A/B testimine väikesel saidil: millal on mõtet ja millal mitte
A/B testimine kõlab nagu see, mida tõsine ettevõte peaks tegema: näita pooltele külastajatele üht varianti, pooltele teist ja lase numbritel otsustada. Praktikas põrkub see väikesel saidil vastu üht ebamugavat asjaolu, nimelt matemaatikat. Vaatame, kui palju liiklust on päriselt vaja, mida teha siis, kui seda ei ole, ja kuidas mitte end valede numbritega petta.
Mis on A/B test ja kus on piir
A/B test tähendab, et liiklus jagatakse kaheks ja pooled näevad varianti A, pooled varianti B. Kui üks variant annab rohkem päringuid või oste, siis see võidab.
Loogika on veatu. Probleem on selles, et vastus peab olema statistiliselt usaldusväärne, ja usaldusväärsuse hind on külastajate arv.
Väikese erinevuse tuvastamiseks on vaja palju andmeid. Kui variant B on viis protsenti parem, siis selle tõestamiseks on vaja tuhandeid külastajaid variandi kohta. Kui variant B on viiskümmend protsenti parem, piisab tunduvalt vähemast.
Sellest tuleneb kogu selle artikli põhimõte: väikesel saidil ei ole mõtet testida väikseid muudatusi, aga suuri muudatusi tasub testida küll.
Ja teine oluline asi: test mõõdab konversiooni, mitte klikke. Kui sinu eesmärk on päring, siis loeb päringute arv, mitte see, mitu inimest nuppu vajutas.
Kui palju liiklust on vaja
Lihtne orientiir, mis ei nõua kalkulaatorit: usaldusväärse tulemuse saamiseks on vaja vähemalt sadat konversiooni variandi kohta, mitte lihtsalt sadat külastajat.
Näide. Sinu saidil käib kuus tuhat inimest ja päringu teeb kaks protsenti ehk kakskümmend inimest. Test, kus mõlemas variandis on vaja sadat konversiooni, kestaks kümme kuud. Selle aja jooksul muutub hooaeg, reklaam ja pool sinu ärist.
Teine näide. Saidil käib kakskümmend tuhat inimest kuus ja konversioon on kolm protsenti. Sada konversiooni variandi kohta koguneb umbes nädalaga ja test on täiesti mõistlik.
Praktiline lävi on kuskil paari tuhande külastaja ja saja konversiooni juures kuus. Alla selle on klassikaline A/B test enamasti raiskamine.
Ära lõpeta testi varakult. Kõige levinum viga on vaadata kolmandal päeval, näha et B on ees, ja kuulutada võitja. Väikeste arvude juures kõigub tulemus tugevalt ja esimese nädala liider vahetub sageli.
Lase testil kesta vähemalt kaks täisnädalat, isegi kui liiklust on palju. Nädalapäevad käituvad erinevalt ja üks nädal võib sattuda pühale või kampaaniale.
Mida testida, kui liiklust on vähe
Vastus on lihtne: suuri asju. Nupu värv ja pealkirja sõnastus on täpselt need muudatused, mille mõju on liiga väike, et väikesel saidil tuvastada.
- Kogu maandumislehe struktuur: mis on esimesel ekraanil, mis järjekorras plokid tulevad, kus asub kutse tegutseda.
- Hinna näitamine versus hinna mittenäitamine. See on üks väheseid muudatusi, mille mõju on tavaliselt suur ja selgelt nähtav.
- Vormi pikkus: seitse välja versus kolm. Mõju on sageli kahekohaline protsent.
- Pakkumise enda muutmine: tasuta konsultatsioon versus hinnapakkumine versus kohe broneerimine.
- Sotsiaalse tõestuse lisamine sinna, kus seda üldse ei olnud: klientide logod, konkreetsed tulemused, arvustused otsustuskoha juures.
Testi ühte asja korraga. Kui muudad korraga pealkirja, pilti ja vormi, siis võidu korral ei tea sa, mis töötas, ja kaotuse korral ei tea, mida tagasi keerata.
Ja kirjuta hüpotees enne testi üles: mida sa muudad, mida ootad ja miks. See distsipliin eristab testimist juhuslikust nokitsemisest.
