A/B тестийг хуваах тест гэж нэрлэдэг бөгөөд энэ нь вэбсайтдаа хэмжигдэхүйц (болон шинжлэх ухааны үндэслэлтэй) сайжруулалтыг бий болгох хамгийн үр дүнтэй аргуудын нэг юм. Практикт энэ нь иймэрхүү харагдаж байна: агуулгын хоёр хувилбарыг боловсруулдаг - жишээлбэл, буух хуудасны хувьд - ижил хэмжээтэй үзэгчдэд аль нь илүү сайн ажиллаж байгааг харахын тулд ийм хоёр хуудсыг нэгэн зэрэг эхлүүлдэг. Зохих ёсоор хийгдсэн энэхүү тест нь хөрвүүлэлтийг нэмэгдүүлэхэд ямар өөрчлөлтүүд туслахыг харуулдаг.

A/B тестийг хэрхэн эхлүүлэх, амжилттай явуулах талаар олон хүн асуулт асууж байна. Энд хамгийн алдартай асуултууд, тэдгээрийн хариултууд байна.

1. A/B тест нь хэзээ сайн/муу санаа вэ?

Ихэнх тохиолдолд эдгээр туршилтууд амжилтгүй болдог, учир нь тэдний ард тодорхой зорилго байхгүй тул та юу туршиж байгаагаа мэдэх хэрэгтэй. Жишээлбэл, онолыг шалгахын тулд иймэрхүү тест ашиглана уу: Энэ зураг нь буух хуудсанд нэмбэл хөрвүүлэлтийг нэмэгдүүлэхэд туслах уу? Хүмүүс цэнхэр товчлуур эсвэл улаан товчлуурыг дарах магадлал өндөр байна уу? Хэрэв та санал нь хязгаарлагдмал хугацаатай гэдгийг онцлон гарчгийг өөрчилвөл яах вэ? Эдгээр бүх өөрчлөлтийн үр нөлөөг хэмжих боломжтой.

Зорилго нь хэтэрхий тодорхойгүй, тухайлбал, олон ялгаатай хоёр загварыг турших гэх мэт A/B тестийг явуулахад хүмүүс маш их асуудалтай байдаг. Энэ нь тодорхой ялагч тодрох хүртэл удаан үргэлжлэх бөгөөд энэ тохиолдолд буруу дүгнэлт гарч болох бөгөөд хөрвүүлэлтийн өсөлтөд юу нөлөөлсөн талаар тодорхойгүй байдал үүсэх болно.

2. A/B тестэнд хэдэн хувилбар байх ёстой вэ?

Та гэрийн даалгавраа хийж, дөрвөн гайхалтай буух хуудасны дизайны санаатай боллоо гэж бодъё. Мэдээжийн хэрэг, би бүх дөрвөн сонголтыг нэг дор эхлүүлж, ялагчийг тодруулахыг хүсч байна, гэхдээ ийм нэгэн зэрэг хөөргөх нь A/B тест гэж үзэх боломжгүй болсон. Сонголт бүрийн хэд хэдэн хүчин зүйл нь үр дүнгийн тунгалаг усыг шаварлаг болгож болно. Зөв A/B сорилын гоо үзэсгэлэн нь үр дүн нь найдвартай бөгөөд тодорхой байдаг.

3. Тэг таамаглал гэж юу вэ?

Тэг таамаглал нь үр дүнгийн зөрүү нь түүврийн алдаа эсвэл стандарт өөрчлөлтөөс үүдэлтэй гэсэн таамаглал юм. Зоос шидэх талаар бод. Хэдийгээр түүний толгой дээр буух магадлал 50/50 байдаг ч практикт заримдаа боломжоос хамааран 51/49 эсвэл өөр харьцаатай байдаг. Гэсэн хэдий ч та зоосыг эргүүлэх тусам 50/50 үр дүнд ойртох болно.

Статистикийн хувьд тэг таамаглалыг эсэргүүцэх замаар санаа зөв эсвэл буруу гэдгийг нотлодог. Манай тохиолдолд энэ таамаглалыг эсэргүүцэх нь санамсаргүй үр дүнг оруулахгүйн тулд хангалттай удаан хугацаанд туршилт хийх явдал юм. Үүнийг мөн статистикийн ач холбогдлыг олж авах гэж нэрлэдэг.

4. Сайн A/B тестийн үр дүнд хэдэн хуудас зочлох шаардлагатай вэ?

A/B тестийн үр дүнг шалгахын өмнө та энэ нь статистикийн ач холбогдолтой буюу үр дүн нь зөв гэдэгт 95 хувь буюу түүнээс дээш итгэлтэй байж болох тодорхой цэгт хүрсэн эсэхийг шалгах хэрэгтэй.

Сайн мэдээ гэвэл олон туршилтын хэрэгслүүдэд туршилтын үр дүнг тайлбарлахад бэлэн болсон үед танд мэдэгдэхийн тулд статистикийн ач холбогдлын тоолуур суулгасан байдаг. Хэрэв танд байхгүй бол статистикийн ач холбогдлыг тооцоолохдоо олон тооны үнэгүй тооны машин, хэрэгслүүдийн аль нэгийг ашиглаж болно.

5. Олон хувьсагч тест гэж юу вэ, энэ нь A/B тестээс юугаараа ялгаатай вэ?

A/B тестийг ихэвчлэн тодорхой зорилгод хүрэхийн тулд дахин төлөвлөлтийн үр дүнтэй шийдлийг тодорхойлоход ашигладаг (хөрвүүлэлтийг нэмэгдүүлэх гэх мэт). Олон талт туршилтыг ихэвчлэн удаан хугацааны туршид жижиг өөрчлөлтүүдийг шалгахад ашигладаг. Энэ нь вэбсайтын олон элементүүдийг хамардаг бөгөөд эдгээр элементүүдийн боломжит бүх хослолыг тасралтгүй оновчтой болгохын тулд шалгадаг. HubSpot-ийн мэргэжилтэн Кори Эридон нэг эсвэл өөр тестийг ашиглах ялгааг тайлбарлав:

"Хэрэв та хурдан, утга учиртай үр дүнг хүсч байвал A/B тест нь маш сайн арга юм. Хуудаснаас хуудас руу шилжих өөрчлөлтүүд тодорхой харагдаж байгаа тул аль хуудас илүү сайн ажиллаж байгааг хэлэхэд хялбар байх болно. Хэрэв таны сайтын ачаалал бага байгаа бол энэ нь бас зөв сонголт юм.

Гэхдээ олон талт туршилтын үр дүнд зөв үр дүнд хүрэхийн тулд танд маш их ачаалалтай сайт хэрэгтэй, учир нь ийм туршилтанд хэд хэдэн өөр өөр өөрчлөх элементүүдийг шалгадаг.

Хэрэв танд олон хэмжээст туршилт хийхэд хангалттай ачаалал байгаа бол (хэдийгээр та A/B тестийг ашиглан шинэ загвар, загваруудыг туршиж үзэх боломжтой хэвээр байгаа бол) хуудсанд бага зэрэг өөрчлөлт оруулах, зарим элементүүдтэй хэрхэн харьцаж байгааг ойлгохын тулд үүнийг хийх нь дээр. бие биенээ, одоо байгаа дизайныг аажмаар сайжруулах."

6. A/B тест нь SEO-д сөргөөр нөлөөлдөг нь үнэн үү?

A/B тестүүд нь давхардсан контент гэж ангилж болох тул хайлтын систем дэх сайтын зэрэглэлийг бууруулдаг гэсэн домог байдаг (хайлтын системүүд нь тийм ч таатай хариу өгдөггүй). Гэсэн хэдий ч энэ нь огт тийм биш юм - туршилтын зөв хандлагаар. Үнэн хэрэгтээ Google-ийн Матт Каттс сайтынхаа үйл ажиллагааг сайжруулахын тулд хуваах тест хийхийг зөвлөж байна. Website Optimizer нь мөн энэ домгийг сайн үгүйсгэдэг.

Хэрэв та өөр гэдэгт итгэлтэй байгаа бол хуудасны хувилбаруудын аль нэгэнд noindex шошго нэмж болно. Ийм шошгыг хэрхэн нэмэх талаар дэлгэрэнгүй зааврыг уншина уу.

