Semalt: 웹사이트에서 A/B 테스트를 수행하는 방법?
웹사이트 전환을 개선하거나 주어진 활동에 대해 더 많은 리드를 얻으려면 A/B 테스트의 개념에 익숙해야 합니다. 결국 수익을 극대화하거나 특정 캠페인의 목표를 달성하기 위해 사용되는 비교 조사 방법에 불과합니다.
A/B 테스트란 무엇입니까?
의사 결정 프로세스가 일반적으로 회사의 특정 캠페인, 프로젝트 또는 투자에 대해 어떻게 작동하는지 궁금해 한 적이 있습니까? 대부분의 프로젝트에는 지정된 활동 상태와 개발된 구현 계획이 없습니다. 최소한 관리자가 의견을 물었을 때 그렇게 말합니다. 일반적으로 주요 가정은 매우 본능적으로 행동하고 때로는 경험에 따라 행동하는 프로젝트 관리자에 의해 만들어지지만, 이는 다를 수 있으며 주어진 순간과 특정 고객의 요구에 항상 맞춰지는 것은 아닙니다.
실수의 가능성을 고려하면 이러한 계획은 성공에 대한 확신을 주지 않으며 오류를 신속하게 제거할 수 없으며 항상 일관되지 않은 특정 사고 방식이 고객의 선호도와 동일하다는 것을 보장하지 않습니다. 이것이 A/B 테스트를 구현하는 것이 중요한 이유입니다. 이는 상황에 대한 명확한 그림을 제공할 뿐만 아니라 주어진 예산 내에서 잘못된 투자 및 잘못된 분배 또는 홍보 방향 선택의 위험을 신속하게 부적격화하는 것입니다.
A/B 테스트가 무엇인지 잘 이해하려면 구현이 실질적인 이점을 가져올 수 있는 몇 가지 중요한 예를 제공하는 것이 좋습니다. 그렇다면 이 방법을 사용하여 무엇을 테스트할 수 있습니까?
관리자와 웹사이트 소유자 모두 여러 번 불만족스러운 결과에 직면할 수 있습니다. 우리는에 대해 이야기하고 있습니다 전환, 수익 또는 트래픽 생성. 이러한 상황에서 새 버전의 도구를 사용하는 것이 적절합니까? 물론이야! 덕분에 우리는 잠재 고객을 유치할 수 있을 뿐만 아니라 회사로서 경쟁에 뒤처지지 않고 발전하고 있음을 보여줄 수 있습니다. 그리고 그것을 위해 당신은 할 수 있습니다 DSD 도구를 사용하여 트래픽 및 전환 생성.
아시다시피 미적 문제는 일반적으로 잠재 고객을 우리 제안에서 더 오래 유지하기 때문에 매우 중요합니다. 사용자가 실제로 더 오래 우리와 함께 있게 하려면 어떻게 해야 합니까? A/B 테스트는 오늘날 매우 일반적이며 주로 선택한 요소가 다른 두 가지 웹 사이트 변형을 준비하는 것으로 구성됩니다. 더 유리한 것으로 판명 된 것은 웹 사이트에 남아 있습니다. 이러한 관찰 덕분에 사용자의 행동에 대해 배울 수 있으며 이는 웹 사이트에서 고객의 경로를 더 잘 이해하는 데 영향을 미칩니다. 통계 분석에 대해 기억할 가치가 있습니다. 전용 SEO 대시보드 또는 구글 애널리틱스, 웹 사이트에서 A/B 테스트를 수행하는 데 핵심이 될 것입니다. 때로는 작은 변화가 놀라운 결과를 가져옵니다!
배너 모양
특정 메시지에 대한 그래픽 변경은 어떤 요소가 사용자의 눈과 관심을 확실히 더 끌며 반대로 표시할 수 있습니다. 때로는 버튼(클릭 유도문안 버튼)을 다른 위치로 옮기거나 캠페인의 눈길을 끄는 얼굴을 사용하여 클릭 바이트에서 완전히 다른 숫자를 얻는 것으로 충분합니다.
하지만 그게 다가 아닙니다. A/B 테스트에서 배너 주제에 대한 그래픽 접근 방식으로 메시지의 의미와 웅변도 고려해야 하기 때문입니다. 다른 글꼴, 더 큰 서체 또는 배너 텍스트 색상 - 각 요소는 클릭에 더 크거나 더 적은 영향을 미칠 수 있습니다.
따라서 다양한 형태의 배너를 사용하여 특정 대상 그룹에 동시에 배포하십시오. 이를 기반으로 후속 메시지를 구성하는 방법에 대한 결론을 도출하는 동시에 활동 및 사용자 선호도와 완전히 일치하지 않는 자료를 개발할 가능성을 줄입니다. 클릭바이트 캠페인을 시작할 때마다 테스트하십시오. 시간이 지나면 적절한 결론에 도달하게 될 것입니다.
신문 구독
전자책을 출시할 때 일반적으로 프로젝트의 성공에 대한 높은 기대를 가지고 있습니다. 뉴스레터를 구독하고 전자책을 다운로드하는 사용자가 거의 없기 때문에 작업의 효과가 다릅니다. 레코드에 대해 다양한 변형을 테스트하려면 A/B 테스트를 사용하는 것이 좋습니다. 이 경우 더 많은 리드를 얻는 데 큰 힘을 줄 수 있습니다.
때로는 뉴스레터 구독을 몇 배 더 많이 전환하기 위해 주요 메시지를 변경하는 것으로 충분합니다. 숫자, 형용사, 특수 문자 등을 고려하여 단어 능력을 테스트하십시오. 다음 변형을 살펴보십시오.
- 한 달에 50% 더 많은 고객을 확보하는 방법은 무엇입니까?
