A / B testi (bölme testi veya kova testi olarak da bilinir) hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için bir web sayfasının veya uygulamanın iki sürümünü birbiriyle karşılaştırmanın bir yöntemidir. AB testi, esas olarak, bir sayfanın iki veya daha fazla varyantının rasgele kullanıcılara gösterildiği bir deneydir ve hangi varyasyonun belirli bir dönüşüm hedefi için daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için istatistiksel analiz kullanılır.
Bir varyasyonu güncel bir deneyimle doğrudan karşılaştıran bir AB testi yayınlamak, web sitenizdeki veya uygulamanızdaki değişiklikler hakkında odaklanmış sorular sormanıza ve ardından bu değişikliğin etkisiyle ilgili verileri toplamanıza olanak tanır.
Test, web sitesi optimizasyonundaki varsayımları alır ve iş konuşmalarının "düşünüyoruz" dan "biz biliyoruz" a geçiş yapan veri ile bilgilendirilmiş kararlar verir. Değişikliklerin metrikleriniz üzerindeki etkisini ölçerek, her değişikliğin olumlu sonuçlar verdiğinden emin olabilirsiniz.
Bir A / B testinde, bir web sayfası veya uygulama ekranı alıp aynı sayfanın ikinci bir sürümünü oluşturmak için onu değiştirirsiniz. Bu değişiklik, tek bir başlık veya düğme kadar basit olabilir veya sayfayı tamamen yeniden tasarlayabilir. Ardından, trafiğinizin yarısı sayfanın orijinal sürümünde gösterilir (kontrol olarak bilinir) ve yarısı sayfanın değiştirilmiş halini gösterir (varyasyon).
Ziyaretçilere kontrol veya varyasyon sunulduğunda, her bir deneyimle olan etkileşimleri ölçülür ve bir analiz tahtasında toplanır ve istatistiksel bir motorla analiz edilir. Daha sonra, deneyim değiştirmenin ziyaretçi davranışı üzerinde olumlu, olumsuz veya hiç bir etkisi olup olmadığını belirleyebilirsiniz.
A / B testi, bireylere, ekiplere ve şirketlere, kullanıcı deneyimlerinde dikkatle yapılan değişiklikler yaparken sonuçlarla ilgili verileri toplar. Bu, hipotezleri oluşturmalarına ve deneyimlerinin belirli öğelerinin kullanıcı davranışını neden etkilediğini daha iyi öğrenmelerini sağlar. Başka bir deyişle, kanıtlanmış olabilirler - belirli bir amaca yönelik en iyi deneyime ilişkin görüşlerinin A / B testi yoluyla yanlış olduğu kanıtlanabilir.
Tek seferlik bir soruya cevap vermekten veya anlaşmazlığı gidermekten çok AB testi, belirli bir deneyimin sürekli olarak geliştirilmesi için zamanla dönüşüm oranı gibi tek bir hedefi geliştirerek kullanılabilir.
Örneğin, bir B2B teknolojisi şirketi, satış açma kalitesini ve hacmini kampanya açılış sayfalarından iyileştirmek isteyebilir. Bu amaca ulaşmak için ekip, başlığa, görsel imaja, form alanlarına, harekete geçirici mesaja ve sayfanın genel düzenine yönelik A / B test değişikliklerini deneyecektir.
Bir değişikliği tek seferde test etmek, hangi değişikliğin ziyaretçilerinin davranışını etkilediğini ve hangilerinin değişmediğini belirlemenize yardımcı olur. Zamanla, yeni deneyimlerin eski deneyim üzerindeki ölçülebilir iyileştirilmesini göstermek için deneylerden elde edilen birden fazla kazanan değişikliğin etkisini birleştirebilirler.
Bir kullanıcı deneyimindeki değişiklikler getiren bu yöntem, deneyimin istenilen sonuç için optimize edilmesini sağlar ve bir pazarlama kampanyasında önemli adımları daha etkili hale getirebilir.
Reklam metnini test ederek, pazarlamacılar hangi sürümün daha fazla tıklama aldığını öğrenebilirler. Sonraki açılış sayfasını test ederek, hangi düzenin ziyaretçileri müşterilere en iyi şekilde dönüştürdüğünü öğrenebilirler. Her adımın öğeleri yeni müşteriler kazanmak için olabildiğince verimli çalıştığı takdirde, genel olarak bir pazarlama kampanyasına yapılan harcama azaltılabilir.
A / B testi, ürün geliştiricileri ve tasarımcılar tarafından yeni özelliklerin veya kullanıcı deneyimindeki değişikliklerin etkisini göstermek için de kullanılabilir. Hedefler açıkça tanımlandığı ve net bir hipoteziniz olduğu sürece, ürün üzerinde yerini alan, kullanıcı katılımı, modeller ve ürün içi deneyimler A / B testiyle optimize edilebilir.
Testleri başlatmak için kullanabileceğiniz A / B testi çerçevesi aşağıda verilmektedir:
Varyasyonunuz kazanan ise, tebrikler! Deneydeki öğrenmeleri sitenizin diğer sayfalarında uygulayıp uygulayamayacağınızı ve sonuçlarınızı iyileştirmek için denemeye devam edip etmeyeceğinize bakın. Denemeniz olumsuz bir sonuç verirse veya sonuç çıkarmazsa endişelenmeyin. Deneyi bir öğrenme deneyimi olarak kullanın ve test edebileceğiniz yeni hipotez oluşturun.
Denemenizin sonucu ne olursa olsun deneyimlerinizi gelecekteki işlemler için kullanın ve uygulamanızın veya sitenizin deneyimini optimize etmeyi devamlı olarak tekrarlayın.
Google, A / B testine izin verir ve teşvik eder ve A / B veya çok değişkenli bir test gerçekleştirmenin, web sitenizin arama sırası için herhangi bir risk oluşturmadığını belirtmiştir. Bununla birlikte, gizlilik gibi amaçlar için bir A / B test aracını kötüye kullanarak arama sıralamanızı tehlikeye atabilirsiniz. Google, bunun olmamasını sağlamak için bazı öneriler sunmaktadır: