17 Самых часто задаваемых вопросов о сплит-тестировании

Posted on by riasevastopol

Источник изображения

A/B-тестирование, кроме этого известное как «сплит-тестирование», есть одним из самые эффективных способов получения правильных количественных данных для оценки успеха вашей pre/post click-оптимизации конверсии и маркетинговой кампании. На практике сплит-тест сводится к попеременной демонстрации вариантов вашей целевой страницы (post click) либо рекламного объявления (pre click) – отличающихся лишь по одному параметру – двум примерно однообразным по демографическому составу и количеству пользовательским аудиториям/каналам. При применении более чем одного тестируемого варианта, сплит-тестирование носит название «A/B/n-test».

По достижении статистически значимого числа показов вариантов страницы, вы станете располагать конкретными сведениями о том, какой ее вариант принесет вам больше конверсии.

Но чтобы сплит-тест принес вам явную ощутимую пользу, вы должны запустить его единственно надёжный способ: перед тестомвы должны задать себе «верные» вопросы и дождаться получения объективных количественных данных, пригодных для анализа.

  • Сплит-тест как стратегия “пост-клик маркетинга” (Post-click marketing)

1.17 Самых часто задаваемых вопросов о сплит-тестировании В то время, когда A/B-тестирование есть хорошей идеей? В то время, когда нет?

A/B-тестирование «проваливается» значительно чаще лишь вследствие того что его пробуют проводить, не определившись с целями опробования – вы неизменно должны совершенно верно знать, что именно вы тестируете. Задавайте себе простые вопросы: в случае если я размещу на целевой странице как раз вот эту фотографию – приведет ли это к повышению конверсии? Будут ли пользователи чаще нажимать на красную CTA-кнопку, чем на светло синий?

Что будет, в случае если я поменяю заголовок страницы, выделив ограниченный срок действия моего коммерческого предложения?

Помой-му ничего сложного, но маркетологи довольно часто сталкиваются с таковой распространенной неточностью сплит-теста: контролируют на практике через чур расплывчатые теории. И, очевидно, A/B-тестирование не принесет вам ничего хорошего, если вы станете тестировать две совсем различные «по конструкции» целевые страницы, отличающиеся друг от друга в один момент более чем по одному/двум параметрам.

  • Правда об А/Б–тестировании (сплит-тесте)
  • Делаем сплит-тест целевых страниц на практике

2. Как много вариантов страницы я обязан подвергать одновременному A/B/n-тестированию?

Предположим, что у вас имеется четыре красивые идеи для дизайна целевой страницы. Вам может показаться заманчивым запустить одновременный тест всех 4 новых вариантов целевой страницы сходу для скорейшего обнаружения победителя. Не заблуждайтесь – это фальшивыйсплит-тест: при одновременном тестировании совсем отличающихся друг от друга страниц вы не сможете совершенно верно установить, какие конкретно как раз факторы оказали влияние на увеличение конверсии.

Красота способа A/B/n-тестирования и содержится в том, что его результаты являются несложными и понятными. Мы рекомендуем вам сперва запустить сплит-тест двух первых предположений страницы, после этого протестировать 2 оставшиеся страницы, а уж позже тестировать «победителей».

Но тут необходимо понимать одну ответственную изюминку: возможно тестировать неограниченное количество целевых страниц (A/B/n/n/n) либо страниц сайта, если они все отличаются лишь по одному параметру, к примеру – 4 варианта картины либо 4 варианта заголовка.

3. Что такое «нулевая догадка»?

«Нулевая догадка» растолковывает одну из самых распространенных неточностей при проведении сплит-теста, так именуемую «неточность ранней интерпретации данных». Поясним на примере: в соответствии с теории возможности, подбрасывая монетку, мы имеем равные шансы на то, что число выпавших «решек» и число «орлов» будут соотноситься как 50/50.

Но в случае если мы начнем делать выводы по итогам ранней, недостаточной статистической выборки, мы возьмём в корне неверные данные, говорящие, к примеру, о том, что «будущее» куда более благосклонна к «решкам» – так как на практике в какой-то момент проведения отечественного опыта мы можем взять итог 60/40 в пользу «решек» отечественной монеты. Но в случае если мы продолжим отечественный опыт, результаты распределения максимально приблизятся к теоретическим «50/50».

Не забывайте! Для исключения случайных выводов ваш A/B-тест обязан продолжаться достаточно продолжительно, пока вы не достигнете статистической значимости ваших экспериментальных данных — минимум, 100 достижений целей/конверсий по каждому варианту.

4. Какой трафик нужен, для получения хороших результатов теста?

Принято вычислять, что тест закончен, в то время, когда достигнута статистическая значимость, равная 95% возможности превосходства нового варианта над исходным.

Трафик может исчисляться и тысячами посещений, но вам не требуется думать об необходимом достижении таких цифр, поскольку большая часть платформ с целью проведения сплит-тестирования (Опыты Гугл Analytics, к примеру) уже включают разработку определения победителя.

5. Мультивариантное тестирование (MVT) либо сплит-тест?

A/B-тестирование в большинстве случаев употребляется для стремительной проверки одиночного, «точечного» трансформации на странице. MVT сводится к проверке одновременного трансформации нескольких элементов целевой страницы/сайта. Изменяемые элементы на протяжении оптимизации комбинируются в разных вариантах.

С целью проведения мультивариантного тестирования вам необходимо располагать широким достаточным запасом и каналом трафика времени. Специалист ресурса HubSpot Кори Эридон (Corey Eridon) рекомендует следующий порядок применения двух этих вариантов тестирования:

«A/B-тестирование – лучший способ для стремительного получения значимых результатов при скудном трафике. Самое основное, что вы сможете отдавать себе отчет, какое из произведенных вами трансформаций стало причиной увеличению конверсии. С целью проведения мультивариантного тестирования вам необходимо большое количество всего: и времени, и трафика.

Но данный способ разрешает вам неспешно осуществить узкую настройку целевой страницы».

  • Из-за чего А/Б-тестирование (сплит-тест) лучше мультивариантного?

6. Как сплит-тест воздействует на SEO?

В среде веб-маркетологов существует устойчивый миф о том, что «A/B-тестирование дурно воздействует на ваш рейтинг в поисковых совокупностях», и разъясняется данный феномен якобы тем, что поисковый робот Google принимает оба варианта страницы как «дублированный контент». Миф данный не выдерживает никакой критики: в итоге, как бы тогда трудился сервис Гугл Website Optimizer (Опыты Google Analytics)? А для совсем недоверчивых веб-маркетологов мы желаем напомнить, что «волшебное воздействие» тега «no index» на поисковых роботов никто пока не отменил. 😉

7. Как и в то время, когда я могу трактовать результаты моего сплит-теста?

Итак, тест начинается. Вы уже приобретаете статистику. Но на ранней стадии теста полученные вами результаты полностью несостоятельны – не торопитесь повторить пресловутую «неточность ранней интерпретации данных».

Еще раз прочтите пункты 3 и 4 настоящего перечня. И лишь достигнув статистической значимости, начинайте контролировать вашу начальную догадку, в результате которой вы начали изменять собственную целевую страницу. Итак, A/B-тестирование – оно подтвердило либо опровергло ваши теоретические догадки?

Не забывайте! При анализе данных вам надлежит быть дистанцированным и дисциплинированным наблюдателем: если вы совершили неточность – имейте смелость рассказать о этом и принять меры к ее исправлению! Убедитесь, что существуют четкие связи между внесенными трансформациями и взятым результатом!

8. Как много переменных необходимо тестировать?

Чтобы результаты вашего сплит-теста имели использование на практике, вам направляться жестко сократить сферу вашего опыта: долгая опыт говорит, что кроме того самому умелому веб-маркетологу тяжело уловить логическую связь между более чем 3-4 трансформациями на странице и последовавшими переменами – к лучшему либо нехорошему.

9. Что я обязан тестировать?

В этом вопросе мы предлагаем вам, глубокоуважаемые читатели, воспользоваться богатым опытом американских веб-маркетологов.

Призыв к действию (CTA-элемент)

Данный серьёзный элемент страницы испытывает недостаток в ряде последовательных тестов. Удостоверьтесь в надежности текст на кнопке призыва к действию – эти слова вынудят визитёра вашей целевой страницы совершить необходимое вам воздействие. Удостоверьтесь в надежности расположение CTA-элемента на странице, форму кнопки, шрифт надписи – в данном вопросе нет неважных элементов.

Заголовок страницы

Заголовок – это первое, что визитёр прочтёт на вашей целевой странице/сайте (и, увы, может произойти так, что единственное). У заголовка огромный потенциал действия на пользователя. Попытайтесь написать различные заголовки и протестируйте их.

Изображения

В этом тесте имеется место для вашей фантазии: попытайтесь проверить, какая иллюстрация принесет вам громадную конверсию – фотография радостного клиента, пользующегося вашим товаром, либо несложная безличная картина, без выдумок изображающая ваш продукт?

Количество текста на странице

Споры по этому вопросу сейчас не утихают: одни уверены в том, что объемный текст отпугивает визитёров, другие эксперты в полной мере резонно уверены в том, что сложный высокотехнологичный продукт тяжело продвигать на рынке без подробного описания его технологических изюминок. Попытайтесь протестировать различные варианты текста.

