Landing Page A/B Testi Nasıl Yapılır?

Landing page A/B testi, sayfanın iki versiyonunu aynı dönemde, trafiği rastgele ikiye bölerek göstermek ve hangisinin istenen eylemi daha çok aldırdığını ölçmek. Doğru bir test tek bir değişkeni değiştiriyor, baştan bir hipoteze ve bir başarı ölçütüne dayanıyor, karar vermeye yetecek kadar veri toplanana kadar sürüyor ve en az bir tam haftayı kapsıyor. Başarı ölçütü yalnızca dönüşüm oranı olmamalı. Lead sayfalarında nitelikli talep, e-ticarette sipariş değeri ve iade de hesaba katılmalı. Trafik az olduğunda küçük ayrıntılar yerine büyük farklar test edilmeli.

A/B testi nasıl yapılır sorusu, genellikle bir landing page'in performansından memnun olunmadığında soruluyor. Ama testin değeri, tahmin yerine kanıtla karar vermeyi sağlamasında. Bir ekip toplantısında en çok beğenilen başlık, gerçek kullanıcılarda en iyi çalışan başlık olmayabiliyor. Test bunu ortaya çıkarıyor. Ama yanlış kurulmuş bir test, yanlış bir kararı kanıtlanmış gibi gösterebiliyor ve bu hiç test yapmamaktan daha kötü. Aşağıda testi nasıl kurduğumu, neyi test ettiğimi, sonucu nasıl okuduğumu ve sık yapılan hataları anlatıyorum.

Bir A/B testi hangi adımlardan oluşuyor?

1. Sorunu bulmak. Ölçüm verilerine, ısı haritalarına ve oturum kayıtlarına bakarak kullanıcının nerede kaybolduğunu görmek.
2. Hipotez yazmak. Tek cümlelik bir tahmin. Örneğin, formun yanına süreç bilgisi eklemek, forma başlayanların tamamlama oranını artırır.
3. Başarı ölçütünü belirlemek. Hangi rakama bakılarak karar verileceği. Form tamamlama, nitelikli talep, sipariş, sipariş değeri.
4. Versiyonu hazırlamak. Mevcut sayfadan sadece hipotezdeki değişikliği içeren bir versiyon.
5. Trafiği bölmek. Kullanıcıları rastgele ve eşit olarak iki versiyona dağıtmak.
6. Beklemek. Yeterli veri toplanana ve en az bir tam hafta geçene kadar.
7. Karar vermek ve kaydetmek. Kazananı uygulamak, sonucu ve öğrenilenleri bir test kaydına yazmak.

Bu adımların en çok atlananı ikinci ve üçüncüsü. Hipotezsiz bir test, sonunda ne öğrenildiğini açıkça söylemiyor. Başarı ölçütü baştan belirlenmemiş bir test ise sonradan işine gelen rakama bakmaya açık.

Neyi test etmeliyim?

Sayfadaki hemen her şey test edilebilir ama her şey test edilmeye değmez. Özellikle trafiği sınırlı sayfalarda, sonucu belirgin şekilde değiştirebilecek öğeleri test ediyorum. Aşağıdaki tablo, genellikle en büyük farkı yaratan öğeden en küçüğüne doğru sıralanıyor.

Buton rengi en çok konuşulan test türü ama çoğu zaman en az şey öğreten. Az trafikli bir sayfada buton rengi testi, anlamlı bir fark ortaya çıkarmak için aylarca sürebiliyor. Teklif ya da başlık testi ise genellikle daha kısa sürede net bir sonuç veriyor. Başlığın nasıl yazıldığını landing page başlık yazma, teklifin nasıl sunulduğunu landing page'de teklif sunma yazısında anlattım.

Gerçek hesaplarda hangi testler öğretici oldu?

