Полное руководство по улучшению производительности вашего сайта

Следующая статья поможет вам: Полное руководство по улучшению производительности вашего сайта

Вы когда-нибудь чувствовали себя Златовлаской, пытаясь найти идеальное решение для своего веб-сайта или маркетинговой кампании? Возможно, вы пробовали слишком холодный цвет кнопки, слишком яркий макет или заголовок, который был в самый раз. Хорошая новость заключается в том, что A/B-тестирование может помочь вам найти золотую середину и оптимизировать ваш контент для достижения максимального успеха.

В этом руководстве по AB-тестированию мы подробно рассмотрим, что такое A/B-тестирование, каковы его примеры, почему оно важно и как агентство цифрового маркетинга может использовать его для улучшения вашего веб-сайта или маркетинговой кампании. Так что хватайте тарелку овсянки и вперед!

Вот так:

Внедрить A/B-тестирование для достижения успеха?

• Понимание A/B-тестирования
• Ставьте четкие цели
• Определите свои переменные

Что такое A/B-тестирование?

AB-тестирование также известно как сплит-тестирование или ведро-тестирование. Это статистический метод или метод, используемый в маркетинге и оптимизации веб-сайта для сравнения двух версий веб-страницы или кампании по электронной почте, чтобы определить, какая из них более эффективна для достижения желаемой цели, такой как увеличение продаж, подписок или вовлеченности.

Этот метод включает в себя случайное разделение выборки пользователей на две группы и предоставление каждой группе другой версии веб-страницы или электронной почты, а затем анализ данных, чтобы определить, какая версия работает лучше.

Как работает A/B-тестирование?

A/B-тестирование может показаться сложным, но на самом деле оно использует знакомую методологию, которую многие из нас уже используют в повседневной жизни для различных целей. Этот метод включает в себя создание двух версий актива, например веб-сайта, кнопки, рекламы или предложения, которые затем отображаются пользователям в сети случайным образом для обеспечения точных результатов.

Итак, что такое AB-тестирование? По сути, A/B-тестирование позволяет оценить эффективность новой версии исходного актива, при этом исходный актив выступает в качестве контрольной группы, а новая версия — в качестве экспериментальной. В зависимости от целей теста пользователям отображается исходная или новая версия, и в конечном итоге сохраняется та, которая работает лучше.

В качестве альтернативы некоторые выбирают многовариантное тестирование, которое включает изменение нескольких элементов исходного актива. Однако этот подход может быть несколько сложным, поскольку может быть сложно определить, какой элемент привел к результатам.

Например, предположим, что владелец веб-сайта некоторое время использует пример кнопки призыва к действию с копией «Загрузить сейчас» и хочет протестировать новую версию, прежде чем вносить изменения. В этом сценарии владелец может выполнить A/B-тестирование, создав новую версию кнопки CTA с копией «Загрузить мое бесплатное руководство сейчас». Обе версии кнопки затем случайным образом отображаются пользователям, и выбирается та, которая приводит к большему количеству конверсий.

Используя A/B-тестирование или многовариантное тестирование, предприятия могут принимать решения на основе данных и оптимизировать свои активы, чтобы максимизировать производительность и достичь своих целей.

Доказано, что A/B-тестирование является очень эффективным инструментом для бизнеса и маркетологов. На самом деле, согласно опросу, проведенному Consultancy, 71% компаний заявили, что они используют A/B-тестирование для повышения коэффициента конверсии. Другое исследование показало, что A/B-тестирование может повысить конверсию веб-сайта в среднем на 20%.

Один известный пример успешного A/B-тестирования связан с президентской кампанией Барака Обамы в 2008 году. Кампания тестировала разные версии своего веб-сайта, чтобы определить, какая из версий принесла больше пожертвований. Изменив кнопку призыва к действию с «узнать больше» на «пожертвовать сейчас», кампания смогла увеличить пожертвования на 11,6%.

Какие существуют типы A/B-тестирования?

