Что такое A/B-тестирование и как его провести — полное руководство

Как принимать решения в маркетинге на основе реальных данных, а не догадок и мнений? С помощью A/B-тестов! В полном гайде по тестированию для новичков объясняем, как они работают и какие задачи решают, а также рассказываем, как правильно использовать инструменты для A/B-тестов, чтобы повышать конверсию и улучшать пользовательский опыт на сайте или в рекламе.

A/B-тестирование — это метод, при котором два варианта одного элемента (например, рекламного объявления, посадочной страницы или креатива) сравнивают, чтобы понять, какой из них эффективнее. Вот как это работает: аудиторию тестирования случайным образом делят на две группы, одной показывают вариант А, другой — вариант B. Затем анализируют, какой вариант лучше достигает поставленной цели — например, приносит больше лидов или дает более высокую конверсию. Такой подход позволяет принимать решения на основе данных, а не мнений.

Какие задачи решает A/B-тестирование

Обычно такие исследования проводят, если:

• Заказчик предлагает что-то изменить, но нет уверенности, что это сработает в плюс.

• Новый инструмент либо версию продукта нужно проверить на эффективность.

• В команде есть разногласия по поводу того, что и как нужно поменять.

• Есть задача улучшить показатели и гипотезы по поводу того, как это можно сделать.

А с какими показателями можно работать таким образом?

1. С процентом или количеством конверсий. Для этого обычно тестируют разные варианты офферов, заголовков, кнопок, форм захвата данных на сайте, креативов в объявлениях и пр. Например, это могут быть более короткая и расширенная форма заявки или кнопка «Купить» разных цветов.

2. С другими результатами рекламных кампаний. С помощью A/B-тестов часто тестируют формулировки объявлений, изображения, призывы к действию.

3. С поведенческими метриками. Те или иные элементы сайта либо приложения могут влиять на глубину просмотра, время на сайте, показатель отказов. Баннер с акцией, будучи размещен в начале, середине и конце страницы, наверняка будет отрабатывать по-разному.

4. С юзабилити-метриками. Тестируя расположение меню, структуру карточек товара, формат отображения информации, вы можете упростить пользовательский путь, снизить количество ошибок и повысить качество взаимодействия.

Кому и в каких случаях нужно A/B-тестирование

Основное предназначение A/B-тестов — показать, какой вариант продукта или объекта позволит бизнесу зарабатывать больше. В разных областях метод используют для совершенствования разных объектов.

Маркетологам и специалистам по продвижению он помогает в проработке рекламы, воронок продаж и разных маркетинговых либо имиджевых инструментов — например, сайта, печатной продукции и пр.

Продакт-менеджерам он нужен, чтобы развивать продукт и сервис — например, расширять и оптимизировать линейки товаров и услуг.

Дизайнеры и UX-авторы с его помощью улучшают интерфейсы и делают взаимодействие с пользователями более простым, дружелюбным и результативным.

Для аналитиков A/B-тестирование — это один из множества инструментов оценки эффективности сайтов и приложений, рекламных кампаний и прочих маркетинговых активностей.

Какие элементы можно тестировать в A/B-тестах

В A/B-тестах можно экспериментировать с разными элементами сайта, мобильного приложения или рекламной кампании — здесь всё зависит от целей бизнеса. В частности, это могут быть:

• заголовки на сайте, лендинге, в объявлении или карточке товара на маркетплейсе;

• тексты — их объем, структура, содержание;

• кнопки — цвет, размер, текст;

• баннеры, иллюстрации и другие визуальные элементы;

• формы — количество и порядок полей;

• цены, скидки, условия акций;

• навигация и структура страниц.

Чтобы выбрать гипотезы для A/B-тестирования на сайте, для начала стоит определиться с задачей (например, это может быть повышение конверсии), затем выбрать элементы, которые влияют на нужный показатель (для конверсии это обычно заголовки, формы и кнопки), определить метрики (здесь это может быть кликабельность и процент конверсии) и выработать несколько гипотез по их улучшению.

Начинать лучше с крупных блоков (например, заголовков или форм), и уже потом переходить к деталям — иконкам, подписям, теням и пр.

Виды A/B-тестов

В зависимости от количества вариантов для сравнения и некоторых других особенностей различают несколько видов A/B-тестов.

Простой A/B-тест

Классический подход, когда сравнивают два образца — контрольный и тестовый, которые различаются одним параметром. Например, это может быть лендинг с зеленой кнопкой и с голубой. Аудиторию делят на две равные группы: одна видит вариант A, другая — B. После чего собирают статистику и выясняют, какой образец показал лучшие результаты по ключевой метрике.

Разновидность метода A/B-тестирования — сплит-тест, при котором сравнивают не два отдельных элемента, а две страницы целиком.

Многовариантное тестирование

При таком тестировании сравнивают два варианта сразу нескольких элементов в разных комбинациях.

Приведем пример многовариантного A/B-теста.

Допустим, у вас есть следующие элементы для проверки:

• заголовок (A и B);

• баннер (1 и 2);

• цвет кнопки (X и Y).

Итого восемь вариантов: A1X, A1Y, A2X, A2Y, B1X, B1Y, B2X, B2Y, которые распределяются на равные сегменты аудитории. Результаты дают представление о том, какая комбинация лучше всего влияет на бизнес-показатели, и помогают находить сильные стороны в креативе, тексте, интерфейсе.

Иногда комбинация двух небольших улучшений дает результат, который невозможно выявить классическими A/B-тестами по отдельности.

A/B/n-тест

Такой тест включает в исследование не два, а более вариантов — три, четыре и так далее. Так можно проверить сразу несколько идей или изменений быстро, без последовательных тестов.

Когда нет смысла запускать A/B-тесты

Этот метод проверки гипотез простой и наглядный, однако у него есть особенности и ограничения, которые могут повлиять на успешность проведения. В частности, он вряд ли подойдет вам, если:

• Продукт привлекает мало трафика. Чтобы получить статистически значимые результаты, нужна достаточная выборка для тестирования.

• Сроки сжатые, и времени на сбор нужного количества данных может не хватить. На короткой дистанции можно ошибиться в оценке A/B-теста и упустить важные изменения.

• Нет обоснованных гипотез. Сравнивать два объекта просто так нет смысла, сначала нужно найти наиболее вероятную причину проблемы.

• Для теста подобраны элементы, которые не влияют на контрольные показатели — например, второстепенные блоки или малозаметные иконки.

Как избежать типичных ошибок в A/B-тестировании

Если провести тестирование неправильно, можно выбрать неэффективное решение, столкнуться со снижением ключевых показателей там, где планировалось их повысить, и в конечном счете потерять ресурсы. Всё это снижает доверие к экспериментам и мотивацию пробовать еще.

Далее мы расскажем о распространенных ошибках, из-за которых это может произойти.

Недостаточный размер выборки

Если данных слишком мало, нельзя объективно утверждать, что различия между вариантами настоящие, а не результат шума. Поэтому малая выборка затрудняет анализ A/B-теста и повышает риск случайной победы одного из вариантов.

Так что перед запуском тестирования важно определить минимальный объем выборки — наименьшее число пользователей, которые должны увидеть тестируемые версии, чтобы результаты эксперимента были статистически значимы. Для этого есть специальные калькуляторы, например, этот.

Преждевременное завершение теста

Завершая тестирование раньше времени, организаторы также повышают риск случайных выводов. В этом случае можно либо выбрать решение, которому просто повезло в первые дни, либо не заметить эффект, который есть, но пока себя не обнаружил.

Подходящий момент для завершения теста зависит не от запланированных сроков, а от статистических критериев и логики процесса тестирования. Это можно делать, если:

1. Достигнут необходимый объем выборки. Даже если разница уже видна, не стоит прекращать тест, пока выборка не набрана.

2. Достигнута статистическая значимость (p-value). Разница между вариантами должна быть статистически значимой. Оптимальный уровень p-value — больше 0,05, оптимальный уровень достоверности — 95% и выше.

3. Тест продлился не меньше, чем полный бизнес-цикл. Это позволяет учесть сезонные и поведенческие колебания аудитории.

4. Метрики стабилизировались. К анализу можно приступать, когда целевые метрики перестали скакать.

Неверный выбор метрик

Чтобы результаты тестирования вылились в реальную прибыль, контрольные метрики должны быть максимально близки к деньгам. Поэтому нужно считать не просмотры, а целевые действия, не клики, а конверсии — и измерять успешность того или иного варианта именно в них.

Инструменты для проведения A/B-тестов

A/B-тестирования проводятся не вручную, а через специальные сервисы, которые могут обеспечить удобство, быстроту, точность и прозрачность результатов. Вот несколько примеров таких сервисов.

Varioqub

Varioqub (Вариокуб) — российская платформа для A/B-, сплит- и мультивариантного тестирования веб-сайтов, интернет-магазинов и онлайн-сервисов.

С помощью Varioqub можно удобно настраивать цели тестирования и сегментировать результаты — по устройствам, источникам трафика и пр. Удобная панель аналитики показывает текущие результаты тестов, статистическую значимость, визуализирует распределение конверсий между вариантами.

Платформа интегрируется с популярными CMS (1С-Битрикс, WordPress, Tilda), а также Яндекс Метрикой и Google Analytics — для построения сквозной аналитики и отслеживания ключевых целей. Кроме того, она позволяет проводить сложные кастомные эксперименты через JavaScript-API.

Есть бесплатный тариф с ограниченным числом экспериментов и посещений. А больше возможностей доступны при подключении инструмента на маркетплейсе eLama: здесь вам будут бесплатно доступны до двух экспериментов и до пяти персонализаций одновременно. Подключить Varioqub в личном кабинете → 

У нас в блоге есть подробная инструкция по работе с Varioqub.

Эксперименты с рекламой в Директе

Эксперименты для Директа в Яндекс Метрике — инструмент, который позволяет тестировать разные настройки рекламных кампаний для подбора наиболее эффективных. С помощью экспериментов можно объективно сравнивать стандартный вариант кампании (контрольную группу) и новый вариант (экспериментальную группу), анализируя результаты прямо в интерфейсе Яндекса.

Через эксперименты можно тестировать стратегии показов, бюджеты, таргетинги, креативы, ключевые фразы и минус-слова. Элементы быстро настраиваются через Метрику.

Инструмент бесплатный для пользователей Метрики.

Optimizely

Это один из самых известных зарубежных инструментов для A/B/N-тестирования, мультивариантных тестов в работе с сайтами, мобильными приложениями, e-commerce платформами, облачными сервисами и даже внутренними системами.

Здесь можно настраивать индивидуальные сценарии для разных сегментов пользователей, включая географию, устройство, поведение, историю визитов, настраивать сложные цели и события, а также строить отчёты с визуализацией воронок и сегментов и импортировать данные в аналитические системы.

Бесплатной версии у сервиса нет — только демо и платные пакеты.

Visual Website Optimizer

VWO — международная платформа для тестирования, персонализации, анализа поведения пользователей и оптимизации веб-опыта на сайтах и в мобильных приложениях.

Позволяет создавать и запускать A/B-, сплит-, мультивариантные тесты, создавать тепловые карты, карты кликов и скроллинга. Отличается мощным и удобным визуальным редактором, предоставляет подробные отчеты по каждому эксперименту: конверсии, значимость, временные и поведенческие метрики.

Интегрируется с большинством CMS, e-commerce платформ, инструментов web-аналитики, BI и CRM. Предлагает API для интеграции со сложной инфраструктурой.

Бесплатного тарифа в VWO нет, только пробный период.

Выбор подходящего сервиса зависит от ваших задач, степени сложности экспериментов, нужных вам интеграций.

Для простых сайтов и базовых тестов будет достаточно инструментов с базовой аналитикой (Вариокуб, Эксперименты в Яндекс Метрике). Для сложных гипотез и экспериментов можно рассмотреть Optimizely и VWO. Отметим, что два последних — зарубежные сервисы, и в их использовании могут быть нюансы с точки зрения соблюдения закона «О персональных данных».

FAQ

Как понять, что тест прошел успешно?

Тест можно считать успешным, если получена достаточная выборка, достигнута статистическая значимость (p-value < 0,05 или достоверность выше 95%), а тестовый вариант показал лучшие результаты по основной метрике по сравнению с контрольной группой. При этом результаты стабильны, эффект сохраняется на протяжении всего теста, без резких скачков или провалов, а второстепенные показатели не ухудшились.

Можно ли использовать A/B-тестирование на небольших сайтах?

Да, A/B-тестирование можно использовать даже на небольших сайтах. Лучше всего оно работает для «грубых» изменений — то есть крупных блоков и целых страниц, а не отдельных иконок или формулировок.

При этом важно учесть, что из-за небольшого объема трафика для достижения статистической значимости может потребоваться много времени — недели или даже месяцы. Также стоит принять более высокий риск ошибок — из-за небольшого объема выборки.

