A/B-тестирование сравнивает два маркетинговых элемента, чтобы определить, какой из них дает наилучшие результаты. Метод? Тестируйте одну переменную за раз, анализируйте данные и удваивайте результаты.
Из этой статье вы узнаете:
- Что такое A/B-тестирование
- Почему брендам нужно A/B-тестирование
- Как провести A/B-тест
- Лучшие практики A/B-тестирования
Если вы какое-то время занимались интернет маркетингом, вы, вероятно, потратили бесчисленное количество часов (и значительную часть своего маркетингового бюджета) на потрясающие визуальные эффекты, интерактивные формы для потенциальных клиентов и фирменные веб-элементы для вашего веб-сайта или целевой страницы.
Тем не менее, несмотря на увеличение посещений веб-страниц, ваш показатель отказов зашкаливает.
Что это дает?
Возможно, вы вложили слишком много усилий в одну маркетинговую стратегию, не прощупав почву. В конце концов, вы бы не купили машину без предварительного пробного запуска, верно?
Примите участие в A/B-тестировании - лучшем друге маркетолога, связанным с определением лучших элементов для конверсионного объявления, веб-страницы, кампании по электронной почте или лендинга.
Хитрость A/B-тестирования: тестируйте только одну переменную, сосредоточьтесь на статистической значимости во времени и быстро реагируйте на результаты.
Илья Миронов, один из талантливых штатных SEM-менеджеров Digital Sun с историей успеха в растущем маркетинге, ниже делится своими экспертными советами по A/B-тестированию.
Что такое A/B-тестирование?
A/B-тестирование, также известное как «сплит-тестирование» или «многовариантное тестирование», представляет собой метод сравнения двух разных версий одного и того же маркетингового продукта, чтобы увидеть, какой вариант лучше достигает или конвертирует вашу аудиторию.
Вспомните те «приключенческие книги» из 90-х. Возможно, вы бы не выбрали этот зловещий туннель в варианте Б, если бы знали, что он приведет к внезапному концу, верно?
A/B-тестирование — это своего рода страховой полис для вашего маркетингового приключения, который дает вам предварительное представление о том, что может пойти не так (или правильно) в двух сценариях.
В Digital Sun мы не новички в A/B-тестировании PPC-объявлений и лэндингов, и его возможности обширны. Вы можете применить его ко множеству различных переменных в рекламной кампании, включая креативы, текст и заголовки, типы соответствия ключевых слов и варианты целевой страницы.
Но на этом возможности не заканчиваются. Вы также можете провести A/B-тестирование для:
- Рекламных кампании по электронной почте (тестовые темы электронных писем, визуальные эффекты, тексты и т. д.)
- Перемещение элементов на вашем веб-сайте для удобства пользователей (веб-текст, изображения, шрифты, ключевые слова SEO и т. д.)
- Цели оптимизации коэффициента конверсии (CRO) для разных креативов или элементов
Итак, какие преимущества A/B-тесты могут предложить вашему бренду?
Почему брендам нужно A/B-тестирование
Ваша аудитория — это сердцебиение вашего бренда. Вы тратите время и ресурсы на их понимание посредством просмотра информации из социальных сетей, опросов и анализа конкурентов. Илья описывает A/B-тестирование как еще один важный способ сбора информации об аудитории.
«A/B-тестирование действительно полезно для компаний любого размера», — говорит он. «Тестирование позволяет брендам узнать, какая тактика лучше всего работает с их аудиторией. Затем они смогут воспользоваться этими знаниями и применить их к будущим решениям, избавляясь от догадок и находя то, что находит отклик у их пользователей».
Как провести A/B-тест
К концу этого раздела вы узнаете, как получить действительно ценную информацию для вашей маркетинговой стратегии: какой продукт приносит больший доход.
Но чтобы получить эти результаты тестирования, вам необходимо установить некоторые параметры, такие как цели, переменные тестирования и размеры выборки.
1. Определите свою цель
Ваша цель должна быть конкретной и измеримой. Кроме того, вы сможете сравнить их со своими показателями в конце сплит-теста.
Возможно, вы хотите, чтобы больше посетителей веб-сайта заполнили вашу лид-форму, чтобы увеличить ваше количество подписанных пользоватей на рассылку новостей. Или вы хотите, чтобы корзины на сайте меньше бросали из-за определенного продукта.
Вот несколько реальных примеров, которые можно использовать в качестве основы, а также результаты, достигших нами для клиентов после A/B-тестирования.
2. Выберите одну переменную или элемент для тестирования
Мы знаем, сколько денег уходит на рекламную кампанию. От броского заголовка до привлекательных визуальных эффектов целевой страницы — у вас есть множество переменных для A/B-тестирования.
