Единица 8 / 11

Варианты A/B-тестов и план эксперимента

Прибыль:

  • Возможность генерировать систематические варианты текста, которые изолируют отдельные переменные для A/B-тестирования.
  • Способность превратить гипотезу в измеримую экспериментальную установку.
  • Способность интерпретировать результаты тестов с точки зрения статистической значимости и обучаемости.

Интуиция ценна в маркетинге, но доказательства более ценны. Какой заголовок получает больше кликов, какой призыв к действию продает больше, какое изображение привлекает больше внимания? Вместо того чтобы гадать, вы можете измерить это с помощью A/B-тестирования. A/B-тестирование — это экспериментальный метод, который показывает две версии одного и того же контента (A и B) реальной аудитории и определяет, какая из них работает лучше. Искусственный интеллект быстро предоставляет входные данные для этих тестов, а именно варианты; Но для того, чтобы тест работал, необходимо соблюдать научное правило: по одной переменной за раз. В этом модуле вы узнаете, как генерировать варианты, переводить гипотезу в измеримый эксперимент и интерпретировать результаты с точки зрения статистической значимости.

Золотое правило: изолируйте одну переменную

Чтобы интерпретировать результат теста, между A и B должно отличаться только одно. Если вы одновременно измените заголовок, изображение и призыв к действию, вы никогда не узнаете, какое из них имело значение в случае победы B. Изолирование переменной, подлежащей тестированию, — единственное, что делает возможным обучение.

Типичные переменные, которые можно протестировать:

  • Название: То же изображение и текст, другое название.
  • Текст призыва к действию: «Купить» или «Добавить в корзину»?
  • Тема письма: влияет на скорость открытия электронного письма.
  • Изображение: Тот же текст, другое изображение.
  • Длина/тон: короткий или длинный, формальный и искренний.

От гипотезы к эксперименту: шаг за шагом

  1. Сделайте наблюдение. «У нашей целевой страницы низкая конверсия».
  2. Гипотеза. «Заголовок, ориентированный на преимущества, конвертирует больше, чем заголовок, ориентированный на особенности».
  3. Изолируйте переменную. Изменится только заголовок.
  4. Генерируйте варианты. 2 понятных варианта модели (A: особенность, B: выгода).
  5. Определите свою меру успеха. Например, коэффициент конверсии — процент посетителей, совершающих желаемое действие.
  6. Определите выборку и продолжительность. Достаточно людей и достаточно времени.
  7. Измеряйте, сравнивайте, учитесь. Узнайте «почему», а не победителя.

«Гипотеза» — это предсказание, которое будет проверено здесь и может оказаться истинным или ложным; Хорошая гипотеза говорит вам, чего вы ожидаете и почему.

Слабая подсказка / Сильная подсказка

Слабая подсказка:

Напишите несколько вариантов этого названия.

Мощная подсказка:

Создайте варианты для A/B-теста. Правило: изменится ТОЛЬКО заголовок, тело и призыв к действию останутся прежними. ГИПОТЕЗА: заголовок, ориентированный на преимущества, получает больше кликов, чем заголовок, ориентированный на функции. КОНТЕКСТ: целевая страница. Продукт: приложение для управления проектами. Аудитория: небольшие команды. ЗАПРОС: - Вариант А: функционально-ориентированное название (описывает, что делает продукт) - Вариант Б: ориентированное на пользу название (описывает, что он дает пользователю) Под каждым вариантом напишите, какую психологическую мотивацию он затрагивает. Всего 2 варианта; Оба должны быть одной строкой одинаковой длины.

Важно, чтобы варианты были одинаковой длины; в противном случае «длина» непреднамеренно становится второй переменной.

Таблица испытаний до/после

Этап

Что делать?

частая ошибка

гипотеза

Что, почему я жду?

«Попробуем» без гипотез

Переменная

Изолировать одну вещь

Изменение многих вещей одновременно

критерий

Выберите одну четкую метрику

Неопределенное «лучше»

образец

Достаточно людей/времени

решить рано

Комментарий

Узнайте, почему

Просто возьми победителя

три мини-кейса

Случай 1 — тест СТА дает четкие результаты. Сайт электронной коммерции протестировал кнопку товара: A «Купить», B «Добавить в корзину». Изменился только текст кнопки. В тесте с участием 3000 посетителей сайт B увеличил рейтинг кликов с 4,0% до 4,9%. Когда была изолирована единственная переменная, победитель был очевиден: «добавить в корзину» казалось менее обязательным.

Случай 2 — Многомерная ошибка. Команда разработала две целевые страницы, но заголовок, изображение и цвет были разными. B выиграл, но команда не знала, какой элемент имеет решающее значение; обучение стало нулевым. В следующем тесте они следовали правилу: по одной переменной за раз. В этом тесте они ясно увидели, что титул является главным фактором.

Случай 3 — Ловушка раннего решения. Команда отдела информационного бюллетеня протестировала две темы на группе из 200 человек и за первый час получила оценку «пятерка». Выборка была очень маленькой; разница была статистически недостоверной (т. е. могла быть случайной). Когда тест был увеличен до достаточного количества выборки и времени, результат был обратным. Урок: не принимайте решения без достаточного количества данных.

