Mikä on A/B-testausta? Vinkkejä, työkaluja ja todellisia esimerkkejä

On suuria markkinoijia, ja sitten on suuria markkinoijia, jotka testaavat kaikkea A/B-testillä.

He saavat 40% korkeammat sähköpostien avausprosentit, kun sinä ihmettelet, miksi kampanjasi epäonnistuvat.

He saavat asiakkaita, joilla on enemmän kuin keskimääräiset muuntokurssit jotka saavat pomosi katsomaan kahdesti.

Sillä välin joudut arvaamaan, mikä toimii ja mikä ei.

Asia on näin: he eivät välttämättä ole sinua fiksumpia. He vain testaavat oletuksiaan sen sijaan, että luottaisivat vaistoonsa.

A/B-testaus ei ole mikään monimutkainen datatieteellinen kokeilu, joka on varattu teknologiajättien käyttöön.

Se on yksinkertainen menetelmä, jota kuka tahansa voi käyttää parempien päätösten tekemiseen.

Jos päivittäiset työtehtäväsi ovat sähköpostin otsikkorivien kirjoittaminen, aloitussivujen suunnittelu tai sosiaalisen median postausten laatiminen, A/B-testaaminen vie arvailut markkinoinnista.

Tänään kerromme kaiken, mitä sinun on tiedettävä A/B-testauksesta.

Käymme läpi perusasiat, käymme läpi todellisia esimerkkejä ja näytämme tarkalleen, mitä työkaluja kannattaa käyttää.

Loppuun mennessä tiedät, miten voit tehdä testejä, jotka todella edistävät liiketoimintamittareiden tuloksia.

---

Keskeiset asiat

• A/B-testauksessa verrataan kahta sisällön versiota, jotta nähdään, kumpi toimii paremmin.

• Tilastollinen merkitsevyys on päätöksiä tehtäessä tärkeämpää kuin vaisto.

• Sähköpostin aiheet, mainoskopiot ja aloitussivut hyötyvät eniten A/B-testauksesta.

• Ilmaisia testaustyökaluja on olemassa, mutta maksulliset alustat tarjoavat kehittyneempiä ominaisuuksia.

• Testauksen keston olisi oltava vähintään yksi kokonainen suhdannekierros.

• Pienet muutokset voivat johtaa massiivisiin parannuksiin konversioluvuissa.

---

Mikä on A/B-testausta?

A/B-testaus on kuin kontrolloitu koe markkinoinnissasi.

Luodaan kaksi versiota jostakin asiasta (versio A ja versio B), näytetään niitä eri ihmisryhmille ja markkinointikanavatja katso sitten, kumpi toimii paremmin.

Ajattele sitä ideoiden välisenä kilpailuna. 

Sen sijaan, että kiistelet siitä, mikä otsikko on tarttuvampi tai mikä painikkeen väri konvertoi paremmin, annat todellisen datan päättää.

Prosessi on yksinkertainen: jaa yleisö satunnaisesti, näytä puolelle heistä versio A, toiselle puolelle versio B ja mittaa sitten tulokset.

Voittajaversio levitetään kaikille.

Mutta tässä kohtaa useimmat ihmiset mokaavat. He suorittavat testejä kolmen päivän ajan, näkevät, että versio B voittaa 2%:llä, ja julistavat voiton.

Todellinen A/B-testaus edellyttää tilastollista merkitsevyyttä.

Tämä tarkoittaa sitä, että on kerättävä riittävästi tietoa, jotta voidaan todistaa, että ero ei ole vain sattumaa.

A/B-testaus toimii, koska se eliminoi markkinointiharha.

Henkilökohtaisilla mieltymyksilläsi ei ole merkitystä. Pomosi mielipiteillä ei ole väliä. Tärkeintä on se, mikä saa ihmiset klikkaamaan, ostamaan tai sitoutumaan.

Miksi sinun pitäisi tehdä A/B-testiä?

Koska oletukset tappavat yrityksiä.

Jokainen markkinoija luulee tietävänsä, mikä toimii.

