A/B тестування в Google Analytics 4

A/B тестування – це одночасний показ двох версій однієї й тієї ж веб-сторінки двом тестовим командам відвідувачів сайту. Метою цього маркетингового дослідження інтернет-ресурсів є вибір найкращого рішення серед інших можливих.

Тестується дві (або більше) версії з фрагментами, що змінюються. За підсумком порівнюють конверсії оригінальної контрольної групи А (вона залишається без змін) та групи Б (у якій змінюються деякі параметри).

А/Б тести дозволяють випробовувати такі елементи:

• Заголовки сторінок
• Колір та дизайн конверсійної кнопки
• Колірну схему ресурсу
• Тексти на сторінці
• Оголошення у контекстній рекламі
• Вспливаючі вікна
• Зображення
• Сніппети
• Розташування елементів на сторінці

A/B тест – це дослідження, яке допоможе вибрати варіант оформлення, який дає найбільше число конверсій. І саме він допоможе вам оптимізувати сайт для отримання найвищих результатів. Завдяки тестам ви збільшуєте конверсію сторінок, відповідно до вас приходить більше клієнтів, а значить, і прибуток більший. При цьому ви не підвищуєте витрати на залучення користувачів.

A/B тестування сайту корисне організаціям, які вже мають свою аудиторію. Так як у таких випадках вносити будь-які зміни до продукту потрібно максимально м’яко, щоб не викликати шок у постійних користувачів великими змінами.

Якщо у вас новий проект, тут важливо розвиватися швидко. І доти, доки немає усталеної аудиторії, є можливість активно впроваджувати свої ідеї. У цьому випадку можна не витрачати час і сили на А/Б тести, а просто сміливо розвиватися.

Переваги проведення А/Б тестів за допомогою Google Analytics 4:

• Рішення, що ґрунтуються на даних. Google Analytics надає максимально повні дані щодо поведінки аудиторії та коефіцієнтів конверсії. Це можна використовувати для здійснення усвідомленого вибору у плані того, які саме зміни підвищать рейтинг кліків, час на сторінці та зменшать показники відмов із найбільшою ймовірністю.
• Сегментування аудиторії. Підключення Google Analytics 4 до інструменту A/B тестування дозволяє імпортувати конкретні дані про аудиторію. Ви можете фокусуватися на різні сегменти експериментів і зіставляти відповіді, щоб знайти найкращий варіант.
• Визначення рентабельності інвестицій. Метрики A/B Google Analytics сприяють тому, щоб тестувальники змогли оцінити вплив A/B тестів та з’ясувати, чи ведуть зміни до підвищення рейтингу в пошукових системах, і чи збільшується органічний трафік.

Види А/Б тестування

Окрім стандартного A/B тестування (коли змінюється невеликий компонент на сторінці), існує ще декілька видів, нижче ми їх розглянемо.

1. Спліт-тестування

Вони досить схожі, але вирізняються підходами.

Під час спліт-тестування запускається окрема веб-сторінка з іншою структурою або наповненням (проводиться тест із масштабними змінами).

Коли проводять А/В тест, зміни відбуваються поступово. Наприклад, змінюють розташування кнопки, а потім уже інші компоненти.

2. Мультиваріативне тестування

Тут поєднують невеликі доопрацювання – і на кожну групу змін спрямовують невелику частину аудиторії. Наприклад, змінюють не лише розташування кнопки, а й колір.

Тоді необхідно скласти список всіх допустимих варіацій і направити на різні частини аудиторії:

1. варіант «Базовий» – залишаємо розташування та колір кнопки без змін;
2. варіант А – розташування залишаємо, але міняємо колір;
3. варіант Б – змінюємо розташування, але залишаємо колір без змін;
4. варіант В – змінюємо і її розташування, і колір.

На кожен із цих варіантів можна направити 25% аудиторії, а згодом перевірити, який із них був найбільш вдалим, і де зареєструвалося найбільше користувачів.

3. Мультисторінкове тестування

Зміни елемента вносяться на всіх сторінках, де він зустрічається. Наприклад, колір кнопки змінюється по всьому сайту.

Щоб проаналізувати результати, потрібно буде більше часу: знадобиться перевірити кількість усіх дій, які нова кнопка здійснює на всіх сторінках сайту.

Етапи A/B тестування

Завдяки А/В тестуванню можна значно покращити ваш сайт. Але щоб результати були справді відчутні, важливо приділити час та увагу кожному етапу.

Крок 1. Проведіть дослідження

Почати дослідження можна або з малоефективних сторінок, або навпаки – з найбільш відвідуваних. У першому випадку ви матимете можливість прибрати проблему, яка заважає конвертувати, а в другому – можна добре збільшити прибуток (шляхом збільшення % клієнтів від більшої кількості відвідувачів). Для аналізу вам знадобиться Google Analytics чи опитування користувачів ресурсу.

Крок 2. Побудова гіпотези

Формулюючи гіпотезу, будьте ближчими до своїх бізнес-цілей. Вона має базуватися на об’єктивних даних та бути спрямованою на підвищення конверсії.

Найкращий спосіб використовувати інформацію, отриману від дослідження – провести її аналіз, визначити головні недоробки, що заважають відвідувачам, та створити пропозиції щодо їх усунення.

Після того, як гіпотеза висунута, її потрібно перевірити (на скільки ви впевнені у її дієвості, чи легко запустити ці зміни, як вона вплине на цілі компанії).

Крок 3. Створення варіантів сторінки

Варіант – це версія вашої сторінки, в яку ви вирішили внести зміни. Якщо у сторінки досить велика відвідуваність, можна протестувати не один варіант, так ви отримаєте вибірку зі статистичними даними побільше.

Якщо змін декілька, краще тестувати їх не на одній сторінці, щоб не заплутатися. Можна процес розбити: спочатку провести тест одного елемента, потім другого і так далі.

Крок 4. Запустіть тестування

Запускати тест потрібно на проміжок часу, який покаже статистично значущі результати.

Вважають, що найкраще запускати тестування по кожному з варіантів на 7-10 днів. Тоді можна казати, що отримані дані об’єктивні (а не випадковість чи результат впливу будь-яких зовнішніх чинників).

Крок 5. Проаналізуйте результати

Після завершення тесту важливо детально проаналізувати отримані дані:

• Ступінь достовірності
• Вплив на інші показники
• Зміна показників у відсотках (час перегляду, конверсія)
• Рівень впливу на різні сегменти цільової аудиторії

Якщо тест надає очевидну відповідь, найефективніший варіант можна сміливо впроваджувати на сайт. Якщо результат неоднозначний, краще збережіть дані, щоб їх можна було застосувати в наступних тестах.

Помилки під час проведення А/В тестів

Одна з основних помилок – надмірне використання тестування. Це, безперечно, корисний інструмент, але, якщо застосовувати його в міру. Інакше можна сповільнити розвиток продукту. Розглянемо, які ще бувають помилки:

1. Введення чужих гіпотез
2. Тестування великої кількості компонентів відразу
3. Неувага до статистичної значущості
4. Неправильна тривалість тесту
5. Одиничне тестування
6. Ігнорування зовнішніх факторів
7. Використання неправильних інструментів

Як проводити A/B тестування в Google Analytics 4

Безкоштовний інструмент А/В тестування Google Optimize 30 вересня 2023 офіційно закрився.

Тепер, щоб провести A/B тест із даними Google Analytics 4, потрібно використовувати сторонні сервіси та інтегрувати GA4. Нижче ми розглянемо 3 інструменти з офіційною інтеграцією з Google Analytics 4:

• AB Tasty
• Optimizely
• VWO

AB Tasty

Це універсальний сервіс для проведення А/В тестування, який дає можливість оптимізувати сайти для підвищення ефективності пошуку та зручності використання.

AB Tasty пропонує “pull” та “push” інтеграцію з Google Analytics 4.

«Pull» інтеграція дає можливість отримувати дані про аудиторію з Google Analytics, тому можна легко орієнтуватися на різні сегменти за допомогою своїх тестів в інтерфейсі AB Tasty.

