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

A/B Testi Nedir?

A/B testi olarak bilinen AB testing nedir?  A/B testing 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. A/B Testi konusunda bir Google Ads Ajansı önemli ölçümlemelere sahiptir. Doğru reklam metni, doğru bütçe, 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.

AB Testi Nedir

AB Testi Nedir

Neden A/B Testi Yapmalısınız?

AB testing 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 ab testi sonucunda biri önde çıkıyorsa, daha sonraki revizelerinizde baz alacağınız doğru değerleri bulmuş olursunuz. Reklam görsellerinizin optimizasyonlarında ölçümlenmiş değerler kullanabilmeniz için yine AB testi 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, etkileşimi tamamen farklı olduğu için bilinen tek bir doğru olması mümkün değildir. A markasında çok işe yarayan bir düzenleme B markası için negatif kalabilir. AB testi 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 ab testi sonuçları gelmeye başlayınca, markanız için doğru ürün geliştirme yöntemine de yaklaşmış olursunuz. AB testi 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 AB testini mutlaka kullanmanızı tavsiye ederiz.

Neden A/B Testi Yapmalısınız?

Neden A/B Testi Yapmalısınız?

A/B Testi Nasıl Yapılır?

Yapılması gereken tek şey 2 farklı değişkeni teste tabi tutmak. 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 husus. Test sonucuna etki eden şeyin ne olduğunu anlamak için mutlaka 2 değişken sınırını korumalısınız. Metriklerinizi teste başlamadan önce belirlemeniz gerekiyor. Hangi renk daha çok tıklama alıyor, hangi kapak tasarımı videoyu daha çok izletiyor gibi metrikler belirlenmeli. Değerlendirme parametreleri ile testi kazanan çalışma hedef kitleniz için en doğru değerleri vermiş olacaktır.

A/B Testi Nasıl Yapılır?

A/B Testi Nasıl Yapılır?

A/B Testi Araçları Nelerdir?

Google Optimize, VWO, Optimizely gibi ab testing 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, banker tasarımlarınıza hatta ürün geliştirmeye kadar hemen hemen her kalemi test edebilirsiniz. SEO için sayfanızın testinglerine göz atabilirsiniz. Blog ekleyince sıralamanız yükseldi mi, daha çok görsel içerik ekleyince sayfada kalma süresi arttı mı gibi soruların cevaplarını bu testlerde bulmanız mümkün. 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 methodlarınız 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 ab testing yapmanız iyi olacaktır.

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

Google Adwords Ajansı AB testing aşamasında birçok noktaya dikkat eder. Parametreleri belirledikten sonra en etkili testi yapmak için mutlaka hedef kitle trafiğini eşit bir şekilde böler. 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 AB testinde hangisinin işe yaradığını anlamamız çok mümkün olmayacak. Bütçe farkından dolayı mı kazandı, görsel farklılığından dolayı mı kazandı gibi sorular cevapsız kalacaktır. O yüzden bunların önüne geçmek için iki değişkenle benzer şartlarda eşit test yapmak gerekmektedir. Bir AB testi için mutlaka zaman ve bütçe değerlendirmenizi doğru yapmalısınız. Zaman yönetimi ve bütçe planlaması AB testing için dezavantaj yaratacağı gibi markanıza da zarar verebilir. AB Testing istatiksel verileri okuyarak, değişkenler ve parametrelerle çalışan kullanıcı deneyimi metodolojisidir ve mutlaka bir profesyonel tarafından uygulanmalıdır.

Cansu Biçen

Cansu Biçen

Web & Graphic Designer Digital Marketing Specialist

Leave a Reply