اختبار متعدد المتغيرات: كيفية إجراء أفضل الاختبارات للحصول على أفضل النتائج

يعد اختبار A / B أحد أسهل الطرق للعثور على أفكار تحسين لصفحاتك المقصودة بعد النقر ، ولكنها ليست دائمًا الطريقة الأكثر فاعلية.

قبل أن تبدأ في اختبار صفحتين أو ثلاث أو أربع صفحات في وقت واحد ، تعرف على كيفية اختبار المزيد واكتشف أفضل مجموعة من العناصر لتحويل زوارك.

ما هو اختبار A / B؟

يسمح لك اختبار A / B ، المعروف أيضًا باسم اختبار الانقسام ، بمقارنة نسختين مختلفتين من صفحة الويب لتحديد أيهما يحول الزوار بشكل أفضل.

يمكن أن تكون هاتان الصفحتان:

• مختلفة قليلا

إذا كان لديك تصميم عالي التحويل وتريد معرفة كيفية تحسين عنصر واحد ، فيمكنك اختبار صفحتين مختلفتين مع اختلاف واحد فقط. إذا كنت تريد معرفة ما إذا كان الفضول أو العنوان الذي يركز على الأخبار يؤدي بشكل أفضل ، فيمكنك اختبار العنوان الرئيسي مقابل العنوان الرئيسي. إذا كنت تريد معرفة ما إذا كان مقطع فيديو أو صورة متحركة يؤثران على التحويلات بشكل أكبر ، فيمكنك اختبار واحد على كل صفحة.

بعد توجيه حركة مرور متساوية لكل واحدة ، يكون الفائز هو الذي يولد أكبر عدد من التحويلات. والسبب وراء قيام أحدهم بتوليد المزيد من التحويلات واضح ، نظرًا لوجود اختلاف واحد فقط بين الصفحتين.

• مختلفة جذريا

يمكنك أيضًا اختبار صفحتين مختلفتين بطرق متعددة. يمكن أن تحتوي صفحتك الأصلية على عنوان رئيسي وصورة مميزة وزر الحث على اتخاذ إجراء مختلف عن الشكل الخاص بك. قد يبدو اختباره كالتالي:

بعد توجيه حركة مرور متساوية إلى كل من الصفحة الأصلية (أ أو "التحكم") وصفحة الشكل (ب) ، تكون الصفحة التي يتم تحويلها بشكل أفضل هي الفائز. ولكن على عكس ما يحدث عندما تقوم بتغيير عنصر واحد فقط لكل اختبار ، عندما تختبر صفحات مختلفة تمامًا ، لا توجد طريقة لتحديد سبب فوز صفحة معينة.

بأخذ نتائج المثال أعلاه ، سنعرف فقط أن الإصدار "ب" أفضل من الإصدار "أ" ، ولكن ليس السبب في أنه أفضل ، حيث يوجد عدد من الأسباب التي يمكن أن يُنسب إليها. يمكن أن تأتي التحويلات من تعديل شريط التنقل من اليسار إلى اليمين ، أو من نموذج الاشتراك من أعلى إلى أسفل. كل ما يمكنك أن تعرفه على وجه اليقين عند اختبار A / B لتصميمات مختلفة تمامًا هو أن إحدى الصفحات أفضل من الأخرى.

ولكن ، هناك نوع مختلف من الاختبار يمكنك إجراؤه لتحديد كيفية تفاعل التغييرات التي تطرأ على عناصر متعددة مع بعضها البعض. يطلق عليه اختبار متعدد المتغيرات.

ما هو الاختبار متعدد المتغيرات؟

الاختبار متعدد المتغيرات هو العملية التي يستخدمها المحسنون لمقارنة صفحتين مختلفتين على الويب. تركز الطريقة على مقارنة التغييرات الطفيفة بين عناصر متعددة ، ثم قياس كيفية تفاعل هذه العناصر مع بعضها البعض ، بهدف إيجاد أفضل أداء.

الفرق بين اختبار A / B والاختبار متعدد المتغيرات

ربما تكون قد قرأت الكثير من دراسات الحالة لاختبار A / B والتي وجدت صفحة فائزة من خلال مقارنة عنوان رئيسي بآخر ، أو صورة مميزة مقابل مقطع فيديو ، أو عبارة تحث المستخدم على اتخاذ إجراء مقابل أخرى مختلفة قليلاً. بينما يمكن استخدامها للقيام بذلك بدقة ، وفقًا للمحسّنين في Widemile ، هناك طريقة أكثر مثالية لاستخدام اختبار A / B:

يقولون إن الاستخدام المثالي لاختبار A / B هو "اختبار صفحتين أو أكثر من صفحات مختلفة اختلافًا جذريًا". في مصطلحات الاختبار ، من الأفضل إجراء اختبار A / B للعثور على ما يسمى "الحد الأقصى العالمي" واختبار متعدد المتغيرات لتحسينه نحو "الحد الأقصى المحلي".

