Co je A / B testování?

Je to metoda, jejímž cílem je zvýšit počet konverzí pomocí změn na stránce. Určíme si dvě varianty, které chceme otestovat. Původní varianta A se zobrazuje polovině uživatelů a nová varianta B se zobrazuje druhé polovině. Varianta, která získá více konverzí, vyhrává.

Pro koho je to určeno?

A / B testování je určeno pro všechny weby. Každý web má nějaký cíl – konverzi, které by vaši návštěvníci měli dosáhnout.

  • E-shopy chtějí více prodávat.
  • Firmy nabízející služby chtějí více vyplněných formulářů.
  • Webové služby chtějí více registrovaných uživatelů.
  • Zpravodajské portály a blogy chtějí více kliknutí nebo sdílení.

Proč testovat ?

Pravidelné A / B testování vám umožní poznat vaše návštěvníky a zlepšit vaše výsledky – finanční nebo nefinanční. Namísto vašich dohadů budete mít v rukou reálná data. Díky testování se nemusíte spoléhat pouze na intuici, kvůli které často chybujeme. Tomuto tématu se věnuje držitel Nobelovy ceny Daniel Kahneman ve své knize Myšlení rychlé a pomalé.

Hovoří o tom, že jsme hledači modelů chování a vidíme je i tam, kde nejsou. Pokud se budete řídit pouze intuicí, budete častěji chybovat než nechybovat, protože budete chybně klasifikovat náhodnou událost jako systematickou. Tento problém naštěstí umíme eliminovat. Díky pravidelnému A / B testování získáte konkrétní a měřitelné důkazy o tom, co na vaší stránce skutečně funguje. Budete mít jasnou představu o tom, co preferují vaši návštěvníci. Díky takovýmto datům můžete zlepšit i výsledky dalších marketingových kanálů.

Jak to funguje?

Weby můžeme testovat dvěma způsoby:

Změnou prvku přímo na stránce – uživatelům se náhodně zobrazuje buď jedna nebo druhá verze stránky.

Přesměrováním na jinou stránku – uživatelům se místo stránky A zobrazí stránka B.

Většinou stačí na web vložit JavaScript soubor, který obsahuje vše důležité, aby mohl být test spuštěn.

Co můžeme A / B testovat?

Testovat můžete téměř vše, co může ovlivnit chování uživatelů na stránce. Testy vybíráme podle cílů, kterých chceme dosáhnout.

  1. Titulky
  2. Podtitulky
  3. Texty na stránce
    • Délka
    • Počet znaků v řádku
    • Tón a styl
    • Umístění textu
    • Zarovnání
    • Odrážky, číslování nebo celé věty
  4. Call to Action prvky
    • Text
    • Barva
    • Pozice
    • Počet
    • S obrázky nebo bez
    • Tvar
  5. Obrázky a videa
    • Lidé nebo produkty
    • Zaměstnanci nebo lidé z fotobanky
    • Věk, pohlaví, rasa, vzezření
    • Velikost obrázků
    • Počet obrázků
    • Barvy obrázků
    • Pohyblivé nebo statické obrázky
    • Délka videa
    • Animované nebo hrané video
  6. Délka stránky
  7. Šířka stránky
    • Stránka s více informacemi nebo krátká a více nahuštěná
    • Rozložení prvků na stránce
  8. Položky v menu
    • Počet položek
    • Jejich pořadí
    • Struktura menu
    • Statické nebo plovoucí menu
  9. Tlačítka sociálních sítí
    • Počet sociálních sítí
    • Jejich pořadí
    • Styl – standardní nebo na míru
    • Umístění – na začátku článku, na konci, plovoucí
  10. Velikost a druh písma
    • Patkové nebo bezpatkové
    • Velikost písma
    • Mezery mezi písmeny
  11. Formuláře
    • Počet položek ve formulářích
    • Všechny položky na jedné stránce nebo rozděleny na více
    • Velikost políček na text
    • Druh políček

Jak vytvořit A / B testování?

S A/B testováním je to stejné jako s jakoukoli jinou marketingovou technikou – potřebuje plán. Na vytvoření testování vám stačí dodržovat těchto 7 kroků.

1. Definuji problém

Co chci testovat a zlepšit? Musíme si určit cíl testování – například chceme zvýšit počet stažení e-booku z mého webu.

2. Analyzuji současný stav

Jak vypadá stránka, ze které si návštěvníci e-book stahují? Co by se na ní dalo změnit?

3. Vyslovím hypotézu

Pokud změním barvu, text a velikost tlačítka, na které musí návštěvníci kliknout při stahování, zvýší se tak celkový počet stažení.

4. Určím si potřebný vzorek

Kolik lidí si během testování musí e-book stáhnout, aby byla data přesvědčivá? Vzorek nemůže být příliš malý, jinak nedosáhne statistické významnosti.

