Când să căutați maximul local și global cu testarea dvs. A/B

Imaginați-vă că urci pe Muntele Everest într-o ceață deasă cu amnezie. Poți vedea doar până la mâna întinsă. Nu știi unde te afli sau în ce direcție să te îndrepți, doar că trebuie să ajungi pe vârf. Care sunt șansele pe care le faci?

Probabil la fel de jos pe cât este muntele de înalt.

Oricât de dramatică este o analogie, ea a fost făcută cu referire la fundamentul unei metode populare de testare A/B. Acel vârf este cea mai bună versiune a paginii dvs. de destinație post-clic și sunteți confuz, aproape orb și pierdut pe partea de munte a paginii dvs. actuale.

Mai rău, probabil că ți s-a înmânat o hartă incorectă de către bloggerii tăi preferați de marketing. S-ar putea să credeți că testați A/B în modul corect - că vă îndreptați în direcția acelui vârf. Cu toate acestea, sunt șanse să ajungeți în curând într-o fundătură și să nu găsiți niciodată varianta cea mai performantă a paginii de destinație post-clic.

Mitul testării A/B care îi încurcă pe începători

Unele dintre cele mai populare bloguri de marketing de pe internet continuă să perpetueze un mit al testării A/B care îi condamnă încă de la început pe începători. M-a victimizat și când am început.

„Nu schimbați mai mult de un element de pagină per test A/B” am continuat să citesc iar și iar. Nu l-am pus la îndoială pentru că sursele erau de încredere și pentru că în mare parte, ei bine, pur și simplu avea sens.

Scopul testării A/B este de a aduna date pe care le puteți utiliza pentru a optimiza o pagină, un e-mail, o reclamă sau orice altceva testați. Cum trebuia să știu ce a cauzat modificarea ratei de conversie la încheierea testului dacă am făcut mai multe ajustări între versiunile „A” și „B”? Ce fel de date ar fi acestea?

Așadar, am testat elementele pe rând: titlul paginii de destinație post-clic „A” vs. titlul paginii de destinație post-clic „B”. Apoi, a fost butonul albastru de pe pagina de destinație post-clic „A” față de butonul verde de pe pagina de destinație post-clic „B”. Așa au procedat profesioniștii și Amazon și Google. Dacă a fost suficient de bun pentru companii de mai multe miliarde de dolari, a fost suficient de bun pentru mine.

Problema pe care am trecut-o cu vederea, care mi-a devenit dureros de conștientă luni mai târziu, este că nu eram Amazon sau Google. Site-urile lor web generează mult trafic, ceea ce înseamnă că micile creșteri obținute de aceste teste frivole de culoare a butoanelor se pot traduce în venituri de milioane de dolari.

Pentru majoritatea oamenilor, totuși, sunt o pierdere de timp și resurse. Pentru majoritatea oamenilor, folosirea acestei metode de testare A/B este ca și cum ai escalada Muntele Everest într-o ceață deasă cu amnezie.

Euristica de alpinism

În viața noastră de zi cu zi, există probleme pe care le întâlnim pentru care soluția este clară. Dar, ce se întâmplă când te confrunți cu un obstacol necunoscut și în mare parte unic? Luați acest labirint, de exemplu:

Nu există postări pe blog scrise despre cel mai bun mod de a naviga în acest labirint anume. Prietenul tău (cel mai probabil) nu te poate ghida prin asta. Nu ai hartă. Deci, cum ajungi de la A la B?

Răspunsul poate fi găsit într-un program de calculator numit „The General Problem Solver”, construit în 1963 de Newell, Simon și Shaw pentru a studia inteligența artificială. Cercetările lor au fost aplicate și în rezolvarea problemelor umane. Dr. Russ Dewey explică:

Newell și Simon au definit fiecare problemă ca un spațiu. La un capăt al spațiului este punctul de plecare, pe cealaltă parte este obiectivul. Procedura de rezolvare a problemelor în sine este concepută ca un ansamblu de operații pentru a traversa acel spațiu, pentru a ajunge de la punctul de plecare la starea scopului, pas câte unul.

