A/B testi nedir?
A/B testi, hangi varyantın daha iyi performans gösterdiğini istatistiksel olarak belirlemek amacıyla dijital bir deneyin parçası olarak iki varyantın (A versiyonu (kontrol) ve B versiyonu (varyant)) farklı kullanıcılar arasında eşit olarak dağıtıldığı bir süreçtir.
A/B testinin amacı, hedeflenen değişiklikleri gerçek koşullar altında kontrol etmek ve gerçekten olumlu bir etkiye sahip olup olmadıklarını objektif olarak ölçmektir.
split testing veya bucket testing gibi terimler genellikle eş anlamlı olarak kullanılır. Özünde aynı prensibi tanımlarlar.
A/B testi her şirkete şu faydaları sağlar
Dijital kararların çoğu belirsizlik altında alınır...
Hangi tasarım daha iyi dönüşüm sağlıyor? Hangi mesaj daha ikna edici? Hangi işlev hemen çıkma oranını düşürür?
A/B testi tam da bu sorulara güvenilir yanıtlar sağlar ve bunu minimum riskle yapar.
A/B testinin en büyük 5 avantajı:
Sürekli veri tabanlı optimizasyon sayesinde Daha yüksek dönüşüm oranları
Daha düşük risk çünkü değişiklikler kontrollü bir şekilde uygulamaya konur
Kullanıcı davranışının daha iyi anlaşılması, çünkü gerçek kullanıcı verileri daha fazla geliştirme için temel oluşturur
Daha hızlı içgörüler, çünkü gerçekten neyin daha iyi çalıştığı önemli ölçüde daha görünür hale gelir
Bütçe ve kaynakların daha verimli kullanılması, çünkü önlemler kanıtlanabilir etkiye dayanmaktadır.
Düzenli olarak deney yapmaya hazır olan şirketler kendileri için açık bir avantaj yaratır. Varsayımlara bel bağlamak yerine, hedefe yönelik değişikliklerle gerçekten neyin işe yaradığını öğrenirler.
Bir örnek:
Orta ölçekli bir şirket, ödeme sürecini optimize ederek dönüşüm oranını yüzde 3'ten 4'e çıkarmayı başarırsa, aylık 50.000 ziyaretçi ve ortalama 100 dolarlık bir alışveriş sepeti değeri ile bu, ayda 50.000 dolarlık ek ciro ile sonuçlanır.
Ancak A/B testi yalnızca fırsatlar değil, aynı zamanda güvenlik de sağlar:
Bu şekilde, A/B testi yalnızca yeni fikirlerin hedefli bir şekilde test edilmesini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda tüm değişiklikleri geniş çapta kullanıma sunulmadan önce korur.
İster tasarım, ister form, ister teklif veya satın alma süreci olsun: değişiklikler gerçek koşullar altında test edilir ve yalnızca ölçülebilir oldukları kanıtlanırsa uygulanır.
Her değişikliğin etkisi önceden kontrol edildiğinden, karar verirken tüm belirsizlikler ortadan kalkar.
Başarılı dijital şirketlerin spesifik örnekleri de A/B testinin nasıl işe yarayabileceğini gösteriyor.
2009 yılında Google, arama reklamlarındaki bağlantı metinleri için mavi rengin toplam 41 varyantını test etti. Amaç tıklama oranını artırmaktı. Renkler arasındaki fark çok azdı, ancak etkisi ölçülebilirdi: şirket içi tahminlere göre, en başarılı varyant yıllık yaklaşık 200 milyon dolar ek gelir sağladı.¹
Netflix ve Booking.com da baştan sona tutarlı testlere güveniyor. Booking bazen en küçük bir değişikliği bile kullanıma sunmadan önce doğrulamak için aynı anda 1000 A/B testi gerçekleştiriyor.² Netflix ise kullanıcılara gerçekten neyin hitap ettiğini anlamak, bekleme süresini ve etkileşimi artırmak için kapaklarla, fragman uzunluklarıyla veya içeriğin sunumuyla ilgili denemeler yapıyor.
A/B testi nerede kullanılır?
A/B testi, kullanıcı davranışının dijital olarak ölçülebildiği her yerde faydalıdır. Özellikle küçük iyileştirmelerin bile dönüşümler, tıklamalar ve nihayetinde satışlar üzerinde büyük bir etkiye sahip olabileceği alanlarda etkilidir.
