Что такое A/B-тестирование

 

A/B-тестирование — это метод маркетингового исследования, при котором две версии (A и B) рекламного объявления, лендинга или элемента сайта сравниваются между собой, чтобы определить, какая из них эффективнее.
Половина аудитории видит вариант A (контрольная группа), вторая половина — вариант B (экспериментальная группа). По результатам теста оценивается, какая версия лучше решает поставленную задачу — привлекает больше кликов, генерирует больше лидов, продаж.
A/B-тестирование как метод оптимизации сайтов появился еще в начале 2000-х годов. Одними из первых его начали применять такие гиганты, как Google и Amazon. Затем метод распространился на проверку рекламных объявлений, email-рассылок и других элементов digital-маркетинга. Сегодня A/B тестирование применяют маркетологи по всему миру, от небольших интернет-магазинов до крупных международных корпораций.

Почему A/B-тестирование важно для рекламных кампаний

 

Регулярное проведение A/B-тестов позволяет постоянно улучшать показатели рекламных кампаний и экономить бюджеты. Также к преимуществам инструмента относят:

• увеличение CTR (кликабельности) объявлений;
• снижение стоимости клика и повышение конверсии посадочных страниц благодаря оптимизации текстов, дизайна и юзабилити;
• улучшение качества трафика и целевых действий на сайте путем тестирования различных УТП и офферов;
• экономия бюджета за счет перераспределения средств на наиболее эффективные элементы и отключения неработающих вариантов.

 

Подготовка к A/B-тестированию

 

Перед запуском A/B-тестирования нужно провести тщательную подготовку. Четкое планирование поможет получить достоверные результаты и избежать типичных ошибок.
Пошаговый алгоритм подготовки к тестированию:

1. Определите цель теста и ключевые метрики. Ответьте на вопрос: что вы хотите оптимизировать — CTR, конверсию или средний чек? Зафиксируйте текущие показатели, чтобы было с чем сравнивать результаты.
2. Выберите элемент для тестирования (заголовок, текст объявления, изображение, форма захвата лидов на лендинге). Начните с элементов, которые предположительно дадут максимальный прирост.
3. Сформулируйте гипотезу — предположение о том, как изменение элемента повлияет на целевую метрику. Например: «Замена общего заголовка на персонализированный повысит CTR на 5%».
4. Создайте варианты для теста. Контрольный вариант А оставьте без изменений, в экспериментальном варианте B внесите одно значимое изменение, которое хотите протестировать. Если изменений будет два, три и больше, вы не поймете, какое из них сработало.

 

Практическое задание:
Составьте список из 5 элементов сайта или рекламных объявлений, которые вы хотите протестировать в первую очередь. Для каждого элемента сформулируйте гипотезу — какое изменение, по вашему мнению, улучшит конверсию.

Процесс проведения A/B-тестирования

 

Когда подготовительный этап пройден, переходите непосредственно к проведению A/B-теста:

1. Настройте равномерное разделение трафика между контрольной и тестовой группами в пропорции 50/50. Обязательно используйте рандомизацию, чтобы исключить влияние внешних факторов на достоверность результатов.
2. Определите необходимую длительность теста. Для рекламы требуется 1-2 недели, для email-рассылок — несколько дней. Используйте калькуляторы длительности A/B-тестов, чтобы рассчитать сроки.
3. Запустите тест и контролируйте ход его проведения. Следите за тем, чтобы трафик распределялся равномерно, а тестовые группы были сопоставимы по объему и качеству.
4. Остановите тест по истечении запланированного срока или при достижении статистической значимости результатов. Не останавливайте и не изменяйте тест раньше времени, даже если один из вариантов показывает высокие результаты в первые дни.

 

Практическое задание:
Настройте А/В-тест рекламного объявления в Яндекс.Директе или ВК. Разделите аудиторию на 2 сегмента, задайте 2 тестируемых варианта объявлений и запустите тест на 7 дней.
Анализ и интерпретация результатов
После завершения тестинга наступает важный этап — анализ результатов:

1. Соберите информацию по ключевым метрикам для контрольной и экспериментальной групп: показы, клики, CTR, конверсии, средний чек. Выгрузите сведения из рекламного кабинета или системы аналитики.
2. Сравните результаты групп между собой, чтобы выявить статистически значимую разницу. Для оценки используйте метод хи-квадрат, t-тест Стьюдента или другие статистические тесты. Большинство инструментов для A/B-тестов уже имеют встроенные калькуляторы значимости.
3. Определите победивший вариант, который показал лучшие результаты по целевой метрике. Проанализируйте, за счет чего он обошел контрольную версию — более привлекательного оффера, понятного призыва к действию, яркого изображения. Сделайте выводы о том, какие приемы и гипотезы сработали.
4. Визуализируйте результаты теста с помощью графиков и диаграмм. Наглядное представление информации позволит поделиться результатами с командой и заказчиком.