Теперь, когда вы узнали, что такое AB-тестирование и как оно работает, давайте рассмотрим различные типы A/B-тестирования.

В зависимости от конкретных целей тестирования можно использовать несколько различных типов A/B-тестирования. В этом конкретном разделе руководства по AB-тестированию мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных типов A/B-тестирования, а также соответствующие тематические исследования.

1. Сплит-тестирование

Сплит-тестирование, также известное как A/B-тестирование, включает в себя сравнение двух версий веб-страницы или кампании, чтобы определить, какая из них работает лучше. Это наиболее распространенный тип A/B-тестирования, который можно использовать для самых разных целей, таких как повышение рейтинга кликов, увеличение конверсии или снижение показателя отказов.

2. Многовариантное тестирование

Многовариантное тестирование включает тестирование нескольких вариантов различных элементов на веб-странице или в кампании, чтобы определить, какая комбинация работает лучше всего. Этот тип тестирования полезен для определения оптимальной комбинации таких элементов, как заголовки, изображения и призывы к действию.

Visual Website Optimizer, компания-разработчик программного обеспечения для A/B-тестирования, использовала многовариантное тестирование для оптимизации домашней страницы своего веб-сайта. Они протестировали 24 различных комбинации заголовков, изображений и призывов к действию и обнаружили, что сочетание определенного заголовка и призыва к действию привело к увеличению числа регистраций на 72%.

3. Последовательное тестирование

Последовательное тестирование включает тестирование нескольких вариантов веб-страницы или кампании в определенном порядке, чтобы определить, какой из них работает лучше всего. Этот тип тестирования полезен, когда необходимо внести несколько изменений на веб-страницу или в кампанию, и невозможно протестировать все варианты одновременно.

Amazon использовали последовательное тестирование для оптимизации процесса оформления заказа на своем веб-сайте. Они внесли ряд изменений в процесс оформления заказа в течение нескольких месяцев и отслеживали результаты каждого изменения. С помощью последовательного тестирования они смогли определить оптимальную комбинацию изменений, которая привела к увеличению конверсии на 15%.

4. Бандитское тестирование

Бандитское тестирование, также известное как многорукое бандитское тестирование, представляет собой тип A/B-тестирования, при котором трафик динамически распределяется между различными вариантами веб-страниц или кампаниями в зависимости от их эффективности. Этот тип тестирования полезен, когда нужно протестировать большое количество вариантов, и невозможно протестировать их все одинаково.

Etsy, онлайн-рынок товаров ручной работы и винтажных товаров, использовал бандитское тестирование для оптимизации своей страницы результатов поиска. Они протестировали более 8000 комбинаций результатов поиска и динамически распределяли трафик в зависимости от того, какие комбинации работали лучше всего. Это привело к увеличению количества кликов в результатах поиска на 5,5%.

Почему A/B-тестирование для UX важно?

A/B-тестирование для UX — это мощный инструмент, который предприятия могут использовать для оптимизации своих цифровых активов и достижения своих целей. В этом разделе нашего руководства по тестированию AB мы углубимся в причины, по которым этот метод так важен. Итак, давайте углубимся в тему и выясним ключевые факторы, которые делают A/B-тестирование жизненно важным инструментом для современного бизнеса.

• Повысить конверсию: A/B-тестирование помогает компаниям оптимизировать свои коэффициенты конверсии, определяя, какая версия веб-страницы или электронной почты лучше подходит для достижения желаемой цели. Например, компания может провести A/B-тестирование двух разных версий страницы продукта, чтобы увидеть, какая из них приносит больше продаж. Они могут тестировать различные переменные, такие как описание продукта, изображения или цены, и определять, какая версия приводит к большему количеству конверсий.