- 한 달에 30,000명의 고객을 더 확보하는 방법은 무엇입니까?
- 한 달에 절반의 고객을 확보하는 방법은 무엇입니까?
- 더 벌 수 있습니까?
- 더 벌 수 있습니까?
- 어떻게 더 벌 수 있습니까?
- 더 많은 수익을 내는 방법을 확인하세요!
이러한 변종은 겉보기에는 매우 유사하지만 다릅니다. 당신은 놀랄 것입니다. 그러나 그러한 작은 변화가 당신의 캠페인에 대해 다른 결과를 낳을 수 있습니다.
명령
A/B 테스트에서는 사용자가 주문의 단계를 올바르게 탐색하고 있는지 여부뿐만 아니라 무엇보다 전체 경로가 제대로 설계되었는지 여부도 확인할 수 있습니다. 때로는 부담스러운 조달 단계 중 하나를 제거하면 생성된 수익에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
고객이 기업에 전화번호를 제공하는 것을 꺼린다는 사실을 알고 계셨습니까? 정말 필요할 때만 그러한 데이터가 있는 필드를 남겨두십시오.
A/B 테스트 계획
정확한 A/B 테스트 데이터를 얻기 위해서는 활동이 항상 동시에, 동시에, 대상 그룹별로 수행되어야 합니다. 예를 들어, 사용자를 두 그룹으로 나누고 두 개의 준비된 메시지 A와 B를 보낼 수 있습니다. 클라이언트를 세 그룹으로 나누고 먼저 두 그룹에 메시지를 표시한 다음 세 번째 그룹에 더 나은 변환 버전을 보낼 수도 있습니다. 그룹. 그런 다음 선택한 버전의 캠페인 또는 웹사이트 설정에서 수익을 확인할 수 있는 좋은 기회가 있습니다. 전체 사용자 그룹에 메시지를 보내고 테스트 결과를 이전 기간과 비교할 수도 있습니다.
일반적으로 A/B 테스팅 원리는 매우 간단합니다. 어떤 옵션이 더 나은 결과를 가져오는지 확인합니다. 뉴스레터 구독이 많을수록 CTR이 높아지거나 수입이 늘어납니다. 적용된 변경 사항이 어떻게 작동하는지 즉시 확인할 수 있습니다. 이는 웹 사이트에 업데이트를 도입하는 것과 관련하여 이 방법의 큰 장점입니다.
A/B 테스트에서 파생된 결과를 확인할 때 계절성, 제안 변경, 일시적인 기술 문제 또는 경쟁업체가 수행한 활동을 고려해야 합니다. 또한 판매 캠페인이 있거나 휴일과 같은 획기적인 순간에 테스트를 수행하지 마십시오. 그러면 결과가 신뢰할 수 없을 수 있습니다.
기억하다! 실행 계획에 다음을 수행할 시간을 포함합니다.
- 분석 수행(Dedicated SEO 대시보드와 같은 도구 사용) - 정확히 무엇을 테스트해야 하는지 알기 위해 그다지 중요하지 않고 장기적으로 판매의 맥락에서 크게 변하지 않을 테스트에 시간을 낭비하지 마십시오.
- 가설 개발 - 정확히 무엇을 확인하고 싶은지, 어떤 목표를 가정하고 어떤 솔루션이 이점을 가져올 수 있는지;
- 적절한 A/B 테스트 도구를 구성합니다.
- 개별 버전의 성능을 테스트합니다.
- 테스트를 모니터링하여 계획대로 작동하는지 확인합니다.
- 결론 및 가능한 테스트 최적화를 요약합니다.
소규모 사이트에서는 A/B 테스트를 거의 권장하지 않습니다. 여기에서 귀하의 주요 조치는 주로 다음과 같아야 합니다. 트래픽을 증가, 사업의 규모가 클수록 테스트를 수행하는 것이 더 유리하기 때문입니다. 또한 웹사이트에 트래픽이 많을수록 테스트 시간이 단축됩니다. 더 많은 솔루션을 확인하고 더 나은 기회를 가질 수 있습니다. 전환수 증가. 전환율이 조금만 증가해도 수십만 달러의 추가 수입이 발생할 수 있습니다.
A/B 테스트: 결과에 중요한 영향을 미치는 일반적인 실수
A/B 테스트 결과에 큰 영향을 미치는 흔한 실수는 너무 일찍 완료하거나 사이트 트래픽이 많지 않은 시간에 입력하는 것입니다. Evan Miller가 만든 계산기를 사용하여 A/B 테스트를 수행하는 데 필요한 시간을 계산할 수 있습니다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 데 필요한 사이트 버전당 사용자 수를 알 수 있습니다.
웹사이트에서 A/B 테스트를 수행하는 데 어떤 도구가 도움이 될까요?
A/B 테스트를 위한 테스트 도구를 선택하는 것은 올바른 결과를 얻기 위해 가장 중요합니다. 최적화 계획에 무료 A/B 테스트 도구인 Google Optimize와 같은 도구를 포함할 수 있습니다. 이러한 유형의 분석을 이제 막 시작하는 경우에 적합합니다.
A/B 테스트 도구 옵션은 일반적으로 매우 유사하며 다음을 기반으로 합니다.
- 다른 주소에 있는 방문 페이지를 테스트할 때 다른 URL로 리디렉션합니다.
- 브라우저 측에서 HTML 요소 교체.
결론
A/B 테스트가 작동합니까? 그들이 하고 있다고 분명히 말할 수 있는 예를 살펴보는 것으로 충분합니다. 웹사이트에는 흥미로운 사례 연구도 있습니다. 아마도 당신은 당신의 비즈니스와 완벽하게 조화를 이루는 무언가를 발견하게 될 것입니다. 행운을 빕니다!
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