Web sitenizin hangi haliyle daha kullanıcı odaklı olduğunu keşfetmenin yolu ne olabilir? Elbette denemek. İnternet ortamında gerçek kullanıcıların davranışlarına bağlı kalarak deneme yapmak, size en hangi kampanyanın, landing page’in ya da reklamın sonuçları verir. Gerçekçi sonuçlar, hangi kampanya stratejilerinin daha yüksek dönüşüm oranları yarattığı ile ilgili profesyonel veriler sunar. Bu verilerden yola çıkarak kampanyalarınızı, web sitenizin görünümünü, temasını, e-posta abonelik servisleri için kullandığınız form ve butonları ve elbette çok daha fazlasını optimize edebilirsiniz.
AB Testi Ne Anlama Geliyor?
AB testi, bir web sitesinde iki farklı görünüm / işlev / tasarım senaryosunun aynı anda farklı kullanıcılar için yayına alınması anlamına gelir. Aynı anda yayına alma, diğer tüm koşulların eşit tutulduğu bir deney ortamında hangi seçeneğin daha yüksek trafik ya da dönüşüm yaratabildiğinin ölçülmesini olanaklı kılar.
Kısacası AB testinde laboratuvarınız web siteniz, katılımcılarınız ise ziyaretçilerinizdir.
AB testinde bir sayfada bulunan bir ya da iki parametrenin değiştirilmiş halleri kullanıcılara sunulur. Hedeflenen sonuçları hangi seçeneğin verdiğini bulmanın en gerçekçi yollarından biri bu testtir. Çünkü tamamen gerçek katılımcılar, deneyin farkında olmayarak standart web gezinme davranışlarını sergilerler ve sistem bu davranışları verilere döker.
AB Testi ile UX Arasında Nasıl Bir İlişki Var?
User Experience (UX), kullanıcı deneyimi olarak da tabir edilir. Grafik tasarımdan SEO alanına kadar her noktada kullanıcı deneyimi, aksiyon planının başarısını etkileyen oldukça önemli faktörlerden biridir.
Kullanıcı deneyimini optimize etmek, bir ziyaretçinin web sitenize girdiğinde orada daha fazla zaman geçirmesini, interaktif alanları (buton, form, pop-up’lar) daha yoğun şekilde kullanmasını ve dönüşüm sağlamasını amaçlayan eylemler bütünüdür. Doğru bir optimizasyon ise neyin iyi ve yararlı olduğunu bilmekten geçiyor. Bunun için AB testi size yol gösterici olabilir.
AB testini uygulayabilmek için izlemeniz gereken teorik adımlara kısaca göz gezdirelim:
Bir AB testi kurgulamak, öncelikle bir hipotez belirlemeyi gerektiriyor. Nedir bu hipotez? Gerçekleşmesini umduğunuz bir senaryo. Test etmek istediğiniz bir tahmin. İşte birkaç örnek:
- E-mail abonelik formunun sağ taraf yerine sol tarafta bulunması, formu dolduran kişi sayısını arttıracaktır (heatmap teknolojisi dolayısıyla sitenin sol tarafının daha çok kullanıldığını fark ettiğinizi ve bundan dolayı dikkat çeken alana abonelik formunu yerleştirdiğinizi varsayalım)
- Web sitesindeki görselleri sıkıştırmak web sitenin yüklenme hızını arttıracaktır (çok sayıda seo ve performans ölçüm araçlarında oldukça değerli bir metrik olan yüklenme hızı, çoğu zaman sitedeki görsel ve video tarzı multimedya içeriklerinin eklenme biçiminden etkilenir. Bundan dolayı bu tür bir hipotez oluşturup test etmeniz sonucunda sitenizdeki yüklenme hızı halen azalmadıysa, sorunun daha büyük bir hatadan kaynaklandığını varsayabilir ve farklı bir faktör ile testi yenileyebilirsiniz)
- İçeriklerdeki yazı fontunu değiştirmek hemen çıkma oranını (bounce rate) azaltacaktır (sitenizde kullanmanız gereken font, arka plan rengi, sitenin tasarımı, kullanıcıya yansıyacak ekran görünümü, kullanıcının sitenize girmek için kullanacağı cihaza bağlı olarak değişebilir. Diğer tüm değişkenleri sabit tutarak font üzerinde değişiklik yapmak, AB testi sonuçlarını fonta atfetmeniz için yeterli olacaktır)
AB Testinin Bileşenleri Nelerdir?
Yukarıdaki gibi oluşturduğunuz hipotezler ve bu hipotezleri test etmek için oluşturduğunuz senaryolar, size en gerçekçi sonuçları verir. Bu testin bileşenleri aşağıdaki gibidir:
- Denekler: Sitenizi ziyaret eden gerçek kullanıcılar
- Laboratuvar ya da saha: Web sitenizin ta kendisi
- Deneyi yapan kişi: Siz (AB testini tasarlayan kişi)
- Deney grubu: Değiştirmeyi düşündüğünüz faktörün değiştirilmiş haline maruz kalan kullanıcılar
- Kontrol grubu: Değiştirmeyi düşündüğünüz faktörün değiştirilmemiş, eski haline maruz kalan kullanıcılar
AB Testi ve Split Test Arasındaki Farklar Nelerdir?
AB testinin temel mantığı, bir web sitesi üzerinde diğer tüm değişkenler birbirine eşitken tek bir mikro değişkenin senaryodaki etkisini ölçmektir. O halde tek bir öğenin pazarlama sürecine etkisi AB testi tarafından ölçülür.
Split testte ise durum biraz daha farklıdır. Bu test, tamamıyla birbirinden farklı iki tasarımın karşılaştırılması anlamına gelir. Dolayısıyla web sitenizde yapacağınız adım adım iyileştirmeler için AB testi daha mantıklı olabilir.
Split testten farklı olarak AB testi her bir öğenin tekil olarak toplam performansa nasıl bir katkı sağladığını anlamanıza yardımcı olur. Yani toplu bir skor değişimi görmek yerine yaptığınız teste göre öğe başı skor görürsünüz. Bu sayede daha akıllıca bir optimizasyon süreci yönetmeniz mümkün olur.
Adım Adım AB Testi Nasıl Yapılır?
Web siteniz için AB testi yapmayı mı planlıyorsunuz? Mükemmel! Adım adım giderek test oluşturma ve analiz etme süreçlerini birlikte inceleyelim.
BİRİNCİ ADIM: VERİ TOPLAYIN, OLABİLDİĞİNCE!
Ne için AB testi yapacaksınız? Hemen söyleyelim: Optimizasyon yapmanızın gerekli olduğunu düşündüğünüz yeri. Peki, buna nasıl karar vereceksiniz? İç güdülerinizle mi? Elbette hayır! Web siteniz hakkında yaptığınız analizler, trafiğin sitenizin özellikle hangi alanlarında toplandığı, trafik / dönüşüm oranınız ve çok daha fazlası, sorunun nerede olabileceği ile ilgili size fikir verir. Bu fikri elde ettikten sonra yapmanız gereken şey ise, AB testi ile en iyi optimizasyonun nasıl yapılabileceğine karar vermek olur.
İKİNCİ ADIM: AB TESTİ İLE NEYE ULAŞMAK İSTİYORSUNUZ?
Yapacağınız optimizasyon sonrasında nasıl bir dönüşüm oranına ulaşmayı hedefliyorsunuz? Bunu belirlemek ve test sonuçlarını buna göre değerlendirmek daha mantıklı olabilir. Dönüşüm oranı ve hedef kitle hedeflerinize göre optimizasyon çalışmalarını gerçekleştirmek nokta atışı analizlerle amacınıza daha çabuk ulaşmanıza yardımcı olabilir.
ÜÇÜNCÜ ADIM: HİPOTEZ OLUŞTURUN
Hipotez oluşturma sürecinden az önce de bahsetmiştik. Unutmayın, hipotez oluşturmak rastgele bir tahmin yapmaktan çok daha fazlasıdır. İngilizcede ‘’educated guess’’ denen kavramı hatırlayın. Bu kavram ‘’eğitimli tahmin’’ anlamına gelir ve alanında bilgili kişilerin bu bilgiler doğrultusunda iç görüsünü de kullanarak yaptığı varsayımı ifade eder. Hipotezinizi oluştururken de yapmanız gereken şey tam olarak budur: educated guess!
