Gratis A / B Split Testing Med Google Analytics Tutorial

BY admin
|

når en besøkende surfer på nettstedet ditt, hva påvirker deres vilje til å starte et forhold med organisasjonen? Beslutningene du har gjort rundt nettstedets design, meldinger, innhold og layout. Hvor sikker er du på disse beslutningene? Når du oppdaterer nettstedet ditt, hvordan kan du være sikker på at endringene forbedrer besøkendes opplevelse?

A / B Split Tester er et verktøy for å øke tilliten til de avgjørelsene du gjør om nettstedet ditt. De lar deg vitenskapelig teste og validere hypoteser rundt dine mål. Google Analytics ‘»Eksperimenter» – verktøy gjør det enkelt å sette Opp A / B-Deltester på et hvilket som Helst nettsted ved Hjelp Av Google Analytics (GA). I dette innlegget går vi gjennom hvert av de følgende trinnene.

  • Definere målet ditt
  • Danner hypotesene dine
  • Sette opp eksperimentet ditt
  • Erklære en vinner

1. Definer Målet

det første trinnet i å sette Opp Et Google-Eksperiment, er å definere hvilken beregning som skal brukes til å bestemme suksess. Formålet med eksperimentet kan være:

  • Redusere nettstedet spretter
  • Øke sidevisninger på nettstedet
  • Øke tiden besøkende bruker på nettstedet
  • Et Mål som er definert I GA

i vår erfaring er målet med eksperimentet vanligvis et bestemt Mål som er opprettet i GA. Mål er et stort tema på egen hånd. Hvis dette er første gang du setter opp en, sjekk Ut Denne Veiledningen Om Å Sette Opp Mål I Google Analytics. Noen eksempler på Hvilke Typer Mål du kan spore er:

  • spore supporter engasjement og innsamlingen for ideelle organisasjoner
  • Spore donasjoner og frivillige registreringer for politiske organisasjoner
  • Spore kundeemner for advokatfirmaer

2. Lag Dine A / B-Testhypoteser

med målet om å øke engasjementet, eller leads, eller donasjoner etablert, er det på tide å danne hypotesene dine: hvilke design -, meldings -, innholds-eller layoutbeslutninger tror du kan oppnå dette målet mer effektivt?

Med Google Analytics-Eksperimenter er du ikke begrenset til bare to, a og B, hypoteser. Du kan sette opp så mange du vil. Algoritmen Google bruker kalles en multi-armed bandit eksperiment. Statistikken bak den er kompleks, men ideen er ikke. Kjernen er, som tiden går og hypoteser begynner å vise løfte Google vil sende flere besøkende til lederne. Den har to store fordeler i forhold til en tradisjonell a / B-test som fordeler trafikken jevnt til ferdigstillelse. Først ved å sende mer trafikk til vinnende variasjoner mens eksperimentet kjører, begynner du å dra nytte av lederne tidligere. Færre besøkende blir sendt til fattige utøvere før eksperimentet avsluttes. En bivirkning av dette er den andre viktige fordelen: å bestemme det beste av flere gode valg skjer raskere.

hver hypotese må settes opp som sin egen side, med en unik URL, på nettstedet ditt. Hvordan dette gjøres vil avhenge av content management system (CMS) nettstedet ditt bruker. Du vil imidlertid sørge for at det eneste du endrer på de forskjellige sidene i eksperimentet, er det du tester for. Du vil unngå å endre flere aspekter av siden og ikke være sikker på hvilken endring som førte til økt konverteringsfrekvens.

la Oss for eksempel si at du vil teste om reduksjon av antall felt i kontaktskjemaet fører til en økning i skjemainnsendinger. Du bør ikke også endre bannerbildet på de to skjemasidene, da det kan forvirre resultatene.

i eksemplet ovenfor vil de to sidene være nøyaktig de samme, bortsett fra på ett kontaktskjema, du ber om:

  • Fornavn
  • Etternavn
  • E-Post
  • hvordan kan vi hjelpe deg?

på det andre kontaktskjemaet ber du bare om:

  • E-Post
  • hvordan kan vi hjelpe deg?

Når du er ferdig med å kjøre din første experiement på om antall skjemafelt påvirker innsending priser, kan du deretter sette opp et nytt eksperiment for å se om bannerbildet påvirker innsending priser.

3. Setup Your Google Analytics A / B Split Test Experiment

Med et mål og hypoteser på plass, er det på tide å sette opp eksperimentet ditt I GA. Dette er den enkle delen!

3a. Create Experiment

du kan nå eksperimentene DINE I GA fra rapporteringsfeltet. Velg Virkemåte, Deretter Eksperimenter. Slik kommer du til eksperimentene dine etter at du har satt dem opp. Velg Opprett Eksperiment.

Eksperimenter krever bare Et Navn og Målet du vurderer suksess med. Det finnes også andre alternativer, som hvor mye av trafikken din skal eksperimenteres med, hvor lenge eksperimentet skal løpe, konfidensnivået som en vinner er bestemt på, og så videre. For dine første eksperimenter kan du trygt bruke standardene.

3b. Drop-In Original URL Og Hypotesevariasjonsadresser

det neste trinnet er å legge til alle hypotesene dine i eksperimentet. Dette handler bare om å kopiere Og lime Inn Nettadressene du konfigurerer i. Hvis du tester endringer på en side som allerede finnes, kan du bruke Den Som Original. For helt nytt innhold, velg NETTADRESSEN du til slutt vil bruke til vinneren. Den Opprinnelige Siden er der kodebiten vil bli installert i trinn 3c.

3c. Sett inn koden for eksperimenttesting

Når hypotesens Nettadresser er konfigurert, er neste trinn å velge «Manuelt sett inn koden» Og installer eksperimentkodebiten rett innenfor <hodet> taggen på Den Opprinnelige Siden.

etter at du har lagret malen, klikker Du Neste Trinn og GA vil bekrefte at eksperimentkoden er riktig pa plass.

Alt som er igjen nå er Å Starte Eksperiment og GA vil ta seg av ruting besøkende til hypoteser og registrering deres effektivitet.

Bestemme Vinneren

vinnerhypotesen vil bli avgjort algoritmisk over en viss periode, vanligvis i størrelsesorden 2 til 4 uker. Denne perioden vil variere i lengde avhengig av volumet av trafikk til nettstedet ditt, hypotesens relative ytelse, hastigheten som de ledende hypotesene konverterer, og så videre.

for eksperimenter som slutter med en klar vinner, hvis det ikke er originalen, er det bare noen få skritt å ta. Først erstatter du originalens innhold eller mal med den vinnende varianten. for Det andre fjerner du eksperimentkoden fra malen.

for noen eksperimenter kan du kanskje bestemme deg for å gå videre med en hypotese før Googles algoritme statistisk kan. Et eksempel på dette er en ønskelig endring på nettstedet ditt som utfører det samme som den opprinnelige siden den har til hensikt å erstatte, og har lav sannsynlighet for å overgå originalen. I disse tilfellene kan du manuelt velge Stopp Eksperiment for å avslutte Det, erstatte originalinnholdet med hypotesen og fjerne eksperimentkoden.

Google Analytics Experiments Er et gratis A / B-Delt testverktøy som du enkelt kan sette opp for å hjelpe deg med å ta trygge beslutninger om nettstedets design, meldinger, innhold og layout. Det er et kraftig verktøy du kan bruke til å gjøre nettstedet ditt bedre til å oppnå organisasjonens mål.