Ерөнхий редакторын тэмдэглэл. Google саяхан Google хайлтын үр дүнд таны сайтын зэрэглэлд сөргөөр нөлөөлөх A/B тестийг хэрхэн урьдчилан сэргийлэх талаар нийтэлсэн.

7. Би хуваах тестийн үр дүнг хэрхэн, хэзээ тайлбарлах вэ?

Туршилт эхэлнэ. Өгөгдөл хуримтлагдаж эхэлдэг. Мөн та ялагч нь хэн болохыг мэдэхийг хүсч байна. Гэхдээ эхний үе шатууд нь шинжилгээний үр дүнг тайлбарлахад тохиромжтой цаг биш юм. Таны тест статистикийн ач холбогдолтой болтол хүлээгээд (4-р алхамыг үзнэ үү) дараа нь анхны таамаглал руугаа буцна уу. Туршилт таны таамаглалыг баттай баталж чадсан уу? Хэрэв тийм бол та зарим дүгнэлтийг хийж болно. Туршилтанд дүн шинжилгээ хийхдээ түүний үр дүнг тодорхой өөрчлөлттэй холбон тайлбарлах гэж бүү яар. Өөрчлөлт ба үр дүн хоёрын хооронд тодорхой уялдаа холбоо байгаа бөгөөд төөрөгдүүлэх хүчин зүйл байхгүй эсэхийг шалгаарай.

8. Хэдэн солигдох элементийг турших ёстой вэ?

Танд итгэл үнэмшилтэй үр дүнтэй тест хэрэгтэй, та үүнд цаг заваа зарцуулдаг тул эцэст нь тодорхой хариулт авахыг хүсч магадгүй юм. Хэд хэдэн өөрчлөлтийг нэгэн зэрэг туршихтай холбоотой асуудал бол аль нь хамгийн ашигтай байсныг нарийн тодорхойлох боломжгүй юм. Өөрөөр хэлбэл, аль хуудас илүү сайн ажиллаж байгааг та мэдээж хэлж чадна, гэхдээ хэрэв та хуудас бүр дээр 3 эсвэл 4 өөр элементийг туршиж үзвэл аль элемент нь хуудсыг гэмтээж байгааг та мэдэхгүй бөгөөд танд хэрэгтэй элементүүдийг нэвтрүүлэх боломжгүй болно. бусад хуудсууд. Бидний зөвлөгөө: Хуудасны хамгийн үр дүнтэй хувилбарт аажим аажмаар хүрэхийн тулд хэд хэдэн үндсэн тестийг ажиллуулж, нэг удаад нэг өөрчлөлт хий.

9. Би юуг шалгах ёстой вэ?

• Үйлдэлд уриалж байна.Энэ нэг элементийг хараад ч гэсэн та хэд хэдэн өөр зүйлийг туршиж үзэх боломжтой. Үйлдэлд уриалах ямар онцлог шинж чанарыг шалгахыг хүсч байгаагаа ойлгоорой. Та дуудлагын текстийг өөрөө шалгаж болно: энэ нь түүнийг үзсэн хүнийг юу хийхэд түлхэх вэ? Та байршлыг шалгаж болно: хуудасны хаана дуудлага хийх нь дээр вэ? Та мөн хэлбэр, хэв маягийг шалгаж болно: энэ нь ямар харагддаг вэ?
• Гарчиг.Энэ нь ихэвчлэн зочин таны сайт дээр уншдаг хамгийн эхний зүйл байдаг тул энд үзүүлэх нөлөөлөл нь ихээхэн ач холбогдолтой юм. A/B тестэндээ гарчгийн өөр хэв маягийг туршиж үзээрэй. Гарчиг тус бүрийн ялгаа тодорхой байгаа бөгөөд энэ нь зүгээр л нэг зүйлийг ухаалгаар давтсан зүйл биш гэдгийг анхаараарай. Өөрчлөлтөд яг юу нөлөөлснийг мэдэхийн тулд энэ нь зайлшгүй шаардлагатай.
• Зураг.Аль нь илүү үр дүнтэй вэ? Энэ нь таны бүтээгдэхүүнийг хэрэглэж буй хүний ​​зураг уу эсвэл өөрөө бүтээгдэхүүн үү? Өөр өөр зурагтай хуудасны өөр хувилбаруудыг туршиж үзээд гүйцэтгэлийн ялгаа байгаа эсэхийг шалгаарай.
• Текстийн урт.Үүнийг товчилбол мессежийг илүү ойлгомжтой болгоход тустай юу? Эсвэл та эсрэгээрээ саналын мөн чанарыг тайлбарлахын тулд илүү текст хэрэгтэй юу? Үндсэн хуулбарын янз бүрийн хувилбаруудыг туршиж үзсэнээр уншигч хөрвүүлэхээсээ өмнө хэр их тодруулга хийх шаардлагатайг тодорхойлж чадна. Энэ тестийг ажиллуулахын тулд ойролцоогоор ижил агуулгатай текстийг зөвхөн эзлэхүүнийг нь өөрчлөхийг хичээгээрэй.

10. A/B тестийг ашиглан вэб хуудаснаас өөр зүйлийг шалгах боломжтой юу?

Мэдээжийн хэрэг! Олон зах зээлдүүлэгчид буух хуудас, вэб хуудаснаас гадна имэйлийн хайрцаг, PPC (товшилтоор төлөх) кампанит ажил, үйлдэл хийх дуудлагад зориулж A/B тестийг ашигладаг.

• И-мэйл.Энд туршиж буй өөрчлөгдөж буй элементүүд нь захидлын сэдэв, хувийн тохиргооны техник, илгээгчийн нэр байж болно.
• PPC кампанит ажил.Эдгээр кампанит ажлын үеэр та гарчиг, үндсэн текст, холбоосын текст болон түлхүүр үгсэд A/B тестийг ашиглаж болно.
• Үйлдэлд уриалах.Энд та дуудлагын текст, түүний хэлбэр, өнгөт дизайн, хуудасны байршлыг туршиж үзэх боломжтой.

11. Би ижил төстэй компаниудаас A/B тестийн жишээг хэрхэн олох вэ?

A/B тестийн жишээ, үр дүнг агуулсан хэд хэдэн сайтууд байдаг. Зарим нь компаний төрлөөр хайлт хийх боломжийг олгодог бөгөөд ихэнх нь тухайн компани туршилтын үр дүнг хэрхэн тайлбарласан талаар дэлгэрэнгүй мэдээлэл өгдөг. Хэрэв та дөнгөж A/B тест хийж эхэлж байгаа бол танай компани юуг шалгах шаардлагатай талаар ойлголттой болохын тулд эдгээр сайтуудын заримыг унших нь танд тустай байх болно.

• WhatTestWon.com.Энэ сайт дээр хэд хэдэн жишээ байдаг бөгөөд та шалгалтаа өгөх боломжтой жил бүрийн уралдаанууд байдаг.
• Визуал вэб сайт оновчтой болгох A/B тестийн програм хангамжийг санал болгодог. Компанийн блогт та суралцах боломжтой зарим жишээ бий.
• ABTests.com.Энэ сайт шинэчлэгдэхээ больсон ч A/B тестийн сайн архив бий.

12. Үр дүнд нь итгэхгүй байвал яах ёстой вэ?

Хэрэв та үр дүнд үнэхээр итгэхгүй байгаа бөгөөд шалгалтын хүчинтэй холбоотой ямар нэг алдаа, бэрхшээлийг үгүйсгэсэн бол хамгийн сайн хийх зүйл бол ижил тестийг дахин хийх явдал юм. Үүнийг бүрэн тусдаа тест гэж үзэж, үр дүнг давтаж чадах эсэхийг шалгаарай. Хэрэв энэ нь дахин дахин давтагдвал түүнд итгэж болно.

13. Та A/B тестийг хэр олон удаа хийх ёстой вэ?

Таны сайт дээр ямар нэг зүйлийг туршиж үзэх боломж үргэлж байдаг. Туршилт бүр нь тодорхой зорилготой бөгөөд таны зочдод болон компанид илүү ашигтай сайтыг бий болгодог эсэхийг шалгаарай. Хэрэв та маш олон туршилт хийж, хамгийн бага нөлөө үзүүлж, цөөн ялалт байгуулвал туршилтын стратегиа дахин бодож үзээрэй.