DÖRDÜNCÜ ADIM: VARYASYONLARINIZ HAZIR MI?
A’ya sahipsiniz. Peki ya B hazır mı? AB testi, en az iki farklı varyasyonun bir deney ortamı içerisinde incelenmesini gerektiriyor. Temel görünüm var olan görünümse bile, ikinci görünümün ne olacağına karar vermeniz gerekiyor. Web sitenizin ya da mobil uygulamanızın kullanıcı deneyimi puanını optimize etmenizi sağlayacak iki farklı varyasyonu oluşturun. Neyle ilgili olacaklar?
- İndirme deneyimi,
- Yüklenme deneyimi,
- Gezinme deneyimi,
- İçerik okuma deneyimi,
- Oyun oynama deneyimi ya da çok daha fazlası.
Varyasyonlarınız olmadan test sürecine başlamanız imkansız. Fakat varyasyonlarınızı yaratabilmek adına çalışma arkadaşlarınıza ihtiyacınız var. Bu süreç biraz kodlama ve web tasarım bilgisine sahip olmanızı gerektirebilir. Süreci tek başınıza sürdürmek için birkaç eğitim videosu izlemek mantıklı olabilir.
BEŞİNCİ ADIM: DENEY BAŞLIYOR!
AB testi, gerçek zamanlı ve gerçek kullanıcılı bir saha çalışması olarak nitelendirilebilir. Bir saha çalışmasından söz ediyoruz çünkü diğer araçların yaptığı gibi AB testi, süreci bir laboratuvar ortamında yürütmüyor. Bunun yerine, tüm süreç her şeyin yaşandığı yerin ta kendisinde, web sitenizde gerçekleşiyor. Bu da gerçeğe en yakın sonuçları elde etmeniz ve optimizasyon çalışmanızın çok büyük ihtimalle beklediğiniz sonucu vermesi anlamına geliyor.
Deneyi başlattığınızda, ziyaretçilerin bir kısmı A durumuna, bir diğer kısmı ise B durumuna maruz kalır. Her bir grubun web sitenizde gezinme, siteden hemen çıkma, form doldurma, dönüşüm sağlama oranları test sistemi tarafından kaydedilir. Daha sonra yapacağınız detaylı çalışmalar ise kullandığınız hangi yöntemin diğerinden daha verimli olduğu ile ilgili güçlü bilgiler verir. Özellikle web site tasarımı sürecinde sıklıkla kullanılan AB testi, UX’in vazgeçilmez adımlarından biri.
SON ADIM: ANALİZE HAZIR MISINIZ?
Elbette hazırsınız. İşin en zor kısmı bitti. Varyasyonlar tamam, gruplar atandı ve deneyiniz tamamlandı. Birkaç dijital aracın metriklerini kullanarak sonuçları analiz etmek kaldı. Şimdi bu iki sürümün farklı alanlarda değişen performanslarını değerlendirmek çok daha kolay. Üstelik mesele sadece arada bir fark olup olmadığını anlamak değil!
Mesele, aradaki farkın anlamlı olup olmadığına bakmak.
Nedir anlamlı fark?
İstatistik derslerinde P değeri olarak gösterilen ‘’anlamlı fark’’ değeri, bulduğunuz sonucun gerçekten yaptığınız testteki değişkenlere atfedilecek kadar anlamlı olup olmamasını anlamanızı sağlıyor. Örneğin A durumu, B durumuna göre yüzde 0.0003 daha fazla dönüşüm sağlamış olsun. Bu fark gerçekten de bir tasarımdan diğerine geçmenizi sağlamalı mı? Anlamlı fark değerinin yorumu bu sorunun yanıtını size verir.
Random (rastgele) atama sonucunda farklı senaryo gruplarına atanmış olan kullanıcıların sunduğu bu fark hesaplanmamış bir confounding variable (karıştırıcı değişken) dolayısıyla gerçekleşmiş olabilir. İşte şimdi her şey daha net!
AB Testi İle SEO Arasında Nasıl Bir İlişki Var?
