ए/बी परीक्षण, जिसे स्प्लिट परीक्षण के रूप में भी जाना जाता है, आपकी वेबसाइट में मापने योग्य (और विज्ञान-आधारित) सुधार लाने के सबसे प्रभावी तरीकों में से एक है। व्यवहार में, यह इस तरह दिखता है: सामग्री के दो संस्करण विकसित किए जाते हैं - उदाहरण के लिए, एक लैंडिंग पृष्ठ के लिए - और ऐसे दो पृष्ठ एक ही आकार के दर्शकों के लिए एक साथ लॉन्च किए जाते हैं, यह देखने के लिए कि कौन सा बेहतर प्रदर्शन करता है। ठीक से किया गया यह परीक्षण दिखाता है कि कौन से परिवर्तन रूपांतरण बढ़ाने में मदद करेंगे।

कई लोगों के मन में यह सवाल है कि ए/बी परीक्षण कैसे शुरू करें और सफलतापूर्वक कैसे संचालित करें। यहां सबसे लोकप्रिय प्रश्न और उनके उत्तर दिए गए हैं।

1. ए/बी परीक्षण कब एक अच्छा/बुरा विचार है?

अक्सर, ये परीक्षण विफल हो जाते हैं क्योंकि उनके पीछे कोई स्पष्ट लक्ष्य नहीं होते हैं - इसलिए आपको यह जानना होगा कि आप क्या परीक्षण कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, किसी सिद्धांत का परीक्षण करने के लिए इस तरह के परीक्षण का उपयोग करें: क्या लैंडिंग पृष्ठ पर जोड़े जाने पर यह छवि रूपांतरण बढ़ाने में मदद करेगी? क्या लोगों द्वारा नीला बटन या लाल बटन दबाने की अधिक संभावना है? यदि आप इस बात पर ज़ोर देने के लिए शीर्षक बदल दें कि ऑफ़र सीमित समय के लिए है तो क्या होगा? इन सभी परिवर्तनों का प्रभाव काफी मापने योग्य है।

जब लक्ष्य बहुत अस्पष्ट होता है, तो लोगों को ए/बी परीक्षण चलाने में बहुत परेशानी होती है, जैसे कि कई अंतरों वाले दो डिज़ाइनों का परीक्षण करना। स्पष्ट विजेता निर्धारित होने तक यह लंबे समय तक चल सकता है, और इस मामले में, गलत निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं, और रूपांतरण में वृद्धि के कारण के बारे में अनिश्चितता होगी।

2. ए/बी परीक्षण में कितने प्रकार होने चाहिए?

मान लीजिए कि आपने अपना होमवर्क कर लिया है और आपके पास चार अविश्वसनीय लैंडिंग पृष्ठ डिज़ाइन विचार हैं। बेशक, मैं सभी चार विकल्पों को एक साथ लॉन्च करना और विजेता का निर्धारण करना चाहूंगा, लेकिन इस तरह के एक साथ लॉन्च को अब ए/बी परीक्षण नहीं माना जा सकता है। ऐसा कहा जा सकता है कि प्रत्येक विकल्प के कई कारक परिणामों के साफ पानी को गंदा कर सकते हैं। उचित ए/बी परीक्षण की खूबी यह है कि परिणाम विश्वसनीय और विशिष्ट होते हैं।

3. शून्य परिकल्पना क्या है?

शून्य परिकल्पना वह परिकल्पना है कि परिणामों में अंतर नमूनाकरण त्रुटि या मानक भिन्नता के कारण है। एक सिक्का उछालने के बारे में सोचें. हालाँकि उसके सिर पर उतरने की संभावना 50/50 है, कभी-कभी व्यवहार में वे संयोग के आधार पर 51/49 या कुछ अन्य अनुपात होते हैं। हालाँकि, जितना अधिक आप सिक्का उछालेंगे, अंततः आप 50/50 परिणाम के करीब पहुँचेंगे।

सांख्यिकी में, शून्य परिकल्पना को चुनौती देकर किसी विचार को सही या गलत साबित किया जाता है। हमारे मामले में, इस परिकल्पना को चुनौती देने के लिए यादृच्छिक परिणामों को बाहर करने के लिए पर्याप्त लंबे समय तक परीक्षण करना है। इसे सांख्यिकीय महत्व प्राप्त करना भी कहा जाता है।

4. अच्छे ए/बी परीक्षण परिणाम के लिए कितने पेज विजिट की आवश्यकता है?

ए/बी परीक्षण के परिणामों की जांच करने से पहले, आपको यह सुनिश्चित करना चाहिए कि यह सांख्यिकीय महत्व तक पहुंच गया है - एक निश्चित बिंदु जिस पर आप 95 प्रतिशत या अधिक आश्वस्त हो सकते हैं कि परिणाम सही है।

अच्छी खबर यह है कि कई परीक्षण उपकरणों में पहले से ही एक सांख्यिकीय महत्व काउंटर बनाया गया है ताकि परीक्षण के परिणाम व्याख्या के लिए तैयार होने पर आपको सचेत किया जा सके। यदि आपके पास एक नहीं है, तो आप सांख्यिकीय महत्व की गणना करने के लिए कई निःशुल्क कैलकुलेटर और टूल में से किसी एक का उपयोग कर सकते हैं।

5. बहुभिन्नरूपी परीक्षण क्या है और यह ए/बी परीक्षण से किस प्रकार भिन्न है?

ए/बी परीक्षणों का उपयोग आमतौर पर किसी विशिष्ट लक्ष्य (जैसे रूपांतरण बढ़ाना) को प्राप्त करने के लिए एक प्रभावी रीडिज़ाइन समाधान की पहचान करने के लिए किया जाता है। बहुभिन्नरूपी परीक्षण का उपयोग आमतौर पर लंबी अवधि में छोटे परिवर्तनों का परीक्षण करने के लिए किया जाता है। यह कई वेबसाइट तत्वों को कवर करता है और निरंतर अनुकूलन के लिए इन तत्वों के सभी संभावित संयोजनों की जांच करता है। हबस्पॉट विशेषज्ञ कोरी एरिडॉन एक या दूसरे परीक्षण के उपयोग में अंतर बताते हैं:

“यदि आप त्वरित, सार्थक परिणाम चाहते हैं तो ए/बी परीक्षण एक बेहतरीन तरीका है। चूँकि एक पृष्ठ से दूसरे पृष्ठ पर परिवर्तन स्पष्ट रूप से दिखाई देते हैं, इसलिए यह बताना आसान होगा कि कौन सा पृष्ठ सबसे अच्छा प्रदर्शन कर रहा है। यदि आपकी साइट पर कम ट्रैफ़िक है तो यह भी सही विकल्प है।

लेकिन बहुभिन्नरूपी परीक्षण में सही परिणामों के लिए, आपको उच्च ट्रैफ़िक वाली साइट की आवश्यकता होती है, क्योंकि ऐसे परीक्षण में कई अलग-अलग बदलते तत्वों की जाँच की जाती है।

यदि आपके पास बहुआयामी परीक्षण के लिए पर्याप्त ट्रैफ़िक है (हालाँकि आप अभी भी नए डिज़ाइन और लेआउट का परीक्षण करने के लिए ए/बी परीक्षणों का उपयोग कर सकते हैं), तो यह तब करना सबसे अच्छा है जब आप पृष्ठ में सूक्ष्म परिवर्तन करना चाहते हैं, यह समझने के लिए कि कुछ तत्व किस प्रकार इंटरैक्ट करते हैं एक दूसरे को और धीरे-धीरे मौजूदा डिज़ाइन में सुधार करें।

6. क्या यह सच है कि ए/बी परीक्षण एसईओ पर नकारात्मक प्रभाव डालता है?

एक मिथक है कि ए/बी परीक्षण खोज इंजनों में किसी साइट की रैंकिंग को कम कर देता है क्योंकि इसे डुप्लिकेट सामग्री के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है (जिसे खोज इंजन बहुत अनुकूल प्रतिक्रिया नहीं देने के लिए जाने जाते हैं)। हालाँकि, यह बिल्कुल मामला नहीं है - परीक्षण के लिए सही दृष्टिकोण के साथ। वास्तव में, Google के मैट कट्स आपकी साइट की कार्यक्षमता को बेहतर बनाने के लिए स्प्लिट परीक्षण चलाने की अनुशंसा करते हैं। उदाहरण के लिए, वेबसाइट ऑप्टिमाइज़र के पास भी इस मिथक का अच्छा खंडन है।

यदि आप अभी भी अन्यथा आश्वस्त हैं, तो आप हमेशा पृष्ठ विविधताओं में से किसी एक में नोइंडेक्स टैग जोड़ सकते हैं। ऐसा टैग कैसे जोड़ें, इस पर विस्तृत निर्देश पढ़ें।

प्रधान संपादक का नोट. Google ने हाल ही में प्रकाशित किया है कि A/B परीक्षणों को Google खोज परिणामों में आपकी साइट की रैंकिंग पर नकारात्मक प्रभाव डालने से कैसे रोका जाए।

7. मैं विभाजित परीक्षण के परिणामों की व्याख्या कैसे और कब कर सकता हूं?

परीक्षण शुरू होता है. डेटा जमा होना शुरू हो जाता है. और आप जानना चाहते हैं कि विजेता कौन है। लेकिन प्रारंभिक चरण परीक्षण परिणामों की व्याख्या करने का सही समय नहीं है। तब तक प्रतीक्षा करें जब तक आपका परीक्षण सांख्यिकीय महत्व तक न पहुंच जाए (चरण 4 देखें) और फिर अपनी मूल परिकल्पना पर वापस लौटें। क्या परीक्षण ने निश्चित रूप से आपकी धारणाओं की पुष्टि या खंडन किया? यदि हाँ, तो आप कुछ निष्कर्ष निकाल सकते हैं। परीक्षण का विश्लेषण करते समय, इसके परिणामों का श्रेय विशिष्ट परिवर्तनों को देने में जल्दबाजी न करें। सुनिश्चित करें कि परिवर्तनों और परिणाम के बीच स्पष्ट संबंध है और कोई भ्रमित करने वाले कारक नहीं हैं।

8. कितने बदलते तत्वों का परीक्षण किया जाना चाहिए?

आपको ठोस परिणामों वाले परीक्षण की आवश्यकता है, आप इस पर अपना समय व्यतीत करते हैं, और इसलिए, आप संभवतः अंत में एक स्पष्ट उत्तर प्राप्त करना चाहते हैं। एक ही समय में कई परिवर्तनों का परीक्षण करने में समस्या यह है कि आप सटीक रूप से यह निर्धारित नहीं कर पाएंगे कि कौन सा सबसे अधिक फायदेमंद था। यानी, आप निश्चित रूप से बता सकते हैं कि कौन सा पृष्ठ समग्र रूप से बेहतर प्रदर्शन करता है, लेकिन यदि आप प्रत्येक पृष्ठ पर तीन या चार अलग-अलग तत्वों का परीक्षण करते हैं, तो आपको पता नहीं चलेगा कि कौन सा तत्व पृष्ठ को नुकसान पहुंचा रहा है, और आप उपयोगी तत्वों को पेश नहीं कर पाएंगे अन्य पृष्ठ. हमारी सलाह: हर बार एक बदलाव करते हुए बुनियादी परीक्षणों की एक श्रृंखला चलाएं, ताकि धीरे-धीरे पूरी ताकत से पृष्ठ के सबसे प्रभावी संस्करण पर पहुंचा जा सके।

9. मुझे क्या परीक्षण करना चाहिए?

• कार्रवाई के लिए आह्वान.यहां तक ​​कि इस एक तत्व को देखकर भी आप कई अलग-अलग चीजों का परीक्षण कर सकते हैं। बस यह सुनिश्चित कर लें कि आप समझ गए हैं कि आप कॉल टू एक्शन के किस विशिष्ट पहलू का परीक्षण करना चाहते हैं। आप स्वयं कॉल के टेक्स्ट का परीक्षण कर सकते हैं: यह इसे देखने वाले व्यक्ति को क्या करने के लिए प्रेरित करता है? आप लेआउट का परीक्षण कर सकते हैं: पेज पर कहां कॉल करना सबसे अच्छा है? आप आकार और शैली का परीक्षण भी कर सकते हैं: यह कैसा दिखता है?
• शीर्षक।आमतौर पर कोई विज़िटर आपकी साइट पर सबसे पहले यही चीज़ पढ़ता है, इसलिए यहां प्रभाव की संभावना महत्वपूर्ण है। अपने ए/बी परीक्षण में विभिन्न शीर्षक शैलियाँ आज़माएँ। सुनिश्चित करें कि प्रत्येक शीर्षक के बीच अंतर स्पष्ट है और यह केवल एक ही चीज़ का नासमझी भरा दोहराव नहीं है। यह जानने के लिए आवश्यक है कि वास्तव में परिवर्तनों का कारण क्या है।
• छवि।कौन सा अधिक प्रभावी है? क्या यह आपके उत्पाद या स्वयं उत्पाद का उपयोग करने वाले किसी व्यक्ति की तस्वीर है? विभिन्न सहायक छवियों के साथ अलग-अलग पृष्ठ विविधताएँ आज़माएँ और देखें कि क्या प्रदर्शन में कोई अंतर है।
• पाठ की लंबाई.क्या इसे छोटा करने से संदेश को स्पष्ट बनाने में मदद मिलेगी? या इसके विपरीत, क्या आपको प्रस्ताव का सार समझाने के लिए और अधिक पाठ की आवश्यकता है? बॉडी कॉपी के विभिन्न संस्करणों को आज़माकर, आप यह निर्धारित कर सकते हैं कि पाठक को परिवर्तित करने से पहले कितने स्पष्टीकरण की आवश्यकता है। इस परीक्षण को कारगर बनाने के लिए, लगभग समान सामग्री वाले पाठों का उपयोग करने का प्रयास करें, केवल उनकी मात्रा बदलें।

10. क्या ए/बी परीक्षण का उपयोग करके वेब पेजों के अलावा किसी अन्य चीज़ का परीक्षण करना संभव है?

निश्चित रूप से! लैंडिंग पेजों और वेब पेजों के अलावा, कई विपणक ईमेल इनबॉक्स, पीपीसी (प्रति क्लिक भुगतान) अभियान और कॉल टू एक्शन के लिए ए/बी परीक्षणों का उपयोग करते हैं।

• ई-मेल.यहां, परीक्षण किए जा रहे बदलते तत्व पत्र का विषय, वैयक्तिकरण तकनीक और प्रेषक का नाम हो सकते हैं।
• पीपीसी अभियान.इन अभियानों के दौरान, आप शीर्षक, मुख्य भाग, लिंक टेक्स्ट और कीवर्ड पर ए/बी परीक्षण लागू कर सकते हैं।
• कार्यवाई के लिए बुलावा।यहां आप कॉल टेक्स्ट, उसके आकार, रंग डिज़ाइन और पृष्ठ पर स्थान के साथ प्रयोग कर सकते हैं।

11. मैं समान कंपनियों से ए/बी परीक्षण के उदाहरण कैसे पा सकता हूं?

ऐसी कई साइटें हैं जिनमें ए/बी परीक्षण के उदाहरण और परिणाम हैं। कुछ आपको कंपनी के प्रकार के आधार पर खोज करने की अनुमति देते हैं, और अधिकांश इस बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं कि कंपनी ने परीक्षण परिणामों की व्याख्या कैसे की। यदि आप अभी ए/बी परीक्षण शुरू कर रहे हैं, तो आपको यह जानने के लिए इनमें से कुछ साइटों को पढ़ना उपयोगी लगेगा कि आपकी कंपनी को क्या परीक्षण करने की आवश्यकता है।

• WhichTestWon.com।इस साइट पर कई उदाहरण हैं, और कुछ वार्षिक प्रतियोगिताएं भी हैं जहां आप अपने परीक्षण जमा कर सकते हैं।
• विज़ुअल वेबसाइट ऑप्टिमाइज़रए/बी परीक्षण सॉफ्टवेयर प्रदान करता है। कंपनी के ब्लॉग में कुछ उदाहरण हैं जिनसे आप सीख सकते हैं।
• ABTests.com।यह साइट अब अपडेट नहीं है, लेकिन ए/बी परीक्षणों का एक अच्छा संग्रह है।

12. यदि मुझे परिणामों पर भरोसा नहीं है तो मुझे क्या करना चाहिए?

यदि आप वास्तव में परिणामों पर भरोसा नहीं करते हैं और परीक्षण की वैधता के साथ किसी भी त्रुटि या समस्या से इनकार करते हैं, तो सबसे अच्छी बात यह है कि उसी परीक्षण को दोबारा चलाया जाए। इसे पूरी तरह से अलग परीक्षण मानें और देखें कि क्या आप परिणाम दोहरा सकते हैं। अगर यह खुद को बार-बार दोहराता है, तो शायद इस पर भरोसा किया जा सकता है।

13. आपको कितनी बार ए/बी परीक्षण चलाना चाहिए?

