Šta je to A/B testiranje, i zašto je važno?

Često u tekstovima pominjemo A/B testiranje, a još uvek nismo objasnili zapravo o čemu je reč. Naime, A/B testiranje jedna od tehnika optimizacije, koja dolazi iz vremena pre interneta, ali je svoju ekspanziju doživela upravo u prethodnih desetak godina. Nekada, ideje i rešenja su testirana tako što su se različitim fokus grupama prezentovala različita rešenja, a zatim se na osnovu njihovih komentara, oblkovalo konačno rešenje. Recimo, dve grupe vide dva rešenja logotipa ili plakata, i na osnovu njihovih komentara se bira ili formira finalno rešenje. Danas su stvari malo drugačije.

Šta je cilj A/B testiranja?

Cilj je dobiti najbolju moguću verziju onoga što tesitramo. Odnosno, cilj je dobiti bolju od dve ponuđene u toj iteraciji. Sve se meri, a zatim se na osnovu toga prelazi na naredni korak. Ipak, da bi testiranje imalo smisla, moramo znati šta tačno merimo, odnosno za koji kriterijum optimizujemo. Šta to znači? Recimo da testiramo landing stranicu. Imamo dve verzije, a u njima se razlikuje boja call-to-action elemenata i njihova pozicija na stranici. Metrika imamo mnogo, ali ako je landing u pitanju, verovatno nam je cilj da izmerimo koja od stranica daje bolje konverzije. Jedna recimo ima 12%, druga ima 17%, i druga je po tom kriterijumu bolja. Ali… šta ako gledamo nešto drugo? Na kojoj se korisnik duže zadržava, posle koje korisnik pregleda više stranica i sl. U tom slučaju rezultat ne mora biti isti.

Koji je naredni, napredniji korak?

U svom osnovnom obliku A/B testiranje podrazumeva da posetu podelite na pola i jednoj polovini servirate opciju A, drugoj B, i nakon određenog vremena i uzorka, uporedite rezultate. Ukoliko imate dve finalne opcije i zanima vas prosto koja je bolja, to je ok pristup. Ipak, obično ima smisla podeliti sve u nekoliko koraka. Na primer:

1. Korak: Koji od dva naslova bolje radi. Ostali sadržaj je isti.
2. Korak: Koja od dve glavne slike bolje radi. Ostali sadržaj je isti.
3. Korak: Koji od dva copy-ja radi bolje. Ostali sadržaj je isti.
4. Korak: Koja od dve kolor sheme bolje radi. Ostali sadržaj je isti.
5. Korak: Koji od dva položaja call-to-action elemenata bolje radi. Ostali sadržaj je isti.

Dakle, korak po korak, dolazimo do onoga što bi trebalo predstavljati idealan landing. Naravno, nekada kombinacija dobrih elemenata daje slabiji rezultat, ali i to se može testirati.

Takođe, A/B je stadnard i podela je 50-50. To ne znači da ne možete uraditi A/B/C sa 33% distrubucije, ako na primer imate tri slogana ili slike. Predlog je samo da ne usitnite uzorak previše.

Kako sprovesti A/B testiranje?

Ono zbog čega je ovakav vid testiranja posebno interesantan na webu je mnoštvo automatizacija koje postoje za poznate platforme. Google godinama unazad ima neka rešenja koja će vam pomoći. Prvo je tu bio Website Optimizer, a sada se nova, unapređena verzija zove Content Experiments. U direktnoj vezi sa Google Analytics platformom nudi vam more odličnih rešenja.

Najbolji način da vaše testiranje bude što bolje je da čitate i učite iz tuđih iskustava. Postoji mnogo informacija na tu temu, a evo par predloga za čitanje:

• Practical Guide to Controlled Experiments on the Web
• Easy Statistics for AdWords A/B Testing, and Hamsters
• Statistical Significance and Other A/B Test Pitfalls
• 101 A/B Testing Tips ili A/B Ideafox
• How to Build a Strong A/B Testing Plan That Gets Results