Команда «Webest» перевела статью “How to Effectively Use Whitespace in Web Design ” об использовании пустого пространства в веб-дизайне, которое позволяет фокусировать внимание пользователей и правильно расставлять акценты.

Складывалось ли у вас когда-нибудь впечатление, глядя на готовую дизайнерскую концепцию, что чего-то не хватает? Если точнее, приходили вы к выводу, что дизайн является перегруженным или пустоватым?

Для нас, дизайнеров, затруднительно не обращать внимание на такие вещи.

Один из базовых принципов нашей работы подразумевает удаление пустот при помощи творческого подхода. Несмотря на то, что он составляет ядро нашей деятельности, делается это не так уж и сложно. А насколько эффективно вы используете пробелы в ?

Действительно ли пустое место?

Представлялись ли вам пробелы в качестве промежутков между дизайном? Это наиболее распространённое направление мышления, когда дело доходит до обсуждения пустующих областей наших дизайнерских конструкций. Но это подход неверный. Пробелы в дизайне являются не просто наполнителями пространства – это важнейший его элемент сам по себе, который несёт смысловую нагрузку!

Пустоты можно сравнить с раствором между кирпичами или клеем в витражной мозаике. Наши глаза приучены любоваться блоками контента и цветным стеклом витражей. Пробелы же – это наполнение между ними, которое скрепляет контентные области и помогает формировать общее направление дизайна.

Подобно выложенной без клея мозаике, наши дизайны без пробелов будут просто цветным беспорядком. Когда вы узнаете всю важность так называемых пустых мест в дизайне, вы станете лучше подготовлены для их использования наиболее эффективным образом.

Фокус

Теперь, когда мы выяснили важность пробелов в наших работах, осталось понять, как их использовать. Для этого давайте выполним упражнение. Откройте новую вкладку вашего любимого браузера и перейдите на google.com. Что первым бросается в глаза? Спорю, вы обратили внимание на яркий логотип Google, верно? Где он расположен? Конечно, ваши глаза отыскали его не в верхнем углу, хотя поиск по привычке начинается именно там. Почему же тогда ваше внимание сразу сфокусировалось на центре страницы, минуя оставшуюся её часть?

Уверен, суть вы уже уловили. Пробелы. Google эффективно использует белое пустое пространство для концентрации фокуса посетителя в центре страницы, где находится её суть. Пробелы – один из самых простых и полезных методов манипуляции вниманием вашей аудитории.

Вы можете использовать их для расстановки смысловых ударений в макете. При фокусировке внимания аудитории на этих областях, мы можем выделить важный контент и более эффективно передать его смысл посетителю.

Организация

Направляя фокус внимания аудитории, пробелы дают дизайнерам простой способ организации элементов макета. Точно так же, как мы используем пустые места для разделения текстовых блоков и улучшения читабельности важных мест, можно так же эффективно пользоваться ими для выделения важных блоков шаблона страницы.

Дадим полезный совет для соблюдения последовательности при вставке пробелов в макете. С их помощью можно группировать блоки контента. Приложите усилия, чтобы упорядочить, унифицировать использование пробелов в отступах, блоках, текстах и графических элементах. Разработайте единую систему выделения пустыми местами контента для всех страниц.

Одной из приятных особенностей пробелов является то, что их очень просто настроить. При этом они могут дать поразительный эффект. Не бойтесь экспериментировать!

Акцент

Благодаря магической особенности направлять взгляд аудитории в нужные места, пробелы могут реально помочь выделить наиболее значимые дизайнерские элементы. Исходя из совета предыдущего раздела, разрушение сплошного контентного потока может быстро привлечь внимание к нужным секциям. Манипулируйте этим свойством, умело и точно.

Систематизированное использование пустого пространства в ваших работах поможет также создать узнаваемость стиля в глазах вашей аудитории. По мере исследования посетителем скомпонованных вами страниц, у него выработается устойчивое впечатление фирменного, качественного дизайна. Визитная карточка ваших работ – умелое использования пустых областей для фокусировки на главном.