आपकी साइट पर किसी चीज़ का परीक्षण करने का अवसर हमेशा मौजूद रहता है। बस यह सुनिश्चित करें कि प्रत्येक परीक्षण का एक स्पष्ट लक्ष्य हो और परिणाम आपके आगंतुकों और कंपनी के लिए अधिक कार्यात्मक साइट हो। यदि आप बहुत सारे परीक्षण चलाते हैं और न्यूनतम प्रभाव और कुछ जीत के साथ समाप्त होते हैं, तो अपनी परीक्षण रणनीति पर पुनर्विचार करें।

14. आपको अपनी वेबसाइट पर ए/बी परीक्षण शुरू करने के लिए क्या चाहिए?

ए/बी परीक्षण चलाने का सबसे अच्छा तरीका समर्पित सॉफ़्टवेयर का उपयोग करना है: उदाहरण के लिए, विज़ुअल वेबसाइट ऑप्टिमाइज़र, हबस्पॉट, अनबाउंस। यदि आपको कोड के साथ थोड़ा खिलवाड़ करने में कोई आपत्ति नहीं है, तो Google के पास Google Analytics में सामग्री प्रयोग नामक एक निःशुल्क टूल भी है। यह पारंपरिक ए/बी परीक्षण से थोड़ा अलग है, लेकिन यदि आप तकनीकी रूप से उन्नत हैं, तो यह आज़माने लायक है।

15. नमूना आकार के अलावा कुछ वैधता संबंधी खामियाँ क्या हैं?

पिछले साल, MECLABS ने वैधता का परीक्षण करने के लिए खतरों का एक संग्रह संकलित किया था। यहां, डॉ. फ्लिंट मैकग्लॉघलिन परीक्षण त्रुटियों पर नज़र डाल रहे हैं और आपके परीक्षणों में उनके सामने आने के जोखिम को कैसे कम किया जाए। हम पूरा पाठ पढ़ने की सलाह देते हैं, लेकिन फिर भी हम सूची में से कुछ त्रुटियाँ देंगे:

• बाहरी दुनिया में कुछ ऐसा हो रहा है जिससे परीक्षण परिणामों में नकारात्मक पूर्वाग्रह पैदा हो रहा है।
• परीक्षण सॉफ़्टवेयर में एक बग परिणामों को ख़राब कर देता है।

16. क्या साइट के मुख्य पृष्ठ का ए/बी परीक्षण करना आवश्यक है?

एक वैध मुखपृष्ठ परीक्षण विकसित करने का कार्य बहुत कठिन हो सकता है। इस पृष्ठ पर ट्रैफ़िक बहुत परिवर्तनशील है, क्योंकि हर कोई वहां आता है - आकस्मिक आगंतुकों से लेकर संभावित ग्राहकों और वास्तविक खरीदारों तक। इसके अतिरिक्त, होमपेज में आम तौर पर बड़ी मात्रा में सामग्री होती है, इसलिए एक ही परीक्षण में यह निर्धारित करना मुश्किल हो सकता है कि विज़िटर क्या कार्य करते हैं या क्या नहीं करते हैं।

अंततः, क्योंकि आपके होम पेज पर कई अलग-अलग प्रकार के विज़िटर आ रहे हैं, इसलिए परीक्षण और पेज का विशिष्ट उद्देश्य निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। आपके पास रूपांतरणों का परीक्षण करने का लक्ष्य हो सकता है, लेकिन यदि पृष्ठ के परीक्षण संस्करण को संभावित ग्राहकों की तुलना में वास्तविक ग्राहकों द्वारा अधिक देखा जाता है, तो इस समूह के लिए आपके लक्ष्य बदल सकते हैं।

यदि आप अपने होम पेज का परीक्षण करना चाहते हैं, तो कॉल टू एक्शन का परीक्षण शुरू करें।

17. यदि मेरे पास पेज का मास्टर संस्करण नहीं है तो क्या होगा?

नियंत्रण संस्करण एक वेब पेज का एक मौजूदा संस्करण है जिसके विरुद्ध आप आम तौर पर नए बदलाव लाते हैं। हो सकता है कि आप पृष्ठ के दो संस्करणों का भी परीक्षण करना चाहें जो पहले मौजूद नहीं थे। और यह बिल्कुल सामान्य है. बस उनमें से एक नियंत्रण को कॉल करें। उसे चुनने का प्रयास करें जो मौजूदा पृष्ठ के डिज़ाइन के समान है, और दूसरे को विकल्प के रूप में उपयोग करें।

18. ए/बी परीक्षण का परिणाम हमेशा 50/50 क्यों नहीं होता?

कभी-कभी ए/बी परीक्षण करते समय, आप देख सकते हैं कि पृष्ठों के विभिन्न संस्करणों में समान ट्रैफ़िक नहीं है। इसका मतलब यह नहीं है कि परीक्षण में कुछ भी गलत है, बस यादृच्छिक भिन्नताएं संयोग से सामने आती हैं। सिक्का उछालने के बारे में सोचें. हेड और टेल की संभावना 50/50 है, लेकिन कभी-कभी, उदाहरण के लिए, टेल लगातार 3 बार दिखाई देते हैं। हालाँकि, आपके पृष्ठ पर ट्रैफ़िक जितना अधिक होगा, परीक्षा परिणाम 50/50 के करीब होना चाहिए।

“किसी भी चीज़ को हल्के में मत लो। केवल व्यावहारिक परिणामों, यानी परीक्षण परिणामों पर आधारित निर्णय। किसी भी चीज़ और हर चीज़ का परीक्षण किया जाना चाहिए। मेरे द्वारा हमेशा ऐसा ही किया जाता है।" (सी) गैरी हेल्बर्ट।

और इस पर मैं टेक्स्ट बेचने के राजा (दूसरे शब्दों में, हमारे समय के सबसे प्रसिद्ध कॉपीराइटर) से पूरी तरह सहमत हूं।

ए/बी परीक्षण बिल्कुल वही है जो सही निर्णय लेने के लिए आवश्यक है, न कि केवल आपकी अपनी भावनाओं पर आधारित। यह क्या है और इसे कैसे किया जाए, हम इस लेख में चर्चा करेंगे।

दूर दूरियाँ

मानक के रूप में, ए/बी परीक्षण अंग्रेजी से आता है। इसे स्प्लिट-टेस्टिंग या विभाजित परीक्षण भी कहा जाता है। लेकिन सबसे दिलचस्प बात है अनुवाद.

ए/बी परीक्षण(या स्प्लिट टेस्ट) विपणन विधियों में से एक है जहां तत्वों के एक समूह की तुलना अलग-अलग डेटा वाले तत्वों के दूसरे समूह से की जाती है।

कार्रवाई का उद्देश्य यह पता लगाना है कि तत्वों के किस समूह में रूपांतरण दर या संकेतक अधिक होंगे।

यानी सब कुछ काफी सरल है. आप विज्ञापन उत्पादों के 2 अलग-अलग संस्करण बनाते हैं (उन्हें अपनी सेवाएं बेचने वाले ईमेल होने दें) और इन पत्रों के अंत में आप एक अलग संस्करण बनाते हैं।

और केवल यह गिनें कि किस अक्षर का रूपांतरण अधिक था। यह बिल्कुल ए/बी परीक्षण का सार है।

यहां साइट स्तर पर एक स्पष्ट उदाहरण दिया गया है, जहां हम यह निर्धारित करते हैं कि ब्लॉक की बदली हुई व्यवस्था परिणाम को कैसे प्रभावित करती है। अर्थात्, मॉडल रेंज को शीर्ष पर उठाया गया।

ए/बी परीक्षण

लेकिन यदि आप परीक्षण कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, 2 लैंडिंग पृष्ठ जिनमें शीर्षक बदल दिए गए हैं, विभिन्न आकृतियों और आकारों के कॉल-टू-एक्शन बटन, तो यह अब केवल ए/बी परीक्षण नहीं है, बल्कि बहुभिन्नरूपी परीक्षण या ए/ बी/एन-परीक्षण।

तो अब इस परीक्षण के बारे में इतनी चर्चा क्यों हो रही है? यह बहुत सरल है. विपणक विभिन्न प्रकार की तरकीबों के माध्यम से अपनी विशेषज्ञता दिखाना पसंद करते हैं, जिसमें परीक्षण भी शामिल है।

और कंपनी के मालिक एक जादुई गोली खोजने का सपना देखते हैं और मानते हैं कि विभाजित परीक्षण उनकी विज्ञापन सामग्री (विशेष रूप से जब) के लिए सिर्फ एक रामबाण है।

यह परीक्षण आपको क्या बताएगा?

