Остается только умножить это значение на 2 (т. к. мы тестируем два варианта) и разделить на количество визитов исследуемого трафика, которое у нас регистрируется в среднем за Рефакторинг день. Если в день 100 визитов, то длительность эксперимента составит 35 дней. В нашем случае тестировались две действующие страницы сайта на одном домене, изменения не требовались. В контрольном варианте (А) мы использовали промостраницу-лендинг с акционным предложением и парой простых форм для заявок.
Как улучшить A/B тестирование вашей целевой страницы (7 советов)
В случае с первым вариантом нужно запускать новую итерацию теста и добиваться еще более высоких результатов, в другом случае нужно завершать тест и пробовать иной вариант a b тестирование что это страницы Б. A/B-тестирование — метод исследования, используемый в маркетинге и веб-разработке для оценки эффективности различных вариантов страниц, элементов интерфейса или рекламных кампаний. При проведении A/B тестирования сравнения должны быть как можно проще. Например, не сравнивайте две совершенно разные версии своего веб-сайта, потому что вы не поймете, какие факторы действительно имели значение.
Когда проводить A/B тестирование сайтов?
А/Б тестирование, или как его еще называют, сплит-тестирование, представляет собой своеобразный способ оптимизации воронки сайта. Чтобы исследовать изменения на лендинге, используйте вариант «Эксперимент с переадресацией» — он будет показывать две разные версии сайта выделенным сегментам аудитории. В остальных случаях можно использовать вариант A/В тестирование. Этот подход может быть не революционным, и даже если тест пройдет успешно, это может не привести к значительному увеличению конверсий. Однако этот научный https://deveducation.com/ метод основан на мелких, постепенных изменениях, применяемых со временем для постепенного улучшения вашего сайта.
- Например, в Confluence или другой системе, где можно создать единую базу знаний компании.
- Поэтому Mocha рекомендует использовать другие библиотеки для утверждений.
- Если вы получаете достаточно трафика и равномерно распределяете его между двумя версиями (вариант A и вариант B), один из них должен показать лучшие результаты и конверсии, чем другой.
- Нам нужно было понять, на какую промостраницу сайта лучше вести рекламную кампанию.
- Не поддавайтесь соблазну прекратить исследование раньше, даже если в первые дни вы видите явное преимущество одного варианта перед другим.
Проведение A/B-теста с помощью Varioqub от Яндекс Метрики
Компании самых разных масштабов от стартапов до крупных высокотехнологичных предприятий прибегают к А/В тестированию, чтобы сделать более осознанный выбор. Даже самое простое тестирование может помочь в принятии важных решений. Тестирование на то и называется тестированием, чтобы проверять, пробовать и экспериментировать. Когда набралось достаточно сведений для статистики, пора оценить эффект А/Б тестирования. Если вы будете анализировать в рамках одного тестирования десяток метрик, эффективность работ значительно снизится. Сначала сформулируем ключевые задачи компании или магазина и убедимся, что цели эксперимента с ними совпадают.
Корректно написанные тесты гарантируют, что новые функции не внесут изменения, которые могут нарушить работу приложения. И заполняем все необходимые поля, используя информацию, полученную в процессе этапов «Подготовки к тесту». Также можно воспользоваться документацией к созданию эксперимента, если возникнут вопросы. Нам нужно было понять, на какую промостраницу сайта лучше вести рекламную кампанию. После того, как гипотезы сформулированы, их нужно или подтвердить, или опровергнуть. Если вы увидели конвергенцию в процессе тестирования, можно сделать вывод, что новая вариация не оказала существенного влияния на показатель, который вы отслеживаете.
Многие изменения, которые мы вносим в наши сайты, зависят от интуиции. Гипотез может быть так много, что проверить их одним тестом не получится. Поэтому рекомендуем прочитать нашу статью о том, как приоритизировать гипотезы продуктового исследования.
