Co je testování A/B? Tipy, nástroje a reálné příklady

Jsou skvělí marketéři a pak jsou skvělí marketéři, kteří vše testují metodou A/B.

To oni mají 40% vyšší míru otevření e-mailů, zatímco vy se divíte, proč vaše kampaně selhávají.

Získávají klienty s více než průměrné konverzní poměry které přimějí vašeho šéfa udělat dvojí pohled.

Mezitím se musíte dohadovat, co funguje a co ne.

Jde o to, že nemusí být nutně chytřejší než vy. Jen si ověřují své předpoklady, místo aby důvěřovali svému instinktu.

A/B testování není žádný složitý datový vědecký experiment vyhrazený technologickým gigantům.

Jedná se o jednoduchou metodu, kterou může každý použít k lepšímu rozhodování.

Pokud je vaším každodenním úkolem psaní předmětů e-mailů, navrhování vstupních stránek nebo vytváření příspěvků na sociálních sítích, A/B testování vás zbaví dohadů.

Dnes vám prozradíme vše, co potřebujete vědět o A/B testování.

Probereme základy, projdeme si reálné příklady a ukážeme vám, které nástroje přesně použít.

Na konci budete vědět, jak nastavit testy, které skutečně posunou vaše obchodní metriky.

---

Klíčové poznatky

• A/B testování porovnává dvě verze obsahu a zjišťuje, která z nich má lepší výsledky.

• Statistická významnost je při rozhodování důležitější než pocit.

• Největší přínos z A/B testování mají předměty e-mailů, reklamní texty a vstupní stránky.

• Existují bezplatné testovací nástroje, ale placené platformy nabízejí pokročilejší funkce.

• Doba trvání testování by měla být alespoň jeden celý hospodářský cyklus.

• Malé změny mohou vést k výraznému zlepšení konverzního poměru.

---

Co je testování A/B?

A/B testování je jako řízený experiment v marketingu.

Vytvoříte dvě verze něčeho (verzi A a verzi B), ukážete je různým skupinám lidí a marketingové kanálya pak zjistěte, který z nich je výkonnější.

Představte si to jako soutěž mezi svými nápady. 

Místo toho, abyste se dohadovali, který titulek je chytlavější nebo která barva tlačítka lépe konvertuje, nechte rozhodnout skutečná data.

Postup je jednoduchý: náhodně rozdělte své publikum, polovině z nich ukažte verzi A, druhé polovině verzi B a pak změřte výsledky.

Verze, která zvítězí, se rozšíří mezi všechny.

Ale tady většina lidí dělá chyby. Provádějí testy po dobu tří dnů, zjistí, že verze B vyhrává o 2%, a vyhlásí vítězství.

Skutečné A/B testování vyžaduje statistickou významnost.

To znamená shromáždit dostatek údajů, aby bylo možné prokázat, že rozdíl není jen náhodný.

A/B testování funguje, protože eliminuje marketingová zaujatost.

Na vašich osobních preferencích nezáleží. Na názorech vašeho šéfa nezáleží. Záleží na tom, co lidi skutečně přiměje kliknout, nakoupit nebo se zapojit.

Proč byste měli testovat A/B?

Protože domněnky zabíjejí podniky.

Každý marketér si myslí, že ví, co funguje.

Všichni máme teorie o dokonalých předmětech, ideálních barvách tlačítek a přesvědčivých textech. Problém? V polovině případů se mýlíme.

A/B testování vám ušetří nákladné chyby.

Místo toho, abyste kampaň spouštěli na základě toho, co se vám zdá správné, otestujte nejprve malé série. Pokud se verze A nepovede, promarníte jen zlomek rozpočtu.

Výhody jsou obrovské. Malá zlepšení se časem sčítají.

10% zvýšení počtu otevřených e-mailů nezní nijak vzrušujícím způsobem, dokud si neuvědomíte, že to znamená 10% více potenciálních zákazníků každý měsíc po zbytek roku.

A/B testování také buduje důvěru v organizaci.

Když můžete dokázat, že vaše červené tlačítko s jistotou 95% překonalo modré, zainteresované strany přestanou zpochybňovat vaše rozhodnutí. Data jsou vždy lepší než názory.

