Ab Test Là Gì

Khi bạn xây đắp các landing page, viết email marketing hoặc xây cất các nút CTA – lôi kéo hành động, bạn thường phải áp dụng trực giác của chính mình để dự đoán điều gì đang kích thích người dùng click và về tối ưu tỉ lệ đổi khác – conversion rate optimization.

Bạn đang xem: Ab test là gì

Tuy nhiên, nếu như chỉ kinh doanh dựa trên “trực giác” chưa phải lúc nào thì cũng mang lại kết quả chính xác!

Thay do đưa ra bỏng đoán hay mang định, gồm một cách thức có thể giúp cho bạn biết chính xác hành vi, cân nhắc của người dùng – chạy A/B Testing.

Trong bài viết này, tôi đang giải thích ví dụ cho bạn:

A/B Testing là gì?Những tiện ích khi dùng A/B Testing là gì?Quy trình thực hiện A/B Testing trong SEO chúng ta nên biếtCách thực hiện A/B Testing4 lỗi A/B Testing hay gặp

Để tôi giải thích cụ thể cho bạn.

A/B Testing là gì?

A/B Testing (hay nói một cách khác là split testing giỏi bucket testing) là một phương pháp để so sánh giữa 2 phiên bạn dạng của webpage hoặc vận dụng nào đó, từ đó tìm ra được phiên bạn dạng nào tác dụng tốt hơn.

AB Testing còn được gọi là Split Testing hoặc Bucket Testing

Thử nghiệm A/B về cơ bạn dạng là một cuộc demo nghiệm mà lại trong đó, hai hoặc nhiều biến đổi thể của trang được hiển thị cho những người dùng một phương pháp ngẫu nhiên. Và những phân tích thống kê lại được thực hiện để xác định biến thể nào hoạt động tốt hơn mang lại mục tiêu đổi khác nhất định. 

Việc sử dụng AB testing để đối chiếu trực tiếp một đổi thay thể với trải nghiệm bây giờ cho phép bạn có thể đặt ra thắc mắc về các biến hóa cho trang web hoặc ứng dụng. Với sau đó, chúng ta có thể thu thập dữ liệu về hiệu quả của đa số sự biến hóa đó.

Testing sẽ chỉ dẫn những bỏng đoán về bài toán tối ưu hóa website và có thể chấp nhận được đưa ra những quyết định về tin tức dữ liệu mà lại sẽ chuyển các cuộc hội thoại marketing từ “chúng tôi nghĩ” lịch sự “chúng tôi biết“.

Bằng cách đo lường chuyển đổi của những chuyển đổi trong số liệu, chúng ta có thể đảm nói rằng mọi đổi khác đều có lại tác dụng tích cực.

Tại sao bọn họ sử dụng A/B testing?

A/B Testing chất nhận được các cá nhân, nhóm và doanh nghiệp thực hiện những biến đổi thận trọng cho trải nghiệm người tiêu dùng (user experience) vào khi thu thập những tài liệu cho kết quả.

A/B testing là gì ? Sơ đồ dùng giải thích dễ dàng về A/B Testing

Điều này được cho phép họ xây dựng các giả thuyết và hiểu rõ hơn vì sao các yếu hèn tố khẳng định trong trải nghiệm của họ lại ảnh hưởng đến hành động của tín đồ dùng.

Nói phương pháp khác, họ có thể được chứng minh ý kiến của bản thân về trải nghiệm rất tốt cho mục tiêu nhất định – là sai trải qua A/B test.

Không chỉ vấn đáp cho những câu hỏi một lần nhất hoặc xử lý những bất đồng, A/B Testing rất có thể được sử dụng một cách đồng điệu để hoàn toàn có thể liên tục nâng cao những yêu cầu và kim chỉ nam đơn lẻ. Ví dụ như: tỷ lệ biến đổi theo thời gian.

Chẳng hạn, một công ty technology B2B hoàn toàn có thể muốn nâng cấp chất lượng với số lượng khách hàng tiềm năng từ những trang website của chiến dịch.

Để đạt được kim chỉ nam đó, một tổ sẽ thử những thay đổi A/B Testing so với các tiêu đề, hình hình ảnh trực quan, size opt-in (biểu mẫu), CTA – kêu gọi hành động và cha cục tổng thể và toàn diện của trang.

Việc đánh giá một đổi khác tại một thời điểm nhất định để giúp họ xác định đúng mực những biến đổi đó liệu có tác động đến hành vi truy cập của người tiêu dùng hay gồm những biến hóa nào khác không.

Dần dần, dựa vào đó, họ có thể kết đúng theo hiệu ứng của nhiều thay đổi thành công từ các thử nghiệm trước để chứng tỏ sự cải thiện trải nghiệm new so với tận hưởng cũ.

Sự biệt lập giữa dùng và không cần sử dụng A/B Testing

Với phương thức thông báo các đổi khác trong UX – Trải nghiệm cho những người dùng này, nó chất nhận được trải nghiệm được buổi tối ưu hóa so với những kết quả mong muốn. Cùng từ đó, hoàn toàn có thể thực hiện quá trình tiến trọng yếu trong chiến lược marketing.

Bạn gồm thực sự làm rõ Marketing là gì? tìm hiểu ngay về kinh doanh và 10 bước quan trọng để tạo một chiến dịch kinh doanh thành công!

Bằng biện pháp thử nghiệm những quảng cáo không giống nhau, các marketers hoàn toàn có thể tìm gọi phiên phiên bản nào thu hút các cú bấm vào hơn.

Hoặc bằng cách thử nghiệm landing page tiếp sau, họ hoàn toàn có thể tìm ra cách sắp xếp layout như thế nào sẽ chuyển đổi những người dùng thành khách hàng xuất sắc nhất.

Tổng tiền đầu tư cho một chiến dịch sale (marketing campaign) thực sự rất có thể giảm nếu như từng nguyên tố trong từng bước chuyển động hiệu quả nhất rất có thể để bao gồm được quý khách hàng mới.

A/B Testing quy mô phễu

Những nhà cải cách và phát triển và kiến tạo sản phẩm cũng áp dụng A/B Testing để chứng tỏ rằng:

Các tính năng được cải thiện hoặc biến hóa mới cũng đều có thể tác động đối với đề nghị của tín đồ dùng.

Tất cả các thành phầm mới, sự tác động từ tín đồ dùng, phương thức và thử khám phá trong sản phẩm đều có thể được tối ưu hóa với giải pháp của AB Testing. miễn sao các kim chỉ nam được xác định ví dụ và bạn đề ra một mang thuyết rõ ràng.

Test link

Test link là một trong hệ thống cai quản kiểm tra dựa vào web tạo điều kiện bảo đảm an toàn chất lượng phần mềm. Nó được trở nên tân tiến và gia hạn bởi Teamtest. Nền tảng hỗ trợ hỗ trợ cho những trường đúng theo thử nghiệm, cỗ thử nghiệm, chiến lược thử nghiệm, dự án thử nghiệm và làm chủ người dùng, cũng tương tự các báo cáo và thống kê không giống nhau.

Xem thêm: Vì Sao Bạn Nên Ngâm Chân Nước Ấm, Ngâm Chân Nước Nóng Trước Khi Ngủ Tốt Như Thế Nào

Quy trình A/B Testing

Có nhiều cách thức triển khai a/b testing khác nhau nhưng cách công dụng nhất khi triển khai quy trình A/B Testing là gì? Dưới đây là quy trình A/B Testing mẫu bạn có thể sử dụng để bắt đầu cuộc demo nghiệm:

Thu thập data: phần lớn phân tích của chúng ta thường sẽ cung cấp cái nhìn sắc nét, cụ thể về nơi bạn cũng có thể bắt đầu về tối ưu hóa. Nó giúp bạn bắt đầu với các khu vực có lưu lượng truy vấn cao của website hoặc ứng dụng. Vì điều đó sẽ có thể chấp nhận được bạn tích lũy dữ liệu nhanh hơn.Việc tìm kiếm những trang có tỷ lệ đổi khác thấp hoặc xác suất rơi (drop-off) cao hoàn toàn có thể được cải thiện.Xác định mục tiêu: Mục tiêu biến đổi của các bạn là số liệu mà ai đang sử dụng để xác định xem vươn lên là thể có thành công xuất sắc hơn phiên bạn dạng gốc tuyệt không.Mục tiêu rất có thể là bất cứ thứ gì từ việc click vào nút hoặc liên kết đến trang web bán hàng.Tạo ra giả thuyết: khi chúng ta đã xác minh được mục tiêu, chúng ta có thể bắt đầu tạo nên các ý tưởng và giả thuyết AB Testing về nguyên nhân tại sao bạn nghĩ rằng bọn chúng sẽ tốt hơn phiên bản hiện tại.Một khi chúng ta có một danh sách những ý tưởng, hãy ưu tiên chúng theo mức độ tác động ảnh hưởng dự kiến ​​và độ cực nhọc khi thực hiện.Tạo những biến thể: Sử dụng ứng dụng A/B Testing của doanh nghiệp (chẳng hạn như Optimizely). Điều này giúp thực hiện các đổi khác theo ý muốn so với một yếu tắc của website hoặc trải nghiệm vận dụng di động của bạn.Điều này rất có thể chỉ đơn giản và dễ dàng là:Thay đổi màu của một nút CTAHoán đổi trang bị tự các thành phần bên trên trangẨn các thành phần điều phối hoặc một thứ đó hoàn toàn có thể hoàn toàn thiết lập cấu hình được.Nhiều qui định A/B Testing số 1 có trình sửa đổi trực quan để giúp những biến hóa này trở nên tiện lợi hơn. Hãy bảo đảm an toàn thử nghiệm của chúng ta có thể hoạt rượu cồn đúng như muốn đợi.Chạy thử nghiệm: Hãy bước đầu thử nghiệm của công ty và chờ người dùng truy cập vào!Ở bước này, khách truy vấn vào website hoặc ứng dụng của bạn sẽ được chỉ định tự nhiên để kiểm soát hoặc biến hóa trải nghiệm của bạn.Sự tương tác của mình với từng những hiểu biết được đo lường, giám sát và so sánh để xác định phương thức từng phương pháp hoạt động.Phân tích kết quả: lúc thử nghiệm của công ty hoàn tất, đã tới lúc phân tích kết quả.Phần mượt A/B Testing của các bạn sẽ xuất ra tài liệu từ thí nghiệm và cho chính mình thấy sự khác biệt giữa giải pháp hai phiên bản trang web đã hoạt động. Và liệu gồm sự khác biệt đáng kể về khía cạnh thống kê xuất xắc không?

Nếu phát triển thành thể của công ty đã thành công xuất sắc thì xin chúc mừng! Để xem chúng ta cũng có thể áp dụng những bài học đúc rút từ thể nghiệm trên các trang không giống của website không và liên tục lặp lại những thử nghiệm để nâng cao kết quả.

Nếu test nghiệm của chúng ta tạo ra công dụng âm hoặc không mang về kết quả, đừng lo lắng. Hãy xem test nghiệm kia như một tay nghề học tập và tạo thành giả thuyết new mà bạn cũng có thể kiểm tra.

hướng dẫn quá trình ab testing

Bất kể kết quả của cuộc thử nghiệm của khách hàng là gì, hãy thực hiện kinh nghiệm của người tiêu dùng để vận dụng cho những bài xích test không giống trong tương lai. Và lặp đi lặp lại không ngừng trong việc tối ưu hóa ứng dụng hoặc trang web của bạn.