10. Что еще, не считая целевых страниц, возможно проверить A/B-тестированием?

Сплит-тесты употребляются на любом этапе маркетинговой стратегии: для проверки рассылок, PPC-элементов и рекламы на любой странице главного сайта (к примеру, перечень цен на странице прайс-страницы).

E-mail-рассылки: тестируется тема оформления Email, персонализация обращения к получателю и написание имени отправителя (инициалы либо полное написание, должность и т. д.).

Рекламное объявление: тестируется заголовок, главный текст, текстовая ссылка, главные слова.

Сплит-тестирование возможно поделить на два типа – Pre click (рассылки, трафик, баннеры, объявления и т. д.) и Post click маркетинг (целевая страница, главный сайт) – любой из которых воздействует на коэффициент конверсии.

11. Как мне отыскать результаты A/B-тестирований?

Нужные вам сведения вы имеете возможность отыскать по следующими адресам: whichtestwon.com, visualwebsiteoptimizer.com и www.abtests.com.

12. Что мне делать, в случае если я не доверяю итогам тестирования?

Если вы вправду не доверяете итогам A/B-тестирования и желаете исключить каждые неточности – лучшее, что вы сможете возможно сделать, это запустить данный же тест опять. Относитесь к нему как совсем отдельному тесту и посмотрите, сможете ли вы взять подобные результаты. В случае если собранные вами эти не через чур разнятся – вы имеете возможность доверять начальным итогам вашего тестирования.

13. Как довольно часто необходимо запускать А/Б-тестирование?

Это зависит от целей, каковые вы преследуете, но в принципе вам направляться руководствоваться поговоркой «чем чаще, тем лучше». Легко убедитесь, что любой тест стал причиной неким хорошим итогам. Если вы совершили большое количество тестов, но взяли минимальные результаты – пересмотрите собственную стратегию сплит-тестирования.

14. Что необходимо, дабы начать A/B-тестирование?

Лучший метод запуска A/B-тестирования содержится в применении особого программного средства, предназначенного как раз для данной цели.
Мы предлагаем вашему вниманию сплит-тест центр отечественной платформы LPgenerator либо такие совокупности как VisualWebsiteOptimizer, Optimizely, Опыты Гугл Analytics.

15. Какие конкретно еще нюансы проведения сплит-теста направляться учитывать?

Сервис MECLABS совершил изучение, посвященное тонкостям и нюансам, наблюдающимся при A/B-тестировании. самые опасными из них считаются «исторический эффект» (History Effect) – логическая неточность, приписывающая событиям во внешнем мире негативное влияние на результаты тестирования, и «инструментальный эффект», сводящийся к искажению результатов теста из-за неточностей ПО, используемого для тестирования.

16. Необходимо ли использовать A/B-тестирование домашней страницы?

Само собой разумеется, почему бы и нет. Но результаты для того чтобы теста будут очень неубедительными и неоднозначны: домашняя страница приобретает «ядовитую смесь» из трафика от случайных/новых визитёров, от потенциальных и действующих клиентов. Главная сложность тут содержится в том, дабы настроить цели конверсии.

С тем, какие конкретно элементы необходимо тестировать, мы уже разобрались, а вот какие конкретно цели конверсии направляться установить на основной странице? Тут и содержится неприятность сплит-тестирования основной страницы: так как как раз достижение целей определяет эффективность сплит-теста.

Ясно, что для нового пользователя конверсия – это регистрация либо заполнение лид-формы, а вот что делать с остальными? В независимости от типа и объёма входящего трафика, вы постоянно можете тестировать CTA-элементы на основной странице вашего ресурса.

17.Что делать, в случае если мой тестовый трафик никак «не желает» делиться в соотношении 50/50?

В большинстве случаев, платформа на которой вы проводите тестирование, машинально дробит трафик между вариантами контролируемой страницы, время от времени он делится в соотношении 50/50, а время от времени и нет (представьте себе монету, о которой мы говорили выше). Так или иначе, с течением времени итог будет приближаться к пропорции 50/50, не смотря на то, что в начале цифры смогут быть и другие.

По окончании получения определенного количества статистических данных, менее действенные варианты будут получать меньше переходов, и пропорции распределения трафика кроме этого будут изменяться.

Сплит-тест – это настоящий и самый несложный метод оптимизации конверсии сайта.
Вам нужна помощь? Команда LPgenerator к вашим услугам!

По данным blog.hubspot.com

Случайные статьи:

#8 экономно прожить. FAQ отвечаю частые ВОПРОСЫ почему три руки, кем работаю, где жена и т.д.


Подборка похожих статей:

riasevastopol

More Posts