Navíc se dozvíte věci, které vás překvapí.

Titulek, který jste nenáviděli, může být váš nejlepší. E-mail, který se vám zdál příliš dlouhý, může konvertovat lépe než vaše "úderná" verze.

Jak funguje A/B testování? Krok za krokem

Provedení A/B testu není žádná věda, ale existuje správný a špatný způsob, jak to udělat.

Krok 1: Vyberte jednu věc, kterou chcete otestovat

Zaměřte se na jednu proměnnou. Pokud změníte titulek i barvu tlačítka, nepoznáte, která změna způsobila zlepšení. Nejprve otestujte titulek a poté barvu tlačítka.

Krok 2: Vytvoření hypotézy

Netestujte jen náhodné věci. Mějte teorii, proč by verze B mohla být lepší než verze A.

Možná si myslíte, že kratší předměty fungují lépe, nebo že červená tlačítka konvertují lépe než modrá.

Krok 3: Vytvořte si varianty

Sestavte verzi A (kontrolní) a verzi B (testovací). Vše ostatní ponechte stejné.

Pokud testujete předmět e-mailu, měl by být obsah e-mailu naprosto stejný.

Krok 4: Náhodně rozdělte své publikum

Většina nástrojů pro A/B testování to zvládne automaticky. Klíčovým slovem je "náhodně". Neposílejte verzi A svým nejlepším zákazníkům a verzi B všem ostatním.

Krok 5: Rozhodněte se pro měřítka úspěšnosti

Co měříte? Míru prokliku? Míru konverze? Příjmy na návštěvníka?

Metriku si vyberte před zahájením testování, ne až po zjištění výsledků.

Krok 6: Stanovení velikosti vzorku

Pomocí kalkulačky velikosti vzorku zjistěte, kolik lidí potřebujete pro statistickou významnost.

To záleží na vašem aktuálním konverzním poměru a na tom, jak velký nárůst chcete zjistit.

Krok 7: Spuštění testu

Nechte jej běžet, dokud nedosáhnete cílové velikosti vzorku nebo úrovně spolehlivosti. Nekoukejte na výsledky denně a nezastavujte se předčasně jen proto, že jedna verze vyhrává.

Krok 8: Analýza výsledků

Hledejte statistickou významnost, obvykle 95% spolehlivost nebo vyšší.

Pokud nezasáhnete do významu, nemáte vítěze. Proveďte test déle, nebo se smiřte s tím, že rozdíl není významný.

Krok 9: Implementace vítěze

Rozšiřte vítěznou verzi pro celé publikum. Zdokumentujte získané poznatky a využijte je při budoucích testech.

Krok 10: Pokračujte v testování

A/B testování je proces, nikoli jednorázová akce. Jakmile najdete vítěze, otestujte ho s novým vyzyvatelem.

A/B testování v marketingu: Případy použití

A/B testování funguje téměř u všech typů marketingového obsahu.

Zde jsou oblasti, kde se projeví největší dopad:

1. Předmět e-mailu a výzvy k akci

E-mail je rájem A/B testování. Můžete testovat předměty, text náhledu, časy odeslání, názvy a obsah e-mailu. Největší rozdíly obvykle vykazují řádky předmětu.

Vyzkoušejte délku (krátká vs. dlouhá), personalizaci (s křestními jmény vs. bez nich), naléhavost (časově omezené vs. evergreen) a tón (formální vs. neformální).

I malé zlepšení v míře otevření znamená vyšší příjmy.

Výzva k akci další zlatý důl představují tlačítka. Vyzkoušejte různé barvy, texty, velikosti a umístění. Tlačítko "Koupit nyní" může fungovat lépe než "Začít" nebo naopak.

2. Reklamní kreativy a příspěvky na sociálních sítích

Platformy sociálních médií mají zabudované A/B testování reklam.

Můžete testovat různé obrázky, videa, titulky a popisy, abyste zjistili, co má u vašeho publika ohlas.

U organických příspěvků vyzkoušejte různé časy zveřejnění, strategie hashtagů a formáty obsahu.

Video může mít pro vaše publikum lepší výsledky než obrázky a karuselové příspěvky mohou překonat jednotlivé obrázky.

Pokud používáte obsah generovaný umělou inteligencí pro reklamy nebo příspěvky na sociálních sítích, zvažte použití Nezjistitelný AI Humanizer k vylepšení své kopie.

Text psaný umělou inteligencí často postrádá lidský přístup, který zvyšuje angažovanost, a jeho polidštění může zlepšit výsledky v A/B testech.

3. Vstupní stránky a konverzní poměr

Vstupní stránky nabízejí nekonečné možnosti testování.

Otestujte nadpisy, podnadpisy, obrázky, formuláře, posudky a rozvržení stránek. I malé změny mohou výrazně ovlivnit míru konverze.

Nejprve se zaměřte na prvky nad záhybem. Největší pozornost si zaslouží titulek, hlavní obrázek a hlavní výzva k akci.

Po jejich optimalizaci přejděte k sekundárním prvkům.

4. Nadpisy a stránky SEO

Různé titulky mohou zdvojnásobit nebo ztrojnásobit míru prokliků z výsledků vyhledávání.

Vyzkoušejte emocionální a logické apely, čísla a žádná čísla a různé umístění klíčových slov.

Pro Obsah SEO, můžete testovat značky titulků, meta popisy a titulky na stránce.

Data služby Search Console ukazují, které stránky mají nízký počet zobrazení, ale málo kliknutí, což z nich dělá ideální kandidáty pro testování titulků.

Co je to A/B testování v sociálních médiích a videoobsahu?

A/B testování v sociálních médiích přesahuje rámec reklam.

Výkonnost organického obsahu můžete testovat zkoušením různých přístupů a měřením zapojení.

U obsahu videa otestujte miniatury, názvy, délku videa a dobu zveřejnění.

Algoritmy YouTube a TikToku upřednostňují obsah, který udržuje lidi u obrazovky, takže testování různých háčků a struktur obsahu může zvýšit váš dosah.

Instagram a Facebook umožňují testovat Příběhy, Reels a běžné příspěvky.

Vyzkoušejte různé délky popisků, strategie hashtagů a vizuální styly. To, co funguje na jedné platformě, může na jiné selhat.

Miniatury videí si zaslouží zvláštní pozornost. Často rozhodují o tom, zda si někdo pustí váš obsah.

Vyzkoušejte různé výrazy obličeje, překryvy textu a barevná schémata.

Obsah na síti LinkedIn má jinou výkonnost než obsah na Instagramu. Profesionální publikum reaguje na jiné podněty než publikum zaměřené na zábavu.

Testujte formální a neformální jazyk, oborová a obecná témata a různé formáty obsahu.

Nástroje pro provádění A/B testů: Bezplatné a placené

K zahájení A/B testování nepotřebujete drahý podnikový software.

Spousta nástrojů je vhodná pro firmy všech velikostí.

Alternativy Google Optimize (Sunset)

Google Optimize byl bezplatný nástroj pro A/B testování, dokud jej Google v roce 2023 nezrušil.

Nyní potřebujete alternativy.

• Optimizely je prémiovou volbou. Je výkonný, ale drahý, určený pro podnikové společnosti s velkými rozpočty na testování. Rozhraní je intuitivní a statistická analýza je solidní.
• VWO (Visual Website Optimizer) sedí uprostřed. Je cenově dostupnější než Optimizely, ale funkčně bohatší než základní nástroje. Je vhodný pro rostoucí firmy, které potřebují spolehlivé testování bez podnikových cen.
• Unbounce nabízí vestavěné A/B testování vstupních stránek. Pokud ji již používáte pro tvorbu stránek, funkce testování jsou pohodlné a efektivní.

E-mailové platformy

Většina e-mailových platforem obsahuje funkce A/B testování. Zde jsou naše tipy: 

• Mailchimp umožňuje testovat předměty, časy odeslání a obsah bezplatných účtů. Jejich rozhraní usnadňuje nastavení testů a interpretaci výsledků.
• Kit (dříve ConvertKit) se zaměřuje na podniky tvůrců. Jejich funkce A/B testování dobře fungují pro newslettery, spuštění kurzů a propagaci produktů. Automatizační funkce umožňují nastavit průběžné testy.
• ActiveCampaign kombinuje testování e-mailů s pokročilou automatizací. Můžete testovat sekvence e-mailů, nejen jednotlivé e-maily. To je výkonné pro komplexní prodejní trychtýře.