Tööriistad ja kuidas mitte end petta
Google Optimize on suletud, mistõttu tasuta valik on ahtam kui varem. Enamik alternatiive nagu VWO, Optimizely või Convert on kuutasulised ja väikesele saidile üle mõõdu kallid.
Praktiline lahendus väikesele ettevõttele on lihtne: tee muudatus kahel eraldi lehel ja suuna liiklus reklaamist mõlemale võrdselt. Google Ads ja Meta oskavad seda ise ja aruanne näitab konversioone variandi kaupa.
Jälgi, et testitav muudatus ei rikuks SEO-d. Kui teed kaks eraldi lehte, lisa neist ühele canonical viide teisele, muidu on Google silmis tegu duplikaadiga.
Ja hoolitse kiiruse eest. Osa testimistööriistu laadib skripti enne lehe kuvamist, mille tulemusena vilgub sisu ja LCP halveneb. Test, mis muudab lehe aeglasemaks, mõõdab iseennast.
Kõige tähtsam hoiatus puudutab enesepettust. Kui testid piisavalt palju asju piisavalt lühikest aega, leiad alati mõne juhusliku võitja. Sellepärast tuleb hüpotees enne kirja panna, testi kestus ette otsustada ja tulemus kinnitada alles siis, kui konversioone on kogunenud piisavalt.
Ja lõpuks: dokumenteeri iga test, ka kaotanud. Aasta pärast on see nimekiri sinu kõige väärtuslikum teadmine oma klientide kohta, ja see on ainus asi, mida keegi teine sinult kopeerida ei saa.
FAQ
Kui palju külastajaid on A/B testi jaoks minimaalselt vaja?+
Praktiline lävi on umbes paar tuhat külastajat ja vähemalt sada konversiooni kuus, sest usaldusväärsuse määrab konversioonide, mitte külastuste arv, ja sada konversiooni variandi kohta on tavapärane miinimum. Kui sinu saidil käib tuhat inimest kuus ja päringu teeb kakskümmend, siis korralik test kestaks mitu kuud, mille jooksul muutuvad hooaeg, reklaamikanalid ja pakkumine ise, nii et tulemus ei ole niikuinii puhas. Sellises olukorras on õige järjekord esmalt ilmsete probleemide parandamine seansisalvestiste ja kasutajatestide abil ning liikluse kasvatamine, ja alles seejärel A/B testimine, mis on täpsustamise, mitte avastamise tööriist.
Kas A/B testimine kahjustab SEO-d?+
Korrektselt tehtuna ei kahjusta, sest Google on aastaid selgelt öelnud, et testimine on tavapärane osa saidi arendamisest, ja kasutajate juhuslik jaotamine kahe variandi vahel ei ole varjatud sisu esitamine. Kaks asja tuleb siiski õigesti teha: kui variandid asuvad eraldi aadressidel, peab üks neist viitama canonical märgendiga originaalile, et Google ei käsitleks neid duplikaadina, ja kui suunad liiklust ümber, kasuta ajutist 302 suunamist, mitte alalist 301. Kolmas ja praktikas kõige sagedamini unustatud asi on kiirus, sest osa testimistööriistu laeb skripti enne sisu kuvamist, mis halvendab LCP-d ja võib niimoodi ise tulemust moonutada.
Mida teha, kui test ei näita mingit vahet?+
Enamik teste ei näitagi vahet ja see on normaalne tulemus, mitte ebaõnnestumine, kuid põhjus on tavaliselt üks kolmest ja tasub aru saada, milline neist. Kas muudatus oli lihtsalt liiga väike, mis on väikese liiklusega saidil kõige levinum juhtum, või ei olnud testitav element üldse otsustuskohaks, või ei jõudnud test piisavalt kaugele, et vahet üldse näha oleks võinud. Kõige kasulikum järgmine samm on lõpetada üksikute elementide viilimine ja testida midagi oluliselt suuremat, näiteks tervet lehestruktuuri, pakkumise sõnastust või hinna näitamist, sest just need muudatused annavad efekti, mis on ka väikese valimi juures selgelt nähtav.