návrhy ne vždy fungují tak, jak bylo zamýšleno.

rozložení vypadá dobře. Výběr barev se zdá být skvělý. A CTA vyvažuje chytře a jasně.

ale …

nefunguje to. Všechno. Něco z toho. Nejste si úplně jisti, ale něco musí dát.

navzdory nejlepším záměrům každého, včetně všech hodin výzkumu a analýz, věci ne vždy fungují podle plánu.

to je místo, kde přichází kontinuální testování. Ne jeden a Hotovo nebo krupobití & modlete se pokus.

ještě lepší je, že vaše testovací úsilí nemusí být složité a časově náročné.

zde je návod, jak nastavit split test uvnitř Google Analytics během několika minut.

co jsou experimenty s obsahem Google Analytics?

řekněme, že váš e-commerce obchod prodává Mops pohlednice. (To je mimochodem věc.)

je zřejmé, že by se měly prodávat samy.

ale pojďme na chvíli pozastavit nedůvěru a předpokládat, že prodej je nízký, protože máte potíže dostat lidi na tyto jednotlivé stránky produktů.

vaše domovská stránka není cíl; je to skokový bod.

Peeps přijde, rozhlédne se a klikne někde jinde.

mnohokrát to jsou vaše stránky produktu/služby. Často je to vaše stránka o nás.

bez ohledu na to je cílem dostat je co nejrychleji do trychtýře nebo cesty, (a) pomoci jim najít to, co hledali, a zároveň (b) přiblížit je ke spuštění jedné z vašich konverzních událostí.

kouzlo se děje na vstupní stránce, kde se tyto dvě věci – zájem návštěvníka a váš marketingový cíl-prolínají a stávají se jedním v krásné symfonii.

pojďme tedy vyzkoušet několik variant domovské stránky, abychom zjistili, které dělají nejlepší práci při nasměrování nových návštěvníků do vašich nejprodávanějších produktů.

jeden má video, druhý ne. jeden je krátký a sladký, druhý dlouhý a podrobný. Jeden má GIF, druhý ne.

mops dostat hrudník poškrábaný

nový příchozí provoz se rozdělí na tyto varianty stránek, což vám umožní sledovat a porovnávat počet lidí, kteří dokončí požadovanou akci, dokud nebudete moci s jistotou vyhlásit vítěze.

(pravděpodobně to bude ten, který obsahuje toto video.)

spuštění jednoduchého a přímočarého split testu, jako je tento, je optimalizace vstupní stránky 101, kde identifikujete konkrétní proměnné stránky, které vedou k nejlepším výsledkům pro vaše publikum a znásobíte je na vašem webu.

Google Analytics přichází se základní funkcí experimentů s obsahem, která vám umožní porovnat různé varianty stránek, podle toho rozdělit provoz a získat e-mail aktualizovaný o tom, jak jsou výsledky trendy a zda se chystáte zasáhnout svůj definovaný cíl nebo ne.

ale … technicky to není jednoduchý A / B test. Tady je důvod, a jak je to vlastně dobrá věc.

proč experimenty s obsahem mohou být lepší než tradiční testy a / B

váš typický Test A / B vybere velmi specifický prvek stránky, jako je Nadpis, a změní pouze jednu malou proměnnou v nových variantách stránky.

interweby jsou plné článků, kde přepínání barvy tlačítek vedlo ke zvýšení CTR o 37,596%*, protože lidé mají rádi zelená tlačítka místo modrých. Duh.

(*to je vymyšlené číslo.)

existuje několik problémů s klasickým testem A / B.

nejprve drobné změny často ustupují zpět na průměr. Takže i když při prvním spuštění testu můžete vidět několik malých výkyvů, malé změny se obvykle rovnají pouze malým výsledkům.

changes-regress-to-the-mean-ab-test

druhým problémem je, že většina testů A/B selže.

a pokud to nebylo dost špatné, třetí problém je, že budete potřebovat tunu objemu (konkrétně 1 000 měsíčních konverzí a test alespoň 250 konverzí), abyste zjistili, zda tyto změny skutečně fungovaly nebo ne.

experimenty s obsahem Google Analytics místo toho používají model A/B/n. Což je jako krok mezi testy a / B pouze s jednou proměnnou a více proměnnými vícerozměrnými testy.

