Vissza a Blogba
Marketingben rengeteg döntést kell meghozni. Melyik hirdetési kreatívot használjuk? Milyen legyen a CTA? Melyik tárgysor kerüljön a hírlevélbe? Gyakran több jó ötlet is van, és pusztán ránézésre nehéz eldönteni, melyik fog jobban működni. Az A/B tesztelés pontosan ebben segít: különböző változatokat mutatunk a közönségnek, majd a tényleges eredmények alapján döntünk.
Az A/B tesztelés során két eltérő változat teljesítményét hasonlítjuk össze, hogy adatok alapján dönthessünk arról, melyik működik jobban. Tesztelhető például egy hirdetési kreatív, címsor, CTA, landing page vagy hírlevél tárgysor. A jó teszt egyszerre csak néhány fontos változóra koncentrál, és előre meghatározott üzleti mutató alapján értékeli az eredményt.
Az A/B tesztelés olyan összehasonlító módszer, amelyben egy marketingelem két vagy több változatának teljesítményét mérjük egy előre meghatározott cél alapján.
Képzeld el, hogy két hirdetési kreatív készült.
Az egyik szerinted egyértelműen jobb.
A másik szerint a kollégád szerint erősebb.
Melyiket indítsátok el?
Lehet vitatkozni:
Vagy meg lehet mutatni mindkét változatot a közönségnek, és megnézni:
melyik hozza a jobb eredményt.
Ez az A/B tesztelés alapgondolata.
Egy egyszerű példában két változatunk van.
„Kérj ajánlatot weboldalkészítésre!”
„Beszéljük át, milyen weboldalra van szükséged!”
Ezután mindkét üzenet teljesítményét mérjük.
Megnézhetjük például:
A fontos rész:
nem azt választjuk, amelyik nekünk jobban tetszik.
Hanem azt, amelyik jobban támogatja a meghatározott célt.
Szinte minden fontosabb marketingelem tesztelhető.
Például:
Nem kell azonban mindent egyszerre tesztelni.
Tegyük fel, hogy két hirdetést szeretnél összehasonlítani.
Az A verzióban:
A B verzióban:
Ha a B verzió jobb eredményt hoz, mit tanultunk?
Nem sokat.
Nem tudjuk, hogy:
okozta-e a különbséget.
Ha tanulni szeretnénk a tesztből, érdemes tudatosan meghatározni, mit vizsgálunk.
Könnyű belecsúszni ilyen tesztekbe:
zöld vagy kék legyen a gomb?
Ez is lehet releváns.
De ha maga az ajánlat nem jó, akkor valószínűleg nem a gomb színe hozza a legnagyobb változást.
Érdemes először nagyobb hatású elemekkel kezdeni.
Például:
Utána lehet finomabb részleteket optimalizálni.
Meta Ads kampányokban egyszerre több kreatív koncepció is kipróbálható.
Például ugyanarra a szolgáltatásra:
Egy szakértő kamerába beszél.
Referencia előtte–utána formátumban.
Statikus kép egy erős problémaközpontú headline-nal.
A cél nem feltétlenül az, hogy rögtön megtaláljuk az egyetlen tökéletes hirdetést.
Hanem hogy megtudjuk:
mire reagál jobban a közönség.
Ha öt kreatív között csak annyi a különbség, hogy:
kevés új információhoz juthatsz.
Sok esetben értékesebb teljesen eltérő koncepciókat tesztelni.
Például:
probléma → megoldás
szemben:
referencia → eredmény
vagy:
edukáció → CTA.
Így azt is megtudhatod, melyik kommunikációs irány működik jobban.
A keresési hirdetéseknél is fontos a különböző üzenetek teljesítménye.
Vizsgálható például:
Itt különösen fontos, hogy a hirdetés illeszkedjen:
a keresési szándékhoz.
Ha valaki árra keres, más üzenet lehet releváns, mint annak, aki konkrét szolgáltatót keres.
A hirdetés csak eljuttatja a látogatót az oldalra.
Utána a landing page feladata továbbvezetni.
Tesztelhető például:
Melyik mutatja be érthetőbben az ajánlatot?
„Kérek ajánlatot” vagy „Időpontot foglalok”?
Segít-e, ha korábban jelenik meg?
Rövidebb vagy részletesebb?
