A/B-тест

Определение: A/B-тест — это проверка двух (или больше) вариантов одной страницы или элемента, чтобы понять, какой работает лучше. Часть пользователей видит вариант A, часть — вариант B, а потом сравнивают результаты по выбранной цели: заявки, покупки, клики по кнопке и т.д.

Зачем это нужно

• Повышать конверсию на основе данных, а не мнений.
• Проверять гипотезы: «если изменить заголовок/кнопку/форму, заявок станет больше».
• Снижать риск неудачных изменений: тестируем на части трафика, а не сразу на всех.
• Находить лучшие решения для рекламы и посадочных страниц.
• Улучшать UX: выявлять, какие варианты понятнее и удобнее пользователям.
• Постоянно развивать сайт небольшими, но доказанными шагами.

Пример

На странице услуги тестируют две версии первого экрана: в варианте A кнопка «Получить расчёт», в варианте B — «Записаться на консультацию» и короткая форма на 2 поля. Пользователей делят поровну, измеряют цель «Отправка формы» и выбирают вариант, который дал больше заявок при сопоставимом трафике.

Скриншот

Подпись к скриншоту: экран сервиса экспериментов или аналитики: видно два варианта (A и B), конверсию по цели и итог, какой вариант победил

Частые ошибки

• Менять сразу много всего: непонятно, что именно повлияло на результат.
• Останавливать тест слишком рано и делать выводы по случайным колебаниям.
• Запускать тест без цели: «померяем что-нибудь», а потом нечего сравнивать.
• Смешивать аудитории и источники: результаты могут быть разными для рекламы, поиска и повторных посетителей.
• Не фиксировать гипотезу и критерий победы заранее — потом легко «подогнать» выводы.

Связанные термины

• Конверсия
• Гипотеза
• Воронка
• Heatmap (карта кликов)
• UX
• CTA
• Посадочная страница

Наши услуги

• Доработка сайтов — готовим гипотезы, меняем элементы и проверяем эффект по конверсии.
• Реклама Яндекс Директ — тестируем посадочные и офферы, чтобы снижать стоимость заявки и повышать отдачу.
• SEO-продвижение сайтов — улучшаем страницы на основе данных и тестов, чтобы трафик приносил больше лидов.