ontwerpen werken niet altijd zoals bedoeld.

de lay-out ziet er goed uit. De kleur keuzes lijken geweldig. En de CTA balanceert slim en helder.

maar …

het werkt niet. – Alles. Een deel ervan. Je weet het niet helemaal zeker, maar er moet iets gebeuren.Ondanks ieders goede bedoelingen, inclusief alle uren onderzoek en analyses, verloopt het niet altijd zoals gepland.

dat is waar continu testen van belang is. Geen een-en-gedaan of hagel & bid poging.

nog beter is dat uw testinspanningen niet complex en tijdrovend hoeven te zijn.

hier is hoe u split-test in Google Analytics in slechts een paar minuten kunt instellen.

Wat zijn Inhoudsexperimenten van Google Analytics?

stel dat uw e-commerce winkel Pug wenskaarten verkoopt. (Dat is een ding trouwens.)

uiteraard moeten deze zelf verkopen.

maar laten we het ongeloof even opschorten en veronderstellen dat de verkoop laag is omdat je in de eerste plaats moeite hebt om mensen op deze individuele productpagina ‘ s te krijgen.

uw homepage is geen bestemming; het is een startpunt.

Peeps komen binnen, kijken rond,en klik ergens anders.

vaak zijn dat uw Product / dienst pagina ‘ s. Vaak is het uw Over pagina.

hoe dan ook, het doel is om ze zo snel mogelijk in een trechter of pad te krijgen, (A) ze te helpen vinden waar ze naar op zoek waren en (B) ze dichter bij het activeren van een van je conversiegebeurtenissen te brengen.

de magie gebeurt op een landingspagina, waar deze twee dingen – de interesse van een bezoeker en uw marketingdoelstelling-verstrengelen en één worden in een prachtige symfonie.

dus laten we een paar homepage variaties testen om te zien welke het beste werk doen bij het leiden van nieuwe bezoekers in uw best verkopende producten.

de ene heeft een video, de andere niet. de ene is kort en zoet, de andere lang en gedetailleerd. De ene heeft een GIF, de andere niet.

pug krijgen Borst gekrast

nieuwe inkomende verkeer wordt verdeeld over deze pagina variaties, zodat u kunt kijken en vergelijken van het aantal mensen het invullen van uw gewenste actie totdat u met vertrouwen kunt verklaren een winnaar.

(het zal waarschijnlijk degene zijn met deze video.)

het uitvoeren van eenvoudige en ongecompliceerde split test zoals deze is landing page optimization 101, waar u specifieke pagina variabelen die resulteren in de beste resultaten voor uw doelgroep te identificeren en vermenigvuldig ze over uw site.

Google Analytics wordt geleverd met een basic content experiments-functie waarmee u verschillende paginavariaties kunt vergelijken, het verkeer daarop kunt splitsen en e-mail kunt ontvangen over hoe de resultaten trending zijn en of u uw gedefinieerde doelstelling gaat raken of niet.

maar … ze zijn technisch gezien geen eenvoudige a / B-test. Hier is waarom, en hoe dat eigenlijk een goede zaak is.

waarom Contentexperimenten beter kunnen zijn dan traditionele A/B-Tests

uw typische A / B-test selecteert een zeer specifiek paginalement, zoals de kop, en verandert alleen die ene kleine variabele in nieuwe paginavariaties.

de interwebs zitten vol met artikelen waarbij het omschakelen van de kleur van de knop resulteerde in een toename van 37,596% CTR* omdat mensen van groene knoppen houden in plaats van van blauwe. Duh.

(*dat is een verzonnen getal.)

er zijn echter een paar problemen met uw klassieke A/B-test.

ten eerste nemen kleine veranderingen vaak terug naar het gemiddelde. Dus terwijl je misschien een paar kleine fluctuaties zien wanneer je voor het eerst begint met het uitvoeren van een test, kleine veranderingen zijn meestal slechts gelijk aan kleine resultaten.

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

het tweede probleem is dat de meeste A / B-tests mislukken.

en als dat nog niet erg genoeg was, is het derde probleem dat je een TON volume nodig hebt (in het bijzonder 1.000 maandelijkse conversies om mee te beginnen en een test van ten minste 250 conversies) om te bepalen of die veranderingen daadwerkelijk werkten of niet.

