اختبار A/B ما هو وطريقة اجرائه وكيف تستخدمه لتحسين نتائجك

لا توجد حملة تسويقية مضمونة النجاح، وهنا يصبح اختبار A/B سلاحك السري. من خلال اختبار إصدارات مختلفة من أصولك التسويقية من نصوص موقع الويب إلى حملات البريد الإلكتروني، يمكنك تحديد ما يلقى تفاعل حقيقي لدى جمهورك. يتيح لك هذا النهج تحسين استراتيجية التسويق الخاصة بك قبل أن تنفق ميزانيتك بالكامل في حملة قد لا تحقق نتائج.

على الرغم من أن اختبار A/B قد يستغرق وقتًا طويلاً، فإن القيمة التي يقدمها من حيث الرؤى وتحسين أداء الحملات الاعلانية تفوق الجهد المبذول. من خلال اختيار المتغيرات ذات الأداء الأفضل بعناية، ستتمكن من ضبط استراتيجيتك التسويقية وتعزيز العائد على الاستثمار وتقليل مخاطر الفشل.

ما هو اختبار A/B

اختبار A/B، المعروف أيضًا باسم الاختبار المقسم أو اختبار الانقسام، هو طريقة تُستخدم لمقارنة نسختين من صفحة ويب أو تطبيق أو أصول رقمية أخرى لتحديد أيهما يعمل بشكل أفضل. يزيل التخمين من عملية التحسين ويساعدك على اتخاذ القرارات بناءً على بيانات حقيقية. سواء كان الأمر يتعلق باختبار عنوان أو لون زر أو صورة منتج أو حتى سطر موضوع بريد إلكتروني، فإن اختبار A/B يوفر رؤى قيمة حول ما يجذب جمهورك بشكل أكبر.

اختبار A/B هو طريقة تقارن فيها بين نسختين من أحد الأصول التسويقية، مثل البريد الإلكتروني أو صفحة الوصول أو الإعلان، لتحديد أيهما يحقق أداءً أفضل. العملية بسيطة: تعرض نسخًا مختلفة لمستخدمين مختلفين، وتتبع طريقة تفاعلهم، وتختار النسخة التي تحقق أفضل النتائج.

على سبيل المثال، يمكنك اختبار نسختين مختلفتين من صفحة الهبوط لمعرفة أيهما يؤدي إلى المزيد من المبيعات. أو يمكنك تجربة إعلانات Google المختلفة للعثور على الإعلان الذي يولد أكبر عدد من التحويلات. يمنحك اختبار A/B رؤى مهمة حول المكان الذي يجب تخصيص ميزانية التسويق فيه، مما يمكّنك من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات بثقة.

كيف يعمل اختبار A/B

في اختبار A/B، تقوم بإنشاء نسختين من متغير، مثل عنصر صفحة ويب أو تطبيق. النسخة A هي “الإصدار الأصلي” أو “الإصدار المتحكم”، بينما النسخة B هي “الإصدار المتغير” أو الإصدار الجديد الذي تريد اختباره. ثم تعرض كل نسخة على شريحة مختارة عشوائيًا من الزوار في نفس الوقت، وتتبع أي إصدار يحقق أداءً أفضل استنادًا إلى مقاييس الأعمال المحددة مسبقًا—مثل معدلات التحويل أو النقرات أو المبيعات.

الاختلاف الفائز هو الذي ينتج التغيير الأكثر إيجابية في المقياس المستهدف. يمكن أن يساعد تنفيذ الاختلاف الفائز في تحسين موقعك وتحسين تجربة المستخدم وزيادة عائد الاستثمار في عملك في النهاية

على سبيل المثال، إذا قمت باختبار لونين مختلفين لزر “الشراء الآن” — أحدهما أزرق والآخر أحمر — فيمكنك بسهولة مقارنة الإصدارين اللذين ينتج عنهما عدد أكبر من المشتريات. بعد تشغيل الاختبار لفترة محددة (عادة أسبوعين)، يمكنك استخدام معدلات التحويل لتحديد اللون الأكثر فعالية في حث المستخدم على اتخاذ إجراء.

أهمية اختبار A/B

يعد اختبار A/B أمرًا مهماً لأنه يمنحك طريقة موثوقة وتجريبية لاتخاذ قرارات تسويقية استنادًا إلى البيانات وليس التخمين. باستخدام اختبارات A/B الدقيقة، يمكنك تحديد ما يناسب عملك حقًا، وتحسين جهودك التسويقية، وتعزيز عائد الاستثمار.

إذا كنت تدير حملة ولا تعرف ما إذا كان أحد المتغيرات المحددة يحقق المزيد من التحويلات، فإن اختبار A/B يوفر طريقة خالية من المخاطر لاختبار النتائج. قد تكتشف أن أحد المتغيرات يتفوق بشكل كبير على الآخر، مع الحفاظ على ميزانيتك التسويقية سليمة.

فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لإجراء اختبارات A/B بشكل منتظم:

حل نقاط الضعف لدى الزوار
يأتي الزوار إلى موقعك بهدف محدد، مثل إجراء عملية شراء أو معرفة المزيد عن منتج ما. وإذا واجهوا عقبات، مثل نص مربك أو أزرار يصعب العثور عليها أو صفحات مزدحمة، فقد تنخفض معدلات التحويل. يساعد اختبار A/B في تحديد نقاط الضعف هذه ويسمح لك بإجراء تحسينات مدعومة بالبيانات، مما يؤدي في النهاية إلى إنشاء تجربة أكثر سلاسة تؤدي إلى زيادة معدلات التحويل.
الحصول على عائد استثمار أفضل من الزيارات الحالية
يعد الحصول على زيارات عالية الجودة أمرًا مكلفًا، ولكن اختبار A/B يتيح لك تعظيم قيمة زوارك الحاليين. من خلال إجراء تحسينات صغيرة ومستهدفة، يمكنك زيادة التحويلات دون إنفاق إضافي على الإعلانات، مما يوفر عائدًا أعلى على الاستثمار.
تحديد أسباب معدل الارتداد
يشير معدل الارتداد المرتفع إلى أن الزوار يغادرون موقعك بسرعة كبيرة بسبب تجربة المستخدم السيئة أو المحتوى غير ذي الصلة. يساعد اختبار A/B في تحديد العناصر التي قد تسبب الإحباط في موقعك، مما يسمح لك بتحسين تجربة المستخدم وإبقاء الزوار مهتمين لفترة أطول.
إجراء تعديلات منخفضة المخاطر
بدلاً من تجديد الصفحة بالكامل، يتيح لك اختبار A/B إجراء تعديلات بسيطة – مثل تعديل أوصاف المنتج أو اختبار ميزة جديدة – دون تعريض أداء الصفحة بالكامل للخطر. يتيح لك هذا التجربة والتحسين بشكل تدريجي، مما يقلل من خطر التأثير السلبي.
تحقيق تحسينات ذات دلالة إحصائية
يعتمد اختبار A/B على البيانات وليس التخمين. من خلال مقارنة عناصر التحكم والتغيير، يمكنك تحديد التغييرات التي لها التأثير الإيجابي الأكبر على المقاييس الرئيسية لديك، مثل معدلات التحويل أو معدلات النقر. يقلل هذا النهج القائم على البيانات من المخاطر ويزيد من إمكانية التحسين.
إعادة التصميم بثقة
إذا كنت تفكر في إعادة تصميم موقع ويب، فإن اختبار A/B يضمن لك اتخاذ القرارات بناءً على ما يناسب جمهورك. بدلاً من افتراض أن التصميم الجديد سيعمل بشكل أفضل، يمكنك اختبار التصميم الجديد مقابل الإصدار الحالي لديك لمعرفة ما إذا كان يؤدي إلى نتائج أفضل.
فهم أفضل لجمهورك: يساعدك اختبار A/B على معرفة العناصر التي يتواصل معها جمهورك، سواء كانت نبرة رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بك، أو تصميم موقعك، أو المحتوى الموجود في إعلاناتك.
تحسين معدلات التحويل: من خلال اختبار موادك التسويقية وضبطها، يمكنك تعزيز معدلات التحويل بشكل كبير. ويتلخص الأمر في استخدام البيانات للتخلص من التخمين.
التكيف مع الاتجاهات المتغيرة: تتطور تفضيلات المستهلكين بمرور الوقت. يساعدك اختبار A/B المنتظم على البقاء في المقدمة، مما يضمن بقاء حملاتك ذات صلة وفعالة.

في النهاية، يمنحك اختبار A/B القدرة على التحكم في استراتيجيات التسويق الخاصة بك. لم يعد عليك إطلاق الحملات على عجل على أمل أن تنجح. من خلال اختبار A/B، لديك الأدلة التي تدعم قراراتك وتصمم بثقة حملات تسويقية تحقق نتائج قابلة للقياس.

ما الذي يمكنك اختباره A/B

يمكن تطبيق اختبار A/B على أي جانب من جوانب موقعك الإلكتروني أو جهود التسويق الرقمي تقريبًا. تتضمن بعض العناصر الأكثر شيوعًا للاختبار ما يلي:

النصوص

العناوين الرئيسية والعناوين الفرعية : غالبًا ما يكون عنوانك الرئيسي هو أول ما يراه الزوار. اختبر أشكالًا مختلفة لمعرفة أي منها يجذب الانتباه ويشجع على المزيد من المشاركة.

نص الرسالة : تأكد من أن رسالتك تلقى قبول جمهورك وتتناول احتياجاتهم بشكل مباشر. اختبر الاختلافات في نص الرسالة لتحديد أيها أكثر فعالية في دفع التحويلات.

التصميم والتخطيط

الصور ومقاطع الفيديو : اختبر صورًا أو مقاطع فيديو مختلفة لمعرفة أي منها يؤدي إلى مزيد من التفاعل. يمكن للصور عالية الجودة، وخاصة على صفحات المنتجات، أن تؤثر بشكل كبير على قرارات الشراء.

تصميم الأزرار : قم بتجربة ألوان وأحجام ومواضع مختلفة للأزرار لمعرفة التصميم الذي يحقق أقصى قدر من النقرات والتحويلات.

التنقل : اختبر تخطيط التنقل في موقعك للتأكد من أن المستخدمين يمكنهم بسهولة العثور على ما يحتاجون إليه، مما يؤدي إلى تجربة مستخدم أفضل ومعدلات ارتداد أقل.

النماذج و CTA

النماذج: قم بإجراء اختبار A/B لطول وتعقيد النماذج الخاصة بك. في بعض الأحيان، يؤدي النموذج الأقصر إلى المزيد من عمليات الإرسال، وفي أحيان أخرى قد يؤدي النموذج الأكثر تفصيلاً إلى الحصول على عملاء محتملين أعلى جودة.

الدعوة إلى اتخاذ إجراء (CTA) : يعد وضع ونص ولون أزرار الدعوة إلى اتخاذ إجراء أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق التحويلات. يمكن أن يساعدك اختبار A/B في ضبط هذه العناصر لتحقيق أقصى تأثير.

حملات البريد الإلكتروني

أسطر الموضوع : اختبر أسطر موضوع مختلفة لمعرفة أيها يؤدي إلى معدلات فتح أعلى. هذا هو أحد أهم العناصر في نجاح التسويق عبر البريد الإلكتروني.

محتوى النص : جرّب الاختلافات في محتوى البريد الإلكتروني، سواء كانت الرسالة نفسها أو الصور أو وضع الدعوة إلى اتخاذ إجراء، لتحديد التركيبة التي تؤدي إلى المزيد من التحويلات.

الدليل الاجتماعي

الشهادات : اختبر كيفية تأثير أنواع مختلفة من الإثبات الاجتماعي – مثل مراجعات العملاء أو تأييدات الخبراء أو الإشارات الإعلامية – على أداء موقعك.

آراء العملاء : قد تساعد إضافة آراء العملاء، سواء كانت إيجابية أو سلبية، في بناء الثقة. يمكن أن يوضح اختبار A/B للمواضع والتنسيقات المختلفة للمراجعات ما هو الأفضل لجمهورك.

أنواع اختبارات A/B

بالإضافة إلى اختبار A/B التقليدي، هناك طرق أخرى يمكنك استخدامها لاختبار عناصر مختلفة مثل:

اختبار تقسيم عناوين URL

يتضمن ذلك اختبار إصدارات مختلفة تمامًا من صفحة ويب (أي عنواني URL منفصلين) لمعرفة أيهما يعمل بشكل أفضل. وهو مثالي لإجراء تغييرات كبيرة في التصميم أو اختبار سير العمل الجديد. وعلى عكس اختبار A/B، الذي يتضمن مقارنة الاختلافات في صفحة واحدة، فإن اختبار تقسيم عناوين URL يكون أكثر ملاءمة لمقارنة تصميمات الصفحة بالكامل.

الاختبار المتعدد المتغيرات

الاختبار المتعدد المتغيرات هو اختبار متغيرات متعددة في وقت واحد. على سبيل المثال، يمكنك اختبار مجموعات مختلفة من الصور ودعوات اتخاذ الاجراء والعناوين الرئيسية لتحديد المجموعة التي تحقق أفضل أداء. ورغم أن الاختبار المتعدد المتغيرات أكثر تعقيدًا من اختبار A/B، فإنه يوفر رؤى أعمق حول كيفية تفاعل العناصر المختلفة على الصفحة مع بعضها.

اختبار الصفحات المتعددة

يركز هذا النوع من الاختبار على التغييرات عبر صفحات متعددة، مثل اختبار إصدارات مختلفة من مسار المبيعات بالكامل. يمكنك إما اختبار عناصر الصفحة الفردية عبر المسار (اختبار الصفحات المتعددة الكلاسيكي) أو اختبار مسار جديد تمامًا مقابل المسار الحالي (اختبار الصفحات المتعددة للمسار).

طريقة التخطيط لعمل اختبار A/B ناجح

يبدأ التخطيط لاختبار A/B ناجح بهدف واضح: ما الذي تريد اختباره بالضبط؟ سواء كنت تجري اختبارًا في الموقع أو خارجه، ستختلف استراتيجيتك بناءً على ما تهدف إلى تحسينه.

الفرق بين اختبار A/B في الموقع واختبار A/B خارج الموقع

الاختبار في الموقع : بالنسبة للاختبارات في الموقع، ستقوم بتعديل عناصر مختلفة من موقعك على الويب لزيادة مشاركة المستخدمين والتحويلات. فكر في أجزاء موقعك على الويب التي تؤثر على المبيعات وإجراءات المستخدمين، وحدد العناصر التي يمكن اختبارها. تتضمن العناصر الرئيسية التي يجب اختبارها ما يلي:
- العناوين الرئيسية
- نص الدعوة إلى اتخاذ إجراء (CTA)
- مكان الدعوة إلى اتخاذ إجراء
- النوافذ المنبثقة
- الصور المميزة
- حقول النموذج (العدد والنوع)

الاختبار خارج الموقع : تتضمن الاختبارات خارج الموقع عادةً اختبار الحملات الإعلانية أو التسويق عبر البريد الإلكتروني. إذا كنت تدير إعلانات مدفوعه فإن اختبار نص الإعلان أمر بالغ الأهمية لتحديد الإصدار الذي يحقق تحويلات أفضل. وينطبق المبدأ نفسه على التسويق عبر البريد الإلكتروني – من خلال اختبار نسختين مختلفتين من البريد الإلكتروني، يمكنك تحسين رسالتك لزيادة المشاركة. تتضمن العناصر الشائعة للاختبار في رسائل البريد الإلكتروني ما يلي:
- أسطر الموضوع
- الصور المستخدمة
- صياغة وتنسيق نصوص وعبارات الدعوة لاتخاذ اجراء CTA
- الخصومات أو العروض الترويجية

طريقة إجراء اختبار A/B

يُعد اختبار A/B أحد أكثر الطرق فعالية لتحسين موقعك الإلكتروني أو جهودك التسويقية. من خلال مقارنة نسختين من صفحة ويب أو عنصر، يمكنك تحديد النسخة التي تحقق أداءً أفضل وتعزز معدلات التحويل. إليك نهج منظم لاختبار A/B يضمن لك الحصول على أفضل النتائج واتخاذ قرارات تستند إلى البيانات.

