A/B Testing Là Gì

Khi bạn xây dựng các landing page, viết email marketing hoặc xây đắp các nút CTA – lôi kéo hành động, bạn thường phải thực hiện trực giác của mình để dự kiến điều gì đã kích thích người dùng click và tối ưu tỉ lệ chuyển đổi – conversion rate optimization.

Bạn đang xem: A/b testing là gì

Tuy nhiên, giả dụ chỉ sale dựa bên trên “trực giác” chưa hẳn lúc nào cũng mang lại hiệu quả chính xác!

Thay vì chưng đưa ra rộp đoán hay mang định, có một phương pháp có thể giúp đỡ bạn biết đúng đắn hành vi, suy xét của người dùng – chạy A/B Testing.

Trong bài viết này, tôi đang giải thích cụ thể cho bạn:

A/B Testing là gì?Những tác dụng khi dùng A/B Testing là gì?Quy trình triển khai A/B Testing vào SEO bạn nên biếtCách thực hiện A/B Testing4 lỗi A/B Testing hay gặp

Để tôi giải thích chi tiết cho bạn.

A/B Testing là gì?

A/B Testing (hay còn được gọi là split testing tốt bucket testing) là một cách thức để đối chiếu giữa 2 phiên phiên bản của webpage hoặc ứng dụng nào đó, từ đó tìm ra được phiên bản nào kết quả tốt hơn.

AB Testing nói một cách khác là Split Testing hoặc Bucket Testing

Thử nghiệm A/B về cơ bản là một cuộc test nghiệm nhưng mà trong đó, hai hoặc nhiều trở thành thể của trang được hiển thị cho những người dùng một giải pháp ngẫu nhiên. Và những phân tích những thống kê được áp dụng để khẳng định biến thể nào hoạt động tốt hơn mang lại mục tiêu biến đổi nhất định. 

Việc sử dụng AB testing để so sánh trực tiếp một biến hóa thể với trải nghiệm bây giờ cho phép bạn có thể đặt ra thắc mắc về các biến đổi cho trang web hoặc ứng dụng. Và sau đó, bạn cũng có thể thu thập dữ liệu về tác dụng của mọi sự đổi khác đó.

Testing sẽ đưa ra những rộp đoán về việc tối ưu hóa website và có thể chấp nhận được đưa ra những quyết định về tin tức dữ liệu nhưng mà sẽ chuyển các cuộc hội thoại kinh doanh từ “chúng tôi nghĩ” lịch sự “chúng tôi biết“.

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

Tại sao chúng ta sử dụng A/B testing?

A/B Testing cho phép các cá nhân, nhóm với doanh nghiệp tiến hành những biến hóa thận trọng mang lại trải nghiệm người dùng (user experience) vào khi tích lũy những dữ liệu cho kết quả.

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

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

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

Không chỉ vấn đáp cho những câu hỏi một lần độc nhất vô nhị hoặc giải quyết và xử lý những bất đồng, A/B Testing hoàn toàn có thể được áp dụng một cách đồng bộ để có thể liên tục nâng cấp những trải đời và mục tiêu đơn lẻ. Lấy ví dụ như như: tỷ lệ biến hóa theo thời gian.

Chẳng hạn, một công ty công nghệ B2B hoàn toàn có thể muốn nâng cấp chất lượng và số lượng người tiêu dùng tiềm năng từ những trang website của chiến dịch.

Để đạt được mục tiêu đó, một tổ sẽ thử các thay đổi A/B Testing đối với các tiêu đề, hình ảnh trực quan, khung opt-in (biểu mẫu), CTA – kêu gọi hành vi và bố cục toàn diện của trang.

Việc khám nghiệm một biến đổi tại 1 thời điểm tuyệt nhất định sẽ giúp đỡ họ xác định đúng chuẩn những đổi khác đó liệu có ảnh hưởng đến hành vi truy vấn của người tiêu dùng hay bao gồm những đổi khác nào không giống không.

Dần dần, dựa vào đó, họ hoàn toàn có thể kết hợp hiệu ứng của nhiều biến hóa thành công từ các thử nghiệm trước để minh chứng sự nâng cấp trải nghiệm bắt đầu so với tận hưởng cũ.

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

Với phương thức thông báo các chuyển đổi trong UX – Trải nghiệm cho tất cả những người dùng này, nó có thể chấp nhận được trải nghiệm được về tối ưu hóa đối với những tác dụng mong muốn. Cùng từ đó, rất có thể thực hiện các bước tiến xung yếu trong chiến lược marketing.

Bạn gồm thực sự hiểu rõ Marketing là gì? mày mò ngay về sale 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, những marketers có thể tìm phát âm phiên bản nào thu hút nhiều cú nhấn vào hơn.

Hoặc bằng cách thử nghiệm landingpage tiếp sau, họ rất có thể tìm ra cách bố trí layout nào sẽ biến hóa những người tiêu dùng thành khách hàng xuất sắc nhất.

Tổng tiền chi tiêu cho một chiến dịch kinh doanh (marketing campaign) thực sự hoàn toàn có thể giảm giả dụ từng nhân tố trong từng bước hoạt động hiệu quả nhất hoàn toàn có thể để tất cả được khách hàng mới.

A/B Testing quy mô phễu

Những nhà phát triển và xây đắp sản phẩm cũng áp dụng A/B Testing để chứng minh rằng:

Các tính năng vượt trội hoặc biến hóa mới cũng có thể ảnh hưởng đối với đòi hỏi của người dùng.

Tất cả các sản phẩm mới, sự can hệ từ tín đồ dùng, cách làm và hưởng thụ trong thành phầm đều có thể được tối ưu hóa với phương án của AB Testing. miễn sao các kim chỉ nam được xác định cụ thể và bạn đề ra một trả thuyết rõ ràng.

Test link

Test link là 1 hệ thống làm chủ kiểm tra dựa trên web sinh sản điều kiện bảo đảm an toàn chất lượng phần mềm. Nó được cải tiến và phát triển và duy trì bởi Teamtest. Nền tảng cung cấp hỗ trợ cho các trường phù hợp thử nghiệm, cỗ thử nghiệm, kế hoạch thử nghiệm, dự án thử nghiệm và thống trị người dùng, cũng tương tự các report và thống kê không giống nhau.

Xem thêm: Ảnh Hoa Hướng Dương Vẽ - 50+ Tranh Vẽ Hoa Hướng Dương Cực Đẹp

Quy trình A/B Testing

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

Thu thập data: phần đa phân tích của người sử dụng thường sẽ hỗ trợ cái chú ý sắc nét, rõ ràng về nơi chúng ta cũng có thể bắt đầu tối ưu hóa. Nó giúp bạn bước đầu với các quanh vùng có lưu lượng truy cập cao của trang web hoặc ứng dụng. Vì điều này sẽ cho phép bạn thu thập dữ liệu nhanh hơn.Việc kiếm tìm kiếm những trang tất cả tỷ lệ chuyển đổi thấp hoặc phần trăm rơi (drop-off) cao có thể được cải thiện.Xác định mục tiêu: Mục tiêu biến đổi của chúng ta là số liệu mà nhiều người đang sử dụng để xác định xem biến thể có thành công hơn phiên bản gốc hay không.Mục tiêu có thể là bất cứ thứ gì từ các việc click vào nút hoặc links đến trang web bán hàng.Tạo ra mang thuyết: khi chúng ta đã xác minh được mục tiêu, bạn cũng có thể bắt đầu tạo nên các phát minh và giả thuyết AB Testing về lý do tại sao chúng ta nghĩ rằng bọn chúng sẽ tốt hơn phiên phiên bản hiện tại.Một khi chúng ta có một danh sách những ý tưởng, hãy ưu tiên bọn chúng theo nút độ tác động ảnh hưởng dự kiến ​​và độ khó khi thực hiện.Tạo các biến thể: Sử dụng ứng dụng A/B Testing của doanh nghiệp (chẳng hạn như Optimizely). Điều này giúp thực hiện các biến hóa theo ý muốn đối với một yếu tắc của website hoặc trải nghiệm áp dụng di động của bạn.Điều này rất có thể chỉ đơn giản và dễ dàng là:Thay thay đổi màu sắc của một nút CTAHoán đổi lắp thêm tự những thành phần trên trangẨn các thành phần điều hướng hoặc một thiết bị đó có thể hoàn toàn cấu hình thiết lập được.Nhiều điều khoản A/B Testing số 1 có trình chỉnh sửa trực quan để giúp đỡ những thay đổi này trở nên tiện lợi hơn. Hãy đảm bảo an toàn thử nghiệm của bạn có thể hoạt hễ đúng như mong mỏi đợi.Chạy thử nghiệm: Hãy bắt đầu thử nghiệm của người tiêu dùng và chờ người tiêu dùng truy cập vào!Ở cách này, khách truy vấn vào trang web hoặc áp dụng của các bạn sẽ được chỉ định thốt nhiên để kiểm soát và điều hành hoặc chuyển đổi trải nghiệm của bạn.Sự tương tác của họ với từng thưởng thức được đo lường, đo lường và tính toán và so sánh để xác định phương thức từng phương pháp hoạt động.Phân tích kết quả: khi thử nghiệm của công ty hoàn tất, đã tới khi phân tích kết quả.Phần mềm A/B Testing của bạn sẽ xuất ra dữ liệu từ phân tách và cho bạn thấy sự khác hoàn toàn giữa bí quyết hai phiên bản trang web đang hoạt động. Với liệu gồm sự khác biệt đáng nhắc về mặt thống kê xuất xắc không?

