A/B тест: как рассчитать статистическую значимость результатов?

как рассчитать статистическую значимость результатов

Делая A/B тест, задумывались ли вы: являются ли результаты статистически значимыми?

Нас как маркетологов не только просят измерить результаты наших кампаний, но и продемонстрировать достоверность результатов.






Как рассчитать статистическую значимость?

  • Определите, что вы хотите проверить.
  • Определите свою гипотезу.
  • Начните собирать ваши данные.

Пример из практики. Каждый из двух маркетологов создал версию целевой страницы. Они использовали функциональность своего A/B теста HubSpot для сбора результатов. У них была дружеская ставка на победу.

Через несколько дней у них были результаты. У одного получился немного более высокий коэффициент конверсии. Они задавались вопросом, были ли результаты статистически значимыми. 

Существует ряд бесплатных инструментов для расчета статистической значимости. Чтобы по-настоящему понять, что говорят эти инструменты, полезно их изучить. Особенно, что они рассчитывают и что это значит. Мы приведем конкретный пример, чтобы помочь вам понять статистическую значимость.

1. Определите, что вы хотите проверить.

Сначала решите, что вы хотите проверить. Это может быть сравнение:

  • коэффициентов конверсии на двух целевых страницах с разными изображениями;
  • коэффициентов переходов по электронной почте с разными строками темы;
  • коэффициентов конверсии для разных кнопок призыва к действию в конце сообщения в блоге. Количество вариантов выбора бесконечно.

Выберите фрагмент контента, для которого вы хотите создать два разных варианта. Для начала решите, какова ваша цель: лучший показатель конверсии или больше просмотров.

Вы, конечно, можете протестировать дополнительные варианты или даже создать многомерный тест. Для задач же этого примера мы будем придерживаться двух вариантов целевой страницы. Так мы повысим коэффициент конверсии. 

2. Определите свою гипотезу.

Прежде чем начать сбор данных, я считаю полезным изложить свою гипотезу в начале теста. Еще нужно определить степень достоверности, которую я хочу проверить. 

Я тестирую целевую страницу и хочу посмотреть, будет ли она лучше. Моя гипотеза: существует связь между целевой страницей, которую получают посетители, и их коэффициентом конверсии.

3. Начните собирать ваши данные.

Теперь, когда вы определили, что вы хотите проверить, пришло время начать сбор ваших данных. 

Скорее всего, проводите этот тест, чтобы определить, какой фрагмент контента лучше всего использовать в будущем. Вам нужно выбрать размер выборки. Для целевой страницы это может означать выбор определенного времени для запуска теста. Например, активация вашей страницы в течение 3 дней.

Для чего-то вроде электронного письма вы можете выбрать случайный образец вашего списка. Варианты ваших писем будут отправлены спонтанным образом.

Определение правильного размера выборки может быть сложным. Он будет варьироваться в зависимости от каждого теста. 

Как общее практическое правило, вы хотите, чтобы ожидаемое значение для каждого варианта было больше 5.

Мы рассмотрим ожидаемые значения ниже.

4. Рассчитать результаты хи-квадрат.

Существует ряд различных статистических тестов, которые вы можете запустить. Это позволит измерить значимость на основе ваших данных. Что лучше всего использовать? Это зависит от того, что вы пытаетесь проверить, и какой тип данных вы собираете. 

В большинстве случаев вы будете использовать критерий хи-квадрат, поскольку данные являются дискретными.

Дискретный способ говорит, что существует конечное число результатов, которые можно получить. Например, посетитель будет либо конвертировать, либо не конвертировать. Для одного посетителя не существует разных степеней конверсии.

Вы можете проводить тестирование на основе разной степени достоверности. Иногда ее называют альфа-тестом. Если вы хотите, чтобы требование для достижения статистической значимости было высоким, альфа должен быть низким. Возможно, вы видели статистическую значимость с точки зрения достоверности.

Например, получены результаты статистически значимы с достоверностью 95%. В этом сценарии альфа равнялась 0,05. Достоверность рассчитывается как 1 минус альфа. Это означает, что вероятность ошибиться в заявленной взаимосвязи составляет 1 к 20.

После сбора данных я поместил их в диаграмму, чтобы упростить их организацию. Я тестирую 2 разных варианта A и B. Есть 2 возможных результата, конвертированных, не конвертированных, у меня будет график 2×2. Я буду суммировать каждый столбец и строку, чтобы я мог легко увидеть результаты в совокупности.

Статистическая значимость

5. Рассчитайте ваши ожидаемые значения.

Теперь я вычислю ожидаемые значения. В приведенном выше примере мы ожидали бы увидеть одинаковые коэффициенты конверсии с обеими версиями. Это в случае, если бы не было никакой связи между тем, что посетители целевой страницы видели, и их коэффициентом конверсииПолучилось, что конвертировали 1945 человек из 4 935 посетителей. Это примерно 39% посетителей.

Нужно рассчитать ожидаемые частоты для каждой версии целевой страницы, предполагая, что разницы нет. Мы можем: умножить количество строк для этой ячейки на количество столбцов для этой ячейки и разделить его на количество посетителей. В этом примере, нужно найти ожидаемое значение конверсии в версии A. Я бы использовал следующее уравнение: (1945 * 2401) / 4935 = 946.

расчет ожидаемых значений статистической значимости

6. Посмотрите, как ваши результаты отличаются от того, что вы ожидали.

Чтобы вычислить хи-квадрат, я сравниваю наблюдаемые частоты с ожидаемыми частотами. 

Это сравнение выполняется так:

  • вычитается наблюдаемое из ожидаемого,
  • возводится в квадрат результата,
  • результат делится его на значение ожидаемой частоты.

Я пытаюсь понять, насколько мои реальные результаты отличаются от того, что мы можем ожидать. Возведение в квадрат разницы усиливает влияние разницы, а деление на ожидаемое нормализует результаты. Уравнение выглядит так: (ожидаемый — наблюдаемый) ^ 2) / ожидаемый.

Рассчитать статистическую значимость

7. Найдите свою сумму.

Затем я суммирую четыре результата, чтобы получить число хи-квадрат. В данном случае это 0,95. Нужно увидеть, отличаются ли коэффициенты конверсии для моих целевых страниц от статистической значимости. Я сравниваю это со значением из таблицы распределения хи-квадрат. Она основана на моей альфе, в данном случае 0,05, и степенях свободы.

Степень свободы зависит от того, сколько у вас переменных. С таблицей 2×2, как в этом примере, степень свободы равна 1. 

В этом случае значение хи-квадрат должно быть равно или превышать 3,84. Тогда результаты будут статистически значимыми. Поскольку 0,95 меньше 3,84, мои результаты статистически не отличаются. Нет никакой связи между тем, какую версию целевой страницы посетитель получает, и коэффициентом конверсии со статистической значимостью.

Почему статистическая значимость важна?

Почему это важно, если вы можете просто использовать бесплатный инструмент для выполнения расчетов?

Понимая то, как рассчитывается статистическая значимость, вы определите, как лучше всего тестировать результаты своих собственных экспериментов.

Многие инструменты используют уровень достоверности 95%. Для ваших экспериментов может иметь смысл использовать более низкий уровень достоверности. Это так, если вам не требуется, чтобы тест был более строгим.

Понимая основные расчеты поможет вам объяснить тем, кто не знаком со статистикой, почему ваши результаты важны.

По материалам сайта: https://blog.hubspot.com.

❤️ В каком случае тест будет статистически значимым, если в общем сказать?

Если существует очень низкая вероятность того, что результат мог произойти случайно.

❤️ Для чего особенно нужно вычислять статистическую значимость?

Для исключения бесперспективных гипотез.

⏩ Что такое уровень значимости?

Это вероятность отклонения нулевой гипотезы, когда она верна.

⏩ Какое влияние у р-значения?

Чем меньше p-значение, тем больше уверенности в том, что нулевая гипотеза может быть отвергнута.

⏩ Как рассчитать статистическую значимость?

Начните с просмотра левой стороны ваших степеней свободы и найдите свою дисперсию. Затем поднимитесь вверх, чтобы увидеть p-значения. Сравните p-значение с уровнем значимости или, скорее, с альфой. Помните, что значение p менее 0,05 считается статистически значимым.

⏩ Как определить статистически значимые результаты?

Чтобы провести Z-тест, найдите Z-балл для вашего теста или исследования и преобразуйте его в P-значение. Если ваше значение P ниже уровня значимости, вы можете сделать вывод, что результат является статистически значимым.

⏩ Что такое значение p в статистике?

В статистике p-значение — это вероятность получения результатов, по крайней мере, столь же экстремальных, как наблюдаемые результаты проверки статистической гипотезы, при условии, что нулевая гипотеза верна. Меньшее значение p означает, что есть более веские доказательства в пользу альтернативной гипотезы.

Байесовское A/B тестирование.

байесовское A B тестирование более расчетливый подход к проверке версий

Зачем вы запускаете A/B тестирование?

Это просто: увидеть, какая из версий получит больший отклик аудитории.

До недавнего времени я думал, что существует только один вид A/B теста. Затем я встретил другую его версию. Этот метод называется байесовским A/B тестированием, и если вы хотите использовать более конкретный тактический подход к тестированию рекламы, это может быть ответом.

Он по-прежнему включает в себя проверку вариантов для выявления предпочтений аудитории, но требует больше вычислений и проб и ошибок. Но сначала давайте поговорим о том, чем байесовское A/B тестирование отличается от традиционных сплит-тестов.






Традиционное A/B тестирование.

Frequentist – стандартный метод сплит-тестирования, который использует данные только из текущего эксперимента.

Каждый A/B тест имеет одинаковое количество компонентов. Они используют данные, основанные на метрике, которая определяет варианты A и B. Например, метрика может быть количеством кликов по объявлению. Чтобы определить победителя, этот показатель измеряется статистически.

Давайте применим это к примеру использования частотного или традиционного подхода. В этом сценарии вы создадите два объявления и измените одну переменную, например, копию объявления. Затем выберите показатель, например количество кликов по объявлению.

В этом примере победителем A/B теста для частых пользователей станет то, какое объявление больше всего нажало ваша целевая аудитория, основываясь исключительно на результатах этого эксперимента.

Если бы вы проиллюстрировали эти компоненты в байесовском A/B тесте, вы бы подошли к тесту, используя другие данные.

Что такое байесовский A/B тест?

Байесовский подход берет информацию, собранную из аналогичных прошлых экспериментов, объединяет ее с текущими данными и делает вывод.

По сути, вы бы использовали вывод, сделанный из предыдущих байесовских экспериментов, как вариант для нового теста. Этот вид проверки использует метод проб и ошибок для создания непрерывных тестов, пока вы не найдете статистические данные для резервного копирования желаемых результатов.

байесовское a b тестирование

Это определение может показаться немного сложным для визуализации без примера, поэтому давайте рассмотрим его.

Если ваше предыдущее объявление в Facebook привлекло 867 уникальных посетителей и получило 360 конверсий, получив коэффициент конверсии 41%, вы использовали бы эти данные, чтобы сообщить ожидаемое.

Если бы вы предположили, что ваше следующее объявление на Facebook достигло 5000 уникальных посетителей, вы могли бы заключить, что на основе предыдущего опыта вы получите 2050 конверсий. Это будет вариант «А».

Допустим, вы смотрите на эффективность аналогичной рекламы в Facebook и в итоге получили коэффициент конверсии 52%. Это вариант «Б.» 

Что вы сделали, собрав данные из двух вариантов, так это вычислили апостериорное распределение, и предыдущие выполненные вами тесты теперь стали основой для вашего байесовского теста.

Если до расчета апостериорного распределения у вас были выводы о коэффициентах конверсии, полученных по каждой переменной, теперь вы можете обновить их на основе собранных данных.

Вы можете задать гипотетические вопросы о вашем тесте, такие как «Насколько вероятно, что« B »будет больше, чем вариант« A »?». В этом случае вы можете сделать вывод, что ответ на этот вопрос составляет 9%.

Затем начинается часть проб и ошибок.

Байесовская методология принимает решения, делая некоторые выводы. Вы можете рассчитать ожидаемый убыток по степени уменьшения вашей метрики при выборе любой переменной. 

Установите границу, например 2%, чтобы метрика опустилась ниже. Как только вы соберете достаточно данных для подтверждения того, что вариант упал ниже 2%, вы получите победителя теста.

Ваша предполагаемая потеря для варианта — это средняя величина того, на что ваша метрика уменьшится, если вы выберете указанный вариант. Граница должна быть достаточно маленькой. Это нужно, чтобы можно было с уверенностью предложить совершить такую ​​большую ошибку.

Методология предполагает, что вы более готовы совершить ошибку в определенной сумме, а затем перейти к более тонкому эксперименту вместо того, чтобы тратить время на ошибку, которая упала ниже этого порога.

Если вы проведете два эксперимента, они остановятся, когда ожидаемые потери будут ниже этой 4%-ой границы. Вы должны использовать значения ваших вариантов, чтобы рассчитать среднюю потерю. Затем вы снова начнете тестирование, используя эти значения в качестве распределения благосостояния.

Байесовское A/B тестирование доказывает, что вы можете принять бизнес-решение, которое не упадет ниже установленной вами границы. 

Вы можете использовать собранные данные для непрерывного запуска тестов до тех пор, пока не увидите увеличение показателей с каждым экспериментом.

Когда вы используете байесовское тестирование, вы можете периодически изменять тест и улучшать результаты по мере выполнения теста. Байесовское A/B тестирование использует постоянные инновации, чтобы дать вам конкретные результаты, внося небольшие улучшения в приращениях. Вам не нужно использовать вывод как результат, но вместо этого используйте его как вариант.

Если вы запускаете сплит-тесты в программном обеспечении или на других каналах, вам не нужно менять их для запуска байесовского A/B теста. 

Вместо этого вы можете посмотреть на имеющиеся в вашем распоряжении инструменты этого программного обеспечения, чтобы получить более просчитанные результаты. Затем постоянно запускать эти тесты и анализировать их, чтобы выбрать своих победителей.

Вы можете использовать байесовский A/B тест вместо традиционного A/B теста, если вы хотите учесть больше показателей в своих выводах. Это действительно хороший тест для расчета более конкретной рентабельности инвестиций в рекламу. Конечно, если у вас меньше времени, вы всегда можете использовать частый подход, чтобы получить больше «большой картины».

Какой бы метод вы ни выбрали, A/B тестирование популярно, потому что оно дает вам вывод, который может пригодиться вам в будущих кампаниях.

По материалам сайта: https://blog.hubspot.com.

❤️ Почему этот тест называется «Баесовским»?

Он работает по формуле, выведенной английским математиком, Томасом Баесом.

✔️ Что поможет сделать более точное беаесовское A/B тестирование?

Почитайте о бета-распределении и выборке Томпсона для определения предыдущих значений A и B.

✔️ Что такое распределение вероятностей в баесовском сплит-тесте?

Это набор возможных значений параметра вместе с функцией, сообщающей, насколько вероятен какой-либо отдельный параметр.

❤️ В чем важность баесовского A/B тестирования?

Оно учитывает при анализе результаты прошлых проверок и вероятности, что делает результаты новой проверки более точными.

❤️ Что такое байесовское А/В-тестирование?

Принимая варианты, которые предлагают небольшое улучшение, байесовское A/B-тестирование утверждает, что частота ложных срабатываний — доля случаев, когда мы принимаем лечение, когда лечение на самом деле не лучше — не очень важна.