Разберем, что такое A/B-тестирование и как оно помогает увеличить конверсию, изучим пошаговый план по настройке исследования и узнаем, как анализировать полученные результаты. Перед началом проведения сплит-теста стоит проверить, подходит ли он вам. Чтобы получить достоверные результаты, сайт должен иметь стабильный поток посетителей, регулярные конверсии, настроенные системы аналитики. Если это новый ресурс, то выборка может быть недостаточно репрезентативной. Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных. A/B-тестирование — это универсальный способ исследования и поиска лучших вариантов дизайна сайта, интерфейсов и рекламных объявлений.
При A/B тестировании основная нулевая гипотеза будет заключаться в том, что новая версия не лучше или даже хуже старой. Для нашего примера это утверждение, что новый коэффициент кликабельности (CTR) меньше или равен старому. Затем выбираются метрики для измерения уровня вовлеченности пользователей.
Подходит для сравнения любых объектов, но имеет серьезные недостатки. Во-первых, это трудозатратный процесс, ведь показы и аудитории придется настраивать вручную. Во-вторых, контролировать и анализировать результаты без специального софта сложно, можно получить большую погрешность или запутаться в расчетах. Размер выборки, который вы выберете, позволяет приблизительно определить, сколько времени займет сбор достаточного количества данных.
Однако пока это гипотеза, которая нуждается в проверке и подтверждении. Поэтому владелец создает вторую версию лендинга с таким же дизайном и товаром, но уже с красными кнопками, и переводит на него часть трафика. Через 2-3 недели тестов сравниваются результаты метрик обеих страниц. Если показатели улучшились, то гипотеза оказалась верной и пора вносить изменения в основную версию проекта.
JavaScript и Node.js имеют множество библиотек тестирования и утверждений, таких как Jest, Jasmine, Qunit и Mocha. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Mocha для тестирования, Chai для утверждений (ассертов) и Sinon для моков (mocks), шпионов (spies) и заглушек (stubs). Необязательно инженер, поддерживающий кодовую базу, сам писал исходный код. Тесты помогают документировать основные функции приложения.
В ходе оценки измеряют, как влияет изменение одного параметра на эффективность — дочитывания, время пользователя на сайте, использование форм обратной связи и так далее. Заголовки могут резко повлиять на коэффициенты кликабельности на страницах блога и в результатах поисковых систем. По нашему опыту, простая корректировка заголовка может привлечь к страницам гораздо больше внимания. Потренируемся определять, в каких случаях можно проводить параллельные A/B-тесты, а в каких — нет. Допустим, кнопка красного цвета с текстом «Купить со скидкой» соберет больше всего кликов. Но может оказаться, что конверсия в покупку у этой комбинации в два раза ниже, чем у менее кликабельной кнопки зеленого цвета с текстом «Посмотреть каталог».
Если нужно работать неограниченно, воспользуйтесь платным Google Optimize 360. В целом малому и среднему бизнесу хватает возможностей бесплатной версии. Примечательно, что Google А/Б тестирование не воспринимает как маскировку и накрутку.
Optimizely — зарубежный сервис для A/B-тестирования и маркетинговых исследований, сайт полностью на английском языке. Доступны эксперименты над юзабилити и эффективностью страниц, сегментирование аудитории по своим фильтрам, отслеживание работоспособности сайта или мобильного приложения. Данный инструмент используется для сравнения базовой (контрольной) версии и оптимизированной, чтобы отследить реакции пользователей. Использовать А/В тестирование можно для оценки удобства обновленной структуры, нескольких вариантов текстов и прочих составляющих сайта. A/B тестирование представляет собой инструмент для развития сайта и проверки гипотез. При его помощи разработчики оценивают предпочтения аудитории, определяя, требуется внедрять какие-то изменения или нет.
Заголовок статьи – первое, что видит пользователь, решивший посетить ваш сайт. Если заголовок изначально не привлекает внимание приходящей аудитории и не способен заставить человека прочитать статью, то вы уже потеряли часть прибыли. Если еще задаетесь вопросом, нужно ли вам A/B-тестирование, то спросите себя, должен ли ваш сайт приносить больше прибыли.