Meillä kaikilla on teorioita täydellisistä otsikkoriveistä, ihanteellisista painikkeiden väreistä ja vakuuttavasta tekstistä. Ongelma? Olemme väärässä noin puolet ajasta.

A/B-testauksen avulla säästyt kalliita virheitä.

Sen sijaan, että aloittaisit kampanjan sen perusteella, mikä "tuntuu oikealta", testaa ensin pieniä eriä. Jos versio A epäonnistuu, tuhlasit vain murto-osan budjetistasi.

Nousujohteisuus on valtava. Pienet parannukset yhdistyvät ajan myötä.

10% lisäys sähköpostin avausprosentissa ei kuulosta jännittävältä, ennen kuin huomaat, että se tarkoittaa 10% enemmän johtolankoja joka kuukausi loppuvuoden ajan.

A/B-testaus rakentaa myös organisaation luottamusta.

Kun voit todistaa, että punainen painike on 95%-luottamuksellisesti parempi kuin sininen, sidosryhmät lakkaavat kyseenalaistamasta päätöksiäsi. Tieto voittaa mielipiteet aina.

Lisäksi opit asioita, jotka yllättävät sinut.

Inhoamasi otsikko saattaa olla paras tuloksentekijäsi. Sähköposti, jota pidit liian pitkänä, saattaa konvertoitua paremmin kuin "iskevä" versiosi.

Miten A/B-testaus toimii? Askel askeleelta

A/B-testin tekeminen ei ole rakettitiedettä, mutta se voidaan tehdä sekä oikein että väärin.

Vaihe 1: Valitse yksi asia testattavaksi

Keskity yhteen muuttujaan. Jos muutat sekä otsikkoa että painikkeen väriä, et tiedä, kumpi muutos aiheutti parannuksen. Testaa ensin otsikkoa ja sitten painikkeen väriä.

Vaihe 2: Muodosta hypoteesi

Älä testaa satunnaisia asioita. Kehitä teoria siitä, miksi versio B saattaa olla parempi kuin versio A.

Ehkä mielestäsi lyhyemmät otsikkorivit toimivat paremmin, tai ehkä punaiset painikkeet konvertoivat paremmin kuin siniset.

Vaihe 3: Luo muunnelmia

Rakenna versio A (kontrolliversio) ja versio B (testi). Pidä kaikki muu identtisenä.

Jos testaat sähköpostin otsikkoriviä, sähköpostin sisällön pitäisi olla täsmälleen sama.

Vaihe 4: Jaa yleisösi satunnaisesti

Useimmat A/B-testaustyökalut hoitavat tämän automaattisesti. Avainsana on "satunnaisesti". Älä lähetä versiota A parhaille asiakkaillesi ja versiota B kaikille muille.

Vaihe 5: Päätä onnistumisen mittareista

Mitä sinä mittaat? Klikkausprosenttia? Konversiolukuja? Tulot kävijää kohti?

Valitse mittarisi ennen testauksen aloittamista, älä sen jälkeen, kun olet nähnyt tulokset.

Vaihe 6: Otoskoon määrittäminen

Käytä otoskokolaskuria selvittääksesi, kuinka monta ihmistä tarvitset tilastollisen merkitsevyyden saavuttamiseksi.

Tämä riippuu nykyisestä muuntokurssistasi ja siitä, kuinka suuren nousun haluat havaita.

Vaihe 7: Suorita testi

Anna sen toimia, kunnes saavutat tavoitellun otoskoon tai luottamustason. Älä katso tuloksia päivittäin äläkä lopeta ennenaikaisesti vain siksi, että yksi versio voittaa.

Vaihe 8: Analysoi tulokset

Etsi tilastollinen merkitsevyys, yleensä 95%-luottamusaste tai korkeampi.

Jos et saavuta merkitystä, sinulla ei ole voittajaa. Suorita testi pidempään tai hyväksy, että eroa ei ole.

Vaihe 9: Voittajan toteuttaminen

Levitä voittajaversio koko yleisöllesi. Dokumentoi oppimasi asiat ja käytä niitä tulevissa testeissä.

