ابزار SEO همه کاره
نیل پاتل
امیدوارم از خواندن این پست وبلاگ لذت ببرید. اگر می خواهید تیم من فقط بازاریابی شما را برای شما انجام دهد ، اینجا را کلیک کنید .
آزمایش A/B برای توسعه یک استراتژی بازاریابی دیجیتال قوی بسیار مهم است. با این حال ، همه آزمایشات به داده های ارزشمندی منجر نمی شود.
اگر متغیری که فکر می کردید سنگ را به هم می ریزد ، چه کار می کنید؟ یا اگر نتایج آزمایش شما بی نتیجه باشد چه؟
هنوز حوله را پرتاب نکنید!
می توانید با آزمایشات A/B بدون نتیجه یا از دست دادن اطلاعات زیادی کار کنید. ما قصد داریم نحوه استفاده خوب از این اطلاعات را پوشش دهیم – اما ابتدا بیایید توضیح دهیم که چرا آزمایش A/B در بازاریابی دیجیتال اهمیت دارد.
آزمایش A/B به بازاریابان کمک می کند تا تاثیر روش های بهینه سازی را درک کنند. به عنوان مثال ، می تواند نشان دهد که چگونه تغییر عنوان یک تبلیغ بر تبدیل ها تأثیر می گذارد یا اینکه آیا استفاده از س questionsالات در عناوین باعث افزایش ترافیک می شود.
آزمایش A/B داده های سختی را برای پشتیبانی از تکنیک های بهینه سازی شما ارائه می دهد. این امر به بازاریابان اجازه می دهد تا تصمیمات تجاری بهتری بگیرند زیرا آنها فقط حدس نمی زنند که چه چیزی باعث بازگشت سرمایه می شود. در عوض ، آنها بر اساس تأثیر تغییرات خاص بر ترافیک ، فروش و ROI تصمیم گیری می کنند.
پس از اجرای آزمایش A/B ، نتایج را در داشبورد داده خود (مانند Google Analytics) یا در ابزار آزمایش مورد استفاده خود مشاهده خواهید کرد.
Optimizely ، یک پلت فرم تست A/B محبوب ، داده ها را در یک صفحه نتایج آزمایش ارائه می دهد ، که هر تنوع ، تعداد بازدیدکنندگان ، تعداد افرادی که یک اقدام خاص ، درآمد و سایر معیارها را انجام داده اند را دنبال می کند.
مثال بالا نشان می دهد تنوع شماره یک بازدیدکنندگان کمتری داشته اما 5 درصد درآمد بیشتری داشته است ، و آن را برنده ای مشخص می کند.
در موارد دیگر ، اعداد ممکن است بسیار نزدیکتر باشند. یک آزمایش بدون نتیجه ممکن است به این معنی باشد که اعداد کمتر از یک درصد تخفیف دارند ، یا هیچ یک از تغییرات هیچ ترافیکی نداشته اند.
هنگامی که آزمایشات شما داده های کافی ندارند یا اگر اعداد بیش از حد نزدیک هستند ، آنها ناتمام یا از نظر آماری ناچیز تلقی می شوند .
سپس ، از این نکات برای استفاده بیشتر از داده های خود استفاده کنید.
شما آزمایشات A/B خود را انجام داده اید و مشتاق هستید که به نتایج برسید. سپس ، اتفاقی غیرمنتظره رخ می دهد: تنوعی که انتظار داشتید برنده شوید بدتر عمل می کند! یا متوجه می شوید که این تغییرات اصلاً بر معیارهایی که در حال ردیابی آنها هستید تأثیر نمی گذارد.
حالا چی؟ تصور نکنید که آزمون شما شکست خورده است. مراحل زیادی وجود دارد که می توانید برای استفاده از این داده ها انجام دهید.
نتایج آزمایش غیرقطعی می تواند به این معنی باشد که تغییرات شما بسیار نزدیک هستند. آزمایش A/B می تواند به شما کمک کند ببینید آیا تغییر کوچکی (مانند استفاده از دکمه های قرمز در مقابل سبز) بر تبدیل ها تأثیر می گذارد ، اما گاهی اوقات این تغییرات کوچک تأثیر چندانی ندارند.
