os Designs nem sempre funcionam como pretendido.

o layout parece bom. As opções de cores parecem ótimas. E o CTA equilibra inteligente e claro.

mas …

não está funcionando. Tudo. Parte disso. Você não tem certeza, mas algo tem que dar.Apesar das melhores intenções de todos, incluindo todas as horas de pesquisa e análises, as coisas nem sempre funcionam como planejado.

é aí que entra o teste contínuo. Não um e-feito ou granizo & ore tentativa.

ainda melhor, é que seus esforços de teste não precisam ser complexos e demorados.

veja como configurar o teste de divisão dentro do Google Analytics em apenas alguns minutos.

o que são experiências de conteúdo do Google Analytics?

digamos que sua loja de comércio eletrônico venda cartões Pug. (Isso é uma coisa a propósito.)

obviamente, estes devem se vender.

mas vamos apenas suspender a descrença por um momento e supor que as vendas são baixas porque você está tendo problemas para colocar as pessoas nessas páginas de produtos individuais em primeiro lugar.

sua página inicial não é um destino;é um ponto de partida.

Peeps entrar, olhar ao redor, e clique em outro lugar.

muitas vezes que é o seu produto/serviço páginas. Muitas vezes é a sua página Sobre.

Independentemente disso, o objetivo é colocá-los em um funil ou caminho o mais rápido possível, (a) ajudá-los a encontrar o que estavam procurando e (B) aproximá-los de acionar um de seus eventos de conversão.

a magia acontece em uma página de destino, onde essas duas coisas – o interesse de um visitante e seu objetivo de marketing-se entrelaçam e se tornam uma em uma bela sinfonia.

então vamos testar algumas variações homepage para ver qual fazer o melhor trabalho em direcionar novos visitantes em seus produtos mais vendidos.

um tem um vídeo, o outro não. um é curto e doce, o outro longo e detalhado. Um tem um GIF, o outro não.

pug ficar peito arranhado

Novo tráfego de entrada fica dividida entre estes página variações, permitindo que você assista e compare o número de alunos que concluem a ação desejada até que você pode confiantemente a declarar um vencedor.

(provavelmente será o que apresenta este vídeo.)

executar um teste de divisão simples e direto como este é a otimização de página de destino 101, onde você identifica variáveis de página específicas que resultam nos melhores resultados para seu público e as multiplica em seu site.

o Google Analytics vem com um recurso básico de experimentos de conteúdo que permitirá comparar diferentes variações de página, dividir o tráfego para eles de acordo e obter e-mail atualizado sobre como os resultados estão tendendo e se você vai atingir seu objetivo definido ou não.

mas… eles tecnicamente não são um teste A/B direto. Aqui está o porquê, e como isso é realmente uma coisa boa.

por que os experimentos de conteúdo podem ser melhores do que os testes A/B tradicionais

seu teste A/B típico seleciona um elemento de página muito específico, como o Título, e muda apenas essa pequena variável em novas variações de página.

as interwebs estão cheias de artigos em que mudar a cor do botão resultou em um aumento de CTR de 37.596%* porque as pessoas gostam de botões verdes em vez de azuis. Duh.

(*esse é um número composto.)

há alguns problemas com o seu teste A/B clássico embora.

primeiro, pequenas mudanças geralmente regridem de volta à média. Então, enquanto você pode ver algumas pequenas flutuações quando você começa a executar um teste, pequenas mudanças geralmente são apenas pequenos resultados iguais.

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

o segundo problema é que a maioria dos testes A / B falha.

E se isso não fosse ruim o suficiente, o terceiro problema é que você vai precisar de uma TONELADA de volume (especificamente, de 1.000 mensais conversões, para começar, e um teste de pelo menos 250 conversões) para determinar se ou não essas alterações, na verdade, funcionou ou não.

os experimentos de conteúdo do Google Analytics usam um modelo A/B / N em vez disso. Que é como uma etapa entre testes A / B de uma variável e testes multivariados de múltiplas variáveis coordenadas.

(depois de digitar a última frase, percebi que apenas geeks hardcore CRO vão se preocupar com essa distinção. No entanto, ainda é importante entender de alto nível para que você saiba quais tipos de alterações fazer, tentar ou testar).

você pode criar até 10 versões diferentes de uma página, cada uma com seu próprio conteúdo exclusivo ou alterações.

em outras palavras, você pode testar coisas de imagem maior, como: “Uma proposição de valor Pug positiva ou negativa resulta em mais cliques?Geralmente, essas mudanças holísticas podem ser mais instrutivas, ajudando você a descobrir quais elementos de mensagens ou páginas você pode (e deve) levar até seus outros materiais de marketing, como e-mails, redes sociais e muito mais.

e a melhor parte é que, em vez de exigir um processo sofisticado (leia-se: demorado) para configurar para garantir que todas as alterações de suas variáveis sejam estatisticamente significativas, você pode usar experimentos de conteúdo do Google Analytics para executar mudanças mais rápidas e iterativas e aprender em movimento.

veja como começar.

como configurar experimentos do Google Analytics

configurar experimentos de conteúdo leva apenas alguns segundos.

no entanto, você terá que configurar pelo menos uma ou duas variações de página antes de fazer o login. Esse tópico está além do escopo aqui, então confira isso e isso para determinar o que você deve testar em primeiro lugar.

quando você tiver algumas configurações e estiver pronto para usar, faça login no Google Analytics e comece aqui.

