Mi az A/B tesztelés? Tippek, eszközök és valós példák

Vannak nagyszerű marketingesek, és vannak nagyszerű marketingesek, akik mindent A/B tesztelnek.

Ők azok, akik 40% magasabb e-mail megnyitási arányt érnek el, míg te azon csodálkozol, hogy a kampányaid miért nem működnek.

Ők leszállítják az ügyfeleket több mint a átlagos konverziós arányok amitől a főnököd kétszer is megnézi.

Eközben te csak találgathatod, hogy mi működik és mi nem.

A helyzet a következő: nem feltétlenül okosabbak nálad. Csak tesztelik a feltételezéseiket ahelyett, hogy bíznának a megérzéseikben.

Az A/B tesztelés nem egy bonyolult, technológiai óriásoknak fenntartott adattudományi kísérlet.

Ez egy egyszerű módszer, amelyet bárki használhat a jobb döntések meghozatalához.

Ha a napi feladatai közé tartozik az e-mail tárgysorok írása, a céloldalak tervezése vagy a közösségi média posztok készítése, az A/B teszteléssel a marketingből kivehető a találgatás.

Ma mindent elmondunk, amit az A/B tesztelésről tudni kell.

Kitérünk az alapokra, végigmegyünk valós példákon, és megmutatjuk, hogy pontosan milyen eszközöket használjon.

A végére tudni fogja, hogyan állítson be olyan teszteket, amelyek valóban javítják az üzleti mérőszámokat.

---

A legfontosabb tudnivalók

• Az A/B tesztelés a tartalom két változatát hasonlítja össze, hogy kiderüljön, melyik teljesít jobban.

• A statisztikai szignifikancia többet számít, mint a megérzés a döntéshozatalban

• Az e-mail tárgysorok, reklámszövegek és céloldalak profitálnak a legtöbbet az A/B tesztelésből.

• Léteznek ingyenes tesztelési eszközök, de a fizetős platformok fejlettebb funkciókat kínálnak.

• A tesztelés időtartamának legalább egy teljes üzleti ciklusnak kell lennie.

• Kis változtatások hatalmas javulást eredményezhetnek a konverziós rátában

---

Mi az A/B tesztelés?

Az A/B tesztelés olyan, mint egy ellenőrzött kísérlet a marketingedben.

Valaminek két változatát (A és B változat) készíted el, megmutatod őket különböző embercsoportoknak, és marketing csatornák, majd megnézzük, melyik teljesít jobban.

Gondoljon úgy rá, mint egy fej-fej melletti versenyre az ötletei között. 

Ahelyett, hogy azon vitatkozna, melyik főcím a fülbemászóbb, vagy melyik gomb színe konvertál jobban, hagyja, hogy a valós adatok döntsenek.

Az eljárás egyszerű: ossza fel véletlenszerűen a közönségét, mutassa meg a közönség felének az A változatot, a másik felének a B változatot, majd mérje az eredményeket.

A győztes verziót mindenki megkapja.

De itt a legtöbb ember elrontja a dolgot. Három napon keresztül teszteket futtatnak, látják, hogy a B verzió 2%-vel nyer, és győzelmet hirdetnek.

A valódi A/B teszteléshez statisztikai szignifikancia szükséges.

Ez azt jelenti, hogy elegendő adatot kell gyűjteni ahhoz, hogy bizonyítani lehessen, hogy a különbség nem csak véletlen.

Az A/B tesztelés azért működik, mert kiküszöböli marketing elfogultság.

Az Ön személyes preferenciái nem számítanak. A főnöke véleménye nem számít. Ami számít, az az, hogy az emberek mitől kattintanak, mitől vásárolnak, vagy mitől vesznek részt.

Miért érdemes A/B tesztelni?

Mert a feltételezések megölik a vállalkozásokat.

Minden marketinges azt hiszi, hogy tudja, mi működik.

Mindannyiunknak vannak elméleteink a tökéletes tárgysorokról, az ideális gombszínekről és a meggyőző szövegekről. A probléma? Az esetek felében tévedünk.

