Помимо привлечения посетителей на ваш веб-сайт, вам предстоит выполнить важную работу по превращению их в заинтересованных клиентов – независимо от того, подписываются ли они на информационный бюллетень, заполняют контактную форму или совершают покупку. A/B-тестирование, также известное как эксперименты, является важным инструментом для максимизации ценности вашего органического (и платного) трафика и развития вашего бизнеса. Но если вы сделаете это неправильно, вы навредите своим конверсиям и SEO. Давайте избегать этого!
Содержание
<ул> <ли>Что такое A/B-тестирование?
<п>
Что такое A/B-тестирование?
Короче говоря, A/B-тестирование помогает вам найти <сильную>правдуУзнайте, правильные ли вы решения приняли. Это дает вам душевное спокойствие и может подтвердить, что вы умный человек, принимающий разумные решения. А — это ваш базовый уровень или, другими словами, то, как будет выглядеть ваш веб-сайт до внесения каких-либо изменений. А Б — это ваш вариант А, то есть измененная кнопка, текст или что-то еще. Затем вы проверите, какой из них работает лучше всего.
Значит, речь идет об истине, и ошибиться опасно. Да, и я забыл, что легко совершать ошибки. Все это звучит очень расплывчато. Начнем с примера эксперимента:
Пример теста A/B
<п><эм>«Предположим, у вас есть интернет-магазин, в котором продаются шлепанцы. Страницу вашего продукта посещают 1000 человек в месяц, но только 50 человек покупают пару (коэффициент конверсии 5%). Это нужно улучшить! Вы прочитали в Интернете, что добавление отзывов — это лучшая практика, поэтому вы решили добавить их. Хотя отзыв может улучшить конверсию, в данном случае это может быть не так. Рискните или протестируйте ? Конечно же, проверьте! И что будет дальше?63~
Существует две группы:
<ол>
Используйте инструмент A/B-тестирования, чтобы случайным образом показать половине посетителей вашего сайта исходный вариант оформления заказа, а другой половине — вариант. спроверка. Используя один и тот же инструмент A/B, вы отслеживаете количество посетителей и шлепанцев, которые вы продаете, для каждой группы. Вы найдете следующее:
<ол>
Используйте A/B-тест, чтобы проверить, было ли увеличение коэффициента конверсии вызвано изменением или это было совпадение. Калькулятор (подробнее об этом позже). По этим результатам вы можете объявить свой вариант победителем. Ура! Вы можете безопасно внедрить проверку, чтобы повысить коэффициент конверсии при оформлении заказа.»
В примере показана страница продукта A с коэффициентом конверсии 5% и страница продукта B с коэффициентом конверсии 7%Преимущества A/B-тестирования
<п>Теперь, когда вы знаете, что такое A/B-тестирование, зачем тратить на него время и деньги?? Разве не проще принимать решения, основываясь на опыте или интуиции? < /п> <ч3>Снижение риска A/B-тестирование — это своего рода страховочная сеть для ваших бизнес-решений. Вместо того, чтобы полагаться на интуицию или предположения, он дает подсказки о том, что находит отклик у вашей аудитории, поэтому вы можете двигаться вперед с уверенностью и минимизировать риск негативных результатов. <ч3>Обучение <п>Каждый проведенный вами эксперимент расскажет вам что-то о предпочтениях и поведении вашей целевой аудитории. В приведенном выше примере (добавление отзыва при оформлении заказа) вы узнали, что этот отзыв повышает конверсию. Но почему этот обзор убеждает пользователей?63~ Можете ли вы использовать это сообщение на страницах продукта?63~ В ваших социальных сетях? Тестирование — это непрерывный процесс обучения, который позволяет вам принимать более обоснованные и обоснованные решения. Вы узнаете, что лучше всего подходит вашей аудитории и вашему бизнесу. <п>Если у вас есть акции или сберегательный счет, возможно, вы слышали о термине «сложные проценты». Как объясняет «Онлайн-диалог», сложные проценты подобны катящемуся вниз снежному кому. Каждый раз, когда после эксперимента ваш коэффициент конверсии увеличивается, это приводит к дополнительному