A/B-тестирование: что это такое и как его использовать для повышения конверсии сайта?

30.09.2024

Олена Гайдак

Для бизнесов, которые продвигаются в интернете, веб-сайт является основным местом взаимодействия с клиентом — регистрация, подписка на рассылку, покупка товара или услуги. Именно поэтому маркетологи направляют значительные усилия на увеличение количества конверсии (то есть CRO). Это и улучшение функциональности сайта, и добавление новых кнопок призыва к действию, изменение элементов, оптимизация структуры или изменение дизайна. Чтобы узнать, нужно ли внедрять конкретный вариант, проводят A/B-тестирование. 

Что такое A/B-testing?

A/B-тестирование (сплит-тестирование) — это контролируемый онлайн-эксперимент в маркетинге, во время которого сравниваются разные варианты одной страницы. Для проведения тестов трафик веб-страницы равномерно распределяется между двумя (иногда более) версиями, на которых сравнивается и фиксируется активность пользователей, прежде всего, количество конверсий. На основе результатов эксперимента принимается обоснованное решение о полноценном внедрении (или нет) тестового варианта. 

С помощью A/B-тестирования проверяют:

• Текст — CTA (Call to Action — короткий меткий текст, который располагают на кнопках или рядом с ними), описания продуктов, заголовки, рекламные тексты; содержание писем для рассылок.
• Элементы электронной коммерции — цены, ограниченные предложения, скидки, перекрестные продажи. 
• Дизайн — форма, размер и цвет кнопки CTA, изображения продуктов, размещение инфографики, общий вид сайта, шрифт текста и фон.
• Изменения в структуре и навигации — создание новых категории или изменение пути к оформлению покупки.
• Формы регистрации и обратной связи — упрощение или увеличение количества полей.
• Размещение элементов на странице — баннера, CTA, корзины и т.д.

Виды тестирования 

Для подтверждения или опровержения гипотезы чаще всего используют именно A/B-тесты, однако существуют и другие виды:

• Многовариантное тестирование (MVT — Multivariate testing) — это метод проверки гипотез, в которой проверяется несколько переменных. Цель — определить, какая именно комбинация вариантов работает лучше. Например, из трех видов заголовков и двух вариаций изображения можно создать и одновременно проверить шесть комбинаций. Такой вид применяют для комплексного тестирования пользовательского интерфейса. 
• Многостраничное тестирование — проверка изменения отдельных элементов на нескольких страницах. Метод используют для определения влияния повторяющихся элементов на разные этапы воронки продаж.
• Сплит URL-тестирование — это размещение тестовых вариантов на веб-страницах с отдельными URL-адресами. Трафик сайта распределяется между основным адресом и созданным специально для эксперимента. В классическом A/B-тестировании варианты располагают по одному URL-адресу.

Преимущества A/B-тестирования для оптимизации сайта

Conversion rate optimization часто ассоциируется именно с тестированием. Сплит-тесты являются, хотя и важной, но лишь частью оптимизации. Тесты используют для того, чтобы:

1. Проверить гипотезу перед масштабным внедрением. Так маркетологи и другие диджитал-специалисты статистически подтверждают, приведет ли к улучшению конверсий определенное изменение на веб-сайте. 
2. Выявить «болевые точки сайта» — контролируемые эксперименты дают понимание, какие элементы не оправдывают ожидания. 
3. Уменьшить показатель отказов — процент посетителей, покинувших веб-сайт без целевого действия, к общему количеству пользователей. 
4. Внести изменения с низким риском после тестирования нескольких вариантов без риска потерять часть конверсий, если пользователям не понравятся нововведения. 
5. Повысить рентабельность затрат на рекламу и оптимизацию веб-сайта благодаря предварительному тестированию вариантов на реальных пользователях. 
6. Лучше изучить целевую аудиторию — результаты продемонстрируют реальные предпочтения пользователей.

Как провести A/B-тестирование?

Процесс происходит по последовательной схеме, в рамках которой можно проверить одну или несколько гипотез. 

Этап 1. Сбор данных и определение цели

Цель тестирования — это увеличение конверсии на определенный процент с помощью изменения конкретного элемента. Если эксперимент покажет незначительный рост конверсии (значительно ниже запланированного), то внедрение экспериментальной гипотезы не будет иметь смысла.  