Az A/B tesztelés megmenti Önt a következőktől drága hibák.

Ahelyett, hogy a "jó érzés" alapján indítana kampányt, először kis tételeket tesztel. Ha az "A" verzió bombaként robban, akkor csak a költségvetés töredékét pazarolta el.

A felfelé ívelő oldal hatalmas. A kis javulások idővel összeadódnak.

Az e-mail megnyitási arányok 10%-os növekedése nem hangzik izgalmasan, amíg rá nem jön, hogy ez 10%-tel több vezetést jelent minden hónapban az év hátralévő részében.

Az A/B tesztelés a szervezeti bizalmat is növeli.

Amikor bizonyítani tudja, hogy a piros gomb 95% magabiztossággal felülmúlta a kéket, az érdekeltek nem kérdőjelezik meg többé a döntéseit. Az adatok mindig felülmúlják a véleményeket.

Ráadásul olyan dolgokat tanulsz, amelyek meglepnek.

A gyűlölt főcím lehet, hogy a legjobban teljesítő. Az Ön által túl hosszúnak ítélt e-mail talán jobban konvertál, mint az Ön "ütős" változata.

Hogyan működik az A/B tesztelés? Lépésről lépésre

Az A/B tesztek futtatása nem egy rakétatudomány, de van helyes és helytelen módja is.

1. lépés: Válasszon ki egy dolgot a teszteléshez

Koncentráljon egyetlen változóra. Ha a főcím és a gomb színét is megváltoztatja, nem fogja tudni, hogy melyik változás okozta a javulást. Először a főcímet, majd a gomb színét tesztelje.

2. lépés: Hipotézis felállítása

Ne csak véletlenszerű dolgokat tesztelj. Legyen elmélete arról, hogy a B verzió miért lehet jobb az A változatnál.

Talán úgy gondolja, hogy a rövidebb tárgysorok jobban működnek, vagy talán a piros gombok jobban konvertálnak, mint a kékek.

3. lépés: Változatok létrehozása

Készítsd el az A verziót (a kontroll) és a B verziót (a teszt). Minden más maradjon azonos.

Ha az e-mail tárgysorokat teszteli, az e-mail tartalmának pontosan ugyanannak kell lennie.

4. lépés: Véletlenszerűen ossza fel a közönségét

A legtöbb A/B tesztelési eszköz ezt automatikusan kezeli. A kulcsszó a "véletlenszerűen". Ne küldje el az A verziót a legjobb ügyfeleinek, a B verziót pedig mindenki másnak.

5. lépés: Döntsön a siker mérőszámairól

Mit mérsz? Átkattintási arányt? Konverziós arányokat? Látogatónkénti bevétel?

Válassza ki a mérőszámot a tesztelés megkezdése előtt, ne pedig azután, hogy látja az eredményeket.

6. lépés: A minta méretének meghatározása

Használjon egy mintanagyság-kalkulátort annak kiszámításához, hogy hány emberre van szüksége a statisztikai szignifikancia eléréséhez.

Ez a jelenlegi konverziós rátától függ, és attól, hogy mekkora emelést szeretne érzékelni.

7. lépés: A teszt futtatása

Hagyja futni, amíg el nem éri a megcélzott mintanagyságot vagy megbízhatósági szintet. Ne nézze naponta az eredményeket, és ne hagyja abba idő előtt, csak azért, mert az egyik verzió nyer.

8. lépés: Elemezze az eredményeket

Keresse a statisztikai szignifikanciát, általában 95% vagy annál nagyobb megbízhatóságot.

Ha nem találod el a jelentőséget, akkor nincs győztes. Futtassa tovább a tesztet, vagy fogadja el, hogy nincs jelentős különbség.

9. lépés: A győztes megvalósítása

Terjessze ki a győztes verziót a teljes közönségének. Dokumentálja, hogy mit tanult, és használja fel ezeket a felismeréseket a jövőbeli tesztek során.

10. lépés: Folytassa a tesztelést

Az A/B tesztelés egy folyamat, nem egyszeri esemény. Amint megtalálja a győztest, tesztelje egy új kihívóval szemben.

A/B tesztelés a marketingben: A tesztelés: felhasználási esetek

Az A/B tesztelés szinte minden típusú marketing tartalom esetében működik.

Itt vannak azok a területek, ahol a legnagyobb hatást fogja tapasztalni:

1. Email tárgysorok és felhívások

Az e-mail az A/B tesztelés paradicsoma. Tesztelheti a tárgysorokat, az előnézeti szöveget, a küldési időpontokat, a neveket és az e-mail tartalmát. A tárgysorok mutatják általában a legnagyobb különbségeket.

Próbálja tesztelni a hosszúságot (rövid vs. hosszú), a megszemélyesítést (keresztnévvel vs. keresztnév nélkül), a sürgősséget (korlátozott időre szóló vs. örökzöld) és a hangnemet (hivatalos vs. alkalmi).

A megnyitási arányok kis mértékű javulása is több bevételt eredményez.

Call-to-action A gombok egy másik aranybánya. Tesztelje a különböző színeket, szövegeket, méreteket és pozíciókat. Lehet, hogy a "Vásárolj most" jobban működik, mint a "Kezdj hozzá", vagy fordítva.

2. Hirdetési kreatívok és közösségi média posztok

A közösségi médiaplatformok beépített A/B teszteléssel rendelkeznek a hirdetésekhez.

Különböző képeket, videókat, címsorokat és leírásokat tesztelhet, hogy megtudja, mi az, ami a közönségének tetszik.

Az organikus posztok esetében próbáljon ki különböző posztolási időpontokat, hashtag-stratégiákat és tartalmi formátumokat.

A videók a közönség számára jobbak lehetnek a képeknél, a körhintás posztok pedig jobbak lehetnek az egyes képeknél.

Ha mesterséges intelligencia által generált tartalmat használ hirdetésekhez vagy közösségi posztokhoz, fontolja meg a következők használatát Észrevehetetlen AI Humanizer hogy finomítsa a szövegét.

A mesterséges intelligenciával írt szövegekből gyakran hiányzik az elköteleződést elősegítő emberi érintés, és az A/B tesztek során javíthatja a teljesítményt.

3. Landing Pages és konverziós arányok

A landing oldalak végtelen tesztelési lehetőséget kínálnak.

Tesztelje a címsorokat, alcímeket, képeket, űrlapokat, ajánlásokat és az oldal elrendezését. Még a kis változtatások is drámaian befolyásolhatják a konverziós arányokat.

Először a hajtás feletti elemekre összpontosítson. A főcím, a hőskép és az elsődleges cselekvésre való felhívás kapja a legnagyobb figyelmet.

Ha ezeket optimalizálta, térjen át a másodlagos elemekre.

4. Címsorok és SEO oldalak

A különböző címsorok megduplázhatják vagy megháromszorozhatják a keresési eredményekből származó kattintási arányokat.

Tesztelje az érzelmi vs. logikai felhívásokat, a számok vs. számok nélküli felhívásokat és a különböző kulcsszó elhelyezéseket.

A oldalon. SEO tartalom, tesztelheti a címcímeket, a meta leírásokat és az oldalon található címsorokat.

A Search Console adatai megmutatják, hogy mely oldalak kapnak megjelenéseket, de kevés kattintást, így tökéletes jelöltek a címsorok tesztelésére.

Mi az A/B tesztelés a közösségi médiában és a videótartalmakban?

A közösségi média A/B tesztelés túlmutat a hirdetéseken.

Az organikus tartalom teljesítményét különböző megközelítések kipróbálásával és az elkötelezettség mérésével tesztelheti.

Videótartalom esetén tesztelje a miniatűröket, a címeket, a videók hosszát és a közzétételi időpontokat.