Вот некоторые из наших фаворитов для тестирования на разных целевых страницах, ресурсах электронного маркетинга или веб-страницах:
- Изображения
- Слоган или сообщение на главной странице
- Ключевые слова и их типы соответствия
- Видео или иллюстрации
- Инфографика
- Копии рекламных объявлений
- Заголовки
- Метаописания и сниппеты
- Копия веб-сайта
- Шрифты
- Цвета
- Призывы к действию
- Кнопки
- Элементы формы для потенциальных клиентов
Итак, как вы решаете, какие элементы тестировать? По словам Ильи, это зависит от приоритетов вашего бренда:
«Лендинги — отличное место для начала A/B-тестирования» — объясняет он. «Вы можете разделить свою рекламную кампанию так, чтобы половина объявлений направлялась на один вариант, а другая половина — на другой вариант».
Просто убедитесь, что обе версии не слишком сильно различаются. Вам нужна ясность в отношении того, какой элемент влияет на поведение вашей аудитории, поэтому Илья не советует использовать вариации с совершенно разными элементами.
Илья отдает предпочтение UVP как элементу тестирования рекламы:
«Я обнаружил, что брендам действительно полезно тестировать различные ценностные предложения в своих рекламных текстах, чтобы иметь представление о том, какие аспекты их продукта или услуги действительно находят отклик у их аудитории».
3. Установите размер выборки
Поведение пользователей неодинаково среди всей вашей аудитории. Значение? Несколько конверсий в варианте А вашего сплит-теста не обязательно отражают поведение вашей более широкой аудитории.
Например, получение двух покупок сразу после запуска новой целевой страницы не обязательно означает, что так будет и в дальнейшем. Почему? Потому что двух точек данных недостаточно, чтобы установить закономерность.
В этом случае небольшой размер выборки не позволит получить точные результаты и информацию для вашей кампании.
Размер вашей выборки должен давать «статистически значимые результаты», то есть результаты должны быть получены по конкретной причине, а не просто случайно. Этот идеальный размер может выглядеть по-разному для каждого бизнеса, но вы можете проанализировать своих еженедельных посетителей и характеристики трафика, чтобы определить свой.
Илья также рекомендует инструменты A/B-тестирования, такие, как Optimizely или Qualtrics, чтобы подключить необходимые характеристики трафика и помочь вам автоматически рассчитать подходящий размер выборки для вашего теста.
4. Определите свои сроки
Важно реалистично оценивать сроки проведения A/B-тестирования. Две недели — хорошая отправная точка для A/B-тестирования, но не каждый бизнес подойдет под этот график.
«Сроки будут разными для каждой компании» – объясняет Илья. «У меньшего стартапа может не хватить времени или ресурсов для более дорогостоящего тестирования».
Он добавляет, что, хотя малые и средние предприятия по-прежнему могут проводить A/B-тестирование, им, скорее всего, придется использовать меньшие бюджеты и быстрее делать выводы, даже если для этого придется пожертвовать качеством данных.
Как понять, что вы тратите слишком много своего бюджета вместо того, чтобы собрать достаточно данных? Мы не будем приукрашивать ситуацию, найти правильный баланс может быть непросто. Это то, что приходит с опытом.
Некоторые маркетологи рекомендуют остановиться или подождать, чтобы проверить, если у вас менее 1000 конверсий в месяц. Но иногда мы можем собрать достаточно данных с меньшими затратами, если результаты демонстрируют статистическую значимость.
Нужны наши опытные специалисты по контекстной рекламе? У них есть десятилетия отраслевых знаний и опыта, чтобы оценить разумные, соответствующие бюджету сроки для ваших A/B-тестов.
5. Оцените результаты A/B-тестирования
Перенесемся в конец периода A/B-тестирования. Пришло время погрузиться в результаты тестов! Изучите, как различные варианты соотносятся с вашими первоначальными показателями и целями.
«При оценке результатов A/B-тестирования учитывайте разницу в производительности между двумя вариантами» — говорит Илья. «Если один вариант лишь незначительно превосходит другой, возможно, вам стоит рассмотреть возможность дальнейшего тестирования или действовать с осторожностью при использовании этих знаний».
А если один вариант превосходит другой с большим перевесом? Это ваш явный победитель.
«Вы можете с уверенностью определить, что широкомасштабное применение этой стратегии в ваших рекламных кампаниях должно привести к улучшению результатов» — говорит Илья.
Хорошо, мы рассмотрели основы. Как настроить себя на максимальный успех?
Лучшие практики A/B-тестирования
A/B-тестирование поможет вам создать великолепную целевую страницу, объявление или веб-страницу, которая не только найдет отклик у вашей аудитории, но и приведет к конверсиям.