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

Nếu thử nghiệm của người sử dụng tạo ra kết quả âm hoặc không đem lại kết quả, đừng lo lắng. Hãy xem test nghiệm kia như một kinh nghiệm học tập và tạo nên giả thuyết bắt đầu mà chúng ta cũng có thể kiểm tra.

hướng dẫn các bước ab testing

Bất kể hiệu quả của cuộc demo nghiệm của người tiêu dùng là gì, hãy thực hiện kinh nghiệm của người tiêu dùng để áp dụng cho những bài bác test không giống trong tương lai. Với lặp đi lặp lại không ngừng trong bài toán tối ưu hóa ứng dụng hoặc website của bạn.

A/B Testing SEO

Google chất nhận được và khuyến khích A/B Testing cùng đã tuyên tía rằng:

Việc tiến hành A/B Testing hoặc đa biến không khiến ra phần đông sự ráng hay rủi ro nào mang đến xếp hạng search kiếm bên trên website.Tuy nhiên, nó hoàn toàn có thể gây ăn hại cho vẻ bên ngoài tìm kiếm của doanh nghiệp nếu lấn dụng mức sử dụng A/B Testing cho các mục đích như bít giấu.

Google đã cung cấp một số ví dụ rõ ràng để bảo đảm an toàn rằng vấn đề đó không xảy ra:

Không đậy giấu – che giấu là phương pháp website của người sử dụng hiển thị văn bản trên những công núm tìm kiếm khác với rất nhiều gì cơ mà khách truy tìm cập thông thường sẽ thấy. đậy giấu rất có thể khiến website của công ty bị rớt vị trí cao nhất hoặc thậm chí là bị xóa khỏi tác dụng tìm kiếm.Để ngăn chặn việc “che giấu”, bạn không nên lạm dụng phần lớn phân đoạn khách truy cập để hiển thị nội dung không giống nhau cho Googlebot dựa trên add người cần sử dụng hoặc đại lý phân phối IP.Sử dụng thẻ rel = “canonical” – nếu như bạn thử nghiệm cá biệt với nhiều URL, bạn nên thực hiện thuộc tính rel = “canonical” nhằm hướng các biến thể trở lại phiên bạn dạng gốc của trang.Làm vì vậy sẽ ngăn chặn việc Googlebot bị nhầm lẫn bởi nhiều phiên bản của và một trang.Sử dụng redirect 302 thay bởi vì 301s – nếu bạn thử chuyển hướng URL cội sang URL biến hóa thể, hãy thực hiện redirect 302 (tạm thời) đối với redirect 301 (vĩnh viễn).Điều này giúp cho các công chũm tìm tìm như Google biết rằng việc chuyển hướng này là trợ thời thời. Cùng họ yêu cầu giữ URL nơi bắt đầu được lập chỉ mục thay vày URL được kiểm tra.Chỉ test nghiệm khi đề nghị thiết – vấn đề thử nghiệm dài lâu mức phải thiết, đặc biệt khi bạn đang sử dụng một đổi mới thể của trang mang đến một phần trăm lớn tín đồ dùng. Điều này hoàn toàn có thể được xem như là một cố gắng để tiến công lừa các công vậy tìm kiếm.Google khuyên bạn nên update trang web của bản thân và xóa toàn bộ các đổi mới thể bình chọn trang web của khách hàng ngay khi thử nghiệm kết thúc. Với đặc biệt, tránh demo nghiệm thọ không nên thiết.

Làm ráng nào để tiến hành một A/B Testing?

Trước khi triển khai A/B Testing

#1 Chọn một trở nên thể nhằm kiểm tra

Khi bạn tối ưu hóa những trang web với email marketing của mình, bạn cũng có thể thấy có một trong những biến thể bạn muốn kiểm tra.Nhưng để review mức độ công dụng của một vậy đổi, bạn sẽ muốn cần sử dụng “biến thể độc lập” và đo lường và tính toán hiệu suất của nó.

