Det finnes gode markedsførere, og så finnes det gode markedsførere som A/B-tester alt.
Det er de som får 40% høyere åpningsrater for e-post, mens du lurer på hvorfor kampanjene dine flopper.
De får kunder med mer enn gjennomsnittlig konverteringsrate som får sjefen din til å ta en dobbeltkikk.
I mellomtiden må du gjette deg frem til hva som fungerer og hva som ikke gjør det.
Saken er at de ikke nødvendigvis er smartere enn deg. De bare tester antagelsene sine i stedet for å stole på magefølelsen.
A/B-testing er ikke et komplekst datavitenskapelig eksperiment forbeholdt teknologigiganter.
Det er en enkel metode som alle kan bruke for å ta bedre beslutninger.
Hvis dine daglige oppgaver består i å skrive emnelinjer til e-poster, utforme destinasjonssider eller lage innlegg i sosiale medier, tar A/B-testing gjetningene ut av markedsføringen.
I dag skal vi gå gjennom alt du trenger å vite om A/B-testing.
Vi går gjennom det grunnleggende, viser deg reelle eksempler og viser deg nøyaktig hvilke verktøy du bør bruke.
Til slutt vil du vite hvordan du setter opp tester som faktisk gir resultater på forretningsmålene dine.
Det viktigste å ta med seg
- A/B-testing sammenligner to versjoner av innhold for å se hva som gir best resultater
- Statistisk signifikans er viktigere enn magefølelse når beslutninger skal tas
- Emnelinjer, annonsetekster og destinasjonssider har størst nytte av A/B-testing
- Det finnes gratis testverktøy, men betalte plattformer tilbyr mer avanserte funksjoner
- Testingen bør vare i minst en hel konjunktursyklus
- Små endringer kan føre til store forbedringer i konverteringsraten
Hva er A/B-testing?
A/B-testing er som et kontrollert eksperiment for markedsføringen din.
Du lager to versjoner av noe (versjon A og versjon B), viser dem til ulike grupper av mennesker og markedsføringskanalerog deretter se hvilken som gir best resultater.
Tenk på det som en direkte konkurranse mellom ideene deres.
Aldri bekymre deg for at AI oppdager tekstene dine igjen. Undetectable AI Kan hjelpe deg:
- Få AI-assistert skriving til å vises ...menneskelignende.
- Bypass alle de viktigste AI-deteksjonsverktøyene med bare ett klikk.
- Bruk AI trygt og selvsikkert i skole og arbeid.
I stedet for å krangle om hvilken overskrift som er mest fengende eller hvilken knappfarge som konverterer best, lar du reelle data avgjøre.
Prosessen er enkel: Del opp publikum tilfeldig, vis halvparten av dem versjon A, vis den andre halvparten versjon B, og mål deretter resultatene.
Den versjonen som vinner, blir rullet ut til alle.
Men det er her de fleste gjør feil. De kjører tester i tre dager, ser at versjon B vinner med 2%, og erklærer seier.
Ekte A/B-testing krever statistisk signifikans.
Det betyr at vi må samle inn nok data til å bevise at forskjellen ikke bare skyldes tilfeldigheter.
A/B-testing fungerer fordi den eliminerer markedsføringsskjevhet.
Dine personlige preferanser spiller ingen rolle. Sjefens meninger spiller ingen rolle. Det som betyr noe, er hva som faktisk får folk til å klikke, kjøpe eller engasjere seg.
Hvorfor bør du A/B-teste?
Fordi antakelser dreper virksomheter.
Alle markedsførere tror de vet hva som fungerer.
Vi har alle teorier om perfekte emnelinjer, ideelle knappefarger og overbevisende tekster. Hva er problemet? Vi tar feil omtrent halvparten av gangene.
A/B-testing sparer deg for dyre feil.
I stedet for å lansere en kampanje basert på hva som "føles riktig", tester du små partier først. Hvis versjon A slår feil, har du bare kastet bort en brøkdel av budsjettet.
Oppsiden er enorm. Små forbedringer forsterkes over tid.
En økning på 10% i antall åpne e-poster høres ikke spennende ut før du innser at det betyr 10% flere potensielle kunder hver måned resten av året.
A/B-testing bygger også tillit i organisasjonen.
Når du kan bevise at den røde knappen din er bedre enn den blå med 95% sikkerhet, slutter interessentene å stille spørsmål ved beslutningene dine. Data slår meninger hver gang.
