Kostenloses A / B-Split-Testing mit Google Analytics-Tutorial

BY admin
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Was beeinflusst die Bereitschaft eines Besuchers, eine Beziehung zu Ihrem Unternehmen aufzubauen, wenn er auf Ihrer Website surft? Die Entscheidungen, die Sie in Bezug auf Design, Messaging, Inhalt und Layout Ihrer Website getroffen haben. Wie zuversichtlich sind Sie bei diesen Entscheidungen? Wie können Sie beim Aktualisieren Ihrer Website sicher sein, dass die Änderungen die Erfahrung Ihrer Besucher verbessern?

A / B-Split-Tests sind ein Werkzeug, um das Vertrauen in die Entscheidungen zu erhöhen, die Sie über Ihre Website treffen. Sie ermöglichen es Ihnen, Hypothesen rund um Ihre Ziele wissenschaftlich zu testen und zu validieren. Das Tool „Experiments“ von Google Analytics macht es einfach, A / B-Split-Tests auf jeder Website mit Google Analytics (GA) einzurichten. In diesem Beitrag gehen wir jeden der folgenden Schritte durch.

  • Definieren Sie Ihr Ziel
  • Bilden Sie Ihre Hypothesen
  • Einrichten Ihres Experiments
  • Einen Gewinner erklären

1. Definieren Sie Ihr Ziel

Der erste Schritt beim Einrichten eines Google-Experiments besteht darin, zu definieren, welche Metrik zur Bestimmung des Erfolgs verwendet wird. Das Ziel des Experiments kann sein:

  • Reduzieren von Website-Bounces
  • Erhöhen der Website-Seitenaufrufe
  • Erhöhen der Zeit, die Besucher auf der Website verbringen
  • Ein Ziel, das in GA definiert wurde

Nach unserer Erfahrung ist das Ziel des Experiments normalerweise ein bestimmtes Ziel, das in GA erstellt wurde. Ziele sind ein großes Thema für sich. Wenn Sie zum ersten Mal eines einrichten, lesen Sie diese Anleitung zum Einrichten von Zielen in Google Analytics. Einige Beispiele für die Arten von Zielen, die Sie verfolgen können, sind:

  • Tracking Supporter Engagement und Fundraising für gemeinnützige Organisationen
  • Tracking Spenden und freiwillige Registrierungen für politische Organisationen
  • Tracking Client führt für Anwaltskanzleien

2. Bilden Sie Ihre A / B-Testhypothesen

Mit dem Ziel, das Engagement oder die Leads oder Spenden zu erhöhen, ist es an der Zeit, Ihre Hypothesen zu formulieren: welche Design-, Messaging-, Content- oder Layout-Entscheidungen könnten Ihrer Meinung nach dieses Ziel effektiver erreichen?

Mit Google Analytics Experiments sind Sie nicht nur auf zwei Hypothesen (A und B) beschränkt. Sie können so viele einrichten, wie Sie möchten. Der von Google verwendete Algorithmus wird als mehrarmiges Banditenexperiment bezeichnet. Die Statistiken dahinter sind komplex, aber die Idee ist es nicht. Der Kern ist, wie die Zeit vergeht und Hypothesen beginnen Versprechen Google zeigt mehr Besucher auf die Website senden. Es hat zwei große Vorteile gegenüber einem herkömmlichen A / B-Test, der den Datenverkehr bis zum Abschluss gleichmäßig verteilt. Erstens, indem Sie mehr Verkehr zu gewinnenden Variationen senden, während das Experiment läuft, beginnen Sie früher von den Führern zu profitieren. Weniger Besucher werden zu schlechten Darstellern geschickt, bevor das Experiment endet. Ein Nebeneffekt davon ist der andere wichtige Vorteil: Die Entscheidung über das Beste aus mehreren guten Entscheidungen erfolgt schneller.

Jede Hypothese muss als eigene Seite mit einer eindeutigen URL auf Ihrer Website eingerichtet werden. Wie dies geschieht, hängt vom Content Management System (CMS) ab, das Ihre Website verwendet. Sie sollten jedoch sicherstellen, dass das einzige, was Sie auf den verschiedenen Seiten Ihres Experiments ändern, das ist, wonach Sie testen. Sie möchten vermeiden, mehrere Aspekte der Seite zu ändern und dann nicht sicher zu sein, welche Änderung zu einer erhöhten Conversion-Rate geführt hat.

Angenommen, Sie möchten testen, ob die Reduzierung der Anzahl der Felder in Ihrem Kontaktformular zu einer Erhöhung der Formularübermittlungen führt. Sie sollten auch nicht das Bannerbild auf den beiden Formularseiten ändern, da dies die Ergebnisse verfälschen könnte.