14. Вэбсайт дээрээ A/B тестийг эхлүүлэхэд юу хэрэгтэй вэ?

A/B тестийг ажиллуулах хамгийн сайн арга бол тусгай програм хангамжийг ашиглах явдал юм: жишээлбэл, Visual Website Optimizer, HubSpot, Unbounce. Хэрэв та кодтой бага зэрэг эргэлзэхгүй байвал Google-д Google Analytics-д Content Experiments хэмээх үнэгүй хэрэгсэл бий. Энэ нь уламжлалт A/B тестээс арай өөр боловч хэрэв та техникийн хувьд ахисан бол оролдоод үзэх нь зүйтэй.

15. Түүврийн хэмжээнээс бусад хүчин төгөлдөр байдлын ямар бэрхшээлүүд байдаг вэ?

Өнгөрсөн жил MECLABS хүчин төгөлдөр байдлыг шалгахын тулд заналхийллийн цуглуулгыг эмхэтгэсэн. Энд доктор Флинт МакГлафлин туршилтын алдаа болон шалгалтын явцад гарах эрсдэлийг хэрхэн бууруулах талаар авч үзнэ. Бид бүрэн текстийг уншихыг зөвлөж байна, гэхдээ бид жагсаалтаас хэд хэдэн алдаа өгөх болно:

• Гадаад ертөнцөд ямар нэг зүйл болж байгаа нь туршилтын үр дүнд сөрөг талыг бий болгож байна.
• Туршилтын програм хангамжийн алдаа нь үр дүнг алдагдуулж байна.

16. Сайтын үндсэн хуудасны A/B тест хийх шаардлагатай юу?

Хүчин төгөлдөр нүүр хуудасны тестийг боловсруулах ажил нь маш хэцүү байж болно. Энгийн зочдоос эхлээд боломжит үйлчлүүлэгч, жинхэнэ худалдан авагч хүртэл хүн бүр ирдэг тул энэ хуудасны урсгал маш их хувьсах болно. Нэмж дурдахад, нүүр хуудас нь ихэвчлэн асар их хэмжээний агуулгыг агуулдаг тул зочдод юу нөлөөлж, үйлдэл хийхгүй байгааг нэг тестээр тодорхойлоход хэцүү байдаг.

Эцэст нь хэлэхэд, таны нүүр хуудсанд олон төрлийн зочин ирж байгаа тул тест болон хуудасны тусгай зорилгыг тодорхойлоход бэрхшээлтэй байж болно. Та хөрвүүлэлтийг шалгах зорилготой байж болох ч хэрэв хуудасны туршилтын хувилбарт боломжит үйлчлүүлэгчдээс илүү бодит хэрэглэгчид зочилдог бол таны энэ бүлгийн зорилго өөрчлөгдөж магадгүй.

Хэрэв та нүүр хуудсаа туршиж үзэхийг хүсч байвал үйлдэл хийх дуудлагыг туршиж үзээрэй.

17. Хэрэв надад хуудасны үндсэн хувилбар байхгүй бол яах вэ?

Хяналтын хувилбар нь вэб хуудасны одоо байгаа хувилбар бөгөөд та ихэвчлэн шинэ хувилбаруудыг эсэргүүцдэг. Та мөн өмнө нь байгаагүй хуудасны хоёр хувилбарыг туршиж үзэхийг хүсч болно. Мөн энэ нь нэлээд хэвийн зүйл юм. Зүгээр л нэгийг нь удирдлага гэж дууд. Одоо байгаа хуудастай хамгийн төстэй дизайныг сонгохыг хичээ, нөгөөг нь сонголт болгон ашиглаарай.

18. Яагаад A/B тестийн үр дүн үргэлж 50/50 байдаггүй вэ?

Заримдаа A/B тест хийхдээ хуудсуудын өөр хувилбаруудад ижил урсгал байхгүй байгааг анзаарч магадгүй юм. Энэ нь шалгалтанд ямар нэг буруу зүйл байна гэсэн үг биш, зүгээр л санамсаргүй өөрчлөлтүүд тохиолдлоор гарч ирдэг. Зоос эргүүлэх талаар бод. Толгой ба сүүлний магадлал 50/50 байдаг ч заримдаа сүүл нь 3 удаа дараалан гарч ирдэг. Гэсэн хэдий ч таны хуудас руу орох ачаалал их байх тусам туршилтын үр дүн 50/50-д ойртох ёстой.

“Юуг ч энгийн зүйл гэж бүү ав. Зөвхөн практик үр дүнд суурилсан шийдвэр, өөрөөр хэлбэл туршилтын үр дүн. Юуг ч, юуг ч шалгах ёстой. Би үүнийг байнга хийдэг." (c) Гэри Хелберт.

Үүн дээр би зар сурталчилгааны хаантай (өөрөөр хэлбэл манай үеийн хамгийн алдартай хуулбар зохиогч) бүрэн санал нийлж байна.

A/B тест нь зөв шийдвэр гаргахад яг хэрэгтэй зүйл бөгөөд зөвхөн өөрийн мэдрэмж дээр суурилдаггүй. Энэ нь юу вэ, үүнийг хэрхэн хийх талаар бид энэ нийтлэлд хэлэлцэх болно.

Алсын зай

Стандартын хувьд A/B тест нь англи хэлнээс гаралтай. Хаана үүнийг хуваах тест эсвэл хуваах тест гэж нэрлэдэг. Гэхдээ хамгийн сонирхолтой нь орчуулга юм.

A/B тест(эсвэл хуваах тест) нь нэг бүлэг элементүүдийг өөр өөр өгөгдөл бүхий өөр бүлэг элементүүдтэй харьцуулах маркетингийн аргуудын нэг юм.

Үйл ажиллагааны зорилго нь аль бүлгийн элементүүдийн хөрвүүлэлтийн түвшин эсвэл үзүүлэлтүүд илүү өндөр болохыг олж мэдэх явдал юм.

Өөрөөр хэлбэл, бүх зүйл маш энгийн. Та зар сурталчилгааны бүтээгдэхүүний 2 өөр хувилбарыг (тэдгээр нь таны үйлчилгээг борлуулж буй имэйлүүд байх болтугай) үүсгэдэг бөгөөд эдгээр захидлын төгсгөлд та өөр хувилбарыг гаргадаг.

Мөн аль үсгийн хөрвүүлэлт өндөр байсныг л тоол. Энэ бол A/B тестийн мөн чанар юм.

Блокуудын өөрчлөгдсөн зохион байгуулалт нь үр дүнд хэрхэн нөлөөлж байгааг тодорхойлох сайтын түвшинд тодорхой жишээ энд байна. Тухайлбал, загварын хүрээ дээд цэгтээ хүрсэн.

A/B тест

Гэхдээ хэрэв та жишээ нь гарчиг нь өөрчлөгдсөн 2 хуудас, янз бүрийн хэлбэр, хэмжээтэй үйлдэлд уриалах товчлууруудыг туршиж байгаа бол энэ нь зүгээр л A/B тест биш, олон талт тест эсвэл A/ юм. B/N-туршилт.

Тэгвэл яагаад одоо энэ шалгалтын талаар их ярих болов? Энэ нь маш энгийн. Маркетерууд туршилт гэх мэт янз бүрийн заль мэхийг ашиглан мэдлэгээ харуулах дуртай.

Компанийн эзэд шидэт эм олохыг мөрөөддөг бөгөөд хуваах туршилт нь тэдний сурталчилгааны материалд (ялангуяа үед) зүгээр л эм гэж итгэдэг.

Энэ шалгалт танд юу хэлэх вэ?

Үнэн хэрэгтээ бүх зүйл тийм ч муу биш бөгөөд сайтыг хуваах туршилт нь компаниудад ашиг тусаа өгдөг бөгөөд нөхцөл байдлыг богино хугацаанд өөрчлөх боломжтой, тухайлбал:

1. . Хамгийн энгийн бөгөөд нэгэн зэрэг аливаа эзэмшигчийн, ялангуяа вэбсайтуудад хамгийн их хүсэх үзүүлэлт.
2. Зан үйлийн хүчин зүйлсийг өөрчлөх. Хамгийн тод биш, гэхдээ дахин борлуулалтын өсөлтөд нөлөөлж буй хүчин зүйл.
3. Дундаж шалгалтын өсөлт. Энэ нь янз бүрийн төрлийн үйлдэл хийх уриалга эсвэл сайтуудын жишээн дээр "тэд энэ бүтээгдэхүүнийг худалдаж авдаг" гэсэн танил блокуудыг нэмж оруулсан болно.

