Блог / Посібники
Що таке A/B-тестування і як його проводити?
Кожен окремий клік, який веде до твого сайту або на інші вкладки в його межах, надає цінну інформацію про те, що шукають відвідувачі і як твої матеріали відповідають їхнім очікуванням. Тому тестування в арбітражі трафіку є надзвичайно важливим, а особливо важливими є A/B-тести. Саме вони допомагають визначити потреби аудиторії й способи їхнього задоволення. Оскільки ефективний арбітраж трафіку переважно залежить від конверсій, які ведуть до отримання лідів, успіх залежить від того, наскільки добре твої матеріали відповідають потребам потенційних клієнтів.
З цієї статті ти дізнаєшся, зокрема, що таке A/B-тести, як працює A/B-тестування, чому тобі потрібні A/B-тести в арбітражі трафіку та як правильно їх проводити. Починаємо!
Що таке A/B-тести?
A/B-тести або спліт-тести — це тип експерименту, який перевіряє, чи може певна змінна на сторінці позитивно вплинути на коефіцієнт конверсії. Іншими словами, A/B-тестування — це контрольований метод, який порівнює дві (або більше) різні версії певного контенту (наприклад, рекламного оголошення, лендінгу, електронного листа), щоб визначити варіант з найкращими показниками. Погодься, звучить як один з найкращих інструментів в арбітражі трафіку, що допоможе виміряти ефективність твоїх рекламних кампаній?
Як працює A/B-тестування?
Тепер, коли ти вже знаєш відповідь на питання "Що таке A/B-тести?", тобі слід зрозуміти, як працює A/B-тестування. Основою функціонування цього інструменту є вибір найкращої та найефективнішої версії лендінгу, електронного листа чи сайту. Техніка A/B-тестів полягає в поділі списку потенційних клієнтів на дві групи та наданні їм різних версій тестованих рішень. Метод реалізується шляхом створення сторінки зі змінами (B) і порівняння її результатів з оригіналом (A). Звичайно, виграє та опція, яка має кращі результати за коефіцієнтом конверсії. Пам'ятай, що A/B-тестування не обов'язково має включати лише два варіанти.
Поширеною практикою є проведення тесту з трьома варіантами одночасно (отримуючи таким чином тест A/B/C). Також можна скористатися багатовимірним тестуванням. Воно працює за тими самим принципом, що й класичні A/B-тести, але включає опції з багатьма варіантами. Його мета — визначити, яка комбінація змінних працює найкраще. Вибір залежить від тебе. Однак пам'ятай, що іноді занадто багато варіантів, які тестуються одночасно, може бути не найкращою ідеєю, особливо для невеликої кампанії.
Для чого A/B-тестування потрібне в арбітражі трафіку?
Головною перевагою використання A/B-тестування є можливість вибору версії, яка дасть конкретні результати. В арбітражі трафіку A/B-тести виявляються корисними, перш за все, для визначення ефективності дій. Наприклад, однією з опцій, яку можна перевірити, є рентабельність оффера. Якщо ти не знаєш, що дасть кращі результати — CPS з меншою кількістю лідів, але більшою ставкою, чи CPL з більшою кількістю лідів і меншою ставкою — просто протестуй це. Іншою ідеєю може бути тестування рекламних кампаній, орієнтованих на ГЕО. Можливо, в регіоні, на який ти націлюєш рекламу, краще працюватиме щось інше? Тобі треба знати, які з твоїх матеріалів відповідають потребам аудиторії. Для цього можна використовувати трекери офферів.
Також A/B-тести мають наступні переваги:
по-перше, кожен A/B-тест дозволяє краще зрозуміти поведінку поточних і потенційних клієнтів, краще ідентифікувати найефективніші елементи, що визначають їхню активність, а також отримати уявлення про реакції на зміни;
по-друге, A/B-тесування допомагає визначити слабкі місця аналізованих матеріалів, виявити елементи, що не відповідають очікуванням, і замінити їх ефективними рішеннями;
по-третє, A/B-тести базуються на даних, що мінімізує або повністю усуває здогадки;
і, зрештою, A/B-тести дають можливість повністю переробити те, що до цього здавалося ефективним, але, як показали тести, має численні недоліки (наприклад, повна реконструкція лендінгу).