Melyik megfogalmazás hoz több releváns érdeklődőt?
Egy kis javulás a konverziós arányban nagyobb forgalomnál már jelentős különbséget eredményezhet.
Két hírlevél tárgysor közül gyakran nehéz előre megmondani, melyik lesz jobb.
Például:
„Megérkeztek az új termékeink”
„Újdonságok, amiket érdemes megnézned 👀”
A lista egy részének kiküldhető az A változat, másik részének a B.
Ezután az eredmények alapján lehet továbbküldeni vagy levonni a tanulságot.
De itt is fontos:
a megnyitás csak egy lépés.
Tegyük fel:
40% megnyitási arány.
32% megnyitási arány.
Ebből elsőre az A tűnik jobbnak.
De ha a B változatból:
érkezik, akkor üzletileg lehet, hogy mégis az teljesített jobban.
Ezért mindig előre meg kell határozni:
mit jelent számunkra a siker?
A teszt céljától függ.
A megfelelő mutató mindig az üzleti céltól függ.
Ez az egyik gyakori hiba.
Elindul két változat.
Az első nap:
A → 3 konverzió
B → 1 konverzió
Majd kijelentjük:
„Az A egyértelműen jobb.”
Lehet.
De ilyen kis adatmennyiségnél ez még könnyen lehet véletlen ingadozás.
A teszteknek megfelelő mennyiségű forgalomra és időre van szükségük ahhoz, hogy értelmes következtetést lehessen levonni.
A másik véglet, amikor hónapokon keresztül változatlanul fut ugyanaz a teszt.
Közben változhat:
Ezért fontos előre meghatározni:
Ez az egyik leghasznosabb része az A/B tesztelésnek.
Ne csak ezt írd fel:
B verzió nyert.
Hanem például:
„A problémaközpontú headline 18%-kal több ajánlatkérést hozott, mint az általános szolgáltatásbemutató üzenet.”
Ez már olyan tanulság, amelyet későbbi:
is fel lehet használni.
Ha egy új verzió rosszabb eredményt hoz, akkor is tanultunk valamit.
Megtudtuk:
mit nem érdemes ebben a formában használni.
A tesztelés célja nem az, hogy minden új ötlet jobb legyen.
Hanem hogy folyamatosan csökkenjen a találgatás.
Egy sikeres A/B teszt nem azt jelenti:
„Kész, megtaláltuk a tökéletes verziót.”
A piac és a közönség változik.
Egy kreatív idővel elfáradhat.
Egy ajánlat módosulhat.
Új versenytársak jelenhetnek meg.
Ezért az optimalizálás folyamatos folyamat.
Így fokozatosan javítható a rendszer.
Nem minden helyzetben érdemes.
Ha például havonta csak:
20 látogató
érkezik egy oldalra, nagyon nehéz megbízható következtetést levonni két változat között.
Ilyenkor fontosabb lehet először:
A/B tesztelés akkor különösen értékes, amikor már van elegendő adat, amiből tanulni lehet.
Például:
sokan kattintanak a hirdetésre, de kevesen kérnek ajánlatot.
Például:
„Ha konkrétabb lesz a landing page címsora, több látogató érti meg az ajánlatot.”
Csak a releváns elemet módosítsd.
Például:
ajánlatkérési arány.
Gyűjts megfelelő mennyiségű adatot.
Mi történt?
Majd indulhat a következő teszt.
Az A/B tesztelés egyik legnagyobb előnye, hogy csökkenti a marketingben a találgatást.
Segítségével összehasonlítható például:
A cél azonban nem az, hogy minden apró részletből tesztet készítsünk.
Hanem hogy a fontos marketingdöntéseknél:
adatokra is támaszkodjunk.
Ehhez világos hipotézis, megfelelő mérés és elegendő adat szükséges.
A Createx a hirdetések, landing page-ek és egyéb digitális marketingelemek optimalizálásánál ezért nemcsak azt vizsgálja, hogy egy megoldás jól néz-e ki, hanem azt is, hogyan teljesít a valós felhasználók és üzleti célok szempontjából.
Azért, mert segítségével nem kizárólag megérzés alapján kell eldönteni, melyik marketingmegoldás működik jobban. Két változat teljesítményének összehasonlításával fokozatosan javíthatók a hirdetések, emailek és weboldalak.
