A/B Testi Nedir?

A/B testi nedir?

A/B testi, bir içeriğin iki farklı sürümünü benzer kitlelere rastgele göstererek hangisinin önceden belirlenen hedefte daha iyi sonuç verdiğini ölçme yöntemidir. Mevcut sürüme A (kontrol), değiştirilen sürüme B denir. Bir reklamın iki farklı başlığı, bir açılış sayfasının iki farklı buton metni ya da bir e-postanın iki farklı konu satırı tipik A/B testi örnekleridir.

Yöntemin değeri, kararı görüşe değil veriye bağlamasıdır. "Bence bu başlık daha iyi" tartışması yerine, aynı dönemde aynı koşullarda hangi sürümün daha çok talep getirdiği ölçülür. Birden fazla öğenin aynı anda farklı kombinasyonlarla denendiği yönteme ise çok değişkenli test denir; çok daha fazla trafik gerektirir.

A/B testi nerelerde kullanılır?

A/B testi nasıl yapılır? Adım adım

1. Bir hipotez yazın. "Form başlığını 'Ücretsiz ön görüşme' yaparsak form gönderimleri artar, çünkü ziyaretçiler ücret kaygısıyla formu doldurmuyor" gibi; neyi, neden değiştirdiğinizi ve ne beklediğinizi söyleyin.
2. Tek bir değişkeni değiştirin. Başlığı, görseli ve butonu aynı anda değiştirirseniz hangisinin fark yarattığını bilemezsiniz.
3. Başarı ölçütünü baştan seçin. Tıklama oranı mı, form gönderimi mi, satış mı? İşe en yakın ölçüt en doğru olanıdır; tıklamayı artırıp satışı düşüren bir sürüm kazanan değildir.
4. Trafiği rastgele ve eşit bölün. İki sürüm aynı dönemde, aynı kitleye, aynı bütçe koşullarında yayınlanmalıdır. Bir hafta A'yı, ertesi hafta B'yi göstermek mevsim ve gündem etkisini karıştırır.
5. Yeterli süre ve veri bekleyin. Haftanın günlerine göre davranış değiştiği için test en az bir ya da iki tam hafta sürmelidir. İlk günlerdeki öne geçişler çoğu zaman tesadüftür.
6. Sonucu istatistiksel olarak yorumlayın. Farkın tesadüf olup olmadığını test aracının raporladığı güven düzeyiyle değerlendirin; çoğu araç yüzde 95 güven düzeyini esas alır.
7. Kazananı uygulayın ve kaydedin. Sonucu, hipotezi ve öğrendiklerinizi bir test günlüğüne yazın; bir sonraki test bu bilgiden başlar.

İstatistiksel anlamlılık neden önemli?

Kurgusal bir örnek: A sürümü 1.000 ziyaretçiden 30 form (yüzde 3), B sürümü 1.000 ziyaretçiden 36 form (yüzde 3,6) aldı. İlk bakışta B yüzde 20 daha iyi görünür; ancak bu örneklem büyüklüğünde fark istatistiksel olarak anlamlı değildir, yani büyük olasılıkla tesadüftür. Aynı oranlar on kat daha fazla ziyaretçiyle elde edilseydi sonuç güvenilir olurdu. Küçük farkları görmek için büyük trafik gerekir; trafiği az olan sitelerde başlık ve teklif gibi etkisi büyük olabilecek değişikliklerle test yapmak daha verimlidir.

Test fikirleri nereden gelir?

En verimli testler tahminlerden değil, bir sorunun işaretinden doğar. Fikir bulmak için bakılacak yerler şunlardır:

• Analitik veriler: Çok ziyaret alıp az dönüşüm getiren sayfalar ve formun yarıda bırakıldığı adımlar ilk test adaylarıdır.
• Oturum kayıtları ve ısı haritaları: Ziyaretçilerin nereye tıkladığını, nerede durduğunu ve nereden çıktığını gösterir.
• Müşteri soruları: Satış ve müşteri hizmetleri ekibine en sık sorulan sorular, sayfada eksik kalan bilgiyi işaret eder.
• Reklam raporları: Tıklama alıp dönüşüm getirmeyen reklamlar, reklam ile açılış sayfası arasındaki uyumsuzluğu gösterebilir.

