A / B Testi - Hızlı Kılavuz

A / B Testi (aynı zamanda Split testing), hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemenizi sağlayan bir uygulamanın veya web sayfasının iki sürümünü karşılaştırmanın bir yolunu tanımlar. Yeni bir sürüm oluşturmak için bir uygulamayı veya web sayfasını analiz etmenin en kolay yollarından biridir. Daha sonra, bu sürümlerin ikisi de karşılaştırılabilirconversion rate, bu ikisinden daha iyi performans gösterenleri bulmaya daha da yardımcı olur.

Misal

Bir web sayfası olduğunu ve tüm trafiğin bu sayfaya yönlendirildiğini varsayalım. Şimdi A / B Testinin bir parçası olarak, aynı sayfada başlıklar, numaralandırma vb. Gibi bazı küçük değişiklikler yaptınız ve trafiğinin yarısı bu web sayfasının değiştirilmiş sürümüne yönlendirildi. Artık aynı web sayfasının A ve B sürümlerine sahipsiniz ve daha yüksek bir dönüşüm oranı sağlayan sürümü belirlemek için istatistik ve analiz kullanarak ziyaretçinin eylemlerini izleyebilirsiniz.

Dönüşüm oranı, web sitenizdeki herhangi bir ziyaretçinin istenen bir eylemi gerçekleştirdiği durum olarak tanımlanır. A / B Testi, en iyi olanı belirlemenizi sağlaronline marketing strategyişiniz için. Aşağıdaki resme bir göz atın. A sürümünün% 15'lik bir dönüşüm oranı sağladığını ve B sürümünün% 22'lik bir dönüşüm oranı sağladığını göstermektedir.

Daha yüksek bir dönüşüm oranı sağlayan sürümü belirlemek için ziyaretçinin eylemlerini istatistik ve analiz kullanarak izleyebilirsiniz. A / B Testi sonuçları genellikle süslü verilirmathematical and statistical terms, ancak rakamların arkasındaki anlam aslında oldukça basit. A / B Testini kullanarak dönüşüm oranlarını kontrol edebileceğiniz iki önemli yöntem vardır -

• Verilerin Örneklenmesi
• Güvenilirlik aralığı

Bu iki yöntemi ayrıntılı olarak tartışalım.

Verilerin Örneklenmesi

Numune sayısı, gerçekleştirilen testlerin sayısına bağlıdır. Dönüşüm oranına örnek denir ve bu örneklerin toplanma sürecine örnekleme denir.

Misal

Diyelim ki A ve B olmak üzere iki ürününüz var, pazardaki talebine göre örnek veri toplamak istiyorsunuz. Birkaç kişiden ürün A ve B'den seçim yapmasını isteyebilir ve ardından onlardan bir ankete katılmalarını isteyebilirsiniz. Katılımcı sayısı arttıkça, birrealistic conversion rate.

Doğru örneklem büyüklüğünü belirlemek için kullanılabilecek çeşitli araçlar vardır. Böyle ücretsiz bir araç şu şekildedir:

http://www.evanmiller.org

A / B Testinde Güven Aralıkları

Güven aralığı, birden fazla sayıda numunede ortalamadan sapmanın ölçümüdür. Yukarıdaki örnekte insanların% 22'sinin A ürününü, ±% 2 güven aralığında tercih ettiğini varsayalım. Bu aralık, Ürün A'yı tercih eden kişilerin üst ve alt sınırını gösterir ve hata payı olarak da adlandırılır. Bu ortalama ankette en iyi sonuçlar için,the margin of error should be as small as possible.

Misal

Diyelim ki Ürün B'de küçük bir değişiklik ekledik ve ardından bu iki ürün üzerinde A / B Testi gerçekleştirdik. Güven aralığı ürün A ve B sırasıyla ±% 1 ile% 10 ve ±% 2 ile% 20'dir. Bu, küçük bir değişikliğin dönüşüm oranını artırdığını gösteriyor. Hata payını göz ardı edersek, test varyasyonu A için dönüşüm oranı% 10 ve test varyasyonu B için dönüşüm oranı% 20, yani test varyasyonunda% 10 artış.

Şimdi, farkı kontrol varyasyon oranına bölersek% 10 ÷% 10 =% 1.0 =% 100,% 100'lük bir gelişme gösterir. Dolayısıyla A / B Testinin matematiksel yöntemlere ve analize dayalı bir teknik olduğunu söyleyebiliriz. A / B önemini hesaplamak için kullanılabilecek çeşitli çevrimiçi araçlar vardır.

http://getdatadriven.com

A / B Testi yapmak için kullanılır business decisionssadece tahmin yapmak yerine verilerden elde edilen sonuçlara göre. Web sitenizin veya uygulamanızın varyasyonlarını oluşturmanıza olanak tanır ve ardından değişiklik yapma kararınızı onaylamanıza veya iptal etmenize yardımcı olur.

Bu test, sitenizi veya uygulamanızı dönüşüm oranlarını artıracak şekilde optimize etmenizi sağlar. Daha yüksek bir dönüşüm oranı, trafik edinme için daha fazla ödeme yapmak yerine mevcut kullanıcılarınızdan daha fazla değer elde etmek anlamına gelir. A / B Testi, iş kültürünün değiştirilmesi gibi işteki diğer faktörleri değiştirmenize de yardımcı olabilir. Ürün çeşitliliğinizin yönünü belirlemek için matematiksel verileri ve istatistikleri kullanmanıza yardımcı olur.

İster tasarımcı, ister iş analisti veya geliştirici olun, A / B Testi, riskleri azaltmak, sonuçları iyileştirmek ve işinizde daha fazla veri odaklı olmak için veri ve istatistiklerin gücünü kullanmanın basit bir yolunu sağlar.

Bir A / B Testi çalıştırmak için aşağıdaki noktaları göz önünde bulundurmalısınız -

• Orijinal varyasyonu>% 5 geçme olasılığı varsa her zaman A / B Testi gerçekleştirin.

• İstatistik ve analiz gerçekleştirmek için yeterli örnek veriye sahip olmanız için test önemli bir süre çalıştırılmalıdır.

A / B Testi ayrıca bir web sayfasındaki mevcut trafiğinizden maksimum kazanç elde etmenizi sağlar. Web sitenizdeki trafiği ayarlamanın maliyetiyle karşılaştırıldığında dönüşümünüzü artırmanın maliyeti minimumdur. ROI (return on investment) Bir web sitesindeki birkaç küçük değişiklik, dönüşüm oranında önemli bir artışa neden olabileceğinden, A / B Testi çok büyüktür.

