Vad är A/B-testning? Tips, verktyg och verkliga exempel

Det finns bra marknadsförare, och så finns det bra marknadsförare som A/B-testar allt.

Det är de som får 40% högre öppningsfrekvenser för e-post medan du undrar varför dina kampanjer misslyckas.

De landar kunder med mer än bara genomsnittlig konverteringsgrad som får din chef att titta två gånger.

Under tiden får du gissa dig till vad som fungerar och vad som inte gör det.

Så här är det: de är inte nödvändigtvis smartare än du. De testar bara sina antaganden istället för att lita på sin magkänsla.

A/B-testning är inte något komplext datavetenskapligt experiment som är reserverat för teknikjättar.

Det är en okomplicerad metod som vem som helst kan använda för att fatta bättre beslut.

Om dina dagliga uppgifter är att skriva ämnesrader för e-post, utforma landningssidor eller skapa inlägg i sociala medier, tar A/B-testning bort gissningarna från marknadsföringen.

Idag ska vi gå igenom allt du behöver veta om A/B-testning.

Vi går igenom grunderna, går igenom verkliga exempel och visar exakt vilka verktyg du ska använda.

I slutet kommer du att veta hur du ställer in tester som faktiskt flyttar nålen på dina affärsmätvärden.

---

Viktiga slutsatser

• A/B-test jämför två versioner av innehåll för att se vilken som fungerar bäst

• Statistisk signifikans har större betydelse än magkänsla när beslut fattas

• Ämnesrader i e-post, annonstexter och landningssidor har störst nytta av A/B-testning

• Det finns gratis testverktyg, men betalplattformar erbjuder mer avancerade funktioner

• Testperioden bör vara minst en hel konjunkturcykel

• Små förändringar kan leda till stora förbättringar av konverteringsgraden

---

Vad är A/B-testning?

A/B-testning är som ett kontrollerat experiment för din marknadsföring.

Du skapar två versioner av något (version A och version B), visar dem för olika grupper av människor och marknadsföringskanaleroch sedan se vilken som presterar bäst.

Tänk på det som en direkt tävling mellan dina idéer. 

I stället för att diskutera vilken rubrik som är mest fängslande eller vilken knappfärg som konverterar bäst, låter du data avgöra.

Processen är enkel: dela upp din publik slumpmässigt, visa hälften av dem version A, visa den andra hälften version B och mät sedan resultaten.

Den version som vinner rullas ut till alla.

Men det är här de flesta människor gör bort sig. De kör tester i tre dagar, ser att version B vinner med 2% och förklarar seger.

Riktiga A/B-tester kräver statistisk signifikans.

Det innebär att samla in tillräckligt med data för att bevisa att skillnaden inte bara är en slump.

A/B-testning fungerar eftersom det eliminerar marknadsföringsbias.

Dina personliga preferenser spelar ingen roll. Din chefs åsikter spelar ingen roll. Det som spelar roll är vad som faktiskt får människor att klicka, köpa eller engagera sig.

Varför bör du A/B-testa?

För antaganden dödar företag.

Alla marknadsförare tror sig veta vad som fungerar.

Vi har alla teorier om perfekta ämnesrader, idealiska knappfärger och övertygande texter. Problemet är bara att Vi har fel ungefär hälften av tiden.

A/B-testning räddar dig från dyra misstag.

Istället för att lansera en kampanj baserat på vad som "känns rätt", testar du små partier först. Om version A blir en bomb har du bara slösat bort en bråkdel av din budget.

Uppsidan är enorm. Små förbättringar förstärks över tid.

En ökning med 10% i öppningsfrekvensen för e-post låter inte spännande förrän du inser att det innebär 10% fler leads varje månad under resten av året.

A/B-testning skapar också förtroende i organisationen.

När du kan bevisa att din röda knapp överträffade den blå med 95% konfidens slutar intressenterna att ifrågasätta dina beslut. Data slår åsikter varje gång.

Dessutom lär man sig saker som överraskar en.