वास्तव में, सब कुछ इतना बुरा नहीं है और साइट विभाजन परीक्षण वास्तव में कंपनियों के लिए लाभ प्रदान करता है, और थोड़े समय में स्थिति को बदल सकता है, अर्थात्:

1. . किसी भी मालिक के लिए सबसे सरल और साथ ही सबसे वांछनीय संकेतक, खासकर वेबसाइटों में।
2. व्यवहार संबंधी कारक बदलना। सबसे स्पष्ट नहीं, लेकिन फिर भी एक कारक जो बिक्री में वृद्धि को प्रभावित करता है।
3. औसत जांच में वृद्धि. यह विभिन्न प्रकार की कॉल टू एक्शन का जोड़ है या, साइटों के उदाहरण का उपयोग करते हुए, परिचित ब्लॉक "वे इस उत्पाद के साथ खरीदते हैं।"

संक्षेप में कहें तो, यह सब बिक्री बढ़ाने पर निर्भर करता है। और यह निश्चित रूप से आपके ध्यान देने योग्य है।

लेकिन एक "लेकिन" है। और शायद इस स्तर पर आप समझ जाएंगे कि आपको इसकी आवश्यकता नहीं है।

यह "लेकिन" बताता है कि एक तत्व को प्रतिस्थापित करके विस्फोटक बिक्री हासिल करना बहुत दुर्लभ है।

अनुमानित संभावना 1000 में 1 है। चूंकि छोटे घटकों को प्रतिस्थापित किया जा रहा है, जो शायद ही कभी एक दूसरे से मौलिक रूप से भिन्न होते हैं।

और जब आपके लिए यह समुद्र में एक बूंद है, तो बेहतर होगा कि आप अपना ध्यान अधिक महत्वपूर्ण घटकों पर केंद्रित करें।

इसके अलावा, जब आपके पास स्थापित ट्रैफ़िक नहीं है, जबकि आप इंटरनेट पर विज्ञापन के विभिन्न चैनलों और तरीकों का परीक्षण कर रहे हैं, तो आपको परीक्षण शुरू करने की भी आवश्यकता नहीं है।

चूँकि संकेतक सही नहीं होंगे, क्योंकि ट्रैफ़िक सजातीय नहीं है, और, जैसा कि आप जानते हैं, अलग-अलग लोग अलग-अलग कार्य करते हैं।

यदि आपके पास ए/बी परीक्षण आयोजित करने का अनुभव नहीं है (अन्यथा आप यहां नहीं होते), तो मैं अत्यधिक अनुशंसा करता हूं कि आप पहले मामलों को पढ़ें।

और विशेष रूप से उन लोगों के मामलों पर ध्यान दें जिन्होंने रूनेट पर रूपांतरण/व्यवहार में परिवर्तन में वृद्धि हासिल की है। इस तरह आप समझ जाएंगे कि परीक्षण करना बेहतर क्या है।

या फिर आप कोई दूसरा रास्ता अपना सकते हैं. आप साइट पर क्या परीक्षण करेंगे इसकी एक प्रारंभिक सूची (योजना) बनाएं।

यह आपकी धारणाओं, फोकस समूह फीडबैक (सबसे खराब स्थिति) या डेटा के आधार पर किया जाना चाहिए। यह आपको इधर-उधर फेंके जाने से बचाने के लिए है।

महत्वपूर्ण।बहुपरिवर्तनीयता के बारे में भूल जाएं और एक समय में केवल एक ही परीक्षण करें। हमारे अनुभव में, जो संयोजन सबसे अच्छा काम करता है वह 1 परीक्षण = 1 परिवर्तन है।

अन्यथा, आप समझ नहीं पाएंगे कि वास्तव में परिणाम क्या हुआ। और यह और भी दिलचस्प होगा जब एक परिवर्तन +0.5 देता है, और उसी पृष्ठ पर दूसरा परिवर्तन -0.5 रूपांतरण देता है।

परिणाम 0 है और एक सकारात्मक प्रभावकारी तत्व है जिसे अनदेखा कर दिया गया है। तो ये गलती ना करें.

महत्वपूर्ण।अस्पष्ट सिद्धांतों के बारे में भूल जाओ. श्रृंखला से "हमें साइट में कुछ बदलने की ज़रूरत है, जिससे इसकी बिक्री अधिक हो।"

परीक्षण के लिए सामान्य सिद्धांत यह है कि एक पृष्ठ पर बटन लाल है, दूसरे पर नीला है।

एक पेज पर कीमत है, दूसरे पर कोई कीमत नहीं है। तभी आप परिणामों को लेकर आश्वस्त होंगे। स्पष्ट मानदंड = स्पष्ट परिणाम।

महत्वपूर्ण। बहुत कम समय में प्राप्त परिणाम = ख़राब परिणाम।

खासकर यदि थोड़े समय में केवल 20 लोग ही आपकी साइट पर आए हों।

इसलिए, इससे पहले कि आप किसी साइट का परीक्षण करें, आपको यह समझने की ज़रूरत है कि प्रतिदिन कितने लोग उस पर आते हैं और परीक्षण कितने दिनों तक चलना चाहिए।

परीक्षण समय कैलकुलेटर

आपको बोर होने से बचाने के लिए, मुझे एक कैलकुलेटर मिला जो आपको किसी साइट के परीक्षण के लिए इष्टतम अवधि की गणना करने में मदद करेगा - vwo.com/ab-split-test-duration/

कैलकुलेटर

यह अंग्रेजी में है, इसलिए यदि आवश्यक हो, तो मैंने उन पंक्तियों का अनुवाद और प्रतिलेखन किया है जिन्हें आपको भरना होगा:

1. आपके पृष्ठ की वर्तमान रूपांतरण दर. गिनती कैसे करें, यहां पढ़ें-.
2. वह प्रतिशत जिससे आप मौजूदा रूपांतरण बढ़ाना चाहते हैं.
3. संयोजनों की आवश्यक संख्या. उदाहरण के लिए, यदि आप यह जानना चाहते हैं कि साइट पर कौन सा शीर्षक बेहतर ढंग से परिवर्तित होता है, तो यह एक संयोजन है।

   यदि आप शीर्षक बदलना चाहते हैं, लेकिन साथ ही उसका टेक्स्ट और आकार भी बदलना चाहते हैं, तो ये दो संयोजन होंगे।

4. आपकी वेबसाइट पर प्रतिदिन आने वाले विज़िटरों की संख्या (निश्चित रूप से औसत)।
5. परीक्षणों में भाग लेने वाले आगंतुकों की संख्या.

इसलिए, यह विस्फोटक बिक्री वृद्धि के लिए प्रासंगिक नहीं होने के संबंध में ए/बी परीक्षण के बगीचे में एक और पत्थर है।

हम पहले से ही 29,000 से अधिक लोग हैं।
चालू करो

इसे कैसे करना है?

अब मैं तुम्हें बताऊंगा कि सब कुछ ठीक से कैसे करना है। पत्र का शीर्षक, कॉल टू एक्शन बटन, कीमतों की उपलब्धता, यह सब मैन्युअल रूप से या विशेष सेवाओं का उपयोग करके लागू किया जा सकता है।

और तुरंत, प्यार की लंबी घोषणाओं के बिना, इसे मैन्युअल रूप से करना मना है, क्योंकि इसमें बहुत समय लगेगा।

और यदि आपके पास अभी भी बहुत समय है, तो लेख से किसी भी चैनल को लागू करना आपके लिए बेहतर और उपयोगी होगा।

एबी परीक्षण एक उपयोगी चीज़ है जो इंटरनेट परियोजनाओं में डिफ़ॉल्ट रूप से होनी चाहिए। इसे कैसे करें और इसके लिए क्या आवश्यक है?

आज, परिकल्पनाओं का परीक्षण और विचारों का परीक्षण एक अनिवार्य कार्यक्रम है। इस कार्य के लिए AB परीक्षण उत्तम है। आइए बारीकी से देखें कि यह क्या है, इसके क्या फायदे हैं और इसमें कौन से उपकरण हैं।

एबी टेस्ट: यह क्या है और क्यों

एबी टेस्ट या स्प्लिट टेस्ट एक विपणन अनुसंधान पद्धति है, जिसका सार यह है कि आप एक विशिष्ट परिवर्तन के साथ उत्पाद तत्व के कई संस्करणों को लेते हैं और उनकी तुलना करते हैं। और फिर देखें कि कौन से विकल्प ने बेहतर प्रदर्शन किया।

उदाहरण के लिए, हमारे पास एक निश्चित पृष्ठ पर एक बटन का रंग बदलने का विचार था। हमें लगता है कि यह बदलाव हमें अधिक क्लिक दिलाएगा। हम दोनों विकल्प चलाते हैं, अपने आधे उपयोगकर्ताओं को विकल्प ए और दूसरे आधे उपयोगकर्ताओं को विकल्प बी दिखाते हैं।

कुछ समय बीत जाने के बाद (परीक्षण शुरू करने से पहले अवधि निर्धारित की जाती है), हम परिणाम को मापते हैं। आइए देखें कि कौन सा विकल्प बेहतर काम करता है और इसे अपने काम में उपयोग करें। इस तरह आप लगभग किसी भी परिकल्पना का परीक्षण कर सकते हैं और देख सकते हैं कि क्या सबसे अच्छा काम करता है और क्या नहीं।

एबी परीक्षण का उपयोग करके क्या विश्लेषण किया जा सकता है?

