Кроме привлечения посетителей на ваш сайт, вы имеете важную задачу превратить их в заинтересованных клиентов — независимо от того, подпишутся ли они на информационный бюллетень, заполнят контактную форму или совершат покупку. Тестирование A/B, также называемое экспериментированием, является важным инструментом для максимизации ценности вашего обычного (и платного) трафика и развития вашего бизнеса. Но сделайте это неправильно, и вы повредите конверсиям и SEO. Избегайте этого!
Содержание
- Что такое тестирование A/B?
- Преимущества A/B-тестирования
- Могу ли я запустить A/B-тесты на своем веб-сайте?
- Что нужно знать об A/B тестировании перед началом?
- Выбор правильного инструмента тестирования A/B
- Убедитесь, что у вас чистые данные
- Не проводите тесты дольше четырех недель
- Падки A/B тестирование для SEO
- Альтернативы тестированию A/B
- Важно начать с A/B тестирования
Что такое тестирование A/B?
Короче говоря, A/B-тестирование помогает вам найти правду о том, вы приняли правильные решения. Это дает вам уверенность и может подтвердить, что вы умный человек, принимающий разумные решения. A – это базовая линия, или, иными словами, то, как выглядит ваш сайт до того, как вы что-то измените. А B – это ваш вариант к A, то есть измененная кнопка, текст или что-то другое. Затем вы проверите, какой из них работает лучше всего.~~~~~~~~~
Итак, речь идет о правде, и опасно делать это неправильно. Ах, и я забыл, что ошибаться легко. Все это звучит очень расплывчато. Начнем с примера эксперимента:
Пример теста A/B
«Допустим, у вас есть интернет-магазин, который продает шлепанцы. Страница вашего продукта получает 1000 посещений в месяц, но только 50 человек покупают пару (коэффициент конверсии 5%). Это нужно улучшить! Вы прочитали в Интернете, что добавлять отзывы – это лучшая практика, поэтому решили добавить один. Хотя просмотр может улучшить конверсию, это может быть не так. Вы рискуете или тестируете? Тест, конечно! Итак, что будет дальше?
Есть две группы:
<ол>
С помощью инструмента A/B-тестирования вы случайно показываете половине посетителей вашего веб-сайта оригинальный вариант оплаты, а другой половине — вариант изобзор. С помощью того же инструмента A/B вы отслеживаете количество посетителей и шлепанцев, которые вы продаете для каждой группы. Вы найдете следующее:
<ол>
Вы проверяете, увеличен ли коэффициент конверсии произошел из-за изменения или это было случайно, используя A /B тестовый калькулятор (об этом позже). На основе этих результатов вы можете огласить свой вариант победителем. ура! Вы можете безопасно применить обзор, чтобы повысить коэффициент конверсии при оформлении заказа».
Пример показа страницы продукта A с коэффициентом конверсии 5% и страницы B с коэффициентом конверсии 7%.
Преимущества тестирования A/B
Теперь, когда вы знаете, что такое A/B-тестирование, зачем вам прыгать через обручи и тратить на это время и деньги? Легче ли принимать решения на основе опыта или интуиции?< /p >
Уменьшение риска
A/B-тестирование – это как сетка безопасности для ваших бизнес-решений. Вместо того чтобы полагаться на интуицию или предположение, он предоставляет доказательства того, что резонирует с вашей аудиторией, позволяя вам уверенно двигаться вперед и минимизировать риск негативных результатов.
Обучение
Каждый эксперимент, который вы проводите, научит вас чему-нибудь о предпочтениях и поведении вашей аудитории. В примере выше (сложение отзыва на кассе) вы узнали, что этот отзыв увеличивает конверсию. Но почему этот обзор убеждает пользователей? Можете ли вы использовать это сообщение на страницах продукта? Ваши социальные сети? Вы узнаете, что лучше всего подходит для вашей аудитории и бизнеса.~~~~~~~~~~~
Деньги!
Если у вас есть акции или сберегательный счет, вы, возможно, слышали о термине «сложные проценты». Как объясняет Online Dialogue, сложные проценты похожи на бегущий вниз снежный ком. Каждый раз, когда ваш коэффициент конверсии увеличивается после опыта, это добавляет дополнительный доход. Что еще важнее, вы не снижаете коэффициент конверсии и не замедляете свой бизнес. Постоянно принимая правильные решения, ваш бизнес развивается как снежный ком.
Вот’пример:
- Ваш текущий коэффициент конверсии составляет 5% (50 покупок от 1000 посетителей сайта)
- С повышением коэффициента конверсии на 10% вы прибавляете 5 покупок.
