Что такое A/B-тестирование? Советы, инструменты и реальные примеры

Есть великие маркетологи, а есть великие маркетологи, которые проводят A/B-тестирование всего подряд.

Именно они получают 40% более высокие показатели открываемости электронных писем, в то время как вы удивляетесь, почему ваши кампании терпят неудачу.

Они привлекают клиентов более чем средние коэффициенты конверсии которые заставят вашего босса дважды подумать.

А вы в это время гадаете, что работает, а что нет.

Дело в том, что они не обязательно умнее вас. Они просто проверяют свои предположения, а не доверяют интуиции.

A/B-тестирование - это не какой-то сложный эксперимент по изучению данных, предназначенный для технологических гигантов.

Это простой метод, который каждый может использовать для принятия лучших решений.

Если вашими повседневными задачами являются написание тематических строк электронных писем, разработка целевых страниц или создание постов в социальных сетях, A/B-тестирование избавит вас от необходимости гадать о маркетинге.

Сегодня мы расскажем все, что вам нужно знать об A/B-тестировании.

Мы расскажем об основах, рассмотрим реальные примеры и покажем, какие именно инструменты нужно использовать.

К концу курса вы будете знать, как проводить тесты, которые действительно улучшают показатели вашего бизнеса.

---

Основные выводы

• A/B-тестирование сравнивает две версии контента, чтобы увидеть, какая из них работает лучше.

• Статистическая значимость имеет большее значение, чем интуиция при принятии решений

• Тематические строки электронной почты, рекламные копии и целевые страницы получают наибольшую пользу от A/B-тестирования

• Существуют бесплатные инструменты тестирования, но платные платформы предлагают более продвинутые функции

• Продолжительность тестирования должна составлять не менее одного полного бизнес-цикла

• Небольшие изменения могут привести к значительному повышению коэффициента конверсии

---

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование - это как контролируемый эксперимент для вашего маркетинга.

Вы создаете две версии чего-то (версия A и версия B), показываете их разным группам людей и маркетинговые каналыи посмотрите, какой из них работает лучше.

Считайте это соревнованием между вашими идеями. 

Вместо того чтобы спорить о том, какой заголовок более броский или какой цвет кнопки лучше конвертирует, вы позволяете реальным данным принимать решения.

Процесс прост: разделите свою аудиторию случайным образом, покажите половине из них версию А, другой половине - версию Б, а затем измерьте результаты.

Версия, которая победит, будет распространяться среди всех.

Но вот тут-то большинство людей и ошибается. Они проводят тесты в течение трех дней, видят, что версия B выигрывает 2%, и объявляют о победе.

Настоящее A/B-тестирование требует статистической значимости.

Это означает сбор достаточного количества данных, чтобы доказать, что разница не является случайностью.

A/B-тестирование работает, потому что оно устраняет маркетинговые предубеждения.

Ваши личные предпочтения не имеют значения. Мнение вашего начальника не имеет значения. Важно то, что действительно заставляет людей кликать, покупать или вовлекаться.

Почему вы должны проводить A/B-тестирование?

Потому что предположения убивают бизнес.

Каждый маркетолог считает, что знает, что работает.

У каждого из нас есть теории об идеальных строках тем, идеальных цветах кнопок и убедительных текстах. Но в чем проблема? Мы ошибаемся примерно в половине случаев.

A/B-тестирование избавит вас от дорогостоящие ошибки.

Вместо того чтобы запускать кампанию, основываясь на том, что "кажется правильным", вы сначала тестируете небольшие партии. Если версия А окажется неудачной, вы потратите лишь часть своего бюджета.

Положительные стороны огромны. Небольшие улучшения со временем усугубляются.

Повышение коэффициента открываемости электронной почты на 10% не кажется захватывающим, пока вы не поймете, что это означает увеличение числа потенциальных клиентов на 10% каждый месяц до конца года.

A/B-тестирование также укрепляет доверие организации.

Когда вы сможете доказать, что красная кнопка превосходит синюю с уверенностью 95%, заинтересованные лица перестанут сомневаться в ваших решениях. Данные всегда побеждают мнения.

