A/B Testi Nedir? A/B Test Teknikleri

A/B Testi Nedir?

A/B testi, çevrimiçi varlıkların iki veya daha fazla versiyonu arasında, en iyi performansı sağlayan modeli tespit etmek üzere kullanılan ölçüm yöntemidir. Dijital rekabetin artmasıyla önem kazanan A/B testleri, çoğunlukla web siteler, online uygulamalar ve dijital pazarlama kampanyalarına yönelik hazırlanır. Farklı varyantlar arasından hedeflenen dönüşüm oranına ulaştıracak sürümü belirlemek için yapılan analizlerdir.

ab-testi-nedir

A/B testi nedir?” sorusu, bilimsel açıdan “Önceden tanımlanmış bir dönüşüm hedefine yönelik, kullanıcı tarafında hangi sürümün en etkili sonucu verdiğini istatistiksel verilere dayandıran bölünmüş testlerdir” şeklinde açıklanabilir. Kullanıcı davranışı ve edinilen deneyimi esas alan AB testleri ile işletmeniz için en iyi çevrim içi pazarlama stratejilerini oluşturabilir, online performansı artırarak, dijital rekabette daha ön plana çıkabilirsiniz.

Web sitesinde kullanılan metinlerden e-posta pazarlama kampanyalarına ve arama motoru reklamcılığına kadar geniş bir mecrada, birbirinden farklı oluşturulan varyasyonlara kullanıcıların verdiği tepkiyi görmek için A/B analizinden faydalanabilirsiniz. İyi planlanmış bir A/B testinin işletmenize sağlayacağı avantajlar, bunun için harcanan süreyi dengeleyecek ve dijital pazarlama çabalarınızın etkinliğinde büyük fark yaratacaktır.

A/B Testi ile Detaylı Ziyaretçi Analizi Yapın

Geleneksel pazarlamaya kıyasla dijital pazarlamada daha düşük maliyetli ve daha uygulanabilir bir analiz yöntemidir. Bir web sitesi üzerinde yapılacak değişikliğin hedef kitle üzerinde yaratacağı etkiyi hesaplamada kullanılacak en iyi yöntemdir. Örneğin Adsense reklamlarıyla ayakta duran sitenizde yapacağınız A/B testing uygulaması sayesinde ziyaretçilerin dikkatini çekecek ideal reklam konumunu saptayabilirsiniz. Reklam gelirlerinizi artırabilirsiniz.

ab-test-programlari

Dijital pazarlama faaliyetlerinde kullandığınız başlıklar, CTA (call to action) butonları, gövde metni ve görseller yanı sıra web sitelerin ve uygulamaların arayüz yapıları gibi birçok unsura a/b testi uygulayabilirsiniz. Bir versiyonun diğerinden iki, üç hatta dört kat daha yüksek verimlilik düzeyinde çalışabilir. Test yapmadan aksiyon almak dijital performans hedeflerine ulaşma sürecinde hayal kırıklığı yaşatabilir.

Tutarlı bir metot kullanarak yapacağınız a/b testi sayesinde, beklenen dönüşüm oranına ulaşmak için neyin işe yarayıp yaramadığını, istatistiki veriler ışığında, kanıta dayandırabilirsiniz. Böylece, daha etkili pazarlama materyalleri oluşturabilir, işletme karlılığını artıracak yatırımlar konusunda daha kolay karar alabilir ve sektörel hedeflerinize, tahmin yürütmek yerine ölçümlenmiş ve kanıtlanmış yoldan ulaşabilirsiniz.

A/B Testi Nasıl Yapılır?

Dijital pazarlamaya teknik perspektiften bakanlar, bir web sitesinin açılış sayfasını oluştururken, e-posta kampanyası hazırlarken ya da eyleme teşvik amaçlı bir buton tasarlarken, kullanıcıyı dönüşüme sevk eden ayrıntıları bilmek isterler. Bu nedenle büyük çaplı bir aksiyon almadan önce, zaman ve maliyet avantajı sağlamak için, rastgele seçilen mikro gruplara bölünmüş testler yapar, pazarlama kararlarını bilimsel verilere dayandırırlar.

ab-testi-nasil-yapilir

Bir A/B testi (bölünmüş test) yapmak için, hazırlayacağınız içeriği en az iki farklı versiyonda oluşturmanız gerekir. İçeriğin her iki sürümünü de benzer büyüklükte en az iki kitleye belirli bir süre aralığında sunarsınız. Test süresini yeterince uzun tutup elde edilen performans göstergeleri doğrultusunda, büyük ölçekli pazarlama kampanyanız için maksimum etkiyi yaratacak içerik varyasyonunu belirleyip kullanmaya başlarsınız.

