A/B тестирование (или сплит-тестирование) считается одним из самых надежных способов оптимизировать и измерить уровень эффективности присутствия в глобальной сети вашего интернет-ресурса, чаще – лендинга. При осуществлении такого тестирования за основу берется две версии какого-либо материала/блока/элемента с сайта или одной страницы, чтобы оценить эффективность каждого из них и выбрать лучший.
Большинство людей не знают и доли правдивой информации об A/B тестировании, не удивительно, что существует множество различных ошибочных заблуждений, мешающих маркетологу принимать правильные решения в процессе работы над тем или иным проектом. Поэтому в сегодняшней статье предлагаю вашему внимаю 10 самых распространенных вымыслов об A/B тестировании, узнав о которых, вы наверняка сможете предостеречь себя от массы ошибок.
Некоторые пользователи считают, что A/B тестирование следует проводить перед любыми, самыми минимальными изменениями на сайте. В большинстве случаев это мнение будет ошибочным. Да, сплит действительно поможет вам в принятии различных решений, связанных с маркетинговым продвижением сайта, но некоторые изменения не нуждаются в столь большом внимании.
Например, если вы хотите рассчитать коэффициент эффективности рекламного баннера где произошла замена артикля, изменился порядок постановки знака препинания и т.п., вам не нужно отправлять его на анализ. A/B будет результативным, если поменялся порядок слов, заголовок, цвет СТА или произошли другие, заметные для пользователя перемены.
Огромное количество маркетологов готовы предложить результаты удачного A/B тестирования страниц с идеальной версткой, безупречным контентом или уникальным дизайном. Но, не каждый пример подойдет под ваш источник, ведь сегодня трудно найти сайты с абсолютно одинаковым трафиком, идентичной аудиторией, одинаково проработанными воронками продаж и прочими особенностями. Каждая ситуация требует индивидуального подхода, ведь тактика, которая используется для одного сервиса, может быть проигрышной для другого, пусть даже похожего ресурса. Единственный выход – конечно, смотреть на очевидно рабочие решения, но не прекращать тестировать и, если необходимо, менять их для своего проекта. Проводите A/B тестирование и изучайте поведение ВАШЕЙ целевой аудитории.
«На войне все средства хороши» – гласит народная мудрость, и так считают многие современные пользователи, вовсю используя это выражение на практике. Поэтому, если дело касается маркетинга, то узнать эффективность того или иного показателя можно с помощью различных способов. Для достижения успеха чаще всего применяется не только A/B, но и мультивариантное тестирование, которое кто-то считает более эффективным, а соответственно и приоритетным. На практике же это два абсолютно различных тестирования, которые не пересекаются напрямую, а значит, не могут конкурировать друг с другом.
Мультивариантное тестирование применяется для анализа эффективности различных сочетаний элементов или их интерпретаций. То есть может тестироваться много совершенно разных вариантов одной страницы.
A/B применяется для тестирования эффективности вариантов каждого конкретного элемента. То есть работает только 1 переменная, все остальные элементы одинаковы.
Большое заблуждение, ибо количество посетителей практически не влияет на процесс A/B тестирования. Просто количество потенциальных клиентов, приходящих на сайт, должно быть достаточным для достижения правильной величины статистической значимости. Совершенно очевидно, что чем больше посетителей – тем точнее будут полученные данные, но и строго ограниченного минимума не существует. Предварительно вы можете оценить трафик сайта, воспользовавшись различными специальными инструментами, многие из них бесплатны и доступны в сети.
Важный момент, о котором нужно помнить – нельзя заканчивать тест, получив "хоть какой-то результат. Остановившись слишком рано вы рискуете получить неточные данные, а значит, возможно, применить неправильные маркетинговые инструменты.