Rubriken du hatade kan vara den som ger bäst resultat. E-postmeddelandet som du tyckte var för långt kanske konverterar bättre än din "slagkraftiga" version.

Hur fungerar A/B-testning? Steg-för-steg

Att köra ett A/B-test är inte raketforskning, men det finns ett rätt och ett fel sätt att göra det på.

Steg 1: Välj en sak att testa

Fokusera på en enda variabel. Om du ändrar både rubriken och knappfärgen vet du inte vilken ändring som orsakade förbättringen. Testa först rubriken och sedan knappfärgen.

Steg 2: Formulera en hypotes

Testa inte bara slumpmässiga saker. Ha en teori om varför version B kan vara bättre än version A.

Du kanske tycker att kortare ämnesrader fungerar bättre, eller att röda knappar konverterar bättre än blå.

Steg 3: Skapa dina variationer

Bygg version A (din kontroll) och version B (ditt test). Håll allt annat identiskt.

Om du testar ämnesrader i e-postmeddelanden ska innehållet vara exakt detsamma.

Steg 4: Dela upp din målgrupp slumpmässigt

De flesta A/B-testverktyg hanterar detta automatiskt. Nyckelordet är "slumpmässigt". Skicka inte version A till dina bästa kunder och version B till alla andra.

Steg 5: Besluta om framgångsmått

Vad är det du mäter? Klickfrekvenser? Konverteringsfrekvenser? Intäkter per besökare?

Välj ditt mätvärde innan du börjar testa, inte efter att du har sett resultaten.

Steg 6: Bestäm urvalets storlek

Använd en räknare för urvalsstorlek för att räkna ut hur många personer du behöver för statistisk signifikans.

Detta beror på din nuvarande konverteringsgrad och hur stor ökning du vill upptäcka.

Steg 7: Kör testet

Låt det pågå tills du når din målstorlek för urvalet eller konfidensnivån. Titta inte på resultaten varje dag och sluta inte i förtid bara för att en version vinner.

Steg 8: Analysera resultaten

Leta efter statistisk signifikans, vanligtvis 95% konfidensgrad eller högre.

Om du inte når signifikans har du ingen vinnare. Kör testet längre eller acceptera att det inte finns någon meningsfull skillnad.

Steg 9: Implementera vinnaren

Rulla ut den vinnande versionen till hela din publik. Dokumentera vad du lärde dig och använd dessa insikter för framtida tester.

Steg 10: Fortsätt testa

A/B-testning är en process, inte en engångsföreteelse. När du har hittat en vinnare, testa den mot en ny utmanare.

A/B-testning inom marknadsföring: Användningsfall

A/B-testning fungerar för nästan alla typer av marknadsföringsinnehåll.

Här är de områden där du kommer att se den största effekten:

1. Ämnesrader och uppmaningar till åtgärder i e-postmeddelanden

E-post är ett paradis för A/B-testning. Du kan testa ämnesrader, förhandsgranskningstext, sändningstider, från-namn och e-postinnehåll. Ämnesraderna brukar visa de största skillnaderna.

Testa längd (kort eller lång), personalisering (med eller utan förnamn), brådskande karaktär (begränsad tid eller ständigt aktuell) och ton (formell eller avslappnad).

Även små förbättringar i öppningsfrekvensen leder till ökade intäkter.

Uppmaning till handling knappar är en annan guldgruva. Testa olika färger, texter, storlekar och positioner. "Köp nu" kanske fungerar bättre än "Kom igång", eller vice versa.

2. Annonsmaterial och inlägg i sociala medier

Sociala medieplattformar har inbyggda A/B-tester för annonser.

Du kan testa olika bilder, videor, rubriker och beskrivningar för att se vad som går hem hos din publik.

För organiska inlägg kan du testa olika inläggstider, hashtagstrategier och innehållsformat.

Video kan vara bättre än bilder för din målgrupp, och karusellinlägg kan vara bättre än enskilda bilder.