الحد الأقصى العالمي والحد الأقصى المحلي

على الرغم من صعوبة القيام بذلك ، تخيل لثانية أنك لم تحصل على مغرفة من الآيس كريم في حياتك ، وأنت تقف في صالة آيس كريم تحاول تحديد أي نكهة من بين 30 نكهة مختلفة ترغب في شرائها .

هناك 10 أنواع مختلفة من الشوكولاتة ، و 10 أنواع مختلفة من الفانيليا ، و 10 أنواع مختلفة من الفراولة. هل ستجرب جميع النكهات الثلاثين قبل أن تقرر أي واحدة تريد مغرفة منها؟

على الاغلب لا. من المحتمل أن تجرب واحدة من كل نكهة مختلفة تمامًا - شوكولاتة واحدة وفراولة وفانيليا - لتضييق النطاق الذي تفضله أكثر. إذا اكتشفت أنك تحب الشوكولاتة على الفانيليا والفراولة ، فستبدأ في تجربة نكهات مثل "عجينة رقائق الشوكولاتة" و "زبدة الفول السوداني بالشوكولاتة" و "حلوى الشوكولاتة" لتحديد أي من الشوكولاتة التي تفضلها أكثر.

من الناحية الإحصائية ، فإننا نطلق على التنوع الذي أعجبك أكثر (شوكولاتة أو فانيليا أو فراولة) الحد الأقصى العالمي. هذه هي النكهة التي يكون مذاقها أفضل بالنسبة لك من بين الأنواع الثلاثة المختلفة تمامًا. ستكون النكهة المحددة للصنف (حلوى الشوكولاتة ، عجينة رقائق الشوكولاتة ، زبدة الفول السوداني بالشوكولاتة) هي الحد الأقصى المحلي. إنها أفضل نسخة من المجموعة التي اخترتها.

بصفتك مُحسِّنًا ، فأنت تريد إجراء الاختبار بالمثل. تريد العثور على الصفحة الأفضل تحويلاً للزائرين (الحد الأقصى العالمي) ، ثم تعديل العناصر المحددة في تلك الصفحة لتحسينها إلى أعلى صفحة تحويل يمكن أن تكون (الحد الأقصى المحلي). الذي تبحث عنه سيحدد الاختبار الذي تستخدمه.

متى يجب استخدام اختبار A / B ومتى يتم استخدام الاختبار متعدد المتغيرات

اختبارات A / B هي الأفضل لاختبار الحد الأقصى العالمي. إنهم الأفضل في اكتشاف الصفحة التي يريد زوار موقعك التحويل إليها. خذ هذا المثال من MarketingExperiments ، الذي استخدم اختبار A / B لمساعدة Investopedia على زيادة التحويلات في رسالته الإخبارية ، Investopedia Advisor.

كان العرض بسيطًا - رسالة إخبارية مجانية تحتوي على نصائح حول الأسهم - وهكذا عكست الصفحة الأصلية ذلك. لم يكن طويلًا أو معقدًا أو مليئًا بالعديد من العناصر. تميزت بنموذج التقاط الرصاص في حقل واحد ، ونسخة نقطية ، وإنفوجرافيك:

ولكن على الرغم من العرض المجاني القيّم ، إلا أنه كان يتحول إلى 1.33٪ فقط. قرر فريق MarketingExperiments إجراء إصلاح شامل للصفحة. قاموا بتغيير العنوان والتخطيط وزر الحث على الشراء وإضافة بعض الشارات من بين أشياء أخرى. ثم قاموا باختبار A / B الصفحة الجديدة مقابل الصفحة الأصلية ، ووجدوا أن الصفحة الجديدة تحولت إلى أعلى بنسبة 89.4٪. هذا ما بدت عليه:

من المهم أن تتذكر أنه مع اختبار A / B هذا ، لم يكتشف المجربون بالضبط سبب تحويل الصفحة الجديدة بشكل أفضل من الصفحة القديمة ، لكنهم وجدوا محولًا جديدًا أعلى. بعبارة أخرى ، وجدوا حدًا أقصى عالميًا جديدًا. في هذه المرحلة ، إذا رغبوا في ذلك ، يمكنهم تحسين هذه الصفحة باختبار متعدد المتغيرات لتحديد مجموعة العناصر التي تحول معظم الزوار.

هذا هو بالضبط ما يريد المختبرين في هذا المثال الافتراضي من Optimizely القيام به ، على سبيل المثال. إنهم يريدون معرفة تركيبة العنوان والصورة التي تحول معظم الزوار.

