A/B тестирование в Google Analytics 4

A/B тестирование – это одновременный показ двух версий одной и той же веб-страницы двум тестовым командам посетителей сайта. Целью этого маркетингового исследования интернет-ресурсов является выбор наилучшего решения среди других возможных.

Тестируется две (или больше) версии с изменяющимися фрагментами. По итогу сравнивают конверсии оригинальной контрольной группы А (она остается без изменений) и группы Б (в которой меняются некоторые параметры).

А/Б тесты позволяют испытывать такие элементы:

• Заголовки страниц
• Цвет и дизайн конверсионной кнопки
• Цветовую схему ресурса
• Тексты на странице
• Объявления в контекстной рекламе
• Всплывающие окна
• Картинки
• Сниппеты
• Расположение элементов на странице

A/B тест – это исследование, которое поможет выбрать тот вариант оформления, который дает наибольшее число конверсий. И именно он поможет вам оптимизировать сайт для получения наивысших результатов. Благодаря тестам вы увеличиваете конверсию страниц, соответственно, к вам приходит больше клиентов, а значит, и прибыль больше. При всем этом вы не повышаете затраты на привлечение пользователей.

A/B тестирование сайта полезно организациям, у которых уже есть своя аудитория. Так как в таких случаях вносить какие-либо изменения в продукт нужно максимально мягко, чтобы не вызвать шок у постоянных пользователей большими изменениями.

Если же у вас новый проект, тут важно развиваться быстро. И до тех пор, пока нет устоявшейся аудитории, есть возможность активно внедрять свои идеи. В этом случае можно не тратить время и силы на А/Б тесты, а просто смело развиваться.

Преимущества проведения А/Б тестов с помощью Google Analytics 4:

• Решения, которые основываются на данных. Google Analytics предоставляет максимально полные данные о поведении аудитории и коэффициентах конверсии. Это можно использовать для совершения осознанного выбора в плане того, какие именно изменения повысят рейтинг кликов, время на странице и понизят показатели отказов с наибольшей вероятностью.
• Сегментирование аудитории. Подключение Google Analytics 4 к инструменту A/B тестирования дает возможность импортировать конкретные данные об аудитории. Вы можете фокусироваться на разные сегменты экспериментов и сопоставлять ответы, чтобы подыскать наилучший вариант.
• Определение рентабельности инвестиций. Метрики A/B Google Analytics способствуют тому, чтобы тестировщики смогли оценить воздействие A/B тестов и выяснить, ведут ли изменения к повышению рейтинга в поисковых системах, и увеличивается ли органический трафик.

Виды А/Б тестирования

Кроме стандартного A/B тестирования (когда меняется небольшой компонент на странице) существует еще несколько видов, ниже мы их рассмотрим.

1. Сплит-тестирование

Они довольно похожи, но отличаются подходами.

Во время проведения сплит-тестирования запускается отдельная веб-страница с другой структурой или наполнением (проводится тест с масштабными изменениями).

Когда проводят А/В тест, изменения происходят постепенно. Например, меняют расположение кнопки, а потом уже – другие компоненты.

2. Мультивариативное тестирование

Здесь сочетают небольшие доработки – и на каждую группу изменений направляют маленькую часть аудитории. Например, меняют не только расположение кнопки, но и цвет.

Тогда нужно составить перечень всех допустимых вариаций и направить на разные части аудитории:

1. вариант «Базовый» – оставляем расположение и цвет кнопки без изменений;
2. вариант А – расположение оставляем, но меняем цвет;
3. вариант Б – меняем расположение, но оставляем цвет без изменений;
4. вариант В – меняем и ее расположение, и цвет.

На каждый из этих вариантов можно направить 25% аудитории, а спустя время проверить, какой из них был наиболее удачен, и где зарегистрировалось больше всего пользователей.

3. Мультистраничное тестирование

Изменения элемента вносятся на всех страницах, где он встречается. Например, цвет кнопки меняется на всем сайте.

