style> .imageRS { border:1px solid black; box-shadow: 10px 10px 5px #888888; } p { font-size: 13pt; } li { font-size: 13pt; } .zbox4 {padding-left:4px;padding-right:4px;border:2px solid navy;}

4 מצבים בהם לא לערוך A/B Testing כדי לשפר את יחס ההמרה

"אם תמשיך לעשות את אותם הדברים, תקבל את אותן תוצאות". משפט זה מיוחס לאלברט איינשטיין ובנושא שיווק באינטרנט: אם תמשיך להביא את הלקוחות לאותו דף נחיתה, תקבל את אותן תוצאות. אם תציג מודעה אחת עבור ביטוי חיפוש תקבל את אותו יחס המרה וכך הלאה. המשמעות היא שכדי לשפר את יחס ההמרה צריך לערוך ניסוי. יש שקוראים לו Split Test ויש שקוראים לו A/B Testing – זה אותו דבר.

אין לך שום בסיס להניח כי מה שיצרת: מודעה או דף נחיתה הם אלה שיביאו את התוצאות הטובות ביותר במובן של יחס המרה ולכן עליך לערוך ניסויים רבים.

כל אחד: אינטליגנטי, משכיל, יצירתי, מעמיק, מנוסה ובעל אינטואיציה מפותחת ככל שיהיה לא מסוגל לחשוב עבור כול הלקוחות הפוטנציאליים שלו. הוא יכול ליצור את גרסת הבסיס המיטבית, לדעתו, לפי מיטב הידע והניסיון שצבר וממנה להתחיל את המסע לעבר הגרסה הטובה ביותר.

גרסת הבסיס בין אם היא מודעה או בניית דף נחיתה לא נבנת על סמך ניחוש אקראי, אני לא ממליץ זאת לאף אחד מלקוחותיי, זה עשוי להיות בזבוז של זמן וכסף. כדי להגיע לתוצאות טובות כבר בגרסה הראשונה, צריך לשאוף ככול שניתן לכך שגרסת הבסיס תבנה עם יסודות טובים כדי שההתחלה תהיה טובה.

מה זה ניסוי A/B testing ?

זהו ניסוי בין גירסה א' לבין גירסה ב'. נניח ויש לך דף נחיתה. אתה יוצר שתי גרסאות של הדף ובאופן אקראי מנתב את התנועה אל כל אחד משני הדפים שיצרת ולא חשוב כמה אלמנטים שינית בין גירסה א' לגירסה ב' כי מטרת הניסוי היא לבדוק "איזה דף עובד יותר טוב" ולא "איזה מרכיב השפיע על ההצלחה".

בדוגמה שבתרשים אפשר לראות A/B Testing על שני דפי נחיתה: לדף הנחיתה השמאלי נקרא A ולימני נקרא B.

a/b testing

הניסוי מתחיל כאשר אנחנו מזרימים תנועה לכל אחד מדפי הנחיתה באופן אקראי. המשמעות היא שכל דף נחיתה יקבל חצי מהתנועה וכך זה מתרחש. לקוח ראה פרסום בגוגל, פייסבוק או קיבל מייל עם קישור ולחץ על הפרסום/קישור. באופן אקראי הקליקים מנותבים לדף נחיתה: דף A או דף B. המערכת דואגת שמספר הקליקים שנשלחו לדף A יהיה שווה תמיד וככול הניתן למספר הקליקים שהיא שלחה לדף B.

מכיוון שכך, ניתן לספור כמה קליקים נכנסו (Clicks In) לדף וכמה קליקים יצאו ממנו ובמקרה זה היציאה הרצוייה מהדף היא דרך מילוי טופס ואם זה אכן מה שקרה אז זוהי המרה (Clicks Out).

תנסה, מקסימום זה יצליח

בעלי עסקים המחפשים כל הזמן טיפים, עצות ורעיונות איך לשפר את יחס ההמרה באתר התוכן שלהם, איך לשפר את יחס ההמרה באתר האיקומרס שלהם, בדפי הנחיתה, איך לשפר את יחס ההקלקה על מודעות אדוורדס שומעים/קוראים את המשפט: "תנסה, מקסימום זה יצליח" או בגרסה מעודנת יותר: "אתה צריך לבדוק את זה כדי לדעת האם זה עובד עבורך".