A / B Testi, bir uygulamanın veya web sitesinin birden çok varyasyonunu oluşturmak ve ardından maksimum dönüşüm oranına sahip en iyi varyasyonu belirlemek için tüm bu sürümleri örnekler kullanarak karşılaştırmakla ilgilidir. Bir web sayfasına veya bir uygulamaya uygulanabilecek farklı varyasyon türleri vardır. A / B Testi yalnızca bir uygulama veya web sayfasıyla sınırlı değildir, çünkü diğer ürünler için de varyasyonlar oluşturabilirsiniz. Bir web sayfasındaki bir ziyaretçinin sitede gezinirken davranışını etkileyebilecek her şey A / B Testi kullanılarak test edilebilir.

Aşağıda, bir web sayfasına uygulanabilecek A / B Testi varyasyonlarının bir listesi verilmiştir -

• Headlines
• Alt başlıklar
• Images
• Texts
• CTA metni ve düğmesi
• Links
• Badges
• Medya Bahisleri
• Sosyal anma
• Satış promosyonları ve teklifleri
• Fiyat yapısı
• Teslim seçenekleri
• Ödeme seçenekleri
• Site gezintileri ve kullanıcı arayüzü

Kullanılabilecek çeşitli araçlar var create variations Bu eğitimde daha sonra ayrıntılı olarak okuyacaksınız.

A / B Testi, bir hedefe ulaşmak için sırayla takip edilmesi gereken bir dizi işlemden oluşur. realistic conclusion. Bu bölümde, herhangi bir web sayfasında testleri çalıştırmak için kullanabileceğiniz A / B Testi sürecinin adımlarını ayrıntılı olarak tartışacağız -

Arkaplan araştırması

Arka plan araştırması, A / B Testinde kritik bir rol oynar. İlk adım, web sitesinin hemen çıkma oranını bulmaktır. Bu, Google Analytics ve diğerleri gibi yaygın olarak bulunan çeşitli arka plan araştırma araçlarının yardımıyla yapılabilir.

Veri topla

Google Analytics'ten elde edilen veriler, web sitelerindeki ziyaretçi davranışlarını bulmanıza yardımcı olabilir. Her zaman siteden yeterince veri toplanması tavsiye edilir. Daha da iyileştirilebilecek düşük dönüşüm oranlarına veya yüksek ayrılma oranlarına sahip sayfaları bulmaya çalışın. Ayrıca bu testi web sitesinde çalıştırmak için gereken günlük ziyaretçi sayısını da hesaplayın.

İş Hedefleri Belirleyin

Sonraki adım, amacın ne olduğunu anlamanıza yardımcı olacak iş veya dönüşüm hedeflerinizi belirlemektir. Bunu yaptıktan sonra, yeni bir sürümün orijinal sürümünden daha başarılı olup olmadığını belirleyen ölçümleri bulabilirsiniz.

Hipotez Oluşturun

A / B Testi için hedef ve metrikler belirlendikten sonra. Bir sonraki adım, orijinal sürümün nasıl geliştirileceğine ve mevcut sürümden nasıl daha iyi hale getirileceğine dair fikirler bulmaktır. Bir fikir listesine sahip olduğunuzda, beklenen etki ve uygulama zorluğu açısından bunları önceliklendirin.

Örneğin, en etkili şeylerden biri, siteye görseller eklemektir, bu da hemen çıkma oranını bir dereceye kadar düşürmeye yardımcı olacaktır.

Varyasyonlar / Hipotez Oluşturun

Piyasada bu değişiklikleri etkili bir şekilde yapmak için görsel bir düzenleyiciye sahip birçok A / B Test aracı bulunmaktadır. A / B Testini başarıyla gerçekleştirmenin temel kararı, doğru aracı seçmektir. En yaygın kullanılan araçlardan bazıları şunlardır:

• Görsel Web Sitesi iyileştirici (VWO)
• Google İçerik Deneyleri
• Optimizely

Madde işaretlerini kullanmak, anahtar öğelerin numaralandırmasını değiştirmek, yazı tipini ve rengini değiştirmek gibi bir nesneye uygulanabilecek farklı çeşitlemeler vardır.

Varyasyonları Çalıştırmak

Web sitenizin veya uygulamanızın tüm varyasyonlarını ziyaretçilere sunun. Eylemleri her bir varyasyon için izlenecektir. Ayrıca, her varyasyon için bu ziyaretçi etkileşimi ölçülür ve belirli bir varyasyonun nasıl performans gösterdiğini belirlemek için karşılaştırılır.

Veri analizi

Bu deney tamamlandığında, bir sonraki adım sonuçları analiz etmektir. A / B Test aracı, deneyden elde edilen verileri sunacak ve size bir web sayfasının farklı sürümlerinin performans ve verimliliği arasındaki farkı söyleyecektir. Matematiksel yöntemler ve istatistiklerin yardımıyla varyasyonlar arasında önemli bir fark olup olmadığını da gösterecektir.

Örneğin, web sayfasındaki görseller hemen çıkma oranını düşürdüyse, dönüşümü artırmak için daha fazla görsel ekleyebilirsiniz. Bu nedenle hemen çıkma oranında bir değişiklik görmüyorsanız, yeni bir test gerçekleştirmek için yeni bir hipotez / varyasyon oluşturmak için önceki adıma geri dönün.

Google Analytics'ten elde edilen veriler, ziyaretçi davranışlarını bulmanıza yardımcı olabilir. Her zaman siteden yeterince veri toplanması tavsiye edilir. Düşük dönüşüm oranlarına veya iyileştirilebilecek yüksek ayrılma oranlarına sahip sayfaları bulmaya çalışın. Bu bölümde, A / B Testi için veri toplamak için kullanılabilecek birkaç aracı tartışacağız.

Google Analytics / Mix Panel (Analytics Aracı)

Ziyaretçilerin siteyle nasıl etkileşimde bulunduğuna dair bir fikir edinmek için web sitelerinin çoğunda Google Analytics yüklüdür. Trafiği izlemek için Google Analytics kurulu değilse, internetten yükleyebilirsiniz. Google Analytics, ücretsiz olarak sunulan en iyi analitik araçlardan biridir.

Google Analytics'i web sitenize yüklemek için, kodu kopyalayıp sitenize yerleştirmeniz yeterlidir ve üzerinde çalışabileceğiniz iyi miktarda veri elde edersiniz. Ayrıca, iş hedeflerinize ulaşmak için aracın özelleştirmesini de uygulayabilirsiniz.

Fare Akışı / Çılgın Yumurta (Tekrar Oynatma Araçları)

Yeniden oynatma araçları, web sitenizdeki kullanıcı eylemleri hakkında daha iyi bir fikir edinmek için kullanılır. Ayrıca, kullanıcıların web sitesinde ne kadar gezindiğini kontrol etmek için haritaları ve kullanıcı tıklamalarının ısı haritalarını tıklamanıza da olanak tanır.