Vaihe 10: Jatka testaamista

A/B-testaus on prosessi, ei kertaluonteinen tapahtuma. Kun olet löytänyt voittajan, testaa sitä uutta haastajaa vastaan.

A/B-testaus markkinoinnissa: Testaus: Käyttötapaukset

A/B-testaus toimii lähes kaikenlaisessa markkinointisisällössä.

Seuraavassa on lueteltu alueet, joilla vaikutus on suurin:

1. Sähköpostin otsikkorivit ja toimintakutsut

Sähköposti on A/B-testauksen paratiisi. Voit testata otsikkoriviä, esikatselutekstiä, lähetysaikoja, nimiä ja sähköpostin sisältöä. Otsikkorivien välillä on yleensä suurimmat erot.

Kokeile pituutta (lyhyt vs. pitkä), personointia (etunimillä vs. ilman etunimiä), kiireellisyyttä (määräaikainen vs. ikivihreä) ja sävyä (virallinen vs. rento).

Pienetkin parannukset avausprosentissa johtavat suurempiin tuloihin.

Toimintakutsu painikkeet ovat toinen kultakaivos. Testaa eri värejä, tekstiä, kokoja ja sijainteja. "Osta nyt" saattaa toimia paremmin kuin "Aloita" tai päinvastoin.

2. Mainosluonnokset ja sosiaalisen median viestit

Sosiaalisen median alustoilla on sisäänrakennettu A/B-testaus mainoksia varten.

Voit testata erilaisia kuvia, videoita, otsikoita ja kuvauksia nähdäksesi, mitkä niistä saavat yleisösi kiinnostumaan.

Kokeile orgaanisissa julkaisuissa eri julkaisuajankohtia, hashtag-strategioita ja sisältömuotoja.

Videot saattavat voittaa kuvat yleisösi mielestä, ja karusellipostit saattavat voittaa yksittäiset kuvat.

Jos käytät tekoälyn luomaa sisältöä mainoksissa tai sosiaalisissa viesteissä, harkitse seuraavia keinoja Huomaamaton AI Humanizer tarkentaa kopiotasi.

Tekoälyn kirjoittamasta tekstistä puuttuu usein sitoutumista edistävä inhimillinen ote, ja sen inhimillistäminen voi parantaa suorituskykyä A/B-testeissä.

3. Laskeutumissivut ja konversioluvut

Laskeutumissivut tarjoavat loputtomasti testausmahdollisuuksia.

Testaa otsikoita, väliotsikoita, kuvia, lomakkeita, suositteluja ja sivun asettelua. Pienetkin muutokset voivat vaikuttaa merkittävästi konversiolukuihin.

Keskity ensin taiton yläpuolella oleviin elementteihin. Otsikko, sankarikuva ja ensisijainen toimintakutsu saavat eniten huomiota.

Kun olet optimoinut ne, siirry toissijaisiin elementteihin.

4. Otsikot ja SEO-sivut

Erilaiset otsikot voivat kaksinkertaistaa tai kolminkertaistaa hakutulosten klikkausprosentin.

Testaa emotionaalisia ja loogisia vetoomuksia, numeroita ja ei-numeroita sekä erilaisia avainsanojen sijoitteluja.

Osoitteessa SEO-sisältö, voit testata otsikkotageja, metakuvauksia ja sivun otsikoita.

Search Console -palvelun tiedot osoittavat, mitkä sivut saavat näyttökertoja mutta vain vähän klikkauksia, joten ne ovat täydellisiä ehdokkaita otsikkotesteihin.

Mitä on A/B-testaaminen sosiaalisessa mediassa ja videosisällössä?

Sosiaalisen median A/B-testaus on muutakin kuin vain mainoksia.

Voit testata orgaanisen sisällön suorituskykyä kokeilemalla erilaisia lähestymistapoja ja mittaamalla sitoutumista.

Testaa videosisältöä varten pikkukuvia, otsikoita, videon pituutta ja julkaisuajankohtia.

