A/B-тестирование для вашего сайта: исчерпывающее руководство

• Июл 25 2025
• автор Ilona K.

Что побуждает людей подписываться на вашу email-рассылку? Читать ваши статьи? Покупать ваш продукт или пользоваться вашими онлайн-сервисами? Дело в том, что сайт – это набор элементов, которые работают вместе. Важно понимать, что именно привлекает пользователей и превращает их в клиентов. В таких вопросах не стоит действовать наугад. Чтобы эффективно оптимизировать сайт, нужно отделять действительно рабочие идеи от второстепенных и малополезных решений. Для этого и нужно A/B-тестирование.

Что такое A/B-тестирование и зачем оно нужно

A/B-тестирование, или сплит-тестирование, – это метод исследования пользовательского опыта, который сравнивает эффективность двух вариантов цифрового ресурса. Например, можно показать две версии одной и той же веб-страницы разным сегментам пользователей и проанализировать, какая версия даёт лучшую конверсию. 

A/B-тестирование помогает:

• Внедрять новые функции. Прежде чем вносить изменения на сайт или в другой цифровой ресурс, разумнее сначала их протестировать. Так можно избежать доработок, которые ухудшат показатели. Кроме того, становится понятно, какие элементы сайта вовлекают пользователей, а какие, наоборот, отталкивают. Также можно оценить, приведут ли предлагаемые изменения к нужному результату.
• Улучшать пользовательский опыт. Это включает тестирование вариантов формы заказа, навигации, структуры, вёрстки и дизайна. Тесты показывают, каким вариантом интерфейса людям удобнее всего пользоваться.
• Побуждать больше пользователей к целевым действиям. Тесты помогают понять, какой текст, изображение или дизайн лучше всего мотивирует аудиторию совершить покупку или оставить заявку. 

У A/B-тестирования много сценариев применения, но оно подходит не для всех ситуаций. Вот когда оно не сработает:

• Если у вас нет обоснованной маркетинговой гипотезы, то есть предположения о том, как именно можно улучшить конкретный элемент. 
• Если у сайта мало трафика. Чтобы получить статистически значимые результаты, нужно привлечь достаточную аудиторию для тестирования.
• Если нужны статистически значимые результаты быстро (то есть статистический анализ показывает результаты, которые с высокой вероятностью не случайны и указывают на конкретную причину), а времени ждать нет. 
• Если вы ожидаете, что условия эксперимента будут меняться по ходу его проведения. Для точных результатов нужно, чтобы всё оставалось неизменным, кроме переменной, которую вы тестируете.

Как проводить A/B-тестирование

A/B-тестирование – это последовательный процесс. Разберём его шаги на примере сценария A/B-теста по оптимизации кнопки "Subscribe" в блоге IT-стартапа:

1. Определите цель, выберите объект и сформулируйте гипотезу

Сначала важно чётко понимать, каких целей нужно добиться: повысить конверсию, увеличить время пребывания на сайте или подтолкнуть к конкретному действию – например, к подписке на рассылку. 

Затем выберите элемент для тестирования. Это может быть заголовок, кнопка или форма подписки – любой значимый элемент. Если тестировать сразу несколько элементов, вы не сможете понять, какое именно изменение сделало один результат лучше другого.

Чтобы выбрать элемент, нужно изучить текущую воронку и понять, на каком этапе теряются потенциальные подписчики. Когда появляется предположение, его важно оформить в виде обоснованной гипотезы.

Обоснованная маркетинговая гипотеза – это конкретное, проверяемое предположение о том, как определённое действие повлияет на бизнес-результат.

Гипотеза включает три элемента:

1. Чёткое изменение. Что именно будет сделано, где и как? Например, в блог можно добавить форму подписки.
2. Ожидаемый результат. Что именно вы хотите получить? Результат должен быть измеримым и привязанным к числу: рост конверсии, снижение стоимости лида, увеличение времени, которое пользователи проводят на сайте. Например, рост базы подписчиков email-рассылки на 20% за месяц.
3. Обоснование, почему изменение должно сработать. В примере выше добавление формы может увеличить базу подписчиков email-рассылки, потому что она появляется сразу при открытии страницы блога, привлекает внимание пользователей и побуждает их подписаться.

Пример

Цель: повысить конверсию подписки в блоге IT-стартапа.

Объект: кнопка "Subscribe".

Гипотеза: изменение цвета, текста и расположения кнопки "Subscribe" сделает её более заметной и привлекательной, что повысит CTR и увеличит общее число подписок.

2. Выберите метрики

Метрики для A/B-тестирования – это показатели, которые оценивают эффективность двух версий одного и того же элемента. Они помогают понять, какие изменения в продукте действительно влияют на результат, и принимать решения на основе данных, а не догадок.

Метрики, на которые стоит обратить внимание:

• Конверсия – это отношение числа посетителей сайта, которые совершают целевые действия (например, покупку, регистрацию, подписку, переход на конкретную страницу сайта или клик по рекламной ссылке), к общему числу посетителей, выраженное в процентах.
• Показатель отказов (Bounce Rate) – это процент посетителей, которые покидают сайт после просмотра одной страницы.
• Среднее время на странице (Average Time on Page) – показатель, отражающий, сколько времени в среднем пользователи проводят на сайте, взаимодействуя с контентом.
• CTR (Click-Through Rate) – метрика, показывающая, насколько эффективно работает рекламный или информационный блок; измеряется как отношение числа кликов к числу показов.
• Средний чек (Average Order Value, для интернет-магазинов) – это средняя сумма, которую покупатель тратит за одно посещение. Чтобы его посчитать, нужно разделить общий объём продаж за определённый период на количество покупателей. Формула: AOV = Revenue / Conversions.
• Глубина прокрутки (Scroll Depth) – метрика, которая измеряет, насколько далеко пользователь прокручивает страницу во время визита. Выражается в процентах и помогает понять, сколько контента пользователи потребляют перед тем, как уйти со страницы.

Нужно выбрать ключевую метрику, по которой будет видно, подтверждается ли ваша гипотеза. Если вы, например, тестируете форму подписки на email-рассылку, ключевой метрикой будет число подписок. После этого определите дополнительные показатели для более детального анализа. Для формы подписки это могут быть число заполненных форм, время, которое пользователи тратят на заполнение, и понятность/уместность полей.

Чтобы выбрать правильные метрики, нужно:

• Учитывать бизнес-цели. Определите, чего нужно достичь с помощью тестирования, и какие показатели точно покажут, что цель достигнута. Например, если цель – увеличить конверсию, основной метрикой будет количество совершённых действий (таких как покупки или подписки на рассылку).
• Учитывать контекст. Изменения на странице могут влиять на результат только в определённых ситуациях. Например, смена цвета кнопки "Buy" может почти не повлиять на продажи, тогда как изменение текста на странице способно заметно повлиять на конверсию.

Пример

Основная метрика: процент пользователей, которые успешно подписываются после перехода на пост в блоге.

Вторичные метрики:

• CTR кнопки "Subscribe".
• Глубина прокрутки (как прокси-показатель вовлечённости)
• Показатель отказов со страницы поста в блоге.

3. Сформируйте аудиторию

Настройте контрольную и экспериментальную группы, чтобы собрать данные по двум версиям выбранного элемента. При необходимости разделите целевую аудиторию на сегменты по разным критериям: пол, возраст, интересы и т. д. Важно, чтобы выборка по характеристикам совпадала с теми пользователями, которые обычно взаимодействуют с вашим сайтом. Не забудьте учесть устройства: в ходе эксперимента они должны быть равномерно распределены между группами пользователей.

Если вы проводите исследование на специальных платформах, система создаст группы автоматически. Обычно в них одинаковое количество пользователей. Вам нужно лишь задать общий размер аудитории.

Пример

Аудитория: все пользователи, которые попадают на любой пост в блоге.

Сегменты для анализа после теста:

• Новые и возвращающиеся посетители (возвращающиеся пользователи могут больше доверять сайту или быть более готовыми подписаться).
• Тип устройства (мобильные и десктоп, чтобы оценить, как заметность и расположение кнопки влияют на поведение).
• Источник трафика (органический (SEO), платный (реклама), прямой и социальные сети, чтобы понять эффективность в зависимости от контекста).

4. Выберите инструменты

Для A/B-тестирования сайта используют специализированные сервисы: они позволяют выбрать подходящие метрики, распределить трафик между вариантами и проанализировать результаты. Таких сервисов много, и выбор зависит от ваших целей. 

Google Analytics

Стоимость: бесплатно

Сервис с помощью инструмента "Experiments" позволяет проводить стандартное A/B-тестирование страниц сайта, поровну распределяя трафик между двумя версиями посадочной страницы. После теста он формирует отчёт, показывающий, какой вариант сработал лучше.

Google Analytics также предлагает детальный анализ поведения пользователей на сайте, формирует подробные отчёты, интегрируется с CRM и автоматически определяет, какие пользователи могут быть наиболее прибыльными.

Optimizely

Стоимость: по запросу

Сервис быстро проводит сплит-тестирование элементов страницы: заголовков, призывов к действию, изображений и форм. Также можно показывать персонализированные предложения разным посетителям в зависимости от страниц, которые они открывают, или других совершённых действий.

Можно создавать и управлять экспериментами на всех устройствах.

Кроме того, Optimizely сегментирует трафик по cookie-файлам, устройствам, геолокации, браузерам и другим параметрам. Также можно выделять трафик из ранее запущенных рекламных кампаний.

VWO

Стоимость: есть несколько тарифов под разные задачи, а также 7-дневный пробный период

Сервис помогает компаниям понять поведение посетителей сайта, создавать таргетированные кампании и повышать конверсию, а также получать информацию о том, как посетители взаимодействуют с веб-страницами.

Инструмент оптимизирует конверсию, собирает метрики из разных источников, позволяет отслеживать действия посетителей и помогает разрабатывать персонализированный контент.

VWO строит отчёты в реальном времени, показывая, что работает, а какие изменения лучше откатить.

AB Tasty

Стоимость: по запросу

Сервис сегментирует трафик по локации, URL, устройствам и другим параметрам. Можно подключить платформу управления данными (DMP), чтобы настроить более детальную сегментацию.

