Что такое сплит-тестирование целевой страницы?
Сплит-тестирование целевой страницы (иногда называемое A/B-тестированием) — это структурированный эксперимент, в котором посетители веб-сайта равномерно делятся между двумя версиями страницы (50/50) для определения, какая версия обеспечивает более высокие конверсии. Этот подход является основным методом оптимизации коэффициента конверсии.
Согласно Нилу Пателю, соучредителю NP Digital, правильное сплит-тестирование может быть успешным только при последовательности и контроле.
Последовательность означает поддержание стабильной среды тестирования, обеспечение управления всеми переменными, чтобы любые изменения в производительности можно было отнести исключительно к тестируемым элементам. Это предполагает стандартизацию таких факторов, как аудитория, время суток и внешние воздействия, которые могут исказить результаты.
Контроль предполагает тщательное управление самим процессом тестирования. Это означает наличие чётко сформулированной гипотезы, чёткое понимание того, что является успешным результатом, и систематическая реализация тестов для проверки или опровержения этой гипотезы.
Разница между сплит-тестированием и A/B-тестированием
Разница между сплит-тестированием и A/B-тестированием заключается в том, что при сплит-тестировании сравниваются разные версии страницы для оценки значительных изменений в дизайне. В отличие от этого, A/B-тестирование фокусируется на небольших изменениях существующей страницы для оптимизации отдельных элементов.
Сплит-тестирование обычно сравнивает полностью разные версии страницы, чтобы увидеть, какая из них работает лучше. Это идеально подходит для оценки значительных изменений, таких как редизайн сайта или опробование нового макета. Это позволяет компаниям понять, что предпочитает их аудитория и как они взаимодействуют с разными дизайнами.
A/B-тестирование фокусируется на небольших изменениях существующей страницы. Например, вы можете изменить цвет кнопки призыва к действию или переставить формулировку заголовка. A/B-тестирование помогает определить, какие небольшие корректировки приводят к лучшим результатам.
Разница между сплит-тестированием и мультивариантным тестированием
Разница между сплит-тестированием и A/B-тестированием заключается в их направленности: при сплит-тестировании сравниваются совершенно разные версии страницы, а при мультивариантном тестировании исследуются взаимодействия между различными элементами на одной странице. Этот метод полезен для изучения нескольких переменных одновременно. Например, вы можете протестировать разные заголовки, изображения и цвета кнопок, чтобы увидеть, как каждая комбинация влияет на поведение пользователей.
Как создать сплит-тест целевой страницы?
Чтобы создать сплит-тест целевой страницы, сосредоточьтесь на его цели, ключевых показателях, временных рамках, распределении трафика и тщательном анализе данных эксперимента.
Определите свою цель. Определение чёткой цели имеет важное значение, поскольку оно направляет каждое решение в процессе сплит-тестирования. Выявление конкретного показателя, который вы хотите улучшить (например, коэффициент кликабельности, количество заполненных форм или регистраций), поможет вам адаптировать каждый вариант для достижения этой цели.
Сформулируйте гипотезу. Формулировка гипотезы является важным шагом в сплит-тестировании целевой страницы, поскольку она обеспечивает чёткое направление и цель для теста. Хорошо структурированная гипотеза помогает определить, что вы тестируете, почему вы это тестируете и какого конкретного результата вы ожидаете.
Создайте варианты. Создание хорошо продуманных вариантов имеет решающее значение для эффективного тестирования. Каждый вариант должен быть сосредоточен на одном значимом изменении, будь то заголовок, призыв к действию или изображение, что позволит вам изолировать элементы, влияющие на конверсии.
Настройте тест. Правильная настройка теста имеет решающее значение для обеспечения точных и значимых результатов. Убедитесь, что каждый вариант настроен для отображения единообразно, поддерживая согласованный дизайн и макет на всех устройствах и браузерах.
Распределите трафик. Равномерное распределение трафика между вариантами имеет важное значение для получения объективных результатов. Убедитесь, что каждый вариант получает сопоставимый объём выборки, чтобы минимизировать случайные вариации и достичь статистически значимых результатов.
Запустите тест. Запуск теста имеет решающее значение для точного отражения поведения пользователей. Воздержитесь от преждевременного завершения теста, поскольку короткие периоды тестирования могут привести к недостоверным или вводящим в заблуждение результатам.
Проанализируйте результаты. Тщательный анализ результатов тестирования имеет решающее значение для принятия решений на основе данных, которые повышают эффективность вашей целевой страницы. Начните с изучения основного показателя, связанного с вашей целью, такого как конверсия, коэффициент кликабельности или отказов, чтобы определить, какой вариант оказался лучшим.
Внедрите изменения. Внедрение изменений на основе результатов теста повышает производительность вашей целевой страницы. Внедрите выигрышный вариант и сделайте его новым стандартом или проведите дополнительные тесты на наиболее эффективных элементах для дальнейшей оптимизации.
