İster web sitesi, ister bülten veya reklam olsun: Bölme testi hangi varyantın daha iyi çalıştığını gösterir. Split testler, hangi başlığın daha ikna edici olduğu, hangi yapının daha fazla talep yarattığı veya hangi harekete geçirici mesajın daha fazla tıklanmayı teşvik ettiği konusunda güvenilir veriler sağlar.
Küçük ayarlamalar bile büyük bir etki yaratabilir. Net cevaplar sağlayan sistematik bir test yapısı çok önemlidir.
Bu makalede, split testlerin pratikte nasıl kullanıldığını, nelerin önemli olduğunu ve anlamlı sonuçlar için nelere ihtiyacınız olduğunu öğreneceksiniz.
İçindekiler tablosu
Özünde bölünmüş testler: tanım, köken, uygulama
Bölünmüş test kontrollü bir deneydir: Hangisinin daha iyi sonuç verdiğini bulmak için bir teklifin iki versiyonu paralel olarak uygulanır. Kullanıcı bölünmesi rastgeledir, hedef açıkça tanımlanmıştır. Örneğin, daha fazla dönüşüm veya daha düşük hemen çıkma oranı. Varsayımlara dayanmak yerine test, hedeflenen optimizasyonu mümkün kılan güvenilir veriler sağlar. Dönüşüm optimizasyonundaki değeri de tam olarak budur: kararlar tahmini değil, ölçülebilir şekilde iyileştirilir.
Yöntemin kökeni bilime dayanmaktadır. İngiliz istatistikçi Ronald Fisher 1920'lerde farklı deneyimleri deneysel olarak karşılaştırılabilir hale getirmek amacıyla temel prensibi geliştirmiştir. Yöntem daha sonra tıp alanında klinik çalışmalar için kullanılmış ve 1960'lardan itibaren pazarlama alanında da uygulanmıştır.
Ancak bugün bildiğimiz şekliyle split test dijital çağın bir ürünüdür. Web teknolojisi, gerçek zamanlı veriler ve otomatik araçlar, belirli hedef grupları test etmeyi ve sonuçları haftalar yerine dakikalar içinde analiz etmeyi mümkün kılmıştır.
Terimlerin açıklığa kavuşturulması
Split test vs A/B testi:
Uygulamada her iki terim de genellikle eşanlamlı olarak kullanılmaktadır. Sadece teoride farklılıklar vardır. "A/B" terimi başlangıçta iki varyantın karşılaştırılmasını ifade eder. "Split" ise trafiğin bu varyantlar arasında eşit olarak dağıtılmasını ifade eder. Ancak içerik açısından her iki durumda da aynı süreç söz konusudur: neyin daha iyi çalıştığını bulmak.
Çok değişkenli test:
Burada, çeşitli kombinasyonlarda başlık, görsel ve düğme gibi birkaç unsur aynı anda test edilir. Bu daha karmaşıktır, ancak tek tek öğeler arasındaki etkileşimlerin anlaşılması için faydalıdır.
Bölünmüş testler neden bu kadar etkilidir?
Bölme testlerinin en etkili dönüşüm optimizasyon araçları arasında yer almasının tek bir nedeni vardır: gerçekte neyin işe yaradığını gösterirler. Tahminler, zevk tartışmaları ya da içgüdüler değil, kararların dayandırılabileceği somut veriler söz konusudur.
Çok sayıda küçük ayar vidasının etkileşime girdiği durumlarda özellikle değerlidirler: Metin, tasarım, yapı, zamanlama. Her şeyi bir kerede değiştirmek yerine, hangi yönün fark yarattığını ve bu farkın gerçekten ne kadar büyük olduğunu özellikle test edebilirsiniz.
Bölünmüş testler de riskleri en aza indirmeye yardımcı olur. Yeni fikirler büyük ölçekte uygulamaya konulmadan önce daha küçük ölçekte test edilebilir. Bu, optimizasyonu planlanabilir, anlaşılabilir ve ölçülebilir hale getirir - paydaşlar açısından da.
Bölünmüş testler nerede kullanılabilir?
Bölünmüş testler, belirli kullanıcı tepkilerinin kaydedilebildiği ve karşılaştırılabildiği her yerde kullanılır. Neredeyse tüm dijital kanallarda kullanılabilirler. Tek gereklilik, açıkça ayırt edilebilen iki varyant ve ölçülebilen bir hedef olmasıdır. Net hedeflere sahip temiz bir test yapısı, anlamlı varyantlar ve testi mümkün kılan ve güvenilir veriler sağlayan bir araç çok önemlidir.