YouTuben ja TikTokin algoritmit suosivat sisältöä, joka pitää ihmiset katsomassa, joten erilaisten koukkujen ja sisältörakenteiden testaaminen voi lisätä tavoittavuuttasi.

Instagramissa ja Facebookissa voit testata tarinoita, rullia ja tavallisia postauksia.

Kokeile eri pituisia kuvatekstejä, hashtag-strategioita ja visuaalisia tyylejä. Se, mikä toimii yhdellä alustalla, saattaa epäonnistua toisella.

Videon pikkukuvat ansaitsevat erityistä huomiota. Ne ratkaisevat usein sen, katsooko joku sisältösi.

Testaa erilaisia ilmeitä, tekstin päällekkäisyyksiä ja värimaailmaa.

LinkedIn-sisältö toimii eri tavalla kuin Instagram-sisältö. Ammattiyleisöt reagoivat erilaisiin laukaisimiin kuin viihdepainotteiset yleisöt.

Testaa muodollista ja rentoa kieltä, alakohtaisia ja yleisiä aiheita sekä erilaisia sisältömuotoja.

Työkalut A/B-testejä varten: Testit: Ilmaiset ja maksulliset

Et tarvitse kallista yritysohjelmistoa aloittaaksesi A/B-testauksen.

Monet työkalut sopivat kaikenkokoisille yrityksille.

Google Optimize (Sunset) Vaihtoehdot

Google Optimize oli ilmainen A/B-testaustyökalu, kunnes Google sulki sen vuonna 2023.

Nyt tarvitset vaihtoehtoja.

• Optimizely on ensiluokkainen valinta. Se on tehokas mutta kallis, ja se on suunniteltu suurille yrityksille, joilla on suuret testausbudjetit. Käyttöliittymä on intuitiivinen, ja tilastollinen analyysi on vankka.
• VWO (Visual Website Optimizer) istuu keskellä. Se on edullisempi kuin Optimizely, mutta ominaisuuksiltaan monipuolisempi kuin perustyökalut. Se on hyvä kasvaville yrityksille, jotka tarvitsevat luotettavaa testausta ilman yrityshinnoittelua.
• Unbounce tarjoaa sisäänrakennetun A/B-testauksen aloitussivuille. Jos käytät sitä jo sivujen rakentamiseen, testausominaisuudet ovat käteviä ja tehokkaita.

Sähköpostialustat

Useimmissa sähköpostialustoissa on A/B-testausominaisuudet. Tässä ovat valintamme: 

• Mailchimp avulla voit testata viestien otsikkoriviä, lähetysaikoja ja sisältöä ilmaisilla tileillä. Käyttöliittymän avulla testien määrittäminen ja tulosten tulkitseminen on helppoa.
• Kit (aiemmin ConvertKit) keskittyy luojayrityksiin. Heidän A/B-testausominaisuutensa soveltuvat hyvin uutiskirjeisiin, kurssien lanseerauksiin ja tuotekampanjoihin. Automaatio-ominaisuuksien avulla voit määrittää jatkuvia testejä.
• ActiveCampaign yhdistää sähköpostitestauksen ja kehittyneen automaation. Voit testata sähköpostisarjoja, etkä vain yksittäisiä sähköposteja. Tämä on tehokasta monimutkaisissa myyntisuppiloissa.

Laskeutumissivun ja mainosten testaustyökalut

• Leadpages sisältää A/B-testauksen useimmissa suunnitelmissa. Voit testata eri sivuversioita ja seurata konversioita ilman teknisiä asetuksia.
• Facebook Ads Manager on sisäänrakennettu A/B-testaus mainoskampanjoille. Voit testata kohderyhmiä, luovuutta ja sijoittelua samanaikaisesti. Käyttöliittymä ei ole loistava, mutta toiminnot toimivat.
• Google-mainokset avulla voit testata mainoskopioita, avainsanoja ja aloitussivuja. Tilastollisen merkitsevyyden ominaisuudet auttavat sinua tekemään varmoja päätöksiä.

Harkitse sisällön luomiseen Havaitsemattoman tekoälyn SEO-kirjoittaja kun tarvitset useita versioita SEO-optimoidusta sisällöstä testausta varten.