Mouse Flow gibi tekrar oynatma araçları, bir ziyaretçinin oturumunu sanki ziyaretçinin kendisiymiş gibi görüntülemenize olanak tanır. Video yeniden oynatma araçları, web sitenizdeki çeşitli sayfalara göz atan ziyaretçinin nasıl olacağına dair daha derin bir fikir verir.

WebEngage (Anket Araçları)

Anket araçları, web sitesinden nitel geri bildirim toplamak için kullanılır. Bu, geri dönen ziyaretçilere bazı anket soruları sormayı içerir. Bu anket onlara genel sorular sorar ve aynı zamanda görüşlerini girmelerine veya önceden sağlanan seçenekler arasından seçim yapmalarına olanak tanır.

Diğer Araçlar - Sohbet, E-posta

Canlı sohbet özelliği, ziyaretçinin müşteri hizmetleri ekibinden hızlı yanıtlar almasına ve durumu daha hızlı çözmesine yardımcı olur. Bu aynı zamanda ziyaretçilerden genel soruları almanıza ve test için veri toplamanıza yardımcı olur.

Sonraki adım, dönüşüm hedeflerinizi belirlemektir. Varyasyonun orijinal sürümden daha başarılı olup olmadığını belirleyen metrikleri bulun. Hedefler iş hedeflerinizden gelir, bu nedenle bir örnek olarak, hedefler açısından kıyafet satışını artırmak zorunda kalırsanız, bu şu şekilde olabilir:

• Ürün resimlerini temizleyin.
• Site ziyaret oranlarını artırın.
• Alışveriş sepeti bırakma oranını azaltın.

Sonraki, işletme hedeflerinizi karşılayan ölçümleri tanımlamaktır. Bir metrik, birKPI (Key Performance Indicator) yalnızca hedeflerinizle bağlantılı bir şeyi ölçtüğünde.

örnek 1

Kumaş mağazanızın ticari hedefi kıyafet satmaktır, dolayısıyla bu iş hedefinin Temel Performans Göstergesi çevrimiçi satılan kıyafet sayısı olabilir. İş hedeflerinizi açıkça tanımlamanız gerekir, aksi takdirde KPI'larınızı belirleyemezsiniz. KPI'ları doğru bir şekilde ayarlarsanız ve periyodik olarak ölçerseniz, stratejinizi varyasyonlar oluşturmak ve A / B Testi gerçekleştirmek için yolunda tutarsınız. Sonraki, işletme hedefleriniz için hedef metrikleri bulmaktır.

Örnek 2

Kumaş mağazanız geçen hafta 100 ürün sattı. Bu iyi mi yoksa kötü mü? KPI'larınızın sizin için bir anlamı olması için, hedef metriklere ihtiyaçları vardır. Sizin için önemli olan her KPI için bir hedef belirleyin. İş hedeflerini ve hedef ölçütleri tanımladıktan sonra, yapacağınız işin iş hedeflerinizle alakalı olup olmadığını belirlemenize yardımcı olacak bir çerçeveye sahip olursunuz.

A / B Testi - Hipotez Oluşturun

İşletme hedeflerinizi belirledikten sonra, bir sonraki adım, neden mevcut sürümden daha iyi olacağını düşündüğünüze ilişkin A / B Testi fikirleri ve hipotezi oluşturmaktır. Oluşturabileceğinizi düşündüğünüz tüm hipotezlerin bir listesini oluşturun, beklenen etki açısından tüm varyasyonlara öncelik verin ve bunları çeşitli araçlar kullanarak nasıl uygulayacağınızı belirleyin.

Misal

Alta daha fazla resim ekleyerek hemen çıkma oranını düşürebilirsiniz. Dönüşüm oranını artırmak için çeşitli sosyal sitelerin bağlantılarını da ekleyebilirsiniz.

A / B Testi, bir uygulamanın veya web sayfasının yeni sürümlerini oluşturmak ve ardından dönüşüm oranını görmek için tüm sürümleri karşılaştırmakla ilgilidir. Yeni varyasyonları kontrol etmek için istatistikleri analiz ederek dönüşüm oranını artırabilirsiniz.

Madde işaretleri kullanmak, anahtar öğelerin numaralandırmasını değiştirmek, yazı tipini ve rengini değiştirmek vb. Gibi bir nesneye uygulanabilecek farklı varyasyon türleri vardır. Piyasada yapmak için görsel bir düzenleyiciye sahip birçok A / B Test aracı vardır. bu değişiklikler etkili bir şekilde. A / B Testini başarıyla gerçekleştirmenin temel kararı, doğru aracı seçmektir. En yaygın kullanılan araçlardan bazıları şunlardır:

• Görsel Web Sitesi iyileştirici (VWO)
• Google İçerik Deneyleri
• Optimizely

Görsel Web Sitesi Doktoru (VWO)

Görsel Web Sitesi Doktoru, aynı sayfanın birden çok sürümünü test etmenize olanak sağlar. Ayrıca sayfanın HTML kodunu değiştirmeden değişiklikleri yapmanızı ve testleri çalıştırmanızı sağlayan 'gördüğünüz şeydir' (WYSIWYG) düzenleyicisini de içerir. BT kaynaklarında değişiklik yapmadan başlıkları, öğelerin numaralandırılmasını güncelleyebilir ve bir test çalıştırabilirsiniz.

A / B Testi için VWO'da varyasyonlar oluşturmak için, web sayfanızı WYSIWYG düzenleyicide açın ve ardından aşağıdaki değişiklikleri web sayfasına uygulayabilirsiniz -

• Metni Değiştir
• URL'yi değiştir
• HTML'yi Düzenle / Düzenle
• Rearrange
• Move
• Resize
• Hide
• Remove
• CSS'yi değiştir

Google İçerik Deneyleri

Bu, herhangi bir web sayfasının en fazla beş varyasyonunu oluşturmanıza ve ardından A / B Testi gerçekleştirmek için tüm sayfaları Google Analytics'e yüklemenize olanak tanır. Google İçerik Denemesi, tüm varyasyonların sonuçlarını ölçmek ve maksimum dönüşüm oranıyla varyanta karar vermek için kullanılır. Google İçerik Denemelerini kullanmanın temel avantajı, Google'ın ücretsiz bir yazılımı olmasıdır, ancak testi gerçekleştirmek için varyantları Google Analytics'e yüklemeniz gerekir.

Optimize et

Optimizely, bir web sayfasında veya bir mobil uygulamada A / B Testi, çok değişkenli test gerçekleştirmek için kullanılan bir araçtır ve bir web sayfasının veya bir uygulamanın farklı sürümlerini karşılaştırarak hangi varyasyonun işletmeniz için daha iyi bir dönüşüm oranı sağladığını belirlemenize olanak tanır. .

Bu yazılım, tek satırlık bir JavaScript parçacığı çalıştırarak web sayfanızda çalışabilir. Snippet, sitenize en iyi şekilde yükleyecek ve web sitenizdeki ziyaretçilerin deneyimini değiştirecek tek satırlı kod olarak tanımlanır.

Optimizely kullanarak bir mobil uygulamayı test etmek için, iOS ve / veya Android için Yazılım Geliştirme Kiti aracılığıyla çalışır. Web sayfanızda en iyi şekilde çalıştırmak, site ziyaretçilerinin ve dönüşüm oranının verilerini toplar ve hangi varyasyonun kazanan veya kaybeden olduğunu belirlemek için bunları Stats Engine üzerinde çalıştırır. Bu istatistikler hedef hedeflerle karşılaştırıldıktan ve ölçümler belirlendikten sonra, web sitesinde uygulanacak varyasyon hakkında kararlar almanıza yardımcı olurlar.

Optimizely, bu testleri gerçekleştirmenize olanak tanır -

• Farklı URL'leri karşılaştıran A / B Testi.
• Birden çok sayfada, akışta vb. Çalışan A / B Testi
• Farklı kitleler için farklı varyasyonlar çalıştırın.
• Tüm ziyaretçiler için bir web sayfasına düzeltmeler uygulamak.

Ziyaretçilere web sitenizin tüm varyasyonlarını veya bir uygulamayı sunmayı içerir ve her varyasyon için eylemleri izlenir. Her varyasyon için ziyaretçi etkileşimi ölçülür ve bu varyasyonun nasıl performans gösterdiğini belirlemek için karşılaştırılır.

Önceki bölümde tartışıldığı gibi, hipotez oluşturmak ve varyasyonları çalıştırmak için kullanılabilecek çeşitli araçlar vardır -

• Görsel Web Sitesi iyileştirici (VWO)
• Google İçerik Deneyleri
• Optimizely

Görsel Web Sitesi Doktoru

Pazarlama uzmanlarının üzerine tıklamalı bir düzenleyici kullanarak web sayfalarının birden çok varyasyonunu oluşturmalarına olanak tanıyan çeşitli A / B Test araçları vardır. Herhangi bir HTML bilgisi gerektirmez ve hangi sürümün maksimum dönüşüm oranı veya satış sağladığını kontrol edebilirsiniz.

VWO bölünmüş test yazılımını yürütmek çok basittir, çünkü kod parçacığını web sitenize kopyalayıp yapıştırmanız yeterlidir ve bunu kolayca ziyaretçilerin kullanımına sunabilirsiniz. Görsel Web Sitesi Optimize Edici ayrıca, çok değişkenli test seçeneği sunar ve davranışsal hedefleme, ısı haritaları, kullanılabilirlik testi vb. Gerçekleştirmek için başka araçlar içerir.

VWO'da, tüm dönüşüm oranı optimizasyon faaliyetlerinizin bu araç tarafından kapsanmasını sağlayan birden fazla özellik vardır. Birçok işletme ve küçük ölçekli çevrimiçi mağaza, açılış sayfası optimizasyonu ve web sitesi satışlarını artırmak ve dönüşüm oranlarını artırmak için A / B Testi VWO yazılımını kullanıyor.

Şirket ayrıca ücretsiz olarak indirilebilen 30 günlük bir deneme sunuyor - https://vwo.com/.

VWO'nun temel özelliklerinden bazıları aşağıdaki gibidir -

• Test ve Deney
• Görsel Düzenleyici
• Analiz ve Raporlama
• Isı haritaları ve Tıklama haritaları
• Platformlar ve Entegrasyonlar

Nasıl çalışır?

Web sayfanızda en iyi şekilde çalışmak, site ziyaretçilerinin verilerini, dönüşüm oranını toplar ve hangi varyasyonun kazanan hangisinin kaybeden olduğunu belirlemek için bunları Stats Engine üzerinde çalıştırır. Bu istatistikler hedef hedeflerle karşılaştırılıp ölçümler belirlendikten sonra, web sitesinde uygulanacak varyasyon hakkında kararlar vermenize yardımcı olacaktır.

Google İçerik Deneyleri

Bir web sayfasının en fazla beş varyasyonunu oluşturmanıza ve ardından tüm bu sayfaları A / B Testi gerçekleştirmek için Google Analytics'e yüklemenize olanak tanır.

Google Analytics ile başlamak için bir Google Analytics accountve web sitenize yüklenecek bir izleme kodu. Bir hesabınız yoksa, aşağıdaki aracı kullanarak kaydolabilirsiniz -http://www.google.com/analytics/

Adding tracking code directly to a website

Bu işlemi tamamlamak için web sitenizin kaynak koduna erişiminizin olması, ayrıca HTML düzenleme konusunda rahat olmanız gerekir (veya bu konuda size yardımcı olabilecek bir web yöneticisi / geliştiriciniz olması gerekir), ayrıca bir Google Analytics hesabınız ve mülkünüzün önceden ayarlanmış olması gerekir. yukarı.

To set up tracking code into your webpage

• İzleme kodu pasajını bulun ve Google Analytics hesabınızda oturum açın ve üst taraftaki Yönetici sekmesini seçin.

• HESAP ve MÜLK sekmesine gidin, çalıştığınız mülkü seçin. İzleme Bilgisi → İzleme Kodu'na tıklayın. İzleme kodunuzu Analytics hesabınızda bulduğunuz yerin resmi → Bu görseli genişletmek ve bu seçeneklerin arayüzde nerede göründüğünü görmek için tıklayın.

• İzleme kodu pasajınızı bulun. İçinde birkaç JavaScript satırı bulunan bir kutuda. Bu kutudaki her şey, izleme kodu pasajınızdır. <script> ile başlar ve </script> ile biter.

• İzleme kodu, her bir Google Analytics mülküne karşılık gelen benzersiz bir kimlik içerir. Farklı mülklerdeki izleme kodu snippet'lerini karıştırmayın ve aynı izleme kodu snippet'ini birden çok alanda yeniden kullanmayın.

• Snippet'i kopyalayın ve izlemek istediğiniz her web sayfasına yapıştırın. Bunu </head> kapanış etiketinin hemen önüne yapıştırın.

• Siteniz için dinamik olarak sayfalar oluşturmak üzere şablonları kullanıyorsanız, izleme kodu pasajını kendi dosyasına yapıştırabilir ve ardından sayfa başlığınıza ekleyebilirsiniz.

Verify if the tracking code is working

İzleme kodunun çalışıp çalışmadığını doğrulayabilir, gerçek zamanlı raporları kontrol edebilir, ayrıca kullanıcı faaliyetlerini anında izleyebilirsiniz. Bu raporlarda veri görüyorsanız bu, izleme kodunuzun şu anda verileri topladığı anlamına gelir.

İçerik Deneyleri

İçerik Denemeleri, quickest methodweb sayfalarını test etmek için - açılış sayfaları, ana sayfa, kategori sayfaları ve daha az kod uygulaması gerektirir. Google Analytics içinde A / B Testleri oluşturmak için kullanılabilir.

İçerik Denemelerinin en yaygın özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Testleri çalıştırmak için orijinal sayfa komut dosyasını kullanmanız gerekir; hedefleri ve varyasyonları ölçmek için standart Google Analytics izleme kodu kullanılacaktır.

• Google Analytics'te tanımlanan hedef hedefler, AdSense geliri dahil olmak üzere deneme hedefi olarak kullanılabilir.

• Google Analytics segment oluşturucu, sonuçları herhangi bir segmentasyon kriterine göre segmentlere ayırmak için kullanılabilir.

• İstatistiksel olarak önemli bir kazanana sahip olma ihtimalleri düşükse, testlerin çalışmaya devam etmesini önlemek için 3 ay sonra otomatik olarak sona eren testleri ayarlamanıza olanak tanır.

How to use Content Experiments to create A/B Tests?

Davranış bölümüne gidin ve Deneyler bağlantısını tıklayın. Ayrıca size mevcut tüm deneylerin bulunduğu bir tablo gösterecektir. Bu tablonun üst kısmındaki "Deneme oluştur" seçeneğini tıklayın.

Girin → Denemenin adı, denemenin amacı, yer alacak site trafiğinin yüzdesi, önemli değişiklikler için herhangi bir posta bildirimi, trafiği tüm varyasyonlara dağıtmak için, denemenin çalışacağı zamanı ve ayrıca eşik değerleri ayarlayın.

Orijinal sayfanın URL'lerini ve oluşturmak istediğiniz tüm varyasyonları ekleyebilir ve sonraki düğmeyi tıklayabilirsiniz. Uygulama yöntemini seçin ve sonraki düğmeye tıklayın → Doğrulamaya tıklayın (Uygulanan bir kodunuz varsa, onaylayacaktır. Kod yoksa, bir hata mesajı gösterecektir) → Deneyi Başlat.

Bu deneme çalıştırıldıktan sonra aşağıdaki seçenekleri göreceksiniz -

• Dönüşüm oranı

• Deneyi Durdur

• Re-validate

• Değişimi Devre Dışı Bırak

• Segmentasyon - Web sayfanızdaki her ziyaretçi segmenti için her varyasyonun nasıl performans gösterdiğini görmenizi sağlar.

Deney tamamlandıktan sonra, bir sonraki adım sonuçları analiz etmektir. A / B Test aracı, deneyden elde edilen verileri sunacak ve matematiksel yöntemler ve istatistiklerin yardımıyla bir web sayfasındaki farklı varyasyonların nasıl performans gösterdiğini ve varyasyonlar arasında önemli bir fark olup olmadığını size söyleyecektir.

Misal

Bir web sayfasındaki görseller hemen çıkma oranını düşürdüyse, bir web sayfasına daha fazla görüntü yükledikten sonra iyi bir dönüşüme sahip olup olmadığına karar verebilirsiniz. Bu nedenle hemen çıkma oranında bir değişiklik görmüyorsanız, önceki adıma geri dönün ve yeni bir test gerçekleştirmek için yeni bir hipotez / varyasyon oluşturun.

Testleri çalıştırmak için VWO ve Optimizely gibi araçlar kullanılır, ancak Google Analytics, test sonrası analizi çalıştırmak için en uygunudur. Bu analiz, ileriye dönük yola karar vermek için kullanılır. A / B Test araçları, bir test sonucunun sonucunu anlatır, ancak aynı zamanda analiz sonrası gerçekleştirme ihtiyacı da vardır. Analiz sonrası yapmak için her testi Google Analytics ile entegre etmeniz gerekir.

Hem VWO hem de Optimizely, yerleşik Google Analytics entegrasyon yeteneği sağlar. Bu iki araçtan her test için veriler Google Analytics'e gönderilmelidir. Bunu yaparak analiz yeteneklerinizi geliştirir ve verilerin test edilmesini sağlar. Test aracınızın verileri yanlış kaydetme olasılığı vardır ve test verileriniz için başka bir kaynağınız yoksa, ona güvenip güvenmediğinizden asla emin olamazsınız.

Hipotez oluşturmak ve varyasyonları çalıştırmak için kullanılabilecek çeşitli araçlar vardır, bunlar şunları içerir:

• Görsel Web Sitesi iyileştirici (VWO)
• Google İçerik Deneyleri
• Optimizely

Tüm bu araçlar A / B Testlerini çalıştırabilir ve kazananı bulabilir, ancak analiz sonrası gerçekleştirmek için bu araçların Google Analytics ile entegre edilmesi gerekir.

A / B Testi - Google Analytics

Google Analytics, verileri analiz etmek için iki seçeneğe sahiptir -

• Universal Analytics
• Klasik Google Analytics

Yeni Universal Analytics özelliği, Google Analytics'e veri gönderen 20 eşzamanlı A / B Testi kullanmanıza izin verir, ancak Klasik sürüm yalnızca beş adede kadar izin verir.

Google Universal Analytics ile Optimize Edici Bir Şekilde Entegre Etme

Optimizely'yi Universal Google Analytics'e entegre etmek için, önce yan panelindeki AÇIK düğmesini seçin. Ardından, Optimizely deneme verileriyle doldurmak için kullanılabilir bir Özel'e sahip olmanız gerekir. Daha sonra, izleme kodu sayfalarınızın <head> bölümünün altına yerleştirilmelidir. Optimizely snippet'i bu Analytics snippet'inin üzerinde olmadıkça Google Analytics entegrasyonu düzgün çalışmayacaktır.

Yapılandırma Adımları

Ziyaretçilerinizi eklendikleri denemeler ve varyasyonlarla etiketlemek için Universal Google Analytics'in "Özel Boyutlarını" optimize bir şekilde kullanır. Bu bilgileri Universal Analytics'e göndermeye başlamak için Optimize Edici'yi yapılandırmak dört adım gerektirir -

Step 1

Ga ('oluştur' ...) işlevi etkinleştirildikten sonra ve Universal Analytics ga ('gönder', 'sayfa görüntüleme') işlevi etkinleşmeden ve izleme çağrısı yapılmadan önce Universal Analytics kodunun bulunduğu her yere aşağıdaki JavaScript kodunu ekleyin (sonraki bölümdeki ayrıntılara bakın) -

// Optimizely Universal Analytics Integration
window.optimizely = window.optimizely || [];
window.optimizely.push("activateUniversalAnalytics");

Step 2

Optimizely Editör'de Seçenekler → Entegrasyonlar'a gidin ve entegrasyonu etkinleştirmek için Universal Analytics onay kutusunu tıklayın.

Step 3

Optimizely'nin kullanmasını istediğiniz özel boyutu seçin. Özel Boyutun sitenizin başka herhangi bir bölümünde veya şu anda çalışmakta olan başka bir Optimizely denemesi tarafından halihazırda kullanılmamasını sağlamalısınız.