• रूपांतरण. आपकी वेबसाइट पर सफल लक्षित कार्रवाइयों की संख्या। यह "खरीदें" बटन पर क्लिक करना, किसी पेज पर जाना या कुछ और हो सकता है।
• अर्थव्यवस्था। औसत बिल या राजस्व मात्रा.
• व्यवहार संबंधी कारक. देखने की गहराई, सत्र की अवधि।

बारीकियाँ और सूक्ष्मताएँ

• परीक्षण करते समय केवल एक कारक को बदलना बहुत महत्वपूर्ण है। यदि यह लैंडिंग पृष्ठ पर एक बटन का रंग है, तो हम केवल विभिन्न बटन रंगों का परीक्षण करते हैं और पृष्ठों पर कुछ भी नहीं बदलते हैं।
• यही बात बाहरी कारकों पर भी लागू होती है। परीक्षण समान परिस्थितियों में एक ही समय पर चलता है। अन्यथा, आपके पास पक्षपातपूर्ण डेटा पहुंच सकता है।

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डेटा के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी

यदि एक "लेकिन" नहीं होता तो सब कुछ बहुत सरल होता। आप एबी परीक्षण करा सकते हैं और परिणाम प्राप्त कर सकते हैं जो स्पष्ट रूप से दिखाते हैं कि विकल्पों में से एक दूसरे की तुलना में बहुत बेहतर है।

उदाहरण के लिए, हमने अलग-अलग बटन रंगों वाले पृष्ठों के 2 संस्करण प्रत्येक को 1000 बार दिखाए। यह परीक्षण एक सप्ताह तक किया गया। और हमें निम्नलिखित परिणाम मिले:

समान बैनर इंप्रेशन (यह महत्वपूर्ण है) के साथ, विकल्प बी के लिए क्लिक की संख्या तीन गुना अधिक है। हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि यह विकल्प अधिक प्रभावी है और इसे कार्यशील संस्करण में ले जाएं, और पुराने को हटा दें।

क्या होगा यदि, उदाहरण के लिए, यह मामला है?

क्या विकल्प बी लेना उचित है? या शायद यह सिर्फ एक त्रुटि है? और क्या निर्णय लेने के लिए प्रत्येक विकल्प को 1000 बार दिखाना पर्याप्त है? हो सकता है कि प्रतिदिन 10,000 उपयोगकर्ता हमारी साइट पर आते हों और निष्कर्ष निकालने के लिए नमूना बहुत छोटा हो? क्या होगा यदि हम जिस डेटा का विश्लेषण करते हैं वह केवल क्लिकों की संख्या नहीं है, बल्कि लेनदेन से औसत प्राप्ति है?

आँकड़े हमारी मदद करते हैं

यह समझने के लिए कि संख्याओं और प्रयोगों की दुनिया कैसे काम करती है, आइए गणितीय भाग पर थोड़ा नज़र डालें। यदि आपके पास समय और ऊर्जा नहीं है, तो मैं आपको इस अनुभाग को छोड़ने की सलाह देता हूं। आगे, मैं समस्या का सरल समाधान दूंगा।

यह एक बड़ा प्रलोभन है, जब हमें प्रयोग के परिणाम प्राप्त हुए, तो निर्णय लेने के लिए और यही, यहाँ, एक "उज्ज्वल भविष्य" है। लेकिन, यदि आप थोड़ा गहराई से देखें, तो सप्ताह भर में दिन के हिसाब से क्लिक का वितरण असमान था। चलो इसे लिख लें.

तालिका से पता चलता है कि क्लिक दिन के हिसाब से अलग-अलग वितरित होते हैं। इसका मतलब यह है कि विकल्प ए और विकल्प बी के लिए हमारे मान हर दिन बदल सकते हैं। यानी, हम यादृच्छिक चर से निपट रहे हैं। ऐसे मामलों के लिए, औसत मूल्यों का उपयोग किया जाता है। लेकिन यदि हम दोबारा प्रयोग करते हैं, तो क्या संभावना है कि परिणाम दोहराया जाएगा?

आइए विकल्प ए और बी के अनुसार सप्ताह के सभी डेटा के वितरण की योजना बनाएं।

यदि हम प्रत्येक विकल्प के लिए औसत मान लेते हैं (ये दो तरंगों के बीच में लंबवत धारियां हैं), तो हम देखेंगे कि अंतर बहुत छोटा है। लेकिन कुछ विचलन हैं, औसत से कम या ज़्यादा। इसलिए, हमें दो तरंगों का प्रतिच्छेदन प्राप्त होता है। यह जितना बड़ा होगा, प्रयोग उतना ही कम महत्वपूर्ण होगा और, तदनुसार, प्रतिच्छेदन जितना छोटा होगा, सांख्यिकीय महत्व उतना ही अधिक होगा।

सांख्यिकीय महत्व यह है कि परिणाम कितने वैध हैं। अर्थात्, हमारे उदाहरण में, प्रश्न का उत्तर "क्या मुझे विकल्प बी लेना चाहिए?"

आमतौर पर, डिफ़ॉल्ट महत्व स्तर 95% है। इसका मतलब यह है कि 95% संभावना है कि हम जानना चाहेंगे कि तुलना करते समय हमें दूसरा विकल्प (बी) चुनना चाहिए या नहीं। शेष 5% त्रुटि की संभावना है जिसे हम अनुमति देते हैं, या सांख्यिकीय शब्दावली में पी-मूल्य।

दिलचस्प बात यह है कि बहुत से लोग अपने प्रयोगों में महत्व स्तर की जांच करना भूल जाते हैं और इस प्रकार उन्हें गलत डेटा प्राप्त हो सकता है। 10 में से 8 एबी परीक्षण इस निशान से चूक जाते हैं। ( )

मैं इस बारे में विवरण में नहीं जाऊंगा कि महत्व संकेतक की गणना कैसे की जाती है, मैं आपको बस एक उपकरण दूंगा जो आपके लिए हर चीज की गणना करेगा।

महत्व की गणना के लिए उपकरण

डेटा के महत्व का आकलन करने के लिए, मैं इसका उपयोग करने की सलाह देता हूंयह उपकरण.

यहां हमारे विकल्प क्रमशः ए और बी हैं। और संख्याओं से:

1. आगंतुकों की संख्या/इंप्रेशन की संख्या डाली जा सकती है।
2. रूपांतरणों की संख्या. बटन पर क्लिक किया और पंजीकरण कराया। सामान्य तौर पर, लक्ष्य कार्रवाई पूरी हो गई थी।
3. पी-मूल्य। त्रुटि की संभावना, जिसे हम डेटा दिए जाने पर छोड़ देते हैं।
4. प्रश्न का उत्तर यह है कि क्या हमारे प्रयोग में प्राप्त परिवर्तन महत्वपूर्ण हैं।

उदाहरण: हम ऊपर दिखाई गई तालिका से इंप्रेशन और क्लिक पर डेटा लेते हैं।

हम उन्हें सेवा में दर्ज करते हैं, "महत्व की गणना करें" बटन पर क्लिक करते हैं और...

हमें उत्तर "नहीं" या "नहीं" (रूसी में) नीचे की पंक्ति में मिलता है, और पी-वैल्यू के ठीक ऊपर 0.283 है। इसका अर्थ क्या है? और तथ्य यह है कि 28.3% (0.283*100) की संभावना के साथ, यदि हम विकल्प "बी" चुनते हैं, तो यह कोई महत्वपूर्ण परिणाम नहीं लाएगा।

किसी प्रयोग को सफल माने जाने के लिए, पी-वैल्यू 5% से कम होना चाहिए

एक और सेवा है जिसमें आप डेटा भी दर्ज करते हैं और परिणाम देखते हैं, जो यहां उपलब्ध हैजोड़ना।

यह यादृच्छिक चर को मापने के मूल सिद्धांत का आधार है। जैसे ही आप एबी परीक्षण के परिणाम प्राप्त करें, उन्हें टूल के माध्यम से चलाएं और देखें कि क्या अन्य विकल्प से सुधार इसका उपयोग करने के लिए पर्याप्त महत्वपूर्ण है?

कैसे समझें कि आपको कितने डेटा की आवश्यकता है?