Товчхондоо, энэ бүхэн борлуулалтыг нэмэгдүүлэхтэй холбоотой. Мөн энэ нь таны анхаарлыг татах нь гарцаагүй.

Гэхдээ нэг "ГЭХДЭЭ" байдаг. Магадгүй энэ үе шатанд та үүнийг хэрэггүй гэдгийг ойлгох болно.

Энэ "ГЭХДЭЭ" нь нэг элементийг орлуулах замаар тэсрэх борлуулалт хийх нь маш ховор гэдгийг харуулж байна.

Ойролцоогоор 1000-д 1 байна. Жижиг хэсгүүдийг сольж байгаа тул бие биенээсээ эрс ялгаатай байх нь ховор.

Хэрэв таны хувьд энэ нь далайд дусал байгаа бол илүү чухал бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд анхаарлаа төвлөрүүлэх нь дээр.

Нэмж дурдахад, та тогтсон траффикгүй, интернетэд сурталчилгаа хийх янз бүрийн суваг, аргуудыг туршиж үзэхийн зэрэгцээ туршилтыг эхлүүлэх шаардлагагүй болно.

Шалгуур үзүүлэлтүүд нь буруу байх болно, учир нь замын хөдөлгөөн нэг төрлийн биш, мөн та бүхний мэдэж байгаагаар өөр өөр хүмүүс өөр өөр үйлдэл хийдэг.

Хэрэв танд A/B тест хийх туршлага байхгүй бол (өөрөөр бол та энд байхгүй байсан бол) эхлээд тохиолдлуудыг уншихыг зөвлөж байна.

Ялангуяа RuNet дээр хөрвүүлэлт / зан үйлийн өөрчлөлт нэмэгдсэн хүмүүсийн тохиолдлуудад анхаарлаа хандуулаарай. Ингэснээр та юу шалгах нь илүү дээр болохыг ойлгох болно.

Эсвэл та өөр замаар явж болно. Сайт дээр туршиж үзэх зүйлсийнхээ урьдчилсан жагсаалт (төлөвлөгөө) гарга.

Үүнийг таны таамаглал, фокус бүлгийн санал хүсэлт (хамгийн муу тохиолдол) эсвэл өгөгдөл дээр үндэслэн хийх ёстой. Энэ нь таныг хажуу тийш нь шидэхгүйн тулд юм.

Чухал.Олон хувьсах чадварыг мартаж, нэг удаад зөвхөн нэг тест хий. Бидний туршлагаас харахад хамгийн сайн ажилладаг хослол бол 1 тест = 1 өөрчлөлт юм.

Үгүй бол үр дүн нь юу болсныг та ойлгохгүй байх болно. Нэг өөрчлөлт +0.5, өөр нэг өөрчлөлт нь хөрвүүлэлтэд -0.5 өгөхөд илүү сонирхолтой байх болно.

Үр дүн нь 0 бөгөөд эерэг нөлөөллийн элементийг үл тоомсорлодог. Тиймээс энэ алдааг бүү хий.

Чухал.Тодорхой бус онолыг март. Цувралаас "Бид сайт дээрх ямар нэг зүйлийг өөрчлөх, илүү их борлуулалттай болгох хэрэгтэй."

Туршилтын ердийн онол бол нэг хуудсан дээр товчлуур нь улаан, нөгөө талд нь цэнхэр өнгөтэй байна.

Нэг хуудсанд үнэ байгаа, нөгөө хуудсанд үнэ байхгүй. Зөвхөн дараа нь та үр дүндээ итгэлтэй байх болно. Тодорхой шалгуур = тодорхой үр дүн.

Чухал. Маш богино хугацаанд олж авсан үр дүн = муу үр дүн.

Ялангуяа богино хугацаанд таны сайтад ердөө 20 хүн зочилсон бол.

Тиймээс, та сайтыг турших гэж яарахаасаа өмнө өдөрт хэдэн хүн зочилдог, туршилт хэдэн өдөр үргэлжлэх ёстойг ойлгох хэрэгтэй.

Туршилтын цаг тооцоолуур

Таныг уйдахгүйн тулд би сайтыг турших хамгийн оновчтой хугацааг тооцоолоход туслах тооны машин олсон - vwo.com/ab-split-test-duration/

Тооцоологч

Энэ нь англи хэл дээр байгаа тул би танд бөглөх шаардлагатай мөрүүдийг орчуулж, хөрвүүлэв.

1. Таны хуудасны одоогийн хөрвүүлэх хувь. Хэрхэн тоолох вэ, эндээс уншина уу -.
2. Одоо байгаа хөрвүүлэлтийг нэмэгдүүлэхийг хүссэн хувь.
3. Шаардлагатай тооны хослолууд. Жишээлбэл, та сайтын аль гарчиг илүү сайн хөрвүүлдэг болохыг олж мэдэхийг хүсч байвал энэ нь нэг хослол юм.

   Хэрэв та гарчгийг өөрчлөхийг хүсч байгаа боловч текст болон хэмжээг нь өөрчлөхийг хүсч байвал эдгээр нь хоёр хослол болно.

4. Таны вэбсайтад өдөрт зочдын тоо (мэдээжийн дундаж).
5. Туршилтанд оролцох зочдын тоо.

Тиймээс, энэ нь тэсрэх борлуулалтын өсөлтөд хамааралгүй болох a/b тестийн цэцэрлэгт байгаа өөр нэг чулуу юм.

БИД 29,000 ГАРУЙ ХҮН БОЛСОН.
АСААХ

Үүнийг яаж хийх вэ?

Одоо би бүх зүйлийг хэрхэн зөв хийхийг танд хэлэх болно. Захидлын толгой хэсэг, үйлдэл хийх товчлуур, үнийн бэлэн байдал, энэ бүгдийг гараар эсвэл тусгай үйлчилгээг ашиглан хийж болно.

Тэр даруйд, хайрын тухай урт мэдэгдэлгүйгээр үүнийг гараар хийхийг хориглоно, учир нь энэ нь маш их цаг хугацаа шаардах болно.

Хэрэв танд маш их цаг байгаа бол нийтлэлээс дурын сувгийг хэрэгжүүлэх нь танд илүү сайн бөгөөд илүү ашигтай байх болно.

AB тест нь интернет төслүүдэд анхдагчаар байх ёстой ашигтай зүйл юм. Үүнийг яаж хийх вэ, үүнд юу хэрэгтэй вэ?

Өнөөдөр таамаглал, санааг шалгах нь заавал байх ёстой хөтөлбөр юм. Энэ даалгаварт AB тест төгс тохирно. Энэ нь юу болох, ямар ашиг тустай, ямар хэрэгсэл байдаг талаар нарийвчлан авч үзье.

AB тест: энэ юу вэ, яагаад

AB тест буюу Split тест нь маркетингийн судалгааны арга бөгөөд үүний мөн чанар нь та бүтээгдэхүүний элементийн хэд хэдэн хувилбарыг нэг тодорхой өөрчлөлттэй харьцуулж, авч үзэх явдал юм. Дараа нь сонголтуудын аль нь илүү сайн ажиллаж байгааг хараарай.

Жишээлбэл, бидэнд тодорхой хуудасны товчлуурын өнгийг өөрчлөх санаа байсан. Энэ өөрчлөлт нь бидэнд илүү олон товшилт авчирна гэж бид бодож байна. Бид хоёр сонголтыг ажиллуулж, хэрэглэгчдийнхээ хагасыг А, нөгөө тал нь В сонголтыг харуулж байна.

Хэсэг хугацаа өнгөрсний дараа (шинжилгээ эхлэхээс өмнө үргэлжлэх хугацааг тодорхойлно) бид үр дүнг хэмждэг. Аль сонголт нь илүү сайн ажилласныг харцгаая, үүнийг ажилдаа ашигла. Ингэснээр та бараг ямар ч таамаглалыг шалгаж, юу нь хамгийн сайн, юу нь болохгүй байгааг харах боломжтой.

