Если он окажется ниже установленного порога, тогда полученные изменения никак не связаны с внесенными правками, а являются просто случайными колебаниями величины. Доверительное A/B-тестирование — это статистический термин, означающий измерение разницы средних параметров при помощи сравнения нескольких источников исследования. Прежде чем заменять прямоугольные кнопки, стоит проверить такую теорию. Нужно внести правки на сайт и дать клиентам оценить обновленный лендинг. При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным.
Стартовый пакет стоит 3450 долларов, и вы получаете 100 тестовых кредитов (34,50 долларов за запись). Такое программное обеспечение можно использовать для оценки дизайна, цветовых решений и раскладки, но функции оценить вряд ли получится (пользователи их могут не понять). Перенаправьте пользователей к параллельному сравнению сайтов (с отмеченными изменениями). [Устное задание] Теперь вы видите все проделанные изменения.
Инструменты для A/B-тестирования
В них нужно указать число вариантов в тесте, текущие показатели конверсии и ожидаемый прирост. Сервисы покажут, сколько всего пользователей нужно и сколько пользователей должны увидеть каждый вариант. A/B-тестирование — это неотъемлемая часть процесса работы над продуктом.
К проведению A/B-тестов нужно относиться как к настоящей науке — хороший учёный никогда не начинает эксперимент без проработанной гипотезы. Допустим, мы недавно запустили лендинг, и пока нет данных по нужным метрикам. Или у нас нет данных по метрикам, потому что не были установлены счетчики на сайте (да, такое тоже бывает), и мы не можем определить точку отсчёта в А/В-тесте.
Выберите страницу, которую будете тестировать
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. Поэтому для ускорения тестирования и сокращения вероятности ошибок можно использовать различные онлайн-сервисы. Если тестирование проведено корректно и показало статистически значимый результат, а внесенные изменения себя оправдали, это не повод останавливаться.
Следует ли внести правки на страницу сайта или в объявление и распространить их на всю аудиторию? При этом нужно учесть измеряемый метричный вес при A/Б-тесте, гипотезы и многие другие моменты. После открутки первых 60 кликов вы получили конверсию 1,6%. Этот сервис «дружит» c GA и может получать данные прямо из аккаунта аналитики. Его особенность — на сайте уже есть варианты проведения А/В тестирования, которые можно использовать в своей практике.
Использование тепловых карт для оптимизации сайта
Рассказываем, как провести A/B-тестирование без программирования и что учесть, чтобы получить достоверный результат. Будь это перестановка блоков, изменения цветовой гаммы или полноценный редизайн — гадать, как отреагирует аудитория, не придется. A/B-тесты помогут собрать поведенческую статистику и остановиться a/b testing это на том, что не приведёт к падению конверсий. Когда у нас уже есть прочный фундамент из модульных тестов, охватывающих отдельные функции, тесты API обеспечивают более высокую надежность. Они проверяют интерфейс, более близкий к пользователю, но не имеют недостатков тестов пользовательского интерфейса.
Последовательное обновление деталей дизайна и их корректное тестирование позволяют создать наиболее удобный и эстетичный интерфейс ресурса. Тест способен показать, влияет ли тот или иной элемент дизайна на то, как долго пользователи задерживаются на странице. Быстрый уход посетителей негативно влияет на SEO, стоимость контекстной рекламы и другие аспекты интернет-маркетинга. Чтобы тестирование одержало успех, важно обращать внимание на возникающие недочеты и минимизировать их размер. Чистота эксперимента зависит от того, насколько однородными и похожими будут посетители, относящиеся как к одной, так и к другой части трафика.
Настраиваем утилиту для тестирования и запускаем ее
Я регулярно его применяю на собственных сайтах и на сайтах своих клиентов. Я категорически не рекомендую запускать А/В-тестирование без четкого понимания особенностей вашей целевой аудитории и особенностей поведения посетителей сайта. Коэффициент конверсии и поведение посетителей сайта (время, проведенное на странице, bounce rate и другие) покажут вам, какая из версий оказалась более эффективной. Яндекс Метрика тоже может помочь провести сплит-тест двух разных страниц сайта. Итак, сплит-тестирование завершено в установленный срок, необходимая статистика набрана. Теперь необходимо отделить показания с высокой статистической значимостью от изменений метрик случайного характера.
- Нужно понять, каких результатов вы ожидаете и какие у них могут быть обоснования.
- Прежде чем заменять прямоугольные кнопки, стоит проверить такую теорию.
- В этом случае нужно сформулировать новую гипотезу и провести новое сплит-тестирование.
- Например, это могут быть все пользователи вашего сайта или только из одного региона.
После этого на сайте Google Optimize появится кнопка ОК, запускающая эксперимент. Она поможет сделать первые выводы о вносимых изменениях и их эффективности. Начать стоит с выбора элемента, который надо протестировать. Анализируем все компоненты сайта, влияющие на получение этой выгоды. Некоторые пользователи, посещая сайт, ориентируются на мнение других людей. Никто не верит в красивые слова от производителя товара или владельца сайта.
Повышают вовлеченность пользователей
Многие считают, что А/Б тестирование появилось после популяризации Интернета. Однако математик Вильям Госсет использовал его еще в начале XX века на пивном заводе Guinness. Готовый продукт предлагали потребителям и таким образом определяли, какое сочетание ингредиентов нравится им больше всего. 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.
Так может произойти, если результаты тестов слишком похожи и нельзя достоверно определить, какой вариант сработал лучше. Точнее, если после статистической обработки данных не будет доказано, что лучший вариант не мог быть получен случайно. На этом этапе определяют, какой вариант дал лучший результат.