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:

1. Проходим по адресу https://optimize.google.com
2. 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”