Są świetni marketerzy, a potem są świetni marketerzy, którzy wszystko testują A/B.
To oni uzyskują 40% wyższe współczynniki otwarć e-maili, podczas gdy ty zastanawiasz się, dlaczego twoje kampanie się nie udają.
Pozyskują klientów z więcej niż średnie współczynniki konwersji które sprawią, że Twój szef spojrzy na Ciebie z przymrużeniem oka.
W międzyczasie musisz zgadywać, co działa, a co nie.
Chodzi o to, że niekoniecznie są mądrzejsi od ciebie. Po prostu testują swoje założenia, zamiast ufać swojemu przeczuciu.
Testy A/B nie są skomplikowanym eksperymentem naukowym zarezerwowanym dla gigantów technologicznych.
Jest to prosta metoda, którą każdy może wykorzystać do podejmowania lepszych decyzji.
Jeśli na co dzień zajmujesz się pisaniem tematów wiadomości e-mail, projektowaniem stron docelowych lub tworzeniem postów w mediach społecznościowych, testowanie A/B eliminuje zgadywanie z marketingu.
Dzisiaj omówimy wszystko, co musisz wiedzieć o testach A/B.
Omówimy podstawy, przejdziemy przez prawdziwe przykłady i pokażemy dokładnie, których narzędzi użyć.
Pod koniec będziesz wiedział, jak skonfigurować testy, które faktycznie wpłyną na wskaźniki biznesowe.
Kluczowe wnioski
- Testy A/B porównują dwie wersje treści, aby sprawdzić, która z nich działa lepiej.
- Istotność statystyczna ma większe znaczenie niż przeczucie przy podejmowaniu decyzji
- Tematy wiadomości e-mail, teksty reklam i strony docelowe najbardziej zyskują na testach A/B
- Istnieją darmowe narzędzia testowe, ale płatne platformy oferują bardziej zaawansowane funkcje.
- Czas trwania testu powinien wynosić co najmniej jeden pełny cykl koniunkturalny.
- Niewielkie zmiany mogą prowadzić do znacznej poprawy współczynników konwersji
Co to są testy A/B?
Testy A/B są jak kontrolowany eksperyment marketingowy.
Tworzysz dwie wersje czegoś (wersję A i wersję B), pokazujesz je różnym grupom ludzi i kanały marketingowe, a następnie sprawdzić, która z nich działa lepiej.
Pomyśl o tym jak o bezpośredniej rywalizacji między Twoimi pomysłami.
Nigdy więcej nie martw się, że sztuczna inteligencja wykryje twoje teksty. Undetectable AI Może ci pomóc:
- Spraw, by pisanie wspomagane przez sztuczną inteligencję wyglądało podobny do człowieka.
- Obejście wszystkie główne narzędzia do wykrywania AI za pomocą jednego kliknięcia.
- Użycie AI bezpiecznie i pewnie w szkole i pracy.
Zamiast spierać się o to, który nagłówek jest bardziej chwytliwy lub który kolor przycisku lepiej konwertuje, pozwalasz decydować prawdziwym danym.
Proces jest prosty: podziel odbiorców losowo, pokaż połowie z nich wersję A, a drugiej połowie wersję B, a następnie zmierz wyniki.
Wersja, która wygra, zostanie udostępniona wszystkim.
Ale tutaj większość ludzi popełnia błąd. Przeprowadzają testy przez trzy dni, widzą, że wersja B wygrywa o 2% i ogłaszają zwycięstwo.
Prawdziwe testy A/B wymagają istotności statystycznej.
Oznacza to zebranie wystarczającej ilości danych, aby udowodnić, że różnica nie jest przypadkowa.
Testy A/B działają, ponieważ eliminują stronniczość marketingowa.
Twoje osobiste preferencje nie mają znaczenia. Opinie szefa nie mają znaczenia. Liczy się to, co faktycznie sprawia, że ludzie klikają, kupują lub angażują się.
Dlaczego warto przeprowadzać testy A/B?