כלי בדיקה יש למכביר בין אם הם כלים חינמיים ובין אם בתשלום וכל אחד מציע שפע של בדיקות והמון נתונים, אבל אם התנאים לא בשלו לבדיקה, הרי שהתוצאות לא יעזרו, יכול להיות שהם יזיקו.

מכירים את הביטוי CICO או באנגלית Crap In, Crap Out או את חברו GIGO ובאנגלית Garbage In, Garbage Out ובעברית ובתרגום חופשי: אם תכניס זבל, תקבל זבל. כך זה נראה שבוחנים רעיונות רעים.

מטרת ניסויי מסוג A/B Testing היא לשפר ולכן עליך ליצור גרסת בסיס שעובדת טוב ואחר כך ליצור גירסה מתחרה שיש בה פוטנציאל להיות טובה ממנה, לפי מיטב השיפוט שלך ושתביא שיפור ביחס ההמרה. זה בדיוק הביטוי: "התחל מהר, האץ וסיים בספרינט" (Start fast, then accelerate and finally finish sprinting!).

4 מצבים בהם A/B Testing לא ייתן לך את התוצאות להן אתה מקווה

יכול להיות שזה יפתיע אותך, אבל A/B Testing הוא לא תמיד הדרך המהירה ביותר ו/או היעילה ביותר להגיע ליחס המרה טוב יותר. הנה מספר דוגמאות למצבים בהם A/B Testing הוא לא אפשרות:

  1. תנועה לא יציבה

במצב אידיאלי, אם נערך ניסוי על דף נחיתה, הרי שדף הנחיתה הוא הדבר היחיד שצריך להשתנות, כי אם לא כך הם פני הדברים הרי שכבר לא מדובר ב- A/B testing במשמעות של גרסה א' מול גרסה ב' אלא ניסוי רב-משתנים Multivariable Testing שהוא הרבה יותר מורכב. המשתנים יכולים להימצא בחוץ או בפנים, בתוך דף הנחיתה.

כאשר בוחנים דף נחיתה צריך לשים לב גם למקורות התנועה וליציבות הזרמת התנועה מהם. במצב בו נערך ניסוי על דף נחיתה אליו מגיעה תנועה ממספר מקורות: רשימת תפוצה, פרסום בפייסבוק, פרסום בגוגל, תנועה אורגנית ממנועי החיפוש השונים יש צורך לוודא שהתנועה יציבה.

מתוך רשימת מקורות התנועה שציינתי לעיל ברור כי תנועה מרשימת התפוצה היא חד-פעמית ולרוב מתרחשת ביום משלוח המייל ואולי גם ביום שאחריו, לעומת תנועה מפרסום בפייסבוק שהיא יותר יציבה באופייה.

שינויים בתנועה האורגנית יכולים להיות בגלל שגוגל או יאהו שינו את מנגנון דרוג האתרים שהשפיע על המיקומים בדף תוצאות החיפוש וכתוצאה מכך התנועה התמעטה או התגברה.

שינויים בתנועה הממומנת יכולים להתרחש בגלל שינוי בתקציב או בעלות המקסימאלית לקליק או בגלל כניסת שחקן משמעותי לתחרות.

כך או כך, יש לוודא שבמהלך ניסוי מסוג A/B tetsing מרכיבי התנועה נשארים באותו יחס ולאורך זמן או לפחות לא משתנים בצורה דרמטית. אחרת, אתה עשוי לעשות אופטימיזציה על קהל אחד ולנסות ליישם אותה על קהל אחר, שונה לחלוטין.

הכי טוב יהיה לעשות דפי נחיתה שונים לכל מקור תנועה. לפי הדוגמה שנתתי לעיל, הרי יש לבנות דף נחיתה אחד לתנועה מגוגל אורגני, דף נחיתה שני לתנועה מפרבום בפייסבוק, דף נחיתה שלישי לתנועה מפרסום ממומן בגוגל ודף נחיתה רביעי לתנועה מרשימת התפוצה. אבל יש עוד סיבה להביא כל ערוץ אל דף הנחיתה שלו.

  1. יחסי המרה שונים, בהגדרה, בין מקורות תנועה שונים

למקורות תנועה שונים אל דף הנחיתה שלך יש אחוזי המרה שונים. מחקרים הראו כי אחוז ההמרה של רשימת התפוצה שונה מאחוז ההמרה של פייסבוק ושונה מאחוז ההמרה של פרסום בגוגל אדוורדס.