Прекрасным примером простейшего внедрения такого принципа послужит небольшое изменение интервала между буквами в заголовках, которые хотите выделить. Когда почувствуете результат, идите дальше – попробуйте менять величину интервалов между секциями элементов в ваших макетах. Это сработает.

Пустоты не обязательно должны быть белыми

Все вышесказанное относится к направлению взгляда посетителя сайта. То есть того, для чего использование пробелов годится лучше всего. Только из-за самого названия «пробел» не следует вывод, что он непременно должен быть белым! Нет никакого неписанного дизайнерского закона, который принуждает использовать один цвет или его полное отсутствие между ключевыми элементами.

Отличным примером, иллюстрирующим это, является одностраничник модного тренда Gucci. Если вы ограничены лишь одной страницей контента, становится критически важным эффективное использование пробелов. Это помогает акцентировать внимание аудитории на продукте, как в данном конкретном примере. Блоки контента часто проектируются так, чтобы создать преемственность между ними – один перетекает в другой логичным образом. Меняя цвет пустого пространства в них, можно добиться выделения каждой области, разграничив при этом их значимость.

Но это уже зависит от компоновки блоков и цветов. Так вы добьётесь ударения на содержании каждого блока без смешения всей страницы в кашу. Надеюсь, данные советы помогут вам пересмотреть отношение к пробелам в ваших дизайнерских работах и откроют новые перспективы!

Сергей Гудков , специалист по разработке и продвижению сайтов (более 160 сайтов и 250 сплит-тестов), руководитель Сonversion42

Андрей Осипов , сертифицированный тренер Google, практикующий веб-аналитик, автор блога «Веб-аналитика и результат»

Мы часто получаем запросы на тексты для А/В-тестирования. Для каких целей есть смысл его проводить?

А/В-тест можно проводить практически для любых изменений на сайте. Ведь тест – это возможность достоверно узнать, насколько они эффективны.

Если у вас страница с описанием услуги, то основной продающий контент – это именно текст. Посетители на основании текста принимают решение оставить заявку или нет. В данном случае текст является основным объектом тестирования:

  • какие характеристики указывать в тексте, а какие нет;
  • какие призывы использовать в тексте;
  • в каком стиле должен быть написан текст и т.д.

Запрос «текст для А/В-тестирования» звучит не очень. Лучше заказывать просто новый, более продающий текст. А измерять продающие характеристики текста можно с помощью тестирования.

A/B-тестирование для сайтов: нужно тестировать текст, дизайн, страницу в целом, «продающесть» текста или страницы?

Тестировать можно что угодно.

Если вы думаете, что кнопка «Купить» незаметна, тестируйте только изменение кнопки. Если вы сделали новый дизайн страницы, можно протестировать разницу между двумя дизайнами.

Иногда в тесте сравнивают два сайта. Это очень спорное занятие – если вам интересно, предлагаем обсудить этот вопрос на вебинаре более конкретно.

Можно тестировать и по одному элементу за раз, и сразу целые страницы. От чего это зависит? Всё очень просто. Если у вас есть 10/30/100 мелких изменений, и вы уверены, что каждое из них увеличит конверсию, совмещайте это всё в один тест. Если запускать их по отдельности, то делать даже 30 тестов – это может быть очень долго и не слишком эффективно. И наоборот. Если есть одно важное изменение, и вы сомневаетесь насчет реакции посетителей сайта на него, запускайте один тест на одно изменение.

Какие данные (максимум) можно получить при А/В-тестировании?

Смысл А/В-тестов крайне прост: делим посетителей на две группы – одной из них показываем вариант А, другой – вариант В.

Основным результатом теста считается разница между поведением пользователей. Например, мы хотим узнать, как изменится конверсия интернет-магазина.

Также при интеграции А/В-теста с системами веб-аналитики, в частности с Google Analytics, можно увидеть разницу в поведении по всем параметрам: глубина и время посещения, посещение конкретных страниц, показатели отказов, достижение всех целей и т.д.

Какие сервисы могут помочь правильно провести A/B-тест?

