Получите больше конверсий с помощью этих советов по A/B тестированию целевых страниц

Многие изменения, которые мы вносим в наши сайты, зависят от интуиции. Мы используем дизайны, которые, как нам кажется, понравятся пользователям и пишем контент, который, по нашему мнению, найдет отклик у них — И хотя опыт и интуиция могут многое дать для создания популярного сайта, они плохо заменяют реальные данные.

Хорошая новость в том, что с помощью A/B тестирования вы можете сравнивать различные версии веб-страницы перед вашей целевой аудиторией. Вы можете использовать эту информацию, чтобы лучше понять, что нравится вашим пользователям, и внести изменения, которые поразят ваших посетителей.

В этой статье мы обсудим, как работает A/B тестирование и что об этом говорят специалисты. Также мы расскажем вам о семи лучших практиках A/B тестирования целевых страниц, которые помогут вам овладеть вашими экспериментами. Без лишних слов:

Введение в A/B тестирование (и как это работает)

Оптимизация коэффициента конверсии (CRO) — это широкое понятие, которое описывает практику внесения итеративных изменений на ваш веб-сайт для улучшения частоты взаимодействия посетителей сайта (нажатия, конверсии) с вашим веб-сайтом. А/Б-тестирование проводится путем предоставления двух одновременных опытов различным группам пользователей, часто с одним изменением на данной странице или разделе (например, цветом, размером или положением кнопки призыва к действию [CTA]).

Если вы получаете достаточно трафика и равномерно распределяете его между двумя версиями (вариант A и вариант B), один из них должен показать лучшие результаты и конверсии, чем другой. Вот почему A/B тестирование также часто называется сплит-тестированием.

Например, если вы тестируете две версии призыва к действию, одна из них должна получить больше кликов, чем другая. Эти результаты показывают предпочтения вашей аудитории, и вы можете обновить свой сайт, получив повышенное вовлечение:

Многие современные платформы CRO, включая Spiralyze, VWO и Optimizely, позволяют вам управлять всеми техническими аспектами A/B тестирования без особых проблем. В большинстве случаев вы можете просто выбрать элемент, использовать конструктор страниц для создания альтернативной версии и затем начать тестирование почти сразу.

Важно отметить, что, как и в любом эксперименте, результаты будут зависеть от того, задаете ли вы правильные “вопросы”, а также от размера вашей выборки. Это два аспекта A/B тестирования, которые мы рассмотрим в оставшейся части этой статьи.

Какие элементы можно тестировать методом A/B?

Сначала вам нужно разработать план действий. «Вы можете тестировать почти все на вашем сайте, от длины целевой страницы до цвета кнопки «Купить сейчас», но вы должны приоритизировать те элементы, которые, по вашему мнению, окажут наибольшее влияние на ваши результаты», говорит Галлингер. «Новичок часто должен начинать с одного из четырех основных».

Длина копии

Длина текста на веб-сайте часто может существенно влиять на коэффициент конверсии страницы. Тем не менее, заранее трудно определить, нужно ли вам больше или меньше текста для объяснения вашей идеи, пока вы не покажете его реальным потенциальным клиентам с использованием A/B тестирования:

Мы не рекомендуем использовать A/B тестирование для контента блога и статей, поскольку слишком много факторов могут повлиять на коэффициенты конверсии.

Например, статья из 3 000 слов может показать себя лучше, чем «сжатая» версия из 1 500 слов. Однако сотни факторов могут повлиять на вовлеченность пользователя, если вы удвоите содержимое веб-страницы. Это означает, что результаты тестирования не принесут ценной информации.

Вместо этого мы рекомендуем сосредоточиться на тестировании коротких текстовых элементов, таких как списки и вводные части. Они с большей вероятностью существенно повлияют на реакцию пользователей на контент, и их гораздо проще тестировать методом A/B.

Заголовок

Заголовок обычно является первым, что видят люди, поэтому крайне важно использовать его эффективно, чтобы привлечь их внимание. Некоторые сайты используют A/B-тестирование десяти или более заголовков, прежде чем остановиться на окончательном варианте.

