A/B-тестування для вашого вебсайту: повний посібник

• Лип 25 2025
• автор Ilona K.

Що спонукає людей підписуватися на вашу email-розсилку? Читати ваші статті? Купувати ваш продукт або користуватися вашими онлайн-послугами? Це ваш вебсайт, у якому елементи працюють разом. Важливо розуміти, що саме приваблює користувачів і перетворює їх на клієнтів. У цьому питанні не варто діяти навмання. Щоб ефективно оптимізувати вебсайт, потрібно відокремити життєздатні ідеї від менш практичних рішень. Саме для цього й існує A/B-тестування.

Що таке A/B-тестування і навіщо воно потрібне

A/B-тестування, або спліт-тестування, – це метод дослідження користувацького досвіду, що порівнює ефективність двох варіантів цифрового ресурсу. Наприклад, можна показувати дві версії однієї й тієї самої вебсторінки різним сегментам користувачів і аналізувати, яка версія забезпечує кращі показники конверсії. 

A/B-тестування допомагає:

• Впроваджувати нові функції. Перш ніж вносити зміни на вебсайт чи в інший цифровий ресурс, доцільно спершу їх протестувати. Це допомагає уникнути правок, які можуть погіршити результати. Так можна зрозуміти, які елементи сайту залучають користувачів, а які – відштовхують. Крім того, це дає змогу оцінити, чи приведуть запропоновані зміни до бажаного результату.
• Поліпшувати користувацький досвід. Сюди входить тестування варіантів форми замовлення, навігації, верстки та дизайну. Тести можуть показати, який варіант інтерфейсу людям найзручніший для взаємодії.
• Спонукати більше користувачів виконувати цільові дії. Тести можуть підказати, який текст, зображення або дизайн найкраще мотивує аудиторію зробити покупку або залишити заявку. 

A/B-тестування має багато сценаріїв застосування, але підходить не для всіх ситуацій. Ось коли воно не спрацює:

• Якщо у вас немає обґрунтованої маркетингової гіпотези – тобто припущення про те, як саме можна поліпшити конкретний елемент. 
• Якщо ваш сайт має мало трафіку. Щоб отримати статистично значущі результати, потрібно залучити достатню аудиторію для тестування.
• Якщо вам потрібні статистично значущі результати швидко (коли статистичний аналіз показує, що результат із високою ймовірністю не випадковий – тобто має конкретну причину) і немає часу чекати. 
• Якщо ви очікуєте, що умови експерименту змінюватимуться під час його проведення. Щоб отримати точні результати, потрібно зберігати незмінним усе, окрім змінної, яку тестуєте.

Як провести A/B-тестування

A/B-тестування – це послідовний процес. Розгляньмо його кроки на прикладі сценарію A/B-тесту для оптимізації кнопки "Subscribe" у блозі ІТ-стартапу:

1. Визначте ціль, оберіть об'єкт і сформулюйте гіпотезу

Спершу потрібно чітко розуміти, яких цілей хочеться досягти: підвищити конверсію, збільшити час перебування користувачів на сайті або спонукати їх до конкретних дій, як-от підписка на розсилку. 

Далі оберіть елемент для тестування. Це може бути заголовок, кнопка або форма підписки – будь-що релевантне. Якщо тестувати одразу кілька елементів, не вдасться визначити, яка саме зміна зробила один результат кращим за інший.

Щоб обрати елемент, потрібно проаналізувати поточну воронку й зрозуміти, на якому етапі губляться потенційні підписники. Маючи припущення, сформулюйте обґрунтовану гіпотезу.

Обґрунтована маркетингова гіпотеза – це конкретне припущення, яке можна перевірити тестом, про те, як певна дія вплине на бізнес-результат.

Гіпотеза містить три елементи:

1. Чітка зміна. Що буде зроблено, де і як? Наприклад, у блог можна додати форму підписки.
2. Очікуваний результат. Що саме ви хочете отримати? Результат має бути вимірюваним і прив'язаним до числа, наприклад: зростання конверсії, зменшення вартості ліда, збільшення часу перебування користувачів на сайті. Наприклад, зростання бази email-розсилки на 20% протягом місяця.
3. Обґрунтування, яке пояснює, чому зміна має спрацювати. У наведеному вище прикладі додавання форми може збільшити базу email-розсилки, тому що вона з'являється одразу після відкриття сторінки блогу, привертає увагу користувачів і заохочує їх підписатися.