5. Spustím A/B testování

Varianta A bude současná verze stránky, varianta B bude stránka s novým tlačítkem.

6. Analyzuji výsledky a určím vítěze

Nasbíral se dostatečný počet návštěvníků a dat? Pokud ano, můžeme vyhlásit vítěze testu.

7. Zapracujeme výstup z výsledků

Tlačítko buď vyměníme za nové nebo ponecháme původní a test zopakujeme s novou variantou B.

Jak testovaní ovlivní SEO?

Při testování myslete i na to, abyste neporušovali pravidla webmasterů Googlu. Pokud nechcete riskovat penalizaci, dodržujte tato čtyři základní pravidla:

  1. Nepoužívejte maskování – během testování nezobrazujte Google botom jinou verzi než uživatelům.
  2. Používejte rel = cannonical – pokud testujete dvě verze stránek na různých URL adresách, nezapomeňte označit kanonickou verzi stránky.
  3. Používejte 302 přesměrování – pokud potřebujete během testu přesměrovat návštěvníka na jinou URL adresu, použijte dočasné 302 přesměrování.
  4. Testujte jen tak dlouho, jak je třeba – testování ukončete po nasbírání dostatečného objemu dat a nenechávejte ho na webu na trvale.

Jak mohu začít testovat ?

Nástrojů na testování je velmi mnoho. Většina z nich je placených. Vybrali jsme pro vás tři nástroje, které si můžete vyzkoušet.

Experimenty v Google Analytics – bezplatný nástroj, jehož nevýhodou je, že musíte vytvořit testovací stránky a nemůžete vytvářet variace v rámci již existující stránky.

Optimizely – tento nástroj používáme i ve VISIBILITY, výhodou je jednoduchost používání. Nástroj si můžete vyzkoušet po 30 dní zdarma.

Visual Website Optimizer – totéž jako Optimizely, největší konkurent. Někomu více vyhovuje první , někomu druhý. I tento nástroj můžete měsíc zkoušet bezplatně.

Případové studie

Barack Obama

Barack Obama využíval A/B testování již v roce 2007 ve své prezidentské kampani. A získal díky tomu o 60 milionů dolarů více na dobrovolných příspěvcích.

Jeho web sloužil ke sbírání e-mailových adres, které byly později využívány na získávání finančních příspěvků. Jeho štáb byl velmi úspěšný v získávání příspěvků od těch návštěvníků, kteří vložili svůj e-mail. Problém byl spíše v počtu e-mailů. Konverzní poměr mezi návštěvníky a těmi, kteří vyplnili formulář s e-mailem, byl nízký.

Štáb tedy vytvořil 24 verzí vstupní stránky, které testovaly – různými obrázky nebo videi a textem tlačítek. K jejich překvapení byla mezi návštěvníky nejúspěšnější verze, kterou nikdo neočekával ( viz. Obrázek níže). Konverzní poměr byl oproti originálu vyšší o 40 %.

Naopak verze, která byla favoritem u všech, zcela propadla a její konverzní poměr byl oproti originálu nižší o 26 %.

V tomto případě tedy šlo o miliony dolarů, které by nezískali, pokud by se spoléhali na svou intuici.

37signals

Druhý příklad je důkazem toho, že A/B testování je dlouhodobý proces a když ukončíte jedno testování,měli byste hned spustit další.

37signals (v současnosti působí pod jménem Basecamp) chtěli na stránce svého nástroje zvýšit počet registrovaných uživatelů. Kromě původní stránky začali testovat i novou verzi, která byla mnohem delší a obsahovala více textu.

Počet nově registrovaných se jim podařilo zvýšit o 37.5 %. Většina firem by se u tohoto čísla zastavila a byly by spokojeny s tím, co se jim podařilo. 37signals ale pokračovali dál a vytvořili další verzi, která byla radikálně odlišná od té předchozí. Byla to krátká verze s velkou fotkou.

A výsledek? Počet konverzí stoupl o 102.5 %. Do třetice tedy zkusili vytvořit ultimátní kombinaci, která by měla fungovat nejlépe – dlouhá stránka s velkou fotkou.

Intuice jim říkala, že tato verze by měla být nejúspěšnější. Ve skutečnosti se počet konverzí snížil o 22.72 %. Tyto informace by nikdy nezískali, kdyby skončili po prvním testu nebo nezačali vůbec.

Závěr

Nezáleží na tom, jak moc jste spokojeni s výsledky vašeho webu. Vždy je co zlepšovat a když to nebudete dělat vy, tak s tím začne vaše konkurence.

V online marketingu je extrémně konkurenční prostředí, a proto byste měli neustále analyzovat současnou situaci a navrhovat zlepšení. Pokud se nechcete spoléhat pouze na svou intuici, měli byste určitě začít i s A/B testováním.

4. 11. 2015 | autor: VISIBILITY DIGITAL