Є червона таблетка. Є синя. Одна веде до істини. Друга — до провалу. Жартуємо:) Краще уявіть, що у вас є два варіанти продукту, кнопки на сайті чи опису акційної пропозиції. Ви не гадаєте навмання, що краще, а просто показуєте один варіант половині людей, інший — решті. І дивитесь, де більше кліків, замовлень чи реакцій. Це як матриця, але маркетингова, тільки замість Нео — A/B-тестування.
У цій статті пояснюємо, як працює A/B-тестування та допомагає бізнесу покращувати продажі й досягати ефективних маркетингових результатів.
Що таке A/B-тестування
A/B-тестування, також відоме як спліт-тестування, — це інструмент, за допомогою якого порівнюються дві версії маркетингового ресурсу (наприклад, сторінки вебсайту, електронного листа чи оголошення), щоб побачити, яка з них працює краще.
Аналізуючи, яка з версій дає більше залучення, конверсій або інших бажаних дій, маркетологи можуть приймати рішення на основі даних, щоб оптимізувати свої кампанії та покращити загальні результати.
Навіщо його використовувати у маркетингу для бізнесу
- Щоб дізнатися, що працює краще. Наприклад, яка кнопка приносить більше замовлень: зелена чи червона? Аби не вгадувати, можна перевірити.
- Щоб збільшити конверсію. Трішки змінили заголовок, візуал чи ціну — і в результаті +15% продажів. A/B-тестування дозволяє знайти саме ці «трішки».
- Щоб не зливати бюджет. Реклама, яка не працює, — це марно витрачені гроші, тому вигідніше протестувати два варіанти та залишити той, що реально дає результат.
- Щоб покращувати продукт або сайт. Смак, дизайн, порядок блоків чи текст на банері можна оптимізувати на основі реакцій та поведінки користувачів.
- Щоб менше ризикувати. Замість того, щоб одразу запускати зміни на весь сайт, краще спершу протестувати на частині аудиторії.
Як працює A/B-тестування
Для того, щоб провести A/B-тестування та побачити, що найкраще резонує з аудиторією, слід:
- створити дві версії: розробіть дві різні версії одного контенту, змінивши лише один елемент (наприклад, заголовок, колір кнопки або зображення);
- розділити аудиторію: покажіть ці версії двом однаковим за обсягом аудиторіям, переконавшись, що групи статистично схожі;
- проаналізувати ефективність: виміряйте ефективність кожної версії протягом періоду, достатнього для збору даних.
Розглянемо приклад. Уявіть, що ви хочете визначити, чи зміщення тексту кнопки заклику до дії (CTA) у верхню частину вебсторінки покращить її коефіцієнт кліків (CTR).
Налаштування буде виглядати так:
- контроль (версія A): «Почати роботу».
- варіант (версія B): «Спробувати безкоштовно».
Після цього розділіть відвідувачів вашого сайту на дві рівні групи, покажіть одній групі версію А, а іншій — версію Б. Для отримання результату виміряйте показники кліків для обох версій.
Що можна протестувати за допомогою А/В-тестування
- Заголовки та підзаголовки: експериментуйте з різними формулюваннями, довжиною та стилями, щоб побачити, які з них привертають найбільше уваги та заохочують кліки.
Наприклад, заголовок «Збільште продажі за 7 днів» проти «Продажі без стресу — дізнайтесь як» на головній сторінці.
- Кнопки заклику до дії: тестуйте різні кольори, розташування, розміри і текст, щоб дізнатися, що мотивує користувачів до дії.
Наприклад, зелена кнопка з написом «Почати зараз» проти синьої з написом «Безкоштовна пробна версія».
- Форми: спростіть форми, протестувавши різні довжини полів, макети і обов’язкові поля, щоб збільшити конверсію.
Наприклад, форма з 6 полями проти спрощеної з 3-ма обов’язковими полями.
- Меню навігації: оптимізуйте навігацію вашого вебсайту, тестуючи різні структури, написи та розташування, щоб покращити користувацький досвід.
Наприклад, горизонтальне меню з іконками проти вертикального із текстовими пунктами.
- Описи продуктів: оцініть кілька описів, щоб визначити, який з них надає більш чітку інформацію і переконує більше клієнтів зробити покупку.
Наприклад, короткий технічний опис із варіантом, де перелічено переваги для користувача.
- Теми листів: спробуйте різні заголовки листів, щоб дізнатися, які з них призводять до вищих показників відкриттів та залучення.