الخطوة 1: البحث

قبل البدء في أي اختبار A/B، من الضروري إجراء بحث شامل لفهم أدائك الحالي. ويتضمن ذلك جمع البيانات الكمية والنوعية:

البيانات الكمية : استخدم أدوات مثل Google Analytics أو Mixpanel أو Omniture لجمع رؤى حول الزيارات ومعدلات التحويل ومعدلات الارتداد وغيرها من المقاييس الرئيسية. حدد الصفحات الأكثر زيارة وتلك التي تتمتع بأعلى إمكانات للإيرادات.
البيانات النوعية : للتعمق أكثر، استخدم خرائط حرارية وتسجيلات الجلسات لمراقبة سلوك المستخدم على موقعك الإلكتروني. تُظهر خرائط حرارية الأماكن التي ينقر فيها المستخدمون ويمررون فيها، مما يساعدك على تحديد نقاط الاحتكاك المحتملة. يمكن أن توفر استطلاعات المستخدمين أيضًا رؤى قيمة حول سبب مغادرة الزوار أو عدم تحويلهم.

من خلال الجمع بين كلا النوعين من البيانات، يمكنك فهم سلوك المستخدم بشكل أفضل وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين في موقعك.

الخطوة 2: الملاحظة وصياغة الفرضيات

بمجرد جمع بيانات كافية، يمكنك البدء في صياغة فرضيات. هذه هي تخميناتك المدروسة حول ما قد يؤدي إلى تحسين معدلات التحويل. قم بتحليل البيانات لتحديد الأنماط ومجالات المشكلة، ثم استخدم هذه الرؤى لإنشاء فرضيات.

على سبيل المثال، إذا لاحظت أن المستخدمين يتوقفون عن الشراء عند نقطة معينة في مسار التحويل، فقد تفترض أن اختصار نموذج الخروج سيؤدي إلى تقليل التخلي عن الشراء.

يجب أن تكون فرضياتك مستندة إلى البيانات، ويمكنك تحديد أولوياتها بناءً على تأثيرها المحتمل على أهداف عملك. إذا واجهتك مشكلة، يمكن لأدوات مثل VWO أن تساعدك في توليد أفكار اختبارية بناءً على الصفحة التي تختبرها، مما يضمن توافقها مع أهدافك.

الخطوة 3: إنشاء الاختلافات

الآن بعد أن أصبحت لديك فرضياتك، حان الوقت لإنشاء الاختلافات. هذه هي التغييرات التي ستختبرها مقابل الإصدار الأصلي (العنصر “التحكمي”). على سبيل المثال، إذا كانت فرضيتك تتضمن تقصير النموذج، فأنشئ اختلافًا يحتوي على عدد أقل من الحقول أو تخطيطًا مختلفًا.

يمكنك اختبار عدة أشكال مختلفة، ولكن تأكد من أن كل شكل منها يستند إلى فرضية محددة. ومن المهم التأكد من أن التغييرات التي تختبرها مهمة بما يكفي للتأثير على سلوك المستخدم.

الخطوة 4: تشغيل الاختبار

بعد أن أصبحت الاختلافات جاهزة، حان الوقت لإجراء الاختبار. قبل البدء، تأكد من اختيار طريقة الاختبار A/B والنهج الإحصائي الصحيحين. تأكد من أن الاختبار الخاص بك سيكون بحجم عينة كافٍ وسيستمر لفترة كافية لتحقيق نتائج ذات دلالة إحصائية. وهذا أمر مهم لتجنب استخلاص النتائج بسرعة كبيرة.

على سبيل المثال، احسب المدة المناسبة لاختبارك استنادًا إلى عوامل مثل الزيارات اليومية ومعدلات التحويل الحالية والتحسن المتوقع في التحويلات.

الخطوة 5: تحليل النتائج ونشر التغييرات

بعد تشغيل الاختبار لمدة محددة قم بتحليل النتائج. انظر إلى المقاييس الرئيسية مثل معدلات التحويل أو معدلات النقر أو أي مؤشرات أداء رئيسية أخرى قمت بتعيينها.

إذا نجح الاختبار : قم بنشر الإصدار الفائز على موقعك. يمكنك أيضًا تكرار الإصدار الفائز من خلال اختبار المزيد من التحسينات.
إذا فشل الاختبار : لا تتخلص من البيانات. قم بتحليل الخطأ الذي حدث واستخدم المعلومات التي تم الحصول عليها في الاختبارات المستقبلية. حتى الاختبارات الفاشلة توفر فرص تعلم قيمة.

