Используете Google Optimize и другие бесплатные инструменты A/B-тестирования? Переключайтесь, когда видите эти 6 вещей…

Может ли инструмент A/B-тестирования быть бесплатным?

Нет, не совсем. Вы можете подумать, что оплата услуги — это просто передача информации о вашей кредитной карте, но задумывались ли вы когда-нибудь, что еще вы могли бы отказаться в обмен, если кто-то ничего не попросит у вас заранее?

Конечно, существует довольно много бесплатных инструментов A/B-тестирования с открытым исходным кодом.

Но задумывались ли вы когда-нибудь, что причина, по которой вы не платите за услугу, создание и обслуживание которой стоит денег, заключается в том, что вы платите каким-то другим способом?

Когда вы начинаете, бесплатные инструменты, такие как Google Optimize, отлично подходят. Они помогут вам понять и применить основы экспериментирования.

Но по мере вашего продвижения есть вещи, которые заставят вас переосмыслить предпочитаемое вами программное обеспечение для A/B-тестирования. И это не потому, что бесплатные инструменты не справляются со своей задачей, а потому, что есть ограничения, которые вы хотели бы обойти.

Покажем вам…

Есть ли такая вещь, как бесплатное A/B-тестирование?

Если деньги — единственный фактор, который вы рассматриваете, то A/B-тестирование может быть бесплатным.

Есть много инструментов, которые стоят 0 долларов за запуск тестов и получение результатов.

Но если вы смотрите на это с точки зрения бизнеса, принимая во внимание другие ресурсы, которые способствуют успеху или неудаче, то вам, вероятно, следует заглянуть глубже.

Многие из этих бесплатных инструментов предназначены для начинающих тестировщиков, которые хотят окунуться в маркетинговые эксперименты. Когда эти маркетологи хотят продолжить тестирование или внедрить более продвинутые стратегии, они быстро обнаруживают, что их бесплатные инструменты не могут этого сделать.

И если это был бесплатный инструмент, вы увидите, что ваш путь к расширенным функциям заблокирован уведомлением «подпишитесь на профессиональный план».

Но это не все.

Для большинства бесплатных инструментов вы будете жертвовать не только расширенными функциями.

Бесплатные и бесплатные инструменты A/B-тестирования (с примерами)

Одним из лучших бесплатных инструментов A/B-тестирования является Google Optimize — преемник Google Analytics Content Experiments.

Google Оптимизация поможет вам начать работу с:

• A/B, A/B/n, многовариантное тестирование и тестирование с разделением URL
• Предоставление персонализированного опыта вашим веб-посетителям
• Создание вариантов вашего сайта с помощью адаптивного редактора WYSIWYG
• Редактирование HTML, JS и CSS вашего сайта в базовом редакторе кода
• Интеграция с Google Analytics для извлечения ценных сведений и многого другого…

Freemium-инструменты , с другой стороны, берут начало там, где бесплатные инструменты останавливаются. Вы начинаете с бесплатного плана, который дает вам базовые функции или использует профессиональные функции в течение ограниченного времени, а затем вам нужно заплатить.

Но обычно оно того стоит. Вот общие функции, которые вы можете ожидать от их использования:

• Нет ограничений на количество тестов, которые вы можете запускать одновременно
• Нет ограничений на количество целей
• Возможность планировать и выполнять более сложные тесты
• Запускайте тесты приложений и веб-сайтов (не только веб-сайтов)
• Интеграция со многими другими маркетинговыми приложениями, которые вы используете
• Служба поддержки

И многое другое в зависимости от используемого инструмента.

Одним из примеров этого является Nelio, программное обеспечение для A/B-тестирования с открытым исходным кодом для сайтов WordPress и WooCommerce. Это бесплатно для 500 просмотров страниц в месяц. Если у вас до 5000 посетителей, вам нужно будет заплатить начальную цену в размере 29 долларов США в месяц. Он поставляется с неограниченными экспериментами и технической поддержкой.