Tipik uygulama alanları örneğin şunlardır
- Web siteleri veya açılış sayfaları:
Daha fazla tıklama, sorgulama veya dönüşüm elde etmek amacıyla potansiyel müşteri formlarını, başlıkları, rezervasyon/kayıt süreçlerini, dönüşüm hunilerini, harekete geçirici mesajları, görselleri ve düzenleri test edin. - Online mağazalar:
Alışveriş sepetini terk etmeyi azaltmak ve satışları artırmak için fiyat gösterimini, ödeme sürecini, ürün yerleşimini veya filtre mantığını optimize edin. - Bültenler ve e-posta pazarlaması:
Açılma ve tıklanma oranlarını iyileştirmek için konu satırlarını, gönderim sürelerini, içeriği veya harekete geçirici mesajları test edin. - Performans Pazarlama ve Reklamlar:
Kampanyaların yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmak için farklı reklam metinlerini, görselleri veya açılış sayfalarını, SEO önlemlerini test edin. - Ürün geliştirme ve uygulamalar:
İşlevleri, menüleri veya kullanıcı rehberliğini optimize edin - kullanıma sunmadan önce ölçülebilir ve risksiz. - SaaS platformları ve gösterge tabloları:
Kullanımı artırmak ve kullanıcıları daha iyi etkinleştirmek için navigasyon, özellik istemleri veya ilk katılımın hedefli testi. - UX & Kullanılabilirlik
Kullanılabilirliği, kullanıcı rehberliğini ve genel deneyimi ölçülebilir şekilde optimize etmek için formları geliştirin, giriş noktalarını basitleştirin veya yeni işlevleri test edin.
Bir A/B testi nasıl uygulanır?
Başarılı bir A/B testi rastgele bir prensibi takip etmez. Net bir hedefe, iyi düşünülmüş bir hipoteze, bir varyantın oluşturulmasına ve temiz bir kuruluma dayanır. Her şey aşağıda gösterdiğimiz yapılandırılmış bir süreci takip eder:
1. bir hedef tanımlayın ve belirleyin
Bir A/B testinin net bir hedefi olmalıdır. Bağlama bağlı olarak, hedef farklı görünebilir: bir harekete geçirici mesaja daha fazla tıklama, bir açılış sayfasında / ürün sayfasında daha yüksek dönüşüm veya önemli içerik veya formlarla daha yüksek etkileşim.
Hedefin sadece anlamlı olması değil, aynı zamanda ölçülebilir ve analiz edilebilir olması da çok önemlidir. Bu, daha sonra gerçek ilerlemenin nerede kaydedildiğini ve doğrudan bir karşılaştırmada bir varyantın gerçekten üstün gelip gelmediğini netleştirir.
2. Bir hipotez oluşturmak
Hedefi hipotez takip eder. Hangi spesifik değişikliğin bir iyileşmeye yol açabileceğine ilişkin varsayımı tanımlar.
İdeal olarak, iyi kurulmuş bir hipotez mevcut verilere, kullanıcı geri bildirimlerine veya yerleşik en iyi uygulamalara dayanır ve teste net bir yön verir.
Örnekler:
- CTA rengi daha dikkat çekici hale getirilirse tıklama oranı artar.
- Daha az form alanı talep edilirse dönüşüm artar.
- Daha spesifik olarak: Ziyaretçiye 2 resim şeklinde net bir önce/sonra etkisi gösterilirse,
o zaman rezervasyon oranı artar çünkü ek bir ürünün rezerve edilip edilmeyeceğine ilişkin karar kendiliğinden ve duygusal olarak verilir.
3. testi ayarlayın
Üçüncü adımda, varyant oluşturulur ve orijinal versiyona karşı test edilir. Her iki versiyonun sadece ilgili bir unsurda farklılık göstermesi önemlidir. Bu şekilde, etki açıkça ölçülebilir ve atanabilir kalır.
A/B test aracı, ziyaretçilerin iki sürüm arasında eşit olarak dağıtılmasını sağlar. Aynı zamanda, ilgili tüm verilerin kaydedilmesi için hedef ve olaylar web analiz aracında doğru şekilde saklanmalıdır.
4. testi başlatın ve çalıştırın
Varyantlar kurulur kurulmaz ve tüm izleme noktaları çalışır çalışmaz test canlıya alınabilir. Bu andan itibaren kural şudur: gözlemleyin, ancak müdahale etmeyin. Yaygın bir hata, ilk eğilimler ortaya çıktığı için testleri çok erken iptal etmektir.
Anlamlı bir test için yeterli zaman ve yeterli veri gerekir. Kesin süre trafiğe, istenen hedefe ve beklenen değişikliğe bağlıdır. Güvenilir açıklamalar ancak yeterince büyük bir örnekleme ulaşıldığında ve anlamlılık test edildiğinde yapılabilir.
5. Sonuçları analiz edin ve uygulayın
Sonunda, sonuç belirleyicidir: hangi varyant önceden tanımlanan hedefi daha iyi yerine getirir? Önemli olan sadece farkın kendisi değil, her şeyden önce istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığıdır. A/B test araçları veya harici bilgisayarlar, anlamlılığı doğru bir şekilde kontrol etmeye yardımcı olur.
Test varyantı açık bir avantaj gösteriyorsa, tutarlı bir şekilde yaygınlaştırılmalıdır.
Öte yandan, orijinal çözüm önemli ölçüde daha iyi performans gösterirse, bu önceki yaklaşımı doğrular ve daha zayıf bir çözüme gereksiz yatırım yapılmasını önler.
Test net bir kazanan üretmezse, bu da değerli bir sonuçtur. Test edilen değişikliğin önemli bir etkisi olmadığını gösterir ve daha fazla optimizasyonun faydalı olabileceği yerler hakkında bilgi sağlar.
Her test, doğrudan bir sonraki optimizasyon adımına dahil edilebilecek içgörüler sağlar. Bu da uzun vadede daha fazla dönüşüm ve daha iyi kararlar alınmasını sağlayan sürekli bir iyileştirme süreci yaratır.
A/B testlerinin türleri
Hedefe ve kuruluma bağlı olarak, karmaşıklık ve uygulama alanı bakımından değişen farklı test türleri vardır. En yaygın olanı, varyantın bir unsurunun özellikle değiştirildiği klasik A/B testidir. Diğer türleri aşağıdaki genel bakışta bulabilirsiniz:
Klasik A/B testi
A/B testinden bahsederken genellikle tam olarak bu tür bir testi kastediyoruz. Kontrol varyantı olarak adlandırılan A (orijinal), özel olarak optimize edilmiş bir B varyantı ile karşılaştırılır. Hangi versiyonun istatistiksel olarak anlamlı şekilde daha iyi performans gösterdiğini ölçmek için her ikisi de eşit şekilde uygulanır.
Düşük riskli hızlı bulgular için idealdir. Büyük avantaj: kurulumu kolay, analizi net ve genellikle açıkça ölçülebilir bir etkiye sahip.
Çok değişkenli test
Çok değişkenli bir testte, birkaç unsur aynı anda değiştirilir ve farklı kombinasyonlarda uygulanır. Örneğin, bir başlığın üç varyantı iki görselle birleştirilir. Bu, paralel olarak test edilen çeşitli versiyonlar (örneğin A, B ve C) oluşturur.
Amaç, hangi kombinasyonun en iyi sonucu verdiğini bulmaktır. Test, farklı unsurların birbirini nasıl etkilediğini ve hangi kombinasyonun en güçlü etkiyi sağladığını gösterir.
Değerlendirme, klasik bir A/B testine kıyasla çok daha karmaşıktır. Güvenilir sonuçlar elde etmek için daha fazla trafik gerekir. Bu nedenle, tüm kombinasyonları anlamlı bir şekilde analiz edebilmek için yeterli ziyaretçi olup olmadığını önceden kontrol etmek önemlidir.
Bölünmüş URL testi
Bölünmüş URL testinde, klasik bir A/B testi gerçekleştirilir, ancak testing.de/original ve testing.de/variante gibi farklı URL'ler kullanılır. Kullanıcılar her seferinde varyantlardan yalnızca birini görür.
Bu yöntem, örneğin yeniden tasarımlar veya alternatif açılış sayfaları gibi kapsamlı düzen veya konsept karşılaştırmaları için özellikle uygundur.
Teknik olarak, kullanıcı sayfa yüklenmeden önce bir varyanta yönlendirildiği için test genellikle sunucu tarafında uygulanır. Bazı test araçları istemci tarafında uygulamaya da izin verir, ancak büyük sayfa farklılıkları varsa bu sorunlu olabilir.
A/A testi
A/A testinde, tamamen aynı varyant iki kez oynanır. Amaç optimizasyon değil, teknik doğrulamadır. A/B test aracı doğru ayarlanmış mı? İzleme doğru çalışıyor mu? Trafik dağılımı eşit mi? Kullanıcı davranışı doğru kaydedilmiş mi?
Bir A/A testi ile olası hata kaynakları, gerçek bir A/B testi başlamadan önce erken bir aşamada tespit edilebilir. Özellikle yeni bir test kurulumu ilk kez kullanıldığında veya sonuçların daha sonra güvenilir olmasını sağlamak için faydalıdır.