قائمة التحقق من اختبار A/B

قبل التعمق في اختبار A/B، خذ دقيقة لمراجعة هذه الخطوات الأساسية لضمان تجربة ناجحة:

حدد ما تريد اختباره : ابدأ بتحديد الميزة أو العنصر المحدد الذي تريد تحسينه.
إنشاء نسختين : قم بتطوير نسختين مختلفتين – الإصدار A (التحكم) والإصدار B (الاختلاف الذي تختبره).
حدد مدة الاختبار : تأكد من أن مدة الاختبار كافية لجمع بيانات مفيدة. أسبوعان على الأقل هي مدة أساسية جيدة، على الرغم من أن هذا قد يختلف حسب حركة الزيارات والمجال.
اختر أداة الاختبار الخاصة بك : حدد أداة اختبار A/B التي تناسب احتياجاتك، سواء لصفحات الويب أو رسائل البريد الإلكتروني أو الإعلانات.
الإطلاق والمراقبة : قم بتشغيل اختبارك مع التأكد من وصوله إلى حجم عينة ذي دلالة إحصائية.
تحليل النتائج : بعد الاختبار، قم بمقارنة أداء المتغيرين لتحديد الفائز.
التكرار : اختبار A/B هو عملية مستمرة. بمجرد تحديد الاختلاف الفائز، اختبر المزيد من التحسينات لمواصلة التحسين.

اختبار A/B وتحسين محركات البحث

عند إجراء اختبارات A/B، من المهم أن تكون على دراية بكيفية تأثيرها على تحسين محركات البحث لموقعك . قدمت Google إرشادات واضحة حول كيفية إجراء اختبارات A/B دون المخاطرة بترتيب موقعك أو ظهوره في نتائج البحث. فيما يلي أهم النقاط المستفادة فيما يتعلق بتحسين محركات البحث واختبارات A/B، استنادًا إلى توصيات Google:

1. تجنب الاخفاء أو التمويه

التمويه هو عندما تعرض نسخة واحدة من الصفحة للمستخدمين ونسخة مختلفة لمحركات البحث (مثل Googlebot). توضح إرشادات Google أن التمويه يتعارض مع إرشادات مشرفي المواقع، سواء كنت تجري اختبارًا أم لا. يمكن أن يؤدي هذا إلى فرض عقوبات أو حتى الإزالة من نتائج البحث.

ما يجب القيام به:

لا تقدم أبدًا محتوى مختلفًا لمحركات البحث والمستخدمين. تأكد من أن المستخدم وGooglebot يريان نفس إصدار الصفحة.
تجنب التلاعب بالمحتوى بناءً على وكيل المستخدم. يجب أن ترى روبوتات Google نفس الصفحة التي يراها الزائر، حتى إذا كنت تقوم بإجراء اختبار A/B.

أهمية ذلك:
قد يؤدي عدم اتباع هذه التعليمات إلى فرض عقوبات شديدة من جوجل ومحركات البحث، مما يؤثر سلبًا على ظهورك موقعك والزيارات القادمة اليه. تأكد دائمًا من التوافق بين المحتوى المقدم لمحركات البحث والمستخدمين.

2. استخدم عمليات إعادة التوجيه 302، وليس 301

عند إجراء اختبار A/B يتضمن إعادة توجيه المستخدمين إلى أحد أشكال الصفحة (مثل صفحة مقصودة مختلفة أو اختبار محتوى مختلف)، استخدم إعادة التوجيه المؤقتة 302 ، وليس إعادة التوجيه الدائمة 301.

ما يجب القيام به:

استخدم عمليات إعادة التوجيه 302 عند إعادة توجيه المستخدمين أثناء اختبار A/B. يخبر هذا Google بأن التغيير مؤقت وأن عنوان URL الأصلي يجب أن يظل مُفهرسًا.
تجنب عمليات إعادة التوجيه 301 ، لأنها تشير إلى تغيير دائم، مما يجعل Google يعامل الاختلاف باعتباره الإصدار الأساسي الجديد للصفحة.

أهمية ذلك:
تضمن إعادة التوجيه 302 أن جوجل يعرف أن إعادة التوجيه مؤقتة فقط. وهذا يعني أن الصفحة الأصلية تظل مُفهرسة، وأن الاختبار لا يتعارض مع ترتيب محرك البحث الخاص بموقعك. قد يؤدي سوء استخدام عمليات إعادة التوجيه 301 إلى فقدان ترتيب قيّم للصفحة الأصلية.

3. قم بإجراء التجارب لمدة زمنية مناسبة

تعتبر مدة اختبار A/B أمرًا بالغ الأهمية لضمان أن تكون النتائج ذات دلالة إحصائية وموثوقة. تنصح Google بعدم التسرع في عملية الاختبار، حيث إن إجراء الاختبارات لفترة قصيرة جدًا قد يؤدي إلى استنتاجات مضللة.

ما يجب القيام به:

تأكد من تشغيل الاختبار لفترة كافية لجمع زيارات وبيانات كافية. يجب أن تعتمد المدة على عوامل مثل الزيارات على موقعك ومعدلات التحويل الحالية ونوع الاختبار الذي تقوم بتشغيله.
استخدم أدوات اختبار جيدة يمكنها أن تخبرك متى جمعت بيانات كافية للتوصل إلى استنتاجات موثوقة.

أهمية ذلك:
إذا أنهيت الاختبار مبكرًا جدًا، فإنك تخاطر باستخلاص استنتاجات بناءً على بيانات غير كاملة أو متحيزة. بالإضافة إلى ذلك، إذا أجريت تغييرات مبكرًا جدًا، فقد ينتهي بك الأمر إلى تحسين أقل فعالية أو، الأسوأ من ذلك، انخفاض في التحويلات.