Кроме того, вы узнаете то, что вас удивит.

Заголовок, который вы ненавидели, может оказаться самым эффективным. Письмо, которое вы считали слишком длинным, может конвертироваться лучше, чем ваша "пробивная" версия.

Как работает A/B-тестирование? Шаг за шагом

Проведение A/B-тестирования - это не ракетостроение, но есть правильный и неправильный способы его проведения.

Шаг 1: Выберите одну вещь для тестирования

Сосредоточьтесь на одной переменной. Если вы измените и заголовок, и цвет кнопки, вы не узнаете, какое изменение вызвало улучшение. Сначала протестируйте заголовок, а затем цвет кнопки.

Шаг 2: Сформулируйте гипотезу

Не просто тестируйте случайные вещи. У вас есть теория о том, почему версия B может превзойти версию A.

Может быть, вы считаете, что короткие темы лучше работают, или, возможно, красные кнопки конвертируют больше, чем синие.

Шаг 3: Создайте свои вариации

Создайте версию A (контрольную) и версию B (тестовую). Все остальное должно быть идентичным.

Если вы тестируете темы писем, содержание писем должно быть абсолютно одинаковым.

Шаг 4: Разделите аудиторию случайным образом

Большинство инструментов A/B-тестирования делают это автоматически. Ключевое слово - "случайно". Не отправляйте версию A своим лучшим клиентам, а версию B - всем остальным.

Шаг 5: Определитесь с показателями успеха

Что вы измеряете? Количество кликов? Коэффициент конверсии? Доход с одного посетителя?

Выбирайте метрику до начала тестирования, а не после того, как увидите результаты.

Шаг 6: Определите размер выборки

Используйте калькулятор размера выборки, чтобы определить, сколько человек вам нужно для статистической значимости.

Это зависит от вашего текущего коэффициента конверсии и от того, насколько большой подъем вы хотите обнаружить.

Шаг 7: Запустите тест

Пусть он работает до тех пор, пока вы не достигнете целевого размера выборки или уровня доверия. Не смотрите на результаты ежедневно и не останавливайтесь раньше времени только потому, что одна из версий выигрывает.

Шаг 8: Проанализируйте результаты

Ищите статистическую значимость, обычно 95% или выше.

Если вы не достигли значимости, у вас нет победителя. Проведите тест дольше или признайте, что значимых различий нет.

Шаг 9: Реализация победителя

Обкатайте победившую версию на всей аудитории. Зафиксируйте полученные знания и используйте их в будущих тестах.

Шаг 10: Продолжайте тестирование

A/B-тестирование - это процесс, а не одноразовое мероприятие. Как только вы определили победителя, протестируйте его в сравнении с новым соперником.

A/B-тестирование в маркетинге: Примеры использования

A/B-тестирование работает практически для всех типов маркетингового контента.

Вот области, в которых вы увидите наибольший эффект:

1. Строки тем электронных писем и призывы к действию

Электронная почта - это рай для A/B-тестирования. Вы можете тестировать строки темы, текст предварительного просмотра, время отправки, имена получателей и содержание писем. Строки тем обычно демонстрируют наибольшую разницу.

Попробуйте протестировать длину (короткие или длинные), персонализацию (с именами или без), срочность (ограниченные по времени или вечнозеленые) и тон (формальный или повседневный).

Даже небольшие улучшения в показателях открываемости приносят больший доход.

Призыв к действию Кнопки - это еще одна золотая жила. Протестируйте разные цвета, текст, размеры и расположение. Кнопка "Купить сейчас" может сработать лучше, чем "Начать работу", или наоборот.

2. Рекламные креативы и посты в социальных сетях

Платформы социальных сетей имеют встроенную функцию A/B-тестирования рекламы.

Вы можете тестировать различные изображения, видео, заголовки и описания, чтобы понять, что вызывает отклик у вашей аудитории.

Для органических постов попробуйте протестировать разное время публикации, стратегии использования хэштегов и форматы контента.

Для вашей аудитории видео может превзойти изображения, а карусельные посты - одиночные изображения.

