Мы работаем не только в Моcкве, но и в других городах России:

Продвижение по трафику от 50 копеек за переход. Заказать

A/B тестирование сайта: почему эксперименты – это круто

Подписаться
Больше интересностей из блога студии SEMANTICA
Получайте эффективные советы по интернет-рекламе и SEO-оптимизации вашего сайта
ВКонтакте:
Facebook:
Twitter:

Если в детстве вы любили разбирать на части машинки с моторчиком или смешивать все жидкости, которые были в доме, то эта статья для вас. Сегодня разбираемся с A/B тестированием сайта и выясняем, почему в умелых руках оно превращается в мощное оружие. Откапываем в глубинах сознания дух экспериментатора, стряхиваем с него пыль и читаем. 

Что это такое – А/Б тестирование сайта?

Если вкратце, то это метод оценки эффективности двух вариантов одной и той же страницы. Например, есть два дизайна карточки товара и оба они настолько круты, что вы даже спать и есть не можете. Логичный выход – проверить, какой вариант работает лучше. Для этого половине посетителей показывается вариант №1, а половине – вариант №2. Побеждает тот, кто лучше справляется с поставленными задачами.

Это не единственный способ применения А/Б (или сплит) тестирования сайта. С его помощью можно проверять сумасшедшие гипотезы, удобство новой структуры страницы или разных вариантов текста.

Как проводится A/B тестирование сайта

Постановка задачи

Сначала нужно определиться с целью. Поймите, чего вы хотите добиться: увеличения конверсии, времени пребывания на сайте или снизить процент отказов. Если с целями и задачами все ОК, меняйте контент или дизайн, опираясь на них. Например, можно пойти по пути всех growth-хакеров и изменить расположение и дизайн кнопки «Купить». Сейчас она висит слева внизу и вы хотите посмотреть, что будет, если поменять ее внешний вид и передвинуть кнопку выше и правее.

Техническая реализация

Здесь все просто – либо создается отдельная страница, на которой меняется только объект тестирования, либо программист применяет магию и реализует все в рамках одного документа.

Подготовка контрольных данных

Страница переделана и все готово к запуску теста. Но сперва нужно измерить исходные показатели конверсии и всех остальных параметров, которые мы будем учитывать. Исходному варианту страницы присваиваем имя «A», а новому – «B».

Тест

Теперь нужно случайным образом разделить трафик пополам. Половине пользователей показывается страница A, а остальным – B. Для этого можно воспользоваться специальными сервисами (их очень много) или сделать все руками программиста.

При этом важно, чтобы «состав» трафика был одинаковым. Эксперимент не будет объективным, если всем пользователям, пришедшим по клику на контекст будет доступен только первый вариант, а всем посетителям из социальных сетей – только второй.

Анализ

Теперь нужно ждать, пока наберется достаточно статистики и сравнить результаты А/Б тестирования. Сколько именно придется ждать, зависит от популярности сайта и некоторых других параметров. Выборка должна представлять статистическую значимость. Это значит, что вероятность случайности результата должна быть не выше 5%. Пример: Допустим, на обеих страницах одинаковое количество визитов – по тысяче. При этом у страницы A 5 целевых действий, а у страницы B – 6. Результат отличается слишком незначительно, чтобы говорить о закономерности, поэтому он не годится. 

Большинство специальных сервисов сами рассчитывают, порог статистической значимости. Если делаете все руками, можете воспользоваться калькулятором.  

Выработка решения

Как поступить с результатами теста – решать вам. Если новый подход сработал, можно оставить его на сайте новый вариант страницы. При этом не обязательно останавливаться на достигнутом, особенно если вы видите, что потенциал для роста показателей еще остался. В этом случае оставляйте на сайте вариант B и готовьте новое тестирование.

Это ловушка!

Если новый цвет кнопки привел к незначительному, но все же росту конверсии, это не значит, что так будет всегда. В долгосрочной перспективе цифры вряд ли изменятся, и через месяц-два вы откатитесь к изначальному показателю.

Как сделать A/B и сплит-тестирование объективным

Снизить влияние внешних факторов. Мы уже немного затронули эту тему – нужно проводить тест в один и тот же период времени, а источники трафика должны быть одинаковыми для обеих страниц. Если не позаботиться о равных условиях, то получите нерепрезентативную выборку. Люди из поиска ведут себя на странице не так, как посетители из группы в «Фейсбуке» или «Вконтакте». То же самое с объемом трафика – он должен быть примерно одинаковым.  

Минимизировать влияние внутренних факторов. Это актуально для сайтов крупных компаний – на статистику могут сильно влиять сами сотрудники фирмы. Они заходят на сайт, но не совершают никаких целевых действий. Поэтому их нужно исключить из статистики. Для этого нужно установить фильтр в системах веб-аналитики.

Плюс, есть довольно очевидная вещь, про которую иногда забывают. Тестировать нужно один элемент. Если вы поменяли сразу пол-страницы, но при этом полного редизайна сайта не было, результаты эксперимента не будут валидными.

Влияет ли A/B тестирование сайта на SEO?