Step 4

Varsayılandan farklı bir özel olay izleyici kullanıyorsanız, bir Özel İzleyici seçin. Bu, Optimizely'nin entegrasyon çağrısını varsayılan yerine özel izleyiciyi kullanacak şekilde değiştirecektir.

Example

Web sitenizin aşağıdaki aramayı kullandığını varsayalım -

ga('tracker3.send', 'pageview');

Bu durumda, özel bir izleyici alanı belirlerken tracker3'e gireceksiniz ve Optimizely, varsayılan izleyici yerine tracker3 ile entegre olacaktır.

Google Analytics Kullanarak Özel Rapor Oluşturma

İlk adım, Universal Analytics hesabınıza giriş yapmak ve en üstteki Özelleştirme sekmesini tıklamaktır. Özel Raporlar listesi görmelisiniz.

Sonraki adım, Universal Analytics'i entegre ettiğiniz her bir deneme için bir Özel Rapor oluşturmaktır.

• Yeni Özel Rapor'a tıklayın → Rapor başlığını girin ve raporda görüntülemek istediğiniz metrik gruplarını ekleyin.

• Bu raporu yalnızca Optimizely denemeniz için filtrelemek için, Boyut İncelemelerinden biri olarak önceden ayarladığınız Özel Boyutu seçin.

• Bu boyutu Filtreler bölümüne ekleyin ve filtrelemek istediğiniz denemenin deneme kimliği için bir Normal ifade eşleşmesi kullanın.

• Kaydet'e tıklayın.

A / B Testi gibi, Çok Değişkenli Test de aynı mekanizmaya dayanır, ancak daha fazla sayıda değişkeni karşılaştırır ve bu değişkenlerin nasıl davrandığı hakkında daha fazla bilgi sağlar. A / B Testinde, bir sayfanın trafiğini tasarımın farklı sürümleri arasında bölersiniz. Her tasarımın etkinliğini ölçmek için çok değişkenli Test kullanılır.

Misal

Testi çalıştırmak için yeterli trafik alan bir web sayfası olduğunu varsayalım. Artık her varyasyondan elde edilen veriler, en başarılı varyasyonu kontrol etmek için karşılaştırılıyor, ancak aynı zamanda bir ziyaretçinin etkileşimi üzerinde maksimum olumlu veya olumsuz etkiye sahip olan öğeleri de içeriyor.

Çok Değişkenli Kullanmanın Avantajları

Çok Değişkenli Test, sayfanızın öğelerini yeniden tasarlamanın yanı sıra hedeflemenize ve en fazla etkiye sahip olacak alanları göstermenize yardımcı olan etkili bir araçtır. Çok değişkenli yöntem, açılış sayfası kampanyaları oluşturmak için kullanışlıdır.

Misal

Belirli bir öğenin tasarımının etkisine ilişkin veriler, öğenin bağlamı değişmiş olsa bile gelecekteki kampanyalara uygulanabilir.

Sınırlamalar

Çok değişkenli testin sınırlamaları, testi tamamlamak için gereken trafiktir. Tüm deneyler tamamen faktöryel olduğundan, aynı anda çok fazla değişen öğe, test edilmesi gereken çok sayıda olası kombinasyonu hızla ekleyebilir. Oldukça yüksek trafiğe sahip bir site bile, uygun bir süre içinde 25'ten fazla kombinasyon içeren bir testi tamamlamada sorun yaşayabilir.

Çok Değişkenli ve A / B Testi arasındaki fark

Bölünmüş Test olarak da bilinen A / B Testi, bir sayfanın iki sürümünün, yani A ve B'nin dönüşüm oranlarını karşılaştırdığınız bir web sitesi optimizasyonu yöntemidir. Tüm ziyaretçiler bir sürüme veya diğerine ayrılır. Ziyaretçiler bu sürümlerden birini (A veya B) ziyaret ettiklerinde, çeşitli düğmelere tıklarlar veya hatta bültene kaydolurlar. Bu, sayfanın hangi sürümünün daha etkili olduğunu belirlemenize olanak tanır.

SEO, ilgili öğeler için bir arama yapıldığında web sitenizi sayfanın en üstünde gösterme yöntemidir. Web sitenizin ziyaretçilere sunduğu bilgileri ve web sayfası içeriğinin neden bir arama sonucunda en üst sırada yer almak için alakalı olduğunu içerir. Birçok potansiyel müşteri, A / B Testinin veya Çok Değişkenli Testin arama motoru sıralamalarını etkileyeceğini düşünüyor.

Potansiyel SEO Değerini kaybetme endişesi duymadan A / B Testleri çalıştırmanızı sağlayan dört yol vardır.

Gizleme

Gizleme, web sayfanızın bir sürümünü Googlebot aracısına ve diğer sürümünü web sitenizin ziyaretçilerine gösterdiğinizde çağrılır. Google, gizlememeniz gerektiğini söylüyor ve bu konuda çok katı. Hatta web sitenizin arama sonuçlarından çıkarılmasına veya SEO sıralamasında düşmesine neden olabilir. Ziyaretçilerinizi bir kullanıcı aracısına dayalı olarak A / B Testinizin farklı sürümleri arasında bölmediğinizden emin olmalısınız. Google, botlarının bir sürümü görüp görmediğini umursamıyor, sadece botunun rastgele bir ziyaretçininkiyle aynı kullanıcı deneyimine sahip olmasını önemsiyor.

'Rel = canonical' kullanın

Birden çok URL'ye sahip A / B Testleriniz olduğunda, Google'a dizine eklemek istediğiniz URL'yi belirtmek için web sayfasına 'rel = canonical' ekleyebilirsiniz. Google, kanonik öğeyi kullanmanızı önerir ve amacına daha uygun olduğu için bir noindex etiketi. Yalnızca hangi içeriğin orijinal olduğunu belirtiyorsunuz. Bu şekilde Google, sayfaları buna göre gruplayabilir ve dizine ekleyebilir.

Note - Kanonik kullanmak mümkün değilse, HTML veya HTTP Üstbilgisinde noindex etiketi olduğundan emin olmalısınız, yoksa en azından bir robots.txt içerdiğinden emin olmalısınız.

301'leri değil, 302 yönlendirmelerini kullanın

Google, kalıcı 301 yönlendirmesi üzerinden bir 302 olan geçici yönlendirme yöntemini kullanmanızı önerir. Herhangi bir A / B Testinde olduğu gibi, kalıcı bir yer değiştirme değil, sadece geçicidir. Geçici bir yeniden yönlendirme bildirimi olduğu için her zaman 302 yönlendirmesinin kullanılması önerilir. Dolayısıyla, A / B Testi için bir yönlendirme kullanıyorsanız, 302 başlığı kullandığınızdan emin olun.

