Testare multivariată: Cum să rulați cele mai bune teste pentru cele mai bune rezultate

Testarea A/B este una dintre cele mai ușoare modalități de a găsi idei de optimizare pentru paginile de destinație post-clic, dar nu este întotdeauna cea mai eficientă modalitate.

Înainte de a începe să testați două, trei sau patru pagini odată, aflați cum să testați și mai multe și descoperiți cea mai bună combinație de elemente pentru a vă converti vizitatorii.

Ce este testarea A/B?

Testarea A/B, cunoscută și sub denumirea de split-testing, vă permite să comparați două versiuni diferite ale unei pagini web pentru a determina care convertește mai bine vizitatorii.

Aceste două pagini pot fi:

• Putin diferit

Dacă aveți un design cu conversie ridicată și doriți să vă dați seama cum să îmbunătățiți un singur element, puteți testa două pagini diferite cu o singură diferență. Dacă doriți să vedeți dacă un titlu axat pe curiozitate sau pe știri funcționează mai bine, puteți testa titlul față de titlu. Dacă doriți să vedeți dacă un videoclip sau un gif influențează mai mult conversiile, puteți testa unul pe fiecare pagină.

După ce a generat trafic egal pentru fiecare, cel care generează cele mai multe conversii este câștigătorul. Și motivul pentru care una a generat mai multe conversii este clar, deoarece există o singură diferență între cele două pagini.

• Drastic diferit

De asemenea, puteți testa două pagini care sunt diferite în mai multe moduri. Pagina originală poate avea un titlu, o imagine prezentată și un buton de îndemn diferit de varianta dvs. Testarea ar putea arăta cam așa:

După ce a generat trafic egal atât către pagina originală (A sau „control”), cât și către pagina variantă (B), cea care face mai bine conversia este câștigătoare. Dar, spre deosebire de când schimbați doar un element per test, când testați pagini drastic diferite, nu există nicio modalitate de a determina motivul pentru care o anumită pagină a câștigat.

Luând rezultatele exemplului de mai sus, am ști doar că versiunea „b” este mai bună decât versiunea „a”, dar nu și motivul pentru care este mai bună, deoarece există o serie de cauze cărora le-ar putea fi atribuită. Conversiile ar fi putut proveni din ajustarea barei de navigare de la stânga la dreapta sau din formularul de înscriere de sus în jos. Tot ce puteți spune cu siguranță atunci când testați A/B modele drastic diferite este că o pagină este mai bună decât cealaltă.

Dar, există un alt tip de test pe care îl puteți rula pentru a determina modul în care modificările aduse mai multor elemente interacționează între ele. Se numește test multivariat.

Ce este testarea multivariată?

Testarea multivariată este procesul folosit de optimizatori pentru a compara două pagini web diferite. Metoda se concentrează pe compararea modificărilor subtile între mai multe elemente, apoi măsurarea modului în care aceste elemente interacționează între ele, cu scopul de a găsi cel mai performant.

Diferența dintre testarea A/B și testarea multivariată

Probabil ați citit o mulțime de studii de caz de testare A/B care găsesc o pagină câștigătoare comparând un titlu cu altul, sau o imagine prezentată față de un videoclip sau un îndemn față de unul ușor diferit. Deși pot fi folosite pentru a face acest lucru cu precizie, conform optimizatorilor de la Widemile, există o modalitate mai ideală de a utiliza testarea A/B:

Utilizarea ideală pentru testarea A/B, spun ei, este pentru „testarea a două sau mai multe pagini radical diferite”. În termeni de testare, este mai bine să testați A/B pentru a găsi ceea ce se numește „maximul global” și testul multivariat pentru a rafina către „maximul local”.

Maximul global și maximul local

Oricât de greu este de făcut, imaginează-ți pentru o secundă că n-ai băut niciodată o linguriță de înghețată în viața ta și că stai într-un salon de înghețată încercând să decizi care dintre cele 30 de arome diferite vrei să o cumperi. .

Există 10 tipuri diferite de ciocolată, 10 soiuri diferite de vanilie și 10 variante diferite de căpșuni. Ai de gând să încerci toate cele 30 de arome înainte de a decide care dintre ele vrei să găsești?

Probabil ca nu. Probabil că veți încerca una dintre fiecare aromă drastic diferită - o ciocolată, o căpșune și o vanilie - pentru a restrânge ce varietate vă place cel mai mult. Dacă descoperiți că vă place ciocolata peste vanilie și căpșuni, veți începe să încercați arome precum „aluat de prăjituri cu ciocolată” și „unt de arahide cu ciocolată” și „fudge de ciocolată” pentru a decide care dintre ciocolatele vă place cel mai mult.

În termeni statistici, am numi soiul care ți-a plăcut cel mai mult (ciocolată, vanilie sau căpșuni) maxim global. Aceasta este aroma care are cel mai bine gust pentru tine dintre cele trei tipuri drastic diferite. Aroma specifică a soiului (ciocolată-fudge, aluat de biscuiți cu ciocolată, unt de arahide de ciocolată) ar fi maximul local. Este cea mai bună versiune a soiului pe care l-ați ales.