Кроме того, вы должны знать, что есть еще один тип бесплатных инструментов, которые вы можете выбрать — инструменты A/B-тестирования с открытым исходным кодом.

Чем они отличаются?

Бесплатные и инструменты A/B-тестирования с открытым исходным кодом (с примерами)

Инструменты A/B-тестирования с открытым исходным кодом предоставляют некоторые дополнительные преимущества, будучи бесплатными.

Некоторые примеры:

1. Васаби

Это полностью бесплатный инструмент A/B-тестирования с открытым исходным кодом от Intuit. Так в чем подвох? Он больше не находится в активной разработке и не поддерживается. Кроме того, вам потребуются некоторые технические знания для развертывания этой экспериментальной платформы, полностью управляемой API.

2. Тщеславие

Vanity также позволяет проводить эксперименты на ваших веб-сайтах и ​​в приложениях. Но, как и в случае с Wasabi, вам может понадобиться разработчик, который поможет установить и настроить Vanity для запуска ваших A/B-тестов.

3. Мохито

Это экспериментальный стек с открытым исходным кодом, который позволяет создавать и запускать тесты с помощью git.

4. Сплит

Split — это стоечная среда A/B-тестирования, которая обеспечивает максимальную настройку и расширяемость.

Но, конечно, никакой поддержки нет. И это сложно, потому что развертывание этих инструментов обычно требует сильной технической подготовки.

Есть только вы, инструмент и ваши эксперименты. Если что-то пойдет не так или вы не знаете, как выполнить определенное действие, вы должны надеяться, что это есть в документации или есть справочное сообщество/форум, куда можно обратиться.

Кроме того, никто не обязан избавляться от обнаруженных ошибок.

Один бесплатный инструмент стоит на голову выше всех этих инструментов с открытым исходным кодом. Это Google Оптимизация.

Несмотря на то, что он является фаворитом среди маркетологов, он не был разработан как универсальное решение для экспериментов. Но бывают случаи, когда использование Google Optimize имеет смысл.

Когда можно использовать бесплатный инструмент A/B-тестирования, такой как Google Optimize?

Инструменты Google A/B-тестирования, такие как Google Optimize, отлично подходят для:

• Доказательство того, что новая дизайнерская идея работает на вашем сайте
• Внесение незначительных изменений для повышения коэффициента конверсии вашего сайта.
• Получение уверенности в том, что предлагаемая идея не снизит текущую производительность вашего сайта, и
• Как правило, помогает вам принимать обоснованные решения, которые увеличивают вашу прибыль с существующим трафиком.

Но, в конце концов, команды оптимизации перерастают это.

Лоренцо Каррери, консультант по оптимизации коэффициента конверсии и экспериментам, сказал:

Дебаты об оптимизации Google

Что такое Google Оптимизация?

Google Optimize позволяет бесплатно проводить A/B-тесты, чтобы повысить производительность вашего сайта. У него простой интерфейс, с которым легко разберется любой для первого теста, и он отлично интегрируется с Google Analytics.

Он также совместим с Google Ads, Google BigQuery, ускоренными мобильными страницами (AMP) и т. д. Кроме A/B-тестов, в Google Optimize можно запускать тесты перенаправления, персонализации, многовариантности и баннеров.

Другие замечательные возможности Google Optimize заключаются в том, что вы можете:

• Легко устраняйте неполадки самостоятельно с небольшими техническими знаниями,
• Определите детальную сегментацию аудитории без стресса и
• Просматривайте отчеты о тестировании в удобном для понимания интерфейсе и терминах.

Это идеально подходит для A/B-тестирования для малого бизнеса. Но когда вы активно работаете над ростом, вы быстро обнаружите, что ограничены во многих отношениях.

Поскольку Google Optimize — бесплатный инструмент, они не используют много ресурсов. Например, вы не можете загрузить изображение напрямую на платформу. Его нужно разместить в другом месте.

Когда ваши потребности превысят определенный предел, Google Optimize больше не сможет выполнять ваши тесты. Вам придется перейти на платный инструмент Google A/B-тестирования, Google Optimize 360.

