А/б тестирование — это способ измерить эффективность страницы путем сравнения. Для проведения теста необходимо создать две версии веб-страницы, которые отличаются только одним элементом, например, заголовком, кнопкой или изображением. Затем вы распределяете трафик равномерно между двумя страницами и смотрите, на какой из них цель достигается чаще.
Шаг 1. Выдвинуть гипотезу
Проведение A/B тестирования позволяет проверить предположение о том, что какое-то изменение на сайте повлияет на его показатели. Например, можно сформулировать такую гипотезу: «если на главную страницу добавить видеообзор сервиса, это увеличит конверсию в оформление заявки на 10%». На этом шаге нужно определить, что мы меняем, какой ключевой показатель измеряем, и что будем делать, получив результаты.
Шаг 2. Определить размер выборки для эксперимента
Во время A/B тестирования трафик сайта будет случайно распределяться на две равные группы: контрольную и экспериментальную. Первая группа будет видеть первоначальную страницу, а вторая — с изменением. Чтобы результаты A/B тестирования были статистически значимы, то есть не могли возникнуть случайно, нужно заранее посчитать, сколько человек должны пройти через ваши страницы. Для этого используйте специальный калькулятор, например, https://mindbox.ru/academy/ab-test-calculator
Шаг 3. Подготовьте страницы и запускайте эксперимент
Дублируйте страницу и внести в копию изменение из вашей гипотезы. Для проведения эксперимента можно использовать Яндекс Метрику или Google Optimize (доступен до 30 сентября 2023 г.).
Совет: Перед А/B-тестом желательно запустить А/А-тест, чтобы понять, достаточно ли хорошо инструмент рандомизирует пользователей.
Шаг 4. Анализ результатов
По окончании теста проверьте статистическую значимость результатов. Для этого также можно использовать специальный калькулятор. Если результаты в тестируемых вариантах отличаются и соответствуют вашей гипотезе, тестируемое изменение можно масштабировать на всех пользователей.
Совет: A/B тестирование подходит для сайтов с хорошим трафиком. Во время эксперимента не подглядывайте за его ходом и останавливайте его лишь тогда, когда наберётся необходимое количество пользователей.
Шаг 1. Выдвинуть гипотезу
Проведение A/B тестирования позволяет проверить предположение о том, что какое-то изменение на сайте повлияет на его показатели. Например, можно сформулировать такую гипотезу: «если на главную страницу добавить видеообзор сервиса, это увеличит конверсию в оформление заявки на 10%». На этом шаге нужно определить, что мы меняем, какой ключевой показатель измеряем, и что будем делать, получив результаты.
Шаг 2. Определить размер выборки для эксперимента
Во время A/B тестирования трафик сайта будет случайно распределяться на две равные группы: контрольную и экспериментальную. Первая группа будет видеть первоначальную страницу, а вторая — с изменением. Чтобы результаты A/B тестирования были статистически значимы, то есть не могли возникнуть случайно, нужно заранее посчитать, сколько человек должны пройти через ваши страницы. Для этого используйте специальный калькулятор, например, https://mindbox.ru/academy/ab-test-calculator
Шаг 3. Подготовьте страницы и запускайте эксперимент
Дублируйте страницу и внести в копию изменение из вашей гипотезы. Для проведения эксперимента можно использовать Яндекс Метрику или Google Optimize (доступен до 30 сентября 2023 г.).
Совет: Перед А/B-тестом желательно запустить А/А-тест, чтобы понять, достаточно ли хорошо инструмент рандомизирует пользователей.
Шаг 4. Анализ результатов
По окончании теста проверьте статистическую значимость результатов. Для этого также можно использовать специальный калькулятор. Если результаты в тестируемых вариантах отличаются и соответствуют вашей гипотезе, тестируемое изменение можно масштабировать на всех пользователей.
Совет: A/B тестирование подходит для сайтов с хорошим трафиком. Во время эксперимента не подглядывайте за его ходом и останавливайте его лишь тогда, когда наберётся необходимое количество пользователей.