Im obigen Beispiel wären die beiden Seiten genau gleich, außer in einem Kontaktformular, nach dem Sie fragen:

  • Vorname
  • Nachname
  • E-Mail
  • Wie können wir Ihnen helfen?

Auf dem anderen Kontaktformular fragen Sie nur nach:

  • Email
  • Wie können wir Ihnen helfen?

Sobald Sie Ihre erste Erfahrung darüber gemacht haben, ob sich die Anzahl der Formularfelder auf die Übermittlungsraten auswirkt, können Sie ein neues Experiment einrichten, um festzustellen, ob sich das Bannerbild auf die Übermittlungsraten auswirkt.

3. Richten Sie Ihr Google Analytics A / B-Split-Test-Experiment ein

Mit einem Ziel und Hypothesen ist es an der Zeit, Ihr Experiment in GA einzurichten. Dies ist der einfache Teil!

3a. Experiment erstellen

Sie können Ihre Experimente in GA über die Seitenleiste Berichte erreichen. Wählen Sie Verhalten und dann Experimente aus. So kommen Sie zu Ihren Experimenten, nachdem Sie sie eingerichtet haben. Wählen Sie Experiment erstellen.

Experimente erfordern nur einen Namen und das Ziel, mit dem Sie den Erfolg bewerten. Es gibt auch andere Optionen, z. B. wie viel von Ihrem Traffic experimentiert werden soll, wie lange das Experiment laufen soll, mit welchem Konfidenzniveau ein Gewinner ermittelt wird und so weiter. Für Ihre ersten Experimente können Sie die Standardeinstellungen sicher verwenden.

3b. Drop-in Original URL und Hypothese Variation URLs

Der nächste Schritt besteht darin, alle Ihre Hypothesen zum Experiment hinzuzufügen. Dies ist nur eine Frage des Kopierens und Einfügens der URLs, die Sie einrichten. Wenn Sie Änderungen an einer bereits vorhandenen Seite testen, verwenden Sie diese als Original. Wählen Sie für völlig neue Inhalte die URL aus, die Sie schließlich für den Gewinner verwenden möchten. Auf der Originalseite wird das Code-Snippet in Schritt 3c installiert.

3c. Fügen Sie den Experimenttestcode ein

Sobald Ihre Hypothesen-URLs eingerichtet sind, wählen Sie im nächsten Schritt „Code manuell einfügen“ und installieren Sie das Experimentcode-Snippet direkt im <head> Tag Ihrer Originalseite.

Nachdem Sie die Vorlage gespeichert haben, klicken Sie auf Nächster Schritt, und GA überprüft, ob Ihr Experimentcode ordnungsgemäß vorhanden ist.

Jetzt müssen Sie nur noch mit dem Experiment beginnen, und GA kümmert sich darum, Besucher zu Ihren Hypothesen zu leiten und deren Wirksamkeit zu erfassen.

Entscheidung über den Gewinner

Die Gewinnhypothese wird algorithmisch über einen bestimmten Zeitraum entschieden, normalerweise in der Größenordnung von 2 bis 4 Wochen. Dieser Zeitraum variiert in Abhängigkeit vom Verkehrsaufkommen auf Ihrer Website, der relativen Leistung der Hypothesen, der Konvertierungsrate der führenden Hypothesen usw.

Für Experimente, die mit einem klaren Gewinner enden, wenn es nicht das Original ist, müssen nur noch ein paar Schritte unternommen werden. Ersetzen Sie zunächst den Inhalt oder die Vorlage des Originals durch die Gewinnvariante. Zweitens entfernen Sie den Experimentcode aus der Vorlage.

Bei einigen Experimenten können Sie möglicherweise eine Hypothese aufstellen, bevor der Google-Algorithmus dies statistisch kann. Ein Beispiel hierfür ist eine wünschenswerte Änderung Ihrer Website, die die gleiche Leistung erbringt wie die Originalseite, die sie ersetzen möchte, und eine geringe Wahrscheinlichkeit hat, die Originalseite zu übertreffen. In diesen Fällen können Sie manuell Experiment beenden auswählen, um es zu beenden, den Inhalt des Originals durch die Hypothese zu ersetzen und den Experimentcode zu entfernen.

Google Analytics Experiments ist ein kostenloses A / B-Split-Test-Tool, das Sie einfach einrichten können, um sichere Entscheidungen über Design, Messaging, Inhalt und Layout Ihrer Website zu treffen. Es ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie Ihre Website verbessern können, um die Ziele Ihres Unternehmens zu erreichen.