Esasen, bölünmüş testlerin özellikle başarılı olduğu iki ana alan vardır:
Bir yandan, ziyaretçilerin müşteriye dönüştüğü kendi web sitenizde. Öte yandan, içeriğin aktif olarak görüntülendiği kanallarda, örneğin haber bültenlerinde, reklamlarda veya açılır pencerelerde. Test mantığı aynıdır. Farklılıklar kanaldan, hedeften ve her şeyden önce teknik uygulamadan kaynaklanır.
Web sitesinde bölünmüş testler
Tipik test alanları:
- Açılış sayfaları: Hangi versiyon daha ikna edici? Hangi yapı hedefe daha iyi götürür - uzun mu kısa mı, metin ağırlıklı mı görsel mi?
- Ürün sayfaları: Görseller, fiyatlar, güven unsurları: Farkı yaratan genellikle ayrıntılardır. Farklı bir görsel detayı veya müsaitlik durumuna ilişkin ek bir notun ölçülebilir etkileri olabilir.
- Harekete geçirici mesajlar ve düğmeler: Metin, renk, boyut veya yerleştirme - küçük ayarlamalar bile tıklama oranını değiştirir.
- Formlar ve rezervasyon rotaları: Daha kısa mı yoksa daha uzun mu? Zorunlu alanları azaltın veya yapılandırın? Burada her test altın değerinde olabilir.
- Navigasyon ve menü navigasyonu: Kullanıcıların sayfalar arasında gezinme şekli de test edilebilir: yatay veya dikey menü, azaltılmış veya tam seçim.
Bölünmüş testler için diğer uygulama alanları
Split testler web sitesinin çok ötesinde kullanılabilir. Özellikle e-posta pazarlaması veya ücretli reklamlar gibi harici kanallarda, genellikle nispeten daha az teknik çabayla daha hızlı geri bildirim sağlarlar.
👉 E-posta ile pazarlama
Konu satırları, gönderim zamanı veya düzen: buradaki her değişiklik, açılış ve tıklama oranlarını doğrudan etkileyebilir. Testler, içeriğin hedef gruplara daha iyi uyarlanmasına ve israfın en aza indirilmesine yardımcı olur.
👉 Reklamlar (arama, sosyal, görüntülü)
Bölünmüş testler, kampanya yönetiminde belirleyici bir kaldıraçtır. Metin, görsel veya açılış sayfasındaki varyasyonlar tıklama fiyatlarını, alaka düzeyini ve dönüşüm olasılığını etkiler. Bu da bütçenin daha hedefli bir şekilde kullanılmasını sağlar.
👉 Pop-up'lar, widget'lar, banner'lar
Pop-up'lar veya sayfa içi banner'lar gibi görsel öğeler zamanlama, tasarım ve yerleştirme açısından test edilebilir. Küçük ayarlamalar bile potansiyel müşteriler, hemen çıkma oranı veya bekleme süresi üzerinde etkili olabilir - özellikle de dönüşüme duyarlı alanlarda.
👉 SEO bölünmüş testleri
Özel bir teknik durum: meta başlıklar, açıklamalar veya dahili bağlantılar gibi unsurlar test edilir. Doğru uygulandıklarında, yeterli trafik olması koşuluyla organik kullanıcı davranışı hakkında değerli bilgiler sağlarlar.
Doğru kurulum: Bölünmüş testler için hangi araçlara ihtiyacınız var?
Bölünmüş testleri gerçekleştirebilmek için temiz bir teknik kuruluma ihtiyacınız vardır. Güvenilir araçlar olmadan, varyantlar hedeflenen şekilde oynanamaz, kullanıcı davranışı ölçülemez ve sonuçlar değerlendirilemez. Web sitelerinde bölünmüş testler için üç temel bileşen gereklidir:
Bir A/B test aracı (split test aracı): F varyantların oluşturulması, yönetimi ve oynatılması için
Bir analiz aracı: Sonuçları analiz etmek için, örneğin Google Analytics 4 aracılığıyla
Bir etiket yönetim sistemi: Örneğin Google Tag Manager ile izleme kodlarının kolay entegrasyonu için
Bir split test aracının yapması gerekenler
İyi bir test aracı pratik, güvenilir ve entegrasyonu kolay olmalıdır. Aşağıdaki gereksinimleri karşılamalıdır:
Kod olmadan sayfaları değiştirmek için görsel editör
Belirli kullanıcı gruplarını özel olarak test etmek için hedefleme seçenekleri
Güvenilir trafik dağılımı (rastgele, eşit ağırlıklı)
GA4 entegrasyonu veya değerlendirme için kendi analiz fonksiyonları
Daha büyük test hacimlerinde bile istikrarlı yükleme süreleri ve performans
Kolay entegrasyon, örneğin Google Tag Manager aracılığıyla
Piyasada temel olarak bu gereksinimleri karşılayan birkaç yerleşik araç bulunmaktadır. Örneğin Varify.io, Optimizely, VWO veya AB Tasty. Doğru çözüm kuruluma, bütçeye ve test hacmine bağlıdır.
