fbpx
как запустить аб тест в гугл аналитикс аб тестирование

Как запустить A/B тест в Google Analytics. A/B тестирование.

Дизайн не всегда получается таким, каким был задуман. Макет выглядит хорошо, выбор цвета кажется отличным, и баланс CTA умный и ясный. Но… Это не работает. Все это или некоторые элементы и нюансы. Вы не совсем уверены, но что-то нужно добавить.

Несмотря на все благие намерения, включая все часы исследований и анализов, все не всегда получается так, как запланировано. Вот тут-то и начинается постоянное тестирование. Одной попытки может быть недостаточно.

Еще важнее то, что ваши усилия настроить А/B тестирование не должны быть сложными и отнимающими много времени. Вот как настроить сплит-тест в Google Analytics всего за несколько минут.

Что такое эксперименты по контенту Google Analytics?

Допустим, ваш интернет-магазин продает поздравительные открытки с мопсом. Очевидно, что они должны продать себя. Но давайте просто на мгновение предположим, что продажи низки, потому что у вас возникают проблемы с тем, чтобы люди сначала попадали на отдельные страницы продуктов.

Ваша домашняя страница не является пунктом назначения – это отправная точка. Приходят заглянуть, осмотреться и щелкнуть где-нибудь еще. Чаще всего посетители заходят на ваши страницы товаров, услуг или на страницу About.

Независимо от того, куда именно кликают читатели, цель состоит в том, чтобы как можно быстрее направить их в воронку или путь: А – помочь им найти то, что они искали, а также Б – приблизить их к запуску одного из ваших конверсионных событий.

Волшебство происходит на целевой странице, где эти две вещи — интерес посетителя и ваша маркетинговая цель — переплетаются и становятся единым целым в прекрасной симфонии.

Итак, давайте попробуем несколько вариантов домашней страницы, чтобы увидеть, какие из них лучше всего привлекают новых посетителей в ваши самые продаваемые продукты. У одного есть видео, у другого нет. Один короткий и лаконичный, другой длинный и подробный. У одного есть GIF, у другого нет.

Новый входящий трафик распределяется между этими вариантами страниц. Это позволяет вам наблюдать и сравнивать количество людей, выполняющих желаемое действие, пока вы не сможете с уверенностью объявить лучший вариант оформления. 

Выполнение простого сплит-теста, подобного этому, — это оптимизация целевой страницы 101. Там вы определяете конкретные переменные страницы, которые приводят к наилучшим результатам для вашей аудитории, и умножаете их на своем сайте. Google Analytics поставляется с базовой функцией экспериментов с контентом. Она позволит вам:

  • сравнивать различные варианты страниц,
  • соответствующим образом разделять трафик,
  • получать по электронной почте обновленную информацию о тенденциях результатов и о том, собираетесь ли вы достичь поставленной цели или нет.

Но … технически это не простой тест А/Б. Это на самом деле хорошо. Почему контентные эксперименты могут быть лучше, чем традиционные А/Б тесты?

Ваш типичный A/B тест выбирает очень специфический элемент страницы, такой как заголовок. Он изменяет только эту крошечную переменную в новых вариантах страницы.

В этой сети полно статей, в которых переключение цвета кнопок привело к увеличению CTR на 37,596% *, потому что людям нравятся зеленые кнопки вместо синих.

(* Это выдуманные цифры)

Несколько проблем с классическим A/B тестом в Google Analytics.

Во-первых, крошечные изменения часто возвращаются к среднему значению. Таким образом, хотя вы можете увидеть несколько небольших колебаний при первом запуске теста, небольшие изменения обычно равны только небольшим результатам.

маленькие изменения проблема аб тест гугл аналитикс

Вторая проблема заключается в том, что большинство А/Б тестов не проходят.

И если этого было недостаточно, то третья проблема заключается в том, что вам понадобится тонна объема, в частности, 1000 ежемесячных конверсий для начала и тестирование не менее 250 конверсий, чтобы определить, действительно ли эти изменения работают или нет.

В экспериментах по контенту Google Analytics вместо этого используется модель A / B / N. Это похоже на шаг между A/B тестами только с одной переменной и многомерными тестами с координированными несколькими переменными.

После того, как я набрал это последнее предложение, я понял, что только хардкорные фанаты CRO позаботятся об этом различии. Однако по-прежнему важно понимать с высокого уровня, чтобы вы знали, какие типы изменений нужно вносить, пробовать или тестировать.

Вы можете создать до 10 разных версий страницы, каждая со своим уникальным контентом или изменениями. Другими словами, вы можете протестировать материал с большим изображением.

Например: «Приводит ли положительное или отрицательное значение Pug к большему количеству кликов?»

Как правило, эти целостные изменения могут быть более полезными. Они помогают вам выяснить, какие сообщения или элементы страницы вы можете перенести на другие ваши маркетинговые материалы, такие как электронные письма, социальные сети и многое другое.

Вы можете использовать Эксперименты с контентом Google Analytics, чтобы выполнять более быстрые итеративные изменения и изучать The-Go. Вот как начать.

Как настроить эксперименты Google Analytics.

Настройка экспериментов с содержимым занимает всего несколько секунд. Однако, перед входом в систему вам потребуется настроить как минимум один или два варианта страницы. Эта тема выходит за рамки этой области, поэтому проверьте один и другой, чтобы определить, что именно вы должны тестировать в первую очередь.

Когда вы уже настроены и готовы к работе, войдите в Google Analytics и начните действовать по следующим этапам.

Шаг 1. Начало.

Глубоко в разделе «Поведение» Google Analytics — вы знаете, то, что вы игнорируете при переключении между Приобретением и Конверсиями, — это смутное, но безобидное звучание «Эксперимент».

Скорее всего, при нажатии на него вы увидите пустой экран, который выглядит следующим образом:

эксперимент начало аб тест гугл аналитикс

Чтобы создать первый эксперимент, нажмите кнопку «Создать эксперимент» в левом верхнем углу окна.

Давайте посмотрим, как выглядит создание.

Шаг 2. Выберите эксперимент.

Хорошо, теперь веселье начинается. Назовите свой эксперимент, как угодно. И посмотрите вниз на выбор цели. Здесь вы можете установить идентифицируемый результат, чтобы отслеживать результаты и определять выигрышный вариант.

контент эксперимент аб тест

У вас есть три варианта здесь. Вы можете:

  • Выбрать существующую цель, например, подписки, покупки и т. д.;
  • Указать показатель использования сайта, например, показатель отказов;
  • Создать новую цель или цель, если у вас ее еще нет, но вы хотите провести эксперимент на основе конверсий.

Выбор полностью зависит от того, почему вы проводите этот тест в первую очередь.

Например: большинство удивлены тем, что их старые посты в блогах часто приносят больше всего трафика. Проблема? Много раз те старые, устаревшие страницы также имеют самые высокие показатели отказов.

Перейдите к: «Поведение»> «Вторичные измерения» + «Google / Organic»> «Популярные просмотры страниц»> «Показатель отказов».

Вот пример:

показатель отказов аб тест

Вот несколько других полезных отчетов Google Analytics, которые позволят вам обнаружить такие же низкие результаты, когда вы закончите настройку эксперимента.

Давайте пока выберем показатель отказов в качестве цели.Так мы сможем вносить изменения в макет страницы или увеличивать объем и количество высококачественных визуальных элементов.

После выбора цели вы можете нажать на «Дополнительные параметры», чтобы получить более детальные настройки для этого теста.

дополнительные параметры аб тест

По умолчанию эти расширенные параметры отключены, и Google будет «динамически регулировать трафик в зависимости от производительности вариантов». Однако, если он включен, ваш эксперимент будет:

  • просто равномерно распределять трафик по всем добавляемым вами вариантам страниц,
  • проводить эксперимент в течение двух недель,
  • получать статистический уровень достоверности 95%.

Это все хорошие места для запуска в большинстве случаев, однако вы можете изменить длительность в зависимости от того, сколько трафика вы получаете. То есть, вы можете уйти с более короткими тестами, если на этой странице будет тонна трафика, или если вам понадобится, продлите его дольше, чем на две недели. Это нужно, когда есть только медленная струйка посетителей, а не бурный поток.

Все идет нормально!

Шаг 3. Настройте свой эксперимент.

Следующим шагом будет просто добавить URL-адреса для всех вариантов страницы, которые вы хотите протестировать.

Буквально просто скопируйте и вставьте:

урл адреса аб тест

Вы также можете дать им полезные имена для запоминания. Или нет. Он просто нумерует варианты для вас.

Шаг № 4. Добавление кода скрипта на вашу страницу.

Теперь любимая часть каждого пользователя — редактирование кода вашей страницы!

Хорошей новостью является то, что первое, что вы увидите в этом разделе, — это полезная кнопка-переключатель, которая просто отправляет весь этот надоедливый код вашему любимому техническому специалисту.

Если вы хотите испачкать руки, читайте дальше.

работа с кодом аб тест

Прежде всего, дважды проверьте все страницы, которые вы планируете тестировать. Так вы убедитесь, что установлен код отслеживания Google Analytics по умолчанию. Если вы используете CMS, так и должно быть, как обычно изначально добавляется для всего сайта.

Затем выделите и скопируйте предоставленный код.

Вам нужно будет найти открывающий тег заголовка в оригинальном варианте, который должен быть расположен буквально в верхней части HTML-документа. Выполните поиск, чтобы упростить его:

поиск тега аб тест

После этого нажмите «Следующий шаг» в Google Analytics, чтобы они убедились, что все в порядке. Не уверены, правильно ли вы сделали? Не волнуйтесь, они скажут тебе.

Например, когда я впервые попробовал установить код для этой демонстрации, я случайно поместил его под обычным кодом отслеживания Google Analytics, на который они так старательно и четко указали.

пример ошибки аб тест

После двойной проверки вашей работы и исправления вы должны увидеть это:

завершение аб тест гугл аналитикс

И теперь вы готовы к работе!

Видите, теперь все оказалось не так плохо ?!

Вывод по работе с А/Б тестом.

Веб-сайты никогда не бывают действительно доработанными и завершенными. Им нужна итерация, включая постоянный анализ, новые идеи и изменения, чтобы постоянно увеличивать результаты.

Часто это означает анализ и тестирование целых страниц на основе больших и незначительных изменений, таких как ценностные предложения или макеты. Это то, что даст такие же большие результаты.

Оптимизация целевой страницы и методы сплит-тестирования могут стать чрезвычайно уверенными и потребовать специальных инструментов, по которым могут ориентироваться только профессионалы CRO.

Google Analytics включает в себя свой собственный простой вариант раздельного тестирования в контент-экспериментах.

Предполагая, что у вас уже есть созданные новые варианты страниц, и вы спокойно можете редактировать код своего сайта. Это занимает всего несколько секунд перед началом работы. И они могут позволить любому сотруднику вашей организации перейти от исследований к действиям к концу дня.

По материалам сайта: neilpatel.com

✓ Для чего еще можно применят A/B тест в Google Analytics?

С его помощью можно узнать, на что посетители реагируют лучше всего. A/B тест позволяет оценить взаимодействие с аудиторией, узнать, из каких источников больше всего посетителей и персонализировать сайт под источники трафика.

Когда применяют А/В тестирование?

A/B тест делают как при создании сайта с нуля, так и при внесении изменений на уже существующих страницах. Можно заранее проверить, будут ли новшества эффективными или какой из вариантов привлечет больше целевой аудитории.

✓ Как работать с гипотезами, когда их несколько?

Лучше тестировать гипотезы по одной. Это поможет оценить эффективность каждой. Если запустить сразу несколько, будет не понятно, какая из них дала нужные результаты.

✓ Сколько должно длиться A/B тестирование в Google Analytics?

Слишком короткое тестирование может не показать реальных результатов.

6 комментариев к “Как запустить A/B тест в Google Analytics. A/B тестирование.”

  1. Пингбэк: A/B тест: как рассчитать статистическую значимость результатов?
  2. Пингбэк: Байесовское A/B тестирование: более расчетливый подход к проверке версий.
  3. Пингбэк: 7 примеров А/Б тестов. Небольшие изменения дают рост конверсии.
  4. Пингбэк: Опыт маркетологов: самые полезные A/B тесты для сайтов.
  5. Пингбэк: А/В тестирование электронной почты. Как определить размер выборки и сроки проверки?
  6. Пингбэк: Что такое A/B-тестирование? Как провести анализ сайта? Основные задачи A/B-тестирования.

Оставьте комментарий