- Еще увеличение на 10%, вы добавляете 5,5 покупок.
- Еще одно увеличение на 10%, вы добавляете 6,05 покупок.
- И так далее.
Вы’получаете все больше и больше преимуществ от того же повышения коэффициента конверсии.&60~
Пример сложных рост со временем для компаний, проводящих эксперименты
Могу ли я запустить A/B-тесты на своем веб-сайте?
Не каждый может проводить A/B-тесты на своих веб-сайтах или, по крайней мере, не на всех страницах. Есть три ключевых элемента, необходимых для тестирования:
<ол>
Итак, что «достаточно» в отношении посетителей сайта или конверсий? Это зависит от того. Если у вас всего несколько посетителей сайта, но многие покупают шлепанцы, вы можете провести тесты, и наоборот. Вы можете проверить это, измерив «минимальный обнаруженный эффект» (MDE).
Это минимальное изменение коэффициента конверсии, чтобы подтвердить, что ваша корректировка привела к увеличению или уменьшению.
Выполните следующие действия:
<ол>
Какой тип преобразований для измерения минимального обнаруженного эффекта (MDE)?
Что следует использовать для определения минимального обнаруженного эффекта (MDE)? Всегда сначала используйте конверсию своего основного бизнеса, например покупки, заполнения форм или бронирование встреч. Если у вас их недостаточно, вы также можете протестировать с помощью вторичных конверсий, например кликов для оформления заказа.
Важно:Не используйте «взломы», чтобы перевести пользователей с одной страницы на другую при тестировании увеличения кликов. Вы привлечете посетителей в кассу, обещая, что ваши шлепанцы позволяют людям летать, но это приводит к разочарованию, возвращению продуктов и не будет способствовать развитию вашего бизнеса в долгосрочной перспективе.
Что нужно знать об A/B тестировании перед началом?
Ваши данные чисты, а ваш магазин шлепанцев получает достаточно посетителей и конверсий, из которых можно делать выводы. Но подождите. Давайте рассмотрим несколько основ, которые вам нужно знать, прежде чем начать.~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
Всегда начинайте свои A/B тесты с гипотезы
Вам нужно знать, что вы тестируете. Ваша гипотеза – это ваша идея. Мать его — это все равно что план перед попыткой чего-то нового. Кроме того, это помогает вам учиться на результатах.
Основной шаблон для гипотез:
Поскольку [причина изменения, желательно на основе исследования или данные], мы ожидаем, что [внесенные изменения], приведет к [изменения поведения посетителя сайта]. Мы измеряем [KPI, на который вы хотите влиять].
Итак:
«Поскольку в электронной коммерции добавление отзывов на странице продукта является лучшей практикой. Мы ожидаем, что добавление отзыва о качестве шлепанцев в верхней части страницы продукта приведет к большему доверию к продукту. Мы измеряем увеличение покупок».
Базовое понимание статистики
Существует масса инструментов, которые оценивают результаты A/B-тестов, таких как калькулятор A/B-тестов. Даже с помощью этих инструментов важно понимать, что вы измеряете, чтобы знать, когда ваши данные выглядят неправильно. Мы не будем погружаться в статистику здесь, но важно понять две основные концепции:
<ол>
Вы можете рассчитать p-значение и наблюдаемую мощность с помощью калькулятора A/B Test.
Наблюдаемая мощность 85,85% и p-значение 0,0297 на основе варианта a (1000 посещений и 50 покупок) и варианта b (1000 посещений и 70 покупок)
Выбор правильного инструмента тестирования A/B
Как уже упоминалось ранее, существует много инструментов. Мы используем Convert в Yoast, чем мы полностью удовлетворены. Но она начинается от 350 долларов в месяц, что может не соответствовать вашему бюджету. Я не буду рекомендовать какой-либо конкретный инструмент, но при выборе имейте в виду эти четыре пункта:
<ол>
Убедитесь, что у вас чистые данные
Как уже упоминалось, вы должны иметь чистые данные, чтобы оценить свои эксперименты. Если вы собираете ошибочные данные и сообщаете о большем покупке, чем вы получаете, вы можете принять неправильные решения. Вот несколько советов:
- Проверьте количество покупок из ваших инструментов данных с фактическими конверсиями из вашей системы CRM.
- Не используйте данные GA4, чтобы вычислить, является ли ваш эксперимент выигрышным. Вам нужны точные цифры, а поскольку GA4 собирает все данные, это ненадежно.
- Проверьте, можете ли вы настроить инструмент тестирования A/B для отслеживания всех основных показателей, таких как посетители сайта, регистрации, заполнения форм и покупки.