İşte şimdi web developer’ların da dijital pazarlama uzmanlarının da en sevdiği noktaya geliyoruz: Peki tüm bunların sitemin trafik artışı ile, arama motorlarının sitemi daha çok severek üst sıralara çıkarma ihtimaliyle ne ilgisi var? Bir başka deyişle: ‘’AB Testi ile SEO arasında nasıl bir ilişki var?’’
Hemen söyleyelim!
Google’ın kendisi hem AB testi yapılmasına izin veriyor, hem de kullanıcıları bu testi yapmak için teşvik ediyor. Ne de olsa daha iyi bir UX skoru, Google için de kendi kullanıcılarına daha iyi web siteleri sunmak anlamına gelecektir.
Google’ın yaptığı resmi açıklamalara göre web sitenizde yaptığınız AB testleri SERP sıralama sonuçlarını kesinlikle olumsuz etkilemiyor. Fakat, AB testini farklı bir amacı gerçekleştirmek için, web sitenizde illegal bir aksiyon gerçekleştirmek için kullanırsanız elbette sıralamanız riske girebilir.
Nedir bu riske sokacak şeyler?
- Şöyle, eğer arama motorlarının ‘’tipik bir ziyaretçinin görmesini isteyeceği’’ içerik dışında farklı bir içeriği göstermesini istiyorsanız ve AB testini söz konusu içeriği Google’dan gizlemek için bir araç olarak kullanıyorsanız, sıralamanız ciddi tehlikede demektir. Bu durumda arama sonuçlarından sıralama kaybetmekten ziyade, doğrudan arama sonuçlarından kaldırılabilirsiniz.
AB Testleri SEO’yu Olumsuz Etkiler Mi?
Hayır, bu konuda endişelenmenize hiç gerek yok. Fakat AB testleriyle ilgili yapmanız gereken birkaç teknik ayar var. Bu ayarları yapmadığınızda Google botlarını yanlış yönlendirmiş olursunuz. Bu da SEO değerlerinizi olumsuz etkileyecektir.
Peki, SEO bakımından daha güçlü AB testleri oluşturmak için ne yapmak gerekiyor?
- Rel=’’canonical’’ kullanmanız gerekiyor. Farklı web sayfalarının indekslenecek tek bir sayfaya Google botlarını yönlendirebilmesi için bu kod parçacığını kullanmak gerekiyor. Bu sayede indeksleme süreçleriyle ilgili Google botları çok daha verimli çalışıyor ve web sitesi sıralamanız tehlikeye girmiyor. İşte bu kadar basit.
- Bunun yanı sıra, web sayfanızda bulunan yönlendirmeleri 301 yerine 302 olarak değiştirmeniz tavsiye ediliyor. AB testi URL’nin yeniden yönlendirilmesi anlamına geliyor. 301 yönlendirmeleri ise internet dünyasında ‘’kalıcı yönlendirmeler (permanent)’’ olarak nitelendiriliyor. 302 yönlendirmeler ‘’geçici yönlendirmeler’’dir. Bu ne işe yarar? Bu yönlendirme sayesinde kısa süreliğine test amacıyla kullandığınız sayfa Google tarafından indekslenmez, Google, orijinal sayfayı indekslemesi gerektiğini bilir.
- AB testini gereğinden uzun sürdürmeyin. Web sitenizin belirli bir alanının varyasyon performans skorlarını öğrenmek için o kadar da uzun bir süreye ihtiyacınız yok. Testi çok uzun süre çalıştırmak, Google botları tarafından ‘’arama motorunu aldatma girişimi’’ olarak işaretlenebilir. Dolayısıyla testi çok uzun tutmamanız ve testin bitmesi ile birlikte varyasyonları da ortadan kaldırmanız gerektiğini söyler.
Hangi Alanlarda AB Testi Yapılabilir?
Peki, AB testi en çok hangi değişkenlerin varyasyonları için kullanılıyor? Bir başka deyişle, hangi alanlarda AB testi yapılabilir? İşte sizin için birkaç örnek!
