1. Что такое А / Б сплит тестирование?
2. Два основных способа использования A / B-сплит-тестирования?
3. Влияние A / B-сплит-тестирования на SEO
4. A / B Сплит Тестирование
5. Метрики для A / B-сплит-тестирования

Есть несколько способов генерировать входящий трафик на ваш сайт или целевые страницы. Некоторые из этих вариантов включают либо платную, либо бесплатную рекламу, а также рекламные кампании, предназначенные для привлечения посетителей определенного типа. Это делается с целью преобразования этих посещений веб-сайтов в потенциальных клиентов или продажи. Среди доступных платных рекламных проспектов КПП ( Оплата за клик ) оказался одним из самых популярных методов цифрового маркетинга и составляет до 64,6% переходов по ключевым словам, предназначенных для коммерческих и деловых целей.

Реклама PPC в целом эффективна для привлечения целевого трафика на определенную целевую страницу, где происходит большая часть конверсии. Однако не все целевые страницы созданы равными. Конкретный вариант целевой страницы может привести к более высоким показателям конверсии, чем на другой странице, рекламирующей тот же продукт или услугу. Изменения в определенных элементах страницы могут быть значительным фактором эффективности страницы для генерации конверсий, и владелец бизнеса или специалист по цифровому маркетингу должен выбрать, какие элементы использовать.

Чтобы проверить, какие из этих вариантов окажутся эффективными, A / B-сплит-тестирование может быть проведено как часть общего процесса оптимизации, чтобы повысить эффективность вашей кампании PPC , Далее приводится обзор того, что такое A / B-сплит-тестирование и как оно является жизненно важным инструментом для обеспечения успеха вашей кампании цифрового маркетинга.

Что такое А / Б сплит тестирование?

В самом основном смысле A / B-тестирование является формой проверки гипотез, включающей два варианта, в частности, A и B, таким образом, название A / B-тестирование. Выполняется серия рандомизированных экспериментов с участием этих двух вариантов, причем все факторы и элементы одинаковы, за исключением случаев, когда вариации одного конкретного фактора или элемента, в данном случае, варианта целевой страницы или веб-страницы, которая подвергается сравнению производительности.

Два основных способа использования A / B-сплит-тестирования?

Многие специалисты по цифровому маркетингу полагают, что A / B-сплит-тестирование - это в основном просто инструмент для оптимизации, который в данном конкретном случае включает в себя рекламу PPC и целевые страницы. Вопреки этому убеждению, A / B-сплит-тестирование можно использовать не только для оптимизации, но и для валидации, что важно на начальных этапах конкретной кампании PPC.

• Использование A / B-тестирования для оптимизации

Разделенное тестирование A / B в основном используется для оптимизации текущей кампании PPC, особенно при тестировании того, какой конкретный вариант элемента страницы любит заголовки, изображение, макет, форму, призыв к действию и другие факторы, которые влияют на коэффициент конверсии. Этот инструмент предназначен для увеличения известных коэффициентов конверсии кампании PPC после того, как она уже развернута в течение определенного периода времени.

• Использование A / B-тестирования для валидации

A / B-тестирование хорошо для оптимизации уже проводимой кампании PPC. Тем не менее, это не единственное использование, где вы можете применить A / B-тестирование. Вы также можете использовать его, чтобы проверить, какой именно вариант будет лучшим для вашей кампании, прежде чем вы даже развернете его. Хорошим примером является случай, когда вы хотите развернуть электронную книгу или официальный документ в рамках вашей кампании PPC. Вы можете протестировать различные варианты этих материалов и проверить, какой из них даст наилучшие результаты, - и использовать его для основной кампании.

Влияние A / B-сплит-тестирования на SEO

Разделенное тестирование A / B важно, если вы хотите проверить, какую именно кампанию PPC использовать, и оптимизировать ее, чтобы получить наилучшие результаты с точки зрения более высокой конверсии. Однако многие специалисты по цифровому маркетингу опасаются негативных последствий, которые может иметь сплит-тестирование А / Б для SEO основного веб-сайта. Страх возник из предположений, что A / B-тестирование может повлиять на ранжирование из-за вариантов содержания.

«Недавно мы получили несколько вопросов о том, влияет ли тестирование веб-сайта, например, A / B или многовариантное тестирование, на эффективность сайта в результатах поиска. Мы рады, что вы спрашиваете, потому что мы рады, что вы тестируете! A / B и многовариантное тестирование - это отличный способ убедиться, что то, что вы предлагаете, действительно понравится вашим пользователям ».

- Центральный блог Google для веб-мастеров

Утверждение о том, что Google разъясняет, что они действительно приветствуют A / B и другие методы тестирования, при условии, что процессы следуют рекомендациям, изложенным в их центральном блоге. Эти рекомендации изложены и кратко описаны ниже:

• Не выполнять маскировку контента

Это противоречит правилам Google, если ваш веб-сайт отображает контент, отличающийся от содержания сканирующих роботов Google, чем то, что люди могут увидеть на сайте. Оригинальный контент всегда должен показываться пользовательскому агенту «Googlebot», так как манипулирование этим может привести к штрафу и удалению из результатов поиска.

• Используйте атрибут link rel = «canonical»

Это применимо, когда вы проводите эксперименты по A / B-тестированию с использованием нескольких URL-адресов. Этот атрибут ссылки сообщит поисковым системам, что предпочтительной версией конкретной страницы является оригинал, а не альтернативный URL-адрес, используемый для тестирования. Атрибут скажет поисковой системе, что варианты должны быть сгруппированы как просто дубликаты, с оригинальной страницей, отмеченной как канонический URL. Это отличается и лучше, чем использование метатега noindex, поскольку вы, конечно, хотите, чтобы робот Google сканировал и индексировал вашу домашнюю страницу.

• Установите только определенную продолжительность для A / B-сплит-тестирования

Соберите только достаточно данных для A / B-сплит-тестирования и укажите, сколько времени вам понадобится для запуска эксперимента. После того, как вы определили, как можно оптимизировать свой веб-сайт и целевые страницы, лучше всего завершить тест и удалить альтернативные URL-адреса, разметки, сценарии и другие элементы, которые вы использовали в ходе эксперимента.

A / B Сплит Тестирование

Хороший эксперимент основан на руководящих принципах и процессах, используемых в научных методах, и то же самое можно использовать в процессе A / B-сплит-тестирования. Далее описывается основной этап научного пошагового процесса, который можно использовать для A / B-сплит-тестирования.

• Определите проблему - спросите себя, какую конкретную проблему или проблему с вашей кампанией PPC вы бы хотели решить
• Получите информацию о целевых аудиториях - используя Google Analytics или любые другие доступные аналитические инструменты, которые вы можете использовать, чтобы понять онлайн поведение вашей целевой аудитории
• Сформулируйте гипотезу - сделайте предположения о вероятных результатах, которые могут возникнуть в результате тестирования
• Рассчитайте необходимое количество посетителей в день - вам нужно будет рассчитать и определить необходимое количество посетителей сайта в день, чтобы сделать ваши тесты более надежными и статистически достоверными
• Проверьте свою гипотезу - создайте варианты, основанные на вашей гипотезе, а затем проверьте их на соответствие оригиналу. Проверьте влияние ваших вариантов на основе измеримых показателей, таких как показатели отказов, коэффициенты конверсии и т. Д.
• Анализ данных - на данный момент данные, собранные в результате испытаний, измеряются на основе оригинала. Если никаких существенных изменений или улучшений не было, вам может потребоваться выполнить дополнительные тесты
• Отчет - результаты, выводы и выводы вашего тестирования должны быть сообщены заинтересованным департаментам и лицам, принимающим решения, если вам потребуется их согласие на дальнейшие действия

Метрики для A / B-сплит-тестирования

При выполнении A / B-сплит-тестирования для повышения общей эффективности вашей кампании PPC вам необходимо определить, какие именно показатели вы будете использовать для измерения успеха. Эти метрики сообщат вам, если ваши изменения и поправки к факторам и элементам, которые влияют на коэффициент конверсии, достигли какого-либо положительного прогресса или нет.

Мониторинг, измерение и корректировка этих показателей на основе результатов A / B-теста приведут ваши сайты к оптимизации и получению максимальных результатов. Ниже описаны некоторые из этих метрик:

• Показатели отказов - даже если вы генерируете огромные объемы трафика, но получаете только минимальные конверсии от всех этих посещений, производительность вашего PPC все равно будет не такой оптимальной или даже благоприятной, как вы бы этого хотели. Показатели отказов скажут вам, сколько процентов вашего трафика действительно конвертируется, поэтому вы можете определить хорошие кампании с высоким трафиком и высокой конверсией.

• Уникальные посетители - это может быть простой показатель для отслеживания, но он расскажет вам, насколько эффективна ваша кампания в достижении новых рынков и возможностей новых клиентов

• Время, затраченное на страницу - объем трафика является важным показателем, но сколько времени люди тратят на ваши страницы за посещение, вы поймете, как целевая аудитория принимает и потребляет ваш контент.

• Коэффициент конверсии. Конечно, измерение каждой завершенной конверсии за уникальное посещение было бы конечной метрикой, которую вам необходимо протестировать и отслеживать в ходе эксперимента A / B Split Testing. Конверсия зависит от фактической цели вашей целевой страницы, от того, хотите ли вы привлечь потенциальных клиентов и получить ценную информацию от веб-посетителей, или от фактической продажи.

Выполнение A / B-сплит-теста с использованием проверенных научных методов не является попыткой, которую могут себе позволить только крупные корпорации. Как владелец бизнеса или специалист по цифровому маркетингу, вы можете проводить A / B-сплит-тестирование, чтобы повысить производительность вашего Кампания с оплатой за клик , КПП является эффективным маркетинговым инструментом, но он также может быть очень дорогим, если все основы и ключевые стратегии не выполняются буквально. Используя A / B Split Testing, цифровые маркетологи могут еще больше улучшить и оптимизировать свои кампании для получения более качественных и целевых результатов.

Больше контента с нашего сайта

Похожие

Комментарии