Testy w pozycjonowaniu
Co musisz wiedzieć o tej praktyce?
Testy A/B porównują dwie wersje strony internetowej, aby określić, która wersja jest bardziej odpowiednia do osiągnięcia określonego celu. Takim celem może być np. zwiększenie współczynnika konwersji lub poprawa innych wskaźników efektywności. Test porównuje dwie wersje strony internetowej lub losowo kierując odwiedzających do jednego z dwóch wariantów i rejestrując zachowanie użytkownika. Pozwala to webmasterom i firmom przetestować, na ile zmiana określonej zmiennej wpływa na zachowanie użytkowników.
Początki testów A/B - Testy A/B to w zasadzie metoda porównywania dwóch wersji rzeczy w celu określenia, która jest bardziej wydajna. Dlatego ten proces istniał na długo przed internetem. Ronald Fisher, brytyjski biolog i statystyk, podniósł tę ideę za pomocą matematyki w latach dwudziestych. Proces ten umożliwił naukową analizę dwóch różnych doświadczeń. Praca Fishera ogromnie rozwinęła naukę. Kilka lat później medycyna zaczęła stosować zasadę testu A/B w badaniach klinicznych. Dopiero w 1960 roku koncepcja została podjęta w marketingu. Testy A/B, jakie znamy dzisiaj, istnieją dopiero od lat 90. XX wieku. Szybko stała się metodą docenianą przez ekspertów marketingu bezpośredniego. W tym przypadku próbka konsumentów przedstawiana jest z kilkoma wersjami komunikatu, które różnią się jednym kryterium. Następnie mierzy się, która wersja osiągnęła lepsze wyniki. To ma ogromny wpływ na pozycjonowanie w Google.
Przyszłość pozycjonowania przez pryzmat testów A/B - Dzięki ukierunkowanym testom kładziesz kres domysłom przy optymalizacji swojej witryny i zamiast tego podejmujesz decyzje oparte na danych. Dane ilościowe mówią same za siebie. Do tej pory Ty i Twoi pracownicy mogliście tylko zgadywać, jak odwiedzający witrynę reagują na określone elementy projektu. Jednak testy A/B oferują możliwość pokazania odwiedzającym dwóch wersji tej samej strony. Następnie możesz wykorzystać wyniki, aby określić, który wariant działa lepiej. Ciągłe testowanie i optymalizacja Twojej witryny może zwiększyć sprzedaż, leady, rejestracje, pobrania i liczbę treści generowanych przez użytkowników, a jednocześnie zapewnić zespołom cenny wgląd w zachowanie odwiedzających. Mierz wpływ zmian na Twoje dane, takie jak rejestracje, pobrania, zakupy lub niestandardowe cele, aby upewnić się, że każda zmiana przynosi pozytywne rezultaty.
Rywalizacja o uwagę użytkowników i klientów zaostrza się z roku na rok. Dlatego w przypadku SEO, content marketingu i marketingu w ogóle bardzo ważne jest, aby zrozumieć, co dokładnie przyciąga klientów, utrzymuje ich uwagę i wpływa na ich zachowanie i wybory. W tym celu wykorzystywane są różne narzędzia, w tym testy A/B i testy wielowymiarowe. Zobaczmy, jakie są ich zalety dla SEO. Strony generowania potencjalnych klientów - Leady to kwalifikowani potencjalni klienci, czyli potencjalni nowi klienci. Tutaj testy można zastosować na przykład do e-maili wysyłanych w celu zwiększenia sprzedaży. W takich przypadkach test A/B zawiera informacje o kontaktowanych osobach, na przykład ich płeć lub grupę wiekową. Na których stronach można testować za pomocą metodologii testowania A/B - Wszystkie strony internetowe mogą skorzystać na teście AB, ponieważ wszystkie strony mają co najmniej jeden mierzalny cel. Niezależnie od tego, czy masz sklep internetowy, witrynę z wiadomościami, czy stronę do generowania leadów – Twoim celem jest zwiększenie współczynnika konwersji, bez względu na rodzaj konwersji.
Rozwój cyfrowy otworzył nowe perspektywy: przyniósł nowe możliwości testowania i pomiaru wydajności. W przypadku strony internetowej oznacza to, że testy A/B mogą przetestować niemal nieograniczoną liczbę wersji strony. Wydajność każdej wersji można dokładnie zmierzyć za pomocą wskaźników, takich jak: działania użytkowników, zachowania zakupowe. Dzięki rozwojowi technologicznemu dostępne są teraz również specjalne narzędzia testowe A/B, ułatwiające wykonywanie i ocenę takich testów.
Cel testów w pozycjonowaniu
Jaki jest cel testów A/B w pozycjonowaniu ? - Celem testów A/B jest znalezienie najlepszej możliwej wersji strony internetowej do osiągnięcia określonego celu oraz dowiedzenie się, jakie zmiany można wykorzystać, aby przenieść więcej odwiedzających na stronę internetową do pożądanej akcji. W porównaniu do kosztu płatnego ruchu koszt zwiększenia współczynnika konwersji za pomocą testów A/B jest minimalny. Zwrot z inwestycji z testów A/B może być bardzo wysoki, ponieważ nawet niewielkie zmiany w witrynie mogą prowadzić do znacznego wzrostu liczby leadów i generowanej sprzedaży. Media, wiadomości i strony internetowe redakcyjne - Przy serwisach medialnych można mówić o redakcyjnych testach A/B. Na przykład testujesz sukces kategorii treści i upewniasz się, że treść dociera do właściwych grup docelowych. W tym bliskim prasie obszarze nie skupia się bezpośrednio na wynikach sprzedaży, ale przede wszystkim na sukcesie redakcyjnym.
Pozycjonowanie Stron e-commerce
Testy A/B witryn e-commerce w naturalny sposób dotyczą efektywności sprzedaży witryny lub aplikacji, w której można robić zakupy. Test A/B można wykorzystać do sprawdzenia, która wersja działa najlepiej na podstawie dokonanej sprzedaży. Analizować można np.: stronę startową, poszczególne elementy stron produktów, proces zamawiania (przyciski, wezwanie do działania itp.). Jak znaleźć idealne metody testów A/B? - Aby przeprowadzić test A/B, potrzebujesz najpierw dodatkowych informacji, dzięki którym możesz zidentyfikować problemy z konwersją i zrozumieć zachowanie użytkowników. Ta faza jest szczególnie ważna i musi zakończyć się sformułowaniem mocnych hipotez. Silna hipoteza to pierwszy krok do udanego testu A/B. W przypadku prawidłowej hipotezy obowiązują następujące zasady: Musi mieć związek z wyraźnie zidentyfikowanym problemem, którego przyczynę można podejrzewać, Musi zawierać możliwe rozwiązanie danego problemu. Musi wskazywać oczekiwany wynik, który jest bezpośrednio związany z mierzonym KPI. Na przykład, jeśli zidentyfikowany problem to wysoki wskaźnik rezygnacji z formularza rejestracyjnego, który wydaje się być zbyt długi, hipoteza może brzmieć: Obcięcie formularza, usunięcie opcjonalnych pól, zwiększa liczbę zarejestrowanych kontaktów”. Bez takich założeń testy A/B po prostu mijałby się ze swoim nadrzędnym celem. Jak obliczane są średnie dla różnych KPI w testach A/B dla SEO? W przypadku współczynnika klikalności (CTR) i pozycji obliczenie jest bardzo proste. CTR to łączna liczba kliknięć podzielona przez całkowitą liczbę wyświetleń wszystkich stron w segmencie. W przypadku pozycji bierzesz średnią ważoną pozycji wszystkich stron ze wszystkich dni. Wyświetlenia są używane jako wagi. Wielkość próbki w obu takich przypadkach to łączna liczba wyświetleń. W przypadku wyświetleń i kliknięć bierzemy każdą stronę w segmencie i bierzemy sumę wyświetleń/kliknięć dziennie jako punkty danych. Na przykład, jeśli mamy 10 stron w grupie i 7 dni danych dla każdej strony, będziemy mieli 10 * 7 = 70 punktów danych. Średnią (i odchylenie standardowe) można następnie obliczyć dla wszystkich tych punktów danych. Jak wykonywać testy A/B i jak mogą one sprawdzić się dla SEO? - Testy A/B w SEO działają nieco inaczej niż standardowe testy A/B, ponieważ nie możesz powiedzieć Google, aby wyświetlał różne wersje tej samej strony w wynikach wyszukiwania. Dlatego porównujemy przewidywania z rzeczywistą zmianą i identyfikujemy, czy jest jakaś różnica. Można to zrobić na dwa popularne sposoby: Użyj zestawu testowych adresów URL i porównaj ich KPI (kluczowe wskaźniki efektywności), przed i po teście (w ramach testu) - Użyj zestawu testowych adresów URL i porównaj ich KPI z kontrolną grupą adresów URL, która jest jak najbardziej podobna (między testami). Celem sprzedawcy internetowego powinno być zawsze znalezienie i zminimalizowanie wszelkich czynników, które mogłyby uniemożliwić odwiedzającym zakupy na ich własnej stronie internetowej. Zwykle lepiej jest zastosować drugie podejście, ponieważ pierwsze podejście jest w dużym stopniu zależne od ilości danych z przeszłości dostępnych dla grupy testowej i zależy w dużym stopniu od czynników czasowych (trend, sezon). Z drugiej strony podejście międzytestowe nie wymaga tak dużej ilości danych (najlepiej 30 dni przed datą zmiany), ale wymaga jedynie zestawu adresów URL, które są podobne do grupy testowej. Ta grupa kontrolna nie może wykazywać zmiany A/B grupy testowej i działa jako „punkt odniesienia” dla KPI. Dla obu grup (testowej i kontrolnej) oblicza się średnią zmianę, a następnie porównuje. Gdyby np. nastąpił wzrost o 10% w grupie kontrolnej, oczekiwalibyśmy 10% wzrostu również w grupie testowej, gdyby zmiany nie miały wpływu na KPI. Jeśli istnieje różnica między tymi dwiema grupami, postrzegamy to jako efekt zmiany wprowadzonej w testowej grupie adresów URL. Testowanie A/B i optymalizacja konwersji - Testowanie A/B jest narzędziem do śledzenia strategii optymalizacji konwersji, ale nie może być oderwane od innych działań. Ponieważ narzędzie do testowania AB umożliwia statystyczne testowanie hipotez – aby wystarczająco zidentyfikować problemy z konwersją, musimy również zrozumieć zachowanie użytkowników. Zaskakująco średni współczynnik konwersji sprzedawców internetowych wynosi tylko 1 do 3%. Dlaczego? Głównie dlatego, że konwersja to złożony mechanizm, w którym w grę wchodzi wiele czynników: jakość generowanego ruchu, doświadczenie użytkownika, jakość oferty, popularność sklepu internetowego, działania konkurencji. Dostępnych jest wiele narzędzi wspierających go w tym zadaniu. Jeden z nich: testy A/B, to te które mogą pomóc w podjęciu trafnej decyzji na podstawie danych. Oprócz testu AB należy również zastosować inne metody, aby uzyskać dalsze informacje o użytkownikach i zidentyfikować hipotezy do przetestowania.
Zobacz także:
