Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц. Также в анализе можно запросить отчет о достоверности результатов из Google Optimize. Этот показатель доступен уже во время исследования, но если в процессе сервис показывает более низкие значения, прерывать эксперимент не стоит.
После запуска эксперимента важно проверить, все ли работает (особенно если изменения метрик уж слишком неожиданные). Еще раз проверить корректность настроек, после чего следует дать тесту “доработать”. Когда мы проводим эксперимент, мы также должны не попасть в ловушку статистики и предусмотреть все случайные совпадения. Когда мы тестируем большое количество пользователей, простые совпадения не редкость, по-умному это называется “определение уровня статистической значимости”.
Как запустить A/B-тестирование сайта в сервисе Varioqub
Он позволяет практически постоянно совершенствовать страницы, улучшая различные метрики. A/B-тестирование — это маркетинговый метод, использующийся для оценки и управления эффективностью веб-страницы. Этот метод также называется сплит-тестированием (от англ. split testing — раздельное тестирование).
Для подключения системы нужен доступ администратора сайта — код события нужно будет добавить в шапку на исследуемой странице. Допустим, специалист предполагает, что изменив цвет конверсионной кнопки с нейтрального голубого на агрессивный красный, он сделает ее более заметной. Чтобы проверить, приведет ли это к увеличению продаж и росту конверсии, маркетолог создает усовершенствованный вариант веб-страницы (B, новая страница). Варианты пользователям нужно показывать случайным образом.
A/B-тестирование всплывающих окон и других инструментов повышения конверсии от Callibri
Одним из таких методов изучения является А/В тестирование. Чтобы выполнить A/B-тестирование, маркетологу необходимо воспользоваться одним из специализированных инструментов. С его помощью можно тестировать элементы страниц, включая заголовки, шрифты, конверсионные кнопки и формы, изображения и т.
- Невозможно затронуть каждый сегмент своей целевой аудитории, используя исключительно SEO-тексты.
- При изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты.
- Для каждого тестирования нужен определенный размер выборки, чтобы получить статистически значимый результат.
- Главный минус данного варианта в том, что нужно больше пользователей для проведения теста и больше времени для сбора статистики.
- Если вы проводите A/B-тестирование с несколькими одновременными переменными, может оказаться, что после его завершения будет трудно определить, какие именно переменные дали результаты.
В русскоязычном интернет-пространстве A/B тест и сплит-тестирование трактуются одинаково и употребляются как синонимы. Но если копнуть вглубь этих терминов, можно увидеть, что это совершенно разные исследования. После окончания эксперимента соберите результаты, проверьте их статистическую значимость. Версию, которая показала себя лучше, внедрите на свой ресурс.
Правило 1. Сформировать гипотезу
Внесете слишком много коррективов и незаметно для себя начнете сравнивать две принципиально разные страницы. В итоге так и не поймете, какое изменение позитивно (или негативно) повлияло на трафик и конверсию. Для проведения сплит-теста нужна большая выборка аудитории. Это сложный процесс, особенно если респонденты из контрольной и экспериментальной групп находятся в разных частях страны и даже мира.
Перед запуском определите, какова цель тестирования, на какие страницы направлять трафик и как будет производиться выборка пользователей для теста. Продвинутые инструменты A/B-тестирования используют алгоритм Multi-Armed Bandit — «многорукий бандит» — для разделения посетителей между тестируемыми страницами. Существует также множество прикладных решений для А/Б-тестирования, которые работают со сторонними сервисами или существуют в виде надстроек к основному функционалу системы. Пример тому — CMS Тильда, tilda.cc, работающая через Гугл Optimize, CMS Bitrix, у которой есть собственный модуль для А/Б-тестов. Или сервис Roistat c отдельной опцией сплит-тестирования юзабилити сайта. Собственные сервисы предлагают также платформы для размещения рекламы Яндекс.Директ, где эта опцию включается в основной функционал для тестирования разных вариантов объявлений.
Разработайте гипотезу
Ведь при создания страницы Б нужно решить, какого именно результата мы хотим достичь. Это не абстрактные хотелки, а реальные задачи, требующие анализа. Если аудитория не растет, а замена кнопок не помогает, то стоит задуматься об изменении условий пользования.
Один из них — все тот же DriveBack, но уже другой его раздел — «Определение статистической значимости». На основании размера выборки и полученных результатов он помогает определить, можно a/b тестирование ли считать результаты теста достоверными. A/B тестирование (AB testing, а-б тест) или сплит-тестирование — это метод исследования, при котором тестируется эффективность двух вариантов.
A/B тестирование: что это такое, этапы и инструменты
В Яндекс Метрике, если выводимый показатель статистически значимый, он окрашивается в красный или зеленый цвет. Главный минус данного варианта в том, что нужно больше пользователей для проведения теста и больше времени для сбора статистики. Если метрики отличаются на статистически значимую величину, то следует проверить систему разбивки пользователей на группы и систему сбора результатов. Определить примерное количество пользователей для участия в эксперименте можно с помощь специальных калькуляторов.
Если ее нет, проверьте данные, полученные в первый день эксперимента. Затем нужно разработать гипотезу о том, что именно поменяется, и, соответственно, что вы хотите проверить. Нужно понять, каких результатов вы ожидаете и какие у них могут быть обоснования. Алгоритмы, если это реклама в Fb, Instagram, TikTok слетают и вся оптимизация начнется заново.