Другие ограничения:

• Вы можете только 5 тестов одновременно
• Вы не можете установить более 3 целей
• Вы можете тестировать только веб-сайты, а не приложения
• Ваши тесты не могут выполняться более 90 дней.
• В многофакторном тестировании максимальное количество переменных равно 16.
• Вы не можете написать более 10 240 символов кода в редакторе кода Google Optimize.
• И если вы не используете Google Analytics, может возникнуть проблема с интеграцией Google Optimize с вашим «чужим» инструментом аналитики.

Не поймите меня неправильно. Мы не критикуем этот любимый инструмент. Мы лишь предлагаем вам другую точку зрения.

Google Optimize не был задуман как начало и конец вашего A/B-тестирования. Вот почему они предлагают расширенную версию 360 по индивидуальной цене.

Кроме того, если рассматривать Optimize и Optimize 360 ​​как один сервис, видно, что, по сути, Google Optimize — это бесплатный инструмент.

Если вы хотите масштабировать свое A/B-тестирование, переход на платный вариант — разумный способ.

6 причин отказаться от инструментов Google A/B-тестирования

Какими бы удобными ни были бесплатные инструменты, такие как Google Optimize, для A/B-тестирования, наступает время что-то изменить.

Мы рекомендуем переключиться, когда 6 следующих проблем начинают влиять на скорость тестирования или вносить непрозрачность в то, как рассчитываются результаты критических тестов:

1. Слишком щедрая интерпретация Байеса

В документации Optimize Google заявляет, что они используют байесовский вывод, «чтобы лучше отвечать на вопросы, которые действительно возникают у маркетологов».

Вот немного предыстории:

Байесовский вывод — это метод обоснованных предположений с использованием предыдущей информации для обновления вероятности происходящего события.

Вот пример, чтобы проиллюстрировать это в более простых терминах.

Представьте, что вам завязали глаза и попросили выбрать из корзины 3 апельсина и 1 яблоко. Шансы, что вы сорвете яблоко, довольно малы, верно? 1 из 4, или 0,25, то есть вероятность сорвать яблоко составляет 25%.

Что, если бы вам сказали, что последние 3 человека, которым завязали глаза и попросили выбрать, выбрали апельсин? Как вы относитесь к своим шансам сорвать яблоко сейчас? Довольно уверенно, правда? Это потому, что вы знаете, что было только 3 апельсина, и если их уже сорвали 3 человека, у вас есть 100% шанс сорвать яблоко.

Таким образом, вы мысленно корректируете вероятность того, что событие сбора яблока будет истинным, основываясь на знании предыдущих событий.

И это структура, которую использует Google Optimize — и многие утверждают, что ей не хватает строгости и она слишком непрозрачна, особенно когда речь идет о «предварительном» выборе!

Вот что я имею в виду.

В документации их ответ на вопрос «Что такое «вероятность быть лучшим»?» идет:

Обратите внимание, что это является прогнозируемым и не основано на окончательных результатах. Это в дополнение к тому факту, что предыдущие предположения/убеждения учитываются в ваших данных. И Google Optimize не дает вам знать, каковы именно эти предварительные предположения/убеждения.

На другом конце спектра у нас есть статистическая методология, основанная на частоте, используемая другими инструментами тестирования.

Согласно Википедии,

Частотный вывод позволяет вам принимать четкие решения «да» или «нет» после проведения четко определенных случайных экспериментов с минимальным риском влияния на результаты смещений.

Это то, что Convert Experiences использует для своих тестов.

2. Ограничения функций

Google не заинтересован в том, чтобы предлагать всем свои возможности тестирования. Это было бы нелогичным и привело бы к напрасной трате денег на такие ресурсы, как серверы, которые стоят настоящие доллары. Без ограничений функций бесплатного Google Optimize его использовало бы множество людей, что оказывало огромное давление на компанию.

