A/B Testi Nedir & A/B Testing Nasıl Yapılır?

Son güncelleme 4 ay önce Selen Çetin tarafından gerçekleştirildi.

Bu yazımızda A/B testi nedir, neden yapmalısınız, nasıl yapılır ve test oluşturulurken nelere dikkat edilmelidir gibi konuları anlatmaya çalışacağız. Hadi öyleyse hemen detayları anlatmaya başlayalım.

A/B Testi Nedir?

A/B testi, kullanıcı deneyimini ortaya çıkaran bir metodolojidir. Bu metodoloji ile iki değişken üzerinden kullanıcıların etkileşimleri ölçümlenmeye çalışılır. 2 farklı değişkeni, diğer etkenleri aynı bırakarak sistematik ve teorik analizlerle ölçer. İstatistiksel bu değerlerin reklam performanslarının ölçmede kullanılması oldukça yaygındır. Performans Pazarlama Ajansı sıklıkla farklı değişkenleri test eder ve en doğru kullanıcı deneyimini ya da bütçe maliyetini değerlendirmeye çalışır. Bu testler konusunda ajanslar önemli ölçümlemelere sahiptir. Doğru reklam metni, doğru bütçe ve doğru reklam tasarımı gibi birçok önemli kalemi potansiyel müşterilerin deneyimlerinden analiz ederek raporlar. Başarılı bir kampanya için değişkenleri teste sokmak her zaman daha etkili olanı bulmaya yardımcı olur.

Neden A/B Testi Yapmalısınız?

A/B testi için öncelikle hangi değeri test etmek istediğinize karar vermelisiniz. Temelde 2 değeri karşılaştırarak çalışan algoritma, hangisinin daha başarılı olduğunu bulmak için kullanıcılara aynı ayarlar ile değişkenleri göstermeye başlar. Öne çıkan varyasyon ile toplanan data sonraki reklam çalışmaları ve web site düzenlemeleri için bize yardımcı olacak sonuçlar çıkarır. Web siteniz ile ilgili bir varyasyonunuz varsa ve test sonucunda biri önde çıkıyorsa daha sonraki revizelerinizde baz alacağınız doğru değerleri bulmuş olursunuz. Reklam görsellerinizin optimizasyonlarında ölçümlenmiş değerler kullanabilmeniz için yine bu test sonuçlarından yararlanılır. Bu sayede tahminlemeler üzerinden değil, reel sonuçlar üzerinden ilerleyebilir, öngörülebilir olan değerlerden bilinen değerlere geçmiş olursunuz. Her markanın ve reklamın hedef kitlesi, bütçesi ve etkileşimi tamamen farklı olduğu için bilinen tek bir doğru olması mümkün değildir. A markasında çok işe yarayan bir düzenleme B markası için negatif kalabilir. Bu testler değişkenler üzerinde doğru karar vermeyi sağlar ve bu kararları test ederek aldırdığı için genellikle sonuçları garantiler.

Sadece reklam sayfaları ve içeriklerle ilgili testler değil, daha kullanıcı deneyimine hitap eden ürün geliştirme testleri, grafiksel testler yapmakta mümkündür. Hedef kitlenize göstereceğiniz iki farklı ürün üzerinden test sonuçları gelmeye başlayınca markanız için doğru ürün geliştirme yöntemine de yaklaşmış olursunuz. Bu test hem hangisinin daha etkili olduğunu gösterir hem de hangisinin daha etkisiz kaldığını göstererek negatif değerlerinizi bulmaya yardımcı olur. Kullanıcı deneyimi iyileştirmeyi baz aldığı için dönüşümleri artıracak yolları da size sunmuş olur. Ayrıca veri toplamanıza olanak sağladığı için veri işleme kısmında da elinizi güçlendirir. Hipotezlerinizi eleyerek tek bir kanala optimize olmanızı sağlar. Bu nedenle reklam ve web site çalışmalarınızda bu testleri mutlaka kullanmanızı tavsiye ederiz.

A/B Testi Nasıl Yapılır?

Yapılması gereken tek şey 2 farklı değişkeni teste tabi tutmaktır. Bu testlere en kararsız kaldığınız değerlerden başlayabilirsiniz. Elinizde reklam kampanyanız için iki farklı tasarım olduğunu varsayalım, hangisinin daha çok trafik çekeceğini tahmin etmek elbette zor olacaktır. 2 görseli diğer metin ve bütçe ayarlarını aynı tutarak test ettiğinizde hedef kitlenizin birine daha fazla ilgi gördüğünü fark edeceksiniz. Testi sonlandırmak için kazanma şartlarını belirlerseniz algoritma test sonucunda bir kazanan ilan eder ve otomatik olarak testi sonlandırır. Testlerde en doğru bilgiyi almak için sadece test edilecek değişkenlerin birbirinden farklı olması ve diğer ayarların aynı kalması önemli bir husustur. Test sonucuna etki eden şeyin ne olduğunu anlamak için mutlaka 2 değişken sınırını korumalısınız. Ayrıca metriklerinizi teste başlamadan önce belirlemeniz gerekir. Bu açıdan hangi renk daha çok tıklama alıyor veya hangi kapak tasarımı videoyu daha çok izletiyor gibi metrikler belirlenmelidir. Değerlendirme parametreleri ile testi kazanan çalışma hedef kitleniz için en doğru değerleri vermiş olacaktır.