С помощью различных инструментов можно выявить страницы и зоны сайта с наименьшей эффективностью:

• Google Analytics — бесплатный инструмент от Google, который дает представление о трафике вашего сайта и его отдельных веб-страниц, показывает количество конверсий.
• Тепловые карты — визуализируют поведение пользователей на вебсайте. 
• Сквозная аналитика — комплексный инструмент, который объединяет данные из разных источников, для отслеживания всего пути пользователя к покупке на вашем вебсайте. 
• Различные виды маркетинговых исследований — опросы, наблюдения, кабинетные исследования — позволяют выявить популярные тенденции и направления развития, узнать больше о целевой аудитории, ее желаниях и препятствиях на пути к конверсии.

Этап 2. Формирование гипотезы

Это определение того, как и что именно вы можете изменить для оптимизации веб-сайта. Для генерации и отбора лучших идей можно использовать методы брейншторминга. 

Рекомендации по гипотезам: 

• Они должны опираться на данные, полученные на первом этапе, и учитывать общую бизнес-цель. 
• Сформируйте список из нескольких идей в порядке их приоритетности. 
• Перед тестированием продумайте, на сколько легко будет внедрить изменения на весь сайт. 

Этап 3. Создание вариантов и запуск тестов 

Тестовый вариант — это страница с изменениями, которая сравнивается с контрольным вариантом. Вносят изменения и распределяют трафик с помощью платформ для A/B-testing, которые позволяют:

• Создать экспериментальный вариант с помощью встроенного редактора или кода; 
• Распределить трафик между двумя группами пользователей;
• Сегментировать аудиторию по различным показателям;
• Получить результаты по каждому варианту. 

Список сервисов:

• VWO;
• Optimizely;
• Crazy Egg;
• Split.io;
• ABtasty;
• Kameleoon;
• Adobe Target;
• Convert;
• Omniconvert Explore;
• Sitespect.

Выберите удобный вариант, который соответствует вашим целям и задачам. 

Подробнее о преимуществах каждого сервиса для проведения A/B-тестирования читайте в отдельной статье.

Этап 4. Анализ результатов

Набор данных, полученных по завершению тестирования, будет отличаться в зависимости от ваших целей, программного обеспечения и цели эксперимента. Некоторые инструменты позволяют перед началом тестов установить количество конверсий или посетителей, необходимых для определения статистически значимого варианта. 

Как только эксперимент завершится, вам необходимо проанализировать статистику, чтобы подтвердить или опровергнуть гипотезу. 

Успешную гипотезу обычно внедряют на весь сайт. 

Если тесты не подтвердили положительное влияние этого варианта, можно проверить другие гипотезы из списка, который был сформирован на втором этапе.

Что нужно для эффективного планирования и проведения тестов?

Чтобы результаты проверки работали на повышение конверсии и соответственно увеличение прибыли бизнеса, необходимо учесть важные нюансы:

1. Статистическая значимость — это достоверность исследования, которая измеряется в процентах. Для A/B-тестирования оптимальным показателем считается 95%. В этом случае можно верить результатам теста и разворачивать изменения. 
2. Выборка пользователей — определенное количество аудитории, которое необходимо для достижения убедительных результатов. В тестах могут участвовать, как все посетители веб-сайта, так и отдельная группа по конкретным характеристикам, например, по геолокации, возрасту или интересам. Чем меньше пользователей и конверсий на сайте, тем дольше продлится тест. Определить сроки можно с помощью онлайн-калькулятора. 
3. Собственные гипотезы — тестирование и внедрение идей, которые разработаны специально для вашего вебсайта. Сегодня в интернете можно найти много удачных примеров улучшения конверсии. Но решение, которое оказалось успешным для конкурентов, не обязательно будет удачным для вашего бизнеса. 
4. Учет внешних факторов — тесты не рекомендуют проводить в период сезонного подъема или спада. 

Важно! Для эффективных A/B-тестов сайт должен иметь достаточное количество трафика. Если ваш веб-сайт имеет малое количество конверсий, рекомендуем ознакомиться с советами для проведения A/B-тестирования на сайтах с низким трафиком.

В завершение: влияет ли A/B-тестирование на SEO? 

Поисковая сеть одобряет различные виды тестов. Об этом прямо говориться в справке Google: «A/B-test — действенный способ убедиться, что вы делаете то, что действительно нравится вашим пользователям». 

Чтобы результаты тестов не повлияли на рейтинг сайта, поисковик предоставляет несколько рекомендаций:

• Откажитесь от сокрытия тестов от Googlebot. Это прямое нарушение правил, которое может привести к штрафным санкциям от Google. 
• Используйте атрибут «canonical», если вы проводите A/B-тест с несколькими URL-адресами. Так вы укажете, что оригинальный URL-адрес является лучшей версией. 
• Используйте 302 редирект (временный), а не 301 (постоянный), чтобы перенаправить пользователей с оригинального URL-адреса на вариацию. Это сообщает поисковым ботам, что изменения временные.