Как известно, дьявол скрывается в деталях, и если вы встали на путь веб-аналитики, то вам придется разобраться в деталях работы сервиса от Goolge — «Оптимизатор веб-сайтов». И мало того, что разобраться как это работает – это только начало, самое главное, на мой взгляд в веб-аналитике — это правильно интерпретировать показатели. Чтобы успех вашей A/B кампании был таковым на самом деле, а не иллюзией, рекомендую ознакомиться со следующей статье.
Оптимизатор веб-сайтов Google – это очень действенная платформа для тестирования, позволяющая проводить комплексные многомерные эксперименты, с простым, интуитивно понятным интерфейсом. Так в чем же проблема?
СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ОБМАНЫВАЮТ
Простота, будучи самой сильной стороной оптимизатора веб-сайтов, также является и чрезвычайно слабой чертой, когда дело касается сегментации данных. Оптимизатор веб-сайтов Google не предоставляет подробные данные, как это делает Google Analytics.
В «Оптимизаторе веб-сайтов» весь ваш трафик, независимо от его источников, собирается в одну корзину. Вы можете получать трафик в результате платного или органического поиска на одну и ту же страницу. И при просмотре данных по эксперименту на странице вы увидите сводные данные по всем источникам трафика …
РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТА ОТЛИЧАЮТСЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ РАЗНЫХ ИСТОЧНИКОВ ТРАФИКА
Когда мы запускаем результаты теста «Оптимизатора веб-сайтов» на ROI, т.е. возврат инвестиций, мы проводим наши эксперименты так, как и ожидалось – тестируем до тех пор, пока не получим показатели «Победа» в интерфейсе Оптимизатора веб-сайтов. Однако по завершении теста все оказывается намного интереснее.
КАК НА САМОМ ДЕЛЕ ВЫГЛЯДИТ «ПОБЕДА» (WIN)?
Для того, чтобы глубже погрузиться в результаты теста нашего «Оптимизатора веб-сайтов», мы используем Google Analytics, разбивая данные тестирования по источникам трафика, кампаниям, группам рекламных объявлений, и прочим разным существенным методам, по которым возможно сегментировать трафик. При просмотре результатов кампании за кампанией, все начинает выглядеть немного иначе.
Ниже представлен A/B тест, недавно проведенный нами для одного из наших клиентов для тестирования обновленного заголовка на его целевой странице для платного поиска:
Милые 60% — абсолютная победа! Но наша работа еще не закончена …
Когда мы разбиваем тест по кампаниям в Google Analytics, мы видим, что на самом деле новый заголовок привел ни больше, ни меньше, к 40%-ному снижению конверсии по некоторым из наших кампаний (судя по экспериментам A/B в Google Analytics). Итак, как же следует с этим поступить?
 |
УСТРАНЕНИЕ ПОТЕРЬ
Краткий ответ – сегментировать ваш трафик. Как правило, если получен вердикт «Победа» по A/B тесту, то весь трафик направляют к «победной» странице. Тем самым занижая свой показатель «победителя».
Рассмотрим следующий пример. Мы проводим тестирование в Оптимизаторе веб-сайтов, и после недели тестирования обнаруживаем, что страница B получает переходов на сотню больше, чем страница А. Соответственно, мы отправляем весь трафик на страницу B, с тем, чтобы повысить его на 6,45%.
Однако, при более близком рассмотрении данных из нашего теста вы увидите, что при проведении второй кампании страница А на самом деле показывает лучшие результаты, чем страница B. Если мы оптимизируем ту страницу, куда отправляем наш трафик, то сможем получить дополнительные 50 переходов, резко повысив наш фактический процентный показатель до 9,68%!
Я ВСЕ ЭТО ПОНЯЛ, И КАК ЖЕ Я ДОЛЖЕН СЕГМЕНТИРОВАТЬ СВОЙ ТРАФИК?
Есть несколько способов отправки посетителей из разных источников трафика на разные страницы. Самый простой общепризнанный метод – это просто обновить свои целевые URL для каждого отдельного источника трафика, с тем, чтобы направить его на оптимизированную страницу.
На самом деле не имеет значения, какой метод вы выберете для разделения трафика по соответствующим страницам. Просто убедитесь, что независимо от того, какую бы систему вы ни использовали, она в достаточной мере надежна и управляема, чтобы вы могли справиться с постоянным тестированием.
© ROI Revolution