به یاد داشته باشید که ممکن است لازم باشد آزمایش را با چندین تغییر مشابه اجرا کنید تا ببینید علت این تغییر چیست.

به جای ناامید شدن ، آن را فرصتی برای امتحان کردن چیزی کاملاً متفاوت در نظر بگیرید. به عنوان مثال ، طرح صفحه را تغییر دهید ، یک تصویر متفاوت اضافه کنید یا یک عکس را حذف کنید ، یا تبلیغ ، دارایی یا CTA خود را کاملاً تغییر دهید.
بنابراین ، آزمایش A/B شما با نتایج تقریباً یکسان برگشت. یعنی چیزی تغییر نکرده؟ شاید نه. به جای نگاه کردن به همه داده ها ، سعی کنید مخاطب را تقسیم بندی کنید تا ببینید آیا افراد مختلف پاسخ متفاوتی داده اند یا خیر.
به عنوان مثال ، ممکن است داده ها را با موارد زیر مقایسه کنید:
به طور کلی ، ممکن است آزمون شما بی نتیجه باشد. با این حال ، ممکن است متوجه شوید که بخشهای خاصی از مخاطبان شما به فرمت ها ، رنگها یا کلمات خاصی بهتر پاسخ می دهند.
می توانید از این اطلاعات برای تقسیم بندی مناسبتر تبلیغات یا ایجاد تبلیغات یا محتوای شخصی سازی شده استفاده کنید .
تبدیل مهم است ، اما همه چیز نیست. ممکن است در از دست دادن نتایج آزمایش داده های پنهان داشته باشید.
به عنوان مثال ، ممکن است متوجه شوید که تبدیل ها کم بوده اند ، اما بازدیدکنندگان برای مشاهده وبلاگ شما کلیک کرده یا مدت بیشتری در صفحه باقی مانده اند.
مطمئناً شما ترجیح می دهید فروش داشته باشید. با این حال ، اگر بازدیدکنندگان قصد دارند وبلاگ شما را بخوانند به این معنی است که به نحوی با آنها ارتباط برقرار کرده اید. چگونه می توانید از این اطلاعات برای بهبود روند خرید استفاده کنید؟
بگویید دو نوع تبلیغ را اجرا می کنید. اگر یک تنوع باعث ایجاد ترافیک عظیم شود و 30 درصد بازدیدکنندگان از آن تنوع را تغییر دهند ، این می تواند به معنای درآمد بیشتر باشد. بدیهی است که برنده ، درست است؟
لازم نیست. به آگهی "از دست رفته" خود نگاهی بیندازید تا ببینید ترافیک کمتری داشته است ، اما برای مثال تبدیل بالاتری داشته است. اگر فقط به ترافیک و درآمد مستقیم نگاه می کردید ، شاید متوجه نمی شدید که آگهی دوم از نظر آماری بهتر عمل می کند ، اگر نه در تعداد خشن.
اکنون ، می توانید داده ها را جستجو کنید تا دریابید که چرا ترافیک کمتری ایجاد کرده است و از آن برای بهبود مجموعه بعدی تبلیغات خود استفاده کنید.
گاهی اوقات آزمایشات بی نتیجه نیستند نه به این دلیل که تغییرات شما وحشتناک بوده یا آزمایش شما معیوب بوده است ، بلکه به این دلیل است که یک سری داده های ناخواسته نتایج شما را منحرف می کند. خلاص شدن از شر داده های ناخواسته می تواند به شما کمک کند روندها را واضح تر ببینید و برای یافتن روندهای مهم تحقیق کنید.
در اینجا چند روش برای پاکسازی داده های ناخواسته وجود دارد تا بتوانید درک واضح تری از نتایج خود داشته باشید:
همچنین ، مطمئن شوید که ابزارهای ردیابی مورد استفاده شما ، مانند پارامترهای URL ، به درستی کار می کنند. عدم پیگیری صحیح آزمایشات می تواند نتایج را کج کند. سپس ، بررسی کنید که فرم های ثبت نام ، پیوندها و هر چیز دیگری که می تواند بر داده های شما تأثیر بگذارد ، در حال کار هستند.