A/B Testi Araçları Nelerdir?

Google Optimize, VWO, Optimizely gibi test araçlarını kullanarak değişkenlerinizi test edebilirsiniz. Google Optimize, Analytics ile entegreli çalıştığı için en çok tercih edilen test araçlarından biridir. Bu test araçları sayesinde yaptığınız e-mail pazarlamadan reklam metinlerinize, web site açılış sayfalarınızdan banner tasarımlarınıza hatta ürün geliştirmeye kadar hemen hemen her kalemi test edebilirsiniz. SEO için sayfanızın testinglerine göz atabilirsiniz. Blog ekleyince sıralamanız yükseldi mi veya daha çok görsel içerik ekleyince sayfada kalma süresi arttı mı gibi soruların cevaplarını bu testlerde bulmanız da mümkündür. Sonuçları tek parametre değeri üzerinden vermek yanlış bir sistemdir. Mutlaka istatiksel anlamlılık sistemi ile değerlendirmelisiniz. Eğer test yaptığınız araç yeteri kadar trafik ve gösterimle testi yürütebildiyse ve metotlarınız doğruysa kazanan testin tüm değerlerinde yeşil renk değerler göreceksiniz. Ancak değerler birbirine yakın ya da testin bir kazananı yoksa o zaman istatiksel anlamlılık sistemini kullanarak yeni parametreler ile güncel bir test yapmanız iyi olacaktır.

Google’ın, Google Optimize ile ilgili yaptığı açıklaması şu şekildedir:

Google Optimize ve Optimize 360, 30 Eylül 2023’ten sonra kullanılamayacaktır. Deneme ve kişiselleştirmelerinizi bu tarihe kadar çalıştırmaya devam edebilirsiniz. Bu tarihte hâlâ etkin olan tüm deneme ve kişiselleştirmeler sona erecek.

Google Optimize’ı her büyüklükteki işletmenin, kullanıcı deneyimini kolayca test edip iyileştirmesini sağlamak amacıyla 5 yıldan uzun bir süre önce kullanıma sunmuştuk. Her büyüklükteki işletmenin, kullanıcı deneyimini iyileştirmesini sağlama taahhüdümüzü sürdürüyor ve Google Analytics 4’te A/B testine yatırım yapıyoruz.

Açıklama linki: https://support.google.com/tagmanager/answer/7164339?hl=tr

İşte En Çok Kullanılan Test Araçları:

Google Website Optimizer, Visual Website Optimizer, Optimizely Vertster, Max A/B, Performable Genetify, Vanity, Web Trends Optimize, Test & Target, Adlucent.com.

A/B Testinde Dikkat Edilmesi Gerekenler

Değişkenler dışında tüm değerlerin mutlaka dengeli ve adil bir şekilde paylaştırılmış olması gerekir. Aksi taktirde testin başarısı söz konusu olamaz. Bir testin ikiden fazla değişkeni varsa test sonucunda kazanan parametre tek bir değişken olmadığı için aslında test geçersizdir. Reklam görselini test edelim ve metriğimizin tıklama oranı olduğunu düşünelim. Test sonucunda hangi görselin daha çok tıklandığını bilmek istiyoruz ancak A testinin bütçesi B testinden daha yüksek. Bütçe ve görselle birlikte değişkenimiz 4 oldu. 4 değişkenli bir testte hangisinin işe yaradığını anlamamız çok mümkün olmayacaktır. Bütçe farkından dolayı mı yoksa görsel farklılığından dolayı mı kazandı gibi sorular cevapsız kalacaktır. O yüzden bunların önüne geçmek için iki değişkenle benzer şartlarda eşit test yapmak gerekmektedir. Bir A/B testi için mutlaka zaman ve bütçe değerlendirmenizi doğru yapmalısınız. Zaman yönetimi ve bütçe planlaması A/B testleri için dezavantaj yaratacağı gibi markanıza da zarar verebilir. Sonuç olarak testler mutlaka bir profesyonel tarafından uygulanmalıdır.

Hangi A/B Testlerini Kullanmalısınız?

A/B testleri, uygulayabileceğiniz birkaç farklı çeşide sahiptir. Bunların arasından kendi özel ihtiyaçlarınıza göre en uygun olanı belirleyip seçmeniz gerekmektedir. Haydi öyleyse şimdi bu metotların neler olduklarını açıklayalım.