لذلك ، يقومون بإنشاء صفحات متعددة بمجموعات مختلفة من العناوين والصور لمعرفة أيها يحقق أفضل أداء.

أي من هذه الإصدارات الأربعة يظهر من الاختبار مع أعلى معدل تحويل هو الفائز. إذا كان أداء الإصدارين مع المصباح الكهربائي أفضل من الإصدارين مع الترس ، فقد تستنتج أن صورة المصباح الكهربائي لها التأثير الأكبر على التحويلات. من هناك ، سترى العنوان المصاحب الذي أدى إلى مزيد من التحويلات ، واستخدم تلك الصفحة.

كيفية إجراء اختبار متعدد المتغيرات

قبل بضع سنوات ، عندما أراد مؤسس VWO Paras Chopra زيادة التنزيلات على صفحته على الويب ، استخدم اختبارًا متعدد المتغيرات لمعرفة كيفية القيام بذلك. إذا كنت معتادًا على خطوات إجراء اختبار A / B ، فستتعرف على معظم الخطوات في مثال الاختبار متعدد المتغيرات هذا.

1. تحديد مشكلة

قبل أن تتمكن من البدء في تحسين صفحة الويب الخاصة بك ، من الأفضل البحث في البيانات ومعرفة كيفية تفاعل الزوار معها. ما وجده هو أن الأشخاص لم ينقروا على زر "تنزيل" بقدر ما توقعه ، لذلك أجرى مسحًا للصفحة لمعرفة السبب.

2. صياغة فرضية

بعد فحص شامل ، أدرك أن رابط التنزيل كان غير ملحوظ تمامًا. لذلك ابتكر فرضية لتحسين الصفحة:

يتمثل أحد الحلول الواضحة لجعل الزائرين يلاحظون ارتباط التنزيل في جعل قسم التنزيل هو الجزء الأبرز في الصفحة. في تصميم الصفحة ، تم مزج حجم ولون عنوان "التنزيل" جيدًا في بقية الصفحة ، مما أدى إلى فقد الأشخاص رابط التنزيل.

من خلال جعل رابط "التنزيل" أكثر وضوحًا ، كان يعتقد أنه سيكون قادرًا على زيادة التحويلات. إليك كيف قرر أن يفعل ذلك.

3. إنشاء الاختلافات

حان الوقت الآن لإنشاء صفحات متنوعة للاختبار. وفقا لباراس:

بالنسبة للاختبار متعدد المتغيرات ، قمت بتحديد عاملين على الصفحة لإنشاء أشكال مختلفة: عنوان "تنزيل" في الشريط الجانبي ورابط تنزيل "PDFProducer" أدناه. كان تركيز الاختبار على ملاحظة تأثير كلمة "مجاني" وتأثير تمييز قسم التنزيل.

وإليك الطريقة التي قرر بها جعل قسم التنزيل أكثر وضوحًا وإغراءً.

بالنسبة إلى رابط "التنزيل" الأصلي ، اختبر ثلاثة أشكال مختلفة:

• "تنزيل" باللون الأحمر
• "تنزيل مجانًا" باللون الأحمر
• "تنزيل" باللون الافتراضي ، ولكن بحجم خط أكبر

بالنسبة إلى رابط "PDFProducer" الأصلي ، اختبر شكلين مختلفين:

• "PDFProducer" باللون الافتراضي ، ولكن بحجم خط أكبر
• “PDFProducer” باللون الأحمر

هذا ما بدت عليه كل المجموعات:

مع أربعة إصدارات من رابط التنزيل (بما في ذلك الأصل) وثلاثة إصدارات من نص "PDFProducer" (مرة أخرى ، بما في ذلك الأصل) ، تم تشكيل 12 تنوعًا مختلفًا لإجراء اختبار عاملي كامل. العامل الكامل يختبر جميع التوليفات بدلاً من العامل الكسري الذي يختبر فقط الأكثر تأثيرًا.

في حين أن هناك طرقًا متعددة للتحليل متعدد المتغيرات - العوامل الكاملة ، والعوامل الجزئية ، و Taguchi - يوصي معظم المحسنين بتشغيل عامل كامل لدقتها ، كما يدعي Alex Birkett من CXL.

4. تحديد حجم عينتك

قبل أن تبدأ في توجيه حركة المرور إلى صفحاتك ، تحتاج إلى تحديد حجم عينتك - عدد الزوار الذين تحتاج كل صفحة إلى توليدهم قبل أن تتمكن من التوصل إلى استنتاجات حول نتائج الاختبار.

ستساعدك هذه الآلة الحاسبة من VWO في معرفة عدد الزوار والمدة التي تحتاجها لإجراء اختبارك بناءً على حركة مرور موقعك على الويب وعدد الاختلافات التي لديك وأهميتك الإحصائية.