AB тестийг ашиглан юуг шинжилж болох вэ?

• Хөрвүүлэлт. Таны вэбсайт дээрх амжилттай зорилтот үйлдлийн тоо. Энэ нь "Худалдан авах" товчийг дарах, хуудас руу зочлох эсвэл өөр зүйл байж болно.
• Эдийн засаг. Дундаж тооцоо эсвэл орлогын хэмжээ.
• Зан үйлийн хүчин зүйлүүд. Харах гүн, сесс үргэлжлэх хугацаа.

Нарийн болон нарийн мэдрэмжүүд

• Туршилт хийхдээ зөвхөн нэг хүчин зүйлийг өөрчлөх нь маш чухал юм. Хэрэв энэ нь буух хуудасны товчлуурын өнгө юм бол бид зөвхөн өөр өөр товчлуурын өнгийг туршиж үзэх бөгөөд хуудаснууд дээр өөр юу ч өөрчлөхгүй.
• Гадаад хүчин зүйлийн хувьд ч мөн адил. Туршилт нь ижил нөхцөлд нэгэн зэрэг явагдана. Үгүй бол та өрөөсгөл мэдээлэлтэй болж магадгүй юм.

Уншихыг тасалсанд уучлаарай. Миний телеграм сувагт нэгдээрэй. Нийтлэлийн шинэ зарлал, дижитал бүтээгдэхүүний хөгжүүлэлт, өсөлтийн хакерууд бүгд тэнд байна. Би чамайг хүлээж байна! Үргэлжлүүлье...

Өгөгдлийн талаархи чухал мэдээлэл

Хэрэв нэг "Гэхдээ" биш бол бүх зүйл маш энгийн байх болно. Та AB тест хийж, аль нэг хувилбар нь нөгөөгөөсөө хамаагүй дээр гэдгийг тодорхой харуулсан үр дүнг авч болно.

Жишээлбэл, бид өөр өөр өнгийн товчлуур бүхий хуудасны 2 хувилбарыг тус бүр 1000 удаа харуулсан. Туршилтыг долоо хоногийн турш явуулсан. Мөн бид дараах үр дүнг авсан.

Ижил баннерын сэтгэгдэлтэй (энэ нь чухал) В сонголтын товшилтын тоо гурав дахин их байна. Энэ сонголтыг илүү үр дүнтэй гэж бид дүгнэж, үүнийг ажлын хувилбарт оруулаад хуучин хувилбарыг нь устгана уу.

Жишээлбэл, ийм зүйл тохиолдвол яах вэ?

В хувилбарыг сонгох нь зүйтэй болов уу? Эсвэл энэ нь зүгээр л алдаа юм болов уу? Шийдвэр гаргахын тулд сонголт бүрийг 1000 удаа харуулахад хангалттай юу? Магадгүй өдөрт 10,000 хэрэглэгч манай сайтад зочилдог бөгөөд түүвэр нь дүгнэлт хийхэд хэтэрхий бага байна уу? Хэрэв бидний дүн шинжилгээ хийсэн өгөгдөл нь зөвхөн товшилтын тоо биш, харин гүйлгээний дундаж орлого байвал яах вэ?

Статистик бидэнд тусалдаг

Тоо, туршилтын ертөнц хэрхэн ажилладагийг ойлгохын тулд математикийн хэсгийг бага зэрэг харцгаая. Хэрэв танд цаг зав, эрч хүч байхгүй бол энэ хэсгийг алгасахыг зөвлөж байна. Дараа нь би асуудлыг шийдэх энгийн шийдлүүдийг өгөх болно.

Туршилтын үр дүнг хүлээн авснаар бид шийдвэр гаргах нь маш том уруу таталт бөгөөд энэ бол "гэрэлт ирээдүй" юм. Гэхдээ хэрэв та бага зэрэг гүнзгийрвэл долоо хоногт товшилтын хуваарилалт өдөр бүр жигд бус байв. Үүнийг бичээд үзье.

Хүснэгтээс харахад товшилтууд өдөр бүр өөр өөр тархдаг. Энэ нь бидний А сонголт ба В сонголтын утгууд өдөр бүр өөрчлөгдөж болно гэсэн үг юм. Өөрөөр хэлбэл, бид санамсаргүй хэмжигдэхүүнтэй харьцаж байна. Ийм тохиолдолд дундаж утгыг ашигладаг. Гэхдээ дахин туршилт хийвэл үр дүн нь давтагдах магадлал хэд вэ?

Долоо хоногийн бүх өгөгдлийн тархалтыг А ба В хувилбаруудын дагуу зуръя.

Хэрэв бид сонголт бүрийн дундаж утгыг авбал (эдгээр нь хоёр долгионы дунд байрлах босоо судлууд) ялгаа нь маш бага байгааг харах болно. Гэхдээ дунджаас их, бага тодорхой хазайлтууд байдаг. Тиймээс бид хоёр долгионы огтлолцлыг олж авдаг. Энэ нь том байх тусам туршилтын ач холбогдол бага байх ба үүний дагуу уулзвар бага байх тусам статистикийн ач холбогдол өндөр болно.

Статистикийн ач холбогдол нь үр дүн хэр бодитой байна вэ? Энэ нь бидний жишээн дээр "би В хувилбарыг сонгох уу?" Гэсэн асуултын хариулт юм.

Ихэвчлэн анхдагч ач холбогдлын түвшин 95% байдаг. Энэ нь бид харьцуулахдаа өөр хувилбарыг (B) сонгох эсэхээ мэдэхийг хүсч байгаа 95% магадлал байна гэсэн үг юм. Үлдсэн 5% нь бидний зөвшөөрч буй алдааны магадлал буюу статистикийн нэр томъёонд p-утга юм.

Сонирхолтой нь, олон хүмүүс туршилтынхаа ач холбогдлын түвшинг шалгахаа мартдаг тул алдаатай мэдээлэл хүлээн авах боломжтой байдаг. 10 AB тестийн 8 нь энэ оноог алдсан байна. ( )

Би ач холбогдлын үзүүлэлтийг хэрхэн тооцдог талаар дэлгэрэнгүй ярихгүй, би танд бүх зүйлийг тооцоолох хэрэгслийг өгөх болно.

Ач холбогдлыг тооцоолох хэрэгсэл

Өгөгдлийн ач холбогдлыг үнэлэхийн тулд би ашиглахыг зөвлөж байнаэнэ хэрэгсэл.

Энд бид A, B гэсэн сонголтуудтай. Мөн тоогоор нь:

1. Зочдын тоо/сэтгэгдэлийн тоог оруулж болно.
2. Хөрвүүлэлтийн тоо. Товчлуур дээр дараад бүртгүүлсэн. Ерөнхийдөө зорилтот үйл ажиллагаа дууссан.
3. P-утга. Өгөгдлийг бид орхигдуулсан алдааны магадлал.
4. Асуултын хариулт нь бидний туршилтаар олж авсан өөрчлөлтүүд ач холбогдолтой эсэх юм.

Жишээ: бид дээр үзүүлсэн хүснэгтээс сэтгэгдэл, товшилтын мэдээллийг авдаг.

Бид тэдгээрийг үйлчилгээнд оруулаад "Ач холбогдлыг тооцоолох" товчийг дарж,...

Бид доод мөрөнд "Үгүй" эсвэл "Үгүй" гэсэн хариултыг (орос хэлээр) авдаг бөгөөд р-утгаас дээш 0.283 байна. Энэ юу гэсэн үг вэ? Баримт нь 28.3% (0.283*100) магадлалаар "В" хувилбарыг сонговол ямар ч мэдэгдэхүйц үр дүн гарахгүй.

Туршилтыг амжилттай гэж үзэхийн тулд p-утга 5%-иас бага байх ёстой.

Мэдээлэл оруулаад үр дүнг нь харах өөр нэг үйлчилгээ бийхолбоос.

Энэ нь санамсаргүй хэмжигдэхүүнийг хэмжих үндсэн зарчмын үндэс юм. Та AB тестийн үр дүнг авах тэр мөчид тэдгээрийг хэрэглүүрээр дамжуулан ажиллуулж, нөгөө хувилбарын сайжруулалт үүнийг ашиглахад хангалттай ач холбогдолтой эсэхийг хараарай?