Заголовки могут резко повлиять на коэффициенты кликабельности на страницах блога и в результатах поисковых систем. По нашему опыту, простая корректировка заголовка может привлечь к страницам гораздо больше внимания.

Идеально, если вам не придется тестировать каждый заголовок, который вы создаете. Вместо этого мы рекомендуем сосредоточиться на страницах и публикациях, которые не получают достаточно внимания (и вы считаете, что их содержание этого заслуживает). Попробуйте воспроизвести тип заголовка, который вы или ваши конкуренты используете на других успешных страницах, и посмотрите, повлияет ли это на реакцию пользователей на контент.

Призыв к действию (CTA)

Этот небольшой фрагмент текста часто может иметь большое значение. Например, кнопка с надписью «Купить сейчас» вместо «Купить» может создать чувство срочности, которое побуждает людей нажимать на неё, или же создать ложное чувство срочности, из-за которого люди будут избегать её.

CTA являются одними из самых простых элементов A/B тестирования при анализе результатов. “Лучший” CTA принесет больше конверсий. Затем вы можете использовать эту информацию, чтобы узнать, какие типы призывов лучше резонируют с вашей аудиторией.

К тому же, призывы к действию обычно бывают короткими. Это означает, что потенциальных вариантов для тестирования меньше, что облегчает настройку тестов по сравнению с обычными текстами, заголовками или изображениями.

Изображения

Изображения передают важные эмоции, но не всегда легко заранее знать, какие изображения сработают, а какие не найдут отклика у вашей аудитории. Как и в случае с заголовками, вы можете протестировать множество из них, прежде чем выбрать лучшее:

Как правило, изображения всегда должны быть высокого качества и соответствовать обсуждаемой теме. Кроме того, не следует заменять картинки случайным образом. Вместо этого обратите внимание на метрики отказов и посмотрите, на каких веб-страницах «теряется» больше всего пользователей.

Этот показатель укажет вам на страницы, которые нуждаются в переработке или изменении каким-то образом. Оттуда вы можете проанализировать существующие изображения и рассмотреть, могут ли они негативно повлиять на пользовательский опыт.

Как улучшить A/B тестирование вашей целевой страницы (7 советов)

Эти лучшие практики A/B тестирования помогут вам настроить более точные эксперименты для любой страницы вашего сайта. Однако целевая страница обычно является идеальной средой для A/B теста, поскольку она самодостаточна.

1. Разработать гипотезу

Практически что угодно может быть проверено методом A/B тестирования, и результаты могут быть использованы различными способами для улучшения вашего сайта.

«В общих чертах, вы можете тестировать дизайн, текстовое наполнение или предложение,» говорит Сид Бхарат, консультант по маркетингу SAAS. «Дизайн означает цвета, компоновку, шрифты и визуалы. Текстовое наполнение — это содержимое на странице, такое как заголовки или описания продуктов. Наконец, предложение — это точно то, что вы предлагаете людям сделать, например записаться на электронный курс или купить продукт.»

Однако то, что вы можете использовать A/B тестирование для измерения почти всего, не означает, что его следует использовать для всего. Очень важно иметь стратегию его применения, чтобы действительно извлечь из этого максимум пользы.

«В начале двухтысячных, когда тестирование стало популярным, было популярно говорить ‘всегда тестируйте’,» говорит Шукайри. «Люди предполагали, что ‘тестируйте цвет и призыв к действию на вашем сайте, и вы увидите значительные улучшения в конверсиях.’ Это совсем не так.»

Тестирование — это искусство и наука, требующие регулярного статистического анализа вашего сайта для выявления потенциальных проблемных зон и исследования причин. Это означает проведение качественных опросов, анкетирования и тестов на удобство использования, чтобы лучше понять, с чем сталкиваются клиенты.

«Только после того, как вы соберете все проблемы, можно начать их приоритизацию и решать, какие решения могут быть проверены для улучшения выявленных проблем,» говорит Шукайри. «Гипотеза необходима для теста, потому что в конечном итоге это статистика делает A/B тестирование возможным.”

Проведение A/B-теста требует времени, так как вам необходимо собрать достаточно данных для получения статистически точных результатов. Это значит, что вам следует убедиться, что вы тестируете правильные элементы.