доходу. Что еще более важно, вы не снизите коэффициент конверсии и не замедлите свой бизнес. Если вы будете принимать правильные решения снова и снова, ваш бизнес покатится как снежный ком. Вот пример: <ул> Вы будете получать все большую и большую выгоду от того же увеличения коэффициента конверсии. Пример сложных процентов, больший рост время визуализируется для компаний, которые проводят эксперименты <п>Не каждый может провести A/B-тестирование на своих сайтах или, по крайней мере, не на всех страницах. Для тестирования вам понадобятся три ключевых элемента: . <ол> <п>Так чего же «достаточно» с точки зрения посетителей сайта или конверсий? Это зависит от ситуации. Если на вашем веб-сайте мало посетителей, но многие люди покупают шлепанцы, вы можете провести тестирование и наоборот. Вы можете проверить это, измерив минимальный обнаруживаемый эффект (MDE). Это минимальное изменение коэффициента конверсии, позволяющее доказать, что ваша корректировка привела к увеличению или уменьшению. Выполните следующие действия: <ол> Что следует использовать для определения минимального обнаруживаемого эффекта (MDE)?? Всегда сначала учитывайте основные бизнес-конверсии, такие как покупки, заполнение форм или назначенные встречи. Если вам этого недостаточно, вы также можете протестировать это с помощью вторичных конверсий, например: Б. Оформление заказа по клику. <сильный>Важно:При тестировании увеличения количества кликов не используйте «хаки», чтобы перенаправлять пользователей с одной страницы на другую. Вы приводите посетителей к кассе, обещая, что ваши шлепанцы позволят людям летать, но это приводит к разочарованию, возврату продукции и не способствует развитию вашего бизнеса в долгосрочной перспективе. Ваши данные чисты, и ваш магазин шлепанцев получает достаточно посетителей и конверсий, чтобы сделать выводы. Но подождите минутку. Давайте рассмотрим несколько основных моментов, которые вам необходимо знать, прежде чем приступить к работе. Вы должны знать, что тестируете. Ваша гипотеза – это ваша идея. Иметь его — это все равно, что иметь план перед тем, как попробовать что-то новое. Кроме того, это поможет вам извлечь уроки из результатов. Основной шаблон для гипотез: Потому что [причина изменения, желательно на основе исследований или данных], мы ожидаем, что [Изменение вы делаете] приводит к [изменениям в поведении посетителя сайта]<сильный>. Мы измеряем [KPI, на который вы хотите повлиять]. <п>Итак: «Потому что в электронной коммерции добавление отзывов на странице продукта является лучшей практикой. Мы ожидаем, что размещение отзыва о качестве шлепанцев над сгибом страницы товара приведет к большему доверию к товару. Мы измеряем увеличением покупок.» <п>Существует бесчисленное множество инструментов, которые оценивают результаты A/B-тестов, например калькулятор A/B-тестов. Даже при использовании этих инструментов важно понимать, что вы измеряете, чтобы знать, когда ваши данные не работают. Мы не будем здесь углубляться в статистику, но важно понимать два основных понятия: <ол> . Вы можете рассчитать значение p и наблюдаемую производительность с помощью калькулятора A/B-тестирования. Пирамида доказательств Я цитирую Nike: Просто сделай это! Как и в случае с SEO, вам нужно начать с малого. Да, ваши данные должны быть чистыми. Да, вам нужно достаточно конверсий. Но вам также придется начать и учиться на своих ошибках. Позвольте Yoast SEO помочь вам получить достаточно органического трафика веб-сайта для тестирования и запуска A/B-тестирования. Вы будете развивать свой бизнес и/или покажете своему боссу, что вы настолько умны, насколько о себе думаете. <п>Удачи!Деньги!
Могу ли я проводить A/B-тесты на своем веб-сайте?
Какой тип преобразований следует измерять минимально обнаруживаемый эффект (MDE)?
Что следует знать об A/B-тестировании перед началом работы?
Всегда начинайте A/B-тестирование с гипотезы
Базовое понимание статистики
Важно начать с A/B-тестирования