4. استخدم الروابط Rel=”Canonical”

عند تشغيل اختبارات A/B مع الاختلافات التي قد تظهر كمحتوى مكرر، توصي Google باستخدام روابط rel=”canonical” للإشارة إلى أن عنوان URL الأصلي هو الإصدار المفضل.

ما يجب القيام به:

أضف علامة الارتباط rel=”canonical” إلى صفحات التنوع الخاصة بك للإشارة إلى Google بأن الصفحة الأصلية هي الإصدار الرئيسي الذي تريد فهرسته.
تجنب استخدام علامة التعريف “noindex” في الاختلافات، حيث قد يكون لها تأثيرات سلبية غير مقصودة على تحسين محركات البحث الخاص بموقعك.

أهمية ذلك:
باستخدام rel=”canonical” ، يمكنك منع التعامل مع الاختلاف الذي أجريته باعتباره محتوى مكررًا. تدرك Google أن الصفحة الأصلية هي الصفحة “الرئيسية” وستعطيها الأولوية في ترتيب البحث. بدون العلامة الأساسية، يمكن اعتبار الاختلافات التي أجريتها كصفحات منفصلة، مما قد يؤدي إلى تقسيم قيمة الروابط أو خفض ترتيبك.

العناصر الرئيسية التي يمكنك اختبارها باختبار A/B

يمكن تطبيق اختبار A/B على أي مادة تسويقية تقريبًا، ولكن بعض العناصر تقدم تأثيرًا محتملًا أعلى على معدلات التحويل الخاصة بك. فيما يلي أهم العناصر التي يجب اختبارها:

عناصر الموقع :
- العناوين الرئيسية : الانطباع الأول مهم. اختبر عناوين رئيسية مختلفة لمعرفة أيها يجذب الانتباه ويشجع المستخدمين على اتخاذ إجراء.
- CTA (الدعوة إلى اتخاذ إجراء) : اختبر الاختلافات في صياغة CTA وموضعها وحجمها وحتى لونها لتحديد ما يشجع على أكبر عدد من النقرات والتحويلات.
- الرسومات والصور : اختبر صورًا مختلفة لمعرفة الصورة التي تجذب جمهورك بشكل أكبر وتؤدي إلى مشاركة أكبر.
- نسخة المبيعات : اختبر أنماطًا أو أطوالًا مختلفة من النص لترى ما الذي ينقل رسالتك بشكل أكثر فعالية.
عناصر البريد الإلكتروني :
- أسطر الموضوع : يمكن لسطر الموضوع المصمم جيدًا أن يجعل بريدك الإلكتروني ناجحًا أو فاشلًا. اختبر الاختلافات لمعرفة أيها يولد المزيد من عمليات الفتح.
- أزرار CTA : قم بتجربة أزرار CTA المختلفة في رسائل البريد الإلكتروني (الحجم واللون والصياغة) لتحديد الأزرار التي تؤدي إلى المزيد من التحويلات.
- الصور : اختبر تأثير الصور المختلفة، مثل صور المنتج مقابل لقطات نمط الحياة، لمعرفة ما يجذب الانتباه ويدفع إلى اتخاذ إجراء.
الإعلانات المدفوعة :
- العنوان والنص : اختبر عناوين ونصوص مختلفة في الإعلانات المدفوعة لمعرفة ما الذي يولد أكبر عدد من النقرات.
- الاستهداف : قم بتعديل خيارات الاستهداف لمعرفة شريحة الجمهور التي تنتج أفضل النتائج.

يعد اختبار العروض أمرًا شديد الأهمية أيضًا. إذا كنت تختبر العروض الترويجية، فتأكد من تقديم نفس العرض باستمرار لكل مجموعة. على سبيل المثال، إذا حصلت المجموعة (أ) على هدية مجانية، وحصلت المجموعة (ب) على خصم، فتأكد من بقاء هاتين المجموعتين متسقتين طوال الاختبار.

مدة اختبار A/B

لا يعد اختبار A/B حلاً سريعًا؛ فهو يتطلب تخطيطًا دقيقًا ووقتًا كافيًا لجمع بيانات موثوقة. يجب تشغيل معظم الاختبارات لمدة أسبوعين على الأقل للحصول على نتائج ذات دلالة إحصائية. قد لا يوفر تشغيل اختبار لفترة قصيرة جدًا بيانات كافية، وقد يؤدي تشغيله لفترة طويلة جدًا إلى إدخال متغيرات غير خاضعة للرقابة.

عند إجراء اختبارات A/B، كن دائمًا على دراية بالعوامل الخارجية التي قد تؤثر على نتائجك، مثل الحملات التسويقية الجديدة أو تغييرات المحتوى. إذا كنت في شك، ففكر في إعادة إجراء الاختبار بعد معالجة أي تشوهات.

طرق تحليل بيانات اختبار A/B

بمجرد انتهاء الاختبار، ستحتاج إلى تحليل البيانات لتحديد الإصدار الذي حقق أداءً أفضل. ابحث عن:

معدلات التحويل : المقياس الأساسي للنجاح.
الأهمية الإحصائية : تأكد من أن نتائج اختبارك قوية وليست نتيجة للصدفة العشوائية.
مقاييس أخرى : اعتمادًا على أهدافك، قد ترغب أيضًا في تحليل معدلات الارتداد أو متوسط قيمة الطلب أو معدلات المشاركة للحصول على صورة أكثر اكتمالاً.