În General Problem Solver, programul testează diverse acțiuni (pe care Newell și Simon le numeau operatori) pentru a vedea care îl vor apropia mai mult de starea obiectivului. Un operator este orice activitate care modifică starea sistemului. General Problem Solver alege întotdeauna operația care pare să o apropie de scopul său. Această tactică se numește urcarea dealurilor, deoarece seamănă cu tactica de a face întotdeauna un pas spre vârful unui deal sau munte.

În labirintul de mai sus, fiecare fundătură este un „spațiu” - o problemă pe care trebuie să o depășiți cu „operații”, care sunt acțiuni care vă apropie de obiectivul dvs. (trecerea de la „A” la „B”).

Deci, începi de la „A” și urmezi calea care crezi că te va duce la „B” cel mai repede. Când ajungi într-o fundătură, te întorci și încerci o rută alternativă. Repeți procesul până când ți-ai atins obiectivul.

Aceasta este ceea ce faci când testezi A/B elemente mici. Identificați o problemă, cum ar fi un buton neobservat, de exemplu. Apoi, te apropii mai mult de obiectivul tău de a crea cea mai bună versiune a paginii de destinație post-clic (sau așa crezi tu), testând ceea ce ipotețizi că este unul mai bun. Dacă asta nu funcționează, testezi altul.

La un moment dat, totuși, vei ajunge la un punct de randamente descrescătoare numit „maximum local”.

Maximul local și maximul global

Motivul pentru care metoda de mai sus este numită euristica de „alpinism” este pentru că are o limitare majoră care te poate lăsa să te zgâri pe cap pe un deal privind în sus la vârful muntelui - unde se află cea mai bună pagină de destinație post-clic. Dr. Dewey explică:

Alpinismul este o strategie simplă, dar nu funcționează întotdeauna. O posibilă capcană este „problema de la poalele”. Dacă alegi orice pas care te duce în sus (sau într-o anumită direcție), s-ar putea să ajungi să urcai un deal care se află între tine și munte, ignorând procedura mult mai eficientă de a o ocoli. Cu alte cuvinte, dacă mergi direct către un obiectiv fără flexibilitate, s-ar putea să plătești un preț mare, să irosești multă energie sau să faci mai multă muncă pentru tine, fără a contribui la obiectiv.

În termeni de optimizare, acest „deal” este numit „maximul local”. Este cea mai bună versiune a paginii dvs. actuale, care, atunci când A/B este testat în continuare, va produce randamente descrescătoare. Vârful muntelui este numit „maximul global”. Aceasta este cea mai bună versiune a paginii de destinație post-clic. Iată un grafic util pentru a ilustra:

Începând cu o singură pagină de destinație post-clic și testând A/B elementele mici pe rând pentru a le îmbunătăți, te apropii de acel maxim local, dar această metodă nu te va duce niciodată pe vârful acelui munte. Așadar, cum navighezi până acolo?

Testare A/B pentru a atinge maximul global

Într-o postare pe blog intitulată „Nu cădeți în capcana testării A/B Minutiae”, Rand Fishkin de la Moz explică un scenariu frustrant care ar putea ajunge prea aproape de casă:

Să presupunem că găsiți o pagină/concept de care sunteți relativ mulțumit și începeți să testați lucrurile mărunte - optimizând în jurul minimului local. Este posibil să efectuați teste timp de 4-6 luni, să obțineți o îmbunătățire cu 5% a ratei de conversie generală și să vă simțiți destul de bine. Pana cand...

Derulați o altă idee mare și nouă într-un test și vă îmbunătățiți în continuare. Acum știi că ți-ai pierdut timpul optimizând și perfecționând o pagină al cărei concept general nu este la fel de bun ca pagina nouă, brută, neoptimizată pe care tocmai ai testat-o ​​pentru prima dată.

În schimb, Fishkin, la fel ca alți factori de influență de marketing, recomandă testarea A/B mai întâi „renovări” și „idei mari” – sau, cu alte cuvinte, testarea unor pagini radical diferite. Dintre acele pagini radical diferite, cea care are cea mai bună performanță este cea mai apropiată de maximul global. Acesta este cel pe care ar trebui să-l ajustați cu testarea multivariată: buton vs. buton, titlu vs. titlu etc. Mai multe studii de caz susțin această metodă.

