Как провести A/B-тестирование и какие приборы применять | Статьи SEOnews

Как провести A/B-тестирование и какие приборы применять | Статьи SEOnews
Команда MediaGuru Performance-агентство MediaGuru Даже маленькие конфигурации могут посодействовать вам прирастить охват, получить больше конверсий, улучшить работу сайта. Но как понять, приведут ли конфигурации к положительному результату либо, напротив, окажутся неэффективными? 

Есть метод решить эту делему, делая упор в собственных решениях на надежные данные, но не на субъективную интуицию. В этом может посодействовать A/B-тестирование: с поддержкою него вы можете проверить свои гипотезы и оценить результаты, понять, стоит вносить конфигурации либо бросить все как есть. 

Что такое A/B-тестирование 

A/B-тестирование (англ. A/B testing) , оно же Сплит-тестирование (англ. Split testing) – метод рекламного исследования. Его суть содержится в том, что контрольная группа частей сравнивается с комплектом тестовых групп, в каких один либо несколько характеристик были изменены для того, чтоб узнать, какие из конфигураций делают лучше целевой показатель. Таковым образом, в ходе теста сравнивается вариант A и вариант B. Целью является определение лучшего из 2-ух протестированных вариантов. 

Для чего же нужен таковой тест 

  • В рекламе нет всепригодного подхода, который подойдет всем фронтам. Чтоб отыскать лучший вариант, необходимо сопоставлять и анализировать различные гипотезы. 
  • Ежели не убеждены в чем-то и желаете проверить, какие результаты могут принести конфигурации. 
  • Узнать, какие опции будут более действенными. 
  • Ежели необходимо принять решение условно дорогостоящих конфигураций. 

Как работает A/B-тестирование? 

Вы разделяете гостей на одинаковые доли и показываете им различные варианты частей, которые тестируете.  

Можнож проводить тестирование, чтоб найти вариант, который идеальнее всего подходит для поставленной цели (клик, прибавление в корзину и т.п.) , т. е. чтоб выявить, чей процент конверсий будет лучшим. 

Потом данные подвергаются анализу и сопоставлению, чтоб понять, будут ли полезны конфигурации, которые вы желаете воплотить. 

Устойчивые гипотезы A/B-тестирования 

Сперва необходимо найти, что непосредственно вы желали бы пробовать поменять. Дальше вы формируете догадку, а опосля тестирования по приобретенным результатам делаете вывод. Без гипотезы A/B- тестирование не имеет смысла – ценность от выводов, которые вы получите, будет мала. 

Ниже перечислены самые нередкие опыты для A/B-тестирования. 

  1. Различные заглавия, как в объявлении, так и на посадочной страничке предоставляют различный итог.
  2. Чем меньше полей для наполнения в лид-форме, тем выше конверсия.
  3. Модификация CTA элемента на посадочной страничке. 
  4. Наличие гарантии. 
  5. Постоянное тестирование частей приводит к разным результатам. 

Длительность A/B-тестирования 

Малое время – неделька, даже ежели вы набрали статистически означаемое количество гостей за полдня. Это соединено с тем, что в различные дни недельки поведение может сильно различаться. 

Ежели целевой показатель у вас – покупка, и вы понимаете, что традиционно люди совершают ее не сходу, а через 10 дней, то необходимо учесть и это. В среднем рекомендуемое время тестирования – 10–14 дней. 

Определившись с течением времени, никогда не останавливайте тест ранее, даже ежели в протяжении первых нескольких дней один вариант уверенно лидирует. Для достоверных результатов необходимо время. 

Примите во внимание окружающую среду. К примеру, тестирование в конце декабря либо в разгар летних отпусков исказит результаты. 

Что можнож тестировать? 

В принципе все, что можнож поменять в маркетинговой кампании, в объявлениях либо на посадочной страничке.  

Почаще всего это: 

  • рекламные объявления (заглавия, тексты и т. п.) ; 
  • структуру маркетинговых кампаний;
  • посадочные странички, лид-формы;
  • изображения, изображения vs баннеры; 
  • цены (наличие цен в объявлении) ; 
  • УТП; 
  • корректировки ставок. 

Образцы A/B-тестирования и короткие результаты 

1. Изменение структуры маркетинговой кампании 

У клиента, который реализует кожаные сумки, рюкзаки, ранцы, барсетки и т. п., вначале были сделаны РК под каждую категорию с подходящей семантикой, как это представлено ниже. 

Было решено объединить условные 7 кампаний в одну крупную, в какой будут разделены продукты по группам снутри одной РК. 

Снутри были сформированы группы: по категориям продуктов – в скобках, через нижнее подчеркивание – заглавие группы. Таковым образом была чрезвычайно укрупнена вся семантика, которая ранее давала конверсии. 