الأخطاء التي يجب تجنبها في اختبار A/B

على الرغم من أن اختبار A/B قد يكون فعالاً للغاية، إلا أن هناك أخطاء شائعة يجب تجنبها مثل:

عدم التخطيط لفرضياتك : تأكد من أن فرضياتك تستند إلى بيانات موثوقة. تجنب اختبار الأفكار أو الافتراضات العشوائية دون غرض واضح.
اختبار عدد كبير جدًا من العناصر معًا : يؤدي اختبار عدد كبير جدًا من المتغيرات في وقت واحد إلى صعوبة تحديد التغيير الذي تسبب في النتيجة. ركز على عنصر أو عنصرين في كل اختبار.
تجاهل الأهمية الإحصائية : دع اختبارك دائمًا يسير على مساره الكامل للوصول إلى الأهمية الإحصائية قبل إعلان الفائز.
استخدام زيارات غير متوازنة : تأكد من تقسيم مجموعات الاختبار الخاصة بك بالتساوي للحصول على نتائج موثوقة.
مدة الاختبار غير الصحيحة : قد يؤدي تشغيل الاختبارات لفترة قصيرة جدًا أو طويلة جدًا إلى تشويه نتائجك. تأكد من أن المدة مناسبة بناءً على الزيارات والأهداف.
عدم اتباع عملية تكرارية : كل اختبار، سواء كان ناجحًا أم لا، يوفر رؤى قيمة. استخدم هذه الرؤى لتحسين اختباراتك المستقبلية.

أمثلة عملية لاختبار A/B

اختبار A/B هو الصلصة السرية وراء العديد من استراتيجيات التسويق الرقمي الأكثر نجاحًا. من خلال إجراء تغييرات صغيرة على موقعك أو حملاتك التسويقية، يمكنك رؤية تحسينات هائلة في تفاعل المستخدمين والتحويلات. فيما يلي بعض الأمثلة الواقعية لكيفية استخدام الشركات لاختبار A/B لضبط تجربة عملائها وتعزيز نتائج الأعمال.

أمازون: قوة الطلب بنقرة واحدة

نظام “الطلب بنقرة واحدة” الذي ابتكرته أمازون يمثل تغييراً جذرياً يعتبره أغلب المتسوقين عبر الإنترنت أمراً مسلماً به اليوم. ولكن الأمر لم يكن كذلك دوماً. فقد افترضت أمازون أن تبسيط عملية الدفع من شأنه أن يجعلها أسرع وأكثر ملاءمة للعملاء، مما يشجعهم على شراء المزيد. لذا، قدمت نظام الطلب بنقرة واحدة، والذي سمح للعملاء بتخطي العملية الشاقة المتمثلة في إعادة إدخال تفاصيل الدفع والشحن في كل مرة يقومون فيها بعملية شراء.

النتيجة؟
أدت هذه الميزة إلى زيادة كبيرة في معدل التحويل لدى أمازون ووضعت معيارًا جديدًا في التجارة الإلكترونية، مع زيادة المبيعات بشكل كبير. وقد حققت هذه الميزة نجاحًا كبيرًا لدرجة أن أمازون حصلت على براءة اختراع لها – مما جعلها جزءًا أساسيًا من ميزتها التنافسية.

إيباي: لون الأزرار مهم

في بعض الأحيان، يكون التغيير الأصغر هو الذي يحدث التأثير الأكبر. اكتشفت eBay أن تغيير لون زر “Bid Now” الخاص بها قد يؤثر على عدد المرات التي يتفاعل فيها المستخدمون معه. كان الزر الأصلي باللون الأزرق، لكن eBay اختبرت زرًا جديدًا باللون الأخضر في أحد المتغيرات.

النتيجة؟
فاز اللون الأخضر. فقد أدى هذا التغيير إلى زيادة تفاعل المستخدمين بنسبة 7%، مع زيادة عدد الأشخاص الذين يقدمون عطاءات على العناصر. وقد أثبت هذا التحول البسيط في اللون أن حتى أصغر تعديل في التصميم يمكن أن يحسن بشكل كبير من تفاعل المستخدمين.

Booking.com: آراء العملاء = مزيد من الثقة

قامت شركة Booking.com، المعروفة بنهجها القائم على البيانات لتحسين الأداء، باختبار إضافة تقييمات العملاء إلى قوائم الفنادق الخاصة بها. كانت الفكرة بسيطة: إذا رأى العملاء المحتملون تقييمات من الآخرين، فسيشعرون بثقة أكبر في حجز غرفة.

النتيجة؟
شهدت النسخة التي تحتوي على تقييمات معدل تحويل أعلى بنسبة 10-15% مقارنة بالنسخة التي لا تحتوي على تقييمات. وشعر العملاء بالاطمئنان من خلال الدليل الاجتماعي، مما ساعدهم على اتخاذ قرارات حجز أسرع وأكثر ثقة.

وول مارت: الشحن المجاني يغير كل شيء

عندما أرادت وول مارت زيادة المبيعات، اختبروا فكرة أساسية: إشعارات الشحن المجاني المبكرة يمكن أن تدفع العملاء إلى إكمال مشترياتهم. وبدلاً من الانتظار حتى الخروج للكشف عن العرض، قاموا بعرضه بشكل بارز على صفحات المنتج.

النتيجة؟
أدى هذا التغيير الصغير ولكن المؤثر إلى زيادة في التحويلات بنسبة 3-5%. أصبح العملاء أكثر تحفيزًا لمواصلة عمليات الشراء عندما علموا أنهم لن يواجهوا تكاليف شحن إضافية.

Glossier: تبسيط أوصاف المنتجات

اتبعت شركة جلوسيير، العلامة التجارية الشهيرة في مجال مستحضرات التجميل، نهجًا جديدًا في وصف المنتجات. فقد افترضت أن الأوصاف الأقصر والأكثر إيجازًا من شأنها أن تسهل على العملاء اتخاذ القرارات.

النتيجة؟
من خلال تبسيط نصوصها، شهدت شركة Glossier زيادة بنسبة 10% في معدلات التحويل. وقد قدر العملاء الوضوح والإيجاز، مما سمح لهم بالتحرك بسرعة خلال عملية اتخاذ القرار.

Dropbox: من المجاني إلى المدفوع باستخدام دعوة لاتخاذ إجراء

أرادت شركة Dropbox تشجيع المزيد من المستخدمين على الاشتراك في خطتها المجانية. لاختبار كيفية تحسين دعوة اتخاذ الإجراء (CTA)، قامت بتغيير نص زر الاشتراك من “التسجيل مجانًا” إلى “تجربة Dropbox مجانًا”.

النتيجة؟
أدت الدعوة إلى اتخاذ إجراء جديدة إلى زيادة عدد المشتركين بنسبة مذهلة بلغت 60%. وكانت اللغة الموجهة نحو العمل أكثر تفاعلاً مع المستخدمين، مما جعلهم أكثر ميلاً لتجربة الخدمة.

Shopify: عرض الخطة الأكثر شعبية

أرادت Shopify تسهيل اختيار الخطة المناسبة لاحتياجات العملاء المحتملين. فقد اختبرت تنويعة من صفحة التسعير الخاصة بها حيث تم تسليط الضوء على الخطة المتوسطة المستوى بعلامة “الأكثر شعبية” وتفاصيل أكثر وضوحًا للميزات.

النتيجة؟
شهدت الخطة المتوسطة المميزة زيادة بنسبة 10% في التحويلات. وكان المستخدمون أكثر ميلاً إلى اختيار هذه الخطة عندما تم إبرازها بشكل أكبر، مما يسهل عليهم رؤية قيمتها.

HubSpot: طريقة مبسطة لالتقاط العملاء المحتملين

أرادت شركة HubSpot تعزيز معدلات جذب العملاء المحتملين لديها من خلال تبسيط نموذجها. وقد اختبرت نموذجًا أقصر يطلب فقط المعلومات الأساسية – البريد الإلكتروني واسم الشركة – مقابل نموذج أطول يطلب تفاصيل إضافية.

النتيجة؟
أدى النموذج الأقصر إلى زيادة في عدد الطلبات المقدمة بنسبة 20%. وكان الزوار أكثر استعدادًا لملء نموذج بسيط وأقل تدخلاً، مما ساعد HubSpot على جذب المزيد من العملاء المحتملين دون التضحية بالجودة.

Poist: تأثير دعوات العمل الأكثر وضوحًا

أرادت شركة Posist، وهي شركة تقدم خدمات إدارة المطاعم SaaS، تقليل حالات رفض العملاء لصفحات طلبات العروض التوضيحية الخاصة بها. وقد اختبرت نوعين: أحدهما يحتوي على دعوة بسيطة لاتخاذ إجراء “اطلب عرضًا توضيحيًا” والآخر يحتوي على دعوة أقوى وأكثر توجهًا إلى اتخاذ إجراء “احجز عرضك التوضيحي المجاني الآن”.

النتيجة؟
أدى الاختلاف الثاني إلى زيادة طلبات العرض التوضيحي بنسبة 25%. ساعدت الدعوة إلى اتخاذ إجراء أكثر إقناعًا الزوار على الشعور بمزيد من الثقة بشأن حجز العرض التوضيحي، مما أدى في النهاية إلى زيادة معدلات التحويل.

خاتمة

يعد اختبار A/B أداة لا غنى عنها للشركات التي تسعى إلى تحسين مواقعها الإلكترونية وتحسين تجربة المستخدم وتعزيز التحويلات. سواء كنت تقوم بتحسين صفحة مقصودة أو تعديل دعوة لاتخاذ إجراء أو اختبار أوصاف مختلفة للمنتج، فإن الرؤى المكتسبة من اختبار A/B يمكن أن تحدث فرقًا كبيرًا في تحقيق أهدافك. من خلال اتباع نهج قائم على البيانات، يتيح لك اختبار A/B فهم ما يهم جمهورك وما يدفعهم إلى اتخاذ إجراء.

تذكر أن اختبار A/B ليس حدثًا لمرة واحدة؛ بل هو عملية مستمرة من التجريب والتعلم. ومع جمع البيانات وتكرار النتائج وصقل استراتيجيتك، ستتمكن من بناء حضور أكثر فعالية وجاذبية وربحية على الإنترنت. لذا، خذ الوقت الكافي للتخطيط والاختبار والتحليل – وسيشكرك عملاؤك (ونتائجك النهائية) على ذلك!