Крім того, A/B-тести дозволяють приймати відносно швидкі рішення. Вони легкі в проведенні, дають змогу точно порівняти конкретні показники й внести зміни, які принесуть реальну вигоду, а їхні результати не потребують складної інтерпретації.
Як проводити A/B-тестування?
Неправильно проведені тести можуть стати втратою часу та грошей. В результаті вони матимуть мало спільного з ефективністю. Тому варто подбати про те, щоб їх проведення було ретельно продумано і не містило помилок. Чого слід уникати під час проведення A/B-тестування?
Тестування сторінок, які не впливають на конверсію
Немає сенсу тестувати щось, що не має значного впливу на конверсії. Однією з ключових речей є вибір елементів, які справді можуть щось змінити й мати реальний вплив на фінансовий результат. Маючи обмежений час і ресурси, слід зосередитися на ідентифікації найкращих “кандидатів” для A/B-тестування.
Внесення незначних змін
Якщо ти вирішиш протестувати дві версії своєї сторінки, а єдина різниця буде лише відтінок одного з елементів, можеш не сумніватися, що такий тест буде провальним вже на самому початку. Чому? Якщо сторінка B залишиться майже такою ж, як сторінка A, це дасть подібні результати. Тому рекомендується створювати два варіанти, що контрастують між собою, під час проведення кожного A/B-тесту.
Тестування кількох елементів одночасно
Проведення тестів з великою кількістю змінних може призвести до ситуації, коли насправді не буде зрозуміло, яка зміна спричинила досягнення позитивних результатів. A/B-тестування рекомендується, коли можна точно ідентифікувати елемент, який є потенційним ключем до збільшення кількості конверсій.
Ігнорування ГЕО
Один з найпоширеніших міфів — це те, що якщо рішення працює чудово в одній країні, то воно буде працювати скрізь з подібними результатами. Це велика помилка. Не дарма великі корпорації організовують спеціалізовані фокус-групи, щоб вивчати культурні особливості окремих регіонів. Візьми з них приклад! Для чого ж тоді були вигадані A/B-тести? Культурні відмінності в межах одного континенту можуть бути настільки великими, що ігнорування їх — це пряма дорога до провалу.
Внесення змін “під час” тесту
Дуже легко захопитися запуском тесту занадто рано і вирішити внести більше змін. Не роби цього. Якщо ти зупиниш A/B-тест до його завершення або введеш нові елементи, які не були частиною початкової гіпотези, результати перестануть бути надійними.
Недооцінка незначних переваг
Часто малі зміни на рівні 2% або 3% ігноруються в очікуванні значно більших покращень. Це частково зрозуміло. Кейси, що аналізуються в мережі, показують, що варто очікувати значно кращих результатів. На жаль, це помилка. A/B-тести мають на меті показати відмінності, незалежно від їхнього розміру. Навіть кількавідсоткові зміни можуть бути так само важливими, як і більші результати.
Поганий аналіз ефективності
Дані з A/B-тестування надають величезну кількість корисної інформації про клієнтів, зокрема, які сегменти мають найвищий коефіцієнт конверсії, які бар'єри є на сторінці, або що особливо сприяє конверсії. Тому аналіз тільки CR (коефіцієнта конверсії) може виявитися недостатнім. За вмілого використання аналітичних платформ можна значно краще налаштувати тестовані елементи під твої потреби. Використовуй A/B-тести розумно, і отримаєш ще більше.
Висновок
Що ж ми дізналися? Перш за все, що A/B-тести — це не лише вигадливий маркетинговий жаргон, а твоя таємна зброя в арбітражі трафіку. Коли ти зрозумієш, як проводити A/B-тестування і запустиш його, ти зможеш робити розумні, засновані на даних вибори, які перетворять відвідувачів сайту на клієнтів. Мова йде про тестування різних елементів рекламної кампанії, щоб побачити, що привертає увагу аудиторії.
Щоб детальніше ознайомитися з цим потужним інструментом, не проґав наш посібник в блозі на сайті MyLead, присвячений A/B-тестам і смартлінкам. Дізнайся, як їх поєднати для досягнення максимального ефекту.