Правильность запуска всегда зависит от вас. Сервисы – это инструмент. Как молоток. Если вы умеете им пользоваться, то у вас всё получится. ☺

Самые распространённые сервисы для запуска А/В-тестов:

  • Google Analytics (бесплатный);
  • VWO (платный, https://vwo.com/ );
  • Optimizely (платный, https://www.optimizely.com/ ).

Для большинства потребностей хватает Google Analytics. Мы сами его часто используем и вам рекомендуем.

Сколько элементов можно тестировать за один раз? Правильно ли сравнивать 2 текста, в которых отличается более 1–2 элементов?

Да, можно. Самое главное, нужно понимать, как эти элементы повлияют на конверсию и почему. У вас должна быть рабочая гипотеза.

Когда вы проводите очень-очень много тестов, бывают моменты, когда идей и гипотез нет. Такой себе провал. В такие моменты можно тестировать по принципу «А давайте сделаем и поглядим… Интересно же». ☺

В А/В-тестировании самое ценное – это время и объем трафика. Иными словами, вы можете провести ограниченное количество тестов в ограниченное время. Поэтому простой сайта без теста – это растрата бесценного ресурса.

Какие условия должны соблюдаться для правильного А/В-тестирования? Какой минимум просмотров/визитов/уников?

Чтобы тест получился хорошим, должно соблюдаться достаточно много условий. Назовем основные из них:

  1. Должен быть целевой показатель, например, общая конверсия интернет-магазина или лендинга, показатель отказов какой-то группы страниц, кликабельность кнопки «Купить» и т.д.
  2. Тест должен завершиться победой одного из вариантов со статистической достоверностью. Это означает, что данный вариант с очень большой вероятностью действительно лучше.
  3. Тест должен продолжаться ~2 цикла принятия решения о покупке. Например, известно, что девушки выбирают украшения около недели. Значит, минимальный срок теста составит 2 недели. В целом мы рекомендуем держать тесты от 1 до 3 недель.

Вопрос «А сколько надо трафика?» не совсем корректный. Длительность теста зависит от количества трафика и дельты целевого показателя. Например, тест с увеличением конверсии с 1% до 2% завершится быстрее, чем тест, где рост будет с 1% до 1,2%. Также тест на сайте с посещаемостью 1000 человек в сутки будет идти дольше, чем на сайте с 5000 посетителей.

Как интерпретировать полученные результаты для дальнейшей проверки гипотез?

Интерпретация результатов довольно проста. Выигравший вариант надо внедрить. ☺

В любом случае, независимо от результатов теста, вы обязаны оценить поведение людей на новом варианте. Это даст вам новые идеи для новых гипотез.

Какие главные ошибки допускаются при А/В-тестировании?

Ошибок много. ТОП-3 из них:

  1. Тесты заканчивают раньше достижения статистической достоверности. Это может очень дорого стоить бизнесу. Внедряя изменения после таких тестов, вы не знаете, сделали вы лучше или хуже.
  2. Тестируются необоснованные идеи, подсказанные уборщицей из соседнего офиса. По сути, впустую тратятся бесценное время сайта и ресурсы компании на подготовку и реализацию теста.
  3. Не отслеживаются показатели во время теста. Часто бывает, что при запуске программисты ошиблись, и одна вариация работает с ошибкой. Если не контролировать тест, то узнать об этом можно через недели 2–3. Это пустая трата времени и ресурсов.

Как известно, в бизнесе не бывает статичных состояний. Предприятие должно постоянно развиваться, чтобы соответствовать текущей рыночной ситуации, потребностям клиентов и собственников. Остановив развитие, проект в ту же секунду начинает деградировать. Например, нельзя создать интернет-магазин, добавить на сайт 200 товаров и ежемесячно получать прибыль в сумме 100 тыс. рублей. Чтобы прибыльность проекта хотя бы не падала, предпринимателю необходимо постоянно расширять ассортимент, увеличивать охват аудитории с помощью рекламы и публикации полезного контента, улучшать поведенческие метрики сайта и коэффициент конверсии.

Одним из инструментов развития веб-проектов является A/B-тестирование. Этот метод позволяет измерять предпочтения аудитории и влиять на ключевые показатели эффективности сайта, включая конверсии, время пребывания пользователей на странице, среднюю сумму заказа, показатель отказов и другие метрики. Из этой статьи вы узнаете, как правильно проводить A/B-тестирование.

Что такое A/B-тестирование

A/B-тестирование — это маркетинговый метод, использующийся для оценки и управления эффективностью веб-страницы. Этот метод также называется сплит-тестированием (от англ. split testing - раздельное тестирование).

A/B-тестирование позволяет оценивать количественные показатели работы двух вариантов веб-страницы, а также сравнивать их между собой. Также сплит-тестирование помогает оценивать эффективность изменений страницы, например, добавления новых элементов дизайна или призывов к действию . Практический смысл использования этого метода заключается в поиске и внедрении компонентов страницы, увеличивающих ее результативность. Обратите внимание еще раз, A/B-тестирование - это прикладной маркетинговый метод, с помощью которого можно влиять на конверсию, стимулировать сбыт и повышать прибыльность веб-проекта.

Сплит-тестирование начинается с оценки метрик существующей веб-страницы (A, контрольная страница) и поиска способов ее улучшения. Например, вы создали интернет-магазин . Представьте себе посадочную страницу этого магазина с коэффициентом конверсии 2%. Маркетолог желает увеличить этот показатель до 4%, поэтому планирует изменения, которые помогут решить эту задачу.

Допустим, специалист предполагает, что изменив цвет конверсионной кнопки с нейтрального голубого на агрессивный красный, он сделает ее более заметной. Чтобы проверить, приведет ли это к увеличению продаж и росту конверсии, маркетолог создает усовершенствованный вариант веб-страницы (B, новая страница).

С помощью инструментов для проведения сплит-тестирования эксперт в случайном порядке разделяет трафик между страницами A и B на две приблизительно равные части. Условно говоря, половина посетителей попадает на страницу A, а вторая половина на страницу B. При этом маркетолог держит в уме источники трафика. Чтобы обеспечить валидность и объективность тестирования, необходимо направить на страницы A и B по 50% посетителей, пришедших на сайт из социальных сетей, естественного поиска, контекстной рекламы и т.п.

Собрав достаточно информации, маркетолог оценивает результаты тестирования. Как сказано выше, коэффициент конверсии страницы A составляет 2%. Если на странице B этот показатель составил 2,5%, значит изменение конверсионной кнопки с голубого на красный цвет действительно увеличило эффективность лэндинга. Однако показатель конверсии не достиг желаемых 4%. Поэтому маркетолог дальше ищет способы совершенствования страницы с помощью A/B-тестирования. При этом в качестве контрольной выступит уже страница с красной конверсионной кнопкой.

Что тестировать

Как отмечалось выше, сплит-тестирование - это прикладной метод, позволяющий влиять на различные метрики сайта. Поэтому выбор объекта тестирования зависит от цели и задач, которые ставит перед собой маркетолог.

Например, если показатель отказов посадочной страницы составляет 99%, при этом большинство посетителей покидает лэндинг в течение 2-3 секунд после «приземления», стоит задуматься об изменении визуальных компонентов страницы. С помощью A/B-теста маркетолог может найти оптимальный вариант макета страницы, выбрать привлекательную цветовую гамму и изображения, использовать читабельный шрифт. А если перед маркетологом стоит задача увеличить количество подписок, он может попробовать изменить соответствующую конверсионную форму. Сплит-тест поможет специалисту выбрать оптимальный цвет кнопки, лучший вариант текста, количество полей в форме подписки или ее расположение.

Чаще всего маркетологи тестируют следующие элементы веб-страниц:

  • Текст и внешний вид конверсионных кнопок, а также их расположение.
  • Заголовок и описание продукта.
  • Размеры, внешний вид и расположение конверсионных форм.
  • Макет и дизайн страницы.
  • Цену товара и другие элементы бизнес-предложения.
  • Изображения товаров и другие иллюстрации.
  • Количество текста на странице.

Какие инструменты сплит-тестирования использовать

Чтобы выполнить A/B-тестирование, маркетологу необходимо воспользоваться одним из специализированных сервисов. Наиболее востребованным из них является Content Experiments компании Google, доступный пользователям системы Analytics. До середины 2012 года этот инструмент назывался Google Website Optimizer. С его помощью можно протестировать различные элементы страницы, включая заголовки, шрифты, конверсионные кнопки и формы, изображения и т.п. Сервис Content Experiments остается бесплатным, что относится к его основным преимуществам. К его недостаткам относится необходимость работы с HTML-кодом.

Также вы можете использовать для проведения сплит-тестирования следующие российские и иностранные инструменты:

  • Optimizely - наиболее популярный в буржунете платный сервис A/B-тестирования. Стоимость его использования составляет от 19 до 399 долларов США в зависимости от типа подписки. К преимуществам данного сервиса относится возможность создания экспериментов в визуальном интерфейсе, что избавляет маркетолога от необходимости работать с HTML-кодом тестируемых страниц.
  • RealRoi.ru - еще один отечественный сервис, который позволяет проводить А/Б-тестирование. Среди главных плюсов можно выделить то, что он бесплатен и очень прост в использовании. О том, как он работает, можно подробно посмотреть на следующем видео:
  • Visual Website Optimizer - платный сервис, позволяющий тестировать различные элементы страницы. Чтобы использовать этот инструмент, маркетологу необходимо иметь навыки работы с HTML-кодом. Стоимость подписки составляет от 49 до 249 долларов.
  • Unbounce - сервис, предназначенный для создания и оптимизации лэндингов. В том числе, он позволяет выполнять A/B-тестирование. Стоимость использования составляет от 50 до 500 долларов в месяц. Отечественный аналог - LPGenerator. Этот сервис позволяет тестировать только созданные с его помощью страницы.

Как провести A/B-тестирование с помощью Content Experiments

Сервис «Эксперименты» Google Analytics позволяет одновременно проверить эффективность пяти вариантов страницы. Используя его, маркетологи могут выполнять A/B/N-тестирования, отличающиеся от стандартных A/B-экспериментов возможностью следить за эффективностью нескольких новых страниц, каждая из которых может иметь несколько новых элементов.

Маркетолог имеет возможность самостоятельно определять долю трафика, участвующего в тестировании. Минимальная продолжительность теста составляет две недели, максимальная ограничена тремя месяцами. Специалист может получать данные о результатах тестирования на электронную почту.

Чтобы провести сплит-тестирование с помощью Content Experiments, выполняйте следующие действия:

  1. Войдите в аккаунт Google Analytics, выберите сайт, эффективность которого необходимо проверить. После этого выберите меню «Поведение - эксперименты».

  1. Введите в соответствующую форму URL страницы, которую вы будете тестировать, и нажмите кнопку «Начать эксперимент».

  1. Выберите название и цель тестирования. Определите процент трафика, участвующий в эксперименте. Решите, хотите ли вы получать оповещения о ходе тестирования на электронную почту. Нажмите кнопку «Далее» после выбора необходимых параметров.

  1. Выберите варианты страницы, участвующие в тестировании. Добавьте их в соответствующие формы и нажмите «Далее».

  1. Создайте код эксперимента. Если вы не знаете, как вставить его на страницу, выберите вариант «Отправить код веб-мастеру». Если вас не бросает в пот при упоминании HTML-кода, выберите вариант «Вставить код вручную».

Выбирайте «Вставить код вручную», если умеете обращаться с HTML-кодом

  1. Скопируйте отмеченный на предыдущей иллюстрации код и вставьте его в исходный код контрольной страницы. Код должен быть вставлен непосредственно после тега . После выполнения этого действия нажмите кнопку «Сохранить изменения».

  1. Проверьте наличие кода тестирования на контрольной странице и нажмите кнопку «Начать эксперимент». Обратите внимание, код необходимо добавить только на контрольную страницу.

Вы сможете оценить первые результаты тестирования через несколько суток после начала эксперимента. Чтобы следить за результатами тестирования, выберите соответствующий эксперимент в списке и перейдите на страницу отчетов.

