Bölünmüş testler (A/B testleri) , uzun vadeli PPC başarısı için çok önemlidir çünkü hangi değişkenin kârınızı ve zaferinizi sağladığını bilmenize yardımcı olurlar. Testi yapılandırmak, verilerin size rehberlik etmesi için yeterli zaman vermek kadar önemlidir. Bir okuyucu sorar,
“Bölünmüş bir testi nasıl kurarsınız? Yalnızca bir değişkeni (ör. reklam öğesi veya kopya veya reklamların yerleştirildiği yer) test etmeyi mi önerirsiniz? 0>1’den gitmek için yardımcı olabileceğini düşündüğünüz herhangi bir şey harika olurdu!”
Bu PPC’ye Sor gönderisinde, şunları gözden geçireceğiz:
- Bölünmüş Testler Nelerdir?
- Başarılı A/B Testlerini Yapılandırmaya Yönelik İpuçları.
- Testler Nasıl Değerlendirilir ve Uygulanır?
Bu gönderi, bir PPC zihniyetinden bölünmüş teste yaklaşacak olsa da, tartışılan fikirler tüm dijital pazarlama kanallarına uygulanabilir.
Bölünmüş Testler Nelerdir?
Bölünmüş testler (veya A/B testleri ) kampanyanızın bir öğesini diğerine karşı test eder. Bu testler şunlara odaklanabilir:
- Reklam kopyası reklam öğesi .
- Kitle hedefleri .
- Açılış sayfaları.
- Eylem çağrıları .
- Bir sayfadaki/reklamdaki görsel öğeler.
- E-posta/çağrı komut dosyası.
- Kullanıcı iş akışı .
- Edinme/saklama sürecinin diğer herhangi bir unsuru.
Neyin tutarlı kalacağına ve hangi öğenin değişkeniniz olacağına karar vermeniz gerekecek. Değişkenler, test etmek istediğiniz tek bir öğedir. Kampanyanın kendi yönlerindeki tek farklı unsur onlar olmalıdır. Kontroller, geçerli kampanya ayarlarıdır ve testinizin yanında çalıştırılmalıdır.
A/B Testlerini Yapılandırma İpuçları
Bölünmüş testin en zor kısmı, eyleme geçirilebilir içgörüler elde edebilmeniz için onu ayarlamaktır. Yaygın tuzaklar şunları içerir:
- Çok fazla değişken: Birden fazla değişkeni değerlendirmek, testin geçerliliği konusunda şüphe uyandırır.
- Testleri çok erken bitirme: Bölünmüş test, yalnızca istatistiksel anlamlılık elde ederseniz (ki bu bir günde gerçekleşemez) işe yarar.
- Baştan başarı/başarısızlık ölçütü yok : Ne elde etmeyi umduğunuzu bilmiyorsanız, test anlamsız olacak ve muhtemelen zaman ve para kaybı olacaktır.
Çoğu PPC uzmanı, istatistiksel anlamlılık için minimum 10.000 oturumun olduğu konusunda hemfikir olsa da, bazı markalar bunu 30 günden daha kısa bir sürede, çeyrekte asla yakalayamayacaktır. Bu nedenle işiniz için gerçekçi zaman dilimleri ve kilometre taşları belirlemeniz önemlidir. En az 1000 seans almak, bir testin 30-60 gün boyunca çalışmasına izin vermek gibi makul bir eşiktir. Verilerinizi aldıktan sonra harekete geçebilirsiniz. Mevcut temeli koruyun veya değişkeni tamamen benimseyerek kampanyanızı geliştirin. Anlamlı testler, test döneminden değer toplayabilmenizi sağlamak için başarı/başarısızlık ölçütlerine sahiptir. Bunlar şunlar olabilir:
- Sitede zaman.
- Ortalama sipariş değeri.
- Dönüşüm oranı.
- yatırım getirisi.
Hangi metriği seçerseniz seçin, ona bağlı kalmanız ve testin başarılı veya başarısız olup olmadığına sahip çıkmanız önemlidir. Verileri incelemeden önce yaratıcılığa veya stratejilere duygusal olarak bağlanmak, testi bozabilir, bu nedenle objektif kaldığınızdan emin olun.
