Лучший способ A / B Test Headlines для маленького сайта

1. Успешные сайты проверяют свои заголовки
2. Но что делать для маленького сайта?
3. Небольшой хак с помощью рекламы на Facebook
4. Лечение и контроль
5. Но действительно ли это работает?
6. Являются ли различия статистически значимыми?
7. Как насчет стоимости?
8. Больше чем CTR

Когда вы создаете качественный контент, заголовок, который вы используете, имеет значение. Менее чем за день и менее чем за 30 долларов вы можете надежно разделить тестирование альтернативного блога или заголовков статей с помощью этой простой настройки рекламы Facebook!

Успешные сайты проверяют свои заголовки

Ringier, крупнейшая международная медийная компания, увеличила количество показов страниц на посетителя на сайте крупнейшего в Швейцарии таблоида Blick на 4,9% за месяц используя заголовочные тесты A / B , Только представьте, что такой рост делает с доходами от онлайн-рекламы!

Мастера виральности в BuzzFeed или Upworthy также используют заголовочные A / B-тесты. Для BuzzFeed механика тестирования проста: они изменяют заголовки статьи, размещенной на их собственном сайте, и благодаря их большому трафику очень быстро узнают, какая альтернатива получает больше кликов. Upworthy использует собственную систему тестирования кликов они звонят волшебная коробка единорога

Если у вас много трафика , есть несколько готовых решений. Оптимизированный плагин предлагает аналогичные функции, хорошо интегрированные в WordPress. KingSumo Headlines App автоматизирует тестирование - вы вводите альтернативные заголовки для своего поста в WordPress, и когда пост публикуется, приложение поворачивает их, постепенно сходясь к тому, который работает лучше всего.

Но что делать для маленького сайта?

Небольшой сайт, такой как блог компании, не может наслаждаться такой роскошью. Тестирование двух альтернативных заголовков статьи заняло бы недели или даже месяцы, чтобы достичь значительного размера выборки при обычных уровнях трафика.

Люди в Buffer используют другой протокол: они рекомендуют используя Twitter для проверки альтернативных заголовков , Они чирикают альтернативные заголовки один за другим с задержкой между ними и отслеживают количество кликов, генерируемых каждым твитом. Вы видите статистические подводные камни? Как вы учитываете разные уровни активности Twitter в разное время дня? Как вы учитываете своих подписчиков, которые в конечном итоге видят (и, возможно, даже нажимают) оба заголовка?

Другие предлагаемые механизмы включать используя электронную почту для A / B теста (но это требует наличия достаточно большого списка адресов электронной почты).

Небольшой хак с помощью рекламы на Facebook

Вы можете использовать рекламу Facebook не только как инструмент для продвижения вашего контента, но и как платформу для тестирования ! Мы будем использовать таргетинг по возрасту, который в настоящее время Google AdWords - основная конкурирующая платформа для онлайн-рекламы - не предлагает на том же уровне детализации.

Сначала вам нужно создать альтернативные заголовки для вашего контента. Upworthy говорит, что он создает до 25 различных заголовков для каждой части контента (и ты должен тоже!). Затем вы можете свернуть список с несколькими альтернативами (например, путем внутреннего голосования), которые вы на самом деле протестируете.

Для начала, вы можете выбрать два (назовем их A и B), чтобы поставить на равных.

Лечение и контроль

Каждый хороший эксперимент нуждается в хорошо разработанной группе лечения и контроля - две группы, статистически неотличимые друг от друга в любом отношении, кроме того, с каким из ваших двух заголовков они сталкиваются.

Другими словами, вы должны иметь возможность отдельно ориентироваться на две группы людей с помощью инструментов таргетинга объявлений Facebook, которые как можно меньше отличаются по всем другим характеристикам.

Затем мы показываем нашим группам A и B одно и то же объявление (ведущее к нашему контенту), но с двумя версиями заголовков (используя одно и то же изображение в рекламе, но, конечно, мы можем использовать один и тот же протокол для раздельного тестирования двух изображений, а не два альтернативных заголовка ).

Мы используем интересы для таргетинга объявлений в Facebook (чтобы приблизить аудиторию к нашему контенту). Затем мы разделяем рекламные наборы Facebook по возрастным группам, на которые мы нацелены (слабо вдохновленные логикой « разрыв регрессии ”Модели) - например:

Группа А (контроль)

• 23-24,
• 27-28,
• 31-32,
• 35-36,
• 39-40,
• 43-44,
• 47-48

Группа B (лечение)

• 25-26,
• 29-30,
• 33-34,
• 37-38,
• 41-41,
• 45-46,
• 49-50

В этом конкретном случае мы получаем 14 отдельных рекламных наборов Facebook (по семь для каждого из них «Лечение и контроль»), для которых мы можем суммировать результаты. В последующих тестах мы можем повторно использовать эти наборы объявлений (при необходимости внося коррективы в целевые интересы), что экономит нам немного времени.

Почему эти две группы похожи? Потому что человек в возрасте 29 и трех дней не должно быть статистически достоверно отличается от человека в возрасте 28 лет и 362 дня.

Параметры таргетинга на рекламу в Facebook не позволяют нам точно ориентироваться по возрасту, но это не является серьезной проблемой. Если существует достаточная разница в эффективности рекламных и контрольных объявлений, они будут отображаться, даже если целевые группы слегка перекрываются (здесь много чего происходит с точки зрения статистики, и я уверен, что есть люди с большим количеством статистических данных). где кто может обдумать это более подробно).

Если вы нацелены на большой рынок, такой как Соединенные Штаты, вы можете использовать географию, а не возраст для создания своих групп (по совпадению, Джесси Лю из Siteber исследует именно такую ​​установку в недавнее сообщение в блоге - это даже подходит для многомерного тестирования).

Но действительно ли это работает?

Эта процедура работает, если существует значительная разница в эффективности двух альтернативных заголовков . В Pizza SEO мы неоднократно тестировали эту процедуру на нашем собственном контенте (а теперь и на клиентском контенте) с удивительными результатами :

Результаты теста Blogpost A / B

Показы по кликам Показатели CTR% Вариация A Вариант B Вариант A Вариант B Вариант A Вариант B Тест 1 107 22 3135 2812 3,41% 0,78% Тест 2 46 74 4104 3977 1,12% 1,86% Тест 3 31 65 1794 1623 1,73% 4.00% Тест 4 141 150 3410 3260 4,13% 4,60%

Как видите, в некоторых случаях различия в производительности двух версий огромны. В первых трех описанных здесь экспериментах, которые достигли окончательного результата менее чем за 24 часа. После достижения результата мы продолжали продвигать контент только с более эффективным заголовком!

Являются ли различия статистически значимыми?

Калькулятор статистической значимости результатов теста A / B по адресу http://abtestguide.com/calc поможет вам выяснить, являются ли ваши результаты статистически значимыми. В отличие от некоторых других инструментов A / B-тестирования и калькуляторов, в этом не допускается ошибка «подсматривать» результаты вашего теста повсеместно (это техническая проблема с теми инструментами A / B-тестирования, которые сообщают о статистической значимости во время текущего теста, но потенциально очень важно). Вы просто вводите размер выборки (в нашем случае количество показов в наборах объявлений для данного варианта) и количество конверсий (в нашем случае это количество кликов по объявлению). Калькулятор показывает, есть ли статистически значимая разница (вам не нужно менять какие-либо другие настройки).

Первое время эксперимента заняло, может быть, час или два, но в последующих экспериментах нам потребовалось значительно меньше часа.

Это означает, что вы можете протестировать весь свой новый контент таким образом и получить гораздо больше от своих инвестиций в контент-маркетинг!

Как насчет стоимости?

Вы не поверите, как дешево было проводить каждый из наших экспериментов с заголовками! Самый дорогой эксперимент из четырех, о которых мы здесь сообщаем, был 27 € (около $ 29) в Facebook Ad Spend. Те, где разница в производительности между двумя заголовками была больше, заняли меньше времени и потратили чуть более 10 € !!!

Больше чем CTR

Чтобы сравнить привлекательность вариантов заголовка, нам просто нужно сложить данные об эффективности рекламы. С помощью нескольких дополнительных шагов мы можем собрать больше полезных идей .

Во время A / B теста мы пометили два варианта уникальными параметрами UTM_campaign. Исходя из этого параметра, мы затем предоставили посетителю тот же заголовок на нашем веб-сайте, который он увидел в объявлении Facebook, на которое он нажал, - вариант A или B (для этого потребовалось незначительное ручное изменение в нашем шаблоне WordPress, но мы планируем разработать плагин, чтобы сделать заголовок управления еще проще). После достижения окончательного результата теста мы просто изменили заголовок на тот, который показал лучшие результаты .

Этот уникальный параметр позволяет нам сравнивать в Google Analytics то, как две группы вели себя в Интернете: время на сайте, показатель отказов или количество просмотров страниц за сеанс.

Эти данные помогают нам убедиться, что реклама с одним из заголовков не приносит трафика низкого качества. В противном случае вы можете получить заголовок, который приносит клики, но устанавливает ожидания, что контент не соответствует!

Так как насчет тебя? Вы проверяете заголовки своего контента? Вы попробуете это сейчас?

Похожие

Комментарии