Сплит-тестирование или A/B-тестирование — это метод проведения экспериментов с целью улучшения показателей веб-сайта таких, как клики, регистрации или покупки. Иными словами: определенной аудитории показывают две версии одной веб-страницы (А и B) с разным оформлением. При этом никто из посетителей сайта не знает, что он является участником эксперимента. По итогам проводится анализ статистики по показателям обеих версий, сравнивается поведение посетителей сайта, делается вывод и выявляется наиболее эффективная версия веб-страницы.
Получается, субъективный выбор в отношении веб-дизайна можно сделать объективным с помощью сплит-тестирования, поскольку данные, полученные в результате экспериментов, будут либо поддерживать, либо опровергать гипотезу о том, какой дизайн будет привлекать больше посетителей. Соответственно, улучшая один показатель, например, клики или переходы на ресурс, вы можете увеличить общее количество онлайн-заказов на вашем сайте.
ROI (коэффициент возврата инвестиций) для A/B-тестирования можно легко посчитать, так как результат теста измеряется в количестве.
На веб-страницах почти каждый элемент можно использовать для сплит-теста. Маркетологи и веб-разработчики тестируют:
- Визуальные элементы: картинки, видео и цвета.
- Текст: заголовки, призывы к действию и описания.
- Разметку страницы: размещение объектов (текст, рисунки, таблицы и т.д.) и размер кнопок, меню и форм.
- Поток посетителей: как пользователь сайта попадает из пункта А в пункт Б.
Более сложные сплит-тестирования проверяют эффективность акций и скидок, стоимость товаров, пробные версии программного обеспечения с бесплатным периодом, платную и бесплатную доставку, опыт пользователя, элементы навигации и так далее.
Сплит-тестирование можно применить не только к веб-страницам. Концепция A/B-тестирования возникла из email-рассылок и рекламных объявлений в печатных изданиях, которые отслеживались по разным номерам телефонов для каждой версии.
Сегодня вы можете проводить тесты практически для всех рекламных каналов: от рекламных баннеров до телевизионных роликов.
Создаем сплит-тестирование в Google Analytics:
Перейдите в свою учетную запись на сайте https://optimize.google.com.
Кликните «Начать», после «Создайте проект оптимизации».
- В окошке справа введите название проекта оптимизации (до 255 символов).
- Введите URL-страницы редактора — веб-страницу, которую вы хотите протестировать.
- Нажмите A/B-тестирование.
- Нажмите «Создать».
Зачем проводить сплит-тестирование?
Чтобы понять, почему ваши посетители не конвертируются в продажи, важно выяснить, какой контент им мешает. Интуиции здесь недостаточно: необходимо получить реакцию от аудитории. Проводя сплит-тестирование, вы ставите посетителей сайта в центр процесса принятия решения.
С одной стороны, результаты эксперимента помогут вам узнать, какая версия веб-страницы привлекает больше пользователей. С другой стороны, вы увидите, какая информация и дизайн приносят реальные продажи.
Сплит-тесты помогают получить качественную обратную связь от пользователей, выявить барьеры и оптимизировать воронку конверсий. Данные одного тестирования вы можете использовать для ваших следующих А/B-тестирований. С правильными инструментами проводить сплит-тестирования не сложно и это не требует больших инвестиций.
Преимущества:
- А/B-тестирование идеально подходит для сайтов с низким трафиком. Во-первых, если у вашего сайта низкий трафик, тестирование с разделенными URL-адресами — это единственный метод, который вы можете использовать. Другие сценарии тестирования такие, как многомерное тестирование, требуют определенного количества ежедневного трафика. Во-вторых, анализировать результаты очень просто. Создайте две версии веб-сайта или целевой страницы и распределите трафик. После этого посмотрите, какая из них получила больше конверсий.
- А/B-тестирование приносит больше денег. Скажем так: сплит-тестирование поможет вам найти наиболее эффективную версию вашего сайта. Чем лучше будут оптимизированы показатели конверсии, тем выше будет средняя стоимость заказа, и тем выше будет ваш оборот.
Каких ошибок стоит избегать при настройке сплит-тестирования
При использовании другого URL-адреса в качестве варианта, необходимо учитывать оптимизацию поисковой системы. Система Google или Яндекса может найти и проиндексировать ваши альтернативные страницы, даже если вы разместили тег в разделе страниц. Следовательно, существует риск, что они заменят оригинальные страницы в поисковой выдаче (страницы результатов поиска).
Итак, что необходимо сделать? Ответ простой: используйте атрибут rel = «canonical», а не тег noindex на ваших альтернативных страницах.
Даем еще 3 рекомендации по А/B-тестированию:
- Не скрывайте свои тестовые страницы.
Не показывайте один URL-набор пользователям, а другой — поисковым системам. Такая маскировка противоречит правилам Google и Яндекса, нарушение которых приведет к снижению позиции вашего сайта или вовсе его исключению из результатов поиска. В данном случае совершенно не имеет значения, делаете вы это в целях тестирования или нет. Любое изменение URL, созданное с помощью специальных программ, robots.txt файла или другими способами, будет учитываться как попытка намеренного скрытия страницы.
Вместо этого попробуйте воспользоваться переадресацией или атрибутами ссылок. - Используйте перенаправления 302 или JavaScript, а не 301.
Перенаправления 302 или JavaScript сообщают поисковым системам, что это перенаправление является временным — оно будет действовать только на период выполнения теста — и что они должны сохранять исходный URL-адрес в своем индексе, а не заменять его новым. - Проводите эксперимент столько времени, сколько необходимо. И не дольше.
Google и Яндекс знают, что время, необходимое для теста, может варьироваться в зависимости от того, сколько трафика получает тестируемая страница. Однако, если тестирование проводится в течение долгого периода времени, то системы Google и Яндекс могут интерпретировать это как попытку обмануть, особенно, если вы используете один вариант контента для большого процента пользователей.
Подпишитесь на рассылку ROMI center:
Получайте советы и лайфхаки, дайджесты интересных статей и новости об интернет-маркетинге и веб-аналитике: