A/B-тестирование — это рандомизированный эксперимент с двумя различными вариантами одного и того же объекта, A и B. Задача состоит в том, чтобы сравнить, какой вариант лучше (понятие «лучше» определяется аналитиком с учетом деталей поставленной задачи). Единственное, что может потребоваться — запустить рекламу для привлечения трафика и следить за его однородностью. Не торопитесь с выводами, получив первые результаты — со временем статистика может измениться.
При написании этой статьи я старалась выражать мысли как можно проще, чтобы люди, не знакомые с A/B тестированием, могли получить общее представление о нем. Размер выборки, который вы выберете, позволяет приблизительно определить, сколько времени займет сбор достаточного количества данных. Обычно пользователи выбираются случайным образом и распределяются либо в контрольную группу, либо в экспериментальную группу. Затем мы запускаем эксперимент, в котором контрольная группа видит старую версию, а экспериментальная группа — новую. А/В тестирование используется для определения наиболее эффективной версии продукта на рынке.
Иными словами, A/B тестирование помогает избежать ненужных рисков, позволяя целенаправленно использовать свои ресурсы для достижения максимальной отдачи и эффективности. Чтобы вносить изменения на сайте и в рекламных кампаниях для повышения их эффективности, применяют инструменты A/B-тестирования. В статье объясняем, какие задачи A/B-тест может решить в маркетинге, в каких сервисах его можно провести и как это сделать самостоятельно. Часто очень хочется завершить тест сразу после достижения статистической значимости, особенно если вы были уверены в своей первоначальной гипотезе. Важно помнить, что сокращение длительности теста может привести к некорректным результатам. Чем больше данных вы собираете, тем точнее будут ваши результаты.
Например, мы решили изменить кнопку с призывом к действию (CTA) на странице продукта с «Buy Now» на «Shop Now», чтобы увеличить количество пользователей, которые добавляют товары в корзину. Как правило, при A/B тестировании вариант, который дает более высокую конверсию, является выигрышным, т.е. Этот вариант может помочь вам оптимизировать ваш сайт для получения более высоких результатов. Важно подбирать переменные и показатели, которые с большой вероятностью могут быть https://deveducation.com/ взаимосвязаны. Протестировать РК можно в Яндекс Директе — это сервис для размещения объявлений в интернете.
Проведение Эксперимента
Яндекс Директ Интеграционное тестирование позволяет проводить A/B-тестирование серии рекламных материалов с целю выбрать наиболее эффективные и организовать показ только самых кликабельных объявлений. Сделать это можно с помощью инструмента «Группы объявлений». Яндекс Метрика тоже может помочь провести сплит-тест двух разных страниц сайта.
Один из вариантов может в целом проиграть другому, но обойти его по некоторым отдельным параметрам. Существуют ли хорошие примеры подобных изменений с высокой эффективностью.
A/b-тестирование – Что Это Такое И Как Проводить Эксперимент
Мы завершаем исследование, когда тестируемые варианты будут показаны рассчитанным группам. Остановить тест мы сможем тогда, когда в каждой из групп наберется по 6281 человек. Мы измеряем среднее количество игр на каждого игрока в течение дня. Остановить тест мы сможем тогда, когда в каждой из групп наберется по 3050 человек.
- Зная конкретную проблему или задачу, формируется гипотеза или предположение, которое в конце эксперимента будет подтверждено или опровергнуто.
- Отследить колебания показателей в связи с влиянием внешних факторов можно с помощью сквозной аналитики и корпоративной CRM-системы.
- Иногда результаты могут быть искажены влиянием других факторов.
- Если же вы видите явные различия, постарайтесь выяснить, что могло стать их причиной.
- Проверяем репрезентативность выборки в целом и однородность выборок в группах.
Важно учитывать все эти факторы, а также общую стратегию компании, чтобы определиться с выбором инструментов и обеспечить их эффективное использование. Если подход с использованием A/B-тестов, рассмотренный принципы a b тестирования в этом гайде, является статичным, то алгоритм многоруких бандитов — динамическим. Этот метод позволяет сразу после начала эксперимента определять наиболее эффективные версии (или же ручки) и направлять туда больше трафика.
Условия Для Проведения Тестирования
Тестирование поможет убедиться, что ПО настроено правильно и работает так, как задумано. Один из распространенных способов — A/A-тест, в ходе которого вы создаете точно такой же вариант, как и ваш исходный дизайн. В самом простом случае — считаем остаток от деления на количество групп, т.е.
Если же конверсия выросла, то значит, альтернативный вариант эффективен, и изменения можно распространять на всю аудиторию. Если же эффект отрицательный, то нужно сделать шаг назад и подумать, как еще поднять главную метрику. Не стоит проводить проверку гипотез, которые изначально не связаны с главной целью компании. Специалисты говорят об А/В-тестировании, что это – командная работа, требующая временных и ресурсных затрат.
При его проведении детали важны на всех этапах подготовки, каждая неточность стоит ресурсов и может негативно повлиять на достоверность результатов. Надеюсь, эта статья была полезной для вас и поможет избежать ошибок при А/В-тестировании. Совокупность этих параметров позволяет рассчитать необходимый объем выборки в каждой группе и длительность теста.
Ниже мы выделили 5 пунктов, когда их использовать рано или вообще неуместно. В это время статистика только начинает собираться, а пользователи — привыкать к изменениям. Даже если изначально определяется лидер, не нужно прерывать эксперимент.
Он продолжит работать и отдавать более слабый вариант половине аудитории. Для анализа результатов в случае сравнения данных, имеющих распределение, отличное от нормального, можно использовать Mann-Whitney U take a look at. У него есть определенные проблемы и ограничения, но мы будем применять его, чтобы воспользоваться еще одним критерием. Для анализа результатов в случае сравнения конверсий можно использовать как z-test, так и chi-squared take a look at. Существует несколько инструментов, упрощающих работу исследователей.