Как часто можно запускать A/B-тесты?

A/B-тесты можно запускать регулярно. Частота запуска зависит от объема трафика, ресурсов команды и целей бизнеса. Главным ограничителем здесь выступает объем трафика: чем выше посещаемость сайта или продукта, тем чаще можно запускать тесты.

Оптимальная частота для средних сайтов — 1–2 последовательных теста в месяц, но можно и чаще, если посещаемость позволяет. Крупные ecommerce-проекты и онлайн-сервисы тестируют новые гипотезы каждую неделю даже параллельно.

Как учитывать сезонность в A/B-тестировании?

Сезонность — важный фактор в A/B-тестировании, так как поведение пользователей может значительно меняться в разные периоды года, месяца, недели и даже дня. Если не учесть сезонные колебания, результаты теста будут искажены и приведут к неправильным решениям. Чтобы правильно учитывать сезонность:

• Проводите тест не менее полного цикла. Минимальный срок — неделя, чтобы попали будни и выходные. Для сезонных товаров или услуг важно включать в тест типичные пики и спады спроса.

• Распределяйте трафик случайно, чтобы сезонные пики и снижения распространились между вариантами равномерно

• Избегайте запуска больших тестов в период «аномалий» — праздников, крупных распродаж, неожиданных событий, которые могут вызвать нехарактерные всплески активности. Если этого не получилось избежать, отмечайте инфоповод в аналитике и сравнивайте эффект с аналогичными периодами прошлого года.

• Сравнивайте полученные метрики с историческими данными. Это поможет вам не спутать эффект от нового варианта с сезонным влиянием.

Как влияет A/B-тестирование на SEO?

При грамотном проведении тесты обычно не вредят поисковому продвижению. При этом важно:

• Не затягивать тестирование. Поисковики могут посчитать манипуляцией постоянные изменения в течение нескольких месяцев.

• Использовать canonical и noindex для экспериментальных URL.

• Не играть с тестами на критически важных для SEO страницах без крайней необходимости.

• Следить за изменениями в органике. Если эксперименты снижают удобство, увеличивают скорость отказов, уменьшает глубину просмотров — это постепенно скажется на позициях.

Нужно ли использовать контрольную группу в A/B-тестах?

Использование контрольной группы — это обязательное условие классического A/B-тестирования. Контрольная группа получает нынешний вариант страницы, креатива или элемента, а тестовая группа — измененный вариант.

Только сравнение позволяет объективно оценить влияние того или иного изменения и снизить влияние внешних факторов (например, сезонности) на результаты теста.

Как защититься от фрода и ботов в A/B-тестах?

Чтобы результаты A/B-тестирования были достоверными, важно исключить влияние искусственного трафика, фрода и ботов. У нас в блоге есть подробное руководство по защите от скликивания.

Влияет ли A/B-тестирование на скорость сайта?

A/B‑тестирование может влиять на скорость загрузки сайта, степень этого влияния зависит от выбора инструмента, способа реализации и объема изменений в тестах. Чтобы снизить риски, выбирайте надежные инструменты, меньше тестируйте «критичные» элементы первого экрана, не подключайте несколько сервисов одновременно и не запускайте много одновременных тестов. А также регулярно замеряйте скорость после запуска тестов и реагируйте на увеличение времени загрузки.

Каков минимальный период для проведения теста?

Обычно тесты не длятся меньше одной недели, потому что поведение пользователей может меняться в разные дни недели, и важно учесть как будни, так и выходные.

Если трафика поступает мало, тест может длиться дольше — до тех пор, пока не наберется достаточный объем выборки для статистической значимости.

Можно ли тестировать несколько гипотез одновременно?

Параллельные тесты можно проводить, если гипотезы не пересекаются и на них хватает трафика. Главное — не менять один и тот же блок одновременно в разных тестах. Например, цвет и надпись на одной и той же кнопке на одной и той же странице. Это затруднит понимание того, что именно и как сработало.

Как сохранять данные экспериментов для отчетности?

Большинство платформ для тестирования позволяют экспортировать статистику и отчеты и сохранять результаты прямо в системе.

Для грамотной отчетности по A/B-тестам всегда сохраняйте подробные данные, формируйте стандартные карточки экспериментов и используйте централизованные хранилища с наглядной аналитикой. Это ускорит анализ, защитит знания и даст вам аргументы для дальнейших решений.