A YouTube és a TikTok algoritmusai az olyan tartalmakat részesítik előnyben, amelyek folyamatosan nézik az emberek, így a különböző horgok és tartalmi struktúrák tesztelése növelheti az elérést.

Az Instagram és a Facebook lehetővé teszi a Stories, a Reels és a normál posztok tesztelését.

Próbáljon ki különböző hosszúságú feliratokat, hashtag-stratégiákat és vizuális stílusokat. Ami az egyik platformon működik, az egy másik platformon megbukhat.

A videók miniatűrjei különös figyelmet érdemelnek. Gyakran ezek döntenek arról, hogy valaki megnézi-e a tartalmat.

Tesztelje a különböző arckifejezéseket, szövegfelületeket és színsémákat.

A LinkedIn-tartalmak másképp teljesítenek, mint az Instagram-tartalmak. A szakmai közönség más kiváltó okokra reagál, mint a szórakozásra összpontosító közönség.

Tesztelje a hivatalos és a kötetlen nyelvezetet, az iparágspecifikus és az általános témákat, valamint a különböző tartalmi formátumokat.

Eszközök az A/B tesztek futtatásához: Ingyenes és fizetős

Nincs szükség drága vállalati szoftverre az A/B tesztelés megkezdéséhez.

Rengeteg eszköz működik mindenféle méretű vállalkozás számára.

Google Optimize (Sunset) Alternatívák

A Google Optimize volt a legjobb ingyenes A/B tesztelési eszköz, amíg a Google le nem állította 2023-ban.

Most alternatívákra van szükséged.

• Optimizely a prémium választás. Nagy teljesítményű, de drága, nagy tesztelési költségvetéssel rendelkező vállalatok számára készült. A kezelőfelület intuitív, a statisztikai elemzés pedig megbízható.
• VWO (Visual Website Optimizer) középen ül. Megfizethetőbb, mint az Optimizely, de több funkcióval rendelkezik, mint az alapeszközök. Jó a növekvő vállalkozások számára, amelyeknek megbízható tesztelésre van szükségük vállalati árazás nélkül.
• Unbounce beépített A/B tesztelést kínál a céloldalakhoz. Ha már használja oldalépítésre, a tesztelési funkciók kényelmesek és hatékonyak.

Email platformok

A legtöbb e-mail platform tartalmaz A/B tesztelési funkciókat. Íme a mi választásunk: 

• Mailchimp lehetővé teszi a tárgysorok, a küldési időpontok és a tartalom tesztelését ingyenes fiókok esetében. A kezelőfelületük megkönnyíti a tesztek beállítását és az eredmények értelmezését.
• Kit (korábban ConvertKit) az alkotó vállalkozásokra összpontosít. A/B tesztelési funkcióik jól működnek hírlevelek, tanfolyamindítások és termékpromóciók esetében. Az automatizálási funkciók segítségével folyamatos teszteket állíthatsz be.
• ActiveCampaign kombinálja az e-mail tesztelést a fejlett automatizálással. Nem csak egyedi e-maileket, hanem e-mail sorozatok tesztelését is végezheti. Ez nagy teljesítményt jelent az összetett értékesítési tölcsérek esetében.

Landing Page és hirdetés tesztelési eszközök

• Leadpages a legtöbb tervezet tartalmazza az A/B tesztelést. Technikai beállítások nélkül tesztelhet különböző oldalverziókat és nyomon követheti a konverziókat.
• Facebook Ads Manager beépített A/B teszteléssel rendelkezik a hirdetési kampányokhoz. Egyszerre tesztelheti a célközönséget, a kreatívot és az elhelyezést. A felület nem nagyszerű, de a funkcionalitás működik.
• Google hirdetések lehetővé teszi a hirdetési szövegek, kulcsszavak és céloldalak tesztelését. A statisztikai szignifikancia funkciók segítenek magabiztos döntéseket hozni.

A tartalomkészítéshez fontolja meg a Az észrevehetetlen AI SEO írója amikor a SEO-optimalizált tartalom több verziójára van szüksége tesztelés céljából.