В итоге укрупненная РК давала приблизительно на 30% больше конверсий за счет того, что результаты накапливались прытче и системе было проще улучшить кампании. 

2. Сплит-тестирование креативов 

Последующий пример дотрагивается Facebook.  

В рекламу услуг установки брекетов были добавлены фото различных жителей нашей планеты из каталога стоматологических услуг. Объявление, которое величается «Генерация лидов 1», в протяжении нескольких месяцев приносило лиды. Потом по требованию клиента мы решили опробовать креатив, на котором был изображен макет челюсти с брекетами – «Генерация лидов 6». 

Смена креатива резко уменьшила количество лидов и веско прирастила стоимость за конверсию. Так мы сообразили, что в данном варианте 1-ый вариант креативов оказался более симпатичным для возможных клиентов. 

3. Сплит-тестирование публикаций 

Пример с тестированием публикаций в Яндекс.Дзене для интернет-магазина кожаных сумок.  

Ниже на скриншоте можнож узреть, что публикации в Дзене работают так же, как и креативы в Facebook либо маркетинговые объявления в Директе. Различные публикации могут приносить различное количество лидов, потому не стоит опасаться пробовать добавить новейшие публикации. 

В данном случае мы видим, что одна публикация за время ее работы принесла 24 лида из 31. Непосредственно в данном варианте мы добавили в заглавие статьи стоимость, чего же не делали в иных статьях, и непосредственно этот вариант показал лучший итог. 

Главные форматы А/В теста в контекстной рекламе 

Ниже перечислены самые знаменитые методы A/B-тестирования, которые употребляются в  Яндекс.Директе: 

  • добавление нескольких объявлений в одну группу; 
  • добавление кампаний по способу шахматки;
  • Яндекс.Опыты; 
  • эксперименты в Google Ads; 
  • замена заголовка на посадочной. 

1. Прибавление нескольких объявлений в одну группу 

Ежели ваша цель – отыскать объявление с лучшим показателем CTR, то методы Директа и Ads сделают это за вас. У их работает интегрированный механизм перераспределения трафика на более кликабельные объявления в группе. 

Маркетинговая кампания состоит из групп объявлений, а теснее в группах объявлений находятся сами объявления и условия их показа (почаще всего ключевики) .  

К примеру, ежели в группе 3 объявления с различными текстами, то вначале показы распределяются меж ими умеренно: ежели объявление было показано 99 разов, то каждое было показано по 33 раза. Дальше система автоматом дает предпочтению тому объявлению, по которому был величайший CTR за этот период. 

Что занимательно, в отличие от Яндекс.Директа в Google Ads есть возможность выбрать тип ротации объявлений снутри группы. По умолчанию доступны последующие типы ротации: 

Оптимизация. В данном варианте показ более действенных объявлений исполняется так же, как в Директе: Google Ads будет почаще демонстрировать те объявления, по которым почаще всего кликают. 

Не улучшить рекламу. Чередовать без ограничения времени. Объявления допускаются на аукцион приблизительно с схожей частотой и без оптимизации в течение безграничного периода медли. Сам Google не советует избирать эту настройку для большинства рекламодателей. 

Поменять тип ротации объявлений можнож в настройках маркетинговой кампании, для этого необходимо перейти в «Доп настройки» и выбрать «Ротация объявлений». 

Ниже мы можем узреть, что в рамках одной группы есть несколько маркетинговых объявлений, как и советует делать Яндекс. Методы Яндекса избирают объявление-лидер, и непосредственно этому объявлению отдается величайший ценность по трафику. 

Но не стоит ориентироваться лишь на показатель CTR. В образце ниже мы можем узреть, что все объявления приносят клики и являются рентабельными.  

Обратите внимание, что CTR у выделенного объявления на заключительней строке выше, чем у того, которое находится посреди, но конверсий у объявления в центре в три раза больше, соответственно, и больше доход. Потому сначала главно сопоставлять объявления по количеству приобретенных конверсий. 

2. Прибавление кампаний по способу «шахматки» 

Ниже представлен скриншот временного таргетинга в Яндекс.Директе, в каком время работы РК распределено по промежуткам (но не наименее 40 часов в рабочие дни) . Во 2-ой РК рабочим будет то время, в каком выключается 1-ая кампания. 

В Google Ads настроить время показа можнож в разделе «Расписание показа объявлений». Смотреться это будет так, как на скриншоте ниже. Но в Ads есть ограничение по временным таргетингам – менее 6 за один день. Другими словами настроить 7 включений в условный пн у вас не выйдет. 

Суть способа шахматки – в чередовании показов нескольких маркетинговых кампаний, в каких различается некий один элемент. 

Тестировать можнож: 

  • заголовки; 
  • тексты; 
  • отображаемые ссылки; 
  • посадочные странички либо отдельные их элементы;
  • быстрые ссылки; 
  • уточнения; 
  • изображения; 
  • корректировки ставок и т.д. 

Протестировав различные варианты, можнож найти, какое решение работает лучше – приносит больше целевого трафика и заявок – и бросить лишь его.

К минусам этого способа относится то, что один и этот же юзер может узреть объявления различных РК, что мешает беспристрастной оценке результатов работы кампаний. 

Опосля работы 2-ух РК по способу «шахматки» мы видим итог: при маленький разнице в расходе стоимость лида различалась в 2 раза. Тем не наименее, этот метод является не совершенно корректным, потому что вы не можете быть точно убеждены, что разделите трафик 50/50.

3. Яндекс.Эксперименты 

Провести А/В-тест можнож с поддержкою Яндекс.Аудиторий, воспользовавшись опцией «Эксперименты». 

Зайдите в Яндекс.Аудитории, перейдите на вкладку «Эксперименты» и кликните «Создать эксперимент» либо «Создать 1-ый эксперимент», ежели пользуетесь сиим прибором в 1-ый разов. 

Директ разделяет аудиторию на случайные непересекающиеся сегменты, так что каждый юзер попадет в тестовую либо контрольную группу. Размер сектора в виде доли от аудитории вы определяете без помощи других – от 1 до 99%. Частей быть может два либо больше, при этом подборки не непременно обязаны быть схожими.  

Нацелить показы определенных кампаний на экспериментальный сектор можнож в настройках. Экспериментальные сегменты живут параллельно с иными таргетингами, так что ежели вы настроили показы на дам 18–25 лет и запускаете тестовый сектор на 20% аудитории, то в него попадет 20% дам 18–25 лет из вашей аудитории. 

Для того чтоб начать, зайдите в Аудитории под сиим же логином, что и в Директе, и создайте новейший опыт. Ниже на скриншоте представлены все опции опыта. Вам необходимо будет отдать ему заглавие, чтоб позднее вы могли его отыскать. Необходимо добавить счетчик Яндекс.Метрики, а опосля создать сегменты. 

Более нередкий вариант – это 2 сектора с одинаковыми частями по 50%, но у вас также есть возможность добавить несколько частей и распланировать доли меж ими. 

Ниже вы можете узреть пример с 3-мя секторами, где доли были умеренно распределены, и мы смогли проверить, какой вид посадочной окажется более действенным. 

Вы можете отредактировать сектор в хоть какой момент, ежели поймете, что желали бы что-то поменять либо перераспределить доли. 

Опосля творения опыта необходимо выдать доступ к маркетинговому кабинету. 

 

Так будет смотреться сделанный опыт. Нажав на клавишу «Результаты» нас перекинет в Метрику, где теснее будет отчет по секторам. 

Дальше вы копируете РК для опыта. 

Яндекс советует копировать начальную РК и проводить опыт с копированными кампаниями. Другими словами ежели вы собираетесь применять 3 сектора, то копируете начальную РК 3 раза и выключаете ее, но скопированные кампании пока не включаете. 

В нашем случае вышло 6 скопированных РК, потому что вначале было 2 начальных кампании, а у нас 3 сектора в опыте. 

 

Опосля в каждой из этих РК в параметрах необходимо отметить, к какому эксперименту они будут относиться. 

Раскрываем вкладку «Эксперименты»: 

Избираем ранее сделанный опыт и избираем тот сектор, к которому будет относиться эта РК. 

Чтоб проанализировать результаты опыта, необходимо перейти в «Мастер отчетов». Во вкладке «Условия фильтрации» покажется строчка «Эксперименты». 

Также отчет можнож поглядеть в Яндекс.Метрике в разделе «Обычные отчеты» – «Источники» – «Директ, эксперименты». 

В режиме сопоставления вам будут доступны последующие метрики:   

  • просмотры, 
  • визиты, 
  • целевые визиты, 
  • посетители, 
  • целевые гости, 
  • достижения цели, 
  • достижения цели на гостя, 
  • конверсия, 
  • конверсия гостей, 
  • отказы. 

В Метрике эти данные будут маркироваться цветом

  • зеленый – лучше; 
  • красный – ужаснее; 
  • серый – без конфигурации. 

Ежели маркировки цветом нет, означает, что данных пока недостаточно, чтоб делать выводы. 

4. Опыты в Google Ads 

В Google Ads есть подобный инструмент, который величается «Проекты кампаний». Чтоб провести А/B-тест, необходимо создать чертеж на базе теснее работающей кампании. 