În calitate de optimizator, doriți să abordați testarea în mod similar. Doriți să găsiți pagina care vă convertește cel mai bine vizitatorii (maximum global), apoi modificați elementele specifice de pe pagina respectivă pentru a o îmbunătăți la pagina cu cea mai mare conversie (maxim local). Ceea ce căutați va determina ce test utilizați.

Când să utilizați testarea A/B și când să utilizați testarea multivariată

Testele A/B sunt cele mai bune pentru a testa maximul global. Aceștia sunt cei mai buni să descopere pe ce pagină doresc să facă conversia vizitatorii tăi. Luați acest exemplu de la MarketingExperiments, care a folosit un test A/B pentru a ajuta Investopedia să sporească conversiile pentru buletinul său informativ, Investopedia Advisor.

Oferta a fost simplă - un buletin informativ gratuit cu sfaturi de stoc - și astfel pagina originală reflecta acest lucru. Nu a fost lung, complicat sau aglomerat cu multe elemente. A prezentat un formular de captare a clienților potențiali cu un singur câmp, o copie cu marcatori și o infografică:

Dar, în ciuda ofertei gratuite valoroase, aceasta se convertia doar la 1,33%. Echipa de la MarketingExperiments a decis să revizuiască complet pagina. Au schimbat titlul, aspectul, butonul CTA și au adăugat câteva insigne, printre altele. Apoi au testat A/B noua pagină față de cea originală și au descoperit că noua a fost convertită cu 89,4% mai mult. Iată cum arăta:

Este important să ne amintim că, cu acest test A/B, experimentatorii nu și-au dat seama exact de ce noua pagină s-a convertit mai bine decât cea veche, dar au găsit un nou convertor mai mare. Cu alte cuvinte, au găsit un nou maxim global. În acel moment, dacă doresc, ar putea rafina această pagină cu testare multivariată pentru a determina ce combinație de elemente convertește cei mai mulți vizitatori.

Exact asta doresc să facă testerii din acest exemplu ipotetic de la Optimizely, de exemplu. Vor să descopere ce combinație de titlu și imagine convertește cei mai mulți vizitatori.

Deci, ei creează mai multe pagini cu diferite combinații de titluri și imagini pentru a vedea care funcționează cel mai bine.

Oricare dintre aceste patru versiuni reiese din test cu cea mai mare rată de conversie este câștigătoare. Dacă cele două versiuni cu bec funcționează mai bine decât cele două cu angrenaj, ați putea concluziona că imaginea becului are cel mai mare impact asupra conversiilor. De acolo, veți vedea care titlu însoțitor a produs mai multe conversii și veți folosi pagina respectivă.

Cum se efectuează un test multivariat

În urmă cu câțiva ani, când fondatorul VWO, Paras Chopra, a vrut să sporească descărcările pe pagina sa web, a folosit testarea multivariată pentru a afla cum. Dacă sunteți familiarizat cu pașii pentru efectuarea unui test A/B, veți recunoaște majoritatea pașilor din acest exemplu de test multivariat.

1. Identificați o problemă

Înainte de a începe să vă îmbunătățiți pagina web, cel mai bine este să cercetați datele și să aflați cum interacționează vizitatorii cu acestea. Ceea ce a descoperit a fost că oamenii nu dădeau clic pe butonul lui „descărcare” atât de mult pe cât a anticipat el că ar fi trebuit, așa că a cercetat pagina pentru a afla de ce.

2. Formulați o ipoteză

După o examinare amănunțită, și-a dat seama că linkul de descărcare era destul de inobservabil. Așa că a creat o ipoteză pentru îmbunătățirea paginii:

O soluție evidentă pentru a-i face pe vizitatori să observe linkul de descărcare este de a face din secțiunea de descărcare cea mai proeminentă parte a paginii. În designul paginii, dimensiunea și culoarea titlului „Descărcare” s-au amestecat bine în restul paginii, ceea ce a făcut ca oamenii să rateze linkul de descărcare.

Făcând linkul „Descărcare” mai vizibil, el a crezut că va putea crește conversiile. Iată cum a decis să o facă.

3. Creați variații

Acum era timpul să creăm pagini de variante pentru test. Potrivit Paras:

Pentru testul multivariat, am selectat doi factori pe pagină pentru crearea variațiilor: titlul „Descărcare” din bara laterală și linkul de descărcare „PDFProducer” de sub acesta. Scopul testului a fost de a observa efectul cuvântului „gratuit” și efectul de evidențiere a secțiunii de descărcare.

Iată cum a decis să facă secțiunea de descărcare mai vizibilă și mai atrăgătoare.

