A/B Testi Nedir ve Nasıl Yapılır?
Dönüşüm oranını artırmak için web sitenizde hangi değişiklikleri yapmanız gerektiğini belirlemek için A/B testi tam size göre.
A/B Testi Nedir?
A/B testi, iki farklı içeriğe sahip reklam, e-posta veya web sayfalarının hangisinin daha iyi performans gösterdiğini görmenizi sağlar. Genellikle, test edilenler arasındaki tek fark başlık, CTA görüntü, içerik vb. gibi tek bir unsurdur.
A/B testinde kontrol sonuçlarına ihtiyaç duyulur. Bu nedenle “A” mevcut durumun kontrol sonuçlarını içerirken, “B”, “A” ile sonuçları karşılaştıracağınız varyasyondur.
Örneğin, bir ürün sayfasının günde birkaç yüz ziyaretçi aldığını varsayalım. “Sepete Ekle” düğmesinin yanında ertesi gün teslimat hakkında bir bilgi eklediğiniz bir A/B testi yapmaya karar verdiniz. Böylece, A/B test yazılımınızı kullanarak, benzer bir sayfa yaratır ve trafiği her iki sayfa arasında eşit olarak böler ve sonuçları ölçersiniz.
Çok Değişkenli Test Nedir?
Çok değişkenli test aynı ilkeye göre çalışır, ancak birden fazla değişiklik içeren test değişkenlerini içerir. Amaç, hangi değişkenlerin kombinasyonunun en iyi performansı gösterdiğini belirlemektir. Örneğin; bir A/B testinde, yeşil bir CTA butonunu kırmızı olana karşı test edebilirsiniz. Çok değişkenli bir testte, hem rengi hem de CTA metnini aynı anda değiştirebilirsiniz. Sayfada iki değişikliğin olduğu bir testte, bu dört durum oluşur:
- Birinci renk ve birinci metin
- Birinci renk ve ikinci metin
- İkinci renk ve birinci metin
- İkinci renk ve ikinci metin
Çok değişkenli testlerin yararı, birbiri ardına çok sayıda bölünmüş test yapma ihtiyacını ortadan kaldırmasıdır. Dezavantajı çok fazla trafik gerektirmesidir.
A/B Testi Nasıl Yapılır?
A/B testi daha çok web sitesi üzerinde yapılır. Web sitesinde yapılan testler ürün sayfaları, açılış sayfaları, ödeme formları gibi sayfalarda yapılabilir.
Site dışı testler reklamlar, e-postalar, sosyal medya yayınları, push bildirimleri üzerinde yapılan testlerdir.
Testleri aynı trafik örneğiyle aynı anda yapmak çok önemlidir. Trafik ve zamanlama, sonuçları çarpıtabilecek en büyük iki değişkeni oluşturur. Örneğin, biri yılbaşında diğeri Anneler Günü’nde test edilmişse, iki değişkenin sonuçlarını karşılaştırmanın kesinlikle bir faydası yoktur.
Yine A/B testinin başarılı olup olmadığını istatistiksel önem seviyesi ile ölçebiliriz.
İstatistiksel önem nedir?
İstatistiksel önem, belirli bir testin sonuçlarının örnekleme hatasından kaynaklanmadığından emin olmaya yarar. İstatistiksel önem aşağıdakiler dahil birçok farklı endüstri ve test ortamında kullanılmaktadır:
- Akademik araştırma,
- Psikoloji testleri,
- Tıbbi testler,
- ve daha fazlası.
A/B testlerinde istatistiksel önem hesabı her bir varyasyon için kullanıcı sayısı ve dönüşüm sayısı metriği kullanılarak hesaplanır. İstatistiksel önemi kullanmak, A/B testinin başarılı veya başarısız olduğunu kanıtlar.
İdeal olarak, tüm A/B testleri %95 istatistiksel öneme veya en azından %90’a ulaşmalıdır. % 90’ın üzerine çıkmak, yapılan değişimin bir sitenin performansını olumsuz veya olumlu yönde etkilemesini sağlar. %90 üzeri istatistiksel öneme sahip olmanın en iyi yolu, yüksek miktarda trafik veya yüksek dönüşüm oranı olan sayfaları test etmektir.
İstatistiksel anlamlılık hesap makinesi nasıl kullanılır?
İstatistiksel anlamlılık hesap makinesi testin istatistiksel önemini saptamak için 4 veriyi dikkate alır. Kontrol grubu ziyaretçilerinin sayısı, dönüşüm sayıları ve test edilen varyasyonun ziyaretçi sayıları ve dönüşüm sayıları.
