Однако многие разработчики до сих пор не хотят использовать тесты для своих продуктов, считая, что это трудоемко, долго и дорого. 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.
На нее направляется часть визитов с контекстной рекламы — люди получают шанс оценить обновленную версию и поработать с ней. Прежде чем заменять прямоугольные кнопки, стоит проверить такую теорию. Нужно внести правки на сайт и дать клиентам оценить обновленный лендинг. a/b тестирование Решите, будет ли это односторонний или двусторонний тест. Если вы маркетолог или владелец бизнеса, вы должны уметь проводить эксперименты с использование AB тестов. Выбирать инструмент А/В-тестирования необходимо, исходя из того, что именно вы тестируете.
Для чего нужны A/B-тесты и какие задачи решают
Выбор показателей, которые будут улучшаться с помощью сплит-тестирования не такой большой, определяется он целями и задачами проекта. В интернет-маркетинге чаще всего оценивают конверсию, экономические метрики и поведенческие факторы. Развитие бизнеса и продвижение продуктов в Интернете неразрывно связано с тестированием разных концепций и идей.
Для настройки нового эксперимента нажмите на «Создать эксперимент». Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать. A/B-тестирование, или сплит-тестирование, — это метод исследования, при котором сравнивают эффективность двух вариантов какого-то объекта, например страницы сайта.
Как провести тест на Google Optimize
По срокам тестирование можно проводить здесь от 2-х недель до 3-х месяцев. Полученные сведения будут отображаться в личном кабинете или придут на указанный вами электронный адрес. А/Б-тест простыми словами — это маркетинговый метод, с помощью которого оценивают эффективность ресурса или рекламной кампании в Интернете. Данный тест также нередко называют сплит-тестированием. Допустим, у вас запущены рекламные объявления, и вы хотите поменять креатив.
- Если он окажется ниже установленного порога, тогда полученные изменения никак не связаны с внесенными правками, а являются просто случайными колебаниями величины.
- Например, количество посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса.
- Также стоит учитывать, что статистическая значимость не всегда равна практической значимости.
- Трафик равномерно делится между двумя вариантами, и запускается A/B тест, который позволяет протестировать, может ли форма кнопок повлиять на конверсию.
- Если бездумно копировать чужие гипотезы, можно потерять много времени и не улучшить показатели.
- Для этого и нужен специальный инструмент, который подсчитывает статистическую значимость.
Помогает в этом A/B тестирование, без которого не обходится развитие ни одного серьезного проекта. Может быть так, что у базового варианта показатели выше, чем у варианта с изменениями. Прежде чем отметать гипотезу и считать ее неудачной, посмотрите на выборку пользователей, которые попали под тест. Тогда надо или ослабить критерии отбора, или увеличить процент пользователей. Google Analytics — самый популярный сервис для аналитики, с его помощью можно создавать A/B-тесты на сайте и управлять ими. Для каждого теста можно настроить ключевые конверсии, чтобы потом наглядно их отслеживать.
Шаг 2. Выбор метрики
Дополнительно отслеживайте другие метрики — время пользователей на сайте, например. Это поможет в дальнейшем собрать более полную картину исследования. В случае с интеграционными тестами редко когда требуется наличие UI, чтобы его проверить. Компоненты ПО или системы взаимодействуют с тестируемым модулем с помощью интерфейсов. Это проверки API, работы сервисов (проверка логов на сервере, записи в БД) и т.п. Это создает контакт между существующими клиентами, уже оценившими качество оказываемых услуг, и потенциальными клиентами, еще раздумывающими по поводу приобретения товара.
Приблизившись к лучшему пониманию предпочтений своей аудитории, можете начинать этот 10-шаговый процесс заново, уже с новой вариацией. Именно этот аспект вы и будете тестировать и сравнивать новые показатели с исходными. Чтобы найти ответы на эти вопросы, используйте Google Analytics для отслеживания трафика, реферальных источников и другой ценной информации. Например, один популярный тест показал, что CTA-кнопка красного цвета была эффективней зеленой на 21%. Другими словами на красную кнопку кликали на 21% чаще, чем на зеленую.
A/B тесты — что это такое и как использовать?
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 ли считать результаты теста достоверными. Это может быть какая-то кнопка или форма для регистрации, картинка в статье, видеоролик в боковой панели, который идет фоном, или же вовсе количество символов в статье. Решите, с чего нужно начать, чтобы не распыляться и не проводить тестирование на большом количестве элементов. 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.
Если видите, что выше показатели у варианта с изменениями, — можно считать теорию подтвержденной. Используйте внешние сервисы — например те, что мы рассмотрели выше, чтобы создать новый A/B-тест. Укажите параметры аудитории, которая должна попасть под него. После того как определились с гипотезой, подключите метрики, которые помогут отслеживать целевые показатели.
Шаг 1. Выдвинуть гипотезу
Пример, как в А/В-тесте по дням может меняться Completion Rate. В первые два дня после запуска побеждал вариант игры без изменений (группа А), но это оказалось просто случайностью. Уже после второго дня показатель в группе В приобретает стабильно лучшие результаты.
Если результаты в первых двух группах одинаковые, внешние факторы не повлияли на достоверность тестирования и результату можно доверять. Некоторые считают, что если у сайта большой трафик, то можно смело проводить любые А/Б-тесты — результаты будут статистически достоверными. Для ресурсов с высокой посещаемостью критичны малейшие изменения. Внедрив «проверенный» тестом вариант, вы можете потерять тысячи или даже миллионы рублей.