Приклад

Ціль: Підвищити конверсію підписки в блозі ІТ-стартапу.

Об'єкт: Кнопка "Subscribe".

Гіпотеза: Зміна кольору, тексту та розміщення кнопки "Subscribe" зробить її помітнішою й привабливішою, що збільшить CTR і загальну кількість підписок.

2. Оберіть метрики

Метрики для A/B-тестування – це показники, які оцінюють ефективність двох версій одного й того самого елемента. Вони допомагають зрозуміти, які зміни в продукті реально впливають на його ефективність, і ухвалювати рішення на основі даних, а не здогадок.

Метрики, на які варто звертати увагу:

• Конверсія – це співвідношення кількості відвідувачів сайту, які виконують будь-які цільові дії (наприклад, покупку, реєстрацію, підписку, перехід на певну сторінку сайту або клік за рекламним посиланням), до загальної кількості відвідувачів, виражене у відсотках.
• Показник відмов (Bounce Rate) – це відсоток відвідувачів, які залишають сайт після перегляду однієї сторінки.
• Середній час на сторінці (Average Time on Page) – це показник, який відображає, скільки часу в середньому користувачі проводять на сайті, взаємодіючи з його контентом.
• CTR (Click-Through Rate) – це метрика, що показує, наскільки ефективно працює рекламний або інформаційний блок, і вимірюється як співвідношення кількості кліків до кількості показів.
• Середня вартість замовлення (Average Order Value, для інтернет-магазинів) – це середня сума, яку покупець витрачає за один візит. Щоб її обчислити, потрібно поділити загальну суму продажів за певний період на кількість покупців. Формула: AOV = Revenue / Conversions.
• Глибина скролу (Scroll Depth) – це метрика, що вимірює, наскільки далеко користувач прокручує сторінку під час візиту. Вона виражається у відсотках і допомагає зрозуміти, скільки контенту користувачі споживають перед тим, як залишити сторінку.

Потрібно обрати ключову метрику, яка покаже, чи підтверджується гіпотеза. Якщо, наприклад, ви тестуєте форму підписки на email-розсилку, такою метрикою буде кількість підписок. Коли її визначено, варто підібрати додаткові показники для детальнішого аналізу. Для форми підписки це може бути кількість заповнених форм, час, який користувачі витрачають на заповнення, і корисність полів.

Щоб обрати правильні метрики, потрібно:

• Враховувати бізнес-цілі. Визначте, чого потрібно досягти за допомогою тестування, і які показники точно покажуть, чи досягнуто мети. Наприклад, якщо ціль – підвищити конверсію, основною метрикою буде кількість виконаних дій (як-от покупки або підписки на розсилку).
• Враховувати контекст. Зміни на сторінці можуть впливати на результат лише в певних ситуаціях. Наприклад, зміна кольору кнопки "Buy" може несуттєво вплинути на продажі, тоді як зміна тексту на сторінці може помітно вплинути на конверсії.

Приклад

Основна метрика: Відсоток користувачів, які успішно підписуються після переходу на публікацію в блозі.

Другорядні метрики:

• CTR кнопки "Subscribe".
• Глибина скролу (непрямий показник залученості)
• Показник відмов зі сторінки публікації блогу.

3. Сформуйте аудиторію

Налаштуйте контрольну групу та експериментальну групу, щоб зібрати дані про дві версії обраного елемента. За потреби розділіть цільову аудиторію на сегменти за різними критеріями, наприклад статтю, віком, інтересами тощо. Важливо, щоб вибірка мала ті самі характеристики, що й користувачі, які зазвичай взаємодіють із вашим сайтом. Не забудьте врахувати пристрої, якими користуються відвідувачі. Під час експерименту вони мають бути рівномірно розподілені між групами користувачів.

