На втором графике значения резко уходят вниз — таких показаний получилось гораздо меньше, чем среднего. Графики распределения показывают, насколько часто появляется значение случайной величины в выборке. В данном случае все значения распределены вокруг среднего.
Аналитик должен обязательно рассчитать статистическую значимость результатов. Если он окажется ниже установленного порога, тогда полученные изменения никак не связаны с внесенными правками, а являются просто случайными колебаниями величины. a/b testing это Он может быть техническим и влияющим на функционирование ресурса или содержать только незначительные изменения визуального характера. Многое зависит от возможностей команды, наличия материальных и временных ресурсов для выполнения теста.
Что можно тестировать?
Если все элементы объявлений в группе различаются, вам, скорее всего, будет сложно оценивать, какой из них повлиял на эффективность. Сейчас Яндекс запускает новое решение для проведения А/В-тестов — Varioqub. Пока сервис проходит обкатку и можно поучаствовать в его тестировании. Если гипотеза сырая, лучше вернуться к поиску проблемы. На практике, болевая точка может быть не там, где мы думаем. Ответ на вопрос, как улучшить продукт, необязательно может быть в методе A/B-тестирования.
В общем, A/B-тестирование – это эффективный способ проверить полезность вносимых на сайте или в приложении изменений до их окончательного внедрения в финальный продукт. В Яндекс Директе доступно создание нескольких рекламных материалов и автоматические показы аудитории самых кликабельных. Можно экспериментировать с иллюстрациями, текстом, размещением кнопки на странице и быстрыми ссылками. Таким образом, можно провести в Яндекс Директ A/В-тест любого элемента контекстного объявления. В нашем примере в результатах А/В-тестов не выявлено косвенных факторов. По итогу А/В-тестирования изменения были внедрены — весь трафик направили на квиз.
Как анализировать результаты
А если перед маркетологом стоит задача увеличить количество подписок, он может попробовать изменить соответствующую конверсионную форму. Сплит-тест поможет специалисту выбрать оптимальный цвет кнопки, лучший вариант текста, количество полей в форме подписки или ее расположение. С помощью инструментов для проведения сплит-тестирования эксперт в случайном порядке разделяет трафик между страницами A и B на две приблизительно равные части. Условно говоря, половина посетителей попадает на страницу A, а вторая половина на страницу B. A/B тестирование (AB testing, а-б тест) или сплит-тестирование — это метод исследования, при котором тестируется эффективность двух вариантов.
Гугл и Яндекс рекомендуют проводить тестирование не меньше двух недель. Первое время пользователи реагируют на новизну, потом статистика скачет, и только к концу второй недели теста показатели стабилизируются. Продолжительность тестирования зависит от размера выборки и объёма трафика. Не стоит с разбегу прыгать в глубокий бассейн А/В-тестирования, пока в нём воды на маленький тазик, то есть если нет значимого трафика пользователей.
Что тестировать
В ином случае не удастся добиться желаемых показателей, а сведения могут оказаться неточными. Это наблюдается из-за https://deveducation.com/ высокой чувствительности метрик аналитики. Можно упустить важные моменты, которые повлияют на продвижение продукта.
- Маркетолог имеет возможность самостоятельно определять долю трафика, участвующего в тестировании.
- Даже если показатели в феврале были низкими, это не значит, что дизайн плох.
- Не всегда небольшая разница между целевыми показателями в контрольной и экспериментальной группах означает отсутствие результата.
- Здесь сравниваются два варианта анализируемого продукта (контрольный и тестовый).
- В постановке целей добавляют основную метрику, изменения которой будут отслеживаться.
Затем вы проведете A/B-тест, чтобы определить, какой вариант страницы более эффективен. Чтобы провести успешный тест, нужно понимать, что именно вы хотите проверить и почему. Для этого необходимо иметь ясное представление о своей целевой аудитории и ее потребностях. Это не просто тестирование, а сравнение эффективности двух вариантов страницы. Но не принципиально разных вариантов, а одной и той же страницы с небольшими изменениями, которые, по мнению вебмастера или дизайнера, могут увеличить доходность ресурса. Выясняем, как и зачем тестировать разные варианты страниц и почему это критически важно для повышения конверсии и прибыльности сайта.
Трудности при A/B тестировании
Эта «уверенность» в статистике называется значимостью результата. На обоих скринах средние значения какого-то KPI в аналогичных сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений. На картинке 1 он более широкий — вокруг среднего есть еще несколько значимых результатов.
Отличается высокой гибкостью и удобством в работе, но не интегрируется с продуктами Google. Если значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться.