A / B-тестирование - многомерное

Как и A / B-тестирование, многомерное тестирование основано на том же механизме, но при этом сравнивается большее количество переменных и предоставляется дополнительная информация о том, как эти переменные ведут себя. При A / B-тестировании вы разделяете трафик страницы между разными версиями дизайна. Многовариантное тестирование используется для измерения эффективности каждого дизайна.

пример

Допустим, есть веб-страница, которая получила достаточно трафика для запуска теста. Теперь данные каждого варианта сравниваются, чтобы проверить наиболее успешный вариант, но он также включает элементы, которые имеют максимальное положительное или отрицательное влияние на взаимодействие посетителя.

Преимущества использования многомерного

Многовариантное тестирование - это эффективный инструмент, который поможет вам настроить таргетинг, а также изменить дизайн элементов вашей страницы и показать области, которые окажут наибольшее влияние. Многовариантный метод полезен для создания кампаний на целевых страницах.

пример

Данные о влиянии дизайна определенного элемента могут быть применены к будущим кампаниям, даже если контекст элемента изменился.

Ограничения

Ограничения многомерного тестирования - это трафик, необходимый для выполнения теста. Поскольку все эксперименты полностью факториальны, слишком много изменяющихся элементов одновременно могут быстро составить очень большое количество возможных комбинаций, которые необходимо протестировать. Даже у сайта с довольно высоким трафиком могут возникнуть проблемы с прохождением теста с более чем 25 комбинациями за допустимый промежуток времени.

Разница между многомерным и A / B-тестированием

A / B-тестирование, также известное как Split Testing, - это метод оптимизации веб-сайта, при котором вы сравниваете коэффициенты конверсии двух версий страницы, а именно A и B. Все посетители делятся на ту или иную версию. Когда посетители посещают любую из этих версий (A или B), они нажимают различные кнопки или даже подписываются на информационный бюллетень. Это позволяет определить, какая версия страницы более эффективна.