Ponieważ założenia zabijają firmy.
Każdy marketer myśli, że wie, co działa.
Wszyscy mamy teorie na temat idealnych linii tematycznych, idealnych kolorów przycisków i przekonujących tekstów. Problem? Mylimy się mniej więcej w połowie przypadków.
Testy A/B pozwalają uniknąć kosztowne błędy.
Zamiast uruchamiać kampanię w oparciu o to, co "wydaje się właściwe", najpierw testujesz małe partie. Jeśli wersja A okaże się niewypałem, zmarnujesz tylko ułamek budżetu.
Korzyści są ogromne. Drobne usprawnienia z czasem się potęgują.
Wzrost współczynnika otwarć wiadomości e-mail o 10% nie brzmi ekscytująco, dopóki nie zdasz sobie sprawy, że oznacza to 10% więcej potencjalnych klientów każdego miesiąca przez resztę roku.
Testy A/B budują również zaufanie organizacyjne.
Kiedy możesz udowodnić, że czerwony przycisk przewyższa niebieski z 95% pewnością, interesariusze przestają kwestionować twoje decyzje. Dane pokonują opinie za każdym razem.
Poza tym dowiadujesz się rzeczy, które cię zaskakują.
Znienawidzony nagłówek może okazać się najskuteczniejszy. Wiadomość e-mail, którą uważałeś za zbyt długą, może konwertować lepiej niż jej "mocna" wersja.
Jak działają testy A/B? Krok po kroku
Przeprowadzanie testów A/B nie jest nauką o rakietach, ale jest na to dobry i zły sposób.
Krok 1: Wybierz jedną rzecz do przetestowania
Skup się na jednej zmiennej. Jeśli zmienisz zarówno nagłówek, jak i kolor przycisku, nie będziesz wiedział, która zmiana spowodowała poprawę. Przetestuj najpierw nagłówek, a następnie kolor przycisku.
Krok 2: Sformułowanie hipotezy
Nie testuj przypadkowych rzeczy. Miej teorię na temat tego, dlaczego wersja B może być lepsza od wersji A.
Może uważasz, że krótsze tematy działają lepiej, a może czerwone przyciski konwertują lepiej niż niebieskie.
Krok 3: Stwórz swoje warianty
Zbuduj wersję A (kontrolną) i wersję B (testową). Pozostałe elementy powinny być identyczne.
Jeśli testujesz tematy wiadomości e-mail, ich treść powinna być dokładnie taka sama.
Krok 4: Losowy podział odbiorców
Większość narzędzi do testów A/B obsługuje to automatycznie. Słowo kluczowe to "losowo". Nie wysyłaj wersji A do najlepszych klientów, a wersji B do wszystkich pozostałych.
Krok 5: Podjęcie decyzji w sprawie wskaźników sukcesu
Co mierzysz? Współczynniki klikalności? Współczynniki konwersji? Przychody na odwiedzającego?
Wybierz metrykę przed rozpoczęciem testów, a nie po zobaczeniu wyników.
Krok 6: Określenie wielkości próby
Skorzystaj z kalkulatora wielkości próby, aby dowiedzieć się, ile osób potrzebujesz do uzyskania istotności statystycznej.
Zależy to od aktualnego współczynnika konwersji i tego, jak duży wzrost chcesz wykryć.
Krok 7: Uruchom test
Pozwól mu działać, aż osiągniesz docelową wielkość próby lub poziom ufności. Nie przeglądaj wyników codziennie i nie zatrzymuj się przedwcześnie tylko dlatego, że jedna wersja wygrywa.
Krok 8: Analiza wyników
Szukaj istotności statystycznej, zwykle 95% lub wyższej.
Jeśli nie osiągniesz istotności, nie masz zwycięzcy. Przeprowadź test dłużej lub zaakceptuj, że nie ma znaczącej różnicy.
Krok 9: Wdrożenie zwycięzcy
Wdrożenie zwycięskiej wersji dla wszystkich odbiorców. Udokumentuj zdobyte informacje i wykorzystaj je w przyszłych testach.