Passo #1. Introdução

enterrado profundamente na seção de comportamento do Google Analytics – você sabe, aquele que você ignora ao alternar entre aquisição e conversões – é o rótulo vago, mas inócuo, de ‘experimentos’.

as Chances são, você verá uma tela em branco quando clicar nela que se assemelha:

google-analytics-experiments-empty

para criar seu primeiro experimento, clique no botão que diz Criar experimento no canto superior esquerdo da janela.

comigo até agora? Bom.

vamos ver como é criar um.

Passo #2. Escolha um experimento

Ok agora a diversão começa.

nomeie seu experimento, seja o que for.

e olhe para baixo para selecionar o objetivo. Aqui é onde você pode definir um resultado identificável para acompanhar os resultados e determinar uma variação # vencedora.

content-experiment-step-one

você tem três opções aqui. Você pode:

  • selecione uma meta existente (como opt-ins, compras, etc.)
  • selecione uma métrica de Uso do Site (como taxa de rejeição)
  • crie um novo objetivo ou meta (se você ainda não tiver uma configuração, mas quiser executar um experimento baseado em conversão)

a seleção depende completamente de por que você está executando este teste em primeiro lugar.

por exemplo: a maioria fica surpresa ao descobrir que seus posts antigos costumam trazer mais tráfego. O problema? Muitas vezes essas páginas antigas e desatualizadas também têm as maiores taxas de rejeição.

navegue até: Comportamento > Dimensões Secundárias + Google / Orgânico > Visualizações De Página Superiores > Taxa De Rejeição.

aqui está um exemplo:

google-analytics-source-medium

(Aqui estão alguns outros relatórios acionáveis do Google Analytics para detectar frutas igualmente baixas quando você terminar de configurar um experimento.)

vamos selecionar a taxa de rejeição como objetivo por enquanto, para que possamos fazer alterações na página no layout ou aumentar o volume e a quantidade de recursos visuais de alta qualidade para que as pessoas permaneçam por mais tempo.

depois de selecionar seu objetivo, você pode clicar em Opções Avançadas para obter configurações mais granulares para este teste.

content-experiments-advanced-options

por padrão, essas opções avançadas estão desativadas e o Google “ajustará o tráfego dinamicamente com base no desempenho da variação”. No entanto, se ativado, seu experimento simplesmente dividirá o tráfego uniformemente em todas as variações de página que você adicionar, executará o experimento por duas semanas e disparará para um nível de confiança estatística de 95%.

Esses são bons lugares para começar, na maioria dos casos, entretanto, você pode querer alterar a duração, dependendo de quanto tráfego você obter (por exemplo, você pode começar afastado com menor testes se esta página irá ver uma tonelada de tráfego, ou você pode precisar se estender por mais de duas semanas, se só há um gotejamento lento).

até agora tão bom!

Passo #3. Configure seu experimento

o próximo passo é simplesmente adicionar os URLs para todas as variações de página que você deseja testar.

literalmente, basta copiar e colar:

content-experiment-add-urls

você também pode dar-lhes nomes úteis para lembrar. Ou. Ele simplesmente numerá as variantes para você.

Passo #4. Adicionando código de Script à sua página

agora a parte favorita de todos – editando o código da sua página!

a boa notícia, é a primeira coisa que você vê nesta seção é um botão de alternância útil para apenas enviar e-mail todo esse código de porcaria para sua pessoa técnica favorita.

se você quiser sujar as mãos, Continue lendo.

setting-up-experiment-code

primeiro, verifique duas vezes todas as páginas que você planeja testar para garantir que seu código de rastreamento padrão do Google Analytics esteja instalado. Se você estiver usando um CMS, deve ser, como geralmente é adicionado em todo o site inicialmente.

em seguida, destaque e copie o código fornecido.

você precisará procurar a tag HEAD de abertura na variação Original (que deve estar localizada literalmente na parte superior do seu documento HTML. Procure por

para facilitar:

head-tag-source-code

uma vez feito isso, clique no próximo passo de volta no Google Analytics para que eles verifiquem se tudo parece um-OK.

Não tenho certeza se você fez certo? Não se preocupe-eles vão te dizer.

por exemplo, a primeira vez que tentei instalar o código para esta demonstração, acidentalmente o coloquei embaixo do código de rastreamento regular do Google Analytics (que eles apontaram de forma tão útil e clara).

tracking-before-experiment-code-google-analytics

depois de verificar o seu trabalho e fixação, você deve ver isso:

review-and-start-content-experiment

E agora você está pronto para ir!

Veja, isso não era tão ruim agora foi?!

conclusão

os sites nunca são realmente feitos e concluídos.

eles precisam de iteração; incluindo análise constante, novas ideias e mudanças para aumentar constantemente os resultados.

muitas vezes, isso significa analisar e testar páginas inteiras com base em grandes (não pequenas) mudanças como proposições de valor ou layouts. Estas são as coisas que fornecerão resultados igualmente grandes.

otimização da Página de destino e técnicas de teste de divisão podem ficar extremamente confiantes e exigir ferramentas especiais que apenas profissionais do CRO podem navegar.

no entanto, o Google Analytics inclui sua própria opção de teste de divisão simples em experimentos de conteúdo.

supondo que você já tenha as novas variações de página criadas e esteja confortável editando o código do seu site, elas literalmente levam apenas alguns segundos para começar a funcionar.

E eles podem permitir que qualquer pessoa em sua organização Vá de pesquisa em ação até o final do dia.Sobre o autor: Brad Smith é o fundador da Codeless, uma empresa de criação de conteúdo B2B. Colaborador frequente do Kissmetrics, Unbounce, WordStream, AdEspresso, Search Engine Journal, Autopilot e muito mais.

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