A/B Testing SEO

Google cho phép và khuyến khích A/B Testing cùng đã tuyên tía rằng:

Việc triển khai A/B Testing hoặc đa biến không khiến ra đông đảo sự cầm hay khủng hoảng rủi ro nào mang lại xếp hạng tra cứu kiếm trên website.Tuy nhiên, nó rất có thể gây có hại cho hình trạng tìm kiếm của người sử dụng nếu lạm dụng biện pháp A/B Testing cho các mục đích như bít giấu.

Google đã cung ứng một số ví dụ ví dụ để bảo vệ rằng điều này không xảy ra:

Không che giấu – bít giấu là phương pháp website của bạn hiển thị nội dung trên các công vậy tìm kiếm khác với đều gì cơ mà khách tróc nã cập thông thường sẽ thấy. Bít giấu hoàn toàn có thể khiến website của bạn bị rớt top hoặc thậm chí là bị xóa khỏi kết quả tìm kiếm.Để ngăn chặn việc “che giấu”, bạn không nên lạm dụng đều phân đoạn khách truy cập để hiển thị nội dung không giống nhau cho Googlebot dựa trên showroom người dùng hoặc đại lý IP.Sử dụng thẻ rel = “canonical” – nếu bạn thử nghiệm cá biệt với nhiều URL, các bạn nên thực hiện thuộc tính rel = “canonical” nhằm hướng những biến thể quay lại phiên bản gốc của trang.Làm do đó sẽ ngăn chặn việc Googlebot bị nhầm lẫn bởi nhiều phiên bản của cùng một trang.Sử dụng redirect 302 thay vì 301s – nếu bạn thử chuyển hướng URL nơi bắt đầu sang URL phát triển thành thể, hãy thực hiện redirect 302 (tạm thời) đối với redirect 301 (vĩnh viễn).Điều này giúp cho các công nắm tìm tìm như Google biết rằng việc chuyển phía này là trợ thời thời. Và họ yêu cầu giữ URL gốc được lập chỉ mục thay do URL được kiểm tra.Chỉ test nghiệm khi đề xuất thiết – câu hỏi thử nghiệm lâu bền hơn mức nên thiết, đặc biệt khi ai đang sử dụng một phát triển thành thể của trang đến một phần trăm lớn fan dùng. Điều này có thể được xem như là một nỗ lực để tấn công lừa những công ráng tìm kiếm.Google khuyên các bạn nên update trang web của mình và xóa toàn bộ các trở thành thể kiểm tra trang web của chúng ta ngay lúc thử nghiệm kết thúc. Cùng đặc biệt, tránh demo nghiệm thọ không yêu cầu thiết.

Làm nạm nào để thực hiện một A/B Testing?

Trước khi thực hiện A/B Testing

#1 Chọn một biến chuyển thể nhằm kiểm tra

Khi bạn tối ưu hóa các trang web với email kinh doanh của mình, chúng ta có thể thấy có một vài biến thể bạn muốn kiểm tra.Nhưng để reviews mức độ công dụng của một cố đổi, các bạn sẽ muốn dùng “biến thể độc lập” và giám sát và đo lường hiệu suất của nó.

Giả sử, sau khoản thời gian thử nghiệm có đổi khác nào đó từ tín đồ dùng, làm sao bạn biết yếu tố nào tạo ra thay đổi đó? Ý tôi là bạn sẽ không thể chắc chắn là biến thể làm sao sẽ phụ trách cho những chuyển đổi của AB Testing.

Bạn có thể kiểm tra nhiều hơn nữa một trở thành thể mang lại một trang web hoặc email; chỉ cần chắc chắn rằng các bạn sẽ không test nghiệm bọn chúng cùng một lúc.

Nhìn vào những yếu tố khác biệt trong khoáng sản marketing của khách hàng và các lựa chọn thay thế của chúng mang lại thiết kế, trường đoản cú ngữ và cha cục. Bên cạnh ra, bạn có thể kiểm tra các yếu tố:

Dòng chủ thể emailTên bạn gửiCác cách không giống nhau để cá nhân hóa e-mail của bạn.

