A/B Testi Nedir?

A/B Testi Nedir?

A/B testi nedir? Araçları nelerdir? A/B testi yaparken dikkat etmeniz gereken hususlar nelerdir? Bu yazımda size kısaca bunlardan bahsedeceğim.

Önce bir yönetici özeti, ardından yukarıda sıraladığım soruların cevaplarını vermeye çalışacağım bir yazı olacak.

A/B testi nedir için yönetici özeti

A/B testi, kullanıcılardan dönüşüm almayı hedefleyen her online mecranın uygulaması gereken bir test sürecidir. Karar vermeye çalıştığınız her bir değişken için, asıl hedef kitlenin beğenilerini referans almanıza olanak sağlayan bir test türüdür. Elinizdeki versiyonlardan hangisinin en çok açma ve tıklama aldığını görmenizi sağlar. Bu test süreci, içerik ve tasarımın da test edilebilir olmasını sağlamıştır. Versiyonun; ana sayfa, ürün sepeti, üyelik formu ya da bültene ait olması fark etmez. Bunların tamamı için A/B testi uygulayabilirsiniz. Ve hedef stratejiniz yani; tıklama, satış, üyelik formu doldurma gibi alanlarda doğru şekilde ilerleyebilirsiniz.

İki veya daha fazla durumun nasıl sonuçlar verdiğini görmenizi sağlayan bu A/B testi veya Split testi yaparak, değişiklik yapmak istediğiniz alanlarda doğru seçeneği bulabilirsiniz. Basit bir örnek vereyim; bir e-ticaret siteniz var ve siteniz için “Üye Ol” butonunun sitenizdeki konumuna, rengine, yazı tipine ve boyutuna karar vermek istiyorsunuz. Küçük gibi görünen bu değişiklikler dijital pazarlama alanında, kullanıcı dönüşümlerinde ciddi farklara sebep olabilir. Tüm bu değişkenleri içeren kademeli bir test yaparak dönüşüm oranlarınızı artırabilirsiniz.

5 alternatife kadar test yapabilir, listenizin yüzde kaçına testi yollamak istediğinize karar verebilir ve testin tarih ve saat sınırlamalarını kendiniz belirleyebilirsiniz. Bunun yanı sıra kazanan kriterlerini belirlemek de sizin elinizde; en fazla açılan mı? Yoksa en fazla tıklanan mı?

A/B Testini Nerelerde Kullanabilirsiniz?

• E-posta pazarlama, farklı gruplara, farklı düzenlemelerle e-posta gönderip, hangisinin daha çok açıldığını ya da tıklandığını ölçümleyebilirsiniz.
• Landing Page Optimizasyonu yaparken, tasarımları farklı gruplara gösterebilir ve çıkan sonuçlara göre tasarıma karar verebilirsiniz.
• Sosyal medya ölçümleri yapabilirsiniz. Örneğin, günün hangi ssati yapılan paylaşımın daha çok görüntülendiği ya da ne tür içeriğin daha fazla ilgi gördüğü gibi ölçümlemeler yapabilirsiniz.
• Üye olma formlarının uzunluğuna ve içeriğine yönelik ölçümlemeler yapabilirsiniz.
• Buton renk, boyut ve konumları
• Görseller ve ikonlar
• Linklerin yapısı
• Ürün fiyatlandırma şekilleri
• Ürün Başlıkları
• Alt başlıklar
• Açıklama alanları
• Promosyon/Kampanya öneri şekilleri
• Harekete geçirici mesajların konumu, yazı tipi
• Sosyal medya bilgileri  

A/B Testi Araçları Nelerdir?

Ücretli ve ücretsiz pek çok test aracı mevcuttur. Bunlar içinden en sık kullanılanları sizin için derlemeye çalıştım.

1. Optimizely
2. Google Website Optimizer
3. Vertster
4. Unbounce
5. Adobe Test &Target
6. Max A/B
7. Webtrends

Testi uygulayan kullanıcıların bazı deneyimlerine de yer vermek istiyorum. Yapılan bir A/B testte, twitter adresi iki farklı şekilde veriliyor. İlkinde, “I’m on Twitter” şeklinde link verilirken ikincisinde “You Should Follow Me on Twitter” şeklinde veriliyor. Test sonucunda ilk örnekte %4.7, ikincisinde %12.3 oranında dönüşüm sağlandığı gözlemleniyor.

