Automatinis A/B testavimas naudojant dirbtinį intelektą: žingsnis po žingsnio vadovas žiniatinklio dizaineriams

Santrauka

A/B testavimas yra būtinas siekiant optimizuoti konversijas, tačiau tradicinis rankinis testavimas yra lėtas ir ribotas. DI gali automatizuoti procesą, nuolat vykdyti multivariacinius testus ir greičiau pateikti laiminčius derinius. Šis straipsnis pateikia praktinę sistemą, kaip integruoti DI pagrįstą testavimą į jūsų žiniatinklio dizaino darbo eigą. Sužinosite, kaip nustatyti automatinius eksperimentus, apibrėžti konversijos tikslus ir interpretuoti DI generuotas įžvalgas neprarandant kūrybinės kontrolės. Apžvelgsime dažnas klaidas, tokias kaip per didelis testavimas ir duomenų klaidingas aiškinimas, bei pateiksime realių sėkmingų įgyvendinimų pavyzdžių. Galiausiai turėsite aiškų procesą, kaip efektyviai padidinti konversijų rodiklius išlaikant dizaino vientisumą.

Kaip žiniatinklio dizaineris žinote, kad A/B testavimas yra auksinis standartas gerinant konversijų rodiklius. Tačiau rankiniu būdu atlikti net paprastą dviejų variantų testą gali užtrukti savaites, o multivariaciniai testai – kai vienu metu testuojate kelis elementus – greitai tampa nevaldomi. Jūs laukiate statistinio reikšmingumo, nerimaujate dėl imties dydžių ir dažnai tenkintės nedideliais pagerėjimais. O kas, jei galėtumėte automatizuoti visą šį procesą, leisdami DI atlikti tūkstančius eksperimentų per tą laiką, kurio jums reikia vienam nustatyti? Tai ir yra DI pagrįsto A/B testavimo pažadas. Tačiau tai nėra visiškas valdžios perdavimas; tai DI naudojimas kaip jėgos daugiklio. Šiame vadove sužinosite konkretų žingsnis po žingsnio metodą, kaip automatizuoti savo A/B testavimą naudojant DI, išlaikant visą kūrybinę kontrolę. Aptarsime, kaip apibrėžti tikslus, pasirinkti tinkamą įrankį, nustatyti multivariacinius testus, patvirtinti DI rekomendacijas ir išvengti dažnų spąstų. Realūs elektroninės prekybos ir SaaS pavyzdžiai parodys rezultatus. Pradėkime.

1 žingsnis: Apibrėžkite aiškius konversijos tikslus ir metrikas

Prieš bet kurį DI įrankį optimizuojant, jums reikia labai aiškaus tikslo. Nesakykite tiesiog „padidinti konversijas". Nurodykite, ką konversija reiškia kiekvienam puslapiui: registraciją, pirkimą, atsisiuntimą. Tada nuspręskite, kurios antrinės metrikos yra svarbios – paspaudimų rodiklis, laikas puslapyje, atmetimo rodiklis – kad suprastumėte visą poveikį. Pavyzdžiui, elektroninės prekybos svetainė gali optimizuoti pagal „į krepšelį pridėjimo" rodiklį kaip pagrindinį tikslą, taip pat stebėti vidutinę užsakymo vertę. Užrašykite juos viename dokumente, kuriuo dalijatės su komanda. Šis aiškumas neleidžia DI vaikytis triukšmo. Kai turėsite tikslus, galėsite juos perduoti savo DI testavimo įrankiui. Šis žingsnis taip pat padeda vėliau interpretuojant rezultatus: DI gali rasti variantą, kuris padidina paspaudimus, bet sumažina pajamas – jūsų tikslo apibrėžimas padeda išlikti sąžiningiems.

2 žingsnis: Pasirinkite tinkamą DI testavimo įrankį

Ne visi DI testavimo įrankiai yra vienodi. Ieškokite šių savybių:

• Integracija: jis turėtų lengvai integruotis į jūsų esamą analitiką ir turinio valdymo sistemą su minimaliu kodu.
• Multivariacinis pajėgumas: ar jis gali testuoti daugiau nei du kintamuosius vienu metu? (pvz., antraštę, CTA mygtuko spalvą, paveikslėlį)
• Interpretuojamumas: turite suprasti, kodėl laimi variantas, o ne tik tai, kad laimi.
• Kontrolė: turėtumėte galėti nustatyti srauto paskirstymą, minimalius imties dydžius ir perrašyti DI sprendimus.

