A/B-тестирование — метод проверки гипотез, при котором аудиторию делят на две группы и показывают разные варианты (например, два заголовка лендинга), а затем сравнивают целевую метрику. Побеждает вариант со статистически значимым улучшением. Заменяет споры «мне кажется» на решения по данным.
«Давайте сделаем кнопку зелёной, мне так больше нравится» — это не аргумент. A/B-тест превращает вкусовщину в цифры: показываем два варианта и смотрим, какой реально приносит больше конверсий.
Как не обмануться
Тест валиден при двух условиях: меняем что-то одно за раз (иначе непонятно, что сработало) и набираем достаточно данных для статистической значимости. На десятке визитов «победитель» — это случайность, а не результат.
Частые вопросы
Что можно тестировать A/B-тестом?
Заголовки, офферы, кнопки, формы, структуру лендинга, темы писем. Всё, у чего есть измеримая целевая метрика и достаточный трафик.
Сколько нужно данных для A/B-теста?
Зависит от исходной конверсии и размера различия, но обычно — сотни целевых действий на вариант. На малом трафике результат недостоверен.
Можно ли менять несколько элементов сразу?
В классическом A/B — нет: тогда не понять, что дало эффект. Для нескольких изменений разом используют многовариантное (MVT) тестирование, оно требует больше трафика.
Подходит ли A/B-тест для B2B?
Для сайта и рекламы — да. Сложность в том, что трафика и заявок меньше, поэтому тесты идут дольше, а мелкие различия уловить труднее.
Выстраиваю системный маркетинг для производственных, строительных и B2B-компаний: от unit-экономики до сквозной аналитики и роста выручки.
Подробнее об автореСчитаете эти метрики на своём проекте?
Помогу выстроить систему, где каждая заявка считается до денег, а реклама окупается. Первичный разбор вашей ситуации — бесплатно.
Обсудить проект →