Якщо ви проводите дослідження на спеціальних платформах, система створить групи автоматично. Зазвичай у них однакова кількість користувачів. Усе, що потрібно зробити, – задати загальний розмір аудиторії.

Приклад

Аудиторія: Усі користувачі, які потрапляють на будь-яку публікацію в блозі.

Сегменти для аналізу після тесту:

• Нові vs. повторні відвідувачі (повторні користувачі можуть більше довіряти або бути більш готовими підписатися).
• Тип пристрою (мобільний vs. десктопний, щоб оцінити, як помітність/розміщення кнопки впливає на поведінку).
• Джерело трафіку (органічний (SEO), платний (реклама), прямий і соціальні мережі, щоб краще розуміти ефективність у різному контексті).

4. Оберіть інструменти

Для проведення A/B-тестування вебсайту використовуйте спеціалізовані сервіси, які дають змогу обрати відповідні метрики, розподілити трафік між варіантами, що тестуються, та проаналізувати результати. Таких сервісів багато, а вибір залежить від ваших цілей. 

Google Analytics

Вартість: безкоштовно

Сервіс за допомогою інструмента "Experiments" дає змогу проводити стандартне A/B-тестування сторінок вебсайту, рівномірно розподіляючи трафік між двома версіями лендінгової сторінки. Після тесту він формує звіт, який показує, яка версія спрацювала краще.

Google Analytics також пропонує детальний аналіз поведінки користувачів на сайті, формує розгорнуті звіти, може інтегруватися з CRM і автоматично визначає, які користувачі можуть бути найприбутковішими.

Optimizely

Вартість: Ціна за запитом

Сервіс швидко проводить спліт-тестування елементів сторінки, як-от заголовки, заклики до дії, зображення та форми. Також можна надсилати персоналізовані пропозиції різним відвідувачам залежно від сторінок, які вони відкривають, або інших дій, які вони виконали.

Можна створювати та керувати експериментами на всіх пристроях.

Крім того, Optimizely сегментує трафік за файлами cookie, пристроями, геолокацією, браузерами та іншими параметрами. Також можна ідентифікувати трафік із раніше запущених рекламних кампаній.

VWO

Вартість: є кілька тарифів для різних цілей і 7-денний пробний період

Сервіс допомагає компаніям зрозуміти поведінку відвідувачів вебсайту, створювати цільові кампанії та підвищувати конверсії, а також отримувати інформацію про те, як відвідувачі взаємодіють із вебсторінками.

Інструмент оптимізує конверсію, збирає метрики з різних джерел, дає змогу відстежувати дії відвідувачів і допомагає розробляти персоналізований контент.

VWO формує звіти в реальному часі, показуючи, що працює, а які зміни краще відкотити.

AB Tasty

Вартість: Ціна за запитом

Сервіс сегментує трафік за локацією, URL, пристроями та іншими параметрами. Можна підключити платформу керування даними, щоб налаштувати детальну сегментацію.

AB Tasty надає звіти в реальному часі, одразу показуючи дані за конкретними метриками.

Є можливість інтегрувати сервіс зі сторонніми платформами та CMS, зокрема WordPress, Google Analytics, PrestaShop і Drupal.

5. Проведіть експеримент

Один із варіантів – підготувати змінену версію елемента й запустити експеримент. Тестування триває до досягнення статистичної значущості. Щоб визначити оптимальний період, поділіть загальний обсяг вибірки на щоденний трафік. Так ви отримаєте потрібну тривалість у днях.

Найкраще проводити тестування в спокійні періоди, коли немає розпродажів, сезонних факторів або особливих умов. 

Якими б не були результати, не варто завершувати експеримент раніше запланованого. На початковому етапі метрика може вказувати на підтвердження гіпотези, але ближче до завершення дослідження результати можуть суттєво змінитися. 

Приклад

Варіанти:

Розподіл трафіку: Рівномірний – по 50% релевантних користувачів на кожен варіант (A, B).

Статистична значущість:

• Поточна конверсія – 2%.
• Мінімально помітний приріст (detectable lift): +25%.

Орієнтовна кількість користувачів на варіант: ~5 000.

