Что такое A/B-тестирование
A/B-тестирование - метод сравнения двух (или больше) версий страницы для выбора более эффективной. Половине посетителей показывают версию A, второй половине - версию B, затем сравнивают метрики (конверсия, время на сайте, глубина просмотра). Версия, показавшая лучший результат, остаётся.
A/B-тестирование простыми словами
Не знаете, какой заголовок лучше работает - "Сайт за 21 день" или "Корпоративный сайт под ключ"? Запустите оба варианта. Половине людей покажется первый, половине - второй. Через 2-4 недели увидите, какой даёт больше заявок. Победителя оставляете, проигравшего убираете.
Что можно тестировать
- Заголовки и подзаголовки. Разные формулировки УТП.
- Тексты кнопок CTA. "Получить расчёт" vs "Узнать стоимость".
- Цвета кнопок. Красный, синий, зелёный.
- Расположение блоков. Цена сверху или снизу.
- Дизайн форм. Сколько полей, какой порядок, какие подсказки.
- Изображения. Реальные фото vs фотобанк.
- Цены. Один пакет или несколько, как подавать.
- Социальные доказательства. Какие отзывы лучше работают.
Как проводить тест
- Гипотеза. "Если изменить заголовок на X, конверсия вырастет".
- Создание вариантов. Версия A (контрольная) и B (тестовая).
- Распределение трафика. 50/50 или больше на контрольную.
- Сбор данных. Минимум 2 недели, минимум 1000 посетителей в каждом варианте.
- Статистическая значимость. Разница не случайна (используется уровень значимости 95%).
- Принятие решения. Победитель остаётся, тест закрывается.
Сколько по времени
Минимум 2 недели. Зависит от трафика:
- 1000 уникальных в день - 2 недели достаточно
- 100 уникальных в день - нужно 2 месяца
- Меньше 100 - тестирование вряд ли даст значимый результат
Инструменты A/B-тестирования
- Яндекс.Метрика. Эксперименты - встроено в Метрику.
- Google Optimize. Закрылся в 2023, но Google перенёс функции в GA4.
- Convert.com, AB Tasty. Платные международные сервисы.
- VWO (Visual Website Optimizer). Самый функциональный.
- Optimizely. Корпоративные тесты.
Распространённые ошибки
- Останавливать тест слишком рано. Нужно набрать статистическую значимость.
- Тестировать сразу 5+ изменений. Непонятно, что именно повлияло.
- Игнорировать сегменты. Победитель в среднем может проигрывать на мобильных.
- Тестировать без гипотезы. "Просто покажем варианты" - бесполезно.