I tillegg lærer du ting som overrasker deg.
Overskriften du hatet, kan være den som gir best resultater. E-posten du syntes var for lang, konverterer kanskje bedre enn den "slagkraftige" versjonen din.
Hvordan fungerer A/B-testing? Trinn-for-trinn
Å kjøre en A/B-test er ikke rakettforskning, men det finnes en riktig og en gal måte å gjøre det på.
Trinn 1: Velg én ting å teste
Fokuser på én enkelt variabel. Hvis du endrer både overskriften og knappens farge, vil du ikke vite hvilken endring som forårsaket forbedringen. Test overskriften først, og test deretter knappens farge.
Trinn 2: Utform en hypotese
Ikke bare test tilfeldige ting. Ha en teori om hvorfor versjon B kan gi bedre resultater enn versjon A.
Kanskje du tror at kortere emnelinjer fungerer bedre, eller kanskje røde knapper konverterer bedre enn blå.
Trinn 3: Lag dine egne varianter
Bygg versjon A (kontrollversjonen) og versjon B (testversjonen). Hold alt annet identisk.
Hvis du tester emnelinjer i e-post, bør innholdet i e-posten være nøyaktig det samme.
Trinn 4: Del opp målgruppen din tilfeldig
De fleste A/B-testverktøy håndterer dette automatisk. Nøkkelordet er "tilfeldig". Ikke send versjon A til dine beste kunder og versjon B til alle andre.
Trinn 5: Bestem deg for suksessmålinger
Hva er det du måler? Klikkfrekvenser? Konverteringsfrekvenser? Inntekter per besøkende?
Velg måleinstrumentet før du begynner å teste, ikke etter at du har sett resultatene.
Trinn 6: Bestem utvalgsstørrelse
Bruk en utvalgskalkulator for å finne ut hvor mange personer du trenger for å oppnå statistisk signifikans.
Dette avhenger av den nåværende konverteringsfrekvensen og hvor stort løft du ønsker å registrere.
Trinn 7: Kjør testen
La den kjøre til du når målet for utvalgsstørrelse eller konfidensnivå. Ikke se på resultatene hver dag, og ikke stopp tidlig bare fordi én versjon vinner.
Trinn 8: Analyser resultatene
Se etter statistisk signifikans, vanligvis 95% konfidensnivå eller høyere.
Hvis du ikke oppnår signifikans, har du ingen vinner. Kjør testen lenger, eller godta at det ikke er noen meningsfull forskjell.
Trinn 9: Implementer vinneren
Rull ut vinnerversjonen til hele målgruppen. Dokumenter hva du har lært, og bruk denne innsikten i fremtidige tester.
Trinn 10: Fortsett å teste
A/B-testing er en prosess, ikke en engangshendelse. Når du har funnet en vinner, kan du teste den mot en ny utfordrer.
A/B-testing i markedsføring: Brukstilfeller
A/B-testing fungerer for nesten alle typer markedsføringsinnhold.
Her er de områdene der du vil se den største effekten:
1. Emnelinjer og oppfordringer til handling i e-post
E-post er et paradis for A/B-testing. Du kan teste emnelinjer, forhåndsvisningstekst, sendetidspunkt, fra-navn og e-postinnhold. Emnelinjene viser vanligvis de største forskjellene.
Prøv å teste lengde (kort vs. lang), personalisering (med vs. uten fornavn), hastegrad (tidsbegrenset vs. evigvarende) og tone (formell vs. uformell).
Selv små forbedringer i åpningsfrekvensen betyr mer inntekter.
Oppfordring til handling knapper er en annen gullgruve. Test forskjellige farger, tekst, størrelser og posisjoner. "Kjøp nå" fungerer kanskje bedre enn "Kom i gang", eller omvendt.
2. Annonser og innlegg i sosiale medier
Sosiale medieplattformer har innebygd A/B-testing for annonser.
Du kan teste ulike bilder, videoer, overskrifter og beskrivelser for å se hva som gir gjenklang hos publikum.
Når det gjelder organiske innlegg, kan du prøve å teste ulike innleggstidspunkter, hashtagstrategier og innholdsformater.
Video kan være bedre enn bilder for publikummet ditt, og karusellinnlegg kan være bedre enn enkeltbilder.
Hvis du bruker AI-generert innhold til annonser eller sosiale innlegg, bør du vurdere å bruke Uoppdagbar AI Humanizer for å forbedre teksten din.
AI-tekst mangler ofte det menneskelige preget som skaper engasjement, og ved å menneskeliggjøre den kan du forbedre resultatene i A/B-testene dine.
3. Landingssider og konverteringsrater
Landingssidene byr på uendelig mange testmuligheter.
Test overskrifter, underoverskrifter, bilder, skjemaer, attester og sideoppsett. Selv små endringer kan ha en dramatisk innvirkning på konverteringsraten.
Fokuser på elementene over folden først. Overskriften, heltebildet og den primære oppfordringen til handling får mest oppmerksomhet.
Når du har optimalisert disse, kan du gå videre til sekundære elementer.
4. Overskrifter og SEO-sider
Ulike overskrifter kan doble eller tredoble klikkfrekvensen fra søkeresultatene.
Test emosjonelle vs. logiske appeller, tall vs. ingen tall, og ulike søkeordplasseringer.
For SEO-innholdkan du teste tittelkoder, metabeskrivelser og overskrifter på siden.
Search Console-data viser hvilke sider som får visninger, men få klikk, noe som gjør dem til perfekte kandidater for overskriftstester.
Hva er A/B-testing i sosiale medier og videoinnhold?
A/B-testing i sosiale medier omfatter mer enn bare annonser.
Du kan teste resultatene for organisk innhold ved å prøve ulike tilnærminger og måle engasjementet.
Test miniatyrbilder, titler, videolengder og publiseringstider for videoinnhold.
YouTube- og TikTok-algoritmene favoriserer innhold som får folk til å se på, så ved å teste ulike vinklinger og innholdsstrukturer kan du øke rekkevidden din.
Instagram og Facebook lar deg teste Stories, Reels og vanlige innlegg.
Prøv forskjellige tekstlengder, hashtag-strategier og visuelle stiler. Det som fungerer på én plattform, kan være en fiasko på en annen.
Videominiatyrbilder fortjener spesiell oppmerksomhet. De er ofte den avgjørende faktoren for om noen ser på innholdet ditt.
Test ulike ansiktsuttrykk, tekstoverlegg og fargevalg.
LinkedIn-innhold fungerer annerledes enn Instagram-innhold. Profesjonelle målgrupper reagerer på andre triggere enn underholdningsfokuserte målgrupper.
Test formelt kontra uformelt språk, bransjespesifikke kontra generelle emner og ulike innholdsformater.
Verktøy for å kjøre A/B-tester: Gratis og betalt
Du trenger ikke dyr programvare for å begynne med A/B-testing.
Det finnes mange verktøy som fungerer for bedrifter av alle størrelser.
Alternativer til Google Optimize (solnedgang)
Google Optimize var det gratis A/B-testverktøyet frem til Google la det ned i 2023.
Nå trenger du alternativer.
- Optimizely er det beste valget. Det er kraftig, men dyrt, og er utviklet for bedrifter med store testbudsjetter. Grensesnittet er intuitivt, og den statistiske analysen er solid.
- VWO (Visual Website Optimizer) ligger i midten. Det er rimeligere enn Optimizely, men mer funksjonsrikt enn grunnleggende verktøy. Det er bra for bedrifter i vekst som trenger pålitelig testing uten bedriftspriser.
- Unbounce tilbyr innebygd A/B-testing for destinasjonssider. Hvis du allerede bruker det til sidebygging, er testfunksjonene praktiske og effektive.
E-postplattformer
De fleste e-postplattformer inkluderer funksjoner for A/B-testing. Her er våre valg:
- Mailchimp lar deg teste emnelinjer, sendetider og innhold for gratis kontoer. Grensesnittet gjør det enkelt å sette opp tester og tolke resultatene.
- Kit (tidligere ConvertKit) fokuserer på skapervirksomheter. A/B-testfunksjonene deres fungerer godt for nyhetsbrev, kurslanseringer og produktkampanjer. Automatiseringsfunksjonene lar deg sette opp pågående tester.
- ActiveCampaign kombinerer e-posttesting med avansert automatisering. Du kan teste e-postsekvenser, ikke bare individuelle e-poster. Dette er effektivt for komplekse salgstrakter.
Verktøy for testing av destinasjonssider og annonser
- Leadpages inkluderer A/B-testing i de fleste abonnementer. Du kan teste ulike sideversjoner og spore konverteringer uten teknisk oppsett.
- Facebook Ads Manager har innebygd A/B-testing for annonsekampanjer. Du kan teste målgrupper, kreativitet og plassering samtidig. Grensesnittet er ikke fantastisk, men funksjonaliteten fungerer.