Хэр их өгөгдөл хэрэгтэйг хэрхэн ойлгох вэ?

Дүгнэлт гаргахад хангалттай мэдээлэл байхгүй байна, та А, В хуудсыг хэдэн удаа харуулах хэрэгтэйг ойлгохын тулд үүнийг ашиглана уухэрэгсэл.

Туршилтыг ижил нөхцөлд явуулах нь маш чухал гэдгийг би давтан хэлье. Хамгийн тохиромжтой нь бид амралтын өдөр эсвэл өөр зүйл байхгүй долоо хоног зарцуулдаг бөгөөд туршилтын сонголтууд нэгэн зэрэг болно. Үйлчилгээ рүүгээ буцаж орцгооё.

Энэхүү үйлчилгээний ачаар та сонголт бүрийн түүврийн хэмжээг ойлгох болно.

Онооны талаарх дэлгэрэнгүй мэдээлэл:

1. Одоогийн хөрвүүлэх ханш. Эсвэл, жишээлбэл, нийт хэрэглэгчдийн хэдэн хувь нь товчлуур дээр дарж байна.
2. Бидний сонирхдог хамгийн бага чухал өөрчлөлт. Бид суурь хөрвөлтийн ханшийг өөрчлөхийг хэр их хүсэж байна вэ?
3. Бидний өмнөх алхамд оруулсан мэдэгдэхүйц хазайлт нь хөрвүүлэлт нь нэмэгдэж эсвэл буурч болохыг харуулж байна.
4. Та утгыг сонгоно: үнэмлэхүй эсвэл харьцангуй. Та авахыг хүсч буй үнэ цэнийг сонгоно уу. Хэрэв таны хөрвүүлэх суурь түвшин 30% (зураг дээрх жишээн дээрх шиг) бөгөөд та үүнийг ab test ашиглан 5% -иар нэмэгдүүлэхийг хүсвэл "харьцангуй" гэснийг сонгоно уу. Өөрөөр хэлбэл, туршилт амжилттай болбол өөрчлөлтийн эцсийн үр дүн нь 30% -ийн 5%, өөрөөр хэлбэл 31.5% байх болно.
5. Сонголт бүрийн дээжийн хэмжээ. Туршилтаас дүгнэлт гаргахын тулд бид А, В хуудсыг тусад нь хэдэн удаа харуулах ёстой вэ?Маш чухал! Туршилтаас дүгнэлт гаргахын тулд бид 24,409 удаа А, 24,409 удаа B-ийг харуулав!
6. Статистикийн ач холбогдол. Бид хэр нарийвчлалтай туршилт хийхийг хүсч байна вэ?
7. p-утгийн алдаа. Алдаа гарах магадлал хэд вэ?

Туршилтыг эрт зогсоох боломжтой юу?

Чадах. Туршилтын төгсгөлийг хүлээх шаардлагагүй сонголт байдаг, гэхдээ тодорхой үе шатанд бид аль хэдийн дүгнэлт хийж болно. Үүнийг хийхийн тулд аль хэдийн мэдэгдэж байсан хэрэгсэл болох " табыг ашиглана ууДараалсан түүвэрлэлт.

Алхам алхмаар:

1. Одоо хөрвүүлэх ханшаа оруулна уу. Жишээлбэл, 30% нь манай хуудсанд ирсэн 100% хүмүүсийн яг хэд нь товчлуур дээр дардаг.
2. Өмнө нь оруулсан индикаторыг хэр хэмжээгээр нэмэгдүүлэхийг хүсч байгаагаа оруулна уу. Би үүнийг 10% болгосон. 30 байсан, 33 болгомоор байна.
3. Туршилтын аль нэгийг хөрвүүлэх тоо, үүний дараа бид туршилтыг зогсоож, шийдвэр гаргадаг.
4. А ба В хувилбаруудын хоорондох хөрвүүлэлтийн ялгаа, үүний дараа бид туршилтыг зогсоож, илүү оноо авсан нэгийг авна.
5. Бид ач холбогдлын түвшинг 95% (хүлээж байгаагаар дээрх материалыг үзнэ үү).
6. Бид p-утгийн алдааг тогтоосон (дахин, дээрх материалыг үзнэ үү).

Энд ямар ч заль мэх байхгүй, зөвхөн статистик байна. Туршилт хийхэд маш их нөөц шаардлагатай үед энэ хэрэгслийг ашиглана уу (боловсруулах хугацаа, таамаглалыг шалгах сурталчилгааны төсөв гэх мэт). Одоо танд туршилтыг зогсоож, дүгнэлт хийх хоёр дүрэм бий.

AB тестийг хэрхэн хийх вэ?

Бэлэн шийдлүүд:

• Хамгийн оновчтой, vwo.com, zarget.com
• http://alternativeto.net/software/optimizely
• Google Analytics (хэрхэн хийх холбоос)

Өөрийн шийдэл:

• Бид админ руу бичиж байна.
• Бид туршилт бүрийг бичиж, тохируулдаг.

Энд AB тестийн 10 орчим үйлчилгээ. Сонгох олон зүйл бий.

Бүгд

Одоо та AB тест гэж юу болох, ямар нюансууд байдаг, үүнийг хийхэд ямар хэрэгслийг ашиглах талаар ерөнхий ойлголттой болсон. Эцэст нь хэлэхэд, энэхүү таамаглалын судалгаа нь дижитал төсөл боловсруулахад хамгийн хэрэгтэй зүйлсийн нэг гэдгийг би нэмж хэлмээр байна. Та бараг бүх санааг туршиж үзэх боломжтой нь гайхалтай биш гэж үү? Хамгийн гол нь зөв, одоо та яаж гэдгийг мэдэж байна.

A/B тестийн үйлчилгээний үнэлгээ

Бид сайтыг илүү сайн болгоход туслах үйлчилгээг туршиж үздэг

A/B тест нь сайтын хэрэглэгчид дээр хийгддэг жижиг туршилт юм. Үүний мөн чанар нь таамаглалыг шалгах явдал юм.

Хэрэв та сайтын хэрэглэгчид нүдний шил зүүсэн бизнесменээс илүү бикинитэй загвар өмсөгчдийн зураг дээр дарах магадлалтай гэж бодож байгаа бол үүнийг батлах эсвэл үгүйсгэхэд хялбар байдаг. Хоёр хуудас үүсгэж, бизнесмэнийг нэг дээр, нөгөө талд нь загварыг байрлуул. Тэгээд хүлээ. Мөн таны зөв, буруу эсэхийг цаг хугацаа харуулах болно. Сайтын үзэгчид өөрсдөд нь илүү сонирхолтой хувилбарт санал өгөх арга хэмжээ авна. Тиймээс, A / B тест хийж, хэрэглэгчийн зан төлөвийг ажигласнаар та сайтыг тэдний амт, хүсэлд нийцүүлэн аажмаар тохируулах боломжтой.

Бид A/B тестийн талаар дэлгэрэнгүй бичсэн. Гэвч түүнд ямар нэг зүйл дутуу байв. Бид үүнийг эргүүлж, эргүүлж, гэрэл рүү харав. Мөн бид ойлгосон - бидэнд туршилтын хэрэгслүүдийг хянах шаардлагатай байна! Ингээд эхэлцгээе.

Google Analytics Experiments

Google Anatytics маш их зүйлийг хийж чадна, энэ талаар даруухан чимээгүй байна. Хэрэв та үүнийг гүнзгийрүүлбэл A/B тестийг тохируулж болно (эсвэл таны азаас хамааран Андройд утсыг өөрөө устгах программчилж болно). Хэрэв та аль хэдийн Analytics ашигладаг бол бага зэрэг код хийж болно, эсвэл танд туршилтын хуудас үүсгэх танил хөгжүүлэгчид байгаа бол энэ нь тохиромжтой.

Давуу тал: Google Anatytics-д дассан хэрэглэгчдэд тохиромжтой. Орос хэл бий. Мөн хамгийн чухал нь үйлчилгээ үнэ төлбөргүй байдаг.