Populiarios parinktys: Google Optimize (su jo automatinio pasirinkimo funkcija), VWO SmartStats ir Optimizely Stats Accelerator. Mažesnėms svetainėms tokie įrankiai kaip Convert.com siūlo DI pagrįstą personalizavimą ir testavimą. Išbandykite kiekvieną įrankį ne kritiniame puslapyje. Atminkite, DI yra partneris, o ne pakaitalas. Norėdami giliau integruotis su savo dizaino sistema, apsvarstykite, kaip DI testavimas gali prisidėti prie platesnių personalizavimo strategijų – tai susiję su hiperpersonalizuotomis vartotojų kelionėmis.

3 žingsnis: Nustatykite pirmąjį multivariacinį testą su DI

Pažvelkime į pavyzdį: optimizuojate nukreipimo puslapį SaaS produktui. Norite testuoti tris elementus:

• Antraštė: dvi versijos
• CTA mygtuko spalva: trys versijos (mėlyna, žalia, oranžinė)
• Herojaus paveikslėlis: dvi versijos

Tai 2×3×2 = 12 kombinacijų. Rankiniu būdu jums reikėtų 12 atskirų testų arba dalinio faktorialo dizaino – tai painu ir lėta. Su DI nustatote vieną eksperimentą. DI automatiškai paskirsto srautą tarp visų kombinacijų, mokosi, kurios veikia geriausiai, ir realiu laiku perkelia daugiau srauto laimėtojams. Štai kaip:

1. Savo įrankyje sukurkite naują eksperimentą. Pasirinkite puslapio URL.
2. Apibrėžkite kiekvieną elementą ir jo variantus. Įkelkite turtą.
3. Nustatykite pagrindinį tikslą (pvz., registracijos) ir antrinius tikslus.
4. Pasirinkite srauto paskirstymą (pvz., 50% kontrolė, 50% eksperimentas).
5. Įjunkite DI optimizavimą – tai leidžia algoritmui naudoti „bandit" metodus dinamiškai paskirstyti srautą.
6. Paleiskite.

Per kelias dienas DI pradės atskleisti šablonus. Galite pamatyti, kad kombinacija „Antraštė A + Žalias CTA + Paveikslėlis B" konvertuoja 20% geriau nei kontrolė. Kol DI veikia, priešinkitės pagundai nuolat žiūrėti – leiskite jam surinkti duomenis.

4 žingsnis: Stebėkite rezultatus ir patvirtinkite žmogaus peržiūra

Kai DI paskelbia laimėtoją (paprastai kai pasiekiamas 95% statistinis reikšmingumas), gali kilti pagunda iškart įgyvendinti. Tačiau sustokite. DI gali pateikti klaidingai teigiamus rezultatus, ypač jei testuojate daug kombinacijų. Atlikite šiuos patikrinimus:

• Pažvelkite į platesnį vaizdą: patikrinkite antrines metrikas. Ar laimėtojas pablogino laiką puslapyje ar padidino atmetimo rodiklį? Jei taip, tai gali būti atsitiktinumas.
• Segmentuokite duomenis: ar laimėtojas veikia visiems srauto šaltiniams? Mobiliems vs staliniams? Naujiems vs grįžtantiems? Kartais DI randa globalų laimėtoją, kuris iš tiesų prasčiau veikia tam tikruose segmentuose.
• Atlikite paprastą A/A testą: naudokite DI rekomenduotą variantą prieš kontrolę trumpam laikotarpiui, kad patvirtintumėte rankiniu būdu.
• Taikykite srities žinias: ar laimintis variantas atitinka jūsų prekės ženklo gaires? Jei DI pasirinko neoninę žalią CTA, o jūsų prekės ženklas yra rami mėlyna, tai gali pakenkti pasitikėjimui.

Šis žmogaus patvirtinimo žingsnis užtikrina, kad aklai nesekate algoritmo. Tai taip pat galimybė mokytis – kodėl laimėjo tas variantas? Šias įžvalgas galite pritaikyti kitiems puslapiams. Norėdami išlaikyti dizaino nuoseklumą, apsvarstykite, kaip DI testavimas dera su jūsų platesne DI integravimu į jūsų dizaino sistemą.

