projekty nie zawsze działają zgodnie z przeznaczeniem.

układ wygląda dobrze. Wybór kolorów wydaje się świetny. A CTA równoważy mądre i jasne.

ale…

to nie działa. Wszystko. Trochę. Nie jesteś do końca pewien, ale coś musi dać.

pomimo najlepszych intencji wszystkich, w tym wszystkich godzin badań i analiz, sprawy nie zawsze układają się zgodnie z planem.

i tu pojawiają się ciągłe testy. Ani jednego ani pozdrowienia &

jeszcze lepsze jest to, że twoje wysiłki testowania nie muszą być złożone i czasochłonne.

Oto jak skonfigurować split test w Google Analytics w ciągu zaledwie kilku minut.

czym są eksperymenty treści Google Analytics?

powiedzmy, że Twój sklep eCommerce sprzedaje kartki z życzeniami Mops. (Tak przy okazji, to jest rzecz.)

oczywiście te powinny się sprzedać.

ale zawieszmy na chwilę niedowierzanie i postawmy hipotezę, że sprzedaż jest niska, ponieważ masz problemy z wejściem ludzi na te indywidualne STRONY produktów.

Twoja strona nie jest celem, tylko punktem wyjścia.

wejdźcie, rozejrzyjcie się i kliknijcie gdzie indziej.

wiele razy to Twoje strony o produktach / usługach. Często jest to Twoja strona O mnie.

niezależnie od tego, celem jest jak najszybsze sprowadzenie ich do lejka lub ścieżki, (a) pomoc im w znalezieniu tego, czego szukali, a także (b) przybliżenie ich do wywołania jednego z Twoich zdarzeń konwersji.

magia dzieje się na stronie docelowej, gdzie te dwie rzeczy – zainteresowanie odwiedzającego i twój cel marketingowy – splatają się i stają się jedną w pięknej symfonii.

przetestujmy więc kilka odmian strony głównej, aby zobaczyć, które najlepiej kierują nowych odwiedzających do najlepiej sprzedających się produktów.

jeden ma film, drugi nie. jeden jest krótki i słodki, drugi długi i szczegółowy. Jeden ma GIFA, drugi nie.

mops getting chest scratched

nowy ruch przychodzący jest dzielony na te odmiany stron, co pozwala oglądać i porównywać liczbę osób wykonujących żądaną czynność, aż do momentu, gdy będziesz mógł śmiało ogłosić zwycięzcę.

(to pewnie będzie ten z tym filmikiem.)

uruchamianie prostego i prostego testu podziału, takiego jak ten, to optymalizacja strony docelowej 101, w której identyfikujesz określone zmienne strony, które dają najlepsze wyniki dla odbiorców i mnożą je w całej witrynie.

Google Analytics jest wyposażony w podstawową funkcję eksperymentów treści, która pozwoli Ci porównać różne odmiany stron, odpowiednio podzielić ruch do nich i uzyskać aktualizację wiadomości e-mail o tym, jak wyniki są trendy i czy zamierzasz osiągnąć zdefiniowany cel, czy nie.

ale … technicznie to nie jest prosty test A / B. Oto dlaczego i jak to właściwie jest dobre.

dlaczego eksperymenty treści mogą być lepsze niż tradycyjne testy A/B

Twój typowy test A/B wybiera bardzo konkretny element strony, taki jak nagłówek, i zmienia tylko jedną małą zmienną w nowych wariantach stron.

w interwebach jest pełno artykułów, w których zmiana koloru przycisków spowodowała wzrost CTR o 37,596%*, ponieważ ludzie lubią zielone przyciski zamiast niebieskich. Duh.

(*to zmyślony numer.)

jest jednak kilka problemów z klasycznym testem a/B.

po pierwsze, drobne zmiany często cofają się do średniej. Tak więc, podczas gdy możesz zobaczyć kilka małych fluktuacji po pierwszym uruchomieniu testu, małe zmiany zwykle są tylko małymi wynikami.

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

drugi problem polega na tym, że większość testów A/B nie powiodła się.

i gdyby to nie było wystarczająco złe, trzecią kwestią jest to, że będziesz potrzebował Tony wolumenu (konkretnie 1000 miesięcznych konwersji na początek i test co najmniej konwersji 250), aby określić, czy te zmiany faktycznie działały, czy nie.

eksperymenty treści Google Analytics wykorzystują zamiast tego model A/B/N. Co jest jak krok pomiędzy testami A/B z jedną zmienną i wieloczynnikowymi testami skoordynowanymi z wieloma zmiennymi.

