A/B testování

A/B testování (anglicky A/B split-run testing) je účinná metoda umožňující porovnat efektivitu více variant téhož marketingového nástroje. Název pochází z toho, že jednu variantu zobrazujeme jedné části uživatelů (skupině A) a druhou variantu zbytku (skupině B). Děláme tak ve stejném čase, čímž se odstíní možné nesouvisející vlivy (třeba cykličnost v rámci týdne či roku).

Příklad A/B testování banneru

Pokud bychom například chtěli A/B testováním zjistit, který ze dvou bannerů lépe plní svou funkci, zobrazujeme po určitou dobu obě varianty a sledujeme, která varianta přinese větší efekt (má větší míru prokliku).

Po vyhodnocení A/B testu již necháme zobrazovat jen vítězný banner. Nebo ještě lépe, odvodíme od něj novou, již efektivnější variantu pro další test. Podstatné je, že A/B testování můžeme takto neustále opakovat a postupně se tak učit, co na potenciální návštěvníky nejvíc platí.

Kdy sáhnout po A/B testování

A/B testování inzerátů

Nejsnazší bývá A/B testování PPC reklamy. Například v Google Ads je nasazení další varianty inzerátu otázkou jednoho kliknutí. Je v zájmu reklamního systému, aby vaše inzeráty byly úspěšné.

A/B testy newsletteru

U newsletteru to bude trochu složitější. Máte-li dostatečně velikou databázi přijemců, můžete z ní odělit dvě stejně velké části. Každé takto vzniklé skupině pošlete jinou variantu, vyhodnoťe, která fungovala lépe a zbytku následně pošlete tu lepší.

Další příklady využití

PO A/B testech nejspíš sáhnete při úvahách o novém layoutu či změně grafické podoby webu nebo můžete dokonce testovat celou novou prezentaci (v takovém případě bude vhodné při hodnocení A/B testování sledovat dosažené konverzní poměry).

Výhody a nevýhody A/B testování

Výhody

Mezi hlavní výhody A/B testování patří:

• vysoká návratnost investic
• snadné nasazení
• vyhodnocování A/B testování bývá poměrně jednoduché

Nevýhody a rizika

Hlavní nevýhodou A/B testů je fakt, že používané nástroje zpomalují načítání a zobrazování webu. To může mít různé důsledky, například zhoršení umisťování webu ve vyhledávačích, nebo o něco dražší PPC reklamu. Je potřeba si vybrat vhodný nástroj a také ho správně implementovat.

Rizikem pro relevanci A/B testování mohou být i různé vnější vlivy (anglicky history effects). Výsledky A/B tesování mohou být totiž v některých případech ovlivněny například zprávami a dalšími v médiích publikovanými informacemi, jež mají k testovaným prostředkům nějaký vzah.