SEO için dikkate alınması gereken en önemli nokta, arama motorlarına orijinal URL'nizi dizinlerinden kaldırmamaları ve geçici olarak beklemeye almaları gerektiğini açıkça belirtmeniz gerektiğidir. Örümcekler bir sonraki endekslemeleri için geri geldiklerinde, yeniden yönlendirmenin hala geçerli olup olmadığını kontrol edecekler ve değilse, eski URL yeniden geri yüklenecektir.

Daha uzun süre deneme çalıştırmayın

A / B Testiniz tamamlandığında, varyasyonları mümkün olan en kısa sürede kaldırmanız ve web sayfanızda değişiklikler yapmanız ve kazanan dönüşümü kullanmaya başlamanız gerektiğini lütfen unutmayın. Alternatif URL'ler ve test komut dosyaları gibi testlerin tüm öğelerini kaldırdığınızdan emin olmalısınız.

Testi daha uzun bir süre çalıştırırsanız, Google bunu arama motorlarını kandırmanın bir yolu olarak görür. Bu, uzun bir süre boyunca çok sayıda ziyaretçiye bir test varyantı gösterdiğinizde olabilir.

A / B Testinden ne anlıyorsunuz? A / B Testi yapmanın arkasındaki amaç nedir?

A / B Testi (Bölünmüş test olarak da bilinir), compare two versionshangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemenizi sağlayan bir uygulamanın veya web sayfasının. A / B Testi, yeni bir sürüm oluşturmak için bir uygulamayı veya web sayfasını değiştirebileceğiniz ve ardından dönüşüm oranını bulmak için bu iki sürümü de karşılaştırabileceğiniz en kolay yollardan biridir. Bu aynı zamanda bizebetter performer ikisinin.

A / B Testinde veri örneklemesinden ne anlıyorsunuz?

Numune sayısı, gerçekleştirilen testlerin sayısına bağlıdır. count of conversion rate örnek olarak adlandırılır ve bu örnekleri toplama işlemine örnekleme denir.

A / B Testinde Güven aralığının kullanımı nedir?

Güven aralığı denir measurement of deviationçoklu örnek sayısının ortalamasından. İnsanların% 22'sinin A ürününü + / -% 2 güven aralığında tercih ettiğini varsayalım. Bu aralık,upper and lower limit A Ürününü tercih eden ve aynı zamanda margin of error. Bu ortalama ankette en iyi sonuçları elde etmek için, hata payı olabildiğince küçük olmalıdır.

A / B testi yapmayı ne zaman düşünmelisiniz?

Olasılık varsa daima A / B Testi gerçekleştirin. beat the original variation by>% 5. Yeterli örnek veriye sahip olmanız için test önemli bir süre çalıştırılmalıdır.perform statistics and analysis. A / B Testi ayrıca bir web sayfasındaki mevcut trafiğinizden maksimum kazanç elde etmenizi sağlar.

Dönüşümlerinizi artırmanın maliyeti, web sitenizdeki trafiği ayarlamanın maliyetiyle karşılaştırıldığında minimumdur. ROI (return on investment) Bir web sitesindeki birkaç küçük değişiklik, dönüşüm oranında önemli bir artışa neden olabileceğinden, A / B Testi çok büyüktür.

Çok değişkenli test nedir ve A / B testiyle nasıl karşılaştırılır?

A / B Testi gibi, Çok değişkenli test de aynı mekanizmaya dayanır, ancak compares higher number of variablesve bu değişkenlerin nasıl davrandığı hakkında daha fazla bilgi sağlar. A / B Testinde, bir sayfanın trafiğini tasarımın farklı sürümleri arasında bölersiniz. Çok değişkenli test,effectiveness of each design.

Kaç değişkeni test etmeliyim?

Birden çok değişkeni aynı anda test etmenin sorunu, tough to accurately determinebu değişkenlerden hangisi fark yarattı. Bir sayfanın diğerinden daha iyi performans gösterdiğini söyleyebilseniz de, her birinde üç veya dört değişken varsa, bu değişkenlerden birinin gerçekte neden sayfaya zarar verdiğinden emin olamazsınız veya sayfayı çoğaltamazsınız.good elements diğer sayfalarda.

Bir web sayfasına uygulanabilecek varyasyonlardan birkaçını adlandırın?

İşte bir web sayfasına uygulanabilecek birkaç A / B Testi varyasyonu. Liste şunları içerir - Başlıklar, Alt başlıklar, Görseller, Metinler, CTA metni ve düğmesi, Bağlantılar, Rozetler, Medya Bahisleri, Sosyal sözler, Satış promosyonları ve teklifleri, Fiyat yapısı, Teslimat seçenekleri, Ödeme seçenekleri, Site gezintileri ve kullanıcı arayüzü.

A / B Testi için süreci adım adım açıklayın.

• Background Research - A / B Testinde ilk adım, bounce rateWeb sitenizde. Bu, Google Analytics gibi herhangi bir aracın yardımıyla yapılabilir.

• Collect Data - Google Analytics'ten alınan veriler bulmanızda yardımcı olabilir visitor behaviors. Her zaman siteden yeterince veri toplanması tavsiye edilir. Düşük dönüşüm oranına veya iyileştirilebilecek yüksek ayrılma oranlarına sahip sayfaları bulmaya çalışın.

• Set Business Goals- Sonraki adım, dönüşüm hedeflerinizi belirlemektir. Bulmetrics that determines varyasyonun orijinal versiyondan daha başarılı olup olmadığı.

• Construct Hypothesis- A / B Testi için hedef ve ölçütler belirlendikten sonra, bir sonraki adım, orijinal sürümü iyileştirmek ve mevcut sürümden nasıl daha iyi olacaklarını bulmaktır. Sahip olduğunuzdalist of ideas, prioritize them beklenen etki ve uygulama zorluğu açısından.

• Create Variations/Hypothesis - Piyasada çok sayıda A / B Test aracı vardır. visual editorbu değişiklikleri etkili bir şekilde yapmak için. A / B Testini başarılı bir şekilde gerçekleştirmek için temel karar,correct tool.

• Running the Variations - Web sitenizin veya bir uygulamanın tüm varyasyonlarını ziyaretçilere sunun ve her varyasyon için eylemleri izlenir. Visitor interaction her varyasyon için ölçülür ve bu varyasyonun nasıl performans gösterdiğini belirlemek için karşılaştırılır.

• Analyze Data - Bir deneme tamamlandığında, sonraki adım analyze the results. A / B Test aracı, deneyden elde edilen verileri sunacak ve web sayfasının farklı varyasyonlarının nasıl gerçekleştirildiği arasındaki farkı size söyleyecektir. Ayrıca matematiksel yöntemler ve istatistiklerin yardımıyla varyasyonlar arasında önemli bir fark varsa.

A / B Testi için veri toplamak için kullanılabilecek yaygın araç türleri nelerdir?