Если вы используете контент, созданный искусственным интеллектом, для рекламы или социальных постов, подумайте об использовании Необнаруживаемый ИИ-гуманизатор чтобы доработать свою копию.

В тексте, написанном искусственным интеллектом, часто отсутствует человеческий контакт, который способствует вовлечению, поэтому очеловечивание текста может повысить эффективность ваших A/B-тестов.

3. Посадочные страницы и коэффициенты конверсии

Посадочные страницы предоставляют бесконечные возможности для тестирования.

Протестируйте заголовки, подзаголовки, изображения, формы, отзывы и макеты страниц. Даже небольшие изменения могут значительно повлиять на конверсию.

В первую очередь сосредоточьтесь на элементах, расположенных выше сгиба. Ваш заголовок, изображение героя и основной призыв к действию привлекают наибольшее внимание.

Как только вы оптимизируете их, переходите к второстепенным элементам.

4. Заголовки и SEO-страницы

Различные заголовки могут удвоить или утроить количество переходов по ссылкам из результатов поиска.

Тестируйте эмоциональные и логические призывы, цифры и отсутствие цифр, а также различные варианты размещения ключевых слов.

Для SEO-контентВы можете протестировать теги заголовков, метаописания и заголовки на странице.

Данные Search Console показывают, какие страницы получают больше показов, но мало кликов, что делает их идеальными кандидатами для тестирования заголовков.

Что такое A/B-тестирование в социальных сетях и видеоконтенте?

A/B-тестирование в социальных сетях выходит за рамки просто рекламы.

Вы можете проверить эффективность органического контента, попробовав разные подходы и измерив вовлеченность.

Для видеоконтента тестируйте миниатюры, заголовки, длительность видео и время публикации.

Алгоритмы YouTube и TikTok предпочитают контент, который заставляет людей смотреть, поэтому тестирование различных крючков и структур контента может увеличить охват.

Instagram и Facebook позволяют тестировать истории, ролики и обычные посты.

Попробуйте разные длины подписей, стратегии использования хэштегов и визуальные стили. То, что работает на одной платформе, может не сработать на другой.

Эскизы видео заслуживают особого внимания. Именно они часто являются решающим фактором в том, будет ли кто-то смотреть ваш контент.

Протестируйте различные выражения лица, текстовые наложения и цветовые схемы.

Контент LinkedIn работает иначе, чем контент Instagram. Профессиональная аудитория реагирует на другие триггеры, чем аудитория, ориентированная на развлечения.

Тестируйте формальный и неформальный язык, отраслевые и общие темы, а также различные форматы контента.

Инструменты для проведения A/B-тестов: Бесплатные и платные

Вам не нужно дорогое корпоративное программное обеспечение, чтобы начать A/B-тестирование.

Множество инструментов подходит для предприятий любого размера.

Альтернативы Google Optimize (Sunset)

Google Optimize был основным бесплатным инструментом для A/B-тестирования, пока Google не закрыл его в 2023 году.

Теперь вам нужны альтернативы.

• Optimizely является выбором премиум-класса. Это мощное, но дорогое решение, предназначенное для корпоративных компаний с большими бюджетами на тестирование. Интерфейс интуитивно понятен, а статистический анализ очень качественный.
• VWO (Visual Website Optimizer) находится посередине. Он более доступен по цене, чем Optimizely, но более функционален, чем базовые инструменты. Он подходит для растущих компаний, которым нужно надежное тестирование без корпоративных цен.
• Unbounce предлагает встроенное A/B-тестирование для целевых страниц. Если вы уже используете его для создания страниц, функции тестирования будут удобными и эффективными.

Платформы электронной почты

Большинство почтовых платформ включают в себя функции A/B-тестирования. Вот наш выбор: 

• Mailchimp позволяет тестировать строки тем, время отправки и контент для бесплатных аккаунтов. Их интерфейс позволяет легко настраивать тесты и интерпретировать результаты.
• Kit (ранее ConvertKit) специализируется на бизнесе для создателей. Функции A/B-тестирования отлично подходят для информационных рассылок, запуска курсов и продвижения товаров. Функции автоматизации позволяют проводить постоянные тесты.
• ActiveCampaign сочетает тестирование электронной почты с расширенной автоматизацией. Вы можете тестировать последовательности электронных писем, а не только отдельные письма. Это очень удобно для сложных воронок продаж.