Есть популярный миф, что А/Б тестирование может выйти боком, потому что из-за дублирования страниц можно попасть под фильтры поисковиков. Это неправда. Google даже рассказывает, как сделать все правильно и дает для этого специальные инструменты.

Что и как можно улучшить с помощью A/B тестирования

  • Конверсию. Самый популярный вариант. Даже незначительное изменение страницы может повлиять на показатель конверсии. При этом целевым действием может считаться и покупка, и регистрация, и просмотр какой-либо страницы, и подписка на рассылку, и переход по ссылке.
  • Средний чек. В этом случае часто тестируют новые блоки дополнительных продаж: «похожие товары» и «с этим товаром часто покупают».
  • Поведенческие факторы. К ним относят глубину просмотра, среднее время на сайте и отказы.

Обычно пробуют менять:

  • Дизайн кнопок «Купить», «Оставить заявку».
  • Контент страницы: заголовки, описание продукта, изображения, призывы к действию и все остальное.
  • Расположение и внешний вид блока с ценами.
  • Структуру страницы.
  • Расположение, структуру и дизайн формы заявки.

В принципе, сработать может что угодно, точно сказать, как повысить конверсию или средний чек не сможет ни одна Ванга. Рекомендаций куча, но учесть их все просто нереально, да и сработать они могут с противоположным эффектом. А иногда к улучшению показателей приводят совсем нелогичные вещи, например, отказ от развернутого описания товаров. Пробуйте разные подходы и варианты, это же тест.

Инструменты для A/B тестирования сайта

Их просто куча, поэтому мы выбрали самые лучшие. Все они англоязычные и поэтому дорогие, но у каждого есть бесплатный пробный период. В России что-то подобное делает только lpgenerator.ru, но тестировать там можно только лендинги, созданные в конструкторе сервиса. Свою страничку загрузить не получится.

Optimizely.com

Один из самых популярных сервисов. Умеет тестировать все и в любых комбинациях. Из других плюсов: возможность мультиканального тестирования, эесперименты с мобильными приложениями, удобные фильтры результатов, таргетинг, визуальный редактор и немножко веб-аналитики.

Changeagain.me

Достаточно удобный сервис, главное преимущество – простая и полная интеграция с Google Analytics: цели можно создавать прямо в сервисе, а они потом автоматически подгружаются в систему. Остальные функции более-менее стандарны: простой визуальный редактор, таргетинг по устройствам и странам. конкретный набор зависит от тарифного плана..

ABtasty.com

Этот сервис отличается большим пробным периодом – он длиться аж 30 дней, вместо стандартных 14-15-ти. Плюс, инструмент интегрируется в WordPress, Google Analytics и несколько других сервисов, которыми пользуются забугорные маркетологи и веб-мастера. Из дополнительных плюсов: удобный интерфейс и детальный таргетинг.

Как провести A/B тестирование через Google Analytics

Для этого нужно зайти в свой аккаунт, открыть меню отчета, досскроллить до вкладки «Поведение» и в ней нажать «Эксперименты». Там все предельно просто.

А/Б тестирование сайта в Google Analytics

Даем эксперименту имя, распределяем трафик по страницам в нужной пропорции, выбираем цели и переходим к следующему этапу – детальной настройке.

Там задаются адреса страниц A и B. Если поставить галочку «Унификация вариантов для других отчетов по содержанию», то в остальных отчетах показатели всех вариантов будут учитываться как показатели исходной страницы.

После этого Analytics выдаст код, который нужно разместить на странице A и запустить эксперимент. Отчеты по эффективности можно будет увидеть в том же меню «Эксперименты».

Как настроить «Яндекс Метрику» для A/B тестирования

Работа делится на две части. Сначала нужно либо создать две страницы, либо настроить одну на показ пользователю двух разных типов элементов. Как это сделать – тема для отдельной большой статьи, поэтому ее, пока что, обойдем

После этого нужно передать в метрику информацию о том, какой вариант сайта увидел пользователь. Небольшую инструкуцию дает сам «Яндекс». Для нам нужно создать параметр А/Б тестирования и присвоить ему нужное значение. В случае с кнопкой мы определяем параметр как:

var yaParams = {ab_test: "Кнопка1"};

или

var yaParams = {ab_test: "Кнопка2"};

После этого параметр передается в «Метрику» и его можно использовать для формирования отчета по «параметрам визитов».

Итоги

А/Б (или сплит) тестирование сайта – это важный, нужный и почти обязательный инструмент. Если регулярно проверять новые гипотезы, эффективность страницы можно вывести на новый уровень. Но нельзя сказать, что усилий для этого нужно минимум. Чтобы просто поменять расположение или цвет кнопки придется подключить к делу программиста или дизайнера, пусть это и не займет много времени. Плюс, любое предположение может оказаться ошибочным. Но кто не рискует, тот не получает возросший поток заявок и не бегает по офису счастливым.

Задать вопрос по статье
Подпишись на нашу группу в VK и получай экспертные статьи прямо в ленту!

Мы работаем не только в Моcкве, но и в других городах России: