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Comment exécuter un test A / B dans Google Analytics.

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Conception ne se déroule pas toujours comme prévu. La mise en page est bonne, les choix de couleurs semblent excellents et la balance CTA est intelligente et claire. Mais ... ça ne marche pas. Tout cela ou certains des éléments et des nuances. Vous n'êtes pas tout à fait sûr, mais quelque chose doit être ajouté.

Malgré toutes les bonnes intentions, y compris toutes les heures de recherche et d'analyse, les choses ne se passent pas toujours comme prévu. C'est là que les tests constants commencent. Un essai peut ne pas suffire.

Plus important encore, quels sont vos efforts pour personnaliser Test A / B n'a pas à être compliqué et chronophage. Voici comment configurer un test fractionné dans Google Analytics en quelques minutes.






Qu'est-ce que les tests de contenu Google Analytics?

Disons que votre boutique en ligne vend des cartes de vœux carlin. De toute évidence, ils doivent se vendre. Mais supposons juste un instant que les ventes sont faibles parce que vous avez du mal à amener les gens à atterrir d'abord sur des pages de produits individuelles.

Votre page d'accueil n'est pas votre destination - c'est un point de départ. Ils viennent regarder, regarder autour et cliquer ailleurs. La plupart du temps, les visiteurs accèdent à votre produit, service ou page À propos.

Quel que soit l'endroit où les lecteurs cliquent, l'objectif est de les faire entrer dans l'entonnoir ou le chemin le plus rapidement possible: A pour les aider à trouver ce qu'ils recherchaient, et B pour les rapprocher du lancement de l'un de vos événements de conversion.

La magie opère sur la page de destination, où les deux - l'intérêt du visiteur et votre objectif marketing - s'entremêlent et ne font qu'un dans une belle symphonie.

Essayons donc quelques variantes de la page d'accueil pour voir celles qui attirent le plus de nouveaux visiteurs vers vos produits les plus vendus. L'un a une vidéo, l'autre pas. L'un est court et concis, l'autre est long et détaillé. L'un a un GIF, l'autre pas.

Le nouveau trafic entrant est réparti entre ces variantes de page. Cela vous permet d'observer et de comparer le nombre de personnes effectuant une action souhaitée jusqu'à ce que vous puissiez annoncer en toute confiance la meilleure option de conception. 

Faire un simple test fractionné comme celui-ci est l'optimisation de la page de destination 101. Là, vous définissez les variables de page spécifiques qui mènent aux meilleurs résultats pour votre public et les multipliez sur votre site. Google Analytics est livré avec une fonctionnalité d'expérimentation de contenu de base. Il vous permet de:

  • comparer différentes options de page,
  • répartir le trafic de manière appropriée,
  • recevez des mises à jour par e-mail sur les tendances des résultats et si vous êtes sur le point d'atteindre votre objectif ou non.

Mais ... techniquement, ce n'est pas un simple test A / B. C'est vraiment bien. Pourquoi l'expérimentation de contenu peut-elle être meilleure que les tests A / B traditionnels?

Votre typique Test A / B sélectionne un élément très spécifique de la page, tel que le titre. Il ne modifie cette petite variable que dans les nouvelles variantes de page.

Ce site Web regorge d'articles dans lesquels le changement de couleur des boutons a entraîné une augmentation de 37,596% * du CTR, car les gens aiment les boutons verts au lieu des bleus.

(* Ce sont des nombres fictifs)

Plusieurs problèmes avec les tests A / B classiques dans Google Analytics.

Premièrement, de minuscules changements reviennent souvent à la moyenne. Ainsi, bien que vous puissiez constater quelques petites fluctuations lors de la première exécution du test, les petites modifications ne sont généralement égales qu'à de petits résultats.

petits changements problème ab test google analytics

Le deuxième problème est que la plupart des tests A / B échouent.

Et si cela ne suffisait pas, le troisième problème est que vous aurez besoin d'une tonne de volume, en particulier de 1000 conversions mensuelles pour commencer, et de tester au moins 250 conversions pour déterminer si ces changements fonctionnent réellement ou non.

Les tests de contenu Google Analytics utilisent à la place le modèle A / B / N. C'est comme une étape entre les tests A / B avec une seule variable et les tests multivariés avec plusieurs variables coordonnées.

Après avoir tapé cette dernière phrase, j'ai réalisé que seuls les fans inconditionnels de CRO se soucieraient de cette distinction. Cependant, il est toujours important de comprendre à un niveau élevé afin de savoir quels types de modifications apporter, essayer ou tester.

Vous pouvez créer jusqu'à 10 versions différentes d'une page, chacune avec son propre contenu ou ses propres modifications. En d'autres termes, vous pouvez tester un matériau avec une grande image.

Par exemple: "Un carlin positif ou négatif génère-t-il plus de clics?"

En règle générale, ces changements holistiques peuvent être plus utiles. Ils vous aident à déterminer quels messages ou éléments de page vous pouvez transférer dans vos autres supports marketing tels que les e-mails, les réseaux sociaux, etc.

Vous pouvez utiliser les tests de contenu Google Analytics pour effectuer des modifications itératives plus rapides et apprendre The-Go. Voici comment commencer.

Comment configurer des tests Google Analytics.

La configuration des tests de contenu ne prend que quelques secondes. Cependant, avant de vous connecter, vous devrez configurer au moins une ou deux variantes de page. Ce sujet n'entre pas dans le cadre de ce domaine, vérifiez donc l'un et l'autre pour déterminer celui que vous devez tester en premier.

Une fois que vous êtes configuré et prêt à partir, connectez-vous à Google Analytics et passez aux étapes suivantes.

Étape 1. Début.

Au fond de la section "Comportement" Google Analytics - vous savez, ce que vous ignorez lorsque vous basculez entre les acquisitions et les conversions, c'est le son vague mais inoffensif de "Experiment".

Très probablement, lorsque vous cliquez dessus, vous verrez un écran vide qui ressemble à ceci:

expérience démarrer un test ab google analytics

Pour créer votre première expérience, cliquez sur le bouton "Créer une expérience" dans le coin supérieur gauche de la fenêtre.

Voyons à quoi ressemble la création.

Étape 2. Sélectionnez une expérience.

Ok, maintenant le plaisir commence. Nommez votre expérience comme vous le souhaitez. Et regardez la sélection de cibles. Ici, vous pouvez définir un résultat identifiable pour suivre vos résultats et déterminer l'option gagnante.

test de contenu ab test

Vous avez trois options ici. Vous pouvez:

  • Sélectionnez un objectif existant, tel que des abonnements, des achats, etc.
  • Indiquez un indicateur de l'utilisation du site Web, par exemple, un taux de rebond;
  • Créez un objectif, ou si vous n'en avez pas déjà, mais que vous souhaitez exécuter un test de conversion.

Le choix dépend entièrement de la raison pour laquelle vous effectuez ce test en premier lieu.

par exemple: La plupart sont surpris que leurs anciens articles de blog génèrent souvent le plus de trafic. Problème? Souvent, ces vieilles pages obsolètes ont également les taux de rebond les plus élevés.

Accédez à: Comportement> Mesures secondaires + Google / Organique> Pages vues populaires> Taux de rebond.

Voici un exemple:

test ab taux de rebond

Voici quelques autres rapports Google Analytics utiles qui vous permettront de trouver des résultats tout aussi bas une fois la configuration de votre test terminée.

Définissons le taux de rebond comme notre objectif pour le moment, afin que nous puissions apporter des modifications à la mise en page ou augmenter le volume et la quantité de visuels de haute qualité.

Après avoir sélectionné une cible, vous pouvez cliquer sur "Options supplémentaires"pour obtenir des paramètres plus détaillés pour ce test.

paramètres supplémentaires ab test

Par défaut, ces options avancées sont désactivées et Google "ajustera dynamiquement le trafic en fonction des performances des options". Cependant, s'il est activé, votre test sera:

  • il suffit de répartir le trafic uniformément sur toutes les variantes de page que vous ajoutez,
  • mener une expérience pendant deux semaines,
  • obtenir le niveau de confiance statistique 95%.

Ce sont tous de bons endroits pour commencer la plupart du temps, mais vous pouvez modifier la durée en fonction du trafic que vous obtenez. Autrement dit, vous pouvez vous en tirer avec des tests plus courts s'il y a une tonne de trafic sur cette page, ou si vous en avez besoin, le prolonger de plus de deux semaines. Cela est nécessaire lorsqu'il n'y a qu'un lent filet de visiteurs et non un ruisseau orageux.

Jusqu'ici tout va bien!

Étape 3. Configurez votre expérience.

L'étape suivante consiste simplement à ajouter des URL pour toutes les variantes de page que vous souhaitez tester.

Copiez et collez littéralement:

adresses url test ab

Vous pouvez également leur donner des noms utiles à retenir. Ou non. Il numérote simplement les options pour vous.

Étape # 4. Ajout du code de script à votre page.

Maintenant, la partie préférée de tout le monde est la modification du code de votre page!

La bonne nouvelle est que la première chose que vous verrez dans cette section est un bouton bascule utile qui envoie simplement tout ce code embêtant à votre technicien préféré.

Si vous voulez vous salir les mains, lisez la suite.

travailler avec le test de code ab

Tout d'abord, vérifiez toutes les pages que vous prévoyez de tester. Cela garantira que le code de suivi Google Analytics par défaut est installé. Si vous utilisez un CMS, voici comment il devrait être, car il est généralement initialement ajouté pour l'ensemble du site.

Ensuite, mettez en surbrillance et copiez le code fourni.

Vous devrez trouver la balise de titre d'ouverture d'origine, qui doit être située littéralement en haut du document HTML. Effectuez une recherche pour vous faciliter la tâche:

recherche tag ab test

Puis appuyez "L'étape suivante" à Google Analyticsafin qu'ils puissent s'assurer que tout est en ordre. Vous ne savez pas si vous avez fait la bonne chose? Ne vous inquiétez pas, ils vous le diront.

Par exemple, lorsque j'ai essayé d'installer le code pour cette démo pour la première fois, je l'ai accidentellement placé sous le code de suivi Google Analytics standard qu'ils ont indiqué si diligemment et clairement.

exemple d'erreur de test ab

Après avoir vérifié votre travail et réparé, vous devriez voir ceci:

achèvement du test ab google analytics

Et maintenant vous êtes prêt à partir!

Vous voyez, ce n'est pas si mal maintenant ?!

Conclusion sur l'utilisation du test A / B.

Les sites Web ne sont jamais vraiment terminés et complets. Ils ont besoin d'itérations, y compris une analyse constante, de nouvelles idées et des changements, pour augmenter continuellement les résultats.

Cela signifie souvent analyser et tester des pages entières en fonction de changements petits et grands tels que des propositions de valeur ou des mises en page. C'est ce qui donnera les mêmes excellents résultats.

L'optimisation de la page de destination et les techniques de test fractionné peuvent devenir extrêmement fiables et nécessitent des outils dédiés que seuls les professionnels du CRO peuvent naviguer.

Google Analytics inclut sa propre option simple pour les tests fractionnés dans les tests de contenu.

En supposant que vous avez déjà créé de nouvelles variantes de page et que vous pouvez modifier en toute sécurité le code de votre site. Cela ne prend que quelques secondes avant de commencer. Et ils peuvent permettre à n'importe qui dans votre organisation de passer de la recherche à l'action d'ici la fin de la journée.

Basé sur les matériaux du site: neilpatel.com

✓ Pour quoi d'autre pouvez-vous utiliser un test A / B dans Google Analytics?

Il vous aide à découvrir ce à quoi vos visiteurs répondent le mieux. Le test A / B vous permet d'évaluer l'interaction avec le public, de savoir à partir de quelles sources le plus de visiteurs et de personnaliser le site pour les sources de trafic.

Quand les tests A / B sont-ils utilisés?

Le test A / B est effectué à la fois lors de la création d'un site à partir de zéro et lors de la modification de pages existantes. Vous pouvez vérifier à l'avance si les innovations seront efficaces ou lesquelles des options attireront davantage le public cible.

✓ Comment travailler avec des hypothèses quand il y en a plusieurs?

Mieux vaut tester les hypothèses une par une. Cela aidera à évaluer l'efficacité de chacun. Si vous en exécutez plusieurs à la fois, il ne sera pas clair lequel a donné les résultats souhaités.

✓ Combien de temps les tests A / B dans Google Analytics devraient-ils prendre?

Un test trop court peut ne pas montrer de vrais résultats.

✓ Qu'est-ce que le test A / B dans Google Ads?

Les tests A / B AdWords ou A / B Testing vous permettent de tester et d'évaluer votre campagne avec un autre ensemble de paramètres. Cela est possible grâce aux tests AdWords, qui permettent aux annonceurs d'apporter des modifications sans modifier une campagne existante.

✓ Comment savoir si mon annonce est diffusée sur Google?

Connectez-vous à votre compte Google Ads.
Cliquez sur Annonces et extensions dans le menu de sélection de page pour afficher une liste de vos annonces.
Pour vérifier l'état d'une annonce ou d'une extension, il vous suffit de regarder dans la colonne État. Si vous survolez chaque statut, vous verrez une explication plus détaillée de ce que signifie le statut.

✓ L'optimisation de Google est-elle gratuite?

Il existe deux versions de Google Optimize. L'optimisation est un produit gratuit qui vous permet de commencer à expérimenter. Optimize 360 est un outil de test et de personnalisation haut de gamme pour les entreprises et fait partie de Google Marketing Platform.

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2 réflexions au sujet de “Как запустить A/B тест в Google Analytics.”

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