Johdanto

A/B-testauksessa, joka tunnetaan myös nimellä split testing, verrataan verkkosivun, sähköpostin tai mainoksen kahta versiota sen määrittämiseksi, kumpi niistä toimii paremmin. 

‍

Se on ratkaisevan tärkeä työkalu konversioasteen optimoinnissa (CRO), koska sen avulla yritykset voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä verkkosivuston tai markkinointikampanjoiden parantamisesta.

‍

A/B-testauksen avulla yritykset voivat testata verkkosivustonsa tai markkinointikampanjoidensa eri elementtejä, kuten otsikoita, kuvia ja toimintakutsuja, ja nähdä, mitkä versiot toimivat parhaiten. Vertailemalla näiden kahden version tuloksia yritykset voivat määrittää, mitkä elementit ovat tehokkaimpia konversioiden edistämisessä. Se auttaa niitä tekemään tietoon perustuvia päätöksiä verkkosivuston tai markkinointikampanjoiden parantamisesta konversioiden lisäämiseksi.

‍

A/B-testauksen avulla yritykset voivat myös muuttaa verkkosivustoaan tai markkinointikampanjoitaan asteittain sen sijaan, että ne tekisivät merkittäviä muutoksia. Se auttaa minimoimaan riskin tehdä muutoksia, jotka saattavat vahingoittaa konversioita.

‍

A/B-testauksen avulla yritykset voivat myös testata erilaisia hypoteeseja ja validoida oletuksensa siitä, mikä ohjaa konversioita. Se auttaa yrityksiä tunnistamaan parannusmahdollisuuksia.

‍

Nyt kun tiedämme, että A/B-testaus on tärkeää, miten valitsemme oikean työkalun? Otetaan selvää!

‍

Oikean A/B-testaustyökalun valitseminen

‍

Oikean A/B-testaustyökalun valinta voi olla yrityksesi kannalta ratkaiseva päätös, sillä se vaikuttaa merkittävästi testauksen ja optimoinnin onnistumiseen. 

Seuraavassa on muutamia avaintekijöitä, jotka kannattaa ottaa huomioon A/B-testaustyökalua valittaessa:

‍

Helppokäyttöisyys: Työkalun on oltava helppokäyttöinen ja helppokäyttöinen, ja siinä on oltava käyttäjäystävällinen käyttöliittymä, jonka avulla voit luoda ja suorittaa testejä nopeasti ja helposti.

‍

Mukautusvaihtoehdot: Esimerkiksi mahdollisuus testata verkkosivuston tai markkinointikampanjoiden eri osia.

‍

Integrointivaihtoehdot: Google Analyticsin tai sähköpostimarkkinointiohjelmiston kaltaisiin nykyisiin verkkosivustoihin tai markkinointialustoihin.

‍

Raportointi ja analyysi: Työkalun tulisi tarjota yksityiskohtaisia raportteja ja analyysejä, mukaan lukien reaaliaikaiset tiedot ja tietojen visualisointi, jotta voit ymmärtää testien tulokset.

‍

Tuki ja resurssit: Työkalun tulisi sisältää erilaisia resursseja, kuten dokumentaatiota ja opetusohjelmia, joiden avulla saat työkalusta kaiken irti ja saavutat testaustavoitteesi.

‍

Skaalautuvuus: Skaalautuvuus: Työkalun pitäisi pystyä käsittelemään suuria liikenne- ja tietomääriä ja mukautumaan yrityksesi kasvuun.

‍

Kustannukset: Työkalun tulisi olla kustannustehokas ja tarjota budjettiisi ja yrityksesi tarpeisiin sopiva hinnoittelusuunnitelma.

‍

On myös tärkeää muistaa, että jotkin työkalut on suunniteltu nimenomaan A/B-testausta varten, kun taas toiset ovat yleisiä optimointityökaluja, joissa on A/B-testausominaisuuksia. Erikoistuneen A/B-testaustyökalun tai sellaisen saatavilla olevan optimointityökalun valitseminen, joka pystyy myös A/B-testaukseen, riippuu tarpeistasi ja tavoitteistasi.

‍

Testaa lopuksi harkitsemasi työkalut ilmaiseksi ja kokeile niitä itse, jotta näet, ovatko ne helppokäyttöisiä ja tarjoavatko ne tarvittavat ominaisuudet.

AdCreative.ai on yksi yleinen optimointityökalu, jossa on A/B-testausominaisuudet ja jota voit kokeilla ilmaiseksi. Se auttaa sinua määrittämään, mitkä mainokset toimivat hyvin AB-testaamalla ja esittelemällä tehokkaimmin toimivia luomuksiasi. Tätä ominaisuutta kutsutaan nimellä creative insights, ja se on maailman ainoa alusta, joka antaa sinulle kehittyneitä näkemyksiä mainosluonnosten jokaisesta elementistä, kuten väreistä, tarroista, viestinnästä ja paljon muusta.

‍

Vinkkejä näyttömainosten A/B-testaukseen

Kun olet valinnut itsellesi sopivan työkalun, sinun kannattaa tutustua strategioihin, jotka auttavat sinua voittamaan. 

