วิธีก้าวไปข้างหน้าหลังจาก Google Optimize Sunsets

เมื่อเร็วๆ นี้ วงการดิจิทัลสั่นคลอนด้วยข่าวการจากไปของ Google Optimize ในปี 2023 ซึ่งเป็นการสิ้นสุดยุคของแพลตฟอร์มทดสอบ A/B/n ที่ได้รับความนิยมนี้ ในฐานะเจ้าของเว็บไซต์และนักการตลาด เป็นเรื่องปกติที่จะสงสัยเกี่ยวกับผลที่ตามมาและสิ่งที่รออยู่ข้างหน้าสำหรับเส้นทางการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ

โชคดีที่การออกจาก Google Optimize ไม่ได้หมายความว่าความสามารถของคุณในการทดสอบ A/B/n ที่มีประสิทธิภาพและกระตุ้น Conversion จะสิ้นสุดลง อันที่จริงแล้ว มันเป็นโอกาสในการประเมินกลยุทธ์ของคุณใหม่ สำรวจโซลูชันทางเลือก และขับเคลื่อนความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพของคุณให้สูงขึ้นไปอีกขั้น มีทางเลือกและกลยุทธ์ของ Google Optimize มากมายให้ทดสอบ

ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะเจาะลึกว่าทำไมการมีกลยุทธ์การทดสอบ A/B/n จึงมีความสำคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ของคุณให้สูงสุด นอกจากนี้ เรายังให้คำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีตั้งค่าการทดสอบ A/B/n ครั้งแรกพร้อมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

Google Optimize คืออะไร

Google Optimize คืออะไรกันแน่? Google Optimize เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเว็บที่นำเสนอโดย Google ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ของตนเพื่อประสิทธิภาพและประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น ด้วย Google Optimize นักการตลาดสามารถสร้างรูปแบบต่างๆ ของเนื้อหาเว็บไซต์ของตน เช่น บรรทัดแรก รูปภาพ ปุ่ม หรือเค้าโครง และทดสอบเปรียบเทียบกันเพื่อดูว่ารูปแบบใดทำงานได้ดีกว่าในแง่ของ Conversion การมีส่วนร่วม หรือเมตริกอื่นๆ ที่กำหนดไว้ แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ช่วยให้นักการตลาดตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับการออกแบบเว็บไซต์และเนื้อหา เพื่อปรับปรุงความพึงพอใจของผู้ใช้และบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ

แต่น่าเสียดายที่เครื่องมือจะเลิกใช้งานในวันที่ 30 กันยายน 2023

ดังนั้น หาก Google Optimize เป็นเครื่องมือหลักในการทดสอบ คุณจะทำอะไรได้บ้าง

ทำไมคุณต้องใช้กลยุทธ์การทดสอบ A/B/n

ด้วยการเลิกใช้ Google Optimize การสร้างและใช้กลยุทธ์การทดสอบ A/B/n สำหรับเว็บไซต์ของคุณจึงมีความสำคัญมากยิ่งขึ้น การทดสอบ A/B/n เป็นองค์ประกอบสำคัญของแผนการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ที่ประสบความสำเร็จ ช่วยให้คุณสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและเพิ่มผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น ต่อไปนี้เป็นเหตุผลสำคัญบางประการที่ว่าทำไมคุณต้องใช้กลยุทธ์การทดสอบ A/B/n:

ลดการคาดเดา: หากไม่มีการทดสอบ การตัดสินใจทางการตลาดของคุณจะขึ้นอยู่กับสมมติฐานและการคาดเดาด้วยการทดสอบรูปแบบต่างๆ คุณสามารถรวบรวมข้อมูลที่เป็นรูปธรรมว่าแต่ละองค์ประกอบส่งผลต่อพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้อย่างไร แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ช่วยลดการคาดเดาและให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับสิ่งที่โดนใจผู้ชมของคุณอย่างแท้จริง

ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้: การทดสอบ A/B/n ช่วยให้คุณสามารถทดลองกับองค์ประกอบการออกแบบ เค้าโครง และโฟลว์ของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน เพื่อระบุชุดค่าผสมที่ให้ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีที่สุดด้วยการทดสอบและปรับแต่งองค์ประกอบเหล่านี้ คุณจะสามารถสร้างประสบการณ์ที่ราบรื่นและมีส่วนร่วมสำหรับผู้เยี่ยมชม ซึ่งนำไปสู่ความพึงพอใจที่เพิ่มขึ้น ระยะเวลาการเยี่ยมชมที่นานขึ้น และโอกาสในการแปลงที่สูงขึ้น