Так что для Google, который является коммерческим бизнесом, просто нет смысла делать это.

Если вы только начинаете, это не сильно повлияет на ваши цели оптимизации. Но когда вы растете, ограничения функций Google Optimize будут сдерживать ваш рост.

Как мы упоминали выше, эти ограничения включают максимум:

• 5 тестов
• 3 гола
• 90 дней работы
• 16 переменных и
• 10 240 символов в редакторе кода

И еще…

Ты:

• Невозможно протестировать сложные функции
• Невозможно добавить цели во время выполнения теста
• Невозможно настроить аудиторию Google Analytics

Кроме того, нет возможности подтолкнуть победителей к персонализации. Это позволяет вам подтверждать этих победителей, пытаясь воспроизвести подъемы, полученные в результате экспериментов, без немедленного постоянного изменения вещей.

Convert Experiences имеет эту функцию.

3. Отсутствие поддержки

Правда в том, что ни один разработчик, ориентированный на бизнес, не будет платить за специальную группу поддержки, которая обслуживает неплатящих клиентов.

Что касается поддержки, лучшее, что вы можете получить от Google Optimize, — это их центр ресурсов.

Из плюсов - очень подробно. Вы получаете все из советов, видеоуроков по Google Optimize, сообщества, советов по адаптации и т. д. Но живой поддержки нет.

Некому позвонить, нет живого чата, нет поддержки по электронной почте. Вы можете получить это только при выборе платной опции — Google Optimize 360.

4. Влияние SEO в результате тестирования

Существуют определенные рекомендации по проведению A/B-тестов без негативного влияния на SEO.

Но если вы запускаете A/B-тесты с помощью Google Optimize, вы все равно рискуете повредить SEO.

Это происходит из-за мерцания — это то, что происходит, когда пользователь посещает тестируемую вами страницу и видит исходную версию этой страницы за долю секунды до того, как отобразится его вариант.

Это не только влияет на качество результатов тестирования, но и вредит пользовательскому опыту.

И Google хорошо разбирается в пользовательском опыте в отношении SEO.

Чтобы решить эту проблему, в Google Optimize есть фрагмент с защитой от мерцания, который вы можете добавить на страницу.

Этот фрагмент с защитой от мерцания работает, делая элементы вашего веб-сайта прозрачными (или невидимыми) до тех пор, пока не загрузится вариант из Google Optimize JavaScript. Таким образом, вместо того, чтобы увидеть доли секунды оригинала, страница остается белой до тех пор, пока вариант не будет готов.

Но с этим фрагментом есть проблема, которую даже Google Optimize распознает с помощью этого предупреждения на странице справки «установите фрагмент антимерцания».

Они говорят:

Потому что это увеличивает время загрузки страницы. Таким образом, пользователи, просматривающие вариант, получают худший опыт, чем те, кто получает контроль.

Таким образом, несмотря на ваши усилия по удалению мерцания с помощью фрагмента, ваше SEO все равно страдает.

Convert Experiences обслуживает ваши варианты быстро, без раздражающего мерцания.

5. Инфляция количества проверенных посетителей

Количество посетителей – это количество уникальных посетителей в месяц, которые приходят на ваш сайт и участвуют в ваших активных тестах. Этот подсчет — это не то, сколько раз (сеансов) определенный посетитель посещал ваш сайт, а только количество этих уникальных посетителей.

В Google Optimize есть способ регистрации количества посетителей, который негативно влияет на результаты теста.

Этот инструмент тестирования Google A/B использует правило Google Analytics, согласно которому сеанс измеряется как 30 минут и иногда может быть растянут до 4 часов. Для вас это означает, что если кто-то посещает ваш сайт в 9:00, а затем возвращается в 14:00 (через 5 часов), Google Optimize регистрирует это как двух уникальных посетителей.

Это делает ваши коэффициенты конверсии ниже, чем они есть на самом деле, делая ваши результаты менее точными и впечатляющими.