ऐसा होता है कि निष्कर्ष निकालने के लिए पर्याप्त डेटा प्राप्त नहीं होता है, यह समझने के लिए कि आपको पृष्ठ ए और बी को कितनी बार दिखाने की आवश्यकता है, और फिर आवश्यक मात्रा में डेटा प्राप्त करें, इसका उपयोग करेंऔजार ।

मैं दोहराता हूं कि प्रयोग को उन्हीं परिस्थितियों में चलाना बहुत महत्वपूर्ण है। आदर्श रूप से, हम एक सप्ताह लेते हैं जिसमें कोई छुट्टियाँ या कुछ और नहीं होता है और एक ही समय में परीक्षण के विकल्प होते हैं। चलिए सेवा पर वापस आते हैं।

इस सेवा के लिए धन्यवाद, आप प्रत्येक विकल्प के लिए नमूना आकार को समझेंगे।

बिंदुओं पर अधिक विवरण:

1. वर्तमान रूपांतरण दर. या, उदाहरण के लिए, वर्तमान में सभी उपयोगकर्ताओं में से कितने प्रतिशत बटन पर क्लिक कर रहे हैं।
2. न्यूनतम महत्वपूर्ण परिवर्तन जिसमें हमारी रुचि है। हम बेसलाइन रूपांतरण दर में कितना बदलाव करना चाहेंगे.
3. पिछले चरण में हमने जो महत्वपूर्ण विचलन प्रस्तुत किया था, वह दर्शाता है कि रूपांतरण या तो बढ़ सकता है या घट सकता है।
4. आप मान चुनें: पूर्ण या सापेक्ष। वह मान चुनें जिसे आप प्राप्त करना चाहते हैं. यदि आपकी बेसलाइन रूपांतरण दर 30% है (जैसा कि चित्र से उदाहरण में है) और आप एबी परीक्षणों का उपयोग करके इसे 5% तक बढ़ाना चाहते हैं, तो "सापेक्ष" चुनें। यानी प्रयोग सफल होने पर बदलाव का अंतिम परिणाम 30% का 5% यानी 31.5% होगा.
5. प्रत्येक विकल्प के लिए नमूना आकार. प्रयोग से निष्कर्ष निकालने के लिए हमें कितनी बार पृष्ठ A और पृष्ठ B को अलग-अलग दिखाना चाहिए?बहुत ज़रूरी! प्रयोग से निष्कर्ष निकालने के लिए, हम 24,409 गुना ए और 24,409 गुना बी दिखाते हैं!
6. सांख्यिकीय महत्व. हम कितना सटीक प्रयोग करना चाहते हैं?
7. पी-वैल्यू त्रुटि. त्रुटि की संभावना क्या है?

क्या प्रयोग को पहले रोकना संभव है?

कर सकना। एक विकल्प है जब हमें प्रयोग के अंत की प्रतीक्षा नहीं करनी पड़ती है, लेकिन एक निश्चित स्तर पर हम पहले ही निष्कर्ष निकाल सकते हैं। ऐसा करने के लिए, पहले से ज्ञात टूल, "टैब" का उपयोग करेंअनुक्रमिक नमूनाकरण.

क्रमशः:

1. अब अपनी रूपांतरण दर दर्ज करें. उदाहरण के लिए, 30%, यानी हमारे पेज पर आने वाले 100% लोगों में से कितने लोग बटन पर क्लिक करते हैं।
2. दर्ज करें कि आप पहले दर्ज किए गए संकेतक को कितना बढ़ाना चाहते हैं। मैंने इसे 10% पर सेट किया है। यह 30 था, मैं इसे 33 तक बढ़ाना चाहता हूँ।
3. किसी एक प्रयोग के रूपांतरणों की संख्या, जिसके बाद हम प्रयोग बंद कर देते हैं और निर्णय लेते हैं।
4. विकल्प ए और बी के बीच रूपांतरणों में अंतर, जिसके बाद हम प्रयोग बंद कर देते हैं और अधिक अंक प्राप्त करने वाले को ले लेते हैं।
5. हमने महत्व स्तर को 95% पर सेट किया है (जैसा कि अपेक्षित था, ऊपर दी गई सामग्री देखें)।
6. हम पी-वैल्यू त्रुटि सेट करते हैं (फिर से, ऊपर दी गई सामग्री देखें)।

यहां कोई चाल नहीं है, सिर्फ आंकड़े हैं। इस टूल का उपयोग तब करें जब प्रयोगों के लिए बहुत सारे संसाधनों (विकास का समय, परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए विज्ञापन बजट आदि) की आवश्यकता हो। अब आपके पास दो नियम हैं जिनके तहत आप प्रयोग रोक सकते हैं और निष्कर्ष निकाल सकते हैं।

एबी टेस्ट कैसे करें?

तैयार समाधान:

• ऑप्टिमाइज़ली, vwo.com, zarget.com
• http://alternativeto.net/software/optimizely
• Google Analytics (यह कैसे करें इस पर लिंक)

स्वयं का समाधान:

• हम एडमिन को लिख रहे हैं.
• हम प्रत्येक प्रयोग को लिखते और स्थापित करते हैं।

यहाँ एबी परीक्षण के लिए लगभग 10 सेवाएँ। चुनने के लिए बहुत कुछ है.

सभी

अब आपके पास एक सामान्य विचार है कि एबी परीक्षण क्या है, इसकी क्या बारीकियाँ हैं और इसे संचालित करने के लिए किन उपकरणों का उपयोग करना है। अंत में, मैं यह जोड़ना चाहूंगा कि यह परिकल्पना अनुसंधान एक डिजिटल परियोजना के विकास में सबसे उपयोगी में से एक है। क्या यह बहुत अच्छा नहीं है कि आप लगभग किसी भी विचार का परीक्षण कर सकते हैं? मुख्य बात सही है, अब आप जानते हैं कि कैसे।

ए/बी परीक्षण के लिए सेवाओं की समीक्षा

हम ऐसी सेवाएँ आज़माते हैं जो साइट को बेहतर बनाने में मदद करती हैं

ए/बी परीक्षण एक छोटा प्रयोग है जो साइट उपयोगकर्ताओं पर किया जाता है। इसका सार परिकल्पनाओं का परीक्षण करना है।

यदि आपको लगता है कि साइट उपयोगकर्ता चश्मे वाले किसी व्यवसायी की तुलना में बिकनी में मॉडल की तस्वीर क्लिक करने की अधिक संभावना रखते हैं, तो इसकी पुष्टि या खंडन करना आसान है। दो पेज बनाएं, एक पर बिजनेसमैन और दूसरे पर मॉडल रखें। और प्रतीक्षा करें। और समय बताएगा कि आप सही हैं या गलत। साइट के दर्शक उस विकल्प के लिए वोट करने की कार्रवाई करेंगे जो उनके लिए अधिक आकर्षक है। और इसलिए, ए/बी परीक्षण करके और उपयोगकर्ता के व्यवहार को देखकर, आप धीरे-धीरे साइट को उनके स्वाद और इच्छाओं के अनुसार समायोजित कर सकते हैं।

हमने ए/बी परीक्षण के बारे में और अधिक लिखा है। लेकिन उसमें कुछ कमी थी. हमने इसे घुमाया, घुमाया, प्रकाश की ओर देखा। और हमें एहसास हुआ - हमें परीक्षण उपकरणों की समीक्षा की आवश्यकता है! तो चलो शुरू हो जाओ।

गूगल एनालिटिक्स प्रयोग

Google Anatytics बहुत कुछ कर सकता है, वह इसके बारे में मामूली तौर पर चुप है। यदि आप इसमें गहराई से उतरते हैं, तो आप ए/बी परीक्षण सेट कर सकते हैं (या अपनी किस्मत के आधार पर एंड्रॉइड फोन को स्वयं नष्ट करने के लिए प्रोग्राम कर सकते हैं)। यह सुविधाजनक है यदि आप पहले से ही एनालिटिक्स का उपयोग करते हैं, आप थोड़ा कोड कर सकते हैं, या आपके पास परिचित डेवलपर्स हैं जो परीक्षण के लिए एक पेज बनाएंगे।

पेशेवर: Google Anatytics के आदी उपयोगकर्ताओं के लिए सुविधाजनक। एक रूसी भाषा है. और, सबसे महत्वपूर्ण बात, सेवा मुफ़्त है।

दोष:कोई दृश्य संपादक नहीं. यदि आप जिन तत्वों का परीक्षण करना चाहते हैं उन्हें साइट व्यवस्थापक के माध्यम से नहीं बदला जा सकता है, और कौशल को स्वयं पुन: प्रोग्राम करना पर्याप्त नहीं है, तो आपको डेवलपर्स से संपर्क करना होगा।

कीमत:मुक्त करने के लिए।

सेवा सरल और स्पष्ट है. प्रत्येक चरण में क्या करना है और क्यों करना है इसके बारे में सुझाव दिए गए हैं। विज़ुअल एडिटर में आप साइट का टेक्स्ट, चित्र और संरचना बदल सकते हैं। सब कुछ सरल है: आप संपादक में साइट बदलते हैं, मूल पृष्ठ पर कोड जोड़ते हैं और परिणाम देखते हैं। आँकड़े एकत्र करने के लिए, सेवा Yandex.Metrica के साथ एकीकृत होती है।

पेशेवर:एक साधारण दृश्य संपादक है. रूसी भाषा समर्थित है. .