สร้างวัฏจักรของการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: การทดสอบ A/B/n เป็นกระบวนการต่อเนื่องที่ช่วยให้คุณปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ของคุณได้อย่างต่อเนื่องช่วยให้คุณทำการเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มขึ้นตามข้อมูลตามเวลาจริง แทนที่จะอาศัยการออกแบบใหม่เพียงครั้งเดียว ด้วยการยอมรับวัฒนธรรมของการพัฒนาอย่างต่อเนื่องผ่านการทดสอบ คุณสามารถนำหน้าคู่แข่งและปรับปรุงประสิทธิภาพเว็บไซต์ของคุณอย่างสม่ำเสมอ

วิธีตั้งค่าการทดสอบ A/B/n

ขั้นตอนที่ 1: กำหนดวัตถุประสงค์และตัวแปรของคุณ

เริ่มต้นด้วยการกำหนดวัตถุประสงค์ของการทดสอบ A/B/n ของคุณให้ชัดเจน คุณต้องการปรับปรุงด้านใดของเว็บไซต์หรือช่องทางการแปลงของคุณโดยเฉพาะ การกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนจะช่วยให้คุณมุ่งเน้นความพยายามและวัดผลกระทบของการทดสอบได้อย่างถูกต้อง จากนั้น กำหนดองค์ประกอบเฉพาะที่คุณต้องการทดสอบในการทดสอบ A/B/n ของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงพาดหัวข่าว ปุ่มกระตุ้นให้ดำเนินการ เป็นต้น

ขั้นตอนที่ 2: กำหนดสมมติฐาน

พัฒนาสมมติฐานว่าตัวแปรทดสอบแต่ละรูปแบบอาจส่งผลต่อพฤติกรรมหรือประสิทธิภาพของผู้ใช้อย่างไร สมมติฐานเหล่านี้จะใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการคาดคะเนของคุณและช่วยคุณตีความผลการทดสอบของคุณ

ขั้นตอนที่ 3: สร้างรูปแบบการทดสอบและจัดสรรการรับส่งข้อมูล

ใช้เครื่องมือหรือแพลตฟอร์มการทดสอบ A/B/n ของคุณ สร้างรูปแบบต่างๆ ขององค์ประกอบการทดสอบของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแต่ละรูปแบบแตกต่างจากรูปแบบอื่นๆ ด้วยวิธีเดียวที่แยกจากกัน ช่วยให้คุณระบุการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพกับองค์ประกอบเฉพาะที่กำลังทดสอบได้อย่างแม่นยำ จากนั้น ตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดสรรการเข้าชมสำหรับแต่ละรูปแบบในการทดสอบ A/B/n ของคุณ การจัดสรรสามารถกระจายได้เท่าๆ กันในทุกรูปแบบ

ขั้นตอนที่ 4: เปิดใช้และตรวจสอบการทดสอบ

เริ่มการทดสอบ A/B/n ของคุณและติดตามความคืบหน้า ตรวจสอบผลการทดสอบเป็นประจำและตรวจหาปัญหาทางเทคนิคหรือความผิดปกติใดๆ ที่อาจส่งผลต่อความถูกต้องหรือความสมบูรณ์ของการทดสอบ ให้เวลาเพียงพอสำหรับการทดสอบเพื่อรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก

ขั้นตอนที่ 5: วิเคราะห์และตีความผลลัพธ์

เมื่อการทดสอบของคุณมีนัยสำคัญทางสถิติหรือดำเนินการตามระยะเวลาที่กำหนดไว้แล้ว ให้วิเคราะห์ผลลัพธ์ เปรียบเทียบประสิทธิภาพของแต่ละรูปแบบกับวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ และประเมินนัยสำคัญทางสถิติของความแตกต่างที่สังเกตได้ ตีความผลลัพธ์ตามสมมติฐานของคุณและดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

ขั้นตอนที่ 6: ใช้รูปแบบที่ชนะของคุณ

หากรูปแบบหนึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่ารูปแบบอื่นๆ อย่างมาก ให้นำรูปแบบที่ชนะไปใช้ในเว็บไซต์ของคุณ ใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการทดสอบเพื่อทำการตัดสินใจและปรับปรุงตามข้อมูลเคล็ดลับ: หากไม่มีผู้ชนะที่ชัดเจน ให้ลองทำซ้ำในการทดสอบหรือทำการทดลองเพิ่มเติมเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการทดสอบ A/B/n

ตอนนี้เรารู้วิธีตั้งค่าการทดสอบ A/B/n แล้ว มาดูเคล็ดลับและกลเม็ดที่เน้น CRO ซึ่งจะช่วยยกระดับความสามารถในการทดสอบ A/B/n ของคุณไปอีกขั้น