Даже если вы вроде как уже и провели полноценное A/B тестирование, выбрали нужные материалы, думать, что на этом «маркетинговые» работы закончены - большая ошибка! На самом деле «стрижка только началась», ведь вам необходимо продолжать тестирование, усердно работать над оптимизацией контента, чтобы привлечь максимальное количество пользователей.
A/B тестирование – это не разовая процедура, используйте его регулярно, таким образом, постоянно совершенствуя собственный бизнес.
Нужно работать до тех пор, пока результаты анализа станут действительно статистически значимыми, а лучше – вообще не прекращать данный процесс.
Многие пользователи могут называть себя «гуру» интернет-маркетинга или опытными пользователями, которые знают, как превратить обычных посетителей в реальных покупателей. Зачастую они используют для этого собственный опыт и обычную интуицию, что является большим заблуждением.
Сплит-тестирование позволяет получить максимально точные данные, которые положительно повлияют на трафик сайта. По статистике, компании, использующие A/B тестирование, привлекают на 40 % больше покупателей/клиентов, пользуясь не предположениями, а реальными данными. Таким образом, руководствуясь только своей (или ближайшего маркетолога) интуицией – рискуете остаться ни с чем.
Еще из курса школьной математики все мы знаем, что для решения задачи нужно собрать как можно больше данных, тогда ответ будет наиболее точным. Тоже касается интернет-маркетинга в целом и A/B тестирования в частности. Нельзя останавливаться на исследовании только одной метрики. Используйте несколько показателей, тогда не упустите ни одного значимого вывода.
Например, вы хотите узнать, какие показатели влияют на количество подписок на блог вашей компании. Это может быть не только цвет СТА, но и нахождение кнопки в зоне видимости, расположение в определенном месте экрана. Важную роль играет и то, откуда приходят посетители вашего блога, на сколько "целевыми" они являются . Таким образом, исследовав сразу несколько показателей, вы наиболее точно узнаете, сколько потенциальных клиентов стали (могут стать) вашими постоянными подписчиками/клиентами.
Один из самых распространенных вымыслов гласит: A/B тестирование отрицательно сказывается на рейтинге в поисковой системе. Считается, что проведение сплита может оцениваться системой как дублированный контент, что негативно сказывается на выдаче. Однако, веских оснований для такого вывода нет.
Многие известные интернет-маркетологи настоятельно рекомендуют проводить A/B тестирование, чтобы не только увеличить продажи (посещаемость), но и улучшить функциональность сайта.
Отдельно хочется отметить, что для посадочных лендингов, посетители которых приходят на страницу благодаря контекстной рекламе, а не поисковой выдаче, СЕО в принципе не очень-то и нужно/важно.
Львиная доля собственников различных интернет-ресурсов ошибочно думает, что применение А/В тестирования на практике требует наличия особых знаний и навыков, что не является правильным утверждением. Запустить А/В тестирование может каждый пользователь, для этого многие системы предлагают ряд специально разработанных инструментов. Конечно, чтобы разобраться в них вам потребуется время, но это вполне возможно!
Например, Visual Website Optimizer, Unbounce или HubSpot предлагают неплохие программы. С другой стороны компания Google уже давно предлагает бесплатные инструменты для маркетингового анализа интернет-ресурса, в частности приложение «Эксперименты» в Google Analytics.
На последок я оставил самое большое и массовое заблуждение о том, что "красота" страницы влияет на её эффективность. Нет, это совсем не так. Даже если лендинг очень сильно вам нравится, это совсем не означает что он будет приносить заказы. Часто действенными и рабочими элементами становятся наиболее простые, функциональные и "минималистичные" варианты, а никак не красивые.
В любом случае, у вас всегда есть выбор: потратить время на самостоятельное изучение инструментария или сэкономить свои силы, доверившись профессионалам. Какой бы вариант вы не выбрали, смело используйте сплит-тестирование, избегая сомнительные мифы, существующие на просторах глобальной сети. Эта система анализа позволит вам построить прибыльный и успешный бизнес в интернете.