(po napsání poslední věty Jsem si uvědomil, že o tento rozdíl se budou starat jen hardcore Cro geekové. Je však stále důležité pochopit z vysoké úrovně, abyste věděli, jaké typy změn provést, vyzkoušet nebo otestovat).

můžete vytvořit až 10 různých verzí stránky, z nichž každá má svůj vlastní jedinečný obsah nebo změny.

jinými slovy, můžete testovat větší obraz věci, jako: „Má kladná nebo záporná hodnota mops za následek více kliknutí?“

obecně mohou být tyto holistické změny poučnější a pomáhají vám zjistit, jaké prvky zpráv nebo stránek můžete (a měli byste) přenášet do svých dalších marketingových materiálů, jako jsou e-maily, sociální a další.

a nejlepší na tom je, že místo toho, aby bylo nutné nastavit sofistikovaný (čtení: časově náročný) proces, abyste se ujistili, že všechny změny proměnných jsou statisticky významné, můžete pomocí experimentů s obsahem Google Analytics spustit rychlejší iterační změny a učit se na cestách.

zde je návod, jak začít.

jak nastavit experimenty Google Analytics

nastavení experimentů s obsahem trvá jen několik sekund.

budete však muset před přihlášením nastavit alespoň jednu nebo dvě varianty stránky. Toto téma je zde nad rámec, takže se podívejte na toto a toto, abyste zjistili, co byste měli testovat.

pokud máte několik nastavení a jste připraveni jít, přihlaste se do Google Analytics a začněte zde.

Krok #1. Začínáme

pohřben hluboko v sekci chování Google Analytics – víte, ten, který ignorujete při přepínání mezi akvizicí a konverzí – je vágní, ale neškodný znějící štítek „experimenty“.

šance jsou, uvidíte prázdnou obrazovku, když na ni kliknete, která se podobá:

google-analytics-experiments-empty

Chcete-li vytvořit svůj první experiment, klikněte na tlačítko, které říká vytvořit Experiment v levém horním rohu okna.

se mnou zatím? Dobré.

podívejme se, jak vypadá vytvoření.

Krok #2. Vyberte Experiment

Ok Nyní začíná zábava.

Pojmenujte svůj experiment, cokoliv.

a podívejte se dolů na výběr cíle. Zde můžete nastavit identifikovatelný výsledek pro sledování výsledků a určit # výherní variantu .

content-experiment-step-one

máte tři možnosti. Můžete:

  • vyberte existující cíl (například opt-ins, nákupy atd.
  • vyberte metriku využití webu (jako míra okamžitého opuštění)
  • vytvořte nový cíl nebo cíl (pokud již nemáte jedno nastavení, ale chcete spustit experiment založený na konverzi)

výběr závisí zcela na tom, proč tento test používáte.

například: většina z nich je překvapena, když zjistí, že jejich staré blogové příspěvky často přinášejí největší provoz. Problém? Mnohokrát tyto staré, zastaralé stránky mají také nejvyšší míru okamžitého opuštění.

přejděte na: Chování > Sekundární Rozměry + Google / Organic > Nejlepší Zobrazení Stránek > Míra Okamžitého Opuštění.

zde je příklad:

google-analytics-source-medium

(zde je několik dalších žalovatelné Google Analytics zprávy na místě podobně nízko visící ovoce, když jste hotovi nastavení experimentu.