A/B testlerinin sonuçlarını anlamlandırmak için istatistiksel anlamlılık hesabından yararlanılır. İstatistiksel anlamlılık hesabı yapabilmek için bir mevcut içeriğiniz bir de oluşturduğunuz alternatif versiyonu olmalıdır. Bu hesaplama yönteminde mevcut içeriğinize “kontrol” adı verilir. Alternatif içerik versiyonu ise “varyant” olarak ifade edilir. Her iki içerik rastgele seçilen, aynı sayıda iki farklı kitleye sunulur.

Kitlelerin, sunulan içeriğe verdikleri tepki “dönüşüm” olarak ifade edilir. Kontrol ile varyant arasında en fazla dönüşüm elde eden içerik “kazanan” olarak adlandırılır. Her içeriğin dönüşüm sayısının ziyaretçi sayısına oranı “dönüşüm oranı” olarak adlandırılır. Yapılan A/B testinin başarılı sayılabilmesi için içeriklerden birinin %95 oranında istatistiksel önem değerine sahip olması veya en azından %90 oranına ulaşması beklenir.

ab-testi-yapmak

Hangi Sayfalar Daha Fazla İlgi Çekiyor Öğrenin

Yüzde 90 ve üzeri istatistiksel önem değerine sahip bir A/B testinde, kazanan içeriğin pazarlama performansını olumlu yönde etkileyeceği savunulur. Yaptığınız A/B testinin istatistiksel önem değerini hesaplamak ve işletmenizin dijital varlığında yapacağınız değişimin faydalı olup olmayacağını öğrenmek isterseniz Vertical Measures istatistiksel anlamlılık hesap makinesini (https://www.verticalmeasures.com/resources/ppc/statistical-significance-calculator) kullanarak test sonuçlarını ölçümleyebilirsiniz.

A/B testlerini hem site içi hem de site dışı dijital pazarlama içeriklerinin etkinliğini ölçmek ve daha yüksek dönüşüm sağlayan içerik sürümünü belirlemek için uygulayabilirsiniz. Site içi a/b testleri sayesinde ürün sayfaları, açılış sayfaları, formlar ve sayfa içi diğer elementlerde yapılan bir değişikliğin ziyaretçi davranışlarını nasıl etkilediğini gözlemleyebilirsiniz. Web sitenizin veya uygulamanızın tasarımını bu doğrultuda yenileyebilirsiniz.

ab-testi-ne-ise-yarar

Site dışı A/B testleri, ürün ve hizmet pazarlaması için oluşturulan dijital reklamlar, e-posta bültenleri, sosyal medya paylaşımları ve anlık bildirimlere yönelik yapılan analizlerdir. Site dışı bölünmüş testlerin sağladığı veriler sayesinde kullanıcıların hangi içerik sürümüyle daha yoğun etkileşime girdiğini gözlemleyip, dijital pazarlama kampanyalarınızı bu yönde düzenleyerek dönüşüm oranını artırabilirsiniz.

A/B Testi Araçları

Google Optimize

Google Analytics verilerini temel alan, detaylı hedefleme ve gelişmiş istatistiksel modelleme özellikleri sunan Google Optimize A/B testing aracı, ziyaretçilerinizi hangi site deneyiminin harekete geçirdiği ve memnun ettiğini gösteren ücretsiz bir araçtır.

Google Optimize test aracıyla web sitenizin önemli unsurlarını analiz edebilir, iyileştirilmesi gereken alanları pratik bir şekilde belirleyebilir ve müşterilerinize sunmanız gereken çözümler konusunda fikir alarak onlara muhteşem bir kullanıcı deneyimi yaşatabilirsiniz.

google-optimize-kurulumu

VWO

VWO, gelişmiş analiz özellikleri, kolay anlaşılan kullanıcı arayüzü ve farklı büyüklükteki işletmelere yönelik çözümlerle en popüler A/B test araçları arasında yer alıyor. VWO aracı, A/B testleri yanı sıra çoklu değişkene sahip test özelliği sunuyor.

Çoklu değişken testi, açılış sayfalarınızda yüzlerce farklı fikir kombinasyonunu aynı anda test etmenize olanak tanıyor. Bu yönüyle A/B testlerini de bir ileri seviyeye taşıyan VWO aracı ücretli olarak kullanıma sunuluyor.

Clickflow

Clickflow, deneysel SEO çalışmalarında verimliliği artırmak için tasarlanmış son derece kullanışlı bir araçtır. Clickflow test aracını Google Search Console hesabınızla senkronize edip, test etmek istediğiniz URL’leri kolayca ekleyebilir ve hemen teste başlayabilirsiniz.

Organik gösterim sayısı yüksek ama dönüşüm almayan sayfalara yönelik iyileştirmeler konusunda faydalı öneriler sunan Clickflow, dünyaca ünlü dijital pazarlama uzmanı Neil Patel tarafından da tavsiye edilen ücretli bir a/b testing aracıdır.

site-ab-testi

Optimizely

A/B testi yapmak için kullanılan popüler uygulamalardan bir diğeri Optimizely aracıdır. Optimizely, teknik bilgi gereksinimi olmadan, sürükle bırak formatında sunduğu kolay kullanım özelliğiyle öne çıkıyor. Sayfa URL’sini yazmanızla beraber Optimizely’nin deney editörü açılıyor.

Web sitenizin arayüzünde hayal ettiğiniz tüm değişiklikleri mevcut tasarımı değiştirmeden gerçekleştirmenizi sağlayan editör, yeni arayüzü test etmeniz için sitenize yerleştirilmek üzere Google Analytics koduna benzer küçük bir kod parçacığı veriyor.

Sosyal medyadan gelen site ziyaretçilerine yönelik çok fonksiyonlu hedefleme özellikleri de sunan premium A/B testing aracı Optimizely, ücretli bir uygulama olmasının yanı sıra kısıtlı özelliklere sahip 7 günlük ücretsiz deneme olanağı da tanıyor.

mobil-site-ab-testi

A/B Testi Yaparken Nelere Dikkat Edilmeli?

1.    A/B testlerinde aceleci davranmaktan kaçınmalı, istatistiksel anlamı olan sonuçlara ulaşana kadar testi sürdürmelisiniz. Ziyaretçi trafiği az olan sitelere uygulanan bölünmüş testler, yüksek trafiği olan sitelere kıyasla daha uzun sürede anlamlı sonuçlar verir.

2.    A/B testlerinde, kontrol ve varyant sürümleri, deney kitlesine aynı dönem içerisinde gösterilmelidir. Kullanıcı davranışlarının farklı aylarda, farklı mevsimlerde ve hatta hafta içi, hafta sonu bile değişiklik gösterebileceği göz önünde bulundurulmalıdır.

3.    Teste başlamadan önce karşılaştırma yapılacak metrikler tanımlanmalı ve mevcut performans hakkında yeterli bilgi sahibi olunmalıdır. Test sonuçları takip edilmeli, istatistiksel önem değeri kontrol edildikten sonra gerekliyse değişim kararı verilmelidir.

4.    A/B testi yaparken, oluşturulan içerik sürümlerinde tek bir ögenin farklı olduğuna dikkat edilmesi gerekir. Bir açılış sayfasının değiştirilmesine yönelik a/b testi yapılacaksa butonlar, metinler ve görseller, oluşturulacak her sürümde aynı anda farklılık göstermemelidir.

Test edilecek içeriklerin her birinde birden fazla değişken varsa A/B test sonuçları yanıltıcı olabilir. Aynı anda birçok elementi değiştirerek test etmeyi planlıyorsanız çoklu değişken testlerini tercih etmeniz daha faydalı olacaktır.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Hotjar Nedir? Ne İçin Kullanılır?

Cache Nedir? Cache Temizleme Nasıl Yapılır?