Идеи, эффективность которых стоит обязательно проверить с помощью сплит-тестирования

Выше неоднократно отмечалось, что A/B-тестирование помогает увеличить эффективность веб-страниц. Чтобы этот маркетинговый метод принес результат, маркетолог должен генерировать идеи, способные позитивно влиять на те или иные метрики сайта. Нельзя просто брать какие-либо изменения с потолка, внедрять их и тестировать эффективность. Например, вряд ли метрики сайта изменятся, если вы просто решите изменить фон страницы с голубого на салатовый.

Маркетолог должен видеть способы улучшения страниц и понимать, почему они должны сработать. Cплит-тестирование просто помогает проверить предположения специалиста. Однако каждый маркетолог иногда оказывается в ситуации, когда все идеи проверены, а необходимого результата достичь не удалось. Если вы попали в такую ситуацию, попробуйте внедрить следующие изменения и проверить их эффективность:

  • Удалите лишние поля из конверсионной формы. Возможно, ваши потенциальные подписчики не хотят раскрывать свои паспортные данные.
  • Добавьте на конверсионную страницу слова «бесплатно» или free. Конечно, аудитория знает, что подписка на рассылку является бесплатной. Но иногда слово free творит настоящие чудеса, ведь дармовой уксус сладок.
  • Опубликуйте на посадочной странице видео. Обычно это позитивно влияет на ряд метрик, включая показатель отказов, коэффициент конверсии и время пребывания на странице.
  • Увеличьте срок, в течение которого пользователи могут бесплатно тестировать ваш продукт. Это простой и эффективный способ увеличения конверсий для компаний, продающих ПО и веб-сервисы.
  • Экспериментируйте с цветом конверсионных кнопок. В некоторых случаях хорошо работают кнопки агрессивного красного цвета. Однако иногда они раздражают пользователей. Используйте A/B-тест, чтобы найти наиболее эффективный цвет кнопки для вашего сайта.
  • Пообещайте бонусы первым 10 или 100 покупателям (подписчикам). Не спешите удалять это обещание даже после завершения акции. Многие пользователи не рассчитывают войти в число счастливчиков, однако все равно подсознательно реагируют на выгодное предложение.

Как и зачем тестировать разные варианты страниц

Сплит-тестирование позволяет оценить эффективность изменений веб-страниц. Этот маркетинговый метод имеет прикладное значение. Он позволяет практически постоянно совершенствовать страницы, улучшая различные метрики.

Чтобы протестировать то или иное изменение, необходимо создать новый вариант страницы и сохранить старый. Оба варианта должны иметь разные URL. После этого следует воспользоваться одним из сервисов для проведения сплит-тестов, например, Content Experiments. Оценку результатов тестирования можно проводить как минимум через две недели после запуска эксперимента.

Как вы считаете, стоит ли проводить A/B-тесты? В каких случаях этот маркетинговый метод остается бесполезной тратой времени?

kak-provodit-a-b-testirovanie

Резкий скачок конверсии не отражается на продажах? А может, его просто не существует? Если основывать решения на ложных итогах теста, в лучшем случае вы упускаете шанс оптимизации, в худшем - снижаете конверсию.

К счастью, есть способ это предотвратить. Что такое A/A тестирование, как его провести - читайте в статье.

Ложноположительный результат

Допустим, вы оцениваете комбинации кнопки и заголовка. Когда достоверность достигает 99%, делаете выводы и применяете на практике.

Через несколько бизнес-циклов наблюдаете: обновленный дизайн не приносит ожидаемой прибыли. А ведь вы проводили тестирование, вкладывали в него время и ресурсы!

Это ложноположительный результат, известный также, как «статистическая ошибка первого типа» и «ошибочное отклонение верной нулевой гипотезы». Он встречается чаще, чем вы думаете - примерно в 80% случаев.

Почему это происходит?

Эффект инструмента

В начале эксперимента важно убедиться, что конфигурация инструмента правильная и он работает как надо. Иначе - риск получить:

  • Неверные показатели . Всего одна ошибка может исказить данные A/B тестирования. Как минимум, интегрируйте с Google Analytics для перепроверки.
  • Неверное отображение посадочной страницы . Убедитесь, что лендинги выглядят корректно на всех устройствах и браузерах, и посетители не сталкиваются с фликкер-эффектом. вызывает эту же проблему.
  • Преждевременное завершение теста . Иногда софт объявляет «победителя» слишком рано - при недостаточных размере или репрезентативности выборки. Помните: если вы достигли статистической значимости, это не значит, что пора прекращать тест. Чем он дольше, тем точнее результаты.