• Уменьшите показатель отказов: A / B-тестирование для UX очень важно, потому что оно может помочь компаниям снизить показатель отказов за счет оптимизации взаимодействия с пользователем на своем веб-сайте. Например, если веб-сайт имеет высокий показатель отказов на определенной странице, A/B-тестирование может помочь определить элементы, которые могут быть причиной ухода пользователей. Тестируя различные макеты, контент или призывы к действию, компании могут улучшить взаимодействие с пользователем и снизить показатель отказов.
• Улучшить взаимодействие с пользователями: A/B-тестирование может помочь компаниям улучшить взаимодействие с пользователями, определяя элементы, которые привлекают внимание пользователей и удерживают их на веб-сайте дольше. Например, компания может протестировать различные варианты домашней страницы, в том числе различные изображения, заголовки или макеты, чтобы увидеть, какая версия дизайна взаимодействия с пользователем вызывает большее вовлечение.
• Оптимизируйте маркетинговые кампании: A/B-тестирование имеет решающее значение для оптимизации маркетинговых кампаний, таких как маркетинг по электронной почте, платная реклама или социальные сети. Тестируя различные версии маркетинговых кампаний, компании могут определить, какие из них приносят больше кликов, конверсий или вовлеченности. Например, компания может провести A/B-тестирование двух версий рекламы в социальных сетях, чтобы увидеть, какая из них получает больше кликов или приводит к большему количеству конверсий.
• Управляемый данными Решения: А/B-тестирование позволяет компаниям принимать решения на основе данных на основе поведения пользователей. Тестируя различные версии веб-страниц или кампаний, компании могут определить, какие из них работают лучше всего, и внести изменения, которые приведут к более высоким коэффициентам конверсии, увеличению количества потенциальных клиентов или увеличению продаж.
• Улучшенный пользовательский опыт: Тестируя различные версии веб-страницы или кампании, компании могут получить представление о том, что предпочитают пользователи и что делает их более удобными для пользователей. Это может привести к идеям дизайна веб-сайта UX, макету и улучшениям обмена сообщениями, которые в конечном итоге принесут пользу пользователю.
• Экономически эффективным: A/B-тестирование может быть экономичным способом улучшить эффективность веб-сайта и кампании. Тестируя небольшие изменения, компании могут избежать дорогостоящих ошибок и оптимизировать свой веб-сайт или кампанию, не тратя много денег.
• Конкурентное преимущество: A/B-тестирование может дать компаниям конкурентное преимущество, позволяя им постоянно улучшать эффективность своего веб-сайта и кампаний. Это может привести к более высокому коэффициенту конверсии, большему количеству потенциальных клиентов или увеличению продаж, что в конечном итоге может дать компаниям преимущество перед конкурентами.

Как следует планировать A/B-тестирование?

A/B-тестирование — это мощный инструмент для повышения эффективности веб-сайтов и маркетинговых кампаний, что в конечном итоге увеличивает ваши онлайн-продажи. Однако планирование A/B-тестирования может быть сложной задачей; без надлежащего планирования это может привести к неточным результатам и напрасной трате времени и ресурсов. Итак, давайте рассмотрим ключевые шаги для планирования успешного A/B-тестирования. Вот так:

Шаг 1: Определите свою гипотезу

Первым шагом в планировании A/B-тестирования является определение вашей гипотезы. Какие конкретные изменения вы хотите протестировать и какой результат вы ожидаете? Например, вы можете предположить, что изменение цвета кнопки призыва к действию повысит рейтинг кликов на целевой странице. Предварительное определение гипотезы помогает сфокусировать тест и гарантирует, что вы измеряете правильные переменные.

Шаг 2: Определите свои переменные

Второй шаг — определение переменных, которые вы хотите протестировать. Как упоминалось ранее, важно изменять только одну переменную за раз, чтобы вы могли определить, какая версия отвечает за любые изменения в поведении пользователя. Некоторые общие переменные для тестирования включают заголовки, изображения, текст, макет и призывы к действию.

Шаг 3: выберите свои показатели

Третий шаг — выбор показателей, которые вы хотите отслеживать. Какие данные вы будете использовать, чтобы определить, какая версия работает лучше? Некоторые общие показатели для отслеживания включают рейтинг кликов, увеличение коэффициента конверсии для веб-сайтов малого бизнеса, время, проведенное на странице, и показатель отказов. Выберите показатели, соответствующие вашей гипотезе и целям.