Чтобы проанализировать результаты, нужно будет больше времени: потребуется проверить количество всех действий, которые новая кнопка осуществляет на всех страницах сайта.

Этапы A/B тестирования

Благодаря А/В тестированию можно значительно улучшить ваш сайт. Но чтобы результаты были действительно ощутимы, важно уделить время и внимание каждому этапу.

Шаг 1. Проведите исследование

Начать исследование можно либо с самых малоэффективных страниц, либо наоборот – с самых посещаемых. В первом случае у вас будет возможность убрать проблему, которая мешает конвертировать, а во втором – можно хорошо увеличить прибыль (путем увеличения % клиентов от большего числа посетителей). Для анализа вам понадобится Google Analytics либо опросы пользователей ресурса.

Шаг 2. Построение гипотезы

Формулируя гипотезу, будьте ближе к своим бизнес-целям. Она должна базироваться на объективных данных и быть направленной на повышение конверсии.

Наилучший способ использовать информацию, полученную от исследования – провести ее анализ, определить главные недоработки, мешающие посетителям, и создать предложения для их устранения.

После того, как гипотеза выдвинута, ее нужно проверить (на сколько вы уверенны в ее действенности, легко ли запустить эти изменения, как она повлияет на цели компании).

Шаг 3. Создание вариантов страницы

Вариант – это версия вашей страницы, в которую вы решили внести изменения. Если у страницы достаточно большая посещаемость, можно протестировать не один вариант, так вы получите выборку со статистическими данными побольше.

Если изменений несколько, лучше их тестировать не на одной странице, чтобы не запутаться. Можно процесс разбить: сначала провести тест одного элемента, затем – второго и так далее.

Шаг 4. Запустите тестирование

Запускать тест нужно на тот промежуток времени, который покажет статистически значимые результаты.

Принято считать, что лучше всего запускать тестирование по каждому из вариантов на 7-10 дней. Тогда можно говорить, что полученные данные объективны (а не случайность или результат воздействия каких-либо внешних факторов).

Шаг 5. Проанализируйте результаты

После завершения теста важно детально проанализировать полученные данные:

• Степень достоверности
• Влияние на остальные показатели
• Изменение показателей в процентах (время просмотра, конверсия)
• Уровень влияния на разные сегменты целевой аудитории

Если тест предоставляет очевидный ответ, то самый эффективный вариант можно смело внедрять на сайт. Если итог неоднозначный, лучше сохраните данные, чтобы потом их можно было применить в следующих тестах.

Ошибки при проведении А/В тестов

Одна из основных ошибок – излишнее использование тестирования. Это, несомненно, полезный инструмент, но, если применять его в меру. Иначе можно замедлить развитие продукта. Рассмотрим, какие же еще бывают ошибки:

1. Введение чужих гипотез
2. Тестирование большого количества компонентов сразу
3. Невнимание к статистической значимости
4. Неправильная продолжительность теста
5. Единичное тестирование
6. Игнорирование внешних факторов
7. Использование неверных инструментов

Как проводить A/B тестирование в Google Analytics 4

Бесплатный инструмент А/В тестирования Google Optimize 30 сентября 2023 года официально закрылся.

Теперь, чтобы провести A/B тест с данными Google Analytics 4, нужно использовать сторонние сервисы и интегрировать GA4. Ниже мы рассмотрим 3 инструмента с официальной интеграцией с Google Analytics 4:

• AB Tasty
• Optimizely
• VWO

AB Tasty

Это универсальный сервис для проведения А/В тестирования, который дает возможность оптимизировать сайты для увеличения эффективности поиска и удобства использования.

AB Tasty предлагает «pull» и «push» интеграцию с Google Analytics 4.

«Pull» интеграция дает возможность получать данные об аудитории из Google Analytics, поэтому можно легко ориентироваться на разные сегменты с помощью своих тестов в интерфейсе AB Tasty.

«Push» интеграция позволяет отправлять информацию кампании AB Tasty на ваш ресурс Google Analytics. Далее вы можете проводить анализ результатов тестирования и рентабельности инвестиций (ROI) в GA, применяя главные показатели эффективности вашего ресурса для контекста.

Почему стоит выбрать этот инструмент

• Автоматизация. Автоматические откаты, запускаемые KPI, отменяют изменения на сайте, которые были не реализованы. Это дает возможность быстрее оптимизировать продуктивность вашего ресурса.
• Регулирование функций. Переход между ними позволяет включать и отключать экспериментальные функции без проблем и контролировать, какие из них активны.
• Искусственный интеллект. Распределение трафика на его основе автоматически направляет пользователей к самым эффективным версиям вашего сайта.

Optimizely

Этот инструмент поддерживает мультивариативное тестирование. Сервис ускоряет сложные программы экспериментов, таким образом результат вы получите быстрее.

Optimizely работает на облачной платформе Google и интегрируется с его различными продуктами, включая Google Analytics 4.

Интеграция GA4 дает возможность контролировать тесты Optimizely Web Experimentation в интерфейсе GA4.

В качестве преимущества можно подключить Optimizely к Диспетчеру тегов Google (GTM), чтобы добавлять и обновлять собственные теги для контроля конверсий и аналитики ресурса. Это все части одной интеграции.

Почему выбирают этот сервис

• Хорошо развита система анализа данных (предоставляет точные данные и эффективные решения по оптимизации).
• Управление программами. Формирование идей, вовлеченность и отчетность позволяют всем членам команды из разных отделов принимать участие в проведении тестирования. Это поможет быстрее запустить процесс.
• Помимо экспериментов платформа имеет интегрированные инструменты для управления контентом, тестирования приложений и другие функции.

VWO

Этот сервис позиционирует себя как «платформу A/B-тестирования №1 в мире».

Панель тестирования интуитивно понятная и на ней отображаются в режиме реального времени данные экспериментов.

В VWO на панели инструментов во вкладке «Plan» есть тепловые карты (визуальное представление, как посетители взаимодействуют с вашим сайтом). На основе отчетов о них можно выяснить наилучшие места на странице для важных кнопок и ссылок.

Интеграция VWO с Google Analytics 4 дает возможность вам создавать аудитории GA4 в интерфейсе VWO и импортировать аудитории из GA4 обратно в свою учетную запись VWO.

Когда вы подключаете два инструмента, VWO автоматически обнаруживает тег Google на вашем ресурсе. Если вы установили Google Analytics 4 более сложным образом (например, напрямую или через Диспетчер тегов Google), можно вручную прописать детали, чтобы гарантировать, что VWO перенесет свои данные в правильный тег.

Причины выбрать VWO

• Есть возможность отфильтровать сессии по устройству, браузеру или местоположению, чтобы проанализировать посетителей по конкретным характеристикам.
• Интеграция с облачным хранилищем Google (GCS): можно автоматически экспортировать данные кампании в GCS ежедневно, устраняя необходимость загружать файлы CSV (значения, разделенные запятыми) с панели управления VWO.
• Можно быстро вносить изменения на ресурсе и распространять их среди определенных сегментов аудитории на основе большого спектра параметров (ключевых слов, языка пользователей, новых/вернувшихся посетителей).

Подведем итоги

В статье мы рассмотрели, что такое А/В тестирование, его виды, этапы проведения и, как его проводить в Google Analytics 4.

Правильно проведенный А/В тест дает возможность сделать справедливый вывод о важности и необходимости изменения определенных параметров. Его довольно часто недооценивают, когда нужно улучшить показатели конверсии сайта, но при стабильном и грамотном использовании этот метод показывает отличные результаты.

А/В тестирование поможет улучшить ваш сайт, устранив его слабые стороны.

Ольга Тищенко

Редактор-копирайтер

Страница автора