AB Tasty предоставляет отчёты в реальном времени, сразу показывая данные по конкретным метрикам.

Есть возможность интегрировать сервис со сторонними платформами и CMS, включая WordPress, Google Analytics, PrestaShop и Drupal.

5. Проведите эксперимент

Один из вариантов – подготовить изменённую версию элемента и запустить эксперимент. Тестирование продолжается до достижения статистической значимости. Чтобы определить оптимальный срок, разделите общий объём выборки на ежедневный трафик. Так вы получите необходимое количество дней.

Лучше всего проводить тестирование в спокойные периоды, когда нет распродаж, сезонных факторов или особых условий. 

Какими бы ни были результаты, лучше не завершать эксперимент раньше срока. На начальном этапе метрика может показывать подтверждение гипотезы, но к концу исследования результаты могут оказаться совсем другими. 

Пример

Варианты:

Распределение трафика: равномерно, чтобы направлять 50% подходящих пользователей на каждый вариант (A, B).

Статистическая значимость:

• Текущая конверсия – 2%.
• Обнаруживаемый прирост +25%.

Примерное число пользователей на вариант: ~5 000.

Длительность: до тех пор, пока каждый вариант не достигнет порогового размера выборки.

6. Проанализируйте результаты

Помимо ключевой метрики, изучайте дополнительные показатели и поведение аудитории по сегментам. Такой подход помогает увидеть общую картину: даже если гипотеза подтвердилась и по основной метрике получен желаемый результат, другие связанные показатели, например время на сайте, могли ухудшиться.

Типичные ошибки в A/B-тестировании

Тестирование может увлечь – но лучше избегать этих ловушек:

1. Тестирование нескольких элементов одновременно. Главное правило A/B-тестирования – проверять только один элемент за раз, иначе не получится понять, какое изменение привело к цели. Если поменять пять элементов одновременно, невозможно будет определить, что именно повлияло на улучшение или ухудшение. Останется только гадать. 

Вместо того чтобы тестировать множество элементов сразу, составьте список гипотез, расставьте приоритеты и проведите несколько тестов. Так вы получите надёжные результаты, которые помогут оптимизировать сайт.

2. Запуск нескольких экспериментов одновременно. При одновременном запуске нескольких экспериментов есть риск, что пользователь увидит оригинальную версию страницы в одном эксперименте, тестовую версию – во втором и снова оригинальную – в третьем. Такое пересечение искажает результаты и не позволяет сделать достоверные выводы.

Стоит придерживаться правила: "один эксперимент за раз". Иначе аудитории нескольких параллельных экспериментов будут пересекаться.

3. Тестирование на небольшом трафике. Если выборка для эксперимента слишком мала, получение данных для анализа затянется. Пока вы ждёте, проверяемая гипотеза может уже потерять актуальность.

Если трафика недостаточно для тестирования, возможно, стоит отказаться от эксперимента или отложить его на некоторое время.

4. Следование готовым примерам. Каждый сайт уникален – как и каждый A/B-тест. Его нельзя проводить по готовым шаблонам. У каждого сайта своя целевая аудитория и свой опыт взаимодействия с пользователями. Просто копировать чужие идеи нет смысла, а иногда это и вовсе приводит к обратному эффекту.

Не ищите "готовый" вариант A/B-тестирования, даже если вы только начинаете. Лучше потратить больше времени и ресурсов на тест, который действительно релевантен вашему сайту и вашей аудитории.  Не стоит просто повторять чужой опыт. Гораздо полезнее разбирать его, делать выводы, а затем формулировать собственные гипотезы и проверять их на практике.

Вопросы и ответы

Что такое A/B-тестирование и почему оно важно?

A/B-тестирование, или сплит-тестирование, – это метод, который сравнивает эффективность двух вариантов. Он помогает внедрять новые функции, улучшать пользовательский опыт и увеличивать количество целевых действий. Тестирование выявляет привлекательные и отталкивающие элементы сайта, а также оценивает эффективность изменений.

Как успешно провести A/B-тестирование?

Чтобы успешно провести A/B-тестирование, важно действовать последовательно и строго следовать этапам: определить цель и объект тестирования, сформулировать гипотезу, выбрать ключевые метрики, обеспечить достаточный трафик для достижения статистической значимости и избегать распространённых ошибок.

Какие метрики нужно отслеживать во время A/B-тестирования?

Отслеживаемая метрика зависит от целей тестирования. Чаще всего выбирают конверсию, показатель отказов, CTR, ROI и средний чек.

Что такое обоснованная маркетинговая гипотеза?

Это конкретное, проверяемое предположение о том, как определённое действие повлияет на бизнес-результат. Например, добавление формы подписки в блог приведёт к росту базы подписчиков email-рассылки на 20% за месяц.

Хотите узнать больше о решениях для сайта для вашего бизнеса? Загляните в it.com Domains blog и подписывайтесь на нас в социальных сетях.

Эта статья была переведена искусственным интеллектом и может содержать неточности. Читайте оригинал на английском языке.

Поделиться записью!