Не запускайте тесты дольше четырех недель
Тесты не должны длиться дольше четырех недель из-за возможного срока действия файлов cookie. Самые популярные браузеры сбрасывают файлы cookie через четыре недели, что может привести к несогласованности в сборе данных и потенциально обезобразить результаты. Проведение тестов в более короткие сроки помогает обеспечить надежность и точность данных, которые вы собираете.
Ловушки A/B тестирования для SEO
В Yoast мы рекомендуем рассматривать ваш сайт целостно. При оптимизации для конверсии также следует помнить о SEO. Давайте рассмотрим несколько подводных камней:
Снижение производительности сайта
Если ваш инструмент тестирования A/B не оптимизирован или тесты не настроены должным образом, они могут привести к задержке и замедлить общую скорость сайта. Поэтому очень важно тщательно управлять сценариями, определять приоритет производительности и регулярно контролировать показатели скорости сайта во время A/B-тестирования, чтобы уменьшить эти риски.
Забудьте посмотреть на цель поиска
Прежде чем оптимизировать сайт, важно понять поисковые намерения пользователей. Подталкивание пользователей к неправильным действиям, например покупка, при поиске информационного контента приводит к несогласованности взаимодействия с пользователем. Вы можете использовать Semrush, чтобы исследовать цель поиска по ключевым словам и убедиться, что ваше содержимое отвечает потребностям вашей аудитории. Согласуйте свои усилия по оптимизации с пользовательскими намерениями. Это обеспечивает более плавный путь пользователя и повышает релевантность вашего содержимого потребностям целевой аудитории.
Переоптимизация для коэффициента конверсии
Одна из распространенных ошибок – чрезмерная оптимизация коэффициента конверсии за счет пользовательского опыта. Сосредоточение только на поощрении пользователей к конверсиям обходит основную цель: иметь высококачественное содержимое и помогать пользователям. Тоннельное видение оптимизации коэффициента конверсии может привести к плохому взаимодействию с пользователем, что в конечном счете повредит рейтингу и доверию к вашему сайту.
Альтернативы тестированию A/B
<стр.>Итак, что вы делаете, если у вас недостаточно трафика для экспериментов? Обязаны ли вы делать все по ощущению? К счастью, нет. Вы можете сделать несколько вещей.
Инвестируйте в SEO
Самым стабильным подходом является инвестирование в поисковую оптимизацию (SEO). Оптимизировав свой веб-сайт для поисковиков, вы можете со временем увеличить органический трафик. С большим количеством посетителей вашего сайта вы будете иметь больше пользователей для проведения A/B-тестов, что позволит получать более надежные результаты и принимать обоснованные решения. Приоритет SEO улучшает видимость и закладывает прочную основу для будущих экспериментов и роста. Если вы хотите узнать, как эффективно увеличить свой органический трафик, зарегистрируйтесь и получайте наши еженедельные советы по поисковой оптимизации.
Используйте платный трафик
Самый быстрый — но самое дорогое — Способ начать тестирование A/B – увеличить трафик с помощью рекламы. Я бы не рекомендовал это в течение длительного периода, но это может помочь быстрее проверить гипотезу. Имейте в виду, что это не та же аудитория. То, что работает для платного, не обязательно работает для органического трафика.
Используйте различные методы проверки
Существуют другие способы улучшить конверсию, когда вы не можете получить достаточно трафика, но они имеют лишь более высокий риск принятия решения. Лучше всего это объяснимо на основе пирамиды доказательств. Эта модель происходит от науки и была представлена Тоном Весселингом, основателем Online Dialogue для оптимизации коэффициента конверсии.
Чем выше пирамида, тем меньше предвзятость и меньше риск принятия решения. Тестирование A/B высоко, поскольку принятие решений на основе тестов A/B представляет низкий риск. И все же, если у вас нет данных для A/B теста, лучше воспользоваться данными (например, GA4) или исследованиями пользователей (опросами). Он не так водонепроницаем, но превосходит это чувство.
Пирамида доказательств
Важно начать с тестирования A/B
Я собираюсь процитировать Nike здесь: Просто сделай это! Как и в случае с SEO, вам нужно начинать с малого. Да, ваши данные должны быть чистыми. Да, нужно достаточно конверсий. Но вы тоже должны начать и учиться на своих ошибках. Позвольте Yoast SEO помочь вам получить достаточно обычный трафик сайта для тестирования и начала A/B-тестирования. Вы разовьете свой бизнес и/или покажете своему менеджеру, что вы настолько умны, как думаете.
Успехов!