A / B-тестирование - вопросы для собеседования

A / B-тестирование (также известное как сплит-тестирование) определяет способ compare two versionsприложения или веб-страницы, которая позволяет определить, какое из них работает лучше. A / B-тестирование - это один из самых простых способов, с помощью которого вы можете изменить приложение или веб-страницу для создания новой версии, а затем сравнить обе эти версии, чтобы определить коэффициент конверсии. Это также позволяет нам узнать, какойbetter performer из двух.

Количество образцов зависит от количества выполненных тестов. Вcount of conversion rate называется пробой, а процесс сбора этих проб называется отбором проб.

Доверительный интервал называется measurement of deviationот среднего по кратному количеству образцов. Предположим, что 22% людей предпочитают продукт А с +/- 2% доверительного интервала. Этот интервал указываетupper and lower limit людей, которые выбирают продукт А, который также называется margin of error. Для получения наилучших результатов в этом среднем опросе допустимая погрешность должна быть как можно меньше.

Всегда выполняйте A / B-тестирование, если есть вероятность beat the original variation by> 5%. Тест должен выполняться в течение значительного времени, чтобы у вас было достаточно данных дляperform statistics and analysis. A / B-тестирование также позволяет получить максимум от существующего трафика на веб-странице.

Стоимость увеличения ваших конверсий минимальна по сравнению со стоимостью настройки трафика на вашем сайте. ВROI (return on investment) на A / B-тестировании огромен, поскольку несколько незначительных изменений на веб-сайте могут привести к значительному увеличению коэффициента конверсии.

Как и A / B-тестирование, многомерное тестирование основано на том же механизме, но compares higher number of variables, и предоставляет дополнительную информацию о том, как ведут себя эти переменные. При A / B-тестировании вы разделяете трафик страницы между разными версиями дизайна. Многовариантное тестирование используется для измеренияeffectiveness of each design.

Проблема с одновременным тестированием нескольких переменных заключается в том, что это будет tough to accurately determineкакая из этих переменных имела значение. Хотя вы можете сказать, что одна страница работает лучше, чем другая, если на каждой есть три или четыре переменных, вы не можете быть уверены в том, почему одна из этих переменных на самом деле наносит ущерб странице, и вы не можете воспроизвестиgood elements на других страницах.

Вот несколько вариантов A / B-тестирования, которые можно применить на веб-странице. Список включает в себя - заголовки, подзаголовки, изображения, тексты, текст и кнопку CTA, ссылки, значки, упоминания в СМИ, упоминание в социальных сетях, рекламные акции и предложения, структуру цен, варианты доставки, варианты оплаты, навигацию по сайту и пользовательский интерфейс.

• Background Research - Первым шагом в A / B-тестировании является определение bounce rateна вашем сайте. Это можно сделать с помощью любого инструмента, например Google Analytics.

• Collect Data - Данные из Google Analytics могут помочь вам найти visitor behaviors. Всегда желательно собрать достаточно данных с сайта. Попробуйте найти страницы с низким коэффициентом конверсии или высоким коэффициентом прерывания, которые можно улучшить.

• Set Business Goals- Следующий шаг - установить цели конверсии. Найдиmetrics that determines является ли вариант более успешным, чем исходная версия.

• Construct Hypothesis- После того, как цель и показатели для A / B-тестирования определены, следует найти идеи для улучшения исходной версии и того, как они будут лучше, чем текущая версия. Как только у вас будетlist of ideas, prioritize them с точки зрения ожидаемого воздействия и сложности реализации.

• Create Variations/Hypothesis - На рынке существует множество инструментов для A / B-тестирования, у которых есть visual editorчтобы внести эти изменения эффективно. Ключевым решением для успешного проведения A / B-тестирования является выборcorrect tool.

• Running the Variations - Представьте посетителям все варианты вашего веб-сайта или приложения, и их действия будут отслеживаться для каждого варианта. Visitor interaction для каждого варианта измеряется и сравнивается, чтобы определить, как этот вариант работает.

• Analyze Data - После завершения эксперимента рядом с analyze the results. Инструмент A / B-тестирования представит данные эксперимента и расскажет, как выполняются различные варианты веб-страницы. Также, есть ли существенная разница между вариациями с помощью математических методов и статистики.

Наиболее распространенный тип инструментов сбора данных включает инструмент аналитики, инструменты воспроизведения, инструменты опроса, инструменты чата и электронной почты.

Инструменты воспроизведения используются для лучшего понимания действий пользователей на вашем сайте. Это также позволяет вамclick maps and heat maps of user clickи чтобы проверить, как далеко пользователь просматривает веб-сайт. Инструменты воспроизведения, такие как Mouse Flow, позволяютview a visitor's session так, как вы с посетителем.

Инструменты воспроизведения видео позволяют глубже понять, как посетитель будет просматривать различные страницы вашего веб-сайта. Наиболее часто используемые инструменты:Mouse Flow and Crazyegg.

Инструменты исследования используются для collect qualitative feedbackс сайта. Это включает в себя задание вернувшимся посетителям вопросов для опроса. Опрос задает им общие вопросы, а также позволяет им высказать свое мнение или сделать выбор из заранее предложенных вариантов.

Вы можете уменьшить показатель отказов на adding more imagesвнизу. Вы можете добавить ссылки на социальные сайты, чтобы еще больше повысить коэффициент конверсии.

Существуют различные типы вариаций, которые могут быть применены к объекту, например, использование маркеров, изменение нумерации ключевых элементов, изменение шрифта и цвета и т. Д. На рынке существует множество инструментов A / B-тестирования, в которых есть визуальный редактор. эти изменения эффективно. Ключевым решением для успешного проведения A / B-тестирования является:selecting the correct tool.

Чаще всего доступны инструменты Visual Website Optimizer, Google Content Experiments и Optimizely.

Визуальный оптимизатор веб-сайтов или VWO позволяет test multiple versionsтой же страницы. Он также содержит редактор WYSIWYG, который позволяет вамmake the changes and run testsбез изменения HTML-кода страницы. Вы можете обновить заголовки, нумерацию элементов и запустить тест, не внося изменений в ИТ-ресурсы.

Чтобы создать варианты VWO для A / B-тестирования, откройте свою веб-страницу в редакторе WYSIWYG, и вы можете применить множество изменений к любой веб-странице. К ним относятся «Изменить текст», «Изменить URL», «Изменить / изменить HTML», «Изменить порядок» и «Переместить».

Visual Website Optimizer также предоставляет возможность многовариантного тестирования и содержит другие инструменты для выполнения поведенческого таргетинга, тепловых карт, тестирования удобства использования и т. Д.

Эти тесты могут быть применимы в нескольких других местах, таких как электронная почта, мобильные приложения, PPC и CTA.

После завершения эксперимента next is to analyze the results. Инструмент A / B-тестирования представит данные эксперимента и расскажет, как выполняются различные варианты этой веб-страницы. Он также покажет, есть ли существенная разница между вариациями с использованием математических методов и статистики.

Чтобы интегрировать Optimizely в Universal Google Analytics, сначала нажмите кнопку ON на боковой панели. Тогда у вас должен бытьavailable Custom to populate with Optimizely experiment data.

Код отслеживания Universal Google Analytics должен быть размещен в нижней части раздела <head> на ваших страницах. Интеграция с Google Analytics не будет работать должным образом, если фрагмент Optimizely не находится над фрагментом Google Analytics.

В Google Analytics есть два варианта анализа данных: Universal Analytics и классический Google Analytics. Новые функции Universal Analytics позволяют использовать 20 одновременных A / B-тестов, отправляющих данные в Google Analytics, однако классическая версия допускает только до пяти.

Это миф о том, что A / B-тестирование ухудшает рейтинг поисковых систем, потому что его можно классифицировать как дублированный контент. Следующие четыре способа можно использовать, чтобы убедиться, что вы не потеряете потенциальную ценность SEO при выполнении A / B-тестов.

Don’t Cloak - Маскировка - это когда вы показываете одну версию своей веб-страницы агенту Googlebot, а другую версию - посетителям вашего сайта.

Use ‘rel=canonical’- Если у вас есть A / B-тесты с несколькими URL-адресами, вы можете добавить на веб-страницу 'rel = canonical', чтобы указать Google, какой URL-адрес вы хотите проиндексировать. Google предлагает использовать канонический элемент, а не тег noindex, так как это больше соответствует его намерению.

Use 302 redirects and not 301’s - Google рекомендует использовать метод временного направления - 302 вместо постоянного 301 редиректа.

Don’t run experiments for a longer period of time - Обратите внимание, что после завершения A / B-теста вы должны как можно скорее удалить варианты, внести изменения на свою веб-страницу и начать использовать выигравшую конверсию.