Pojďme si vybrat míru okamžitého opuštění jako cíl pro tuto chvíli, takže můžeme provést změny stránky v rozvržení, nebo zvýšení objemu a množství vysoce kvalitních vizuálů, aby se lidé držet kolem déle.

po výběru cíle, můžete kliknout na Pokročilé možnosti vytáhnout podrobnější nastavení pro tento test.

content-experiments-advanced-options

ve výchozím nastavení jsou tyto pokročilé možnosti vypnuté a Google „dynamicky upraví provoz na základě variačního výkonu“.

pokud je však povoleno, váš experiment jednoduše rozdělí provoz rovnoměrně na všechny varianty stránky, které přidáte, spustí experiment po dobu dvou týdnů a střílí na 95% statistickou úroveň spolehlivosti.

to jsou všechna dobrá místa pro začátek ve většině případů, ale možná budete chtít změnit dobu trvání v závislosti na tom, kolik provozu získáte (tj. můžete se dostat pryč s kratšími testy, pokud tato stránka uvidí tunu provozu, nebo možná budete muset prodloužit ji déle než dva týdny, pokud je jen pomalý pramínek).

zatím tak dobrý!

Krok #3. Nakonfigurujte Experiment

dalším krokem je jednoduše přidat adresy URL pro všechny varianty stránky, které chcete otestovat.

doslova, stačí zkopírovat a vložit:

content-experiment-add-urls

můžete jim také dát užitečná jména k zapamatování. Nebo. Jednoduše vám vyčísluje varianty.

Krok #4. Přidání kódu skriptu na stránku

nyní je oblíbená část každého-úprava kódu stránky!

dobrou zprávou je, že první věc, kterou vidíte v této části, je užitečné přepínací tlačítko, které vám pošle e-mail s tímto svinským kódem vaší oblíbené technické osobě.

pokud si však chcete zašpinit ruce, čtěte dále.

setting-up-experiment-code

nejprve zkontrolujte všechny stránky, které plánujete testovat, abyste se ujistili, že je nainstalován výchozí sledovací kód Google Analytics. Pokud používáte CMS, mělo by to být, protože se obvykle přidává na celý web.

dále zvýrazněte a zkopírujte poskytnutý kód.

budete muset hledat značku Otevírací hlavy v původní variantě(která by měla být umístěna doslova směrem k horní části dokumentu HTML. Vyhledejte

, abyste to usnadnili:

head-tag-source-code

po dokončení klikněte na další krok zpět v Google Analytics a nechte je ověřit, zda vše vypadá a-OK.

nejste si jisti, jestli jste to udělali správně? Nebojte se-řeknou vám to.

například při prvním pokusu o instalaci kódu pro toto demo jsem jej omylem umístil pod běžný sledovací kód Google Analytics (na který tak ochotně a jasně poukázali).

tracking-before-experiment-code-google-analytics

po dvojité kontrole práce a opravy byste to měli vidět:

review-and-start-content-experiment

a teď jste připraveni jít!

vidíte, že to nebylo tak špatné, že?!

závěr

webové stránky nejsou nikdy skutečně hotové a dokončené.

potřebují iteraci; včetně neustálé analýzy, nových nápadů a změn, aby neustále zvyšovaly výsledky.

mnohokrát to znamená analyzovat a testovat celé stránky na základě velkých (ne malých) změn, jako jsou návrhy hodnot nebo rozvržení. To jsou věci, které přinesou podobně velké výsledky.

optimalizace vstupní stránky a rozdělené testovací techniky mohou být velmi sebevědomé a vyžadují speciální nástroje, které mohou navigovat pouze profesionálové CRO.

Google Analytics však obsahuje vlastní jednoduchou možnost split testování v experimentech s obsahem.

za předpokladu, že již máte nové varianty stránky vytvořené a budete pohodlně upravovat kód vašeho webu, doslova trvá jen několik sekund, než se dostanete do provozu.

a mohou umožnit komukoli ve vaší organizaci přejít od výzkumu k akci do konce dne.

o autorovi: Brad Smith je zakladatelem Codeless, společnosti pro tvorbu obsahu B2B. Častý přispěvatel do Kissmetrics, Unbounce, WordStream, AdEspresso, Search Engine Journal, Autopilot, a více.

Rozšiřte svůj provoz

Leave a comment

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.