Сул тал:Визуал засварлагч байхгүй. Хэрэв таны шалгахыг хүсч буй элементүүдийг сайтын админаар дамжуулан өөрчлөх боломжгүй бөгөөд ур чадварыг өөрөө дахин програмчлах нь хангалтгүй бол та хөгжүүлэгчидтэй холбоо барих шаардлагатай болно.

Үнэ:Үнэгүй.

Үйлчилгээ нь энгийн бөгөөд ойлгомжтой. Үе шат бүрт юу хийх, яагаад хийх талаар зөвлөмжүүд байдаг. Визуал засварлагч дээр та сайтын текст, зураг, бүтцийг өөрчлөх боломжтой. Бүх зүйл энгийн: та сайтыг засварлагчаар сольж, кодыг эх хуудсанд нэмж, үр дүнг нь үзээрэй. Статистик мэдээллийг цуглуулахын тулд үйлчилгээ нь Yandex.Metrica-тай нэгддэг.

Давуу тал:Энгийн визуал засварлагч байдаг. Орос хэлийг дэмждэг. .

Сул тал:Визуал засварлагч хэтэрхий ихэнгийн Сайнаар хэлэхэд энэ нь зөвхөн текст болон зурагтай ажилладаг. Гэхдээ та бүтэцтэй тоглох боломжгүй: RealROI нь элементийг нуух эсвэл устгахыг санал болгож байна. Солих, зөөх, хэлбэрээ өөрчлөх - эдгээрийн аль нь ч боломжгүй.

"Хөгжүүлэгч рүү код илгээх" функц ажиллахгүй байна гэж бид сэжиглэж байна. Бид гурван удаа оролдсон боловч захидал алга. Тиймээс бид хуучин сайн Ctrl+C - Ctrl+V ашиглан кодыг өөрөө оруулахыг зөвлөж байна.

Үнэ:Үнэгүй.

Энэ хэрэгсэл нь аль хэдийн илүү олон функцтэй болсон. Визуал засварлагч нь танд ямар ч галзуурлыг бий болгох боломжийг олгодог: элементүүдийг өөрчлөх, зөөх, нэмэх, устгах боломжтой. Энэ үйлчилгээ нь танд өгөгдсөн огноогоор тест хийх эсвэл хуудас руу орох урсгалыг түр зогсоох боломжийг олгодог (2-оос дээш сонголттой туршилтанд ашигтай байж болно). Та зорилтот болон хувийн тохиргоог өөрчлөх боломжтой.

Давуу тал:Тохиромжтой визуал засварлагч - туршилтын хуудас үүсгэхийн тулд програмист хэрэггүй. Энэхүү үйлчилгээ нь Google Analytics, WordPress болон бусад аналитик болон CRM системүүдтэй нэгдсэн.

Сул тал:Орос хэл байгаа юм шиг боловч сайт руу гүнзгий орох тусам нэр томьёо нь ээдрээтэй болж, төдий чинээ цөөрнө.

Туршилтын хувилбар байхгүй. Та визуал засварлагчийг туршиж үзэх боломжтой боловч бусад функцуудын талаар зөвхөн тайлбараас мэдэж болно.

Үнэ:Хэрэв та 5,000 шалгагдсан хэрэглэгчтэй бол сард 39 доллар. Илүү тарган тариф нь сард 140 доллар бөгөөд энэ нь танд сайтыг 40,000 өвөрмөц зочин дээр турших боломжийг олгодог. Сард туршиж үзсэн 200,000 хэрэглэгч 390 долларын үнэтэй. Жилийн төлбөрийг нэг дор хийвэл бүх тарифын хөнгөлөлт эдэлнэ.

Компьютер болон хөдөлгөөнт төхөөрөмжүүдэд зориулсан A/B-г зохион байгуулах үйлчилгээ. VWO визуал засварлагч дээр та товшилтын зорилтыг нэн даруй тэмдэглэх боломжтой. Үлдсэн хэсгийг дараагийн алхамд нэмж болно.

Энэ үйлчилгээ нь дулааны зураглалыг үзэх, попап нэмэх, сайтаас ямар нэгэн зүйл худалдаж авсан хэрэглэгчдэд санал хүсэлтээ үлдээхийг санал болгож байна.

VWO бас санааны галерейтай. Энэ нь жижиг зүйл мэт санагдаж байгаа ч сайхан байна. Энэ нь ашигтай: сайтын эзэн өөрөө туршиж үзэх ямар нэгэн зүйл гаргах шаардлагагүй. Тэрээр мэргэжлийн хүмүүсийн бэлтгэсэн сонголтуудаас сонгож болно. Санааг салбар, нарийн төвөгтэй байдал, зарцуулсан цаг хугацаагаар шүүж болно. Маш дажгүй.

Давуу тал:Маш олон функц, зөвлөмж, заавар хаа сайгүй байдаг. Тодорхой визуал засварлагч програмистуудыг хажуугаар нь сандаргаж тамхи татдаг. 30 хоногийн туршилтын хувилбар байгаа. VWO нь Google Analytics, WordPress болон бусад 12 үйлчилгээтэй нэгдсэн.

Сул тал:Орос хэл байхгүй. Тиймээс зөвлөмжүүд тус болохгүй, харин уурлуулж магадгүй юм.

Үнэ:Хэрэв сайтад сард 10,000-аас бага зочин ирдэг бол үйлчилгээний өртөг нь сард 59 доллар болно. 30,000 хүртэл зочин - 155 доллар, сайтад 100,000 хүртэл хүн - 299 доллар гэх мэт. Уламжлал ёсоор бол жил бүр төлөхөд хөнгөлөлт үзүүлдэг.

A/B, олон талт болон хуваах тест, хувийн тохиргоог санал болгодог. Визуал засварлагч дээр товших зорилтуудыг тэмдэглэж болно.

Шүүмжийн зарим өрсөлдөгчдөөс цөөн тооны функцууд байдаг боловч Convert (болгоомжтой байгаарай, энэ бол маш субъектив үзэл бодол юм) объектыг сонгох, чирэх хамгийн тохиромжтой визуал засварлагчтай. Бусад үйлчилгээнүүдэд тухайн объектын хүрээ нь хулганаар болгоомжтой хүрэхээс илүүтэй сүхээр дайрч байгаа мэт чичирдэг.

A/B Tasty засварлагч дээр хүрээ барьж, объектын хэмжээг өөрчилж, зөөвөрлөх нь зүрх султай хүмүүст зориулсан шалгалт биш юм. Мөн Convert-д бүх зүйл жигд, тааламжтай явагдана. Цорын ганц зүйл бол текстийг засахын тулд та CSS кодыг авах хэрэгтэй болно.

Давуу тал:Тохиромжтой визуал засварлагч, 35 аналитик болон CRM үйлчилгээтэй нэгтгэх, үнэгүй туршилтын хугацаа - 15 хоног. Та мобайл төхөөрөмжүүдийн тестийг тохируулах боломжтой.

Сул тал:Орос хэл байхгүй. Визуал засварлагч нь сайн, гэхдээ та үүнийг ухаж, ойлгох хэрэгтэй болно.

Үнэ: Lite тариф (хялбар, тийм) - техникийн дэмжлэггүйгээр 400,000 зочдод сард 499 доллар. Үйлчилгээний ажилтнууд танд туслахыг хүсч байна уу? Нэмэлт 200 доллар төл. Илүү олон зочин байх тусам үнэ өндөр болно. Үйлчилгээний төлбөрөө жилийн өмнө төлсөн тохиолдолд хөнгөлөлт эдэлнэ.

Хөрвүүлэлтийн огцом үсрэлт борлуулалтад нөлөөлөхгүй гэж үү? Эсвэл зүгээр л байхгүй юм болов уу? Хэрэв та худал туршилтын үр дүнд үндэслэн шийдвэр гаргах юм бол хамгийн сайндаа оновчтой болгох боломжоо алдаж, хамгийн муудаа хөрвүүлэлтийг бууруулдаг.

Аз болоход үүнээс урьдчилан сэргийлэх арга бий. A/A тест гэж юу вэ, үүнийг хэрхэн хийх вэ - нийтлэлийг уншина уу.

Хуурамч эерэг үр дүн

Та товчлуур болон гарчгийн хослолыг үнэлж байна гэж бодъё. Найдвартай байдал 99% хүрэхэд дүгнэлт хийж, практикт хэрэгжүүл.