Для этого вам нужна гипотеза, основанная на данных. Например, если у вашей домашней страницы высокий процент отказов, некоторые обоснованные гипотезы для объяснения этого могут включать следующее:

• Страница загружается слишком долго
• Пользователей отталкивает контент, который они видят сверху
• Страница не предлагает хороший опыт работы на мобильных устройствах

Все это валидные причины, и их стоит проверить. Однако, вы можете ещё больше сузить круг потенциальных причин, проведя внутренние тесты удобства использования и попросив других людей оставить отзыв о вашем сайте. Это дополнительное усилие поможет вам точно определить, какие элементы следует тестировать методом A/B.

2. Анализ точек отказа пользователей

Вместо того чтобы случайным образом выбирать, какие страницы на вашем сайте подвергнуть A/B тестированию, мы рекомендуем сосредоточиться на наиболее заметных точках «снижения активности». То есть на страницах, которые теряют больше всего пользователей.

«Используя Google Analytics, вы должны быть в состоянии выделить места с наибольшим числом отказов. Я бы предложил начать ваши сплит-тесты именно с этого», советует Эндрю Уиллер, специалист по цифровому маркетингу и SEO в Pierre Cardin Stationery. «Анализ ваших основных страниц выхода является хорошей отправной точкой для выделения вашей страницы, которая может иметь потенциал для наибольшего улучшения».

Если вам непонятно, как найти точки отказа, Бхарат рекомендует начать с анализа существующих данных. Например, на сайте электронной коммерции поток трафика может выглядеть следующим образом: Главная страница → Страница продукта → Корзина → Оформление заказа.

«На каждом этапе вы заметите, как люди выходят и покидают сайт,» говорит он. «Найдите этап с самым большим оттоком и проведите тест, чтобы уменьшить его. Приоритизируйте тесты на основе того, где можно добиться наибольшего улучшения.»

Сосредотачиваться на страницах с высоким отказом будет мудрым решением, если у вашего сайта большая библиотека контента, который вы хотите протестировать. Выявление проблем на этих страницах принесет лучшие краткосрочные результаты, если вы разработаете разумные гипотезы для тестирования.

3. Уделите тесту достаточно времени для выполнения

Нет волшебного временного промежутка, когда речь идет о тестировании. «Время, необходимое для объявления того, что мы называем ‘статистической значимостью’ для A/B тестирования, зависит от трафика, проходящего через ваш сайт,» говорит Блейк Периер, руководитель продукта в Engine Insights.

«Если у вас небольшой поток трафика, дайте вашему A/B-тесту поработать некоторое время. Вам нужно примерно недели достаточно трафика через обе стороны вашего теста, прежде чем вы сможете начать делать какие-либо выводы», добавляет Пурйеар.

«Даже если тест идет отлично после одного дня, это может быть аномалией трафика. Легко принимать решения на основе интуиции или выбирать вариант, потому что он вам больше нравится. Вот где действительно важно отступить и дать возможность говорить данным.»

Здесь на помощь приходит тест на «статистическую значимость». Если вы разработаете A/B тест и после 50 посещений один вариант явно лидирует, это еще ничего не доказывает. Пятьдесят пользователей – это недостаточно большая выборка данных для принятия решения, основанного на данных. Если вы продолжите тест дольше, тренд может полностью измениться.

Суть в том, чтобы дать вашим тестам столько времени, сколько потребуется, пока результаты не станут неопровержимыми. Этот процесс может быть раздражающим, поскольку реализация изменений занимает больше времени. Однако это единственный способ гарантировать, что ваши тесты не выдают неточные данные.

Для любителей цифр существуют инструменты, которые помогут вам определить время тестирования. «A/B-тест считается завершенным, когда между версиями A и B вашей целевой страницы есть статистически значимая разница», говорит Галлингер. «Большинство программ для A/B-тестирования имеют встроенный калькулятор для определения момента, когда статистически значимый победитель определен, так что вам не придется делать расчеты самостоятельно.»

Если вы хотите использовать отдельный калькулятор, этот от Neil Patel работает хорошо и его легко понять. Инструмент также позволяет добавлять больше вариантов, если вы чувствуете уверенность для проведения многовариантного тестирования.