Ведите учёт результатов. Ведение учёта результатов каждого теста имеет важное значение для долгосрочной оптимизации. Документирование положительных и отрицательных изменений поможет вам создать ценный ресурс для будущих тестов.
3 успешных примера сплит-тестирования целевой страницы
1. Josera
Наш первый пример сплит-тестирования сосредоточен на изменении страницы с подробностями о продукте, явно ориентированном на пользователей, которые изначально не были заинтересованы в покупке.
Команда проанализировала поведение пользователей и отзывы и пришла к выводу, что необходимо полностью переделать страницу с подробностями о продукте. Они разработали вариант с более точным описанием по сравнению с фактической страницей с подробностями о продукте.
Сплит-тест, проведённый на платформе VWO, привлёк 2 400 пользователей за 16 дней. Трафик был равномерно распределён между двумя вариантами, что обеспечило честное сравнение внесённых изменений. Вариант зафиксировал увеличение конверсии на 28,79%.
2. Server Density
Второй пример — компания Server Density, поставщик услуг хостинга и мониторинга веб-сайтов как услуга (SaaS). Изначально их ценообразование было основано на стоимости, но после перехода на пакетное предложение, ориентированное на ценность, они достигли увеличения общего дохода на 114%.
Эта новая модель не только увеличила доходы, но и уменьшила количество регистраций на бесплатные пробные версии со стороны незаинтересованных пользователей. Пример подчёркивает глубокое влияние, которое тщательный редизайн может оказать на доходы.
3. JellyTelly
Третий пример — JellyTelly, телевизионная сеть, ориентированная на христианские семьи. Digital agency Never Settle, базирующееся в Денвере, предложило вещательной компании простые, но действенные изменения на домашней странице сайта. Идея изменений заключалась в создании варианта с меньшим количеством отвлекающих факторов.
Вариант превзошёл оригинал, привлекая на 105% больше посетителей на страницу регистрации и увеличив общее количество регистраций на 5%.
Можно ли провести сплит-тестирование веб-сайта?
Да, вы можете провести сплит-тестирование веб-сайта для оптимизации его производительности. Это позволяет вам сравнить две версии веб-страницы, чтобы определить, какая из них работает лучше, на основе конкретного показателя, такого как коэффициент кликабельности, коэффициент конверсии или вовлечённость пользователей.
Как протестировать несколько целевых страниц?
Чтобы протестировать несколько целевых страниц, вам необходимо определить желаемый результат, а затем создать варианты с конкретными изменениями для достижения этой цели.
Существуют три основных типа тестов целевых страниц:
- Сплит-тестирование: в этом виде тестирования трафик направляется на две разные целевые страницы с отдельными URL-адресами. Этот метод особенно полезен для оценки последствий крупных изменений, таких как полный редизайн или внедрение новых ценностных предложений.
- A/B-тестирование: этот метод предполагает сравнение двух вариантов страницы (версия A и версия B) для выбора наиболее эффективной.
- Мультивариантное тестирование: этот метод оценивает несколько элементов, таких как заголовки, изображения и кнопки призыва к действию, чтобы найти наиболее эффективную комбинацию, повышающую коэффициент конверсии.
Какой инструмент для сплит-тестирования целевых страниц лучше всего использовать?
Лучший инструмент для сплит-тестирования целевых страниц — Landingi, несомненно, ведущая платформа в цифровом маркетинге. Она упрощает создание и запуск тестов даже для тех, у кого минимальный технический опыт.
Каковы ограничения сплит-тестирования целевой страницы?
Ограничения сплит-тестирования целевой страницы включают требования к трафику, затраты времени и финансовые затраты.
- Требования к трафику. Целевой странице требуется значительный объём трафика для достижения статистически значимых результатов. Страницы с низким трафиком могут потребовать много времени для сбора достаточного объёма данных для надёжных выводов, что делает сплит-тестирование нецелесообразным.
- Затраты времени. Настройка и проведение тестов может занять много времени. Часто на проведение теста уходит несколько недель, особенно если вариации теста тонкие или трафик ограничен.
- Финансовые затраты. Если сплит-тестирование включает платный трафик (например, рекламу), затраты могут накапливаться быстро. Это может сделать его дорогостоящим мероприятием, особенно если одна версия работает неэффективно, что приводит к потере доходов во время фазы тестирования.
- Сложность реализации. Проведение сплит-тестов требует технических навыков для точного отслеживания и измерения результатов. Это особенно актуально при использовании нескольких механизмов отслеживания или интеграции с существующими системами.
- Ограниченное понимание поведения пользователей. Хотя сплит-тесты могут показать, какая версия работает лучше, они часто не дают глубокого понимания того, почему одна версия работает лучше (особенно если тесты проводятся без надлежащего инструмента для сбора данных).
- Риск неправильной интерпретации. Статистическая значимость не всегда означает практическую значимость. Результат может быть статистически значимым, но не приводить к значительному улучшению коэффициентов конверсии.