En yaygın veri toplama araçları türü, Analitik aracı, Tekrar oynatma araçları, Anket araçları, Sohbet ve E-posta araçlarını içerir.

Tekrar oynatma araçlarını kullanmanın amacı nedir? A / B Testi için birkaç Yeniden Oynatma aracını adlandırın.

Yeniden oynatma araçları, web sitenizdeki kullanıcı eylemlerinin daha iyi anlaşılmasını sağlamak için kullanılır. Ayrıca şunları yapmanızı sağlar:click maps and heat maps of user clickve kullanıcının web sitesinde ne kadar gezindiğini kontrol etmek. Mouse Flow gibi yeniden oynatma araçları,view a visitor's session bir şekilde ziyaretçinin yanındasın.

Video yeniden oynatma araçları, web sitenizdeki çeşitli sayfalara göz atan ziyaretçinin nasıl olacağına dair daha derin bir fikir verir. En sık kullanılan araçlarMouse Flow and Crazyegg.

Neden Anket araçlarını kullanıyoruz? Veri toplamak için bir anket örneği verin.

Anket araçları, collect qualitative feedbackweb sitesinden. Bu, geri dönen ziyaretçilere bazı anket soruları sormayı içerir. Anket onlara genel sorular sorar ve ayrıca görüşlerini girmelerine veya önceden sağlanan seçeneklerden seçim yapmalarına olanak tanır.

A / B Testinde hipotez oluşturmaya ilişkin birkaç örnek verin.

Hemen çıkma oranını şu oranda azaltabilirsiniz: adding more imagesaltta. Dönüşüm oranını daha da artırmak için sosyal sitelerin bağlantılarını ekleyebilirsiniz.

A / B Testinde varyasyonlar oluşturarak ne anlıyorsunuz? Bunun için kullanılabilecek yaygın araçlar nelerdir?

Madde işaretleri kullanmak, anahtar öğelerin numaralandırmasını değiştirmek, yazı tipini ve rengini değiştirmek vb. Gibi bir nesneye uygulanabilecek farklı varyasyon türleri vardır. bu değişiklikler etkili bir şekilde. A / B testini başarıyla gerçekleştirmek için temel karar,selecting the correct tool.

En yaygın kullanılan araçlar Görsel Web Sitesi Optimize Edici, Google İçerik Denemeleri ve Optimizely'dir.

VWO'daki WYSIWYG editörü nedir? Bunu kullanarak nasıl varyasyonlar yaratırsınız?

Görsel Web Sitesi Doktoru veya VWO şunları yapmanızı sağlar: test multiple versionsaynı sayfanın. Ayrıca, 'ne görürsen onu alırsın' (WYSIWYG) düzenleyicisini de içerir.make the changes and run testssayfanın HTML kodunu değiştirmeden. BT kaynaklarında değişiklik yapmadan başlıkları, öğelerin numaralandırılmasını güncelleyebilir ve bir test çalıştırabilirsiniz.

A / B Testi için VWO'da varyasyonlar oluşturmak için web sayfanızı WYSIWYG düzenleyicide açın ve herhangi bir web sayfasına birçok değişiklik uygulayabilirsiniz. Bunlar arasında Metni Değiştir, URL'yi Değiştir, HTML'yi Düzenle / Düzenle, Yeniden Düzenleme ve Taşı yer alır.

VWO kullanılarak yapılabilecek diğer test türleri nelerdir?

Görsel Web Sitesi Optimize Edici ayrıca, çok değişkenli test seçeneği sunar ve davranışsal hedefleme, ısı haritaları, kullanılabilirlik testi vb. Gerçekleştirmek için başka araçlar içerir.

A / B Testlerini web sayfaları dışında başka nerede kullanabilirsiniz?

Bu testler, E-posta, Mobil Uygulamalar, PPC ve CTA'lar gibi diğer birçok yerde de uygulanabilir.

A / B Testi - Sonuçları Analiz Etmekten ne anlıyorsunuz?

Bir deneme tamamlandığında, next is to analyze the results. A / B Test aracı, deneyden elde edilen verileri sunacak ve bu web sayfasının farklı varyasyonlarının nasıl gerçekleştirildiği arasındaki farkı size söyleyecektir. Ayrıca matematiksel yöntemler ve istatistik kullanan varyasyonlar arasında önemli bir fark olup olmadığını da gösterecektir.

Google Analytics'i Optimizely ile nasıl entegre edersiniz?

Optimizely ile Universal Google Analytics'i entegre etmek için, önce yan paneldeki AÇIK düğmesini seçin. O zaman sahip olmalısınavailable Custom to populate with Optimizely experiment data.

Universal Google Analytics izleme kodu, sayfalarınızın <head> bölümünün altına yerleştirilmelidir. Google Analytics entegrasyonu, Optimizely snippet'i Analytics snippet'inin üzerinde olmadığı sürece düzgün çalışmayacaktır.

Universal GA ile Klasik Google Analytics arasındaki fark nedir?

Google Analytics, verileri analiz etmek için Universal Analytics ve Classic Google Analytics olmak üzere iki seçeneğe sahiptir. Yeni Universal Analytics özellikleri, Google Analytics'e veri gönderen 20 eşzamanlı A / B testi kullanmanıza izin verir, ancak Klasik sürüm yalnızca beş adede kadar izin verir.

A / B Testi SEO'yu olumsuz etkiler mi? Potansiyel SEO Değerini kaybetme endişesi olmadan A / B Testlerini çalıştırmanın farklı yollarını açıklayın.

Bu, A / B Testinin yinelenen içerik olarak sınıflandırılabileceği için arama motoru sıralamalarına zarar verdiği bir efsanedir. A / B Testlerini çalıştırırken potansiyel SEO değerini kaybetmemenizi sağlamak için aşağıdaki dört yol uygulanabilir.

Don’t Cloak - Gizleme, web sayfanızın bir sürümünü Googlebot aracısına ve diğer sürümünü web sitenizin ziyaretçilerine göstermenizdir.

Use ‘rel=canonical’- Birden fazla URL'ye sahip A / B Testleriniz olduğunda, Google'a hangi URL'yi dizine eklemek istediğinizi belirtmek için web sayfasına 'rel = canonical' ekleyebilirsiniz. Google, amacına daha uygun olduğu için noindex etiketini değil, kurallı öğeyi kullanmanızı önerir.

Use 302 redirects and not 301’s - Google, kalıcı 301 yönlendirmesi üzerinden bir 302 olan geçici yönlendirme yöntemini kullanmanızı önerir.

Don’t run experiments for a longer period of time - A / B Testiniz tamamlandığında, varyasyonları mümkün olan en kısa sürede kaldırmanız ve web sayfanızda değişiklikler yapmanız ve kazanan dönüşümü kullanmaya başlamanız gerektiğini lütfen unutmayın.