(po wpisaniu tego ostatniego zdania zdałem sobie sprawę, że tylko hardcorowi maniakom CRO zależy na tym rozróżnieniu. Jednak nadal ważne jest, aby zrozumieć z wysokiego poziomu, aby wiedzieć, jakie rodzaje zmian należy wprowadzić, wypróbować lub przetestować).

możesz utworzyć do 10 różnych wersji strony, każda z własną unikalną treścią lub zmianami.

innymi słowy, możesz przetestować większe rzeczy, takie jak: „Czy pozytywna lub negatywna propozycja wartości Mops powoduje więcej kliknięć?”

ogólnie te całościowe zmiany mogą być bardziej pouczające, pomagając dowiedzieć się, jakie wiadomości lub elementy strony możesz (i powinieneś) przenosić do innych materiałów marketingowych, takich jak e-maile, wiadomości społecznościowe i inne.

a najlepsze jest to, że zamiast wymagać zaawansowanego (Czytaj: czasochłonnego) procesu konfiguracji, aby upewnić się, że wszystkie zmiany zmiennych są istotne statystycznie, możesz użyć eksperymentów treści Google Analytics, aby szybciej wprowadzać zmiany iteracyjne i uczyć się w podróży.

oto jak zacząć.

jak skonfigurować eksperymenty Google Analytics

Konfigurowanie eksperymentów z treścią zajmuje tylko kilka sekund.

musisz jednak skonfigurować co najmniej jedną lub dwie wersje stron przed zalogowaniem. Ten temat jest poza zakresem tutaj, więc sprawdź to i to, aby określić, co powinieneś testować w pierwszej kolejności.

gdy masz już kilka ustawień i jesteś gotowy do pracy, Zaloguj się do Google Analytics i zacznij tutaj.

Krok #1. Pierwsze kroki

zakopane głęboko w sekcji zachowania Google Analytics-wiesz, ten, który ignorujesz podczas przełączania między akwizycją a konwersją – jest niejasne, ale nieszkodliwe brzmiące „eksperymenty” Etykieta.

są szanse, zobaczysz pusty ekran po kliknięciu na niego, który przypomina:

google-analytics-experiments-empty

aby utworzyć pierwszy eksperyment, kliknij przycisk Utwórz eksperyment w lewym górnym rogu okna.

ze mną do tej pory? Dobrze.

zobaczmy, jak wygląda ich tworzenie.

Krok #2. Wybierz eksperyment

Ok teraz zaczyna się zabawa.

Nazwij swój eksperyment, cokolwiek.

i patrz w dół na wybór celu. Tutaj możesz ustawić identyfikowalny wynik, aby śledzić wyniki i określić odmianę # winning.

content-experiment-step-one

masz trzy opcje. Możesz:

  • wybierz istniejący cel (np. opcje, zakupy itp.)
  • Wybierz metrykę użycia witryny (np. współczynnik odrzuceń)
  • Utwórz nowy cel lub cel (jeśli nie masz jeszcze jednej konfiguracji ,ale chcesz uruchomić eksperyment oparty na konwersji)

wybór zależy całkowicie od tego, dlaczego przeprowadzasz ten test.

na przykład: większość z nich jest zaskoczona, że ich stare posty na blogu często przynoszą największy ruch. Problem? Wiele razy te stare, nieaktualne strony mają również najwyższe współczynniki odrzuceń.

przejdź do: Behavior > Wymiary Wtórne + Google/Organic > Top Pageviews > Bounce Rate.

oto przykład:

google-analytics-source-medium

(Oto kilka innych przydatnych raportów Google Analytics, aby wykryć podobnie nisko wiszące owoce po zakończeniu konfigurowania eksperymentu.)

wybierzmy współczynnik odrzuceń jako cel na razie, abyśmy mogli wprowadzić zmiany w układzie strony lub zwiększyć objętość i ilość wysokiej jakości wizualizacji, aby ludzie dłużej pozostali.

po wybraniu celu możesz kliknąć Opcje zaawansowane, aby wyświetlić bardziej szczegółowe ustawienia tego testu.