Google Analytics-Contentexperimenten gebruiken in plaats daarvan een A/B/N-model. Dat is als een stap tussen één-variabele-alleen A / B tests en gecoördineerde-meerdere-variabele multivariate tests.

(na het typen van die laatste zin, realiseerde ik me dat alleen hardcore Cro geeks om dit onderscheid zullen geven. Maar het is nog steeds belangrijk om te begrijpen van een hoog niveau, zodat u weet welke soorten wijzigingen te maken, te proberen, of te testen).

u kunt maximaal 10 verschillende versies van een pagina maken, elk met hun eigen unieke inhoud of wijzigingen.

met andere woorden, je kunt dingen met een groter beeld testen, zoals: “Resulteert een positieve of negatieve Pug waarde propositie in meer klikken?”

over het algemeen kunnen deze holistische veranderingen leerzamer zijn, waardoor u kunt achterhalen welke berichtgeving of pagina-elementen u kunt (en zou moeten) door te voeren naar uw andere marketingmaterialen zoals e-mails, sociale en meer.

en het beste deel is, in plaats van een geavanceerd (lees: tijdrovend) proces te vereisen om ervoor te zorgen dat al uw variabele veranderingen statistisch significant zijn, kunt u Google Analytics Content experimenten gebruiken om sneller, iteratieve veranderingen uit te voeren en onderweg te leren.

hier kunt u beginnen.

hoe Google Analytics-experimenten op te zetten

het opzetten van Contentexperimenten duurt slechts enkele seconden.

u moet echter minstens één of twee paginavariaties instellen voordat u inlogt. Dat onderwerp is buiten het bereik hier, dus check out dit en dit om te bepalen wat je moet testen in de eerste plaats.

als u een paar instellingen hebt en klaar bent om te gaan, log dan in op Google Analytics en start hier.

Stap # 1. Aan de slag

diep begraven in de sectie gedrag van Google Analytics – je weet wel, degene die je negeert bij het schakelen tussen acquisitie en conversies – is het vage, maar onschadelijk klinkende ‘experimenten’ label.

de kans is groot dat u een leeg scherm ziet wanneer u erop klikt dat lijkt op:

google-analytics-experiments-empty

om uw eerste experiment te maken, klikt u op de knop die zegt Create Experiment in de linkerbovenhoek van uw venster.

met mij tot nu toe? Goed.

laten we eens kijken hoe het maken ervan eruit ziet.

Stap # 2. Kies een Experiment

Ok nu begint het plezier.

Noem uw experiment, wat dan ook.

en kijk naar de selectie van het doel. Hier is waar u een identificeerbare uitkomst kunt instellen om resultaten te volgen tegen en het bepalen van een # winnende variatie.

content-experiment-step-one

je hebt drie opties. U kunt:

  • selecteer een bestaand doel (zoals opt-ins, aankopen, enz.)
  • selecteer een sitegebruik-metriek (zoals bounce rate)
  • Maak een nieuw doel of doel aan (als u nog geen set-up hebt, maar een conversiegebaseerd experiment wilt uitvoeren)

de selectie hangt volledig af van waarom je deze test in de eerste plaats uitvoert.

bijvoorbeeld: de meesten zijn verbaasd te zien dat hun oude blogberichten vaak het meeste verkeer opleveren. Het probleem? Vele malen die oude, verouderde pagina ‘ s hebben ook de hoogste bounce rates.

navigeren naar: Gedrag > Secundaire Dimensies + Google / Organische > Top Pageviews > Bounce Rate.

hier is een voorbeeld:

google-analytics-source-medium

(hier zijn een paar andere bruikbare Google Analytics rapporten ter plaatse op dezelfde laag opknoping fruit als je klaar bent met het opzetten van een experiment.)

laten we nu Bounce Rate selecteren als het doel, zodat we paginawijzigingen aan de lay-out kunnen aanbrengen, of het volume en de hoeveelheid van hoge kwaliteit visuals kunnen verhogen om mensen langer te laten blijven.

na het selecteren van uw Object kunt u op Geavanceerde opties klikken om meer gedetailleerde instellingen voor deze test te tonen.

content-experiments-advanced-options

standaard, deze geavanceerde opties zijn uitgeschakeld, en Google zal “aanpassen verkeer dynamisch op basis van variatie prestaties”.

indien ingeschakeld zal uw experiment echter het verkeer gelijkmatig verdelen over alle paginavariaties die u toevoegt, het experiment twee weken uitvoeren en een statistisch betrouwbaarheidsniveau van 95% vastleggen.

dit zijn allemaal goede plaatsen om te beginnen in de meeste gevallen, maar je zou de duur kunnen veranderen afhankelijk van hoeveel verkeer je krijgt (dat wil zeggen dat je weg kunt komen met kortere tests als deze pagina veel verkeer te zien krijgt, of je zou het langer dan twee weken moeten verlengen als er slechts een langzaam straaltje is).

tot nu toe gaat het goed!

Stap # 3. Configureer uw Experiment

de volgende stap is om eenvoudig de URL ‘ s toe te voegen voor alle paginavariaties die u wilt testen.

letterlijk, kopieer en plak:

content-experiment-add-urls

je kunt ze ook nuttige namen geven om te onthouden. Of niet. Het zal gewoon nummer de varianten voor u.

Stap # 4. Scriptcode toevoegen aan uw pagina

nu ieders favoriete deel-de code van uw pagina bewerken!

het goede nieuws, is het eerste wat je ziet onder deze sectie is een handige schakelknop om gewoon al deze onzin code te e-mailen naar je favoriete technische persoon.

als u echter uw handen vuil wilt maken, lees dan verder.

setting-up-experiment-code

controleer eerst alle pagina ‘ s die u van plan bent te testen om ervoor te zorgen dat uw standaard Google Analytics-trackingcode is geïnstalleerd. Als je een CMS gebruikt, zou het dat moeten zijn, omdat het meestal in eerste instantie site-breed wordt toegevoegd.

vervolgens markeert en kopieert u de opgegeven code.

u zult moeten zoeken naar de opening head tag in de originele variant (die zich letterlijk aan de bovenkant van uw HTML-document zou moeten bevinden. Zoeken naar

om het gemakkelijk te maken:

head-tag-source-code

zodra dat is gedaan, klik op Volgende stap terug in Google Analytics om ze te laten controleren of alles ziet er a-OK.

weet u niet zeker of u het goed hebt gedaan? Geen zorgen – ze zullen het je vertellen.

bijvoorbeeld, de eerste keer dat ik probeerde de code voor deze demo te installeren heb ik per ongeluk onder de reguliere Google Analytics tracking code geplaatst (die ze zo behulpzaam en duidelijk hebben aangegeven).

tracking-before-experiment-code-google-analytics

na dubbele controle van uw werk en vaststelling, moet u dit zien:

review-and-start-content-experiment

en nu ben je klaar om te gaan!

zie je, dat was niet zo slecht nu was het?!

conclusie

Websites zijn nooit echt klaar en voltooid.

ze moeten worden herhaald; inclusief constante analyse, nieuwe ideeën en veranderingen om de resultaten voortdurend te verhogen.

vele malen, dat betekent het analyseren en testen van hele pagina ‘ s op basis van grote (niet kleine) veranderingen zoals waarde proposities of lay-outs. Dit zijn de dingen die vergelijkbare grote resultaten zullen opleveren.

Landing page optimization en split testing technieken kunnen extreem vertrouwen krijgen en vereisen speciale gereedschappen die alleen Cro professionals kunnen navigeren.

Google Analytics bevat echter hun eigen eenvoudige split testing optie in content experimenten.

ervan uitgaande dat u de nieuwe paginavariaties al hebt aangemaakt en dat u de code van uw site gemakkelijk kunt bewerken, nemen ze letterlijk slechts enkele seconden in beslag om aan de slag te gaan.

en zij kunnen iedereen in uw organisatie in staat stellen om tegen het einde van de dag van onderzoek naar actie over te gaan.Over de auteur: Brad Smith is de oprichter van Codeless, een B2B content creation company. Frequente medewerker aan Kissmetrics, Unbounce, WordStream, AdEspresso, Search Engine Journal, Autopilot, en meer.

vergroot uw verkeer

Reageren

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.