Çok Silahlı Haydut Testi
Çok kollu haydut testinde, trafik değişkenler arasında eşit olarak dağıtılmaz. Bunun yerine, dağılım dinamik olarak uyarlanır. Bir öğrenme mantığı hangi varyantın daha iyi performans gösterdiğini tespit eder ve kademeli olarak daha fazla kullanıcıyı bu versiyona yönlendirir.
Bu, zaman kazandırır ve mevcut trafiği daha verimli bir şekilde kullanır. Klasik A/B testine kıyasla bu yaklaşım, istatistiksel anlamlılık için uzun süre beklemek zorunda kalmadan daha hızlı bir şekilde güvenilir sonuçlar verir.
Ancak bunun için net bir hedef tanımı ve yeterli trafik gerekir. Yanlış yapılandırılırsa, istatistiksel olarak açıkça üstün olmamasına rağmen görünüşte başarılı olan bir varyantın zamanından önce tercih edilmesi riski vardır.
Özellik Testi
Özellik testinde, yeni veya revize edilmiş işlevler özellikle çeşitli varyantlarda test edilir. Örneğin, bu bir arama işlevinin, bir navigasyon menüsünün veya bir öneri bileşeninin farklı versiyonları olabilir. Amaç, bir işlev genel kullanıma sunulmadan önce hangi sürümün daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunduğunu bulmaktır.
Teknik açıdan, özellik bayrakları sıklıkla kullanılır. Bunlar, kullanıcıları ayrı dağıtımlar olmadan farklı kod sürümlerine yönlendirmeyi mümkün kılar. Birçok modern araç, ürün yönetimi veya UX gibi teknik olmayan ekiplerin bile özellik testlerini bağımsız olarak gerçekleştirebilmesi için kodsuz kurulumlara da izin verir.
Doğru kurulum: A/B testi bu araçlara ihtiyaç duyar
A/B testini profesyonel bir şekilde uygulamak için iki teknik temele ihtiyacınız vardır: bir A/B test aracı ve bir izleme veya web analiz aracı.
A/B testi aracı, varyantların oynatılmasını üstlenir ve trafiğin orijinal sürüm ile test varyantı arasında temiz bir şekilde bölünmesini sağlar. Bu, orijinal ve varyant arasında adil bir karşılaştırma yapılmasını sağlar.
İzleme veya web analiz aracı, kullanıcı davranışını kaydetmekten ve görüntülenen ilgili varyantla ilişkilendirmekten sorumludur. Tıklamaları, tamamlamaları veya diğer ilgili olayları ölçer ve böylece hangi varyantın hangi etkiye sahip olduğunu gösterir.
Burada önemli olan, tahsisin tam olarak doğru olması ve her iki sistemin birlikte mükemmel bir şekilde çalışması gerektiğidir.
Hangi A/B test aracının en uygun olduğu kurulumunuza, gereksinimlerinize, kendi kaynaklarınıza ve mevcut bütçenize bağlıdır. Aşağıdaki genel bakışta, yaygın A/B test araçlarından bir seçkiyi karşılaştırmalı olarak sunuyoruz:
| Alet | Varify.io® | Optimizely | VWO | AB Tasty |
|---|---|---|---|---|
|
Web sitesi |
||||
|
Özellikler |
||||
|
Menşe ülke |
Almanya |
ABD |
Hindistan |
Fransa |
|
Özel özellikler |
Sabit fiyata sınırsız trafik Test analizleri mevcut web analiz araçları ile uygulanabilir. CRO uzmanları tarafından geliştirilmiştir |
İlk A/B test araçlarından biri ve en büyük sağlayıcı. Bugün, A/B testinin ötesine geçen diğer alanlara odaklanan saf bir kurumsal ürün. |
Uzun bir geçmişe sahip ve en büyük sağlayıcılardan biri. Daha çok kurumsal segmentte konumlandırılmıştır. Isı haritaları ve oturum kayıtları da içerir.
|
Bir dizi harika widget ve entegrasyon içerir.
|
|
Şeffaf fiyatlandırma |
Evet |
Hayır |
Evet |
Hayır |
|
Faturalama modeli |
Sabit ücret |
İstek üzerine |
Trafik (kademeli) |
İstek üzerine |
|
Aylık iptal edilebilir mi? |
Evet |
Bulunamadı |
Evet |
Bulunamadı |
|
Aylık 100.000 kullanıcı için fiyat |
$129 |
$665'ten |
İstek üzerine |
İstek üzerine |
|
Aylık 500.000 kullanıcı için fiyat |
$129 |
$2961 |
İstek üzerine |
İstek üzerine |
|
Ücretsiz sürüm |
Hayır |
Hayır |
Evet (50000 kullanıcı/ay'a kadar, sınırlı işlev yelpazesi) |
Hayır |
|
Test sürümü |
30 gün |
İstek üzerine |
30 gün |
İstek üzerine |
|
Sabit trafik ücreti mi? |
Evet |
Hayır |
Hayır |
Hayır |
A/B testi gerçekten ne getiriyor: İki gerçek örnek
Belirli projeler, A/B testinin uygulamada ne kadar etkili olabileceğini göstermektedir. Aşağıdaki örnekler iki farklı sektörden geliyor, ancak ortak bir noktayı gösteriyor: net bir hipotezle yapılan küçük değişiklikler ölçülebilir derecede daha iyi sonuçlara yol açtı.
a) Carglass: Hedefli bindirme yoluyla +28,5 % daha fazla rezervasyon
Carglass öncelikle araba ön camlarının onarımı ve değiştirilmesiyle bilinir. Daha az mevcut: Şirket ayrıca ön cam sızdırmazlığı gibi ek hizmetler de sunmaktadır ve hedeflenen A/B testi yoluyla daha fazla odaklanılması gerekenler tam olarak bunlardır.
Orijinal (A)
👉 "Protect" (ön cam dolgu macunu) için ek referans olmadan standart rezervasyon süreci
Varyant (B)
İlk durum:
Ek hizmet zaten rezerve edilebilirdi, ancak nadiren aktif olarak seçiliyordu. Amaç, rezervasyon akışını kesintiye uğratmadan kritik anda görünür kılmaktı.
Hipotez:
Sonuç bölümünden hemen önce yer alan, net bir şekilde formüle edilmiş ve görsel olarak desteklenmiş kısa, bağlamsal bir not, kullanıcıların teklifi aktif olarak ekleme olasılığını artırır.
Test kurulumu:
İki varyant Varify.io'nun A/B test aracı kullanılarak oynandı. Tek fark kaplama oldu. Bunun dışında tasarım ve süreç değişmedi
Sonuç:
Varyant B, "Protect" için rezervasyon oranında 28,5 %'lik bir artış sağladı. Daha sonraki yinelemelerden sonra, 81,9 %'lik kümülatif bir artış elde edildi. Uzun vadede, ek hizmet için rezervasyon oranı yıl boyunca +182 % artmıştır.
b) AlpacaCamping: Küçük bir UX değişikliği ile +33 % daha fazla dönüşüm
AlpacaCamping, gezginleri özel arazilerdeki olağanüstü sahalarla bir araya getiriyor. Özgünlük ve duygu, kullanıcı deneyiminin merkezinde yer alıyor. Ancak tam da bu noktada aramadaki zayıf bir nokta ortaya çıktı.
Orijinal (A)
Varyant (B)
İlk durum:
Çoğu kullanıcı arama sayfası üzerinden giriş yapıyor. Bu, varsayılan olarak yalnızca bir harita gösteriyordu. Bir saha hakkında daha fazla ayrıntı görmek istiyorsanız, aktif olarak liste görünümüne geçmeniz gerekiyordu. Birçoğu bunu yapmadı ve aramayı erkenden iptal etti.
Hedef:
Sahalar için doğrudan girişte, ek tıklama olmadan daha fazla görünürlük oluşturmak. Liste, kullanıcılara ne bekleyebileceklerini hemen göstermelidir.
Hipotez:
Eğer belirli bir yer girişte hemen görülebiliyorsa, duygusal bağ ve bununla birlikte etkileşim ve rezervasyon olasılığı artar.
Test kurulumu:
A/B testi, trafiğin her iki varyanta eşit olarak dağıtıldığı 16 günlük bir süre boyunca gerçekleştirildi. Toplam 92.000'den fazla kullanıcı katıldı. Test, yüzde 97,7'lik bir istatistiksel anlamlılıkla Varify.io üzerinden gerçekleştirildi.
Sonuç:
Görünür önizlemeye sahip varyant yüzde 33 daha yüksek dönüşüm oranları ve yüzde 21 daha fazla kullanıcının ödeme sürecini başlatmasını sağladı
A/B testi 16 gün boyunca 92.000'den fazla kullanıcıyla gerçekleştirildi. Sonuç yüzde 97,7 ile istatistiksel olarak anlamlıydı.