Sonuçlar bölümü 3 önemli bilgiyi gösterir:
İlk sonuç, test edilen varyasyonun daha yüksek bir dönüşüm oranına sahip olup olmadığını bildirir. Ancak bu artış sadece istatistiksel olarak önem %90 üzerindeyse değerlidir.
İkinci sonuç dönüşüm oranındaki yüzdelik değişimdir. Dönüşüm oranları arasındaki değişim ne kadar büyük olursa, test o kadar hızlı istatistiksel anlamlılığa ulaşacaktır.
Üçüncüsü ise istatistiksel önemi gösterir. Daha önce belirtildiği gibi, %95’in üzerinde (yeşil metin) veya en az % 90’ın üzerinde (turuncu metin) olmalıdır.
Eğer gerçekten kazanan bir testiniz varsa, üç sonuç da yeşil olur.
A/B testinin başarısını veya başarısızlığını belirlemek için istatistiksel anlamlılık hesaplayıcısını kullanmalısınız. Yalnızca dönüşüm oranındaki değişime bakarsanız, test sonuçlarının yapılan değişiklik veya örnekleme hatasından mı kaynaklandığından emin olmak mümkün değildir.
En İyi A/B Test Araçları
A/B testi söz konusu olduğunda, tam kapsamlı çözüm sunan bir “en iyi” araç yoktur. Farklı çevrimiçi mağaza türleri için farklı çözümler tasarlanmıştır ve en iyi yazılım seçimi, çevirimiçi mağaza boyutu, endüstri, tercih edilen pazarlama yöntemleri ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi faktöre bağlıdır.
VWO – VWO, analiz yapmak, yeni fikirler geliştirmek ve testler yapmak için en popüler A/B test araçlarından biridir. Bir platform olarak, optimizasyon kampanyaları yürütmek için gereken tüm özelliklere sahiptir ve çok yönlüdür. Kurumsal şirketler ve daha küçük işletmeler için çeşitli seçenekler sunar.
Optimizely – En çok tercih edilen araçlardan biridir. A/B testlerinin yürütülmesi için örneklerin bölümlere ayrılmasını, hedeflenmesini ve analizini sağlayan güçlü bir özellik paketi içerir. Hem mobilde hem de masaüstünde kullanım için mükemmeldir.
Google Optimize – Google Optimize’in en önemli avantajlarından biri, Google Analytics ile entegrasyonudur. Optimize, tam bir A/B test platformudur ve kendi görsel editörüne sahiptir. Küçük işletmelerin kolaylıkla kullanabileceği bu aracın Optimize 360 adında bir de ücretli versiyonu vardır.
AB Tasty – AB Tasty, daha çok büyük işletmeler için tasarlanmıştır ve zengin özelliklere sahip bir analitik platformu, görsel düzenleyici ve testlerin yürütülmesi için otomatik uygulama işlevselliği dahil olmak üzere eksiksiz bir test araçları setine sahiptir.
Clickflow – Clickflow, SEO deneylerini kolaylaştırmak için tasarlanmış bir araçtır. Gösterim sayısının yüksek, ancak tıklama oranının düşük olduğu fırsatları bulmak için Google Search Console hesabınızla senkronize edilir.
Clickflow kullanarak yeni bir SEO testi başlatmak için, sadece Yeni Test düğmesine gidin ve tek bir URL’yi mi yoksa bir URL grubunu mu test edeceğinizi seçin. Daha sonra testinizi adlandırmanız ve test etmek istediğiniz sayfaları eklemeniz gerekir.
Daha sonra hipotezinizi değerlendirmek için testi bu belirli sayfalarda yapabilirsiniz.
Örneğin, sayfaya daha fazla resim eklediğinizde, tıklama oranınız artar mı? Veya bir blog içeriğine daha fazla iç bağlantı eklediğinizde, sayfa Google’da daha üst sırada mı yer alıyor?
Testinizin cevaplarını raporlar bölümünde bulabilirsiniz.
Clickflow’un en iyi özelliklerinden biri de en iyi performans gösteren sayfalarınız için ortalama TO’ya bakarak bir sayfadaki önemli SEO metriklerini iyileştirerek elde edebileceğiniz potansiyel tıklamaları vurgulayarak kaçırmış olabileceğiniz SEO uygulamalarını önermesidir.