Внимание: разница, наблюдаемая на небольшой выборке (небольшом количестве людей), может ввести в заблуждение. Статистическая значимость означает вероятность того, что разница реальна, а не случайна. Прежде чем делать поспешные выводы, убедитесь, что охвачено достаточное количество людей и тестирование продолжается достаточно долго.

Копируемые шаблоны

Шаблон 1. Генератор изолированного варианта:

Создавайте варианты для A/B-тестирования. ЕДИНСТВЕННАЯ переменная для тестирования: [headline/CTA/image]. Все остальное останется неизменным. Гипотеза: [...]. Контекст: [...].Вариант А: [текущий подход]. Вариант Б: [альтернативный подход]. Пусть оба варианта имеют одинаковую длину; больше ничего не меняй.

Шаблон 2 — Уточнение гипотез:

Постройте проверяемую гипотезу на основе следующего наблюдения: «[наблюдение]». Запишите гипотезу в формате «если мы внесем [изменение], [показатель] увеличится, потому что [почему]». Тогда скажите мне, какую переменную мне следует изолировать.

Шаблон 3. Набор тестов для темы письма:

Создайте 2 темы для A/B-теста для следующего электронного письма. Разница по одной оси: [любопытство против ясности/краткости и т. д. длинного/вопроса и т. д. выражения]. Оба не должны содержать слова «спам» и должны быть одинаковой длины. Краткое описание электронной почты: [...]

Форма 4. Интерпретация результатов:

Интерпретируйте результат A/B-теста. Переменная: [...]. Метрика варианта А: [...]. Метрика варианта B: [...]. Размер выборки: [...]. Продолжительность: [...].Скажите мне: разница кажется значительной или выборка мала? Что мы узнали? Что посоветуете для следующего теста? Не претендуйте на точную статистику; Если неясно, уточните.

Совет: недостаточно получить «победителя» теста; Настоящая выгода — это понимание того, «почему оно победило». Это понимание лежит в основе гипотезы для следующего теста и со временем формирует основу обучения.

Приоритет: что протестировать в первую очередь?

Вы можете протестировать бесконечное количество предметов, но ваше время и трафик ограничены. Поэтому расставьте приоритеты тестов на основе потенциального воздействия. Общее правило: в первую очередь тестируются те элементы, которые пользователь видит первыми и которые оказывают наибольшее влияние на решение. На целевой странице заголовок оказывает наибольшее влияние на количество кликов; потому что пользователь сначала читает его и решает, продолжать или нет. Такие детали, как цвет кнопки, часто оказывают меньшее влияние; оставь их напоследок.

Практический способ расставить приоритеты — оценить каждую идею тестирования по трем осям: ожидаемое воздействие (насколько она будет иметь значение в случае победы?), уверенность (насколько мы уверены в ее победе?) и простота (насколько быстро ее можно настроить?). На первое место ставятся тесты с высокой эффективностью, высокой достоверностью и минимальными усилиями. Это позволяет вам выделять ограниченный трафик на эксперименты, которые приносят больше всего знаний. ИИ может дать вам быстрый план оценки и расстановки приоритетов в списке идей по этим трем осям; Вы решаете.

Шаблон 5. Приоритизация тестов:

Расставьте приоритеты для следующих идей A/B-тестирования. Оцените каждый по осям удара (1-5), надежности (1-5) и простоты установки (1-5), проранжируйте их по общему баллу и объясните в одном предложении, почему они расположены именно в таком порядке. ИДЕИ ДЛЯ ТЕСТОВ: [список]

Распространенные ошибки

  • Такой изменчивый одновременно. Результат становится неинтерпретируемым.
  • Тестирование без гипотез. «Давайте попробуем и посмотрим» не приводит к обучению.
  • Раннее решение. В небольшой выборке разница считается реальной случайно.
  • Варианты разной длины. Вторая переменная создается непреднамеренно.
  • Просто беру победителя. Если причина не установлена, информация не будет накапливаться.

В заключение

  • Золотое правило A/B-тестирования: по одной переменной за раз.
  • Каждый тест должен начинаться с гипотезы: чего я ожидаю и почему?
  • Определите единый четкий показатель успеха и адекватную выборку.
  • Разница в небольшой выборке обманчива; Обратите внимание на статистическую значимость.
  • Узнайте, почему, а не победитель; Это понимание послужит основой для следующего теста.

Задача приложения

Выберите наблюдение об одном из ваших материалов. С помощью шаблона 2 преобразуйте это в четкую гипотезу и определите переменную, которую нужно изолировать. Изготовьте два варианта с шаблоном 1 (одинаковая длина, только разница). Наконец, сопоставьте гипотетические числа результатов, интерпретируйте их, используя шаблон 4, и обратите внимание, что модель говорит об адекватности выборки. Продолжительность: около 25 минут.

контрольный список

  • [ ] Я начал тест с четкой гипотезой.
  • [ ] Я выделил только одну переменную.
  • [ ] Варианты остались схожими по другим осям (длина и т. д.).
  • [ ] Я определил один четкий показатель успеха.
  • [ ] Я не принял решение без достаточного количества образцов/времени.
  • [ ] Я отметил причину победителя следующего теста.