—

Правильное A/B-тестирование: пошаговый гид

Бизнес и эффективность

Аналитика

22 января 2025

Содержание

Что такое A/B-тестирование и для чего оно нужно
Зачем нужен A/B-тест
На что обратить внимание при A/B-тесте
Что обычно тестируют с помощью A/B-тестов
Инструменты для проведения A/B-тестов
Рекомендации для проведения правильного A/B-теста
Подведем итоги

Что такое A/B-тестирование и для чего оно нужно

A/B-тестирование — это эксперимент, в котором сравнивают два или несколько вариантов одного элемента. Например, дизайн кнопки на сайте, текст в рекламном объявлении, изображение в рассылке или цена продукта. Один из вариантов является контрольным (оригинальным), а другой — измененным, то есть тестируемым.

Основная цель заключается в проверке гипотезы и поиске решения, которое показывает лучшие результаты: конверсия, кликабельность, вовлеченность или другие KPI. К примеру, если тестируется заголовок в объявлении или на странице, целевым показателем может быть клик либо конверсия в заявку.

Метрики для мобильного приложения

Предположим, что нужно проверить гипотезу о том, что кнопка в карточке товара не привлекает внимание. Можно запустить два теста: один на проверку текста, а другой — цвета. В первом случае тестируем варианты «Купить в 1 клик» и «Купить сейчас». Во втором меняем оттенок на более яркий, сразу привлекающий внимание к кнопке. При этом каждый раз выставляем определенную выборку аудитории и задаем сроки A/B-тестирования от двух недель и более.

Когда используют A/B-тесты:

При запуске новых продуктов и функций.
Перед масштабными изменениями.
При оптимизации рекламных кампаний.
Для проверки эффективности скидок, акций или бонусных программ.

Зачем нужен A/B-тест

Рассмотрим ключевые преимущества A/B-тестирования.

Улучшение конверсии

С помощью A/B-тестирования можно:

улучшить дизайн целевой страницы, чтобы привлечь больше заявок;
оптимизировать формы заявок, чтобы сократить количество отказов;
Увеличить кликабельность.

Оптимизация поведенческих факторов

A/B-тестирование помогает улучшить поведение пользователей на сайте или в приложении:

Увеличение времени, проводимого на сайте.
Сокращение показателя отказов (bounce rate).
Увеличение количества просмотренных за сеанс страниц.

Например, при проверке нового блока «Рекомендуемые статьи» в конце публикации результаты теста показали увеличение среднего время на сайте и количество переходов на другие материалы. То есть это улучшило показатель вовлеченности пользователей.

Повышение удовлетворенности пользователей

UX влияет на лояльность и удержание аудитории. С помощью A/B-тестирования определяют, как можно улучшить пользовательский опыт:

Проверка удобства навигации.
Определение того, какие из элементов интерфейса вызывают затруднения.
Оптимизация, которая делает процесс покупки или оформления заявки более интуитивным.

Что такое юзабилити

Увеличение эффективности рекламных кампаний

A/B-тестирование позволяет настроить рекламу таким образом, чтобы она приводила больше клиентов с меньшими затратами. Это достигается за счет:

подбора лучших креативов и текстов;
оптимизации целевых сегментов;
выявления наиболее эффективных форматов рекламы — видео, карусели, статичные баннеры.

Тестирование цен и скидок

С помощью A/B-тестов определяют оптимальную ценовую стратегию и формат акций, которые привлекут больше клиентов:

Проверка реакции аудитории на разные уровни скидок.
Поиск наиболее привлекательных акций.
Оценка влияния сезонных предложений.

Оптимизация контента

A/B-тестирование помогает определить контент, который лучше воспринимается пользователями. Это может быть:

формат статей — короткие заметки против лонгридов;
использование изображений или видео;
добавление авторов;
размещение ссылок для расшифровки терминов и перехода на услуги и продукты.
тематика материалов, которая вызывает наибольший интерес.

Экономия бюджета

Вместо того чтобы вкладывать ресурсы в масштабные изменения, можно протестировать гипотезы на небольшом сегменте аудитории. Это даст понимание, в каком направлении двигаться и что скорректировать.

На что обратить внимание при A/B-тесте

Статистическая значимость. Для получения достоверных результатов выборка аудитории должна быть достаточно большой, чтобы исключить влияние случайности. Рекомендуем использовать инструменты для анализа данных.
Продолжительность теста. Тестирование должно длиться достаточно долго, чтобы охватить все возможные сценарии поведения пользователей. Например, если трафик сильно зависит от времени суток, охватите как минимум еще один полный день.
Релевантность аудитории. Тестовая группа должна соответствовать ЦА. Исли вы, к примеру, тестируете дизайн мобильной версии — убедитесь, что эти пользователи используют смартфоны.
Единичные изменения. Тестируйте только один элемент за раз, чтобы точно определить, что именно повлияло на результат. Если вы одновременно измените и текст кнопки, и ее цвет, будет сложно понять, что конкретно стало причиной роста конверсии.
Учет внешних факторов. Обратите внимание на сезонность, поведение аудитории в выходные или будние дни и прочие внешние события, которые могут повлиять на результаты теста.

Что обычно тестируют с помощью A/B-тестов

Исследования позволяют оценить влияние изменений на ключевые показатели и выявить, что лучше работает для целевой аудитории. Рассмотрим основные элементы, которые тестируют чаще всего.

Рекламные кампании

Рекламные кампании — одна из самых популярных сфер применения A/B-тестов. Малейшие изменения в тексте объявления или выборе креатива могут значительно повлиять на CTR и ROI.