Наприклад, тема «Знижка 20% до кінця дня» проти «Не пропустіть вигоду сьогодні».
- Персоналізацію: порівняйте персоналізований контент із загальним, щоб виміряти вплив на залученість і задоволеність користувачів.
Наприклад, лист із ім’ям користувача у звертанні проти стандартного безіменного варіанту.
Як бренди використали можливості А/В-тестування
Google протестував 41 відтінок синього для посилання в Gmail/Ads, щоб дізнатися, який колір найбільше сприяє клікам. У підсумку обрали варіант, який збільшив прибуток від реклами на $200 млн+.
Netflix
Netflix проводить A/B-тестування візуалів, щоб визначити, які зображення мотивують користувачів почати перегляд, що дозволяє персоналізувати обкладинки для різних сегментів аудиторії.
Booking.com
Це одна з компаній, яка запускає тисячі A/B-тестів одночасно — вони тестують все: формулювання тексту, послідовність фільтрів для бронювання житла, черги зображень. Кожне оновлення проходить через A/B-фільтр.
Що потрібно визначити перед запуском
A/B-тестування ефективне лише тоді, коли за ним стоїть чітка стратегія. Щоб перетворити експерименти на вагомі результати, потрібен продуманий план, який усуває здогадки й дає конкретні висновки. Щоб A/B-тестування було максимально ефективним, слід дотримуватися таких кроків.
- Окресліть мету
Не починайте тестування без чіткої цілі. Подумайте, чого саме ви хочете досягти. Чи це збільшення показника кліків (CTR), зростання кількості конверсій або зменшення вартості за клік (CPC) — саме ваша мета визначатиме, який елемент варто тестувати.
- Оберіть лише одну змінну для тестування
Щоб отримати чіткі результати, зосередьтеся на тестуванні лише одного елемента за раз. Це може бути заголовок оголошення, заклик до дії (CTA) або навіть відображувана URL-адреса. Якщо тестувати одразу кілька елементів, результати будуть нечіткими, і ви не знатимете, що саме вплинуло на зміну.
- Сформулюйте гіпотезу
Далі перетворіть мету тестування на конкретне твердження. Сильна гіпотеза передбачає результат тесту. Наприклад: «Якщо ми використаємо заголовок, орієнтований на вигоду, показник CTR зросте на 10%». Це створює орієнтир для вимірювання успішності тесту і гарантує, що ви тестуєте свідомо, а не просто з цікавості.
Як впроваджувати та оцінювати ефективність
- Налаштуйте тест у своєму акаунті Google Ads
Скористайтеся вбудованими інструментами Google, такими як Campaign Experiments або Ad Variations, щоб спростити процес.
Обов’язково:
- рівномірно розподіліть трафік між варіантами;
- забезпечте максимально контрольоване середовище тестування.
Це допоможе отримати надійні результати, не спотворені нерівномірним показом оголошень.
- Проводьте тест протягом достатнього періоду
Тестування потребує часу. Може знадобитися від 2 до 4 тижнів, щоб зібрати статистично значущі дані, залежно від обсягу трафіку. Що більша вибірка, то вагомішими будуть результати. Не зупиняйте тест передчасно — поспішні висновки часто призводять до марно витраченого рекламного бюджету.
- Проаналізуйте результати
Відстеження CTR, коефіцієнту та вартості конверсії є критично важливим для розуміння результатів A/B-тесту. Інструменти з налаштовуваними дашбордами значно спрощують збір і аналіз цих даних.
- Продовжуйте експерименти
Знайшли ефективний варіант? Чудово — застосуйте ці напрацювання до кампанії, але пам’ятайте, що A/B тестування — це процес, а не разова дія. Постійно експериментуйте, щоб покращити результати. Якщо гіпотеза не справдилася, можна переглянути підхід і запустити тестування знову.
- Документуйте результати
Зберігайте всю інформацію про тести: гіпотези, результати, висновки. Згодом це перетвориться на цінне джерело знань, яке допоможе уникнути повторення тих самих експериментів і підкаже вектор майбутньої стратегії. Звичайна Excel-таблиця або Google Sheets чудово підходить для структурування цієї інформації.
A/B-тестування — це ефективний спосіб краще зрозуміти свою аудиторію і виключити здогадки в оптимізації конверсії. Найкраще те, що воно не перериває користувацький досвід, оскільки користувачі навіть не знають, що ви проводите експеримент. A/B-тестування допомагає приймати рішення на основі реальних даних, що веде до постійного покращення результатів і росту бізнесу.