दोष:दृश्य संपादक बहुत अधिकसरल अच्छे तरीके से, यह केवल पाठ और छवियों के साथ काम करता है। लेकिन आप संरचना के साथ खिलवाड़ नहीं कर सकते: RealROI तत्व को छिपाने या हटाने का सुझाव देता है। बदलें, स्थानांतरित करें, आकार बदलें - इनमें से कुछ भी नहीं किया जा सकता है।

और हमें संदेह है कि "डेवलपर को कोड भेजें" फ़ंक्शन काम नहीं कर रहा है। हमने तीन बार कोशिश की, लेकिन फिर भी कोई पत्र नहीं आया। इसलिए, हम अनुशंसा करते हैं कि अच्छे पुराने Ctrl+C - Ctrl+V का उपयोग करके, स्वयं कोड सबमिट करें।

कीमत:मुक्त करने के लिए।

इस टूल में पहले से ही अधिक सुविधाएं हैं. दृश्य संपादक आपको कोई भी पागलपन पैदा करने की अनुमति देता है: तत्वों को बदला जा सकता है, स्थानांतरित किया जा सकता है, जोड़ा जा सकता है, हटाया जा सकता है। सेवा आपको किसी निश्चित तिथि पर परीक्षण चलाने या किसी पृष्ठ पर ट्रैफ़िक के प्रवाह को रोकने की अनुमति देती है (ऐसे प्रयोग में उपयोगी हो सकती है जहां 2 से अधिक विकल्प शामिल हों)। आप लक्ष्यीकरण और वैयक्तिकरण को अनुकूलित कर सकते हैं।

पेशेवर:सुविधाजनक दृश्य संपादक - परीक्षण के लिए पेज बनाने के लिए किसी प्रोग्रामर की आवश्यकता नहीं है। यह सेवा Google Analytics, WordPress और अन्य एनालिटिक्स और CRM सिस्टम के साथ एकीकृत होती है।

दोष:ऐसा प्रतीत होता है कि यह रूसी भाषा है, लेकिन आप साइट में जितना गहराई से जाएंगे, शब्द उतने ही जटिल होंगे, उतना ही कम होगा।

कोई परीक्षण संस्करण नहीं है. आप विज़ुअल संपादक का परीक्षण कर सकते हैं, लेकिन आप केवल विवरण से अन्य कार्यों के बारे में जान सकते हैं।

कीमत:यदि आपके पास 5,000 परीक्षण किए गए उपयोगकर्ता हैं तो $39 प्रति माह। मोटा टैरिफ $140 प्रति माह है, जो आपको 40,000 अद्वितीय आगंतुकों पर साइट का परीक्षण करने की अनुमति देता है। प्रति माह 200,000 परीक्षण किए गए उपयोगकर्ताओं की लागत $390 है। यदि आप वर्ष के लिए एक साथ भुगतान करते हैं, तो आपको सभी टैरिफ पर छूट मिलती है।

एक सेवा जो कंप्यूटर और मोबाइल उपकरणों के लिए ए/बी की व्यवस्था कर सकती है। VWO विज़ुअल एडिटर में, आप तुरंत क्लिक के लिए एक लक्ष्य चिह्नित कर सकते हैं। बाकी को अगले चरण में जोड़ा जा सकता है।

सेवा हीट मैप को देखने, पॉप-अप जोड़ने और उन उपयोगकर्ताओं को समीक्षा छोड़ने के लिए कॉल भेजने की पेशकश करती है जिन्होंने साइट पर कुछ खरीदा है।

VWO के पास एक विचार गैलरी भी है। यह एक छोटी सी बात लगती है, लेकिन यह अच्छी है। और यह उपयोगी है: साइट स्वामी को स्वयं परीक्षण करने के लिए कुछ लेकर आने की आवश्यकता नहीं है। वह पेशेवरों द्वारा तैयार किए गए विकल्पों में से चुन सकता है। विचारों को उद्योग, जटिलता और खर्च किए गए समय के आधार पर फ़िल्टर किया जा सकता है। बहुत ही शांत।

पेशेवर:बहुत सारे कार्य, और हर जगह युक्तियाँ और निर्देश। एक स्पष्ट दृश्य संपादक प्रोग्रामर को घबराकर किनारे पर धूम्रपान करने पर मजबूर कर देता है। 30 दिनों के लिए एक परीक्षण संस्करण है। VWO Google Analytics, WordPress और 12 अन्य सेवाओं के साथ एकीकृत होता है।

दोष:कोई रूसी भाषा नहीं है. और इसलिए, युक्तियाँ मदद नहीं कर सकतीं, लेकिन क्रोधित कर सकती हैं।

कीमत:यदि साइट पर 10,000 से कम मासिक विज़िटर हैं, तो सेवा की लागत $59 प्रति माह है। 30,000 आगंतुकों तक - $155, साइट पर 100,000 लोगों तक - $299, इत्यादि। परंपरागत रूप से, सालाना भुगतान करने पर छूट मिलती है।

ए/बी, बहुभिन्नरूपी और विभाजित परीक्षण, वैयक्तिकरण प्रदान करता है। क्लिक लक्ष्यों को दृश्य संपादक में चिह्नित किया जा सकता है।

समीक्षा में कुछ प्रतिस्पर्धियों की तुलना में कम फ़ंक्शन हैं, लेकिन कन्वर्ट (सावधान रहें, यह एक बहुत ही व्यक्तिपरक राय है) में वस्तुओं को चुनने और खींचने के मामले में सबसे सुविधाजनक दृश्य संपादक है। अन्य सेवाओं में, ऑब्जेक्ट के फ़्रेम कांपते हैं, जैसे कि उपयोगकर्ता उन्हें माउस से सावधानीपूर्वक छूने के बजाय कुल्हाड़ी से हमला कर रहा हो।

किसी फ़्रेम को पकड़ना, किसी ऑब्जेक्ट का आकार बदलना और उसे ए/बी टेस्टी एडिटर में ले जाना कमज़ोर दिल वालों के लिए कोई परीक्षा नहीं है। और कन्वर्ट में सब कुछ सुचारू और सुखद तरीके से चलता है। एकमात्र बात यह है कि पाठ को संपादित करने के लिए, आपको सीएसएस कोड प्राप्त करना होगा।

पेशेवर:सुविधाजनक दृश्य संपादक, 35 एनालिटिक्स और सीआरएम सेवाओं के साथ एकीकरण, नि:शुल्क परीक्षण अवधि - 15 दिन। आप मोबाइल उपकरणों के लिए परीक्षण अनुकूलित कर सकते हैं.

दोष:कोई रूसी भाषा नहीं है. विज़ुअल संपादक अच्छा है, लेकिन आपको इसे गहराई से समझना होगा और इसका पता लगाना होगा।

कीमत:लाइट टैरिफ (आसान, हाँ) - 400,000 आगंतुकों के लिए $499 प्रति माह, बिना किसी तकनीकी सहायता के। क्या आप चाहते हैं कि सेवा कर्मचारी आपकी सहायता करें? अतिरिक्त $200 का भुगतान करें। जितने अधिक विज़िटर, कीमत उतनी अधिक। यदि आप सेवा के लिए एक वर्ष पहले भुगतान करते हैं, तो आपको छूट मिलेगी।

क्या रूपांतरण में तेज उछाल से बिक्री प्रभावित नहीं होती? या शायद यह अस्तित्व में ही नहीं है? यदि आप गलत परीक्षण परिणामों के आधार पर निर्णय लेते हैं, तो सबसे अच्छा आप अनुकूलन का मौका चूक जाते हैं, और सबसे खराब स्थिति में आप रूपांतरण कम कर देते हैं।

सौभाग्य से, इसे रोकने का एक तरीका है। ए/ए परीक्षण क्या है और इसे कैसे संचालित करें - लेख पढ़ें।

गलत सकारात्मक परिणाम

मान लीजिए कि आप बटन और शीर्षक संयोजनों का मूल्यांकन कर रहे हैं। जब विश्वसनीयता 99% तक पहुंच जाए, तो निष्कर्ष निकालें और उन्हें व्यवहार में लागू करें।

कई व्यावसायिक चक्रों के बाद, आप देखते हैं: अद्यतन डिज़ाइन अपेक्षित लाभ नहीं लाता है। लेकिन आपने परीक्षण किया, इसमें समय और संसाधन लगाए!