Başka bir örnek de form tamamlama için yapılmış. İlk formda doldurulacak fazla sayıda alan varken, ikincisinde yalnızca dört alan var. A/B Test sonucunda ilk formda %5.4 ikincisinde %11.9’luk bir dönüşüm yakalandığı tespit edilmiş.

Bu örnekler de A/B testinin kullanıcı dönüşümleri üzerindeki etkisini, hedef stratejinize ulaşma yolunda sizi nasıl yönlendireceğini oldukça iyi gösteriyor sanırım.

Visual Website Optimizer bu konuda oldukça kapsamlı, rehber niteliğinde bir çalışma hazırlamış. Göz atmanızı tavsiye ederim.

A/B Testi Yaparken Nelere Dikkat Edilmeli?

• Bir kullanıcı test sayfalarından yalnızca birini görmelidir. Sayfaya tekrar giriş yaptığında, onu yine aynı sayfa karşılamalıdır.

• Kullanıcının gördüğü sayfa ile arama motorundaki içerik birbirinin aynısı olmalıdır. Aksi bir durum, arama motorlarını yanıltıyor olabileceğiniz düşüncesiyle kara listeye girmenize sebep olabilir.

• Kullanıcıları, testi yaptığınız sayfaya 301 ile değil 302 yani geçici yönlendirme kullanarak yönlendirin.

• Stratejiniz için gereken bilgileri topladıktan sonra testi mutlaka sonlandırın.

• Yaptığınız değişikliklerin etkisini daha sağlıklı ölçmek için Incremental yani kademeli bir test tercih edin. Örneğin “Üye Ol” butonunun, önce sayfanızdaki konumuna, sonra rengine daha sonra yazı tipine ve boyutuna karar vermek gibi.

• Beklemediğiniz sorunlarla karşılaştığınızda, profesyonel bir değerlendirme yapın. Önemli olan sizin değil, kullanıcıların tercihleridir bunu unutmayın.

• Tahminlerinizin dışındaki sonuçların sizi test yapmaktan vazgeçirmesine izin vermeyin. Her ne olursa olsun test yapmaya devam edin. Amazon ve Google gibi dev firmaların sürekli test yaptığını, test yapmayı sürekli uygulanabilir politikaları haline getirdiklerini aklınızdan çıkarmayın.

Kaç Kişi Yeterli: Örneklem ve Süre Meselesi

A/B testlerinin çoğu erken kapatıldığı için işe yaramaz. İki gün sonra B varyantı önde diye testi durdurmak, yazı tura atıp iki kez tura geldiği için paranın hileli olduğuna karar vermeye benzer.

Pratik bir çerçeve: testi başlatmadan önce üç şeyi yazın. Mevcut dönüşüm oranınız kaç, kaç puanlık bir iyileşmeyi anlamlı sayacaksınız, testi ne kadar süreyle çalıştıracaksınız. Bu üçü belliyse online örneklem hesaplayıcıları size gereken ziyaretçi sayısını verir. Belli değilse hesaplayıcı da bir işe yaramaz.

Süre tarafında iki kural işe yarıyor. Test en az bir tam hafta çalışsın — salı günü davranan kullanıcı ile cumartesi davranan kullanıcı aynı kişi değil. Ve maaş dönemi, kampanya haftası, bayram gibi anormal dönemlerde başlatmayın; ölçtüğünüz şey varyant değil takvim olur.

En Sık Yapılan Beş Hata

• Aynı anda beş şeyi değiştirmek. Başlık, buton rengi, görsel ve form alanı birlikte değişirse kazanan varyantı öğrenirsiniz ama neden kazandığını asla bilemezsiniz. Öğrenme olmadan sonraki test de kör atış olur.
• Anlamlılığa ulaşınca hemen durdurmak. İstatistiksel anlamlılık test boyunca dalgalanır. Önceden belirlediğiniz süreyi bekleyin.
• Trafiği az sayfada test yapmak. Ayda 300 ziyaret alan bir sayfada anlamlı fark yakalamak aylar sürer. O enerjiyi ana giriş sayfasına harcayın.
• Yanlış metriği izlemek. Buton tıklaması arttı ama satış artmadıysa test başarısızdır. Her zaman paraya en yakın metriği birincil hedef yapın, tıklamayı ikincil bırakın.
• Kaybeden testleri çöpe atmak. “Fark çıkmadı” da bir bilgidir: o değişkenin kullanıcı için önemsiz olduğunu öğrenmiş olursunuz. Sonucu kaydedin, altı ay sonra aynı fikri yeniden tartışmak zorunda kalmazsınız.

