mai mult decât este necesar, mai ales dacă difuzați o variantă a paginii dvs. unui procent mare de utilizatori, poate fi văzută ca o încercare de a înșela motoarele de căutare. Google vă recomandă să vă actualizați site-ul și să eliminați toate variantele de testare ale site-ului dvs. de îndată ce testul se încheie și evitați efectuarea testelor inutil.

Pentru mai multe informații despre testarea A / B și SEO, consultați articolul din baza noastră de cunoștințe despre modul în care testarea A / B are impact asupra SEO.

O companie media ar putea dori să crească numărul de cititori, să mărească timpul petrecut de cititori pe site-ul lor și să își amplifice articolele cu partajarea socială. Pentru a atinge aceste obiective, acestea ar putea testa variații privind:

Moduri de înscriere prin e-mail
Conținut recomandat
Butoane de partajare socială
O companie de turism poate dori să mărească numărul de rezervări de succes efectuate pe site-ul sau aplicația mobilă sau poate dori să crească veniturile din achiziții auxiliare. Pentru a îmbunătăți aceste valori, acestea pot testa variații ale:

Modalități de căutare a paginii de pornire
Pagina cu rezultatele căutării
Prezentarea produselor auxiliare
O companie de comerț electronic ar putea dori să mărească numărul de plăți finalizate, valoarea medie a comenzii sau să crească vânzările de vacanță. Pentru a realiza acest lucru, ei pot testa A / B:

Promoții pentru pagina principală
Elemente de navigare
Verificați componentele pâlniei
O companie de tehnologie ar putea dori să mărească numărul de clienți potențiali de înaltă calitate pentru echipa lor de vânzări, să crească numărul de utilizatori de încercare gratuită sau să atragă un anumit tip de cumpărător. Ar putea testa:

Componentele formularului de plumb
Flux gratuit de înscriere la încercare
Mesaje pe pagina de pornire și îndemn