Başlıklar ve içerikler
- Özellikle başlıklar, bir web sayfasına tıklama oranlarını doğrudan etkileyebilecek alanlardır. Çünkü bir kullanıcının sayfa içerisinde ilk gördüğü şey bu başlıktır. İçeriğin okunmaya devam edilip edilmediği ile ilgili bir analiz başlıklar üzerinde gerçekleştirilecek AB testleri ile sağlanabilir.
- Benzer şekilde, bir içeriğin iki farklı versiyonunu kullanmak ve sayfada geçirilen zaman ya da bounce rate taraması yapmak mantıklı olabilir. İçeriklerden birince call to action kullanılmış olsun, içeriklerden biri ise daha sade bir dille yazılmış olsun. İşte bu kadar basit!
Görseller, videolar ya da çok daha fazlası
Web sayfanızdaki içeriği görsellerle daha güçlü hale getirdiğinizi hayal edin. Görselli mi daha yüksek dönüşüme sahipsiniz görselli mi? Kaç adet görsel dönüşüm oranlarını arttırıyor? Kaç görselden itibaren bu görsel etkili bir değişken olmaktan çıkıyor? AB testi tüm bu soruları yanıtlamak için iyi bir araç.
İçerik derinliği & yoğunluğu
Nasıl bir içerik kullanıcılara istediklerini veriyor. Bir ürün açıklaması konusunda kararsız kaldığınızı düşünelim. Nasıl bir ürün açıklamasına ihtiyacınız var? Bilgi verme bakımından çok zengin olan bir içeriğe mi, kullanıcıya web sitenizin prestijini hissettiren bir içeriğe mi, heyecanlı bir içeriğe mi, güvenilir duran bir içeriğe mi? Doğru yanıtı yalnızca deneyerek bulabilirsiniz.
E-posta pazarlama için hazırlanan içerikler
E-posta pazarlama için hazırladığınız içeriklerden aldığınız dönüşümleri nasıl arttırabilirsiniz? Öncelikle bu dönüşümün neler olabileceğini söyleyelim. Örneğin eğer bir form gönderdiyseniz formun doldurulma oranı, mail üzerinden sitenizin ziyaret edilme oranı, mailinizin açılma oranı, mailinizde geçirilen vaktin oranı.
Dönüşüm tamam. Peki, dönüşümü optimize etmek için neler yapılabilir?
İçerikte ya da ilettiğiniz formda öğe değiştirdiğinizi düşünün. Yaptığınız şey şablonu değiştirip içeriği aynı bırakmak olabileceği gibi, renk skalası değiştirmek ya da butonu farklı bir noktaya yerleştirmek de olabilir. İlettiğiniz mail’in başlığı bile tek başına çok şey değiştirebilir. Listenizdeki kullanıcıların yüzde ellisine bir görünümü, diğer yüzde ellisine ise diğer görünümü ileterek bu süreci test edebilirsiniz.
AB Testi İle İlgili Sık Sorulan Sorular
AB testini daha yakından tanıdınız. Şimdi dilerseniz birkaç hızlı soru yanıtla kafanızdaki tüm belirsizleri ortadan kaldıralım!
AB testi SERP sıralamamı olumsuz etkiler mi?
Hayır. Google, AB testlerini seviyor! SERP sıralamasını olumsuz etkileyen tek şey, AB testini yanlış ya da kötü bir amaç doğrultusunda yapmanızdır. Detaylar yukarıda!
AB testi kesin sonuç verir mi?
AB testi, iki değişkenden hangisinin daha yüksek UX skoru oluşturabileceği ile ilgili bir ipucu verir. İlgili değişkeni kullanmaya başlamanızla birlikte oluşacak ek senaryolar, test ile aynı sonucu alamamanıza sebep olabilir. Yine de, optimizasyon süreçlerinin potansiyel getirileri hakkında bilgi edinmek için AB testleri güçlü araçlardır.
AB testinde e-posta pazarlama için üretebileceğim değişken kategorileri nelerdir?
- Gönderen ismi
- Konu satırı içeriği ve öz izleme metni
- Pazarlama stratejiniz
- E-postayı göndereceğiniz zaman aralığı
- Call-to-action (eylem çağrısı) yoğunluğu, bu çağrıların üslubu
Bir başka analiz tipi olan swot analizini incelemek için linke tıklayın!