A/B Testi Ne Zaman Yanlış Araçtır

Her sorunun cevabı test değil. Şu üç durumda başka yöntemlere geçin:

• Trafik düşükse. Anlamlı sonuca hiç ulaşamayacaksınız. Bunun yerine kullanıcıyla konuşun, oturum kayıtlarını izleyin, beş kişilik kullanılabilirlik testi yapın. Nitel yöntemler az örneklemde daha fazla şey söyler.
• Sayfa temelden bozuksa. Mobilde form gönderilmiyorsa buton rengini test etmenin anlamı yok. Önce bozuk olanı düzeltin.
• Değişiklik radikalse. Tüm akışı yeniden kurduğunuzda A/B testi neyin işe yaradığını söylemez. Böyle durumlarda aşamalı yayın (kademeli açma) daha uygun.

Test Bitti, Sonra Ne Oluyor

Kazanan varyantı yayına almak işin yarısı. Diğer yarısı şu: sonucu bir yere yazın. Basit bir tablo yeterli — test adı, tarih, hipotez, sonuç, karar. Altı ay sonra ekibe yeni biri katıldığında bu tablo, aynı denemeleri baştan yapmanızı engeller.

Bir de kazanç payını abartmamak lazım. Testte %12 iyileşme çıktıysa canlıda genelde daha düşük bir etki görürsünüz; test ortamı her zaman biraz daha temizdir. Bunu yönetime rapor ederken baştan söyleyin.

A/B testi tek başına bir disiplin değil, dönüşüm optimizasyonunun bir aracı. Bütün çerçeveyi merak ediyorsanız dönüşüm oranı optimizasyonu (CRO) nedir yazısı iyi bir başlangıç. Test kurgusunu kendi ekibinizde oturtmak isterseniz dijital pazarlama eğitimi içinde bu bölüm var; devreden çıkıp uygulatmak isterseniz dijital pazarlama danışmanlığı tarafına bakabilirsiniz.

Sık Sorulan Sorular

A/B testi ne kadar sürmeli?
En az bir tam hafta, tercihen iki hafta. Süreyi baştan belirleyip sonuna kadar beklemek gerekir; erken durdurmak yanlış kazanan seçmenin en yaygın nedeni.

A/B testi için kaç ziyaretçi gerekir?
Mevcut dönüşüm oranınıza ve yakalamak istediğiniz farkın büyüklüğüne bağlı. Küçük farkları görmek için çok daha fazla ziyaretçi gerekir. Testi kurmadan önce örneklem hesaplayıcısıyla bu sayıyı çıkarın.

Aynı anda birden fazla değişikliği test edebilir miyim?
Teknik olarak evet, buna çok değişkenli (multivariate) test denir. Ancak çok daha fazla trafik ister. Çoğu site için tek değişkenli A/B testi daha gerçekçidir.

A/B testi SEO’ya zarar verir mi?
Doğru kurulduğunda hayır. Aynı içeriği farklı kullanıcılara göstermek gizli yönlendirme sayılmaz; geçici yönlendirme kullanmak ve testi bitince kaldırmak yeterli.

Test sonucunda fark çıkmazsa ne yapmalı?
Bu da bir sonuçtur: test ettiğiniz değişken kullanıcı kararını etkilemiyor demektir. Sonucu kaydedin ve daha büyük etkisi olabilecek bir öğeye geçin.

Küçük siteler A/B testi yapmalı mı?
Trafik azsa test anlamlı sonuç vermez. Bu durumda kullanıcı görüşmesi, oturum kaydı izleme ve kullanılabilirlik testi daha hızlı yol gösterir.

Araştırmanıza devam etmek ve okumak için kaynaklar

1. https://vwo.com/
3. https://webrazzi.com/2011/02/25/ab-testi-nedir-ab-test-araclari-ornekler-ve-kaynaklar/
4. https://www.optimizely.com/ab-testing/
5. https://unbounce.com/ab-testing/

Test kurmadan önce: ne ölçtüğünüzü bilmek

A/B testi, kullanıcının sayfada ne yaptığını görmeden kurulunca çoğu zaman zaman kaybı oluyor. Isı haritası ve oturum kaydı tarafında hangi aracın işinizi göreceğini dört aracı yan yana koyduğum karşılaştırmada yazdım. Testten çıkan kazancı bütçeye çevirme kısmı içinse performans pazarlamada ROI takibini anlattığım yazıya göz atın.