Sonuç:
Görsel giriş noktaları, sade bir harita görünümünden daha hızlı harekete geçer. Duygu, konumu yener. Önizleme artık arama deneyiminin ayrılmaz bir parçası ve dönüşüm üzerinde net bir etkisi var.
A/B testinde istatistikler: Gerçekten önemli olan nedir?
A/B testi yalnızca sonuç istatistiksel olarak güvenilirse gerçek bilgiler sağlar. Sonuçtaki yüzde birkaçlık fark genellikle gösterge tablosunda etkileyici görünür. Ancak bu gerçekten daha mı iyi yoksa sadece bir tesadüf mü?
Önem neden çok önemlidir?
Bir test ancak bir varyantın önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini kesin olarak söyleyebildiğinizde tamamlanır. Uygulamada, 95 % güven düzeyi genel standart olarak kabul görmüştür. Bu, farkın sadece şansa bağlı olduğuna dair maksimum yüzde beş olasılık olduğu anlamına gelir.
A/B testi için bu üç istatistiksel terimi bilmeniz gerekir:
- Güven düzeyi (anlamlılık düzeyi): Sonucun ne kadar kesin olduğunu gösterir. 95 % değeri şu anlama gelir: Sonuç 100 vakadan 95'inde doğrulanır.
- Örneklem büyüklüğü: Sonucun anlamlı olması için kaç kullanıcı gerektiğini gösterir. Çok az ziyaretçi = güvenilir bir ifade yok.
- Güven aralığı: Gerçek değerin yüksek bir olasılıkla içinde bulunduğu aralık. Aralık ne kadar dar olursa sonuç o kadar kesin olur.
Geçerli bir testin ihtiyacı olan şey:
- Net bir hedef metrik (ör. tıklamalar veya rezervasyonlar)
- Trafiğin değişkenler arasında eşit dağılımı
- Yeterince geniş bir kullanıcı tabanı
- Yeterli çalışma süresi (genellikle birkaç gün ila hafta)
- İstatistiksel testlerle temiz bir değerlendirme
Testiniz için kaç kullanıcıya ihtiyacınız olduğunu bilmek ister misiniz?
İstatistik uzmanı olmanıza gerek yok, ancak anlamlılığın neden bu kadar önemli olduğunu anlamalısınız. Çok erken durursanız veya çok az veriyle test yaparsanız, şansa dayalı kararlar vermiş olursunuz. Bu da optimizasyonun tam tersidir.
SSS - A/B testi hakkında sorular ve cevaplar
Örneğin, A/B testini şirketinize yerleştirmek için, değerini gösteren bir atölye çalışmasıyla başlayın: Küçük değişiklikler nasıl büyük bir etki yaratabilir?
Testleri planlamak ve yürütmek için en başından itibaren görev alan çapraz fonksiyonlu bir ekip oluşturun. Ortak hedefler belirleyin ve herkesin sonuçları gerçek zamanlı olarak görmesini sağlayan bir platform sağlayın.
Veriye dayalı kararların norm haline geldiği bir kültürü bu şekilde yaratırsınız.
Olası direncin üstesinden gelmek için, bu yöntemin potansiyelini ve önemini karar vericilere açık ve ikna edici bir şekilde iletmek de önemlidir.
A/B testinin kullanıcı davranışları hakkında nasıl doğrudan içgörü sağladığını ve kararları sağlam bir veri temeline oturtarak daha fazla dönüşüm, satış ve nihayetinde daha iyi ürün ve hizmetler sağladığını gösterin.
Tavsiye ederiz:
- Olası direncin farkında olun: Ekipte ve karar vericiler arasında olası şüpheciliğin yanı sıra sık sık yaşanan değişim korkusuyla başa çıkın.
- İkna edici çalışmayı yapın: Yatırım getirisini ve kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesini gösterin.
- Profesyonel destek alın: Entegrasyon sürecini uzmanlık ve en iyi uygulamalarla kolaylaştırmak için uzmanlar getirmeyi düşünün.
Net argümanlar, pratik örnekler ve profesyonel desteğe yatırım yapma isteğini bir araya getirerek, A/B testi şirkette değerli bir araç olarak başarılı bir şekilde kurulabilir.
A/B testi, web sitenizde neyin işe yaradığının yüzeyini kırar, ancak daha derin nedenleri ortaya çıkarmak söz konusu olduğunda sınırlarına ulaşır.
İşte bu yüzden kutunun dışında düşünmek önemlidir...