• Klasik A/B Testi: Bu test, kullanıcıların aynı URL üzerindeki web sayfalarına iki farklı varyasyonu sunar. Bu sayede aynı öğeye ait iki veya daha fazla varyasyonu karşılaştırabilme şansına sahip olursunuz.
• Ayırmalı A/B Testi: Bu test, trafiğinizi bir veya birkaç farklı URL üzerine yönlendirir. Sunucunuzda yeni sayfalar barındırıyorsanız bu etkili bir yaklaşım olabilir.
• Çok Değişkenli A/B Testi: Bu test, aynı web sayfasındaki birden çok değişkenin etkisini ölçmeye yarar. Örneğin; başlığınızı, metninizin rengini, sunumunuzu ve daha fazla değişkenin web sayfalarınız üzerindeki etkilerini gözlemleyebilirsiniz.

A/B Testi ve Dönüşüm Optimizasyonu

Bu iki kavram arasındaki ilişki, şirketlerin kârlarını artırmanın iki farklı metodunu sunmaktadır. Sağlamış olduğu faydaları kısaca özetlemek gerekirse aynı miktarda trafikle daha fazla gelir elde etmenize yardımcı olurlar. Mevcut trafiğinizden en iyi şekilde yararlanmak, çevrimiçi pazar stratejiniz için son derece faydalı olacaktır. Araştırmalara göre e-ticaret siteleri için ortalama dönüşüm oranları %1 ile %3 arasındadır. Peki bunun sebebi nedir? Çünkü dönüşüm, birkaç farklı faktöre bağlı olan karmaşık bir mekanizmadır. Bu mekanizmada oluşturulan trafiğin kalitesi, kullanıcı deneyimi, tekliflerin kalitesi, web sitesinin itibarı ve rekabet gibi unsurlar etkili bir şekilde rol oynamaktadır. E-ticaret konusunda uzmanlaşmış kişiler, bu öğelerin birbirleriyle olan etkileşimlerinin, tüketiciler üzerindeki olumsuz etkilerini minimum seviyelere indirmeyi amaçlayacaktır. A/B testleri de bu konuda bu uzmanlara doğru kararları verebilme aşamasında yardım edebilecek verileri sağlayan bir disiplindir. Bunu başarmalarına yardımcı olacak çok farklı metotlar da sunmaktadır.

A/B Testi Fikirleri Nasıl Bulunur?

Her şeyden önce test süreçlerindeki sorunları belirlemek ve kullanıcılarınızın davranışlarını anlamak istiyorsanız A/B testlerinizi ek bilgilerle donatmalısınız. Bu analiz aşaması son derece kritik bir öneme sahiptir. Çünkü bu analizler son derece sağlam hipotezler oluşturmanıza yardımcı olmak zorundadır. Eğer hipotezlerinizi doğru bir şekilde formüle etmeyi başarabilirseniz başarılı bir A/B test programı da düzenleyebilirsiniz. Bunun için bazı kuralları takip etmeniz gerekmektedir. A/B testleriniz için oluşturacağınız hipotezlerin sahip olması gereken kriterler şunlardır:

• Tanımlanabilir nedenlere sahip, net bir şekilde gözlemlenebilen bir problemle ilişkili bir sorunla ilgilenin.
• Bu probleminiz için muhtemel bir çözümden bahsedin.
• Ölçülmesini hedeflediğiniz KPI ile doğrudan alakalı beklenen test sonucunu belirtin. Örneğin; tespit etmiş olabileceğiniz herhangi bir sorunu öncelikle tanımlayalım. Sorununuz, oldukça uzun bir kayıt formu için yüksek seviyelerdeki kayıt formu terk oranıdır. Bu probleme ilişkin bir hipotez şu şekilde olabilir: İsteğe bağlı alanları çıkartarak formunuzu kısaltma yoluna gidebilirsiniz. Bu sayede toplanan ilgili kişi sayısını artırmayı başarabilirsiniz. Bu konuyu da daha iyi bir şekilde anladıysak artık A/B testing esnasında sıklıkla karşılaşılan hataların neler olduklarını açıklama geçebiliriz.

A/B Testi Yaparken Kaçınılması Gereken Hatalar Nelerdir?

A/B testing, işletme web sitenizin metriklerini olumlu seviyelere taşımanın ve gelir akışını yükseltmenin en etkili yollarından biridir. Ancak yukarıda belirtildiği gibi test planlama, sabır ve kararlılık gerektiren bir süreçtir. Bu testleri yaparken kritik hatalar yapmak, karşılayamayacağınız boyutlarda zaman ve paraya mal olabilir. Bu yüzden bu testleri gerçekleştirirken hata yapmaktan kaçınmanıza yardımcı olması amacıyla göz önünde bulundurmanız gereken en yaygın hatalarla ilgili mini bir liste hazırladık.

Optimizasyon Yol Haritanızı Planlamamak

Bu süreçte rol oynayan önemli faktörlerden birisi geçersiz hipotezdir. Bir test gerçekleştirmeden önce bir hipotez formüle etmeniz gerekmektedir. Bu aşamadan sonra gelişecek her adım da buna bağlı olacaktır. Bu sebeple bu aşamaların sağlıklı bir şekilde gelişebilmeleri adına ilk olarak hipotezinizi doğru bir şekilde formüle edin. Yanlış hipotezle başlarsanız testin başarılı olma olasılığı azalır. Hipotezinize bağlı olarak gelişecek adımlar ise şunlardır:

• Değiştirilmesi gereken öğeler
• Bu öğelerin neden değiştirilmeleri gerektiği
• Gerekli öğelerin değiştirilmesiyle birlikte hangi sonuçların beklenebileceği

A/B Testini Uygulayan Başkalarının Yol Haritasını Takip Etmek

Birileri kayıt akışını değiştirme yoluyla dönüşümlerde önemli artış miktarları sağlamış olabilir. Ancak bu, o kişilerin kendi koşullarına özel olarak gelişen bir durumdur. Yani bunlar o kişinin trafiklerine, hipotezlerine ve hedeflerine dayanan test sonuçlarıdır. İşte bu yüzden başka birinin test sonuçlarını kendi web sitenize uygulamamalısınız. Çünkü iki web sitesinin birbiriyle aynı metriklere sahip olma ihtimali bulunmamaktadır. Yani onlar için işe yarayan sizin için tam tersi bir etki yaratabilir. Bu web sitelerinin trafik seviyeleri sizinkinden farklı olacaktır. Aynı zamanda hedef kitleleri ve optimizasyon metotları da sizinkinden farklı olabilir.

Çok Fazla Öğeyi Aynı Anda Test Etmeyin

Bu konuda uzman olan kişiler aynı anda çok fazla test yapılmaması gerektiğinin altını çiziyor. Bunun tabi ki de önemli bir sebebi vardır. En başta bir web sitesinin birden fazla öğesini aynı anda test etmeniz, başarıyı veya başarısızlığı en fazla etkileyen öğenin hangisi olduğunu belirlemenizi zorlaştıracaktır. Bu sebeple başarılı bir test için testlerinizi muhakkak önceliklendirmelisiniz.

İstatistiksel Verileri Görmezden Gelmek

İçgüdüler veya kişisel görüşler, hipotez oluşturma veya test hedeflerini belirleme aşamalarında büyük olasılıkla başarısız olurlar. Bu yüzden testiniz başarılı olsa da olmasa da her türlü etkenden bağımsız bir şekilde tüm seyrini tamamlamasına izin vermelisiniz. Bu sayede önemli istatistiksel veriler elde edebilirsiniz. Yani bu test sonuçları, iyi ya da kötü olsun, size değerli istatistiksel veriler sağlayacaktır. Bu da bir sonraki testinizi daha iyi planlamanıza yardımcı olacaktır.

Dengesiz Trafiği Test Etmek

İşletmeler genellikle dengesiz trafiği test etme eğilimindedirler. Fakat faydalı sonuçlar elde etmek için stabil bir trafik seviyesiyle bir test yapılmalıdır. Test için gerekenden daha düşük veya daha yüksek trafik kullanmak, kampanyanızın başarısız olmasına sebep olabilir. Bu durum aynı zamanda testinizin sonuçsuz veriler üretme olasılığını da artırır.

A/B Testi İçin En İyi Unsurlar Hangileridir?

• Neyin test edileceğine karar verin.
• Hipotezinizi detaylı bir şekilde formüle edin.
• Deneyiminizi optimize etmek adına, özellikle de web sayfanızın trafiğine dayalı olarak test örneklem boyutunuzun ne kadar büyük olması gerektiği hakkında bilgi edinin.
• Test sonuçlarınızı analiz edin.
• Test sonuçlarınızı kampanya başarısı bakımından analiz edin.
• Test sonuçlarınızda kampanyanın başarısızlığına sebep olabilecek öğeleri analiz edin.
• Optimizasyon çabalarınızın uzun vadede verimli olması adına hem araştırma ile başlayan ve araştırma ile biten bir test kültürüne dayalı döngü oluşturun.
• Test süresince deneme ayarlarını değiştirmeyin.

Tüm bu unsurları en profesyonel strateji ile uygulamak ve reklamlarınızı potansiyel müşterilerinizle buluşturup maksimum dönüşümü elde etmek için uzman bir Reklam Ajansı ile iletişime geçebilirsiniz.