Инструменты для тестирования посадочных страниц и рекламы

• Leadpages В большинстве тарифных планов предусмотрено A/B-тестирование. Вы можете тестировать различные версии страниц и отслеживать конверсии без технических настроек.
• Менеджер по рекламе Facebook В рекламные кампании встроено A/B-тестирование. Вы можете одновременно тестировать аудиторию, креатив и размещение. Интерфейс не самый лучший, но функциональность работает.
• Реклама Google позволяет тестировать копии объявлений, ключевые слова и целевые страницы. Функции статистической значимости помогут вам принимать уверенные решения.

Для создания контента используйте SEO-писатель Undetectable AI когда вам нужно несколько версий SEO-оптимизированного контента для тестирования.

При выполнении тестов для конкретной платформы, Незаметный писатель ИИ гарантирует, что ваши тестовые варианты пройдут через инструменты обнаружения ИИ.

Лучшие ресурсы по A/B-тестированию для начинающих

Изучение A/B-тестирования требует как теории, так и практики.

Эти ресурсы помогут вам встать на правильный путь.

• Блог ConversionXL освещает основы A/B-тестирования на реальных примерах. В их статьях сложные статистические концепции разбиваются на практические советы.
• Блог компании Optimizely Здесь представлены идеи тестирования и примеры из практики крупных брендов. Даже если вы не используете их инструмент, контент будет полезен для изучения того, что нужно тестировать.
• Институт CXL предлагает курсы по оптимизации конверсии и A/B-тестированию. Содержание курсов продвинутое, но если вы серьезно относитесь к тестированию, оно того стоит.
• Блог Нила Пателя есть руководства по A/B-тестированию, удобные для начинающих. Контент менее технический, но более практичный для малого бизнеса.
• Академия HubSpot предлагает бесплатные курсы по A/B-тестированию и оптимизации конверсии. Сертификаты мало что значат, но содержание курсов очень солидное.
• Блог VWO публикует тематические исследования, демонстрирующие результаты реальных тестов "до и после". Эти примеры помогут вам понять, какие виды улучшений реальны.

Для расчета статистической значимости используйте такие инструменты, как Калькулятор A/B-тестирования Эвана Миллера или калькулятор значимости VWO.

Они помогут вам определить объем выборки и правильно интерпретировать результаты.

Получите доступ к нашему надежному детектору ИИ и гуманизатору с помощью виджета ниже.

Часто задаваемые вопросы о A/B-тестировании

Мы доверяем данным

A/B-тестирование превращает догадки в знания. Вместо того чтобы гадать, работает ли ваш маркетинг, вы получаете точные ответы, подкрепленные данными.

Процесс не сложный, но требует дисциплины.

Вам нужно тестировать по одной переменной за раз, проводить тесты достаточно долго, чтобы достичь значимости, и не поддаваться желанию объявить победителей слишком рано.

Выберите один элемент вашего маркетинга, который вас всегда интересовал. Возможно, это тематические строки ваших писем или заголовки целевых страниц.

Создайте простой тест, запустите его как следует и посмотрите, что произойдет.

Результаты могут вас удивить. Версия, которая, как вы считали, проиграет, может оказаться в выигрыше.

Изменение, которое вы считали незначительным, может значительно сдвинуть дело с мертвой точки.

Большинство компаний оставляют деньги на столе, потому что не проводят тестирование.

Они выбирают первую попавшуюся версию, вместо того чтобы найти ту, которая работает лучше всего.

Ваши конкуренты наверняка догадываются об этом. И пока они обсуждают цвета кнопок на совещаниях, вы можете протестировать их.

Пока они спорят о заголовках, вы можете измерять их.

И что самое приятное? Вам не придется разбираться в этом в одиночку.

Необнаруживаемый ИИ предлагает инструменты которые поддерживают процесс тестирования, будь то создание копии, генерация идей или анализ того, что получилось.