❤️ Что означает байесовский подход?

Подход к анализу данных, который обеспечивает апостериорное распределение вероятностей для некоторого параметра (например, эффекта лечения), полученного из наблюдаемых данных, и априорное распределение вероятностей для параметра. Апостериорное распределение служит основой для статистических выводов.

❤️ Где используется байесовская статистика?

В любой области приложения, где у вас много разнородных или зашумленных данных или где вам нужно четкое понимание вашей неопределенности, вы можете использовать байесовскую статистику.

12 советов по Inbound Marketing.

12 советов по входящему маркетингу и SEO.

Популярность Inbound Marketing как среды, способствующей экспоненциальному росту способности бизнеса привлекать клиентов и устанавливать свой бренд в качестве лидера в своем пространстве, безусловно, увеличилась за последние пару лет.

Я считаю, что это не только потому, что все обращаются к этому в наши дни, или потому что это не так дорого, как платные СМИ.

Но главным образом из-за масштабируемости и долговечности результатов, которые он способен предоставить, зная, что он включает в себя процессы, управляемые данными (и измеряемые), такие как техническое SEO, маркетинг контента, социальные сети, аналитика и оптимизация конверсии.

Такой подход к инбаунд маркетингу помог мне развить консалтинговый бизнес из одного человека в компанию из 20 человек за 2 года.

Я воочию убедился в его силе, и я определенно буду рад поделиться с вами ключевыми моментами, которые я узнал от этого.






# 1 Великолепные продукты делают отличные Inbound Marketing кампании, а не наоборот.

Маркетинг бизнеса намного проще, когда вы предлагаете продукт, которому никто на вашем рынке не может сравниться.

Пользователи / потребители, скорее всего, делятся продуктом / услугой, которые они находят действительно ценными для своих коллег (из уст в уста). А продукты, которые можно считать одним из лучших решений при решении определенной проблемы, безусловно заслуживают внимания.

Важно искренне верить в продукт, который вы пытаетесь продать. Потому что это движущая сила вашей маркетинговой кампании.

Хотя этот основной принцип применим не только к самому продукту, так как на целостность фирменного продукта могут также сильно влиять другие факторы, связанные с ним, такие как поддержка / обслуживание клиентов, упаковка, корпоративная культура и т.д.

Поэтому, когда вы предлагаете отличный продукт, который находится на очень конкурентном рынке, уникальное ценностное предложение вашего бренда действительно будет иметь большое значение.

# 2 Понять 2 основных фактора SEO как для сайта, так и для уровня страницы.

Актуальность и авторитет.

Поисковые системы используют сотни факторов, чтобы определить сайты / страницы, которые они будут показывать своим пользователям. Но многие из этих факторов стали более точными в оценке как актуальности, так и авторитета.

Например, методы оптимизации, такие как улучшение информационной архитектуры, реализация структурированных данных, правильное распределение ключевых слов, оптимизация контента (теги заголовков, мета-описания, контент, соответствующий данному заголовку, внутренние / внешние ссылки и т.д.).

Все помогают поисковые системы лучше понимают, какую информацию, продукты предоставляет ваш сайт, и смогут определить, имеет ли ваш сайт отношение к тому, что их пользователи могут искать.

Принимая во внимание, что ссылки, сигналы бренда (социальные, несвязанные упоминания и т.д.), Авторитет домена и мнение других организаций о бренде говорят поисковым системам, насколько популярен и авторитетен ваш бренд.

Хороший вопрос, чтобы задать себе каждый раз, когда вы оптимизируете сайт для поиска:

Является ли это наиболее релевантным и наиболее авторитетным сайтом в этой вертикали для рейтинга по ключевому слову?

Если нет, то у вас много работы.

# 3 Дизайн — это 50% битвы.

Я получил этот совет из одной из презентаций Рэнда Фишкина (хотя не могу вспомнить, какая именно).

Чем больше растет потребление Интернета, тем ниже средняя продолжительность внимания пользователя. Дизайн отделяет многие успешные веб-сайты от конкурентов, особенно в том, что касается убеждения и привлечения новых посетителей, чтобы они дольше оставались на сайте, потому что:

  • Сайты, которые обеспечивают лучший визуальный опыт, выглядят более надежными и заслуживающими доверия для пользователей.
  • Это облегчает посетителям использование и навигацию по сайту (UX, удобство использования и архитектура сайта).

Эта область маркетинга может сильно повлиять на способность вашего сайта конвертировать посетителей. Разумно вкладывать в это больше средств.

# 4 Обучение — лучший способ продать.

Я узнал об этом от моих бывших работодателей ( Саймон Слэйд и Марк Лин ), работая на полную ставку в Affilorama и Traffic Travis .

Они бесплатно давали тонну ценной информации (благодаря усилиям по контент-маркетингу), которая помогла им утвердить свой бренд (бренды) в качестве авторитета в своих областях. И в любой отрасли принято считать, что продавать проще, когда люди считают тебя авторитетом .

Эффективная контент-маркетинговая кампания почти всегда направлена ​​на обучение целевой аудитории. Поскольку способность распространять новые или действенные идеи является одним из лучших способов запомниться вашей аудитории (влияние).

Это та самая причина, по которой я всегда стараюсь писать очень подробные посты в блоге (с идеями, которых я обычно не вижу в других блогах) за последние 3 года ведения блога. Потому что чем больше я учу своих читателей тому, что я делаю (и как иногда это трудно), тем больше я могу привлекать людей, чтобы воспользоваться услугами, которые мы предлагаем.

# 5 Инвестируйте в разработку большего «Большого контента».

В настоящее время контент-маркетинг находится в центре всеобщего внимания в мире онлайн-маркетинга, потому что в любом случае это его центр. Контент связывает все в цифровом маркетинге, поэтому он король.

Когда у вас есть лучший контент в Интернете по определенной теме, вы можете получить практически все, что вам нужно для развития бизнеса в Интернете:

Что дает нам контент

И всеобъемлющий фирменный контент (это чисто информационный), безусловно, может хорошо работать в результатах поиска в наши дни ( и даже может опередить Википедию ).

Результаты поиска

Многие бренды в нашей отрасли уже внедряют это (например , руководство для начинающих Moz по социальным сетям и краткое руководство по контент-маркетингу QuickSprout ), видя, что они получают много хороших результатов (плюс тот факт, что это масштабируемая посадка) страница — так как содержание вечнозеленое ).

Moz

Эта маркетинговая инициатива может усилить присутствие вашего бренда в Интернете, особенно когда контент специально нацелен на аудиторию, которая потенциально может стать вашими будущими клиентами.

# 6 Заработайте узнаваемость бренда в сообществах с высокой посещаемостью.

За последнее десятилетие Google отказался от множества методов построения ссылок (от спама в комментариях, каталогов статей, значков, взаимных ссылок и теперь до гостевых блогов). Но, возможно, это единственная искусственная тактика создания ссылок, которая не перестанет существовать, обеспечивая реальную ценность для других онлайн-сообществ.

Я проповедовал этот подход много раз в прошлом, потому что у меня было много успехов с ним.

Узнаваемость бренда

Вместо того, чтобы размещать одноразовый контент в сотнях блогов в своей отрасли, почему бы не сосредоточиться на регулярном размещении контента в одном или двух ведущих блогах в своем пространстве, которые обязательно передадут более качественный трафик на ваш сайт.

Связь с онлайн-публикациями с большим трафиком может улучшить воспринимаемую ценность, которую другие видят в вашем бренде. Станьте более заметными для вашей целевой аудитории через них.

# 7 Контент и идентичность бренда стимулируют кампании в социальных сетях.

Это очень просто, но многие люди, кажется, забывают, как контент играет большую роль (на самом деле очень большая часть) в маркетинге в социальных сетях .

Контент инициирует взаимодействие в социальной сети, и контент также может отображать идентичность бренда или то, что отличает его от конкурентов.

Наиболее успешные крупные бренды в социальных сетях интегрируют контент со своими кампаниями.

Понимание типов контента, который обычно используется в социальных сетях, очень важно, чтобы быть очень эффективным в этой области инбаунд маркетинга.

# 8 Персональный брендинг имеет жизненно важное значение в инбаунд маркетинге.

Люди стремятся следовать, взаимодействовать и слушать других людей, а не бренды.

Персональный брендинг

Помимо выгоды от улучшения способности сайта завоевать доверие целевой аудитории, наличие сильных персон за брендом также служит сильным сигналом, который могут использовать поисковые системы (для поиска сущностей).

# 9 Используйте аналитику, чтобы найти возможности и трафик активов. Определите, что работает, затем сделайте больше из них 80/20.

Многие практики используют аналитику для отчетов, но забывают использовать свои данные, чтобы фактически улучшить производительность своих сайтов.

Определите, что непрерывно приносит высококачественный трафик и конверсии на сайт (будь то большой или низкий объем), чтобы вы могли поддерживать или улучшать их и использовать с большей выгодой. Этими активами трафика могут быть:

  • Целевые страницы или существующие ресурсы контента
  • Рейтинг ключевых слов
  • Связывание доменов / страниц (через вспомогательные преобразования)
  • Места, где вы получаете больше конверсий
  • Среды (электронная почта, социальные сети, рефералы, поиск и т. Д.)
Аналитика

# 10 Максимизируйте заработанную видимость.

Используйте или тестируйте несколько CTA на страницах, постоянно генерирующих новый трафик на ваш сайт.

Призывы к действию не должны использоваться только на транзакционных целевых страницах вашего сайта, поскольку существует так много других вторичных CTA, которые вы можете использовать для создания других маркетинговых действий, таких как

  • Поощрение посетителей следовать за вами в социальных сетях.
  • Чтобы подписаться на канал вашего блога и / или рассылку по электронной почте.
  • Проверьте продукты, которые вы продаете, которые могут быть им интересны (в зависимости от того, на каком контенте они размещены).

# 11 Делай все трудным путем.

Чем сложнее то, что вы делаете, тем больше ваша работа становится ценной. Вашим конкурентам также становится труднее копировать то, что вы сделали, чтобы добиться успеха.

По материалам сайта: kaiserthesage.com

✔️ Как влияет дизайн сайта на посетителей?

Во-первых, дизайн облегчает навигацию по сайту. Во-вторых, эти сайты будут выглядеть надёжными и заслуживающими доверия со стороны посетителя.

✔️ Почему контент так важен?

Контент связывает всё в цифровом маркетинге. Т.е. когда у вас очень хороший контент, то вы можете получить практически всё, что нужно для развития.

✔️ Как улучшить производительность сайта?

Определить то, что приносит высококачественный трафик, и улучшать их и использовать с большой выгодой.

✔️ Как привлечь посетителя?

Предоставлять идеи, которые они не найдут в других источниках.

✔️ Что такое стратегии входящего маркетинга?

Входящий маркетинг — это стратегия, которая использует многие формы вытягивающего маркетинга — контент-маркетинг, блоги, мероприятия, поисковую оптимизацию (SEO), социальные сети и многое другое — для повышения узнаваемости бренда и привлечения нового бизнеса.

✔️ Каковы четыре ключевых этапа входящего маркетинга?

Методология входящего маркетинга состоит из четырех этапов: «Привлечение», «Конвертация», «Закрытие» и «Восторг».

✔️ Есть ли входящий SEO-маркетинг?

Фактически SEO — это форма входящего маркетинга. SEO или «поисковая оптимизация» нацелена на улучшение органического трафика из результатов поиска в Интернете (а именно, доминирования в поисковых системах, таких как Google или Bing).

Что сейчас нужно сделать?