 

Практическое задание:
Проанализируйте результаты проведенного А/В-теста. Определите, какой вариант объявления стал победителем и насколько значимым было его преимущество. Визуализируйте основные результаты с помощью инструмента для инфографики.

Частые ошибки при проведении A/B-тестов и как их избегать

 

Даже опытные маркетологи иногда допускают ошибки при проведении A/B-тестов. Самые распространенные из них:

• Задавать проверку одновременно нескольких атрибутов. Если меняете много элементов сразу, будет невозможно понять, какой из них повлиял на результат. Правило одной переменной — залог чистоты эксперимента.
• Останавливать тестирование слишком рано, без достижения статистической значимости. Различия между группами в первые дни часто случайные. Всегда дожидайтесь окончания полного цикла теста.
• Неверно рассчитывать размер выборки и длительности теста. Если тест проводился на маленькой аудитории или в течение короткого времени, его результаты нельзя считать достоверными.
• Нарушать процедуру рандомизации. Если группы А и В различаются по качеству трафика, выводы о влиянии тестируемого элемента будут некорректными.
• Неправильно интерпретировать результаты. Опирайтесь на статистические данные, а не на субъективные впечатления. Даже прирост в 1-2% можно считать значимым, если речь идет о большой аудитории.

 

Чтобы A/B тестирование было достоверным, четко следуйте методологии его проведения. Тестируйте по одному элементу за раз, используйте калькуляторы для расчета сроков и объемов выборки, дожидайтесь статистической значимости и анализируйте информацию непредвзято.

Примеры успешных A/B-тестов

 

Кейсы известных брендов доказывают, что даже небольшие изменения могут приводить к впечатляющим результатам:

• Компания HubSpot протестировала дизайн CTA в блоге. Выяснилось, что кнопка Download Now работает лучше, чем текстовая ссылка. Она дала прирост конверсии на 27%.
• Эксперимент фитнес-клуба Fitness World показал, что простой заголовок больше привлекает ЦА, чем сложные лозунги. Количество клиентов после тестинга выросло на 38%.
• Магазин спортивной одежды Reebok провел сравнение разных дизайнов продуктовой страницы. Минималистичный design с фокусом на товаре увеличил конверсию на 15,3%.

 

Эти и многие другие примеры доказывают, что A/B-тестами не стоит пренебрегать ни крупным, ни малым компаниям.

Инструменты для A/B-тестирования

 

Чтобы организовать a/b-test, необязательно разрабатывать собственные технические решения. На рынке уже есть готовые инструменты с различной функциональностью и ценой:

• Google Optimize. Интегрируется с Google Analytics и позволяет легко настраивать эксперименты, в том числе многовариантные.
• Яндекс.Взгляд. Предлагает удобный визуальный редактор без необходимости изменять код.
• VWO — мощная платформа для A/B-тестирования с функциями таргетинга аудитории, визуального редактора, анализа кликов и скроллинга.
• Optimizely. Позволяет проводить эксперименты на сайтах и в мобильных приложениях, персонализировать опыт посетителей.
• AB Tasty — специальный сервис для проведения A/B и многовариантных тестов, персонализации сайта, «дерева решений».

 

Практическое задание:
Зарегистрируйтесь в сервисе Google Optimize и настройте первый А/В-тест. Если пока нет сайта, потренируйтесь на тестовом домене. Подключите Google Analytics, чтобы отслеживать результаты теста.

Заключение

Итак, мы выяснили, что A/B-тестирование — это незаменимый инструмент для оптимизации рекламных кампаний и повышения эффективности сайтов. Регулярное проведение тестов позволяет принимать решения на основе реальных сведений, а не догадок и субъективных мнений.

Чтобы A/B-tests приносили максимальную пользу, придерживайтесь четкой методологии:

• планируйте тесты заранее, ставьте измеримые цели и гипотезы;
• тестируйте по одному элементу за раз, обеспечивая чистоту эксперимента;
• дожидайтесь статистически значимых результатов, не останавливайте тесты раньше времени;
• анализируйте результаты непредвзято, опираясь на объективные данные;
• масштабируйте успешные варианты на всю аудиторию, продолжайте тестировать новые гипотезы.

При правильном подходе A/B-тестирование способно принести значительный рост конверсии, снижение стоимости привлечения клиентов и увеличение маржинальности бизнеса.
Для автоматизации рутинных процессов по управлению рекламой используйте сервис ProfitAds. Он позволяет автоматизировать маркировку рекламных объявлений и управлять кампаниями в разных системах из одного интерфейса. ProfitAds экономит время и ресурсы, которые лучше направить на стратегические задачи — в том числе A/B-тестирование и оптимизацию конверсии.

Узнать больше о ProfitAds