Почему это так? Google Optimize — это бесплатная платформа для тестирования. Чтобы свести к минимуму использование серверного хранилища для хранения пользовательских данных, они должны делать эти сеансы короткими.

Итак, если вам нужны лучшие результаты, рассмотрите платную альтернативу, которая стоит каждого потраченного на нее доллара.

6. Дебаты вокруг выборки

Google отрицает какую-либо выборку в Optimize, Optimize 360, Analytics или Analytics 360. Вместо этого он утверждает, что извлекает данные без выборки из таблиц данных Google Analytics и не выполняет дальнейшую выборку в самом приложении для оптимизации.

Вот официальное заявление их службы поддержки:

Данные оптимизации извлекаются из базовых таблиц данных Google Analytics и не выбираются. Кроме того, Optimize не требует выборки в интерфейсе Optimize. Это означает, что любые данные, которые вы видите в Оптимизации, не являются выборочными, независимо от того, используете ли вы Оптимизацию или Оптимизацию 360, Аналитику или Аналитику 360.

Тем не менее, опытные оптимизаторы замечают тревожную тенденцию выборки на сайтах с высоким трафиком (думаю, миллионы посетителей).

Сильвер Рингви, технический директор Speero, обнаружил, что сэмплирование — это проблема, с которой их команда сталкивается ежедневно:

В Speero большинство сайтов, с которыми мы работаем, имеют довольно большое количество посетителей, генерирующих миллионы посещений каждый месяц. Естественно, на большинстве этих сайтов есть Google Analytics, и не у всех есть премиум-версия GA360.

Это означает, что выборка — это проблема, с которой мы сталкиваемся ежедневно, особенно при анализе результатов A/B-тестов с использованием пользовательских сегментов. Будь то Оптимизация или какой-либо другой инструмент, выборка по-прежнему остается проблемой, когда дело доходит до анализа этих данных в Google Analytics.

При этом числа, которые вы видите в отчетах Google Optimize, не являются выборкой, но они не позволяют проводить какой-либо расширенный анализ. Несмотря на то, что данные в отчетах Google Optimize не выбираются, и это не указано четко в его ToC, я считаю, что на эти данные по-прежнему влияют ограничения на сбор данных, упомянутые в ToC Google Analytics. Это убеждение подтверждается тем фактом, что Optimize основан на том же наборе данных, что и Google Analytics, и мы видели довольно странные цифры в Optimize для сайтов, которые получают огромное количество посещений (100 миллионов и более в месяц).

Почему выборка происходит в первую очередь? Это способ сэкономить деньги на инфраструктуре или ускорить загрузку отчетов. Однако это снижает точность результатов, поскольку вы просматриваете только часть данных из исходного набора данных.

Компания Silver Ringvee of Speero нашла решение, позволяющее обойти проблемы с выборкой:

Для любого важного для бизнеса решения (например, определения победителя A/B-тестирования) я всегда ждал дольше и готовил свои отчеты на основе 100% данных. К сожалению, бесплатная версия Google Analytics не дает нам такой возможности. Сайты, которые получают много посетителей, должны иметь дело с выборкой. Особенно при использовании пользовательских сегментов, которые очень распространены для анализа результатов A/B-тестов.

Таким образом, выборка может привести к искажению данных ваших A/B-тестов, которые могут привести вас по ложному пути. Если вы получаете много трафика на свой веб-сайт, подумайте о переходе на платный инструмент, который не испортит ваши данные и вместо этого предоставит вам точные отчеты.

Как выбрать альтернативу бесплатным инструментам A/B-тестирования

Вы достигнете естественных точек остановки с бесплатными решениями для сплит-тестирования. И это может помешать результатам, которые вы получите от своих экспериментов.

Но это нормально. Это только означает, что вы продвинулись до точки, где вы больше не стартер.

И даже если вы еще не находитесь на уровне предприятия, вы можете найти правильный инструмент, который подходит для той позиции сэндвича, в которой вы находитесь.

Вот как:

1. Выясните, почему

Почему вы решили перейти на платный инструмент?