Чтоб создать чертеж на страничке всех кампаний идем во вкладку «Проекты и эксперименты» и давим на круглую клавишу со знаком плюса. 

Дальше видим страничку творения новейшего проекта. 

Избираем из выпадающего перечня начальную кампанию, на базе которой будем творить чертеж и проводить тестирование, пишем заглавие этого проекта. 

Тут лучше применять заглавие, из которого будет понятно, какие конфигурации внесли в кампанию. К примеру, ежели создаем чертеж маркетинговой кампании «Бренд_Поиск_РФ» и желаем протестировать автоматическую стратегию назначения ставок «Целевая стоимость за конверсию», то можнож именовать чертеж «Бренд_Поиск_РФ_CPA». 

Давим клавишу «Сохранить» и попадаем на страничку готового проекта. 

Дальше необходимо внести в чертеж конфигурации, которые желаете протестировать. Конфигурации в проекте производятся также, как и в обыкновенной маркетинговой кампании Ads. 

Когда все конфигурации внесены, и вы готовы к проведению А/B-теста, давим клавишу «Применить». 

Опосля раскроется окно, в каком можнож применить конфигурации в работающей начальной кампании либо провести А/B-тест. Избираем «Провести эксперимент» и давим клавишу «Применить». 

Необходимо заполнить все поля и надавить на клавишу «Сохранить». Разделение трафика начнется с даты, которую вы указали как дату начала опыта. 

Опосля начала опыта, статистику по нему можнож глядеть на страничке «Проекты и эксперименты» во вкладке «Опыты в кампаниях». 

Опосля того как пройдет время, которое вы выделили на опыт, либо наберется довольно статистики для принятия решения, необходимо надавить на клавишу «Применить», ежели ваша догадка сработала, и вы желаете бросить лишь вариант кампании с новенькими переменами. 

Ежели догадка не подтвердилась, и вы желаете бросить в работе лишь начальную кампанию без конфигураций, нажмите «Завершить сейчас». 

Опосля клика на клавишу «Применить» раскроется окно, в каком необходимо выбрать вариант внедрения конфигураций – «Поменять начальную кампанию» либо «Преобразовать в новейшую кампанию». 

Это чрезвычайно удачный инструмент, похожий по принципу с Яндекс.Экспериментами. Простота опции дозволяет воспользоваться прибором профессионалам хоть какого уровня и увеличить эффективность работы кампаний. 

5. Подмена заголовка на посадочной 

Google Tag Manager может посодействовать вам заменить заглавия на вашей посадочной в согласовании с ключевой фразой. 

Для чего же это необходимо?  

Мы можем брать значение динамического параметра (т.е. ключевую фразу) , по которому было показано объявление Яндекс.Директа либо Google Ads и был переход на сайт, и подставить эту ключевую фразу в заголовок сайта. Таковым образом мы можем прирастить релевантность посадочной странички для юзера и сопоставить результаты работы в рамках A/B-тестирования начального сайта с сайтом, где заменяются заглавия.    

Для этого необходимо создать в GTM переменную, которая будет принимать значение динамического параметра {keyword} – в Директе таковой употребляют для utm_term. Получать это значение в GTM вероятно, создав переменную типа URL с типом компонента «Запрос» и ключом запроса «utm_term». 

Отделом аналитики создается переменная типа URL с типом компонента «Запрос», ключом будет особый параметр, который вы придумаете сами. Элемент для замены может различаться в зависимости от проекта и задач, которые необходимо решить. Фрагмент сделанного тега добавляется на сайт через Google Tag Manager с возможностью его включения и отключения для конкретных объявлений либо РК. 

С поддержкою Яндекс.Экспериментов либо Проектов в Google вы можете поделить трафик меж посадочными с заменой заголовков и без замены, и понять, что будет лучше работать для вашей ниши. 

Какими могут быть результаты проведенного теста? 

  • Версия А выигрывает либо различия меж версиями нет. Ежели прошло довольно медли, и по результатам версия В оказалась наименее действенной либо не отдала значимой различия, то вы можете углубиться в данные, чтоб понять, почему новенькая версия не работает так, как ожидалось. Это, в свою очередь, поможет смонтировать информацию для последующих тестов. 
  • Версия В выигрывает. В данном варианте опыт оказался удачным, стоит применить эти опции на всю аудиторию для получения лучших результатов.  

Вывод 

Невзирая на то, будет итог вашего теста удачным либо нет, вы можете сделать вывод по нему и применять то, что узнали, для последующей гипотезы. Проведение A/B-тестов – главный элемент в оптимизации РК, который поможет настроить более эффективную рекламу.

Статьи

Добавить комментарий

Нам важно знать ваше мнение. Оставьте свой отзыв или ответ

Комментариев 0

Обновления на форуме