Varify burada neden ikna edici?
Varify'ın Avantajları:
Tüm tarifelerde sınırsız trafik (büyüme için ödeme duvarı olmadan)
Kodsuz görsel editör - geliştiriciler olmadan hızlı testler için ideal
Doğrudan GA4 bağlantısı - sonuçlar doğrudan bilinen izleme sistemine akar
Şeffaf fiyat yapısı - gizli ek maliyetler yok
Google Etiket Yöneticisi aracılığıyla basit entegrasyon
Hızlı, kişiselleştirilmiş destek - entegrasyon veya diğer sorunlarla ilgili daha karmaşık sorular için bile
Varify.io, özellikle pahalı kurumsal yapılarda kaybolmadan düzenli olarak test yapmak isteyen ekipler için açık bir avantaj sunuyor.
Web sitesi dışında split testleri için araçlar
Diğer kanallarda kurulum genellikle farklıdır - test işlevi genellikle platforma zaten entegre edilmiştir:
E-posta pazarlamasıBölme testi işlevi Mailchimp, Brevo veya Hubspot gibi araçlarda standarttır.
Reklamlar (Google Ads, Meta Ads vb.)Bölme testleri doğrudan kampanya yapılarında oluşturulabilir.
Pop-up'lar, widget'lar, banner'larBu öğeler, web sitesi yapısının bir parçası oldukları için Varify gibi birçok A/B test aracında doğrudan test edilebilir.
Bölme testinin gerçekleştirilmesi: konseptten uygulamaya
1. Hedef ve hipotezi formüle edin
Varyantlar oluşturmadan önce net bir hedefe ve sağlam temellere dayanan bir hipoteze ihtiyacınız vardır. Hedef, neyi optimize etmek istediğinizi tanımlar. Örneğin, bu daha yüksek bir dönüşüm oranı, belirli bir düğmeye daha fazla tıklama veya daha düşük bir hemen çıkma oranı olabilir.
Hipotez, hangi değişikliği test ettiğinizi ve hangi etkiyi beklediğinizi açıklar.
Öyle olmalı:
- Spesifik olun: somut bir unsurla ilgili
- Hedefe yönelik olun: ölçülebilir bir hedefle bağlantılı
- Gerekçelendirilmeli: verilerden, deneyimlerden veya kullanıcı geri bildirimlerinden türetilmeli
Örnek:
Düğme metnini "Şimdi gönder" yerine "Ücretsiz fiyat teklifi isteyin" olarak değiştirirsek dönüşüm oranı artar çünkü fayda daha net bir şekilde anlaşılabilir.
"Farklı bir şey deneyeceğiz" gibi genel ifadelerden kaçının. Net bir hedef olmadan anlamlı bir test mümkün değildir.
2. İzleme ve entegrasyonun sağlanması
Başlamadan önce kurulum çalışmalıdır. Analiz aracı (örn. GA4) ve A/B test aracı (örn. Varify.io), ideal olarak Google Tag Manager gibi bir etiket yönetim sistemi aracılığıyla doğru şekilde bağlanmalıdır. Tüm olayların doğru şekilde tetiklendiğini kontrol edin. Yalnızca ölçüm tamamlandığında teste başlamaya değer.
3. Araçta varyantlar oluşturun
4. Hedef kitlenin ve trafik dağılımının tanımlanması
5. Çalışma süresini ve örneklem büyüklüğünü hesaplayın
6. Sonuçları analiz edin ve bir karar verin
7. Öğrenilenlerin belgelenmesi ve daha da iyileştirilmesi
Bölünmüş test istatistikleri: basitçe açıklanmıştır
Bölünmüş testler yalnızca istatistiksel olarak doğru şekilde kurulur ve analiz edilirse güvenilir sonuçlar verir. Bu, derinlemesine istatistik bilgisi gerektirmez, ancak anlamlılık, örneklem büyüklüğü ve uygunluk gibi temel kavramların anlaşılmasını gerektirir.
Bir bakışta bölünmüş testler için en önemli istatistiksel ilkeler:
İstatistiksel anlamlılık
İstatistiksel anlamlılık, iki varyant arasında gözlemlenen bir farkın tesadüfen oluşmama olasılığını gösterir. Kural olarak, 95 % anlamlılığın üzerindeki bir sonuç güvenilir kabul edilir. Bu, etkinin tamamen tesadüfi olma olasılığının yalnızca yüzde 5 olduğu anlamına gelir.
Anlamlılık, ölçülen farkın tanımlanmış bir istatistiksel risk dahilinde "gerçek" olarak kabul edilebilecek kadar büyük ve tutarlı olduğu anlamına gelir. Bu risk güven seviyesi tarafından kontrol edilir.