Kendinizi dönüşüm optimizasyonu ve davranışsal ekonomi dünyasına bırakın. Bu alanlar size yalnızca hangi değişikliklerin başarı getirdiğini değil, aynı zamanda nedenini de anlamanız için araçlar sağlar.
Bu, kullanıcılarınızın ihtiyaçları ve motivasyonları hakkında daha derin bir anlayış geliştirmek ve web sitenizi yalnızca çalışan değil, aynı zamanda büyüleyici ve ilgi çekici bir yer haline getirmekle ilgilidir.
A/B testinin en büyük zorluklarından biri aslında sabırdır. Sonuçlara atlamak optimizasyon stratejinizi yanlış yönlendirebileceğinden, önemli verileri beklemek gerçek bir sabır testi olabilir.
Testlerin niceliği ve niteliği arasında bir denge sağlamak da bir o kadar önemlidir. Aynı anda çok fazla test yapmak sizi bir veri seli içinde boğulmaya terk edebilir. Çok az sayıda test ise A/B testinin optimizasyon ve kullanıcı tercihlerini anlama konusunda sunduğu potansiyelin tamamını ortaya çıkarmayacaktır.
İşin sırrı stratejik bir seçim yapmakta yatıyor:
Anlamlı içgörüler için en büyük potansiyele sahip testlere öncelik vererek, her testin değerini en üst düzeye çıkarır ve aşırı veri yüklenmesini önlersiniz.
A/B testlerini etkili bir şekilde ve SEO uygulamalarına uygun olarak gerçekleştirmek için aşağıdaki yaklaşım esastır.
Öncelikle iyi haber: Google gibi arama motorları A/B testlerini destekler ve teşvik eder. Doğru uygulandıkları sürece arama motoru sıralamaları olumsuz etkilenmeyecektir.
İşte size yardımcı olacak üç temel kılavuz:
1. Gizlemeden kesinlikle kaçının: Gizleme, yani ziyaretçilere ve arama motorlarına farklı içerik göstermek web sitenize zarar verebilir. Googlebot da dahil olmak üzere tüm kullanıcıların aynı içeriği görmesi önemlidir. Bu yaklaşım, A/B testlerinizin şeffaf ve Google'ın yönergelerine uygun kalmasını sağlayarak SEO çalışmalarınızın bütünlüğünü korur.
2. 302 yönlendirmelerinin kullanımı: Orijinal URL'den test URL'sine yönlendirme gerektiren A/B testleri için 301 yönlendirmeleri yerine 302 yönlendirmelerinin kullanılması tercih edilir. 302, yönlendirmenin yalnızca geçici olduğunu gösterir ve orijinal URL'nin arama motoru dizininde kalmasını sağlar.
3. rel="canonical" özniteliğinin kullanımı: Arama motorları için karışıklığı önlemek ve hangi sayfanın ana içerik olarak kabul edilmesi gerektiğini belirtmek için, orijinal sayfaya bağlantı veren tüm test URL'lerinde rel="canonical" özniteliği kullanılmalıdır. Ancak bu yalnızca bölünmüş URL testleri için geçerlidir.
Bu yönergeleri takip ederek, A/B testlerinizin SEO çabalarınızı baltalamak yerine tamamlamasını sağlayabilirsiniz. Arama motoru sıralamalarınızı tehlikeye atmadan A/B testlerinden tam olarak faydalanmak çok önemlidir.
Bir A/B test platformu seçerken kullanıcı dostu olmasına, diğer araçlarla entegrasyonuna ve veri analizi türüne dikkat etmelisiniz.
İyi bir platform, veri bilimcisi olmanıza gerek kalmadan testleri kolayca oluşturmanıza, yönetmenize ve analiz etmenize olanak tanıyacaktır. Ayrıca mevcut teknoloji yığınınızla sorunsuz bir şekilde entegre olduğundan emin olun.
Yüksek kaliteli platformlar pahalı olabilir, bu nedenle paranın karşılığını bulmak önemlidir.
Platformumuz Varify.io® sadece yukarıdaki kriterleri mükemmel bir şekilde yerine getirmekle kalmayan, aynı zamanda maliyetler açısından da verimli olan kapsamlı bir çözüm sunmaktadır. Artan trafikle bile, trafik sabit oranımız nedeniyle fiyatlar artmaz.
A/B test platformumuzun işlevleri hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz!
A/B testi sadece online pazarlamacılar için değildir...
Ürün ekipleri özellikleri iyileştirmek için, geliştirme ekipleri kullanılabilirliği artırmak için ve içerik ekipleri kopyalarının etkisini ölçmek için bunu kullanabilir.