Тривалість: Доки кожен варіант не досягне порогового розміру вибірки.

6. Проаналізуйте результати

Разом із ключовою метрикою вивчайте додаткові показники й поведінку аудиторії за сегментами. Такий підхід допоможе побачити картину загалом, адже навіть якщо гіпотезу підтверджено й бажаного результату за основною метрикою досягнуто, інші пов'язані показники, наприклад час перебування на сайті, могли погіршитися.

Типові помилки в A/B-тестуванні

Тестування може захоплювати – але уникайте цих пасток:

1. Тестування кількох елементів одночасно. Головне правило A/B-тестування – тестувати лише один елемент за раз, інакше не буде зрозуміло, яка саме зміна привела до мети. Якщо змінити п'ять елементів одночасно, не вийде визначити, що саме вплинуло на поліпшення або погіршення. Доведеться лише здогадуватися. 

Замість того щоб тестувати багато елементів одразу, складіть список гіпотез, розставте їх за пріоритетом і проведіть кілька тестів. Так можна отримати надійні результати, які допоможуть оптимізувати сайт.

2. Запуск кількох експериментів одночасно. Під час паралельного запуску кількох експериментів є ризик, що користувач побачить оригінальну версію сторінки в одному експерименті, тестову – у другому, а знову оригінальну – в третьому. Таке перетинання спотворює результати експериментів і не дає змоги зробити надійні висновки.

Варто дотримуватися правила: "один експеримент за раз". Інакше аудиторії кількох одночасних експериментів накладатимуться одна на одну.

3. Тестування на малих обсягах трафіку. Якщо вибірка для експерименту замала, це сповільнить отримання даних, потрібних для аналізу. Поки ви чекатимете, гіпотеза, яку тестують, може стати неактуальною.

Якщо трафіку недостатньо для тестування, можливо, варто відмовитися від експерименту або відкласти його на певний час.

4. Орієнтація на готові приклади. Кожен сайт індивідуальний, як і кожен A/B-тест. Їх не можна проводити за готовими шаблонами. У кожного сайту своя цільова аудиторія та власний досвід взаємодії з користувачами. Просто копіювати чужі ідеї не має сенсу й іноді навіть призводить до протилежного ефекту.

Не шукайте "готовий" варіант A/B-тестування, навіть якщо ви ще новачок. Краще витратити більше часу й ресурсів на тест, який справді релевантний для вашого сайту та вашої аудиторії.  Не варто просто повторювати чужий досвід. Натомість вчіться на ньому, аналізуйте й робіть висновки. А потім формулюйте власні гіпотези та перевіряйте їх на практиці.

Поширені запитання

Що таке A/B-тестування і чому воно важливе?

A/B-тестування, або спліт-тестування, – це метод, який порівнює ефективність двох варіантів. Він допомагає впроваджувати нові функції, поліпшувати користувацький досвід і збільшувати кількість цільових дій. Тестування дає змогу визначити, які елементи вебсайту приваблюють користувачів, а які – відштовхують, а також оцінити ефективність змін.

Як успішно провести A/B-тестування?

Щоб успішно провести A/B-тестування, потрібно діяти послідовно й чітко дотримуватися кроків: визначити ціль і об'єкт тестування, сформулювати гіпотезу, визначити ключові метрики, забезпечити достатній трафік для досягнення статистичної значущості та уникати типових помилок.

Які метрики слід відстежувати під час A/B-тестування?

Метрика для відстеження залежить від цілей тестування. Серед поширених варіантів – конверсія, показник відмов, CTR, ROI і середній чек.

Що таке обґрунтована маркетингова гіпотеза?

Це конкретне припущення, яке можна перевірити тестом, про те, як певна дія вплине на бізнес-результат. Наприклад, додавання форми підписки в блог призведе до зростання бази email-розсилки на 20% протягом місяця.

Хочете дізнатися більше про рішення для вебсайтів для вашого бізнесу? Відвідайте блог it.com Domains і стежте за нами в соціальних мережах.

Цю статтю перекладено штучним інтелектом, тому вона може містити неточності. Перегляньте оригінал англійською мовою.

Поділіться цією публікацією!