ücretsiz anlamlılık hesaplayıcımız istatistiksel anlamlılığı hesaplamak için kullanılabilir.
Güven seviyesi
Bir test sonucunun anlamlı kabul edilip edilmeyeceği seçilen güven düzeyine bağlıdır. Ölçülen bir farkın güvenilir olarak kabul edilmesi için kesinliğin ne kadar yüksek olması gerektiğini belirler. Çoğu durumda bu değer 95 %'dir. Bu, 5 %'lik bir hata toleransına karşılık gelir. Bu, sonucun tamamen rastgele olduğuna dair 20'de 1'lik bir artık risk olduğu anlamına gelir.
Bu eşik, bilgi değeri ile veri hacmi arasında iyi bir denge sağladığı için yerleşmiştir. Daha düşük bir seviyede çalışanlar daha hızlı sonuç elde etmekte, ancak daha fazla yanlış karar verme riski taşımaktadır.
Güven aralığı
Güven aralığı, test edilen bir varyantın gerçek değerinin büyük olasılıkla hangi aralıkta olduğunu gösterir. Sadece tek bir değer göstermek yerine bir aralık hesaplanır. Örnek: Tam olarak 5 % dönüşüm oranı yerine, sonuç 4,6 % ila 5,4 %'dir.
Dar bir aralık, istikrarlı bir veritabanını ve düşük dalgalanmaları gösterir. Aralık genişse, bu dağınıklık veya çok az veri olduğunu gösterir. İki varyantın aralıkları çakışırsa, bir varyant ortalama olarak daha iyi performans gösterse bile net bir fark tespit edilemez.
Birçok araç bu aralıkları grafiksel olarak görselleştirir ve böylece test sonuçlarının daha gerçekçi bir şekilde değerlendirilmesine yardımcı olur.
Örneklem büyüklüğü ve süresi:
Geçerli bir sonuç için yeterli verinin mevcut olması gerekir. Örneklem büyüklüğü, güvenilir ifadelerde bulunabilmek için teste kaç kullanıcının dahil edilmesi gerektiğini belirler. Bu, diğer şeylerin yanı sıra, beklenen dönüşüm oranına, istenen güven düzeyine ve varsayılan etkinin boyutuna bağlıdır.
Küçük farklılıkları ölçmek istiyorsanız, çok sayıda veriye ihtiyacınız vardır. Etki ne kadar küçükse, bunu istatistiksel kesinlikte kanıtlamak için örneklemin de o kadar büyük olması gerekir. Varify.io veya özel anlamlılık hesaplayıcıları gibi araçlar, optimum veri miktarını önceden belirlemeye yardımcı olur.
Süre de çok önemlidir. Bir test, örneğin hafta içi günler arasındaki farklar veya mevsimsel dalgalanmalar gibi tipik kullanım modellerini haritalamak için yeterince uzun sürmelidir. Aynı zamanda, istatistiksel anlamlılığı hesaplayabilmek için yeterli veri toplamalıdır.
A/B testi hakkında daha fazla makale
👉 A/B testi: nasıl çalışır, ipuçları ve çözümler
Hipotezden değerlendirmeye kadar etkili A/B testleri için 5 adımlı talimatlar içeren kapsamlı bir kılavuz.
👉 Kullanıcı testi: yöntemler, süreçler ve metrikler
Gerçek kullanıcı geri bildirimlerinin hedefli kullanıcı testleri yoluyla nasıl daha iyi kararlar alınmasını sağladığını öğrenin.
👉 A/B testinde güven aralığı hakkında her şey
Açıkça anlatılmıştır: A/B testleri bağlamında güven düzeyi ve güven aralığı.
👉 Çok değişkenli testler aracılığıyla etkili optimizasyon
En iyi kombinasyonu belirlemek için birkaç öğeyi aynı anda nasıl test edeceğinizi öğrenin.
👉 A/A testleri açıklandı: Güvenilir veriler için doğrulama
Test kurulumunuzu doğrulamak ve veri kalitesini sağlamak için A/A testleri neden önemlidir?
👉 A/B testinde kaçınmanız gereken 10 kırmızı bayrak
A/B testlerinde en sık yapılan hatalar ve bunlardan nasıl kaçınılacağı.
👉 Büyük Sorgu 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 testleri için akıllı stratejiler ve teknik ipuçları.
👉 WordPress A/B Testi
A/B testlerini WordPress web sitenize nasıl etkili bir şekilde entegre edebilirsiniz?
👉 Shopify Temaları A/B Testi
Daha iyi dönüşüm oranları için hedefli A/B testleri aracılığıyla Shopify temalarının optimizasyonu.