4. Используйте правильный инструмент A/B тестирования

В зависимости от вашего уровня знаний вы можете настроить тест самостоятельно. «A/B тестирование может показаться довольно сложным на первый взгляд, но нет никаких причин не попробовать его самому,» говорит Галлинджер. «Прежде чем приступать, убедитесь, что вы хорошо понимаете, какие изменения вы хотите протестировать и какие инструменты собираетесь использовать. Если вам нужна помощь в настройке A/B теста, обратитесь к веб-разработчику, который поможет с процессом настройки.»

Следующий шаг – использовать программное обеспечение, чтобы показывать каждую версию вашего сайта 50% посетителей сайта. «Вы можете использовать инструменты, такие как Optimizely, VWO или Omniconvert, для создания A/B тестов на вашем сайте,» говорит Bharath. «С их инструментами, управляемыми через интерфейс, вы можете создавать вариации страницы и изменять элементы для тестирования без необходимости знаний в программировании.»

«Если у клиента уже есть WordPress плагин, я адаптируюсь к их инструментарию и использую его на протяжении всего проекта,» говорит Пурьер. «Инструменты обычно работают в тандеме с Google Analytics, поэтому вам придется в значительной степени полагаться на это.» Для тех, у кого более сложные потребности, Галлингер рекомендует Kissmetrics, Crazyegg, или Optimizely.

Плагины WordPress для A/B тестирования также могут быть полезны для новичков. «Они предоставляют вам определенные рамки для работы — Подумайте о этих плагинах как о поддерживающих колесах. Один из тех, что я видел, что используют несколько моих клиентов, это Nelio A/B Testing для WordPress,» говорит Пурье.

Если вы используете WordPress, мы рекомендуем обратить внимание на популярные плагины A/B тестирования, так как они могут предложить более простую реализацию, чем сторонние платформы. Puryear рекомендует Nelio A/B testing, но и другие инструменты могут помочь вам тестировать более конкретные элементы.

Например, Title Experiments Free может помочь вам провести A/B тестирование заголовков сообщений и страниц:

«В конечном итоге вам нужен точный инструмент, который поможет вам разделить трафик на два разных дизайна и даст вам выходные данные, чтобы указать победителя, а также другие данные и метрики, которые могут быть для вас важны», говорит Шукайри.

5. Узнайте, как анализировать результаты

«Инструменты для A/B тестирования обычно всегда имеют панель управления анализа или статистики,» говорит Пурье. «Если ваш инструмент не имеет такой панели, вы определенно используете неподходящий инструмент. Эти панели должны показывать вам производительность вашего варианта A по сравнению с вариантом B. Смотрите на разницу в производительности и на то, какой вариант чаще всего демонстрировал наступление события, которое вы тестируете. Хорошие инструменты предоставят вам значение уверенности, основанное на объеме трафика, который прошел через тест.»

В конце эксперимента обратите внимание на увеличение или возможное снижение коэффициента конверсии для группы вариантов. «Важно учитывать, что иногда после A/B тестирования контрольная группа может остаться лучшим вариантом,» говорит Эдельштейн. «Это распространенная ошибка, так как может быть соблазн изменить сайт из-за незначительного увеличения конверсии.» И убедитесь, что у вас достаточно данных для получения статистически значимого результата.

«Анализ результатов — это важная и часто игнорируемая часть тестирования,» говорит Шукайри. «Сначала вы должны увидеть, подтвердилась ли ваша гипотеза или нет. Затем, исходя из результатов, проверьте, можно ли рассмотреть какие-либо другие последующие тесты.»

Например, Шукайри провела тест, удалив видео и разместив статичное изображение на сайте подписки клиента. После того как её команда подтвердила, что статичное изображение увеличило конверсии и подтвердило гипотезу о необходимости упрощения верхней части страницы, они снова добавили видео в другую часть страницы с тем же статичным изображением, и показатели конверсии снова резко возросли.

«Тест показывает многое о моделях поведения клиентов, их предпочтениях и антипатиях, конечно, в зависимости от того, какой элемент вы на самом деле тестируете,» говорит она. «Эти данные могут повлиять на будущие тесты.»

6. Архивировать результаты предыдущих A/B тестов

Даже после того, как вы закончили работу с конкретным A/B тестом, вам захочется сохранить эти данные на случай, если вы захотите обратиться к ним в будущем. «Хорошая идея сохранять все результаты тестов и выводы вместе,» советует Уэллер. «Лично я использую отдельную папку в Google Drive; это особенно удобно, поскольку вы можете легко делиться своими выводами с соответствующими членами команды и лицами, принимающими решения.»

Большинство инструментов A/B-тестирования сохраняют результаты тестов для будущего использования. «Любая платформа A/B-тестирования, которая заслуживает внимания, будет иметь функцию архивирования или ссылки, к которой вы можете вернуться и посмотреть старые тесты,» говорит Пурье. «Одна из моих любимых вещей в новом году — это просмотреть старые тесты, которые действительно повлияли на ситуацию, а затем провести эти тесты снова, чтобы увидеть, как они себя ведут через шесть, восемь или 12 месяцев. Вы можете обнаружить, что результаты окажутся действительно интересными, поскольку ваши клиенты или профиль трафика могут измениться за год.»

Еще одно важное преимущество сохранения данных прошлых тестов заключается в возможности видеть, как ваши гипотезы соотносятся с течением времени. Проведение нескольких тестов позволит вам попробовать внести различные изменения, и некоторые из них лучше всего подойдут для вашей конкретной аудитории.

Например, ваша аудитория может лучше реагировать на определенный тон в тексте или типы изображений. Сохраняя данные из предыдущих тестов и периодически их пересматривая, вы должны сможете заметить закономерности, которые помогут вам усовершенствовать будущие тесты.

7. Начните с малых тестов

Одна из самых распространенных ошибок, которую мы видим при проведении A/B тестирования, заключается в том, что многие пытаются взять на себя слишком много. Если вы новичок в этом виде тестирования, мы рекомендуем начать с малого. Определите точку отсева на вашем сайте, разработайте простую гипотезу вокруг одного элемента (например, призыва к действию) и протестируйте его.

Этот подход может быть не революционным, и даже если тест пройдет успешно, это может не привести к значительному увеличению конверсий. Однако этот научный метод основан на мелких, постепенных изменениях, применяемых со временем для постепенного улучшения вашего сайта.

Тестирование полностью разных версий страницы не приведет к точным результатам, а проведение десятков тестов одновременно просто перегрузит вас. Вместо того чтобы рассматривать A/B тестирование как волшебное решение, мы рекомендуем видеть в нем долгосрочный проект.

«Начните с небольших тестов, пока вы не ознакомитесь со статистической значимостью вашего сайта и моделями вашего трафика,» говорит Пурьер. «Я видел ужасные вещи, которые происходили, когда кто-то с головой погружался в огромный тест как свою первую попытку A/B тестирования. Оптимизируйте что-то маленькое и ознакомьтесь с тем, что вы делаете.»

Получите больше конверсий с помощью A/B тестирования

A/B-тестирование — это не трюк и не навык, который нужно освоить, чтобы стать экспертом в маркетинге. В своей основе A/B-тестирование просто заключается в вопросе: «Какой из этих двух вариантов работает лучше?», а затем в анализе мнения пользователей в контролируемой среде. С правильными инструментами, настройка A/B-тестов может быть удивительно простой.

Самая сложная часть успешного проведения этих тестов заключается в умении задавать правильные вопросы и интерпретировать результаты. Вот несколько советов, которые помогут вам добиться успеха в обоих аспектах:

1. Сформулируйте гипотезу.
2. Проанализируйте точки отвала пользователей.
3. Дайте тесту достаточно времени для выполнения.
4. Используйте правильный инструмент для A/B тестирования.
5. Научитесь анализировать результаты.
6. Архивируйте результаты прошлых A/B тестов.
7. Начните с малых тестов.

A/B-тестирование может помочь вам понять, что нравится вашей аудитории, но для успешного тестирования вашему сайту потребуется много посетителей. В DreamHost мы предоставляем профессиональные услуги по SEO-маркетингу, чтобы помочь увеличить вашу аудиторию и повысить органический трафик. Узнайте больше о наших профессиональных планах по SEO-маркетингу!