- Google Ads lar deg teste annonsetekster, søkeord og destinasjonssider. Funksjonene for statistisk signifikans hjelper deg med å ta trygge beslutninger.
For innholdsskaping bør du vurdere å bruke Uoppdagelig AIs SEO-forfatter når du trenger flere versjoner av SEO-optimalisert innhold for testing.
Når du kjører plattformspesifikke tester, Uoppdagelig AIs AI Stealth Writer sikrer at testvariasjonene dine passerer AI-deteksjonsverktøyene.
De beste ressursene for A/B-testing for nybegynnere
Å lære seg A/B-testing krever både teori og praksis.
Disse ressursene vil hjelpe deg på rett spor.
- ConversionXL-bloggen dekker grunnleggende A/B-testing med reelle casestudier. Artiklene deres bryter ned komplekse statistiske konsepter til praktiske råd.
- Optimizelys blogg inneholder testideer og casestudier fra store merkevarer. Selv om du ikke bruker verktøyet deres, er innholdet verdifullt for å lære hva du bør teste.
- CXL Institute tilbyr kurs om konverteringsoptimalisering og A/B-testing. Innholdet er avansert, men verdt investeringen hvis du er seriøs med testing.
- Neil Patels blogg har nybegynnervennlige A/B-testingsveiledninger. Innholdet er mindre teknisk, men mer praktisk for små bedrifter.
- HubSpot-akademiet har gratis kurs om A/B-testing og konverteringsoptimalisering. Sertifikatene betyr ikke så mye, men innholdet er solid.
- VWOs blogg publiserer casestudier som viser før/etter-resultater fra virkelige tester. Disse eksemplene hjelper deg å forstå hva slags forbedringer som er realistiske.
For statistiske signifikansberegninger kan du bruke verktøy som Evan Millers kalkulator for A/B-testing eller VWOs signifikanskalkulator.
Disse hjelper deg med å bestemme utvalgsstørrelser og tolke resultatene riktig.
Få tilgang til vår pålitelige AI Detector og Humanizer ved hjelp av widgeten nedenfor.
Vanlige spørsmål om A/B-testing
Hva er den ideelle varigheten for en A/B-test?
Kjør den i 1-2 uker for å fange opp hverdagsmønstre, lenger hvis du er i B2B. Ikke avslutt for tidlig - vent til du har et solid utvalg og statistisk signifikans.
Kan jeg A/B-teste uten å kode?
Ja. De fleste verktøyene tilbyr visuelle redigeringsprogrammer. E-postplattformer, landingssidebyggere og Google Tag Manager støtter testing uten kode eller med lite kode.
Hva er forskjellen mellom A/B- og multivariat testing?
A/B-tester én variabel. Multivariate tester flere på en gang og trenger mye mer trafikk. Begynn enkelt, lær med A/B først.
Hvordan vet jeg om testen min fungerte?
Se etter 95%+ statistisk tillit. Fokuser på meningsfulle forbedringer, ikke bare hvem som "vant", men med hvor mye.
Vi stoler på data
A/B-testing forvandler gjetting til kunnskap. I stedet for å lure på om markedsføringen din fungerer, får du definitive svar som støttes av data.
Prosessen er ikke komplisert, men den krever disiplin.
Du må teste én variabel om gangen, kjøre testene lenge nok til at de blir signifikante, og motstå trangen til å utrope vinnere for tidlig.
Velg ett element i markedsføringen din som du alltid har lurt på. Kanskje er det emnelinjene i e-posten din eller overskriften på landingssiden din.
Sett opp en enkel test, la den kjøre som den skal, og se hva som skjer.
Resultatet kan overraske deg. Den versjonen du trodde ville tape, kan vinne stort.
En endring du trodde var liten, kan være en betydelig endring.
De fleste bedrifter legger penger på bordet fordi de ikke tester.
De holder seg til den første versjonen som fungerer, i stedet for å finne den versjonen som fungerer best.
Konkurrentene dine gjetter sannsynligvis. Og mens de diskuterer knappefarger i møter, kan du teste dem.
Mens de krangler om overskrifter, kan du måle dem.
Og det beste av alt? Du trenger ikke å finne ut av det alene.
Uoppdagelig AI tilbyr verktøy som støtter testprosessen din, enten du utformer tekster, genererer ideer eller analyserer hva som fungerte.