سوگیری ها عوامل خارجی هستند که بر نتایج آزمایش شما تأثیر می گذارند.
به عنوان مثال ، فرض کنید می خواهید از مخاطبین خود نظرسنجی کنید ، اما پیوند فقط روی رایانه رومیزی کار می کند. در این صورت ، شما می توانید یک نمونه سوگیری داشته باشید ، زیرا فقط افرادی که دسکتاپ دارند پاسخ می دهند. هیچ کاربر تلفن همراه مجاز نیست.
سوگیری های مشابه می تواند برآزمون های A/B تأثیر بگذارد. در حالی که نمی توانید آنها را به طور کامل از بین ببرید ، می توانید داده ها را تجزیه و تحلیل کنید تا تأثیر آنها را به حداقل برسانید.
با جستجوی عواملی که می توانند بر آزمون شما تأثیر بگذارند ، شروع کنید. مثلا:
سپس ، به دنبال راه هایی باشید تا نتایج خود را از این تأثیرات جدا کنید. اگر نمی توانید بفهمید چه مشکلی پیش آمده است ، دوباره امتحان را امتحان کنید.
همچنین ، نحوه انجام آزمایش خود را بررسی کنید. به عنوان مثال ، آیا تصادفی کردید که چه نسخه هایی را دید؟ آیا یک نسخه برای موبایل بهینه شده بود در حالی که نسخه دیگر آن نه؟ در حالی که نمی توانید این مشکلات را با مجموعه داده فعلی تصحیح کنید ، می توانید تست A/B بعدی خود را بهبود بخشید.
تست A/B یک آزمون تک کاره نیست. هدف از آزمایش A/B بهبود مستمر عملکرد ، تبلیغات یا محتوای سایت شما است. تنها راه بهبود مستمر آزمایش مداوم است.
پس از تکمیل یک آزمون و تعیین برنده (یا مشخص شد که هیچ برنده ای وجود ندارد!) ، زمان آزمایش مجدد فرا رسیده است. سعی کنید از آزمایش تغییرات متعدد به طور همزمان (که چند متغیره نامیده می شود) اجتناب کنید ، زیرا این امر تشخیص اینکه کدام تغییر بر نتایج شما تأثیر می گذارد را دشوار می کند.
در عوض ، تغییرات را یکی یکی اجرا کنید. به عنوان مثال ، ممکن است یک آزمایش A/B برای پیدا کردن بهترین عنوان ، یکی دیگر برای یافتن بهترین تصویر و یک سوم برای پیدا کردن بهترین پیشنهاد انجام دهید.
ما به مواردی که در صورت از دست دادن یا عدم نتیجه گیری آزمایش A/B اقدام می کنید ، پرداخته ایم ، اما ممکن است هنوز س haveالاتی داشته باشید. در اینجا به سوالات متداول در مورد آزمایش A/B پاسخ داده می شود.
آزمایش A/B نسخه های مختلف یک دارایی آنلاین مشابه به آگهی ، پست رسانه های اجتماعی ، بنر وب سایت ، تصویر قهرمان ، صفحه فرود یا دکمه CTA را به بازدیدکنندگان مختلف نشان می دهد. هدف این است که بهتر بفهمید کدام نسخه منجر به تبدیل بیشتر ، ROI ، فروش یا سایر معیارهای مهم برای کسب و کار شما می شود.
این می تواند چندین معنی داشته باشد. به عنوان مثال ، ممکن است به این معنی باشد که شما اطلاعات کافی ندارید ، آزمایش شما به اندازه کافی طولانی انجام نشده است ، تغییرات شما بسیار شبیه به هم بوده است ، یا باید داده ها را با دقت بیشتری بررسی کنید.
هدف از آزمون A/B این است که ببیند کدام نسخه از تبلیغات ، وب سایت ، محتوا ، صفحه فرود یا سایر دارایی های دیجیتالی بهتر از نسخه های دیگر عمل می کند. بازاریابان دیجیتال از تست A/B برای بهینه سازی استراتژی های بازاریابی دیجیتال خود استفاده می کنند.