Отличия контекстной рекламы от таргетированной

Что тестируется:

Заголовки и тексты объявлений.
Креативы.
Призыв к действию (CTA).
Сегменты целевой аудитории.
Формат рекламы.

Форматы объявлений

Кейс: как мы привели 25 000 подписчиков в сообщество немецкого бренда обуви Caprice и получили среднюю стоимость подписчика в 28 рублей

Элементы сайтов, сервисов и приложений

A/B-тестирование помогает оптимизировать страницы, чтобы улучшить пользовательский опыт и повысить конверсию.

Что можно тестировать:

Заголовки и тексты.
Кнопки.
Формы заявок.
Изображения и видео.
Навигация и меню.
Структура страницы.
Цены и предложения.
Призывы к действию.

Выбор темной и светлой темы

Разработка личного кабинета для лизинговой компании MC Intermark Auto

Целевые страницы

Оптимизация целевых страниц помогает конвертировать трафик. Такое исследование еще называют сплит-тестированием. Оно позволяет проводить эксперименты двух вариантов одной страницы, которые отличаются друг от друга одним элементом.

Как оформить главную страницу сайта

Что тестируется:

Основной заголовок и подзаголовки.
Формы заявок.
Призыв к действию.
Формат предложений.
Видео, изображения или общий дизайн.

Пример замены баннера

Заказать разработку веб-сервиса в Атвинте

Email-рассылки

A/B-тестирование в email-маркетинге позволяет определить, какие письма лучше открываются, читаются и приводят к целевым действиям.

Что тестируется:

Тема письма.
Имя отправителя.
Призыв к действию.
Длина письма.
Время отправки.

Программы лояльности и скидки

Системы поощрения клиентов и акции тестируют, чтобы определить, какие из них наиболее привлекательны для аудитории.

Что тестируется:

Тип скидки.
Бонусы.
Баннеры.
Условия акции.

Push-уведомления

Мобильные приложения активно используют push-уведомления для привлечения пользователей.

Что тестируется:

Текст уведомления.
Тайминг.
Использование эмодзи и стиля общения с пользователем.

Контент и блог

Для сайтов с большим количеством контента важно понимать, какие статьи или форматы лучше работают.

Что тестируется:

Заголовки статей.
Длина текста.
Формат.
Карточки товаров.

Инструменты для проведения A/B-тестов

Разберем сервисы для проведения A/B-тестирования.

Яндекс.Директ

Яндекс.Директ — это платформа для запуска контекстной рекламы. Здесь можно проводить эксперименты с кампаниями и объявлениями на поиске и в РСЯ.

Создание эксперимента в Яндекс.Директе

Также через инструмент Яндекс.Аудитории тестируют сегменты пользователей. Система дополнительно связана с Яндекс.Метрикой, в которой можно посмотреть результаты исследования в разделе «Источники — Яндекс.Директ, эксперименты».

Как определить размер выборки для аб-теста

Запуск эксперимента в Яндекс.Аудиториях

Заказать настройку и ведение контекстной рекламы в Атвинте

VK Ads

VK Ads — сервис для запуска таргетированной рекламы в социальной сети ВК и на площадках партнеров. Ранее в старом кабинете A/B-тесты были в отдельной вкладке, в новом же нужно создать объявления и сегментировать аудиторию.

Чем VK Ads отличается от рекламы во ВКонтакте

Кейс: как мы привлекли 400 первых пользователей на арт-маркетплейс TARA

Varioqub

Varioqub — сервис Яндекса для проведения тестов на сайте или в мобильном приложении. Инструмент встроен в Яндекс.Метрику.

Описание инструмента и запуск исследования в Яндекс.Метрике

Полученные данные можно проверить в Яндекс.Метрике, а также воспользоваться Вебвизором, проверкой форм и картами ссылок, кликов и скроллинга. Это поможет отследить взаимодействие аудитории с сайтом.

Как использовать Яндекс.Метрику

Calltouch

Calltouch — сервис сквозной аналитики, в котором можно провести A/B-тестирование, чтобы проверить, как изменения в РК и на сайте влияют на звонки, заявки и конверсии. Получить результаты можно по запросу или в личном кабинете — это зависит от того, отличаются ли у вас номера на разных версиях сайта или нет.

UX Rocket

UX Rocket — платформа продуктовой аналитики и A/B-тестирования на сайтах и в приложениях. Здесь можно собирать события, отслеживать метрики, настраивать воронки, изучать поведение пользователей, проводить различные тесты и даже использовать визуальный редактор.

Интерфейс сервиса UX Rocket

Mindbox

Mindbox — инструмент для запуска рассылок и автоматизации маркетинга. В личном кабинете и на сайте есть калькулятор достоверности A/B-тестов, позволяющий быстро рассчитать размер выборки аудитории, а также примерные результаты.

Подведем итоги

A/B-тестирование — это инструмент улучшения ключевых бизнес-показателей. Он позволяет проверять гипотезы и внедрять изменения, которые приносят реальный результат.

Ошибки, которых следует избегать:

Недостаточное время. Слишком короткий период может не показать реальной картины.
Изучение сразу нескольких изменений. Это затрудняет понимание, какая именно модификация повлияла на результат.
Игнорирование статистики. Недостаточный объем данных может привести к ошибочным выводам.

Главное правило успешного A/B-тестирования — системность и постоянство. Использование инструментов и учет всех факторов, таких как сезонность и поведение аудитории, помогут избежать ошибок.

Заказать экспресс-аналитику в Атвинте