Kun suoritetaan alustakohtaisia testejä, Huomaamaton AI:n AI Stealth Writer -kirjoittaja varmistaa, että testimuunnelmasi läpäisevät tekoälyn tunnistustyökalut.

Parhaat A/B-testausresurssit aloittelijoille

A/B-testaus vaatii sekä teoriaa että käytäntöä.

Näiden resurssien avulla pääset alkuun oikealla tiellä.

• ConversionXL-blogi kattaa A/B-testauksen perusteet todellisten tapaustutkimusten avulla. Heidän artikkelinsa pilkkovat monimutkaisia tilastollisia käsitteitä käytännön neuvoiksi.
• Optimizelyn blogi sisältää testausideoita ja tapaustutkimuksia suurilta tuotemerkeiltä. Vaikka et käyttäisikään heidän työkalujaan, sisältö on arvokasta, kun haluat oppia, mitä kannattaa testata.
• CXL-instituutti tarjoaa kursseja konversio-optimoinnista ja A/B-testauksesta. Sisältö on edistynyttä, mutta se on investoinnin arvoinen, jos suhtaudut testaukseen vakavasti.
• Neil Patelin blogi on aloittelijaystävällisiä A/B-testioppaita. Sisältö on vähemmän teknistä, mutta enemmän käytännönläheistä pienyrityksille.
• HubSpot Academy on ilmaisia kursseja A/B-testauksesta ja konversio-optimoinnista. Todistuksilla ei ole paljon merkitystä, mutta sisältö on vankkaa.
• VWO:n blogi julkaisee tapaustutkimuksia, joissa esitetään ennen/jälkeen -tuloksia todellisista testeistä. Nämä esimerkit auttavat sinua ymmärtämään, millaiset parannukset ovat realistisia.

Käytä tilastollisen merkitsevyyden laskemiseen sellaisia työkaluja kuin Evan Millerin A/B-testauksen laskuri tai VWO:n merkitsevyyslaskuri.

Ne auttavat sinua määrittämään otoskokoja ja tulkitsemaan tuloksia oikein.

Pääset käyttämään luotettavaa AI Detector- ja Humanizer-ohjelmaamme alla olevan widgetin avulla.

Usein kysytyt kysymykset A/B-testauksesta

In Data We Trust

A/B-testauksen avulla arvailu muuttuu tietämiseksi. Sen sijaan, että miettisit, toimiiko markkinointisi, saat varmoja vastauksia, joiden taustalla on dataa.

Prosessi ei ole monimutkainen, mutta se vaatii kurinalaisuutta.

Sinun on testattava yksi muuttuja kerrallaan, suoritettava testejä riittävän kauan merkitsevyyden saavuttamiseksi ja vastustettava halua julistaa voittajia liian aikaisin.

Valitse yksi markkinoinnin osa-alue, jota olet aina miettinyt. Ehkä se on sähköpostisi otsikkorivi tai aloitussivusi otsikko.

Aseta yksinkertainen testi, anna sen toimia kunnolla ja katso, mitä tapahtuu.

Tulokset saattavat yllättää sinut. Se versio, jonka luulit häviävän, saattaa voittaa.

Pieneksi luultu muutos saattaa siirtää neulaa merkittävästi.

Useimmat yritykset jättävät rahaa käyttämättä, koska ne eivät testaa.

He pitävät kiinni ensimmäisestä toimivasta versiosta sen sijaan, että etsisivät parhaiten toimivan version.

Kilpailijasi luultavasti arvaavat. Ja samalla kun he keskustelevat kokouksissa painikkeiden väreistä, sinä voit testata niitä.

Kun he kiistelevät otsikoista, sinä voit mitata niitä.

Ja mikä parasta? Sinun ei tarvitse selvittää sitä yksin.

Huomaamaton tekoäly tarjoaa työkaluja jotka tukevat testausprosessia, olipa kyse sitten kopion laatimisesta, ideoiden tuottamisesta tai toimivien asioiden analysoinnista.