Шаг 4: Определите размер выборки

Четвертый шаг — определение размера выборки. Скольким пользователям нужно показать каждую версию, чтобы получить статистически значимые результаты? Существует несколько онлайн-калькуляторов и статистических инструментов, которые помогут вам определить размер выборки. Убедитесь, что размер вашей выборки достаточно велик для получения надежных результатов.

Шаг 5: Настройте свой тест

Последний шаг в руководстве по тестированию AB — настройка теста. Используйте программное обеспечение или инструменты для A/B-тестирования, такие как Google Optimize, чтобы создать и развернуть две версии. Убедитесь, что ваш тест настроен правильно и ваш трафик равномерно распределен между двумя версиями.

Как анализировать результаты A/B-тестирования?

Анализ результатов A/B-тестирования важен, потому что он позволяет компаниям принимать решения на основе данных и оптимизировать свой веб-сайт или маркетинговые кампании для повышения эффективности. В этом руководстве по A/B-тестированию мы перечислим несколько способов анализа результатов A/B-тестирования:

• Определите свою цель и показатели: Прежде чем анализировать результаты вашего A/B-тестирования, важно иметь четкое представление о вашей цели и показателях. Определите, чего вы хотите достичь, и какие показатели вы будете использовать для измерения успеха. Например, вашей целью может быть повышение рейтинга кликов, а вашей метрикой может быть процент пользователей, нажимающих определенную кнопку.
• Определить статистическую значимость: После того, как вы собрали данные из своего A/B-теста, вам необходимо определить, являются ли результаты статистически значимыми. Это означает, что разница между двумя вариантами не случайна. Вы можете использовать калькуляторы или инструменты статистической значимости, чтобы определить, являются ли ваши результаты значимыми.
• Рассчитайте подъемную силу и доверительные интервалы: Как только вы определили статистическую значимость, рассчитайте подъем или разницу в производительности между двумя вариантами. Вычислите доверительные интервалы для каждого варианта, чтобы определить диапазон значений, который, вероятно, будет содержать истинное значение показателя.
• Рассмотрим второстепенные показатели: В дополнение к вашей основной метрике рассмотрите любые вторичные метрики, на которые могли повлиять изменения. Например, если вы изменили цвет кнопки, вы также можете посмотреть такие показатели, как время, проведенное на странице, или показатель отказов, чтобы увидеть, не повлекло ли это изменение каких-либо непредвиденных последствий.
• Принимать решение: На основе вашего анализа примите решение о том, какой вариант работал лучше. Если один вариант превзошел другой, внедрите этот вариант на постоянной основе. Если результаты неубедительны, вам может потребоваться выполнить дополнительные тесты или собрать больше данных.
• Действовать: После того, как вы приняли решение, основанное на вашем анализе, действуйте и реализуйте выигрышный вариант. Следите за своими показателями, чтобы убедиться, что изменение дало желаемый эффект, и продолжайте тестировать и разрабатывать оптимизированный для SEO веб-сайт или кампанию.

Примеры A/B-тестирования

Поскольку технологии продолжают развиваться, невозможно переоценить важность наличия веб-сайта, который работает наилучшим образом. Веб-сайт часто является первой точкой контакта между бизнесом и потенциальными клиентами. Поэтому крайне важно иметь сайт, удобный для пользователя и оптимизированный для конверсии. Одним из наиболее эффективных способов повышения производительности веб-сайта является A/B-тестирование. Итак, теперь в этом руководстве по A/B-тестированию мы рассмотрим несколько примеров A/B-тестирования, которые могут помочь улучшить производительность вашего веб-сайта.

1. Изменение цвета кнопок призыва к действию (CTA)

Кнопки CTA являются важными элементами веб-сайта, поскольку они направляют посетителей к желаемому действию. A/B-тестирование может помочь определить лучший цвет для кнопок CTA. Компания Performable провела A/B-тестирование на своем веб-сайте, случайным образом отобразив кнопку CTA двумя разными цветами: зеленым и красным. Это простое изменение оказало значительное влияние на общий коэффициент конверсии страницы. Удивительно, но красная кнопка CTA превзошла зеленую кнопку на целых 21%.

2. Тестирование разного текста заголовка

Заголовок часто является первым, что видят посетители на сайте. A/B-тестирование различных текстов заголовков может помочь определить, какой заголовок лучше всего работает с точки зрения вовлечения и конверсии.

New York Times однажды провела A/B-тестирование своего цифрового заголовка. Как и планировалось, некоторые читатели видели один заголовок, а остальные видели альтернативный заголовок в течение определенной продолжительности. Наконец, тот заголовок, который привлекал больше читателей, сохранялся.

Первоначальный заголовок «Говори мягко и держи большую повестку дня», который намекал на стиль правления президента Байдена, получил всего 7% читательской аудитории. Напротив, альтернативный заголовок «Байден — противник Трампа, и он работает» оказался гораздо более эффективным, привлек внимание впечатляющих 93% читателей.

3. Изменение позиции лид-формы

Формы для потенциальных клиентов являются важными компонентами веб-сайта, поскольку они помогают компаниям получать контактную информацию от потенциальных клиентов. Тестирование различных позиций для лид-форм может помочь определить, какая позиция ведет к эффективной оптимизации коэффициента конверсии. Например, тест, проведенный Mos, показал, что перемещение лид-формы с боковой панели на основную часть страницы увеличило конверсию на 71%.

Какие ошибки совершают люди при проведении A/B-тестирования?

A/B-тестирование стало популярным и мощным инструментом для компаний, стремящихся повысить коэффициент конверсии и достичь своих целей. Тестируя варианты веб-страницы или маркетинговой кампании, компании могут получить ценную информацию о том, что лучше всего работает для их аудитории, и соответствующим образом оптимизировать свои стратегии. Тем не менее, A/B-тестирование не лишено проблем, и для бизнеса важно подходить к нему с четким пониманием процесса и потенциальных подводных камней. Если вы сомневаетесь, наймите профессиональное агентство A/B-тестирования. В этом разделе мы рассмотрим некоторые распространенные ошибки, которые допускают компании при проведении A/B-тестирования, и способы их избежать, чтобы получить наиболее точные и полезные результаты.

• Тестирование слишком большого количества переменных одновременно: Одновременное тестирование слишком большого количества переменных может затруднить определение того, какое изменение оказало наибольшее влияние на результаты. Чтобы избежать этого, сосредоточьтесь на тестировании одной переменной за раз и контролируйте другие факторы, которые могут повлиять на результаты.
• Тестировал недостаточно долго: A/B-тестирование требует достаточно большого размера выборки и достаточно длительного периода тестирования, чтобы получить точные результаты. Тестирование в течение слишком короткого времени или со слишком маленьким размером выборки может привести к неточным или неубедительным результатам.
• Не учитывая контекст: A/B-тестирование должно проводиться с четким пониманием контекста и поведения пользователя. Неучет этих факторов может привести к неточным или вводящим в заблуждение результатам.
• Принятие решений на основе незначительных результатов: A/B-тестирование требует статистической значимости, чтобы определить, обусловлены ли результаты случайностью или реальной разницей в производительности. Принятие решений на основе незначительных результатов может привести к неправильным выводам и плохим бизнес-решениям. Это почему тестирование производительности важно.
• Тестирование нерелевантных переменных: Тестирование переменных, не имеющих отношения к пользователю или бизнес-целям, может привести к пустой трате времени и ресурсов. Убедитесь, что тестируемые переменные соответствуют пользовательскому опыту и бизнес-целям.
• Предполагая, что победитель всегда будет побеждать: Тот факт, что один вариант побеждает в одном A/B-тесте, не означает, что он всегда будет побеждать в будущих тестах. Такие факторы, как сезонность, изменения в поведении пользователей или изменения в конкурентной среде, могут повлиять на результаты A/B-тестирования.
• Слишком много внимания уделяется цифрам: Хотя данные важны для A/B-тестирования, важно также учитывать качественную обратную связь от пользователей и других заинтересованных сторон. Это может дать информацию, которую нельзя получить с помощью одних только цифр.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое A/B-тестирование и какую пользу оно может принести моему бизнесу?