Krok 10: Testuj dalej
Testy A/B to proces, a nie jednorazowe wydarzenie. Gdy już znajdziesz zwycięzcę, przetestuj go z nowym rywalem.
Testy A/B w marketingu: Przypadki użycia
Testy A/B sprawdzają się w przypadku niemal każdego rodzaju treści marketingowych.
Oto obszary, w których zobaczysz największy wpływ:
1. Linie tematu wiadomości e-mail i wezwania do działania
E-mail to raj dla testów A/B. Możesz testować tematy wiadomości, tekst podglądu, czasy wysyłania, nazwy i treść wiadomości e-mail. Linie tematyczne zazwyczaj wykazują największe różnice.
Spróbuj przetestować długość (krótkie vs. długie), personalizację (z imionami vs. bez), pilność (ograniczony czas vs. wiecznie zielone) i ton (formalny vs. swobodny).
Nawet niewielka poprawa wskaźnika otwarć przekłada się na większe przychody.
Wezwanie do działania Przyciski to kolejna kopalnia złota. Przetestuj różne kolory, tekst, rozmiary i pozycje. "Kup teraz" może działać lepiej niż "Zacznij" lub odwrotnie.
2. Kreacje reklamowe i posty w mediach społecznościowych
Platformy mediów społecznościowych mają wbudowane testy A/B dla reklam.
Możesz przetestować różne obrazy, filmy, nagłówki i opisy, aby zobaczyć, co rezonuje z odbiorcami.
W przypadku postów organicznych spróbuj przetestować różne czasy postów, strategie hashtagów i formaty treści.
Wideo może przewyższać obrazy dla odbiorców, a posty karuzelowe mogą przewyższać pojedyncze obrazy.
Jeśli korzystasz z treści generowanych przez sztuczną inteligencję w reklamach lub postach społecznościowych, rozważ użycie Niewykrywalna sztuczna inteligencja Humanizer aby udoskonalić swoją kopię.
Tekstowi napisanemu przez sztuczną inteligencję często brakuje ludzkiego charakteru, który zwiększa zaangażowanie, a jego humanizacja może poprawić wyniki w testach A/B.
3. Strony docelowe i współczynniki konwersji
Strony docelowe oferują nieskończone możliwości testowania.
Testuj nagłówki, podtytuły, obrazy, formularze, referencje i układy stron. Nawet niewielkie zmiany mogą znacząco wpłynąć na współczynnik konwersji.
W pierwszej kolejności skup się na elementach powyżej zakładki. Nagłówek, obraz bohatera i główne wezwanie do działania przyciągają największą uwagę.
Po ich zoptymalizowaniu przejdź do elementów drugorzędnych.
4. Nagłówki i strony SEO
Różne nagłówki mogą podwoić lub potroić współczynnik klikalności w wynikach wyszukiwania.
Przetestuj apele emocjonalne vs. logiczne, liczby vs. brak liczb i różne rozmieszczenie słów kluczowych.
Dla Treść SEOMożesz przetestować tagi tytułowe, opisy meta i nagłówki na stronie.
Dane Search Console pokazują, które strony uzyskują wyświetlenia, ale mało kliknięć, co czyni je idealnymi kandydatami do testów nagłówków.
Czym są testy A/B w mediach społecznościowych i treściach wideo?
Testy A/B w mediach społecznościowych wykraczają poza same reklamy.
Możesz przetestować wydajność treści organicznych, wypróbowując różne podejścia i mierząc zaangażowanie.
W przypadku treści wideo przetestuj miniatury, tytuły, długość filmów i czas publikacji.
Algorytmy YouTube i TikTok faworyzują treści, które sprawiają, że ludzie je oglądają, więc testowanie różnych haczyków i struktur treści może zwiększyć zasięg.
Instagram i Facebook umożliwiają testowanie Stories, Reels i zwykłych postów.
Wypróbuj różne długości podpisów, strategie hashtagów i style wizualne. To, co działa na jednej platformie, może nie sprawdzić się na innej.