Далее мы поделимся некоторыми профессиональными советами от Ильи о том, как еще больше повысить ваш уровень уверенности в A/B-тестировании:
1. Тестируйте только один элемент за раз
Что, если вы хотите одновременно протестировать ключевое слово объявления и кнопку призыва к действию?
Например, если вы занимаетесь электронной торговлей наборами свечей своими руками и тестируете:
- Версия А: желтая кнопка призыва к действию на целевой странице с восковой иллюстрацией, капающей по бокам и ключевым словом в заголовке объявления «Сделай сам свечу».
- Версия Б: нейтральная кнопка CTA без визуальных элементов и «набор свечей» в качестве ключевого слова в заголовке объявления.
Допустим, версия А приносит больше конверсий. Тем не менее, когда вы вкладываете свой маркетинговый бюджет в этот вариант, ваши конверсии все равно не достигают желаемого уровня. Почему? Потому что вы не можете быть уверены, что именно ключевое слово объявления или дизайн целевой страницы вызвали интерес вашей целевой аудитории.
Вот почему Илья не советует тестировать более одного элемента одновременно:
«Хотя на первый взгляд может показаться более эффективным одновременное тестирование нескольких разных переменных, если оглянуться назад на производительность, не будет возможности четко определить, что на самом деле сдвинуло стрелку».
Другими словами? Несколько элементов в A/B-тесте могут запутать ваши данные:
«У вас нет четких знаний, которые можно было бы применить и использовать в будущих стратегических решениях» — говорит Илья.
Тестирование только одного элемента за раз дает вам четкое и действенное представление о том, что работает, а что не работает для вашей аудитории. Но это тонкий баланс. Вам также необходимо достаточно данных для оценки производительности этого элемента.
2. Сосредоточьтесь на наличии достаточного количества данных, а не на конкретных сроках
Большинство маркетологов рекомендуют как минимум двухнедельный срок для A/B-тестирования. Хотя за две недели мы получили достаточно данных, чтобы получить полезную информацию для клиента, это не всегда так.
Это потому, что дело не столько в продолжительности вашего A/B-теста, сколько в качестве и объеме собранных данных.
«Для всех компаний важно убедиться, что у вас достаточно данных (будь то из большого или меньшего бюджета в течение длительного периода времени), чтобы получить статистически значимые результаты с явным победителем» — говорит Илья. «В противном случае при применении ваших выводов в более широком масштабе все равно придется предполагать».
3. Действуйте быстро, чтобы избежать напрасных расходов на рекламу
Допустим, у вас самый высокий уровень уверенности в результатах вашего A/B-тестирования. Единственная проблема? Вы потратили намного больше, чем планировали, на долгосрочное A/B-тестирование.
Существует ли идеальная стратегия, позволяющая избежать напрасных расходов на рекламу?
«Отличный способ обеспечить эффективное использование бюджета во время тестирования — это знать, когда у вас есть явный победитель в тесте, и действовать быстро» — говорит Илья.
«Если вы потратили значительный бюджет на тест, и одна переменная превосходит другую, крайне важно приостановить работу с отстающими показателями и перераспределить бюджет, как только вы получите эти знания».
Вывод
A/B-тестирование — это ваш билет к получению информации на основе данных, которая привлекает и конвертирует вашу аудиторию. Это секретный соус, который нужен каждому маркетологу, чтобы оптимизировать бюджеты, избежать напрасных расходов на рекламу и масштабировать успешные стратегии для достижения максимальной рентабельности инвестиций.
Но самое сложное в A/B-тестировании — это время и усилия, необходимые для сбора и интерпретации результатов. Вдобавок ко всему, брендам сложно выбрать правильные переменные для тестирования и ключевые показатели эффективности (KPI) для отслеживания.
Именно здесь опыт и преданность делу агентства интернет маркетинга, входящего в топ-3%, имеют серьезную ценность.
Digital Sun имеет многолетний опыт разработки и проведения A/B-тестов для крупного и малого бизнеса в сферах финансов, электронной коммерции, путешествий, страхования, B2B, SaaS и других ниш. Другими словами, мы знаем, на что обращать внимание и как извлечь максимальную пользу из серии A/B-тестирования.
Готовы раскрыть весь потенциал ваших A/B-тестов?
Наши эксперты по контекстной рекламе могут возглавить тщательный процесс A/B-тестирования, дополненный данными о поведении пользователей с помощью тепловых карт и результатами производительности, основанными на данных, с помощью нашей собственной технологии.
Хотите узнать больше о том, как мы можем вывести вашу рекламную кампанию на новый уровень? Давайте поговорим.