Testler Nasıl Değerlendirilir ve Uygulanır?
Bir A/B testinden “gemi kabiliyetini” değerlendirmek oldukça karmaşık olabilir. Kullanıcıların değişikliklerinizi nasıl deneyimlediğini anlamak için çok çeşitli metrikleri (bazıları yararlı, bazıları değil) incelemeyi içerir. Davranış analitiği, tüm verileri kullanıcılarınızın etkileşimlerinin görsel olarak anlaşılmasını sağlayacak şekilde basitleştirerek bu süreci kolaylaştırır. A/B testinizin sonuçlarını daha verimli bir şekilde anlamanıza yardımcı olur – hipotezinizin doğrulanıp doğrulanmadığı, ne gibi sürprizlere yol açmış olabileceği, tedavinin gönderilmek için yeterince iyi olup olmadığı veya daha fazla yinelemeye gerek olup olmadığı. Microsoft Clarity’de bulacağınız gibi davranışsal analizler, ölçümlerin “nasıl” hareket ettiğinin ardındaki “neden”i size sağlar.
A/B Testinde Netlik Özellikleri Nasıl Kullanılır?
Oturum Kayıtları
A/B testleri, metriklerde (yukarı ve aşağı) çeşitli hareketler gösterecektir ve oturum kayıtları, gerçek oturumlardan kullanıcı davranışını gözlemleyerek metriklerin neden hareket ettiğini yanıtlamaya yardımcı olabilir.
Oturum Kayıtları
Isı haritaları
İşlem ve kontrolü karşılaştırmak ve sayfanın belirli bölümlerindeki temel metriklerinizin istendiği gibi gidip gitmediğini görmek için toplu görünümü kullanın.
Isı haritalarını tıklayın
Tedavinize ve kontrole tıklama etkileşimini anlayın.
- Kullanıcı CTA’sının dikkatinin her ikisinde de nereye gittiğini karşılaştırır.
- Dikkat dağıtan içeriği ve olası beklenmedik karışıklık alanlarını (statik içeriğe yapılan tıklamalar gibi) ortaya çıkarır.
- Yeni özellikle birlikte kapsamlı etkileşim kalıplarını özetler.
Isı haritalarını kaydır
Her ikisinde de kaydırma derinliğini anlayın.
- Okuyucu sayısını karşılaştırır – sayfa kullanıcılarının ne kadarını okuyor olabilir.
- Keşif sorularının giderilmesine yardımcı olur (belirli bir CTA’yı veya paragrafı gerçekten gören kullanıcıların yüzdesi).
Isı haritaları
Öfke Tıklamaları
- Yeni UX deneyimleri sağlandıkça, kullanıcılar özelliğin nasıl kullanılacağını anlıyor mu ve özellik tüm uç durumlarda beklendiği gibi çalışıyor mu?
- Daha fazla yinelemenin gerekip gerekmediğini belirleyin (kullanıcılar yeni deneyimin bir kısmında beklenmedik bir şekilde hüsrana uğradılar mı?)
- Öğrenilebilirliğin bir sorun olup olmadığını belirleyin (kullanıcılar yeni özelliği nasıl kullanacaklarını anlamıyor mu?)
A/B Testi için Faydalı Filtreler
UTM filtreleri: trafik kaynakları arasında dilimleme ve dilimleme.
- Belirli sevk trafiği bir tedavide diğerinden daha fazla başarıya mı yol açıyor? Örneğin, daha fazla okuma, daha uzun oturum süresi, daha yüksek TO, daha fazla genel dönüşüm.
- Farklı kaynaklardan tedaviler için tüm oturumlara bakın – farklı sayfaları mı keşfediyorlar yoksa tedavilerinizi farklı mı kullanıyorlar?
Özel Etiketler: kontrol ve tedavi seanslarını ayırt etme.
- Her bir tedavinin mevcut olup olmadığına göre etiketler ekleyin
- Ek filtreler yığınlayabilir – örneğin, tedavinin = bir VE kullanıcının XYZ yaptığı oturumları görün (belirli bir düğmeyi tıklamak veya iletişim sayfasını ziyaret etmek gibi).
PPC Başarısı için Karlı A/B Testleri Nasıl Kurulur?