Platformspecifikus tesztek futtatásakor, Észrevehetetlen AI mesterséges intelligencia lopakodó írója biztosítja, hogy a tesztváltozatok átmenjenek az AI-felismerő eszközökön.

A legjobb A/B tesztelési források kezdőknek

Az A/B tesztelés elsajátításához elméletre és gyakorlatra egyaránt szükség van.

Ezek a források segítenek a helyes úton elindulni.

• ConversionXL blog az A/B tesztelés alapjait tárgyalja valós esettanulmányokkal. Cikkeik az összetett statisztikai fogalmakat gyakorlati tanácsokra bontják le.
• Optimizely blogja tesztelési ötleteket és esettanulmányokat mutat be nagy márkáktól. Még ha nem is használja az eszközüket, a tartalom értékes ahhoz, hogy megtanulja, mit érdemes tesztelni.
• CXL Intézet tanfolyamokat kínál a konverzióoptimalizálásról és az A/B tesztelésről. A tartalom fejlett, de megéri a befektetést, ha komolyan gondolja a tesztelést.
• Neil Patel blogja kezdőbarát A/B tesztelési útmutatókkal rendelkezik. A tartalom kevésbé technikai jellegű, de a kisvállalkozások számára jobban megvalósítható.
• HubSpot Akadémia ingyenes tanfolyamokat kínál az A/B tesztelésről és a konverzióoptimalizálásról. A tanúsítványok nem sokat jelentenek, de a tartalom szilárd.
• VWO blogja esettanulmányokat tesz közzé, amelyek valós tesztek előtte/utána eredményeit mutatják be. Ezek a példák segítenek megérteni, hogy milyen típusú fejlesztések reálisak.

A statisztikai szignifikancia számításokhoz használjon olyan eszközöket, mint Evan Miller A/B tesztelési kalkulátora vagy a VWO szignifikancia-kalkulátora.

Ezek segítenek a mintaméretek meghatározásában és az eredmények helyes értelmezésében.

Az alábbi widget segítségével hozzáférhet a megbízható AI Detector és Humanizer programunkhoz.

GYIK az A/B tesztelésről

Az adatokban bízunk

Az A/B tesztelés a találgatást tudássá változtatja. Ahelyett, hogy azon töprengene, vajon működik-e a marketingje, végleges, adatokkal alátámasztott válaszokat kap.

A folyamat nem bonyolult, de fegyelmet igényel.

Egyszerre csak egy változót kell tesztelnie, a teszteket elég hosszú ideig kell futtatnia ahhoz, hogy elérje a szignifikanciát, és ellen kell állnia annak a késztetésnek, hogy túl korán győzteseket hirdessen.

Válasszon ki egy olyan marketingelemet, amin mindig is elgondolkodott. Talán az e-mailjeid tárgysorai vagy a céloldalad címsorai.

Állítson be egy egyszerű tesztet, hagyja rendesen futni, és nézze meg, mi történik.

Az eredmények meglephetik Önt. Az a verzió, amelyikről azt hitted, hogy veszíteni fog, nagyot nyerhet.

Az Ön által kisebbnek vélt változás jelentősen elmozdíthatja a tűt.

A legtöbb vállalkozás pénzt hagy az asztalon, mert nem tesztel.

Ahelyett, hogy megtalálnák a legjobban működő verziót, ragaszkodnak az első működő változathoz.

A versenytársai valószínűleg találgatnak. És amíg ők a gombok színéről vitatkoznak a megbeszéléseken, addig Ön tesztelheti őket.

Amíg ők a címlapokról vitatkoznak, addig te mérheted őket.

És a legjobb rész? Nem kell egyedül kitalálnod.

A kimutathatatlan mesterséges intelligencia eszközöket kínál amelyek támogatják a tesztelési folyamatot, legyen szó akár a szövegszerkesztésről, az ötletek generálásáról vagy annak elemzéséről, hogy mi működött.