Когда вы поймете, какие ограничения вы хотите оставить позади, и функции, которые вы хотите начать использовать, это поможет вам принять правильное решение.

Вы пытаетесь избавиться от мерцания? Вы хотите запускать больше одновременных тестов? Или вы ищете экспертную поддержку по мере расширения своего бизнеса?

Когда вы найдете функции, которые подпитывают вашу миграцию, следующее, что нужно сделать, — это оценить доступные инструменты по определенным критериям.

2. Сравните инструменты A/B-тестирования

Не все инструменты одинаковы. Конечно, особенности являются одним из дифференцирующих факторов. Но это еще не все.

Даже если они предлагают те же функции по той же цене, есть и другие неявные характеристики, которые могут иметь для вас значение и заслуживают оценки.

У вас могут возникнуть такие вопросы, как:

• Какова их позиция в отношении конфиденциальности пользователей?
• Какую модель ценообразования они используют?
• Имеют ли их характеристики смысл по сравнению со стоимостью?
• Проявляют ли они заботу о мире?

3. Список предпочитаемых инструментов

На данный момент вы, возможно, нашли 3 или 4 инструмента, которые соответствуют вашему представлению об идеальном инструменте.

Для некоторых инструментов ваша первоначальная оценка может столкнуться с каменной стеной, когда вы проверяете цены. Многие инструменты A/B-тестирования раскрывают пользовательскую цену только после долгих переговоров с торговыми представителями.

Когда вы определитесь со своими любимыми инструментами из списка, протестируйте их с помощью бесплатной пробной версии. А затем найти своего победителя.

По мере перехода от Google Optimize (или любого другого бесплатного инструмента A/B-тестирования) вы можете оказаться в более сложной среде. Платные инструменты более оснащены и могут быть сложными по сравнению с бесплатными альтернативами.

Вот почему ваш победитель должен прийти с отличной поддержкой клиентов. Будь то живой чат или круглосуточная поддержка по телефону и электронной почте, вам понадобится надежная поддержка, к которой вы всегда можете обратиться, чтобы ваша работа не замедлялась из-за каких-либо проблем.

Выбирайте инструмент, пользователи которого говорят о службе поддержки так:

• «Команда поддержки клиентов работает быстро, компетентно и ориентирована на поиск решений».

• «Поддержка всегда дружелюбна и полезна».

• «Поддержка на высшем уровне и очень отзывчивая».

Выбранный инструмент должен иметь правильную группу поддержки, которая поможет вам плавно перейти от бесплатных к платным инструментам A/B-тестирования и масштабировать вашу программу тестирования.

Быстрый путь к поиску альтернативы бесплатным инструментам A/B-тестирования

Если вам нужно найти альтернативу бесплатному инструменту A/B-тестирования, но вы пока не хотите тратить на него деньги, получите бесплатную пробную версию Convert Experiences. Он дает вам бесплатный доступ на 15 дней, чтобы вы могли оценить, насколько он соответствует вашим потребностям, прежде чем принимать какие-либо решения о покупке. Вы можете интегрироваться с более чем 100 инструментами и проводить A/B-тесты на своих условиях. Без ограничений.

Вывод

Бесплатные инструменты A/B-тестирования, такие как Google Optimize, идеально подходят для начала тестирования пользовательского интерфейса, UX, веб-сайтов, приложений и т. д. Но, естественно, у них есть ограничения, поскольку они не приносят дохода владельцам инструментов. .

Для вас это означает, что когда вам нужно сделать больше, чем базовые эксперименты, функции этих бесплатных инструментов тестирования с открытым исходным кодом будут ограничивать вас.

Чтобы преодолеть этот барьер и вывести свою оптимизацию на новый уровень, вам нужно выбрать платные альтернативы GO. Удивительно то, что вы можете получить доступный и мощный инструмент, такой как Convert Experiences, который предоставляет безграничные возможности со специальной группой поддержки, чтобы помочь вам максимизировать рентабельность инвестиций.