A/B тестирование страниц при помощи Google Optimize
Дата публикации: 2017 год
Важно! С недавних пор инструмент “Эксперименты” в Google Analytics, при помощи которого можно было делать A/B тестирование, упразднили. Делается это для того чтобы новые пользователи переходили на новые продукты и сервисы от Google с новым дизайном, и что немаловажно с более лучшей функциональностью. Пройдя в инструмент “Эксперименты” в Google Analytics можно увидеть сообщение о целом новом сервисе “Google Optimize”. При этом в нём теперь отсутствует кнопка “Создать эксперимент”.
Новый сервис Google Оптимизатор пока не переведён на русский язык. Именно поэтому я, Добряк всея Маркетинга, и делаю данную инструкцию на A/B тестирование при помощи Google Оптимизатора.
A/B тестирование страниц при помощи Google Optimize: пошаговая инструкция из 13 шагов
Немаловажная и практически единственная проблема при A/B тестировании и множественном A/B/N тестировании это распределение пользователей и соблюдение аспектов SEO-оптимизации. Пользователи ресурса случайным образом делятся на сегменты, при этом конкретный пользователь должен быть всегда отнесен строго к одному конкретному сегменту, даже если он заходит на страницу с разных устройств. В сети есть большое множество ресурсов которые предлагают услугу A/B тестирования, но среди всех, самым надёжным считается конечно же Google.
Обязательные условия тестирования для страниц:
- Google Optimize не был создан как HTML-редактор поэтому надо самостоятельно создать две версии страниц тестируемого сайта на разных url адресах, или же на поддомене;
- При создании различных вариантов страниц нельзя использовать разные доменные имена;
- На сайте должен быть установлен код Google Analytics с одинаковым трек номером;
- Если страница вариации находится на другом доменном имени, то в код Google Analytics необходимо добавить все доменные имена на которых находятся страница для теста;
- Не оптимизировать HTML код страницы.
Инструкция:
- Проходим по адресу https://optimize.google.com
- Создаём аккаунт для организации
3. Даём название и соглашаемся со всеми условиями
4. Создаём имя контейнера, который будет содержать все наши A/B тесты и Эксперементы. Обычно это имя сайта или его url адрес.
5. Внутри контейнера создаём наш первый эксперимент. В разделе “Why type of experiment would you like to create?” указываем тип эксперемента с разными URL адресами “Redirect Test”.
6. Затем добавляем в эксперимент URL адрес с тестовым дизайном
7. Желательна ссылка на латинице.
Про SEO
На данном этапе очень важно обратить внимание на аспекты SEO, так как сейчас мы создаём практически два сайта с одинаковым контентом. К таким делам поисковые системы относятся очень строго. Google например удаляет сайт из поиска. Чтобы этого не произошло на странице дубликата необходимо проставить такой тег канонической ссылки:
<link rel="canonical" href="http://erm-azamat.kz"/>
таким образом мы скажем поисковому боту, что ссылка нашей тестовой страницы ничто иное как ещё один вариант ссылки страницы оригинала.
Поэтому очень важно: как только создали тестовую страницу, сразу же в ней проставить каноническую ссылку.
8. На вкладке таргетинга указываем:
- Сколько посетителей будут задействованы в эксперименте
- И какая часть из них на какую версию сайта будет перенаправляться
- Указываем когда срабатывать нашему эксперименту. Желательно оставить “Page Load”, это означает что эксперимент будет срабатывать при загрузке оригинальной страницы.
9. Цепим к эксперименту наш Google Analytics. Если он есть у вас с этим сайтом, то всё должно пройти нормально.
10. При подключении аналитики Вас попросят дополнить одной строчкой уже внедрённый в сайт код Google Analytics.
11. После успешного присоединения Google Analytics, указываем какие данные мы будем использовать при отчётах (и так же посылать их в отчёты Google Analytics). Но указать мы можем:
- Просмотры страницы
- Время сессии
- Показатель отказов
UPD 05.10.2017: на самом деле эти данные могут не отвечать запросам интернет-маркетолога для утвердительного принятия решения, и успешного ABn-тестирования с высоким показателем уверенности теста (такой показатель есть в отчётах Optimize). Поэтому в Experiment Objectives есть возможность подцепить собственные объекты для изучения. Это делается следующим образом: в Goolge Analytics нужно создать цели с собственными событиями, и затем они появятся в выпадающем списке Experiment Objectives.
12. И после стартуем эксперимент
13. Собранные данные можно посмотреть в отчётах Analytics, либо в самом Google Optimize на вкладке “Reporting”