Giả sử, sau thời điểm thử nghiệm có thay đổi nào kia từ người dùng, làm sao bạn biết nhân tố nào tạo ra biến hóa đó? Ý tôi là các bạn sẽ không thể chắc hẳn rằng biến thể như thế nào sẽ phụ trách cho những thay đổi của AB Testing.

Bạn có thể kiểm tra nhiều hơn một vươn lên là thể mang lại một website hoặc email; chỉ cần chắc chắn rằng rằng bạn sẽ không thử nghiệm bọn chúng cùng một lúc.

Nhìn vào các yếu tố không giống nhau trong tài nguyên marketing của bạn và các lựa chọn sửa chữa thay thế của chúng mang đến thiết kế, trường đoản cú ngữ và bố cục. Xung quanh ra, chúng ta có thể kiểm tra các yếu tố:

Dòng chủ đề emailTên fan gửiCác cách khác biệt để cá nhân hóa e-mail của bạn.

Hãy lưu giữ rằng trong cả những biến hóa đơn giản, như đổi khác hình ảnh trong email hoặc tự ngữ trên CTA cũng hoàn toàn có thể tạo ra sự thay đổi lớn.

Trên thực tế, đa số kiểu biến hóa này thường xuyên dễ xác định hơn số đông kiểu thay đổi lớn rộng thế.

Lưu ý: Đôi khi, sẽ ý nghĩa hơn nếu khách hàng kiểm tra nhiều đổi mới thể hơn là chỉ một biến chuyển thể. Quá trình gọi là quy trình thử nghiệm đa biến – Multivariate Testing.

#2 xác định mục tiêu của bạn

Mặc dù bạn sẽ đo các số liệu cho mỗi một lần kiểm tra, cơ mà hãy chọn một số liệu chủ yếu để tập trung vào tức thì trước khi bạn thử nghiệm. Trên thực tế, hãy làm vấn đề đó trước cả khi bạn tùy chỉnh thiết lập biến thể thiết bị hai. Đây là “biến phụ thuộc” của bạn.

Hãy xem xét về vị trí bạn có nhu cầu đặt đổi mới thể này làm việc cuối bài testing. Chúng ta cũng có thể nêu ra một mang thuyết chính và kiểm tra công dụng dựa trên dự đoán này.

Nếu chúng ta đợi cho đến cuối để ra quyết định xem:

Số liệu nào đặc biệt quan trọng với bạn?Mục tiêu của chúng ta là gì?Những sự chuyển đổi bạn lời khuyên có thể ảnh hưởng đến hành vi của người dùng không?

Thì bao gồm thể các bạn sẽ không thể xem sét theo cách công dụng nhất.

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

Bây giờ bạn đã có biến thể độc lập, biến phụ thuộc vào và tác dụng mong ý muốn của bạn. Hãy sử dụng thông tin này để tùy chỉnh phiên phiên bản chưa biến đổi của bất kể điều gì nhiều người đang kiểm tra có tác dụng “kiểm soát”.

Nếu ai đang kiểm tra một trang web, đó là trang web chưa được biến hóa vì nó vẫn tồn tại. Nếu như khách hàng đang thí nghiệm với landing page, thì đây đang là bản sao kiến thiết của landing page và bạn dạng sao bạn thường sử dụng.

Từ đó, thiết kế một phát triển thành thể hoặc một “thách thức” mang đến trang web, landingpage hoặc email sale mà các bạn kiểm tra so với sự điều hành và kiểm soát đó. 

#4 Chia nhóm chủng loại test của bạn ngang bởi và ngẫu nhiên

Đối với các thử nghiệm mà bạn có quyền kiểm soát điều hành nhiều hơn – như với email, bạn phải thử nghiệm với 2 hoặc nhiều đối tượng người tiêu dùng ngang đều nhau để có tác dụng cuối cùng.

Cách bạn tiến hành việc này sẽ không giống nhau tùy trực thuộc vào nguyên lý A/B Testing – Testing tool mà bạn sử dụng.

#5 Xác định form size mẫu thử của công ty (nếu có)

Cách bạn khẳng định kích thước mẫu thử của khách hàng cũng sẽ đổi khác tùy ở trong vào lý lẽ A/B Testing của bạn, cũng giống như loại A/B test mà bạn đang sử dụng.

Nếu như bạn đang kiểm tra A/B cùng với email, gồm thể bạn sẽ muốn gởi A/B Testing đến một trong những phần nhỏ hơn trong danh sách của bạn để có hiệu quả thống kê.

Cuối cùng, bạn sẽ chọn một trong những phần chiến chiến hạ và gửi biến hóa thể thành công đó mang lại phần còn lại của danh sách.