5 žingsnis: Įgyvendinkite laiminčius variantus ir kartokite

Kai patvirtinsite, paleiskite laimintį variantą 100% srauto. Tačiau nesustokite. Pasinaudokite DI išmoktomis pamokomis tolesniam testavimui. Galbūt duomenys parodė, kad žali CTA nuosekliai lenkia mėlynus kelių testų metu – tai signalas keisti visą prekės ženklą. Taip pat apsvarstykite testavimą kituose puslapiuose: jei antraštės formatas veikė jūsų nukreipimo puslapyje, išbandykite jį kainų puslapyje.

DI testavimas geriausiai veikia kaip nuolatinis ciklas. Nustatykite grafiką: kiekvieną mėnesį paleiskite vieną naują multivariacinį testą didelio srauto puslapyje. Laikui bėgant sukursite patvirtintų žinių biblioteką. Dokumentuokite savo išvadas bendroje žinių bazėje, kad visa komanda gautų naudos.

Dažnos klaidos, kurių reikia vengti

• Per didelis testavimas: per daug vienu metu vykdomų eksperimentų išsklaido srautą ir sukelia nepatikimus rezultatus. Apribokite iki 2-3 lygiagrečių testų.
• Konteksto ignoravimas: DI nesupranta prekės ženklo balso ar emocinio poveikio. Variantas, laimintis skaičiais, vartotojams gali atrodyti šlamštas – pasitikėkite savo nuojauta.
• Duomenų „žvejyba": jei tikrinate rezultatus kas valandą, tikėtina, kad matysite atsitiktinius svyravimus. Leiskite DI užbaigti.
• Imties dydžio nepaisymas: net DI reikia pakankamo srauto. Puslapiams, turintiems mažiau nei 1 000 lankytojų per mėnesį, apsvarstykite paprastesnius testus.

Be to, būkite atsargūs su spalvų pasirinkimais – DI gali pasirinkti kontrastingą spalvą, kuri nesiderina. Remkitės spalvų psichologija konversijoms skatinantiems nukreipimo puslapiams, kad priimtumėte informuotus sprendimus.

Realus pavyzdys: SaaS įmonė padidina registracijas 31%

B2B SaaS įmonė su 50 000 mėnesinių lankytojų metų metus naudojo rankinį A/B testavimą, pasiekdama 5-10% pagerėjimą. Jie perėjo prie DI pagrįsto multivariacinio įrankio, testuodami antraštę, CTA spalvą ir atsiliepimų vietą. DI paleido 24 kombinacijas. Po dviejų savaičių jis rekomendavo variantą su naudą pabrėžiančia antrašte, žaliu CTA ir atsiliepimais virš lenkimo linijos. Jie patvirtino rankiniu A/B testu ir pamatė 31% nemokamų bandomųjų registracijų padidėjimą. Svarbiausia buvo tai, kad DI atskleidė sąveikos efektą: atsiliepimų vieta veikė tik su konkrečia antrašte. Žmogiškieji testuotojai niekada nebūtų pagalvoję testuoti tos kombinacijos.

Išvada

DI pagrįstas A/B testavimas nėra stebuklinga lazdelė – tai galingas įrankis, kurį teisingai naudojant galima dramatiškai paspartinti optimizavimo pastangas. Aiškiai apibrėžiant tikslus, pasirenkant tinkamą įrankį, nustatant multivariacinius eksperimentus, patvirtinant DI rekomendacijas ir kartojant, galite pasiekti konversijų padidėjimą, kurio rankinis testavimas tiesiog negali pasiūlyti. Atminkite likti procese: DI atlieka sunkų darbą, bet jūs suteikiate kūrybiškumą ir kontekstą. Pradėkite nuo mažo: pasirinkite vieną didelio srauto puslapį, nustatykite multivariacinį testą su trimis elementais ir pažiūrėkite, ko išmoksite. Laikui bėgant sukursite duomenimis pagrįstą dizaino praktiką, derinančią geriausias žmogaus intuicijos ir mašinos efektyvumo savybes.

Dabar eikite ir automatizuokite savo testavimą – ir stebėkite, kaip kyla jūsų konversijos.