يتيح لك إجراء اختبار A/B testing الذي يقارن بشكل مباشر بين أحد الأشكال والتجربة الحالية طرح أسئلة مركزة حول التغييرات التي تطرأ على موقعك على الويب أو تطبيقك ثم جمع البيانات حول تأثير هذا التغيير.
يزيل الاختبار التخمين في تحسين موقع الويب ويتيح اتخاذ قرارات مستنيرة بالبيانات والتي تحول محادثات العمل من "نفكر" إلى "نحن نعلم". ومن خلال قياس تأثير التغييرات على مقاييسك، يمكنك التأكد من أن كل تغيير يؤدي إلى نتائج إيجابية.
ما هو اختبار A/B testing ؟
اختبار A/B testing (المعروف أيضًا باسم الاختبار المقسم أو اختبار المجموعة) هو منهجية لمقارنة إصدارين من صفحة الويب أو التطبيق مع بعضهما البعض لتحديد أيهما يحقق أداءً أفضل. يعد اختبار A/B testing في الأساس تجربة يتم فيها عرض متغيرين أو أكثر من الصفحة للمستخدمين بشكل عشوائي، ويتم استخدام التحليل الإحصائي لتحديد الشكل الذي يحقق أداءً أفضل لهدف تحويل معين.
كيف يعمل اختبار A/B testing ؟
في اختبارA/B testing، يمكنك التقاط صفحة ويب أو شاشة تطبيق وتعديلها لإنشاء إصدار ثانٍ من نفس الصفحة. يمكن أن يكون هذا التغيير بسيطًا مثل عنوان واحد أو زر أو إعادة تصميم كاملة للصفحة. بعد ذلك، يتم عرض نصف عدد الزيارات الخاصة بك على الإصدار الأصلي من الصفحة (المعروف باسم التحكم أو A) ويتم عرض النصف الآخر على الإصدار المعدل من الصفحة (الشكل أو B).
اختلافات اختبار A/B testing
نظرًا لأنه يتم تقديم عنصر التحكم أو الاختلاف للزائرين، يتم قياس تفاعلهم مع كل تجربة وجمعه في لوحة معلومات وتحليله من خلال محرك إحصائي. يمكنك بعد ذلك تحديد ما إذا كان تغيير التجربة (التباين أو B) له تأثير إيجابي أو سلبي أو محايد على خط الأساس (التحكم أو A).
لماذا يجب عليك القيام باختبار A/B testing
يسمح اختبار A/B testing للأفراد والفرق والشركات بإجراء تغييرات دقيقة على تجارب المستخدمين الخاصة بهم أثناء جمع البيانات حول التأثير الذي تحدثه. وهذا يسمح لهم ببناء فرضيات ومعرفة العناصر والتحسينات الخاصة بتجاربهم التي تؤثر على سلوك المستخدم أكثر من غيرها. وبطريقة أخرى، يمكن إثبات خطأهم - يمكن إثبات خطأ رأيهم حول أفضل تجربة لهدف معين من خلال اختبار A/B testing.
أكثر من مجرد الإجابة على سؤال لمرة واحدة أو تسوية الخلاف، يمكن استخدام اختبار A/B testing للتحسين المستمر لتجربة معينة أو تحسين هدف واحد مثل تحسين معدل التحويل (CRO) بمرور الوقت.
قد ترغب شركة تكنولوجيا B2B في تحسين جودة وحجم مبيعاتها من الصفحات المقصودة للحملة. من أجل تحقيق هذا الهدف، سيحاول الفريق إجراء تغييرات في اختبار A/B testing على العنوان وسطر الموضوع وحقول النموذج والعبارات التي تحث المستخدم على اتخاذ إجراء والتخطيط العام للصفحة لتحسين معدل الارتداد المنخفض وزيادة التحويلات والعملاء المتوقعين وتحسينها. نسبة النقر إلى الظهور.
ويساعدهم اختبار تغيير واحد في كل مرة على تحديد التغييرات التي كان لها تأثير على سلوك الزائر، وأيها لم يكن لها تأثير. وبمرور الوقت، يمكنهم الجمع بين تأثير التغييرات الفائزة المتعددة من التجارب لإظهار التحسن القابل للقياس للتجربة الجديدة مقارنة بالتجربة القديمة.
تسمح هذه الطريقة لإدخال تغييرات على تجربة المستخدم أيضًا بتحسين التجربة لتحقيق النتيجة المرجوة ويمكن أن تجعل الخطوات الحاسمة في الحملة التسويقية أكثر فعالية.
ومن خلال اختبار نسخة الإعلان، يمكن للمسوقين معرفة الإصدارات التي تجذب المزيد من النقرات. ومن خلال اختبار الصفحة المقصودة اللاحقة، يمكنهم معرفة التخطيط الذي يحول الزائرين إلى عملاء بشكل أفضل. يمكن بالفعل تقليل الإنفاق الإجمالي على الحملة التسويقية إذا كانت عناصر كل خطوة تعمل بأكبر قدر ممكن من الكفاءة لاكتساب عملاء جدد.
مسار تحويل اختبار A/B testing
يمكن أيضًا لمطوري المنتجات والمصممين استخدام اختبار A/B لتوضيح تأثير الميزات الجديدة أو التغييرات في تجربة المستخدم. يمكن تحسين عملية إعداد المنتج، ومشاركة المستخدم، والنماذج، والتجارب داخل المنتج من خلال اختبار A/B، طالما أن الأهداف محددة بوضوح ولديك فرضية واضحة.
عملية اختبار A/B testing
فيما يلي إطار عمل اختبار A/B الذي يمكنك استخدامه لبدء تشغيل الاختبارات:
جمع البيانات: غالبًا ما توفر أداة التحليلات الخاصة بك (على سبيل المثال Google Analytics) نظرة ثاقبة حول المكان الذي يمكنك من خلاله البدء في التحسين. من المفيد أن تبدأ بالمناطق ذات حركة المرور العالية في موقعك أو تطبيقك للسماح لك بجمع البيانات بشكل أسرع. لتحسين معدل التحويل، تأكد من البحث عن الصفحات ذات معدلات الارتداد أو الانخفاض العالية التي يمكن تحسينها. استشر أيضًا مصادر أخرى مثل الخرائط الحرارية ووسائل التواصل الاجتماعي والاستطلاعات للعثور على مجالات جديدة للتحسين.
تحديد الأهداف: أهداف التحويل الخاصة بك هي المقاييس التي تستخدمها لتحديد ما إذا كان الشكل أكثر نجاحًا من الإصدار الأصلي أم لا. يمكن أن تكون الأهداف أي شيء بدءًا من النقر فوق زر أو رابط لشراء المنتج.
إنشاء فرضية اختبار: بمجرد تحديد الهدف، يمكنك البدء في إنشاء أفكار اختبار A/B testing واختبار الفرضيات لمعرفة سبب اعتقادك أنها ستكون أفضل من الإصدار الحالي. بمجرد حصولك على قائمة بالأفكار، قم بترتيبها حسب الأولوية من حيث التأثير المتوقع وصعوبة التنفيذ.
إنشاء أشكال مختلفة: باستخدام برنامج اختبار A/B testing ، قم بإجراء التغييرات المطلوبة على أحد عناصر موقع الويب الخاص بك أو تطبيق الهاتف المحمول. قد يكون هذا تغيير لون الزر، أو تبديل ترتيب العناصر في قالب الصفحة، أو إخفاء عناصر التنقل، أو شيء مخصص تمامًا. تحتوي العديد من أدوات اختبار A/B testing الرائدة على محرر مرئي يجعل هذه التغييرات سهلة. تأكد من تشغيل تجربتك بشكل تجريبي للتأكد من اختلاف الإصدارات كما هو متوقع.
تنفيذ التجربة: ابدأ تجربتك وانتظر مشاركة الزائرين! في هذه المرحلة، سيتم تعيين زوار موقعك أو تطبيقك بشكل عشوائي إما للتحكم في تجربتك أو تغييرها. ويتم قياس تفاعلهم مع كل تجربة واحتسابها ومقارنتها بخط الأساس لتحديد كيفية أداء كل تجربة.
انتظر نتائج الاختبار: اعتمادًا على حجم عينتك (الجمهور المستهدف)، قد يستغرق الأمر بعض الوقت لتحقيق نتيجة مرضية. ستخبرك نتائج التجربة الجيدة عندما تكون النتائج ذات دلالة إحصائية وجديرة بالثقة. وإلا سيكون من الصعب معرفة ما إذا كان التغيير الذي قمت به قد أحدث تأثيرًا أم لا.
تحليل النتائج: بمجرد اكتمال تجربتك، يحين وقت تحليل النتائج. سيقدم برنامج اختبار A/B testing الخاص بك البيانات من التجربة ويوضح لك الفرق بين أداء نسختي صفحتك وما إذا كان هناك فرق ذو دلالة إحصائية. من المهم تحقيق نتائج ذات دلالة إحصائية حتى تكون واثقًا من نتيجة الاختبار.
إذا كان شكلك هو الفائز، تهانينا 🎉! تعرف على ما إذا كان بإمكانك تطبيق الدروس المستفادة من التجربة على صفحات أخرى من موقعك ومواصلة تكرار التجربة لتحسين نتائجك. إذا أدت تجربتك إلى نتيجة سلبية أو لم تسفر عن أي نتيجة، فلا تقلق. استخدم التجربة كتجربة تعليمية وقم بإنشاء فرضية جديدة يمكنك اختبارها.
مهما كانت نتيجة تجربتك، استخدم تجربتك لإثراء الاختبارات المستقبلية والتكرار المستمر لتحسين تجربة تطبيقك أو موقعك.
نتائج اختبار A/B testing
اعتمادًا على نوع موقع الويب أو التطبيق الذي تختبره، ستختلف الأهداف. على سبيل المثال، قد يجري موقع ويب للبيع بالتجزئة المزيد من الاختبارات لتحسين عمليات الشراء، حيث قد يقوم موقع ويب B2B بإجراء المزيد من التجارب لتحسين العملاء المحتملين.
وهذا يعني أيضًا أن نتائجك ستبدو مختلفة اعتمادًا على نوع الموقع أو التطبيق لديك. عادة، يتم تحديد الأهداف قبل بدء اختبار أ/ب، ويتم تقييمها في النهاية. تسمح لك بعض أدوات اختبار A/B testing بإلقاء نظرة خاطفة على النتائج في الوقت الفعلي فور ظهورها، أو تغيير أهداف اختباراتك بعد إكمال التجربة.
تعرض لوحة معلومات نتائج الاختبار متغيرين (أو أكثر)، وجمهور كل منهما، والأهداف المكتملة. لنفترض أنك تقوم بتحسين النقرات على عبارة تحث المستخدم على اتخاذ إجراء (CTA) على موقع ويب، فإن العرض النموذجي سيحتوي على زوار ونقرات، بالإضافة إلى معدل التحويل - النسبة المئوية للزوار الذين أدى إلى تحويل.
نتائج اختبار A/B testing مع مرور الوقت
تجزئة اختبارات A/B testing غالبًا ما تستخدم المواقع والتطبيقات الأكبر حجمًا التجزئة لاختبارات أ/ب الخاصة بها. إذا كان عدد زوار موقعك مرتفعًا بدرجة كافية، فهذه طريقة قيمة لاختبار التغييرات لمجموعات محددة من الزوار. من بين الشرائح الشائعة المستخدمة في اختبار A/B testing تقسيم الزائرين الجدد مقابل الزائرين العائدين. يتيح لك هذا اختبار التغييرات على العناصر التي تنطبق فقط على الزوار الجدد، مثل نماذج الاشتراك.
من ناحية أخرى، أحد الأخطاء الشائعة في اختبار A/B testing هو إنشاء جماهير للاختبارات الصغيرة جدًا. لذلك قد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لتحقيق نتائج ذات دلالة إحصائية ومعرفة تأثير التغيير على زوار موقع ويب معين. لذلك من المهم التحقق من حجم شرائحك قبل بدء التجربة لمنع النتائج الإيجابية الخاطئة.
اختبار أ/ب وتحسين محركات البحث تسمح جوجل باختبار A/B testing وتشجعه، وذكرت أن إجراء اختبار A/B testing أو اختبار متعدد المتغيرات لا يشكل أي خطر متأصل على تصنيف بحث موقع الويب الخاص بك. ومع ذلك، فمن الممكن تعريض ترتيب البحث الخاص بك للخطر عن طريق إساءة استخدام أداة اختبار A/B testing لأغراض مثل إخفاء الهوية. لقد أوضحت Google بعض أفضل الممارسات لضمان عدم حدوث ذلك:
عدم إخفاء الهوية: إخفاء الهوية هو ممارسة إظهار محتوى مختلف لمحركات البحث عما قد يراه الزائر العادي. يمكن أن يؤدي إخفاء الهوية إلى خفض ترتيب موقعك أو حتى إزالته من نتائج البحث. لمنع إخفاء الهوية، لا تسيء استخدام تقسيم الزائرين لعرض محتوى مختلف على Googlebot استنادًا إلى وكيل المستخدم أو عنوان IP.
استخدم rel = "canonical": إذا قمت بإجراء اختبار مقسم باستخدام عناوين URL متعددة، فيجب عليك استخدام السمة rel = "canonical" لتوجيه الأشكال مرة أخرى إلى الإصدار الأصلي للصفحة. سيؤدي القيام بذلك إلى منع Googlebot من الخلط بين الإصدارات المتعددة من نفس الصفحة.
استخدم عمليات إعادة التوجيه 302 بدلاً من 301: إذا قمت بإجراء اختبار يعيد توجيه عنوان URL الأصلي إلى عنوان URL مختلف، فاستخدم إعادة التوجيه 302 (المؤقتة) مقابل إعادة التوجيه 301 (الدائمة). وهذا يخبر محركات البحث مثل جوجل بأن عملية إعادة التوجيه مؤقتة وأنه يجب عليها الاحتفاظ بعنوان URL الأصلي مفهرسًا.