คิดใหญ่ เริ่มเล็ก อย่าพยายามแก้ไขทุกอย่างพร้อมกันให้ทำการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ น้อยๆ ที่นำไปสู่การเรียนรู้ จากนั้นทำซ้ำในการเรียนรู้เหล่านั้น สร้างแบบทดสอบเพิ่มเติมตามสิ่งที่คุณค้นพบ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีปริมาณการใช้งานเพียงพอ: ใช้ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่เพียงพอเพื่อให้แน่ใจว่ามีนัยสำคัญทางสถิติการทดสอบในหน้าที่มีการเข้าชมต่ำจะใช้เวลานานกว่าในการตัดสินผู้ชนะ และการทดสอบเหล่านี้ไม่ได้ให้การเรียนรู้หรือข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องเกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ใช้ส่วนใหญ่ของคุณ

สร้างแผนงานที่จัดลำดับความสำคัญสำหรับแต่ละเพจที่คุณวางแผนจะทดสอบ: กำหนดองค์ประกอบที่ชัดเจนที่สุดและส่งผลกระทบมากที่สุดของเพจเพื่อรับการเรียนรู้เบื้องต้นของคุณ จากนั้นจัดลำดับความสำคัญของการทดสอบเพิ่มเติมตามความง่ายในการใช้งานและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับเมตริกหลักของคุณแผนงานการทดสอบของคุณควรประกอบด้วยสมมติฐาน แนวคิดการทดสอบ เป้าหมาย การเรียนรู้ที่ต้องการ และวันที่เปิดตัวที่เฉพาะเจาะจงเพื่อให้ความพยายามในการทดสอบของคุณเป็นไปตามแผน

ใช้แผนที่ความร้อนและเครื่องมือวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้อื่นๆ เพื่อทำความเข้าใจว่าผู้เข้าชมโต้ตอบกับหน้า Landing Page อย่างไร: การทดสอบสิ่งที่คุณใส่ไว้ด้านบนและครึ่งหน้าล่างอาจมีผลกระทบอย่างมากต่ออัตราการแปลง โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับผู้ชมบางกลุ่มและกลุ่มผู้ชมย่อย ดังนั้นควรทำความเข้าใจว่าอะไร องค์ประกอบที่ผู้คนกำลังสำรวจและสิ่งที่พวกเขาเพิกเฉยคือกุญแจสำคัญในการสร้างหน้า Landing Page ที่เพิ่มประสิทธิภาพอย่างเต็มที่

• ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำหากคุณพบว่าผู้คนเลื่อนผ่านครึ่งหน้าบนอย่างต่อเนื่องและไม่คลิกด้านบน แสดงว่าคุณให้ข้อมูลในครึ่งหน้าบนไม่เพียงพอ

ตอนนี้ คุณมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความสำคัญของการทดสอบ A/B/n และวิธีที่การทดสอบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเว็บไซต์ของคุณ แม้ว่า Google Optimize จะเลิกใช้ไปแล้วก็ตาม โปรดจำไว้ว่า แม้ว่าการสิ้นสุดของยุคอาจนำมาซึ่งความไม่แน่นอน แต่ก็นำมาซึ่งโอกาสในการเติบโตและการสำรวจด้วย! เมื่อคุณเริ่มต้นเส้นทางการทดสอบ A/B/n ให้ย้อนกลับไปดูข้อมูลเชิงลึกที่เราแบ่งปันเกี่ยวกับโครงสร้างของการทดสอบ A/B/n คุณค่าของกลยุทธ์การทดสอบ การตั้งค่าการทดสอบ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

ข้อควรจำ การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นกระบวนการที่ต่อเนื่อง และด้วยกรอบความคิดและเครื่องมือที่เหมาะสม คุณจะสามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่น่าทึ่งและขับเคลื่อนการปรับปรุงที่สำคัญได้ หากคุณสนใจทดลองใช้ Instapage เป็นทางเลือก Google Optimize ของคุณ ให้ ลงทะเบียนเพื่อ ทดลองใช้งาน 14 วัน

ต้องการเจาะลึกด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูงและแผนที่ความร้อนหรือไม่? หรือคุณสนใจที่จะย้ายหน้า Landing Page ที่มีอยู่ของคุณ และรับประโยชน์จากการวิเคราะห์การเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลงแบบเต็มหรือไม่ Instapage Convert อาจเป็นทางออกที่เหมาะสมสำหรับคุณ กำหนดการให้คำปรึกษาในวันนี้