content-experiments-advanced-options

domyślnie te zaawansowane opcje są wyłączone, a Google „dynamicznie dostosowuje ruch w oparciu o wydajność zmian”.

jednak jeśli jest włączona, Twój eksperyment po prostu podzieli ruch równomiernie na wszystkie dodawane odmiany stron, Uruchom eksperyment przez dwa tygodnie i uzyskaj 95% statystyczny poziom zaufania.

wszystkie te miejsca są dobre do rozpoczęcia W większości przypadków, jednak możesz chcieć zmienić czas trwania w zależności od tego, ile ruchu uzyskasz (tj. możesz uciec z krótszymi testami, jeśli ta strona zobaczy mnóstwo ruchu, lub możesz potrzebować przedłużyć ją dłużej niż dwa tygodnie, jeśli jest tylko powolny ściek).

jak na razie dobrze!

Krok #3. Skonfiguruj swój eksperyment

następnym krokiem jest dodanie adresów URL dla wszystkich wersji stron, które chcesz przetestować.

dosłownie, wystarczy skopiować i wkleić:

content-experiment-add-urls

możesz również nadać im pomocne nazwy do zapamiętania. Albo i nie. To będzie po prostu numerować warianty dla ciebie.

Krok #4. Dodawanie kodu skryptu do Twojej strony

teraz ulubiona część każdego-edycja kodu Twojej strony!

dobra wiadomość, jest pierwszą rzeczą, którą widzisz w tej sekcji jest pomocny przycisk przełączania, aby po prostu wysłać cały ten gówniany kod do ulubionej osoby technicznej.

jeśli jednak chcesz pobrudzić sobie ręce, Czytaj dalej.

setting-up-experiment-code

najpierw sprawdź dokładnie wszystkie strony, które planujesz przetestować, aby upewnić się, że zainstalowany jest domyślny kod śledzenia Google Analytics. Jeśli używasz CMS, powinien być, ponieważ zwykle jest początkowo dodawany w całej witrynie.

następnie podświetl i skopiuj podany kod.

będziesz musiał poszukać znacznika otwierającego head w oryginalnej wersji (który powinien znajdować się dosłownie u góry dokumentu HTML. Szukaj

aby ułatwić:

head-tag-source-code

po zakończeniu kliknij Następny krok wstecz w Google Analytics, aby zweryfikować, czy wszystko wygląda dobrze.

nie wiesz, czy zrobiłeś to dobrze? Nie martw się-powiedzą ci.

na przykład, gdy po raz pierwszy próbowałem zainstalować kod do tego demo, przypadkowo umieściłem go pod zwykłym kodem śledzenia Google Analytics (który tak pomocnie i wyraźnie wskazał).

tracking-before-experiment-code-google-analytics

po podwójnym sprawdzeniu pracy i naprawie powinieneś to zobaczyć:

review-and-start-content-experiment

a teraz jesteś gotowy do drogi!

widzisz, teraz nie było tak źle, prawda?!

wniosek

strony internetowe nigdy nie są naprawdę gotowe i gotowe.

potrzebują iteracji; w tym ciągłej analizy, nowych pomysłów i zmian, aby stale zwiększać wyniki.

wiele razy, oznacza to analizowanie i testowanie całych stron w oparciu o Duże (nie małe) zmiany, takie jak propozycje wartości lub układy. Są to rzeczy, które przyniosą podobnie Duże rezultaty.

optymalizacja strony docelowej i techniki testowania dzielonego mogą być niezwykle pewne i wymagają specjalnych narzędzi, którymi mogą poruszać się tylko specjaliści CRO.

jednak Google Analytics zawiera własną prostą opcję testowania podzielonego w eksperymentach z treścią.

zakładając, że masz już utworzone nowe odmiany stron i wygodnie edytujesz kod swojej witryny, ich uruchomienie zajmuje dosłownie kilka sekund.

i mogą one umożliwić każdemu w Twojej organizacji przejście od badań do działania do końca dnia.

o autorze: Brad Smith jest założycielem Codeless, firmy tworzącej treści B2B. Częsty współpracownik Kissmetrics, Unbounce, WordStream, AdEspresso, Search Engine Journal, Autopilot i innych.

Zwiększ swój ruch

Leave a comment

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.