Testare A/B pentru maximul global

1. Facebook

În 2008, Facebook a testat un design de navigare complet nou. Echipa lor l-a mutat din stânga paginii într-un drop-down din dreapta. Cu toate acestea, făcând acest lucru, au făcut ca aplicațiile din navigare să fie mai puțin vizibile pentru utilizatori, ceea ce a dus la mult mai puțin trafic către acele aplicații. Deoarece erau o sursă valoroasă de venituri pentru Facebook, aceasta a fost o problemă.

După ce a încercat să salveze noul design cu câteva trucuri de implicare, echipa de optimizare și-a dat seama că a atins maximul local și a abandonat totul. De la dezvoltatorul de produse Facebook, Adam Mosseri:

Ceea ce făceam aici este că optimizam pentru un maxim local. În acest cadru, a existat doar atât de mult trafic pe care l-am putut canaliza către aplicații. Și ce aveam nevoie era o schimbare structurală. Premisa noastră a fost oprită. Interesele noastre ne conduceau pe o cale greșită. Nu ne-am dat seama […] că optimizam pentru ceva la nivel local și trebuia să fim oarecum perturbatori pentru a scăpa de asta.

2. Moz

Această pagină de variante, creată de experții în rata de conversie pentru Moz, a fost de șase ori mai lungă decât cea originală. A prezentat mai multe infografice, un titlu diferit și un videoclip, printre alte elemente care nu erau pe pagina originală. A depășit controlul cu 52%.

Dacă echipa ar fi lucrat doar la îmbunătățirea elementelor de pe pagina originală, nu ar fi adăugat niciodată conținutul care a sporit conversiile la jumătate. De la testeri:

În analiza noastră a prezentării efective față în față a lui Rand, am observat că avea nevoie de cel puțin cinci minute pentru a justifica produsul plătit al lui Moz. Pagina existentă a fost mai mult ca un rezumat de un minut. Odată ce am adăugat elementele cheie ale prezentării lui Rand, pagina a devenit mult mai lungă.

3. Densitatea serverului

Cele mai multe studii de caz de testare A/B pe care le veți găsi online au legătură cu aspectul paginilor web. Acestea sunt culoarea butonului vs. culoarea butonului sau imaginea vs. imaginea, iar numărul acestora crește în fiecare zi. Ca rezultat, majoritatea oamenilor care se scufundă în testarea A/B presupun că poate fi folosit doar pentru design web.

Cu toate acestea, conceptul de testare A/B poate fi aplicat la orice, inclusiv la designul produsului sau chiar la structura prețurilor, așa cum veți vedea cu acest exemplu din Sever Density.

Compania, un serviciu de monitorizare a serverelor și a site-urilor web, a permis clienților săi să plătească în funcție de câte servere și site-uri web aveau nevoie să fie monitorizate:

Structura a avut scopul de a lărgi baza de clienți, ceea ce a făcut, dar acum obiectivele echipei erau pe venituri mai mari. Deci, ei A/B au testat o revizuire completă a prețurilor lor, cu un model ambalat:

Noua structură a produs de fapt mai puține conversii, dar valoarea fiecăreia a crescut vertiginos. Iată rezultatele:

Valoarea medie a comenzii era acum peste 55 USD în comparație cu cea veche: 19,70 USD. Rezultatele le reamintesc testatorilor două lucruri esențiale:

Testarea A/B poate fi folosită pentru mai mult decât modificări superficiale de proiectare.
Conversiile nu sunt la final. Uneori, mai puține conversii vă oferă rezultate mai bune.

Cum găsești maximul global și local?

Amintiți-vă: puterea testării A/B se apropie cât mai mult posibil de maximul global cu schimbări mari. Pentru a găsi maximul local, este mai bine să utilizați testarea multivariată.

Ați căzut în capcana de a testa strict un element de pagină la un moment dat? Faceți mai multe modificări pe test pentru a găsi maximul global?

Aflați cum să oferiți personalizare publicitară 1:1 pentru fiecare public pe care îl aveți cu o demonstrație Instapage Enterprise astăzi.