Gelinlik satan bir markada kısa formun yerine iki aşamalı ve daha fazla soru soran bir form kullanılmaya başlandı. Bu bir öncesi ve sonrası karşılaştırmasıydı, eşzamanlı bir A/B testi değil, ama sonuç yine de öğreticiydi. Sezgiye aykırı olarak, daha fazla soru soran formla dönüşüm oranı yüzde 8,4'ten yüzde 14,2'ye çıktı. Sebebi, reklam mesajı, sayfa ve form sorularının aynı niyete getirilmesiydi. Ayrıntılar gelinlik vaka analizinde.

Bir saç ekimi kliniğinde üç form yapısı karşılaştırıldı. Meta'nın standart anlık formu en düşük ham maliyeti getirdi ama yanlış numara ve cevapsız talep oranı yüksekti. Daha yüksek niyet formu belirgin bir kalite artışı sağladı ve ana ölçekleme formatı oldu. Landing page formu ise yüksek niyet ama düşük hacim getirdi ve yeniden pazarlamada kullanıldı. Bu test, yalnızca form maliyetine bakılsaydı yanlış formatın seçileceğini gösterdi. Raporda en iyi görünen format, satış ekibinin en çok zaman kaybettiği formattı. Ayrıntılar saç ekimi vaka analizinde.

Bir toptan satış firmasında ise testlerde yalnızca form tamamlama oranına bakılmadı. Her versiyon için sayfa ziyareti, forma başlama, form tamamlama, ulaşılabilen talep ve nitelikli talep zinciri izlendi. Form sorularının artırıldığı versiyonda sayfanın dönüşüm oranı düştü, ama nitelikli talep oranı yükseldi ve satış ekibine ulaşan gerçek fırsat sayısı arttı. Ayrıntılar B2B toptan satış vaka analizinde.

Ne kadar veri ve süre gerekiyor?

Bir testin ne kadar sürmesi gerektiği, sayfanın trafiğine, mevcut dönüşüm oranına ve beklenen farkın büyüklüğüne bağlı. Küçük bir farkı tespit etmek için çok veri gerekiyor. Büyük bir farkı tespit etmek için daha az. Bu yüzden az trafikli sayfalarda küçük ayrıntılar yerine büyük değişiklikleri test ediyorum.

Varsayımsal bir hesapla göstereyim. Günde 200 ziyaretçi alan ve dönüşüm oranı yüzde 3 olan bir sayfa düşünün. Bu sayfada iki versiyon arasında günde yaklaşık altı dönüşüm paylaşılıyor, yani her versiyon günde üç civarında dönüşüm alıyor. Bu hızla, yüzde 3 ile yüzde 3,3 arasındaki küçük bir farkı güvenilir şekilde ayırt etmek çok uzun sürer. Ama yüzde 3 ile yüzde 5 arasındaki büyük bir fark birkaç hafta içinde belirginleşebilir. Rakamlar örnek. Test araçlarının çoğu, gerekli örneklem büyüklüğünü hesaplayan bir araç sunuyor ve testten önce bu hesabı yapmanızı öneririm.

Süre konusunda bir de hafta kuralı uyguluyorum. Bir test en az bir tam haftayı, mümkünse iki haftayı kapsamalı. Hafta içi ve hafta sonu kullanıcı davranışı farklı olabiliyor. Üç günlük bir test, yalnızca hafta içi davranışını ölçüp genel bir sonuç çıkarmaya yol açabiliyor.

Sonucu nasıl okuyorum?

Test aracı genellikle bir versiyonun kazanma olasılığını ya da istatistiksel anlamlılığını gösteriyor. Bu bilgiye mutlaka bakıyorum ama kararı yalnızca ona göre vermiyorum. Üç şeyi daha kontrol ediyorum. Birincisi, sonuç zaman içinde istikrarlı mı? İlk günlerde büyük görünen farklar, veri arttıkça sıklıkla küçülüyor. İkincisi, sonuç farklı kitlelerde de geçerli mi? Mobil ve masaüstü, farklı reklam kaynakları. Bir versiyon mobilde kazanıp masaüstünde kaybediyorsa, genel sonuç yanıltıcı olabilir. Üçüncüsü, sonuç iş açısından anlamlı mı? Dönüşüm oranını artıran ama nitelikli talebi ya da sipariş değerini düşüren bir versiyon, gerçekte kazanmıyor.

Trafik az olduğunda ne yapıyorum?

Birçok küçük işletmenin landing page'i, anlamlı bir A/B testi yapacak kadar trafik almıyor. Bu durumda test yapmaktan vazgeçmiyorum ama yöntemi değiştiriyorum. Birincisi, büyük değişiklikleri test ediyorum. Buton rengi yerine teklifin kendisi, başlığın tamamı ya da formun yapısı. Büyük değişiklikler büyük farklar yaratıyor ve bu farklar az veriyle de görülebiliyor.

İkincisi, mesaj testlerini reklam tarafına taşıyorum. Reklam platformları genellikle sayfadan daha fazla gösterim ve tıklama verisi topluyor. Hangi mesajın reklamda daha iyi çalıştığını görmek, sayfada hangi başlığın kullanılacağı konusunda güçlü bir ipucu veriyor. Kreatif testlerinin düzenini Meta Ads kreatif test sistemi yazısında anlattım.

Üçüncüsü, nitel verilere daha fazla ağırlık veriyorum. Oturum kayıtları, kullanıcılarla yapılan kısa görüşmeler, satış ekibinin duyduğu itirazlar ve formdan çıkmak üzere olan kullanıcılara sorulan tek soruluk anketler. Bu veriler istatistiksel bir kanıt sunmuyor ama neyin değiştirilmesi gerektiğini çoğu zaman açıkça gösteriyor. Ardından yapılan değişikliği önceki dönemle karşılaştırıyorum ve sonucu temkinli yorumluyorum. Formun dolmadığı durumlarda bakılacak yerleri form dolmuyorsa sorun ne yazısında topladım.

Testi hangi araçla yapıyorum?

Google Optimize 2023'te kapandıktan sonra birçok işletme farklı araçlara geçti. Landing page oluşturma araçlarının çoğu kendi içinde A/B testi sunuyor. Bağımsız test araçları da var. Hangi aracın seçileceği büyük ölçüde bütçeye ve ekibin teknik kapasitesine bağlı. Aracı seçerken dikkat ettiğim şeyler belli. Trafiği gerçekten rastgele bölmesi, sayfanın yüklenmesini yavaşlatmaması, kullanıcıya önce bir versiyonu gösterip sonra diğerine geçirmemesi ve sonuçları analiz aracı ve reklam pikselleriyle uyumlu şekilde ölçmesi.

Bazı durumlarda en basit yöntem, iki ayrı sayfa hazırlayıp reklam tarafında trafiği bölmek. Meta ve Google'ın kendi deneme araçları bu tür testlere imkan veriyor. Bu yöntemde reklamın dağıtımının iki sayfa arasında eşit olduğundan emin olmak gerekiyor.

En sık hangi hataları görüyorum?

Birinci hata, testi erken bitirmek. İlk birkaç günde öne geçen versiyonu kazanan ilan etmek. İkinci hata, aynı anda birden fazla şeyi değiştirmek ve neyin işe yaradığını bilmemek. Üçüncü hata, test sırasında reklamları ya da teklifi değiştirmek. Bu, iki versiyonun farklı koşullarda ölçülmesine ve sonucun bozulmasına yol açıyor. Dördüncü hata, yalnızca dönüşüm oranına bakmak. Beşinci hata, sonuçları kaydetmemek. Kaydedilmeyen bir test birkaç ay sonra tekrar yapılıyor. Optimizasyon sürecinin bütününü landing page optimizasyonu yazısında, kreatif tarafındaki test düzenini haftalık test planı yazısında, bütün konuları landing page optimizasyonu rehberinde bulabilirsiniz.