یکی بهتر از دیگری نیست زیرا آزمون های A/B و چند متغیره اهداف متفاوتی را ارائه می دهند. تست های A/B برای آزمایش تغییرات کوچک مانند رنگ دکمه CTA یا زیر عنوان استفاده می شود. در همین حال ، آزمون های چند متغیره متغیرهای متعدد را مقایسه کرده و اطلاعاتی در مورد نحوه تعامل تغییرات با یکدیگر ارائه می دهند.
به عنوان مثال ، ممکن است از آزمایش چند متغیره استفاده کنید تا ببینید آیا تغییر کل طرح صفحه فرود بر تبدیل ها تأثیر می گذارد و کدام تغییر را بیشتر تغییر می دهد.
طیف وسیعی از ابزارهای آزمایش بر اساس نیازهای شما و بستری که استفاده می کنید وجود دارد. گوگل یک ابزار تست A/B رایگان به نام Google Optimize ارائه می دهد . ابزارهای پرداخت شده A/B شامل Optimizely ، VWO ، Adobe Target و AB Tasty است.
همچنین ممکن است بتوانید تست های A/B را با استفاده از افزونه های وردپرس ، پلت فرم وب سایت خود یا ابزارهای بازاریابی مانند HubSpot اجرا کنید.
آزمایش A/B برای موفقیت استراتژی بازاریابی آنلاین شما بسیار مهم است. چه بر SEO ، رسانه های اجتماعی ، بازاریابی محتوا یا تبلیغات پولی تمرکز کنید ، برای اینکه بدانید کدام استراتژی ها نتایج را نتیجه می گیرند ، به آزمایش A/B نیاز دارید.
هر آزمون A/B ارزشمند است – چه تنوع جدید شما برنده باشد ، چه باخت ، چه بدون نتیجه ، داده های مهمی در هر نتیجه آزمون وجود دارد. مراحل بالا به شما کمک می کند تا نتایج آزمایش A/B خود را بهتر درک کنید تا بتوانید با اطمینان تغییرات را ایجاد کنید.
آیا قبلا از تست A/B بازنده یا بدون نتیجه استفاده کرده اید؟ چه بینش هایی جمع آوری کرده اید؟
ببینید که چگونه آژانس من می توانید درایو حجم انبوهی از ترافیک به وب سایت شما
رزرو تماس
آیا ترافیک بیشتری می خواهید؟
سلام ، من نیل پاتل هستم. من مصمم هستم که یک تجارت را توسعه دهم. تنها س Myال من این است که آیا این شما خواهد بود؟
درباره نیل پاتل
او یکی از بنیانگذاران NP Digital است . وال استریت ژورنال او را یک تأثیرگذار برتر در وب می داند ، فوربس می گوید او یکی از 10 بازاریاب برتر است و مجله کارآفرین می گوید او یکی از 100 شرکت درخشان را ایجاد کرده است. نیل یک نویسنده پرفروش نیویورک تایمز است و از سوی پرزیدنت اوباما به عنوان 100 کارآفرین زیر 30 سال برتر و از سوی سازمان ملل متحد به عنوان 100 کارآفرین زیر 35 سال شناخته شد.
بیشتر بدانید
راهنماها
ابزارها
آیا ترافیک بیشتری می خواهید؟
سلام ، من نیل پاتل هستم. من مصمم هستم که یک تجارت را توسعه دهم. تنها س Myال من این است که آیا این شما خواهد بود؟







© 2021 ، توسط نیل پاتل دیجیتال ، LLC
چند لحظه با افزایش ترافیک فاصله دارید ، نام شما چیست؟
چه سایتی را باید تجزیه و تحلیل کنیم؟ مثال: www.neilpatel.com
چگونه می توانیم با شما در ارتباط باشیم؟ آدرس ایمیل شما چیست؟
بیایید یک مکالمه یک به یک داشته باشیم شماره تلفن شما چیست؟
ما می خواهیم طرحی ایجاد کنیم که در بودجه شما کار کند بودجه بازاریابی شما چقدر است؟
ما می خواهیم ایجاد کنیم که برای کسب و کار شما مناسب باشد درآمد سالانه شما چقدر است؟

source

توسط perfectmoment