Хэд хэдэн бизнесийн мөчлөгийн дараа та харж байна: шинэчлэгдсэн загвар нь хүлээгдэж буй ашгийг авчрахгүй. Гэхдээ та туршилт хийж, үүнд цаг хугацаа, нөөц хөрөнгө оруулалт хийсэн!

Энэ нь "1-р төрлийн статистикийн алдаа" болон "үнэн тэг таамаглалыг худал үгүйсгэсэн" гэж нэрлэгддэг хуурамч эерэг үр дүн юм. Энэ нь таны бодсоноос илүү олон удаа тохиолддог - тохиолдлын 80% орчимд.

Яагаад ийм зүйл болж байна вэ?

Хэрэгслийн эффект

Туршилтын эхэнд багажийн тохиргоо зөв, хүлээгдэж буй байдлаар ажиллаж байгаа эсэхийг шалгах нь чухал юм. Үгүй бол та дараахь зүйлийг авах эрсдэлтэй.

• Буруу үзүүлэлтүүд. Ганцхан алдаа нь таны A/B тестийн өгөгдлийг гажуудуулж болзошгүй. Наад зах нь Google Analytics-тэй нэгтгэж, харилцан шалгах хэрэгтэй.
• Буруу хуудасны дэлгэц. Бүх төхөөрөмж болон хөтөч дээр буух хуудаснууд зөв харагдаж, зочдод анивчдаг нөлөө байхгүй эсэхийг шалгаарай.
• ижил асуудал үүсгэдэг.Туршилтыг хугацаанаас нь өмнө дуусгах

. Заримдаа програм хангамж нь "ялагч" -ыг хэтэрхий эрт зарладаг - түүврийн хэмжээ эсвэл төлөөлөх чадвар хангалтгүй үед. Та статистикийн ач холбогдлыг олж авлаа гэдэг нь туршилтыг зогсоох цаг болсон гэсэн үг биш гэдгийг санаарай. Энэ нь урт байх тусам үр дүн нь илүү нарийвчлалтай болно.

Нүдээ нээлттэй байлга: эдгээр шинж тэмдгүүдийн аль нэг нь хуурамч дүгнэлтэд хүргэдэг. Зорилго, хэмжүүр бүрийг хянах. Хэрэв ямар нэгэн үзүүлэлт бүртгэгдээгүй бол (жишээлбэл, сагсанд зүйл нэмэх) туршилтыг зогсоож, асуудлыг засаад дахин эхлүүлнэ үү.

A/A vs A/B

A/B тест нь хяналтын хувилбар болон хувилбар руу чиглэсэн урсгалыг жолоодож, аль нь илүү сайн болохыг харуулдаг.

A/A - ижил зүйл, зөвхөн хоёр ижил хуудасны хувьд. Зорилго нь тэдний гүйцэтгэлд ямар ч ялгаа харагдахгүй байх явдал юм. Туршилтын зөвхөн 20% нь найдвартай үр дүнг өгдөг. Статистикийн ач холбогдол, том төлөөллийн түүвэр хангалттай биш байна. Тиймээс мэргэжлийн хүмүүс энэ аргыг ашигладагруу

Таны харж байгаагаар эдгээр төрлүүд бие биенээ нөхөж байна.

Туршилтын төгсгөлд хоёр хуудасны хөрвүүлэлтийн түвшин ижил байвал та A/B тестийг ажиллуулж болно. Практик дээр бүх зүйл үргэлж жигд явагддаггүй.

Жишээ 1. Хуудас өөрийн клоныг хэрхэн гүйцэж чаддаг

Энэ бол 2012 оны 11-р сард Copyhackers багийн туршсан буух хуудас юм.

6 хоногийн дараа туршилтын систем 95% -ийн итгэлийн түвшинд "ялах" сонголтыг тэмдэглэв. Нарийвчлалтай байхын тулд туршилтыг нэг өдрөөр сунгаж, 99.6% нарийвчлалтай болсон.

Энэ хуудас нь яг ижил хуудаснаас 24% илүү үр дүнтэй юу? Үр дүн нь худал эерэг байна. Дахин 3 хоногийн дараа ялгаа алга болсон:

Дүгнэлт: туршилт нь ялагчийг хэтэрхий эрт тооцоолсон.

Жишээ 2. Хэрхэн юу ч хийхгүй, хөрвүүлэлтийг 300% нэмэгдүүлэх вэ

Бидний харж байгаа зүйл:

• 9% - захидал нээх хурд нэмэгдэх;
• Холбоос дээр товшилтын тоо 300% -иар нэмэгдсэн;
• Захидлын жагсаалтаас хасагдсан хүмүүсийн хувь 51%-иар буурсан байна.

Бүх зүйл сайхан байх болно, гэхдээ энэ бол A/A тест юм! Бие биетэйгээ өрсөлдөж буй агуулга нь яг адилхан.

A/A тест хийх нь үнэ цэнэтэй юу?

Нэрт шинжээч Нейл Пател орлогыг нэмэгдүүлэхгүйгээр хөрвүүлэлт их хэмжээгээр өссөнийг ажигласан. Тэрээр дараа нь буруу шийдвэрийн үр дагаврыг даван туулахгүйн тулд эхлээд програм хангамжийг туршиж үзэхийг зөвлөж байна.

ConversionXL агентлагийг үүсгэн байгуулагч Пип Лэйгийн хэлснээр тестүүд өөрөө цаг гарз.

Хэнд итгэх вэ? Нэг талаас, нарийвчлал нь хамгийн чухал бөгөөд A/A арга нь үүнийг баталгаажуулах арга юм. Нөгөөтэйгүүр, сорилтод бэлтгэхийн зэрэгцээ нөөцийг дэмий үрж байна.

Хэрэглэгчийн туршлагын шинжээч Крейг Салливан сард 40 тест хийх нь ажилчдын ачаалал ихтэй байдаг гэж үздэг. 2-4 долоо хоногийн турш багажийг туршихаас илүүтэйгээр хагас өдрийг QA-д зарцуулсан нь дээр.

Асуудал №1. A/A тест нь сайтын зочдын зан байдлыг судлахад зарцуулж болох цаг хугацаа, урсгалыг шаарддаг.

Асуудал №2. Хуурамч үр дүнгээс зайлсхийхийн тулд A/B болон A/A-г сайтар зохион байгуулж, хянах шаардлагатай. Copyhackers-ийн жишээн дээрх шиг.

Шийдвэр гаргахдаа цаг хугацаа зарцуулах уу, эсвэл програм хангамжийн найдвартай байдлыг эрсдэлд оруулах уу гэдэг нь танаас хамаарна.

А/А/Б гэсэн арай хямд сонголт бий.

A/A/B vs A/A

Уламжлалт A/A тест нь таны зочдын талаар юу ч хэлэхгүй. Гэхдээ хэрэв та процесст өөр сонголт нэмбэл энэ нь өөр асуудал юм.

A/A = 2 ижил хуудас өрсөлддөг.

A/A/B = A/A тест + нэг нэмэлт өөрчлөлт.

Энэ хэрэгсэлд итгэх нь зүйтэй эсэхийг та ойлгох болно. Хэрэв тийм бол түүний заалтын дагуу хамгийн сайн хувилбарыг сонго. Үгүй бол тэдгээрийг ашиглах ёсгүй.

Тийм ээ, статистикийн ач холбогдлыг олж авахад илүү их хугацаа шаардагдана. Гэхдээ та бас програм хангамжийг үнэлж, хэрэв энэ нь түүний найдвартай байдлыг баталгаажуулвал зочдын зан төлөвийг үнэлдэг.

Дүгнэлт

A/A тестийн ашиг тус нь түүний сул талуудаас давж байна уу? Тодорхой хариулт алга. Сар бүр шинжилгээ өгөх нь шаардлагагүй юм. Хангалттай - шинэ програм хангамж ашиглах үед (туршилт хийх үйлчилгээ). Үнэхээр цаг зав муутай хүмүүсийн хувьд буулт хийх сонголт байдаг - A/A/B тест.

Хэрэв та өнөөдөр алдаагаа арилгавал ирээдүйд илүү үнэн зөв үр дүнд хүрэх болно.

Танд өндөр хөрвөлт!