Tässä on siis asiantuntijoiden vinkkejä, joiden avulla saat parhaan hyödyn irti A/B-testauksesta:

Aloita selkeästä hypoteesista: Ennen kuin aloitat A/B-testin, sinun on ymmärrettävä selkeästi tavoitteesi. Se auttaa sinua suunnittelemaan kohdennetun testin, joka antaa merkityksellisiä tuloksia.

Tavoitteiden ja hypoteesin asettaminen A/B-testausta varten on olennaisen tärkeää optimoitaessa display-mainoksia konversioiden lisäämiseksi. Tässä on vaiheittainen opas siitä, miten asetat tavoitteet ja teorian A/B-testausta varten:

1. Määrittele tavoitteesi: Aloita määrittelemällä A/B-testin tavoitteet. Mitä haluat saavuttaa testillä? Yritätkö lisätä klikkausprosenttia, parantaa konversiolukuja vai lisätä sitoutumista?
2. Tunnista ongelma: Kun olet määritellyt tavoitteesi, tunnista ongelma, jonka yrität ratkaista. Jos esimerkiksi haluat lisätä klikkausprosenttia, sinun on ehkä parannettava mainoksesi näkyvyyttä tai tehtävä siitä houkuttelevampi.
3. Määritä mittari: Määritä mittari, jolla mittaat testin onnistumista. Se voi olla esimerkiksi klikkausprosentti, muuntumisprosentti tai sitoutuminen.
4. Muodosta hypoteesi: Muotoile teoria, joka selittää, miten uskot voivasi ratkaista ongelman ja saavuttaa tavoitteesi. Esimerkiksi: "Tekemällä mainoksesta visuaalisesti miellyttävämmän pystymme lisäämään klikkausprosenttia 25 prosenttia."
5. Aseta tavoite: Aseta testillesi saavutettavissa oleva tavoite. Ole tarkka ja mitattavissa. Esimerkiksi: "Lisäämme klikkausprosenttia 25 prosenttia seuraavien 30 päivän aikana."
6. Suunnittele testi: Suunnittele testi hypoteesin ja tavoitteen pohjalta. Päätä, mitä elementtejä mainoksesta testataan, ja luo kaksi versiota: kontrolli- ja variaatioversio.

‍

Kun olet asettanut tavoitteet ja muotoillut hypoteesin, voit suorittaa A/B-testin. Muista seurata testituloksia ja käytä tietoja tehdessäsi tietoon perustuvia päätöksiä, joilla voit parantaa display-mainoksiasi ja lisätä konversioita.

‍

Testaa yksi muuttuja kerrallaan: A/B-testauksessa on tärkeää kokeilla vain yhtä muuttujaa samanaikaisesti. Se auttaa sinua ymmärtämään kunkin muutoksen vaikutuksen konversioasteeseen.

Yhden muuttujan testaaminen kerrallaan on tärkeää A/B-testauksessa, koska se auttaa varmistamaan, että testitulokset ovat tarkkoja ja merkityksellisiä. Kun kokeilet useita muuttujia samanaikaisesti, voi olla haastavaa määrittää, mikä muuttuja on vastuussa tuloksissa tapahtuvista muutoksista.

‍

Kun testaat yhtä muuttujaa kerrallaan, voit eristää kyseisen muuttujan vaikutuksen ja ymmärtää sen erityisen vaikutuksen mitattavaan lopputulokseen, kuten konversiolukuun, klikkausprosenttiin tai sitoutumiseen. Sen avulla voit tunnistaa, mitkä mainoksen tai verkkosivuston osatekijät edistävät tehokkaimmin konversioita, ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä display-mainosten optimoinnista.

‍

Lisäksi useiden muuttujien testaaminen voi lisätä testin monimutkaisuutta ja vaikeuttaa tulosten tulkintaa, mikä johtaa epätarkkoihin johtopäätöksiin ja vääriin päätöksiin.

‍

Käytä suurta otoskokoa: Jos haluat saada tarkkoja tuloksia A/B-testistäsi, sinun on käytettävä suurta otoskokoa. Mitä suurempi otoskoko on, sitä varmempi voit olla testituloksista.

‍

Ole kärsivällinen: A/B-testaus voi viedä aikaa, joten kärsivällisyys on välttämätöntä. Anna testin kestää riittävästi aikaa, jotta voit kerätä riittävästi tietoa mielekkäiden johtopäätösten tekemiseksi.

‍

Analysoi tulokset:

1. Kun A/B-testi on valmis, ota aikaa tulosten analysointiin.
2. Tutki tietoja ja ymmärrä, miksi yksi variaatio toimi paremmin.
3. Käytä näitä tietoja tuleviin A/B-testeihin ja paranna näyttömainosten suorituskykyä.

‍

Päätelmä

Noudattamalla näitä asiantuntijoiden vinkkejä voit varmistaa, että A/B-testaus on käytännöllistä ja että voit parantaa näyttömainosten konversiolukuja. Ole aina kärsivällinen, jatka testaamista ja käytä tuloksia mainoskampanjoidesi optimointiin ja parantamiseen.

‍