A/B-тестирование сравнивает две версии веб-страницы, электронной почты или рекламного объявления, чтобы определить, какая версия лучше с точки зрения вовлеченности или коэффициента конверсии. A/B-тестирование может принести пользу вашему бизнесу, давая представление о том, какие элементы вашего веб-сайта или маркетинговых кампаний наиболее эффективны и как их оптимизировать для достижения максимального эффекта.

2. Какие элементы моего веб-сайта или маркетинговых кампаний мне следует протестировать?

Можно протестировать многие элементы вашего веб-сайта или маркетинговых кампаний, включая заголовки, изображения, кнопки призыва к действию, макет страницы и даже цвета, используемые на вашем веб-сайте. Ключевым моментом является определение элементов, которые с наибольшей вероятностью повлияют на уровень вовлеченности или конверсии, и их тестирование в первую очередь.

3. Сколько времени обычно занимает A/B-тестирование?

Продолжительность кампании A/B-тестирования может варьироваться в зависимости от сложности тестируемых элементов и объема трафика на веб-сайт или маркетинговой кампании. Как правило, рекомендуется проводить A/B-тестирование в течение как минимум двух недель, чтобы убедиться, что собрано достаточно данных для принятия обоснованных решений.

4. Сколько стоит A/B-тестирование?

Стоимость услуг A/B-тестирования может варьироваться в зависимости от сложности выполняемого тестирования и опыта команды тестирования. Некоторые платформы A/B-тестирования предлагают планы самообслуживания, которые могут быть относительно доступными, в то время как более продвинутые услуги могут потребовать больших инвестиций. Оценка потенциальной окупаемости инвестиций важна при рассмотрении стоимости услуг A/B-тестирования.

5. Как узнать, прошла ли кампания A/B-тестирования успешно?

Улучшение показателей вовлеченности или конверсии обычно измеряет успех A/B-тестирования. Важно установить четкие цели и показатели успеха в начале кампании и внимательно следить за результатами на протяжении всего процесса тестирования. A/B-тестирование может помочь компаниям определить, что работает, а что нет, предоставляя информацию для принятия обоснованных решений и постоянного улучшения веб-сайта и эффективности маркетинга.

Последние мысли

A/B-тестирование — это мощный инструмент, который может раскрыть весь потенциал вашего сайта. Тестируя и оптимизируя различные элементы, такие как заголовки, изображения, кнопки призыва к действию и макет страницы, вы можете улучшить взаимодействие с пользователем, повысить вовлеченность и повысить конверсию. Но A/B-тестирование — это не просто внесение изменений ради самих изменений. Речь идет о принятии решений на основе данных, чтобы вы могли предоставить своим пользователям наилучшие возможности.

Используя A/B-тестирование, вы можете получить ценную информацию о том, что работает, а что нет. Вы можете проверять гипотезы и идеи и использовать результаты для принятия обоснованных решений, способствующих успеху в бизнесе. При правильной стратегии тестирования вы можете постоянно повышать производительность своего веб-сайта, в конечном итоге повышая конверсию и доход.

Как и любой процесс принятия решений на основе данных, A/B-тестирование требует постоянного анализа, мониторинга и адаптации. Но с правильным агентством A/B-тестирования вы можете использовать силу данных для оптимизации своего веб-сайта для достижения успеха. Так что начните экспериментировать, тестировать и улучшать свой веб-сайт сегодня — ваши пользователи (и ваша прибыль) будут вам за это благодарны!

Вы планируете провести A/B-тестирование?

• Улучшить взаимодействие с контентом
• Уменьшить показатель отказов
• Увеличение коэффициента конверсии