यह एक गलत सकारात्मक परिणाम है, जिसे "टाइप 1 सांख्यिकीय त्रुटि" और "सच्ची शून्य परिकल्पना को गलत तरीके से खारिज करना" के रूप में भी जाना जाता है। यह जितना आप सोचते हैं उससे कहीं अधिक बार होता है - लगभग 80% मामलों में।

ऐसा क्यों हो रहा है?

उपकरण प्रभाव

प्रयोग की शुरुआत में, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि उपकरण कॉन्फ़िगरेशन सही है और यह अपेक्षा के अनुरूप काम करता है। अन्यथा, आपको ये मिलने का जोखिम है:

• ग़लत संकेतक. बस एक गलती आपके ए/बी परीक्षण डेटा को ख़राब कर सकती है। कम से कम, क्रॉस-चेकिंग के लिए Google Analytics के साथ एकीकृत करें।
• ग़लत लैंडिंग पृष्ठ प्रदर्शन. सुनिश्चित करें कि लैंडिंग पृष्ठ सभी उपकरणों और ब्राउज़रों पर सही दिखें, और आगंतुकों को झिलमिलाहट प्रभाव का सामना न करना पड़े।
• उसी समस्या का कारण बनता है.समयपूर्व परीक्षण समाप्ति

. कभी-कभी सॉफ़्टवेयर "विजेता" की घोषणा बहुत पहले कर देता है - जब नमूना आकार या प्रतिनिधित्व अपर्याप्त होता है। याद रखें, सिर्फ इसलिए कि आप सांख्यिकीय महत्व तक पहुँच गए हैं इसका मतलब यह नहीं है कि परीक्षण बंद करने का समय आ गया है। यह जितना लंबा होगा, परिणाम उतने ही सटीक होंगे।

अपनी आँखें खुली रखें: इनमें से कोई भी संकेत गलत निष्कर्ष पर ले जाता है। प्रत्येक लक्ष्य और मीट्रिक को ट्रैक करें। यदि कोई संकेतक पंजीकृत नहीं होता है (उदाहरण के लिए, कार्ट में कोई आइटम जोड़ना), तो परीक्षण रोकें, समस्या ठीक करें और फिर से शुरू करें।

ए/ए बनाम ए/बी

ए/बी परीक्षण ट्रैफ़िक को एक नियंत्रण संस्करण और विविधता की ओर ले जाता है और दिखाता है कि कौन सा बेहतर काम करता है।

ए/ए - एक ही चीज़, केवल दो समान पृष्ठों के लिए। लक्ष्य यह है कि उनके प्रदर्शन में कोई अंतर न हो। केवल 20% प्रयोग ही विश्वसनीय परिणाम देते हैं। सांख्यिकीय महत्व और एक बड़ा प्रतिनिधि नमूना पर्याप्त नहीं है। इसीलिए पेशेवर इस तकनीक का उपयोग करते हैंको

जैसा कि आप देख सकते हैं, ये प्रकार एक दूसरे के पूरक हैं।

यदि प्रयोग के अंत में दोनों पृष्ठों की रूपांतरण दरें समान हैं, तो आप ए/बी परीक्षण चला सकते हैं। व्यवहार में, चीज़ें हमेशा सुचारू रूप से नहीं चलतीं।

उदाहरण 1. कोई पेज अपने क्लोन को कैसे मात दे सकता है

यह वह लैंडिंग पृष्ठ है जिसका कॉपीहैकर्स टीम ने नवंबर 2012 में परीक्षण किया था:

6 दिनों के बाद, परीक्षण प्रणाली ने 95% के आत्मविश्वास स्तर पर "जीतने" विकल्प को चिह्नित किया। सटीकता के लिए, प्रयोग को एक दिन बढ़ा दिया गया - और 99.6% सटीकता हासिल की गई:

क्या पेज ठीक उसी पेज से 24% अधिक प्रभावी है? परिणाम गलत सकारात्मक है. अगले 3 दिनों के बाद मतभेद गायब हो गए:

निष्कर्ष: परीक्षण ने विजेता की गणना बहुत पहले ही कर ली थी।

उदाहरण 2. कुछ न करें और रूपांतरण 300% तक कैसे बढ़ाएं

हम क्या देखते हैं:

• 9% - पत्र खोलने की दर में वृद्धि;
• लिंक पर क्लिक की संख्या में 300% की वृद्धि हुई;
• मेलिंग सूची से सदस्यता समाप्त करने की दर में 51% की गिरावट आई।

और सब कुछ ठीक होगा, लेकिन यह एक ए/ए परीक्षण है! एक-दूसरे से प्रतिस्पर्धा करने वाली सामग्री बिल्कुल समान है।

क्या ए/ए परीक्षण करना उचित है?

प्रसिद्ध विशेषज्ञ नील पटेल ने राजस्व में वृद्धि के बिना रूपांतरण में बड़े उछाल देखे हैं। वह पहले सॉफ़्टवेयर का परीक्षण करने की सलाह देते हैं, ताकि बाद में ग़लत निर्णयों के परिणामों से न जूझना पड़े।

कन्वर्जनएक्सएल एजेंसी के संस्थापक पिप ले के अनुसार, परीक्षण स्वयं समय की बर्बादी है।

किस पर विश्वास करें? एक ओर, सटीकता सर्वोपरि है, और ए/ए विधि इसे सुनिश्चित करने का तरीका है। दूसरी ओर, परीक्षण के साथ-साथ इसकी तैयारी पर संसाधनों की बर्बादी होती है।

उपयोगकर्ता अनुभव विशेषज्ञ क्रेग सुलिवन का मानना ​​है कि प्रति माह 40 परीक्षण कर्मचारियों के लिए एक उच्च कार्यभार है। केवल टूल का परीक्षण करने में 2-4 सप्ताह लगाने की तुलना में QA पर आधा दिन बिताना बेहतर है।

समस्या #1. ए/ए परीक्षणों में समय और ट्रैफ़िक लगता है जिसे आप साइट विज़िटरों के व्यवहार का अध्ययन करने में खर्च कर सकते हैं।

समस्या #2. गलत परिणामों से बचने के लिए ए/बी और ए/ए दोनों को सावधानीपूर्वक व्यवस्थित और मॉनिटर करने की आवश्यकता है। जैसा कि Copyhackers के उदाहरण में है।

यह आपको तय करना है कि निर्णय लेते समय समय बर्बाद करना है या सॉफ़्टवेयर की विश्वसनीयता को जोखिम में डालना है।

एक संभावित रूप से कम खर्चीला विकल्प है - ए/ए/बी।

ए/ए/बी बनाम ए/ए

पारंपरिक ए/ए परीक्षण आपको आपके आगंतुकों के बारे में कुछ नहीं बताता है। लेकिन यदि आप प्रक्रिया में कोई अन्य विकल्प जोड़ते हैं, तो यह अलग बात है।

ए/ए = 2 समान पृष्ठ प्रतिस्पर्धा करते हैं।

ए/ए/बी = ए/ए परीक्षण + एक अतिरिक्त भिन्नता।

आप समझ जाएंगे कि उपकरण भरोसे के लायक है या नहीं। यदि हाँ, तो उसके संकेतों के अनुसार सर्वोत्तम संस्करण चुनें। यदि नहीं, तो उनका उपयोग नहीं किया जाना चाहिए।

हां, सांख्यिकीय महत्व तक पहुंचने में अधिक समय लगता है। लेकिन आप सॉफ़्टवेयर का मूल्यांकन भी करते हैं, और यदि यह इसकी विश्वसनीयता की पुष्टि करता है, तो आगंतुकों का व्यवहार।

निष्कर्ष

क्या ए/ए परीक्षण के लाभ इसके नुकसानों से अधिक हैं? कोई स्पष्ट उत्तर नहीं है. मासिक परीक्षण आयोजित करना अनावश्यक है। पर्याप्त - नए सॉफ़्टवेयर (परीक्षण आयोजित करने के लिए सेवा) का उपयोग करते समय। जिन लोगों के पास वास्तव में समय की कमी है, उनके लिए एक समझौता विकल्प है - ए/ए/बी परीक्षण।

यदि आप आज त्रुटियों को दूर कर देंगे तो आपको भविष्य में अधिक सटीक परिणाम मिलेंगे।

आपके लिए उच्च रूपांतरण!