Om du använder AI-genererat innehåll för annonser eller sociala inlägg bör du överväga att använda Odetekterbar AI-humanizer för att förfina din kopia.

AI-skriven text saknar ofta den mänskliga touch som skapar engagemang, och genom att göra den mänskligare kan du förbättra resultatet i dina A/B-tester.

3. Landningssidor och konverteringsgrad

Landningssidor erbjuder oändliga testmöjligheter.

Testa rubriker, underrubriker, bilder, formulär, vittnesmål och sidlayouter. Även små förändringar kan ha en dramatisk inverkan på konverteringsgraden.

Fokusera först på elementen ovanför vikningen. Din rubrik, hjältebild och primära uppmaning till handling får mest uppmärksamhet.

När du har optimerat dessa kan du gå vidare till sekundära element.

4. Rubriker och SEO-sidor

Olika rubriker kan dubbla eller tredubbla din klickfrekvens från sökresultaten.

Testa känslomässiga kontra logiska tilltal, siffror kontra inga siffror och olika sökordsplaceringar.

För SEO-innehållkan du testa titeltaggar, metabeskrivningar och rubriker på sidan.

Search Console-data visar vilka sidor som får visningar men få klick, vilket gör dem till perfekta kandidater för rubriktester.

Vad är A/B-testning i sociala medier och videoinnehåll?

A/B-testning av sociala medier omfattar mer än bara annonser.

Du kan testa det organiska innehållets prestanda genom att prova olika metoder och mäta engagemanget.

För videoinnehåll kan du testa miniatyrbilder, titlar, videolängder och publiceringstider.

YouTube- och TikTok-algoritmerna gynnar innehåll som får folk att fortsätta titta, så att testa olika krokar och innehållsstrukturer kan öka din räckvidd.

På Instagram och Facebook kan du testa Stories, Reels och vanliga inlägg.

Prova olika bildtextlängder, hashtagstrategier och visuella stilar. Det som fungerar på en plattform kan vara en flopp på en annan.

Videominiatyrer förtjänar särskild uppmärksamhet. De är ofta den avgörande faktorn för om någon tittar på ditt innehåll.

Testa olika ansiktsuttryck, textöverlägg och färgscheman.

LinkedIn-innehåll fungerar på ett annat sätt än Instagram-innehåll. Professionella målgrupper reagerar på andra triggers än underhållningsfokuserade målgrupper.

Testa formellt kontra vardagligt språk, branschspecifika kontra allmänna ämnen och olika innehållsformat.

Verktyg för att köra A/B-tester: Gratis och betalda

Du behöver ingen dyr programvara för att börja A/B-testa.

Det finns många verktyg som fungerar för företag av alla storlekar.

Alternativ för Google Optimize (Sunset)

Google Optimize var det bästa gratis A/B-testverktyget tills Google stängde ner det 2023.

Nu behöver du alternativ.

• Optimistiskt är premiumvalet. Det är kraftfullt men dyrt, utformat för företag med stora testbudgetar. Gränssnittet är intuitivt och den statistiska analysen är gedigen.
• VWO (Visual Website Optimizer) ligger i mitten. Det är mer prisvärt än Optimizely men mer funktionsrikt än grundläggande verktyg. Det är bra för växande företag som behöver tillförlitlig testning utan företagspriser.
• Unbounce erbjuder inbyggd A/B-testning för målsidor. Om du redan använder det för att bygga sidor är testfunktionerna bekväma och effektiva.

E-postplattformar

De flesta e-postplattformar innehåller A/B-testfunktioner. Här är våra val: 

• Mailchimp låter dig testa ämnesrader, sändningstider och innehåll för kostnadsfria konton. Deras gränssnitt gör det enkelt att ställa in tester och tolka resultat.
• Kit (tidigare ConvertKit) fokuserar på kreatörsföretag. Deras A/B-testfunktioner fungerar bra för nyhetsbrev, kurslanseringar och produktkampanjer. Automatiseringsfunktionerna låter dig ställa in pågående tester.
• ActiveCampaign kombinerar e-posttestning med avancerad automatisering. Du kan testa e-postsekvenser, inte bara enskilda e-postmeddelanden. Detta är kraftfullt för komplexa försäljningstrattar.