“Push” інтеграція дозволяє надсилати інформацію кампанії AB Tasty на ваш ресурс Google Analytics. Далі ви можете проводити аналіз результатів тестування та рентабельності інвестицій (ROI) у GA, застосовуючи головні показники ефективності вашого ресурсу для контексту.

Чому варто вибрати цей інструмент

• Автоматизація. Автоматичні відкати, що запускаються KPI, скасовують зміни на сайті, які не були реалізовані. Це дозволяє швидше оптимізувати продуктивність вашого ресурсу.
• Регулювання функцій. Перехід між ними дозволяє вмикати та вимикати експериментальні функції без проблем та контролювати, які з них активні.
• Штучний інтелект. Розподіл трафіку на його основі автоматично направляє користувачів до найефективніших версій вашого сайту.

Optimizely

Цей інструмент підтримує мультиваріативне тестування. Сервіс прискорює складні програми експериментів, таким чином, результат ви отримаєте швидше.

Optimizely працює на клауд платформі Google і інтегрується з різними продуктами, включаючи Google Analytics 4.

Інтеграція GA4 дозволяє контролювати тести Optimizely Web Experimentation в інтерфейсі GA4.

Як перевагу можна підключити Optimizely до Диспетчеру тегів Google (GTM), щоб додавати та оновлювати власні теги для контролю конверсій та аналітики ресурсу. Це все частини однієї інтеграції.

Чому вибирають цей сервіс

• Добре розвинена система аналізу даних (надає точні дані та ефективні рішення щодо оптимізації).
• Управління програмами. Формування ідей, залучення та звітність дозволяють усім членам команди з різних відділів брати участь у проведенні тестування. Це допоможе швидше запустити процес.
• Крім експериментів, платформа має інтегровані інструменти для керування контентом, тестування додатків та інші функції.

VWO

Цей сервіс позиціонує себе як «платформу A/B тестування №1 у світі».

Панель тестування інтуїтивно зрозуміла, і на ній відображаються в режимі реального часу дані експериментів.

У VWO на панелі інструментів у вкладці «Plan» є теплові карти (візуальне уявлення, як відвідувачі взаємодіють із вашим сайтом). На основі звітів про них можна з’ясувати найкращі місця на сторінці для важливих кнопок та посилань.

Інтеграція VWO з Google Analytics 4 дає можливість створювати аудиторії GA4 в інтерфейсі VWO і імпортувати аудиторії з GA4 назад у свій обліковий запис VWO.

Коли ви підключаєте два інструменти, VWO автоматично виявляє тег Google на вашому ресурсі. Якщо ви встановили Google Analytics 4 більш складним чином (наприклад, безпосередньо напряму або через Менеджер тегів Google), можна вручну прописати деталі, щоб гарантувати, що VWO перенесе свої дані у правильний тег.

Причини вибрати VWO

• Є можливість відфільтрувати сесії по пристрою, браузеру або розташуванню, щоб проаналізувати відвідувачів за конкретними характеристиками.
• Інтеграція з клауд сховищем Google (GCS): можна автоматично експортувати дані кампанії в GCS щодня, усуваючи необхідність завантажувати файли CSV (значення, розділені комами) з панелі керування VWO.
• Можна швидко вносити зміни на ресурсі та розповсюджувати їх серед певних сегментів аудиторії на основі великого спектру параметрів (ключових слів, мови користувачів, нових відвідувачів, що повернулися).

Підведемо підсумки

У статті ми розглянули, що таке А/В тестування, його види, етапи проведення та, як його проводити в Google Analytics 4.

Правильно проведений А/В тест дає можливість зробити справедливий висновок про важливість та необхідність зміни певних параметрів. Його досить часто недооцінюють, коли потрібно покращити показники конверсії сайту, але при стабільному та грамотному використанні цей метод показує відмінні результати.

А/В тестування допоможе покращити ваш сайт, усунувши його слабкі сторони.

Ольга Тищенко

Редактор-копірайтер

Сторінка автора