Önemli olan, her ekibin kendi hipotezlerini formüle etmesi ve hedeflerine uygun testler gerçekleştirmesidir. Bu, A/B testini departman sınırları ötesinde değer yaratan çok yönlü bir araç haline getirir.
A/B testi ve dönüşüm optimizasyonu için en iyi uzmanlar
İlham alın, ağ kurun, öğrenin. Bu kişiler A/B testi ve dönüşüm optimizasyonu alanını şekillendiriyor.
Ronny Kohavi
Dünya çapında tanınan deney ve A/B testi uzmanı. Microsoft, Airbnb ve Amazon'da analitik ve deney ekiplerine liderlik etti. Trustworthy Online Controlled Experiments kitabının ortak yazarı.
Dan Siroker
Peep Laja
CXL.com, Speero & Wynter'ın kurucusu. Tanınmış A/B Testi ve CRO düşünce lideri, haftalık araştırma içgörüleri yayınlıyor ve B2B stratejileri üzerine "How to Win" podcast'ini yönetiyor.
Talia Wolf
Duygusal hedefleme ve dönüşüm stratejileri konusunda uzmanlaşmış bir ajans olan GetUplift'in kurucusu. Markaların 10 yılı aşkın süredir büyümesine yardımcı olan Duygusal Hedefleme Çerçevesi'nin geliştiricisi.
Thomas Kraus
Varify.io®'nun kurucu ortağı ve uzun süredir dönüşüm uzmanı. Dijital temas noktaları için özelleştirilmiş optimizasyon stratejileri geliştirir ve şirketleri veriye dayalı kararları uygulamaya koyma konusunda destekler.
Steffen Schulz
Varify.io®'nun kurucu ortağı, A/B testini her ölçekteki şirket için uygun fiyatlı ve erişilebilir hale getiren bir SaaS ürünü geliştiriyor. Dönüşüm optimizasyonu alanındaki derin uzmanlığını veri odaklı testleri demokratikleştirme hedefiyle birleştiriyor.
André Morys
KonversionsKRAFT'ın kurucusu ve dönüşüm optimizasyonu alanında öncü. Kendi dönüşüm çerçevesini geliştirdi, Dönüşüm Optimizasyonu kitabını yayınladı. Growth Marketing Summit'in organizatörü.
Karl Gilis
Kullanılabilirlik ve dönüşüm optimizasyonu için Belçikalı bir ajans olan AGConsult'ın kurucu ortağı. PPC Hero tarafından dünya çapında en iyi 3 dönüşüm uzmanından biri olarak listelenmiş ve uluslararası alanda konuşmacı olarak tanınmıştır.
A/B testi hakkında daha fazla makale
- Kullanıcı Testi: Yöntemler, Süreçler ve Metrikler
Gerçek kullanıcı geri bildirimlerinin hedefli kullanıcı testi yoluyla nasıl daha iyi kararlara yol açtığını keşfedin.
- A/B testlerinde güven aralığı hakkında her şey
Açıkça açıklanmıştır: A/B testleri bağlamında güven aralığı ve güven düzeyi.
- A/A testleri açıklandı: Güvenilir veriler için doğrulama
Test kurulumunuzu doğrulamak ve veri kalitesini sağlamak için A/A testleri neden önemlidir?
- Çok değişkenli testlerle etkili optimizasyon
En iyi kombinasyonu belirlemek için birden fazla öğeyi aynı anda nasıl test edeceğinizi öğrenin.
- A/B testinde kaçınmanız gereken 10 kırmızı bayrak
A/B testinde en sık yapılan hatalar ve bunlardan nasıl kaçınılacağı.
- Big Query A/B Testi
BigQuery ve Varify.io ile A/B testleri veri düzeyinde nasıl verimli bir şekilde analiz edilir.
- GTM ve GA4 ile sunucu tarafı izleme
Google Tag Manager ve GA4 ile sunucu tarafı izleme sayesinde verileriniz üzerinde daha fazla kontrol.
- Shopify için A/B Testi: Bilmeniz gereken her şey
Shopify mağazalarında başarılı A/B testi için akıllı stratejiler ve teknik ipuçları.
- Bölünmüş testler basitçe açıklandı: tanım, uygulama, uygulama
Bölünmüş testler nasıl çalışır ve özellikle nasıl kullanılır?
- WordPress A/B testi
A/B testini WordPress web sitenize nasıl etkili bir şekilde entegre edebilirsiniz?
- Shopify Temaları A/B Testi
Daha iyi dönüşüm oranları için hedefli A/B testi yoluyla Shopify temalarının optimizasyonu.