Testverktyg för landningssidor och annonser

• Leadpages inkluderar A/B-testning i de flesta planer. Du kan testa olika sidversioner och spåra konverteringar utan teknisk installation.
• Facebook Ads Manager har inbyggd A/B-testning för annonskampanjer. Du kan testa målgrupper, kreativt material och placering samtidigt. Gränssnittet är inte bra, men funktionaliteten fungerar.
• Google-annonser kan du testa annonstexter, sökord och målsidor. Funktionerna för statistisk signifikans hjälper dig att fatta säkra beslut.

För att skapa innehåll kan du överväga att använda Odetekterbar AI:s SEO-skribent när du behöver flera versioner av SEO-optimerat innehåll för testning.

När du kör plattformsspecifika tester, Oupptäckbar AI:s AI Stealth Writer säkerställer att dina testvariationer klarar AI-detekteringsverktyg.

Bästa A/B-testresurser för nybörjare

Att lära sig A/B-testning kräver både teori och praktik.

Dessa resurser hjälper dig att komma igång på rätt spår.

• ConversionXL blogg täcker grundläggande A/B-testning med verkliga fallstudier. Deras artiklar bryter ner komplexa statistiska begrepp till praktiska råd.
• Optimizely's blogg innehåller testidéer och fallstudier från stora varumärken. Även om du inte använder deras verktyg är innehållet värdefullt för att lära dig vad du ska testa.
• CXL-institutet erbjuder kurser om konverteringsoptimering och A/B-testning. Innehållet är avancerat men värt investeringen om du är seriös när det gäller testning.
• Neil Patels blogg har nybörjarvänliga A/B-testguider. Innehållet är mindre tekniskt men mer handlingsinriktat för småföretag.
• HubSpot Akademi har gratis kurser om A/B-testning och konverteringsoptimering. Certifikaten betyder inte så mycket, men innehållet är gediget.
• VWO:s blogg publicerar fallstudier som visar före/efter-resultat från verkliga tester. Dessa exempel hjälper dig att förstå vilka typer av förbättringar som är realistiska.

För beräkningar av statistisk signifikans kan du använda verktyg som Evan Millers kalkylator för A/B-testning eller VWO:s signifikanskalkylator.

Dessa hjälper dig att bestämma urvalsstorlekar och tolka resultaten korrekt.

Få tillgång till vår pålitliga AI-detektor och Humanizer med hjälp av widgeten nedan.

Vanliga frågor om A/B-testning

Vi litar på data

A/B-testning förvandlar gissningar till vetande. Istället för att undra om din marknadsföring fungerar får du definitiva svar som backas upp av data.

Processen är inte komplicerad, men den kräver disciplin.

Du måste testa en variabel i taget, köra testerna tillräckligt länge för att uppnå signifikans och motstå impulsen att utropa vinnare för tidigt.

Välj en del av din marknadsföring som du alltid har undrat över. Kanske är det ämnesraderna i dina e-postmeddelanden eller rubriken på din landningssida.

Ställ in ett enkelt test, låt det köras ordentligt och se vad som händer.

Resultaten kan överraska dig. Den version som du trodde skulle förlora kan vinna stort.

En förändring som du trodde var liten kan få stor betydelse.

De flesta företag lämnar pengar på bordet eftersom de inte testar.

De håller sig till den första versionen som fungerar i stället för att hitta den version som fungerar bäst.

Dina konkurrenter gissar förmodligen. Och medan de diskuterar knappfärger på möten kan du testa dem.

Medan de bråkar om rubriker kan du mäta dem.

Och det bästa av allt? Du behöver inte räkna ut det ensam.

Oupptäckbar AI erbjuder verktyg som stöder din testprocess, oavsett om du skapar texter, genererar idéer eller analyserar vad som fungerade.