Hãy lưu giữ rằng ngay cả những đổi khác đơn giản, như đổi khác hình hình ảnh trong email hoặc từ bỏ ngữ trên CTA cũng hoàn toàn có thể tạo ra sự chuyển đổi lớn.

Trên thực tế, phần nhiều kiểu thay đổi này hay dễ khẳng định hơn hầu hết kiểu thay đổi lớn hơn thế.

Lưu ý: Đôi khi, sẽ chân thành và ý nghĩa hơn nếu khách hàng kiểm tra nhiều phát triển thành thể hơn là chỉ một biến hóa thể. Quy trình gọi là quy trình thử nghiệm đa biến chuyển – Multivariate Testing.

#2 xác minh mục tiêu của bạn

Mặc dù các bạn sẽ đo những số liệu cho từng một lần kiểm tra, nhưng lại hãy lựa chọn một số liệu bao gồm để tập trung vào ngay lập tức trước khi bạn thử nghiệm. Bên trên thực tế, hãy làm điều đó trước cả lúc bạn thiết lập biến thể sản phẩm công nghệ hai. Đây là “biến phụ thuộc” của bạn.

Hãy suy xét về vị trí bạn muốn đặt biến hóa thể này ở cuối bài testing. Bạn có thể nêu ra một mang thuyết chính và kiểm tra hiệu quả dựa trên dự đoán này.

Nếu bạn đợi cho đến cuối để quyết định xem:

Số liệu nào quan trọng với bạn?Mục tiêu của người sử dụng là gì?Những sự chuyển đổi bạn đề xuất có thể ảnh hưởng đến hành động của người dùng không?

Thì tất cả thể các bạn sẽ không thể thử nghiệm theo cách tác dụng nhất.

#3 sản xuất ‘kiểm soát’ cùng ‘thách thức’.

Bây giờ bạn đã có biến thể độc lập, biến dựa vào và công dụng mong muốn của bạn. Hãy sử dụng thông tin này để cấu hình thiết lập phiên bản chưa biến đổi của bất kể điều gì ai đang kiểm tra có tác dụng “kiểm soát”.

Nếu nhiều người đang kiểm tra một trang web, đây là trang web chưa được biến hóa vì nó đã tồn tại. Nếu như bạn đang nghiên cứu với landing page, thì đây đã là bạn dạng sao kiến tạo của landing page và bạn dạng sao chúng ta thường sử dụng.

Từ đó, sản xuất một trở nên thể hoặc một “thách thức” cho trang web, landing page hoặc email kinh doanh mà bạn kiểm tra so với sự kiểm soát điều hành đó. 

#4 Chia nhóm mẫu mã test của người tiêu dùng ngang bằng và ngẫu nhiên

Đối với các thử nghiệm mà bạn có quyền kiểm soát và điều hành nhiều rộng – như cùng với email, bạn phải thử nghiệm cùng với 2 hoặc nhiều đối tượng ngang cân nhau để có hiệu quả cuối cùng.

Cách bạn thực hiện việc này sẽ không giống nhau tùy thuộc vào cơ chế A/B Testing – Testing tool mà chúng ta sử dụng.

#5 Xác định kích cỡ mẫu thử của người sử dụng (nếu có)

Cách bạn xác định kích thước mẫu thử của người sử dụng cũng sẽ thay đổi tùy trực thuộc vào công cụ A/B Testing của bạn, cũng tương tự loại A/B test mà bạn đang sử dụng.

Nếu như nhiều người đang kiểm tra A/B cùng với email, tất cả thể các bạn sẽ muốn gởi A/B Testing đến 1 phần nhỏ hơn trong danh sách của bạn để có kết quả thống kê.

Cuối cùng, các bạn sẽ chọn một trong những phần chiến chiến hạ và gửi trở nên thể thành công xuất sắc đó mang đến phần còn sót lại của danh sách.