لمعرفة المزيد حول الوصول إلى الدلالة الإحصائية ، وكل الأشياء التي تحتاج إلى إدخالها في الآلة الحاسبة ، راجع منشور المدونة هذا.

5. اختبر أدواتك

اختبر كل شيء قبل البدء في تشغيل حركة المرور. هل تبدو صفحتك المقصودة بعد النقر متشابهة في كل متصفح؟ هل زر CTA الخاص بك يعمل؟ هل جميع الروابط الموجودة في إعلاناتك صحيحة؟

قبل أن تبدأ في تشغيل أي شيء ، من المهم ضمان الجودة في كل جانب من جوانب حملتك لضمان عدم وجود شيء يسمم نتائجك.

6. ابدأ قيادة حركة المرور

الآن بعد أن قمت بإنشاء أشكالك المختلفة ومعرفة مقدار حركة المرور التي ستحتاج إلى توليدها لكل منها ، فمن الآمن البدء في توجيه حركة المرور إليها. أكبر عيب لاختبارات النسخ المختلفة من الأقسام هو الحجم الهائل لحركة المرور التي ستحتاج إليها قبل أن تتمكن من إتمامها ، لذلك عليك التحلي بالصبر.

عندما تقوم باختبار A / B ، هناك صفحتان فقط ستحتاج إليهما لزيادة عدد الزيارات. ولكن في اختبار متعدد المتغيرات ، مثل اختبار Paras على سبيل المثال ، هناك 12 صفحة مختلفة يجب أن تجمع عينة كبيرة الحجم قبل أن تتمكن من استدعاء الاختبار.

ترقب التهديدات لصلاحيتك ولا تنسى حساب المعدل المتزايد للنتائج الإيجابية الخاطئة ، كما يقول ليونيد بيكيليس:

"تقوم بشكل أساسي بإجراء اختبار A / B منفصل لكل تفاعل. إذا كان لديك 20 تفاعلًا للقياس ، وكان إجراء الاختبار الخاص بك يحتوي على معدل 5٪ للعثور على إيجابيات خاطئة لكل تفاعل ، فإنك فجأة تتوقع أن يتم اكتشاف تفاعل واحد مهم تمامًا عن طريق الصدفة. هناك طرق لحساب ذلك ، يُطلق عليها عمومًا تصحيحات اختبار متعددة ، ولكن مرة أخرى ، التكلفة هي أنك تميل إلى المزيد من الزائرين لرؤية نتائج حاسمة ".

7. تحليل النتائج الخاصة بك

بعد إجراء الاختبار لمدة أربعة أسابيع ، هذا ما وجده باراس:

يمكنك ملاحظة أن العنوان الرئيسي "تنزيل مجانًا" باللون الأحمر دفع معدل تحويل التنزيل من 39٪ إلى 63٪ ، بزيادة هائلة قدرها 60٪. كما أدى وجود "تنزيل" بحجم خط كبير (مقترنًا بلون الرابط باللون الأحمر) إلى تحسن إيجابي (43٪) مقارنة بالإعداد الافتراضي. من بين جميع النتائج ، تعد المراكز الثلاثة الأولى ذات دلالة إحصائية عند مستوى ثقة بنسبة 95٪ أو أكثر.

كان بإمكان باراس تنفيذ صفحته الجديدة ونسيان هذا الاختبار ، ولكن بدلاً من ذلك ، أكد على خطوة أخيرة مهمة:

8. تعلم من نتائجك

يجب استخدام كل اختبار من اختباراتك لمعرفة شيء ما عن صفحات الويب الخاصة بك وزوارها يمكنك استخدامه للإبلاغ عن الاختبارات المستقبلية.

علم على صفحته على الويب أن:

• لاقت كلمة "مجاني" صدى لدى زوار موقعه.
• من الأفضل الإعلان عن طبيعة العرض بدون تكلفة في عبارة الحث على اتخاذ إجراء أو بالقرب منها.
• جذب اللون الأحمر انتباه زواره.
• اجتذبت عبارة أكبر للحث على اتخاذ إجراء المزيد من مقل عيون الزائرين.

لكن تذكر ، هذه هي نتائج اختباره . في حين أن كلمة "مجاني" دائمًا ما تكون جيدة للاستخدام على أي صفحة ويب تعلن عن عرض بدون تكلفة ، إلا أن أفضل موقع وحجم ولون ل CTA الخاص بك قد يكون مختلفًا على صفحات الويب الخاصة بك. الطريقة الوحيدة للتأكد من ذلك هي الاختبار.

هل جربت الاختبار متعدد المتغيرات؟

هل ابتعدت عن الاختبار متعدد المتغيرات لأنك اعتقدت أنه معقد للغاية؟ اشترك في عرض Instapage Enterprise اليوم.