Fikirleri olası etkisine, uygulama kolaylığına ve ne kadar trafikle sınanabileceğine göre sıralamak, sınırlı trafiği en değerli testlere ayırmayı sağlar.

Hangi araçlarla yapılır?

• Google Ads: Hesaptaki Deneyler bölümü, bir kampanya değişikliğinin etkisini trafiği bölerek ölçmeye izin verir.
• Meta Reklam Yöneticisi: Görsel, metin, hedef kitle ya da yerleşim için yerleşik A/B testi özelliği sunar.
• E-posta platformları: Çoğu, konu satırı testini gönderim ekranında sunar.
• Web sitesi: Google'ın ücretsiz test aracı Google Optimize 30 Eylül 2023'te kapatıldı ve doğrudan bir halefi olmadı; site içi testler bugün üçüncü taraf test araçlarıyla yapılıyor ve sonuçları Google Analytics ile birlikte izlenebiliyor.

Reklam tarafında testlerin hangi ölçüte göre değerlendirileceğini ROAS nedir yazımızda anlattık. Sayfa tasarımı testlerinin kullanıcı deneyimiyle ilişkisini UX ve UI tasarım nedir yazımızda ele aldık.

Sık yapılan hatalar

• Testi ilk günlerde öne geçen sürüm lehine erken bitirmek
• Aynı anda birden fazla öğeyi değiştirmek
• Başarıyı yalnız tıklamayla ölçmek
• Hipotez yazmadan rastgele değişiklik denemek
• Sonuçları kaydetmeyip aynı testi aylar sonra tekrar yapmak
• Kazanan sürümü uyguladıktan sonra kazancın sonraki haftalarda da sürüp sürmediğini izlememek

Sık sorulan sorular

1. A/B testi ne kadar sürmeli? Trafiğe ve dönüşüm oranına bağlıdır; ancak haftalık dalgalanmaları kapsamak için en az bir, tercihen iki tam hafta sürmesi ve test aracı yeterli veri toplandığını gösterene kadar devam etmesi gerekir.

2. Kaç ziyaretçi gerekir? Beklenen fark ne kadar küçükse o kadar fazla ziyaretçi gerekir. Çevrimiçi örneklem hesaplayıcıları, mevcut dönüşüm oranınıza ve görmek istediğiniz farka göre gereken sayıyı verir.

3. Aynı anda birden fazla test yapılabilir mi? Farklı sayfalarda ya da farklı kampanyalarda yapılabilir. Aynı kitleyi aynı anda etkileyen iki test ise birbirinin sonucunu bozabilir.

4. A/B testi SEO'ya zarar verir mi? Google'ın kurallarına uyulduğunda vermez: Googlebot'a ziyaretçilerden farklı içerik gösterilmemeli, farklı adresli sürümlerde orijinal sayfaya işaret eden kanonik etiket ve kalıcı değil geçici (302) yönlendirme kullanılmalı, test yalnızca gerektiği kadar sürmeli ve bittiğinde test sürümleri kaldırılmalıdır.

Sonuç

A/B testi; tek bir değişkenle, net bir hipotez ve başarı ölçütüyle, yeterli süre boyunca yürütülen ve sonucu istatistiksel olarak okunan bir karar yöntemidir. Hangi kitleyle test yapılacağını belirlemek için hedef kitle nasıl belirlenir rehberimize bakabilirsiniz. Inside Media olarak reklam ve sayfa testlerini performans odaklı reklam yönetimi hizmetimizin düzenli bir parçası olarak yürütüyoruz.