Miniatury wideo zasługują na szczególną uwagę. To one często decydują o tym, czy ktoś obejrzy Twoją zawartość.
Przetestuj różne wyrazy twarzy, nakładki tekstowe i schematy kolorów.
Treści na LinkedIn działają inaczej niż treści na Instagramie. Profesjonalni odbiorcy reagują na inne bodźce niż odbiorcy nastawieni na rozrywkę.
Przetestuj język formalny i swobodny, tematy branżowe i ogólne oraz różne formaty treści.
Narzędzia do przeprowadzania testów A/B: Darmowe i płatne
Nie potrzebujesz drogiego oprogramowania dla przedsiębiorstw, aby rozpocząć testy A/B.
Wiele narzędzi działa dla firm każdej wielkości.
Alternatywy dla Google Optimize (Sunset)
Google Optimize było darmowym narzędziem do testowania A/B, dopóki Google nie zamknęło go w 2023 roku.
Teraz potrzebne są alternatywy.
- Optimizely jest wyborem premium. Jest potężny, ale drogi, zaprojektowany dla firm z dużymi budżetami na testy. Interfejs jest intuicyjny, a analiza statystyczna solidna.
- VWO (Visual Website Optimizer) plasuje się pośrodku. Jest bardziej przystępny cenowo niż Optimizely, ale bardziej bogaty w funkcje niż podstawowe narzędzia. Jest to dobre rozwiązanie dla rozwijających się firm, które potrzebują niezawodnych testów bez cen korporacyjnych.
- Unbounce oferuje wbudowane testy A/B dla stron docelowych. Jeśli już używasz go do tworzenia stron, funkcje testowania są wygodne i skuteczne.
Platformy e-mail
Większość platform do obsługi poczty e-mail zawiera funkcje testów A/B. Oto nasze propozycje:
- Mailchimp umożliwia testowanie tematów, czasu wysyłania i treści na bezpłatnych kontach. Ich interfejs ułatwia konfigurację testów i interpretację wyników.
- Kit (dawniej ConvertKit) koncentruje się na firmach twórców. Ich funkcje testowania A/B sprawdzają się dobrze w przypadku newsletterów, uruchamiania kursów i promocji produktów. Funkcje automatyzacji pozwalają skonfigurować ciągłe testy.
- ActiveCampaign łączy testowanie wiadomości e-mail z zaawansowaną automatyzacją. Możesz testować sekwencje wiadomości e-mail, a nie tylko pojedyncze wiadomości. Jest to bardzo przydatne w przypadku złożonych lejków sprzedażowych.
Narzędzia do testowania stron docelowych i reklam
- Leadpages obejmuje testy A/B w większości planów. Możesz testować różne wersje stron i śledzić konwersje bez konfiguracji technicznej.
- Menedżer reklam na Facebooku ma wbudowane testy A/B dla kampanii reklamowych. Możesz jednocześnie testować odbiorców, kreację i rozmieszczenie. Interfejs nie jest najlepszy, ale funkcjonalność działa.
- Reklamy Google umożliwia testowanie treści reklam, słów kluczowych i stron docelowych. Funkcje istotności statystycznej pomagają podejmować pewne decyzje.
Do tworzenia treści warto rozważyć użycie Niewykrywalny SEO Writer AI gdy potrzebujesz wielu wersji treści zoptymalizowanych pod kątem SEO do testowania.
Podczas uruchamiania testów specyficznych dla platformy, Niewykrywalna sztuczna inteligencja AI Stealth Writer zapewnia, że wariacje testowe przechodzą przez narzędzia do wykrywania AI.
Najlepsze zasoby do testów A/B dla początkujących
Nauka testów A/B wymaga zarówno teorii, jak i praktyki.
Te zasoby pozwolą ci zacząć na właściwej ścieżce.
- Blog ConversionXL obejmuje podstawy testów A/B z prawdziwymi studiami przypadków. Ich artykuły rozkładają złożone koncepcje statystyczne na praktyczne porady.