Nástroje pro testování cílových stránek a reklam

• Leadpages zahrnuje A/B testování ve většině plánů. Můžete testovat různé verze stránek a sledovat konverze bez nutnosti technického nastavení.
• Správce reklam na Facebooku má zabudované A/B testování reklamních kampaní. Můžete testovat publikum, kreativu i umístění současně. Rozhraní není skvělé, ale funkce fungují.
• Reklamy Google umožňuje testovat kopie reklam, klíčová slova a vstupní stránky. Funkce statistické významnosti vám pomohou činit jistá rozhodnutí.

Pro tvorbu obsahu zvažte použití SEO Writer od společnosti Undetectable AI když potřebujete více verzí obsahu optimalizovaného pro SEO pro testování.

Při provádění testů specifických pro platformu, Nezjistitelná umělá inteligence AI Stealth Writer zajistí, že vaše testovací varianty projdou detekčními nástroji AI.

Nejlepší zdroje pro A/B testování pro začátečníky

Naučit se A/B testování vyžaduje teorii i praxi.

Tyto zdroje vám pomohou vydat se správným směrem.

• Blog ConversionXL zahrnuje základy A/B testování s reálnými případovými studiemi. Jejich články rozvádějí složité statistické koncepty do praktických rad.
• Blog Optimizely obsahuje nápady na testování a případové studie významných značek. I když jejich nástroj nepoužíváte, obsah je cenný pro získání informací o tom, co testovat.
• Institut CXL nabízí kurzy optimalizace konverzí a A/B testování. Obsah je pokročilý, ale pokud to s testováním myslíte vážně, vyplatí se do něj investovat.
• Blog Neila Patela má průvodce A/B testováním pro začátečníky. Jejich obsah je méně technický, ale pro malé firmy je použitelnější.
• HubSpot Academy nabízí bezplatné kurzy o A/B testování a optimalizaci konverzí. Certifikáty nemají velký význam, ale obsah je solidní.
• Blog VWO zveřejňuje případové studie, které ukazují výsledky před a po skutečných testech. Tyto příklady vám pomohou pochopit, jaké druhy zlepšení jsou reálné.

Pro výpočet statistické významnosti použijte nástroje, jako je např. Kalkulačka A/B testování Evana Millera nebo kalkulačku významnosti VWO.

Ty vám pomohou určit velikost vzorku a správně interpretovat výsledky.

Pomocí widgetu níže získáte přístup k našemu důvěryhodnému detektoru umělé inteligence a nástroji Humanizer.

Časté dotazy k testování A/B

In Data We Trust

A/B testování mění odhad na znalost. Místo přemýšlení, zda váš marketing funguje, získáte definitivní odpovědi podložené daty.

Tento proces není složitý, ale vyžaduje disciplínu.

Je třeba testovat jednu proměnnou po druhé, provádět testy dostatečně dlouho, abyste dosáhli významnosti, a odolat nutkání vyhlásit vítěze příliš brzy.

Vyberte si jeden prvek svého marketingu, který vás vždy zajímal. Možná jsou to předměty e-mailů nebo titulek vstupní stránky.

Nastavte jednoduchý test, nechte ho správně proběhnout a uvidíte, co se stane.

Výsledky vás možná překvapí. Verze, o které jste si mysleli, že prohraje, může vyhrát.

Změna, kterou jste považovali za nepodstatnou, může výrazně změnit situaci.

Většina podniků nechává peníze na stole, protože netestuje.

Drží se první verze, která funguje, místo aby našli verzi, která funguje nejlépe.

Vaši konkurenti to pravděpodobně tuší. A zatímco oni diskutují o barvách tlačítek na poradách, vy je můžete testovat.

Zatímco oni se dohadují o titulcích, vy je můžete měřit.

A to nejlepší? Nemusíte na to být sami.

Nezjistitelná umělá inteligence nabízí nástroje které podporují váš proces testování, ať už vytváříte kopii, generujete nápady nebo analyzujete, co fungovalo.