Смотрите в оба: любые из этих признаков ведут к ложному выводу. Отслеживайте каждую цель и метрику. Если какой-либо показатель не фиксируется (например, добавления товара в корзину), остановите тест, устраните проблему, и начните снова.

A/A vs A/B

A/B тест пригоняет трафик на контрольную версию и вариацию и показывает, какая работает лучше.

A/A - то же самое, только для двух одинаковых страниц. Цель - не увидеть различий в их показателях.

Только 20% экспериментов дают достоверные результаты. Статистической значимости и большой репрезентативной выборки недостаточно. Поэтому профессионалы используют эту технику до A/B теста.

Как видите, эти типы дополняют друг друга.

Если в конце эксперимента показатели конверсии обеих страниц совпадают, можно запускать A/B тест. На практике не всегда все проходит гладко.

Пример 1. Как страница может переиграть своего клона

Это лендинг, который тестировала команда Copyhackers в ноябре 2012 года:

Через 6 дней система тестирования отметила «победивший» вариант при уровне достоверности 95%. Ради точности эксперимент продлили на день - и достигли 99,6% точности:

Страница на 24% эффективнее, чем точно такая же? Результат ложноположительный. Еще через 3 дня различия исчезли:

Вывод: тест слишком рано вычислил победителя.

Пример 2. Как ничего не делать и повысить конверсию на 300%

Что мы видим:

  • 9% - рост показателя открытия писем;
  • На 300% выросло количество переходов по ссылкам;
  • На 51% упал показатель отписок от рассылки.

И все бы ничего, но это A/A тест! Контент, который конкурирует друг с другом, абсолютно идентичный.

Стоит ли проводить A/A тесты

Известный эксперт Нил Патель наблюдал большие скачки конверсии без увеличения выручки. Он советует первым делом тестировать софт, чтобы потом не расхлебывать последствия неверных решений.

По мнению Пипа Лайя, основателя агентства ConversionXL, тесты сами по себе трата времени.

Кому верить? С одной стороны, точность превыше всего, и метод A/A - способ ее обеспечить. С другой - трата ресурсов на тестирование, а также подготовку к нему.

Крейг Салливан, эксперт по пользовательскому опыту, считает, что 40 тестов в месяц - высокая нагрузка для сотрудников. Лучше убить полдня на QA, чем 2-4 недели на то, чтобы просто проверить работу инструмента.

Проблема №1 . A/A тесты занимают время и трафик, которые вы можете потратить на изучение поведения посетителей сайта.

Проблема №2 . И A/B, и A/A нужно тщательно организовывать и мониторить, чтобы не получить ложный результат. Как в примере от Copyhackers.

Потратить время или рискнуть надежностью ПО при принятии решения - решать вам.

Есть потенциально менее затратный вариант - A/A/B.

A/A/B vs A/A

Традиционное A/A тестирование ничего не говорит о посетителях. Но если добавить в процесс еще вариант - другое дело.

A/A = конкурируют 2 одинаковые страницы.

A/A/B = A/A тест + одна дополнительная вариация.

Вы поймете, стоит ли доверять инструменту. Если да, выбираете лучшую версию в соответствии с его показаниями. Если нет, их не стоит применять.

Да, нужно больше времени, чтобы достичь статистической значимости. Зато вы оцениваете и софт, а если он подтвердит свою надежность, - и поведение посетителей.

Заключение

Перевешивают ли выгоды A/A тестирования его недостатки? Нет однозначного ответа. Проводить тестирование ежемесячно - лишнее. Достаточно - при использовании нового софта (сервиса для проведения тестов). Для тех, кому совсем жалко времени, есть компромиссный вариант - A/A/B тест.

Если вы исключите ошибки сегодня, получите более точные итоги в будущем.

Высоких вам конверсий!