- Blog Optimizely zawiera pomysły na testowanie i studia przypadków głównych marek. Nawet jeśli nie korzystasz z ich narzędzia, treść jest cenna, aby dowiedzieć się, co testować.
- Instytut CXL oferuje kursy dotyczące optymalizacji konwersji i testów A/B. Treść jest zaawansowana, ale warta inwestycji, jeśli poważnie myślisz o testowaniu.
- Blog Neila Patela ma przyjazne dla początkujących przewodniki po testach A/B. Treść jest mniej techniczna, ale bardziej praktyczna dla małych firm.
- Akademia HubSpot oferuje bezpłatne kursy na temat testów A/B i optymalizacji konwersji. Certyfikaty nie znaczą wiele, ale treść jest solidna.
- Blog VWO publikuje studia przypadków pokazujące wyniki przed i po rzeczywistych testach. Przykłady te pomagają zrozumieć, jakie rodzaje ulepszeń są realistyczne.
Do obliczeń istotności statystycznej użyj narzędzi takich jak Kalkulator testów A/B Evana Millera lub kalkulator istotności VWO.
Pomagają one określić wielkość próby i prawidłowo zinterpretować wyniki.
Uzyskaj dostęp do naszego zaufanego detektora AI i Humanizatora za pomocą poniższego widżetu.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące testów A/B
Jaki jest idealny czas trwania testu A/B?
Uruchom go na 1-2 tygodnie, aby uchwycić wzorce w dni powszednie, dłużej, jeśli jesteś w B2B. Nie kończ przedwcześnie - poczekaj na solidną wielkość próby i istotność statystyczną.
Czy mogę testować A/B bez kodowania?
Tak. Większość narzędzi oferuje edytory wizualne. Platformy e-mailowe, kreatory stron docelowych i Menedżer tagów Google obsługują testowanie bez kodu lub z niskim kodem.
Jaka jest różnica między testami A/B a testami wielowymiarowymi?
Testy A/B testują jedną zmienną. Multivariate testuje kilka naraz i wymaga znacznie większego ruchu. Zacznij prosto, najpierw naucz się A/B.
Skąd mam wiedzieć, czy mój test zadziałał?
Należy szukać 95%+ pewności statystycznej. Skoncentruj się na znaczących ulepszeniach, a nie tylko na tym, kto "wygrał", ale o ile.
In Data We Trust
Testy A/B przekształcają zgadywanie w wiedzę. Zamiast zastanawiać się, czy Twój marketing działa, otrzymujesz ostateczne odpowiedzi poparte danymi.
Proces ten nie jest skomplikowany, ale wymaga dyscypliny.
Musisz testować jedną zmienną na raz, przeprowadzać testy wystarczająco długo, aby osiągnąć istotność i oprzeć się pokusie zbyt wczesnego ogłaszania zwycięzców.
Wybierz jeden element swojego marketingu, nad którym zawsze się zastanawiałeś. Być może jest to temat wiadomości e-mail lub nagłówek strony docelowej.
Skonfiguruj prosty test, pozwól mu działać poprawnie i zobacz, co się stanie.
Wyniki mogą cię zaskoczyć. Wersja, o której myślałeś, że przegra, może wygrać.
Zmiana, którą uważałeś za drobną, może znacząco wpłynąć na wyniki.
Większość firm zostawia pieniądze na stole, ponieważ ich nie testuje.
Trzymają się pierwszej wersji, która działa, zamiast znaleźć wersję, która działa najlepiej.
Twoi konkurenci prawdopodobnie zgadują. I podczas gdy oni debatują nad kolorami przycisków na spotkaniach, Ty możesz je testować.
Podczas gdy oni spierają się o nagłówki, Ty możesz je mierzyć.
A co najlepsze? Nie musisz tego robić sam.
Niewykrywalna sztuczna inteligencja oferuje narzędzia które wspierają proces testowania, niezależnie od tego, czy tworzysz kopię, generujesz pomysły, czy analizujesz, co zadziałało.