Как провести А/Б тестирование
С помощью инструментов Google Analytics.
A/B-тестирование — метод анализа эффективности страницы. Суть метода: вы создаете страницу А, копируете ее и меняете какой-то параметр, например заголовок или кнопку (страница В). Затем вы распределяете траффик равномерно между двумя страницами и смотрите на какой из них цель (заказ, покупка, подписка) достигается чаще. То есть какая страница имеет более высокую конверсию.
Чтобы провести А/В тестирование сайта, вам понадобится аккаунт в Google Analytics. Как подключить Google Analytics.

Зайдите в ваш аккаунт Google Analytics > Поведение > Эксперименты. Нажмите «Создать эксперимент».
Заполняем поля:
— Название эксперимента
— Выбираем цель. (Как создать цель в Google Analytics).
— Указываем процент трафика: Чтобы ускорить получение результатов, можно увеличить процент посетителей, участвующих в эксперименте. Однако при внесении радикальных изменений возрастает риск негативных последствий, поэтому в таких случаях может быть лучше включить в эксперимент небольшое количество посетителей.
— Вкл./выкл. оповещение по email
Укажите адреса страниц, участвующих в тестировании, и нажмите «Далее».
Нажмите «Вставить код вручную» и скопируйте код.
Перейдите на Тильду, зайдите Настройки сайта > Еще > html код для вставки в head > Редактировать код. В открывшемся окне вставьте код, сохраните и опубликуйте сайт.
Вернитесь в аккаунт Google Analytics, нажмите «Далее». Включится проверка кода эксперимента. После того, как код будет найден, нажмите «Начать эксперимент». С этого момента весь трафик на исходную страницу будет перенаправляться, в процентном соотношении, на исходную или другие варианты страниц.

Первые результаты тестирования появятся через несколько суток после начала эксперимента. Чтобы следить за результатами тестирования, выберите соответствующий эксперимент в списке и перейдите на страницу отчетов: Google Analytics > Поведение > Эксперименты.
Чтобы данные были достоверными, тестирование должно проводиться как минимум 7 дней, так как в разные дни поведение пользователей отличается.

Кроме того, для проведения успешного A/B тестирования следует убедиться в однородности аудитории и в стабильности проявления показателей. Для этого проводят А/А тестирование — страницу показывают одну и ту же, но трафик распределяют, таким образом проверяя устойчивость поведения пользователей.
Made on
Tilda