Pentru link-ul original „Descărcare”, el a testat trei variante diferite:

• „Descărcați” în roșu
• „Descărcați gratuit” în roșu
• „Descărcați” în culoarea implicită, dar cu o dimensiune mai mare a fontului

Pentru link-ul original „PDFroducer”, el a testat două variante diferite:

• „PDFroducer” în culoarea implicită, dar o dimensiune mai mare a fontului
• „PDFProducer” în roșu

Iată cum arătau toate combinațiile:

Cu patru versiuni ale link-ului de descărcare (inclusiv originalul) și trei versiuni ale textului „PDFProducer” (din nou, inclusiv originalul), s-au format 12 variante diferite pentru a efectua un test factorial complet. Un factorial complet testează toate combinațiile, spre deosebire de un factorial fracțional care testează doar cele mai de impact.

Deși există mai multe metode de analiză multivariată - factorial complet, factorial fracțional și Taguchi - majoritatea optimizatorilor recomandă rularea unui factorial complet pentru acuratețea acestuia, susține Alex Birkett de la CXL.

4. Determinați dimensiunea eșantionului dvs

Înainte de a începe să generați trafic către paginile dvs., trebuie să determinați dimensiunea eșantionului - numărul de vizitatori pe care trebuie să-l genereze fiecare pagină înainte de a putea trage concluzii despre rezultatele testului.

Acest calculator de la VWO vă va ajuta să aflați câți vizitatori și cât timp aveți nevoie pentru a rula testul pe baza traficului pe site-ul dvs., câte variații aveți și semnificația dvs. statistică.

Pentru a afla mai multe despre atingerea semnificației statistice și despre toate lucrurile pe care trebuie să le introduceți în calculator, consultați această postare de blog.

5. Testați-vă instrumentele

Testați totul înainte de a începe să rulați trafic. Pagina de destinație post-clic arată la fel în fiecare browser? Funcționează butonul CTA? Sunt corecte toate linkurile din anunțurile dvs.?

Înainte de a începe să rulați ceva, este important să verificați QA fiecărui aspect al campaniei dvs. pentru a vă asigura că nimic nu vă otrăvește rezultatele.

6. Începeți să conduceți traficul

Acum că v-ați creat variantele și știți cât trafic va trebui să generați pentru fiecare, este sigur să începeți să conduceți trafic către ele. Cel mai mare dezavantaj al testelor multivariate este cantitatea colosală de trafic de care veți avea nevoie înainte de a le putea încheia, așa că va trebui să aveți răbdare.

Când testați A/B, există doar două pagini către care va trebui să generați trafic semnificativ. Dar într-un test multivariat, cum ar fi cel al lui Paras, de exemplu, există 12 pagini diferite care trebuie să colecteze o dimensiune mare de eșantion înainte de a putea apela testul.

Fii atent la amenințările la adresa validității tale și nu uitați să țineți cont de rata crescută a rezultatelor fals pozitive, spune Leonid Pekelis:

„Efectuați, în esență, un test A/B separat pentru fiecare interacțiune. Dacă aveți 20 de interacțiuni de măsurat, iar procedura dvs. de testare are o rată de 5% de a găsi fals pozitivi pentru fiecare, vă așteptați dintr-o dată ca o interacțiune să fie detectată semnificativă complet întâmplător. Există modalități de a ține seama de acest lucru, ele se numesc în general corecții de testare multiple, dar, din nou, costul este că aveți tendința de a avea nevoie de mai mulți vizitatori pentru a vedea rezultate concludente.”

7. Analizează-ți rezultatele

După ce a efectuat testul timp de patru săptămâni, iată ce a găsit Paras:

Puteți observa că titlul „Descărcare gratuit” în roșu a împins rata de conversie a descărcarii de la 39% la 63%, o creștere uimitoare de 60%. Având „Descărcare” în dimensiune mare a fontului (combinat cu culoarea linkului ca roșu) a avut, de asemenea, o îmbunătățire pozitivă (43%) față de valoarea implicită. Dintre toate rezultatele, primele trei sunt semnificative statistic la un nivel de încredere de 95% sau mai mult.

Paras ar fi putut implementa noua sa pagină și ar fi uitat de acest test, dar, în schimb, subliniază un pas final important:

8. Învață din rezultatele tale

Fiecare dintre testele dvs. ar trebui folosit pentru a afla ceva despre paginile dvs. web și vizitatorii acestora, pe care le puteți folosi pentru a informa testele viitoare.

A aflat că, pe pagina sa web:

• Cuvântul „Free” a rezonat cu vizitatorii site-ului său.
• Caracterul fără costuri a ofertei este cel mai bine promovat pe sau în apropierea îndemnului.
• Culoarea roșie a atras atenția vizitatorilor săi.
• Un îndemn mai mare a atras mai mulți vizitatori.

Dar amintiți-vă, acestea sunt rezultatele testului său . În timp ce cuvântul „gratuit” este întotdeauna bine de utilizat pe orice pagină web care face publicitate unei oferte fără costuri, cea mai bună locație, dimensiune și culoare a CTA poate fi diferită în paginile dvs. web. Singura modalitate de a ști sigur este să testezi.

Ați încercat testarea multivariată?

Te-ai abătut de la testarea multivariată pentru că ai crezut că este prea complicat? Înscrieți-vă pentru o demonstrație Instapage Enterprise astăzi.