אני לא נכנס כרגע לדיון לאיזה ערוץ תנועה יש אחוז המרה גבוה יותר. התשובה הכללית היא רשימת תפוצה אבל התשובה הנכונה היא "זה תלוי". תלוי בהרבה מאוד גורמים, אבל אני רוצה לחזור לדיון על הניסוי.

כדי שהניסוי יהיה יעיל כדאי לבחון אותו על קבוצה כמה שיותר אחידה, אחרת תוצאת הניסוי היא תוצאה ממוצעת לפי מרכיבי התנועה. כלומר, אם 40% מהתנועה מגיעה מפייסבוק ושאר 60% מתחלקים ל- 4 ערוצי תנועה אחרים, הרי ברור שלתנועה מפייסבוק יהיה משקל רב יותר. תוצאות הניסוי ישקפו יותר את התנהגות הלקוחות מפייסבוק ומי קבע שהלקוחות של פייסבוק מתנהגים כמו הלקוחות שהגיעו מגוגל? התשובה היא שהם לא, הם לא מתנהגים אותו דבר, דבר שישפיע על אחוז ההמרה. כמו כל ממוצע המתאים לכולם ולא מתאים לאף אחד (קראו את המשפט האחרון פעם נוספת) צריך לשאוף לתוצאות טובות יותר.

  1. ניסוי ארוך מידי

ככל שפרק הזמן של הניסוי מתארך, כך יש סיכוי שיכנסו אלמנטים נוספים "שילכלכו" את ניקיון הניסוי. לצורך הדוגמה נניח והניסוי נערך שבוע ימים. האם יש לימי השבוע השפעה על הניסוי?

מעבר לכך, במהלך אותו שבוע יכול להתרחש אירוע חיצוני שעשוי להשפיע על התוצאות כמו למשל: כוננות בצפון, חשיפה משטרתית של ארגון פשע, התקפת האקרים, סערה ועוד מיגוון אירועים שמקבלים הבלטה בחדשות, בטלוויזיה, ברשתות החברתיות ועשויים להשפיע. את כל הגורמים האלה צריך לנטרל כדי שלא ישפיעו על תוצאות הניסוי והזמן, בענין הזה, לא משחק לטובה.

הבעיה היא שכדי שזמן הניסוי יהיה קצר ככול שניתן כדי למנוע מאלמנטים חיצוניים להשפיע עליו, יש להביא הרבה תנועה ומהר (דגש על מהר) לדף הנחיתה וכבר ציינתי שעירוב של ערוצי תנועה לאותו דף נחיתה אינו עושה את החיים קלים יותר בניתוח התוצאות.

  1. אין מספיק נתונים

כדי שניתן יהיה להסיק מסקנות מהניסוי צריך לערוך הרבה ניסויים. אני חושב שהנקודה הזאת ברורה, אבל כמה? כמה קליקים או כמה המרות צריך כדי שניתן יהיה להחליט בבטחה שיש לנו מנצח?

זוכרים את הרשלה הבודק את כל הגפרורים? הרשלה מצית גפרור אחר גפרור ומכלה את כל הגפרורים שבקופסה. תוצאות הניסוי: כל הגפרורים נדלקו. כל הכבוד להרשלה! במקרה של הרשלה, הניסוי הגיע לתוצאה ודאית שכל הגפרורים תקינים (עובדה, הם נדלקו) והרשלה בטוח בכך, מה גם שנותר בלי גפרורים, אבל כשאנו עורכים ניסוי אנו עושים אותו על מדגם קטן של לקוחות ומנסים להסיק על הכלל מתוך אותו מדגם שבחרנו.

בואו, לצורך הדוגמה, ניקח מטבע ונזרוק אותה באוויר. המטבע יכול ליפול על צד אחד, נקרא לו פלי או על הצד השני נקרא לו עץ (מקור הביטוי "עץ או פלי" במטבע מתקופת המנדט הבריטי: על צידו האחד של המטבע צויר ענף עץ זית (עץ), בעוד על צידו השני נכתב "פלשתינה – ארץ־ישראל" (פלי)). ברור לכם שאם אזרוק מספיק פעמים, הרי שאקבל 50% מהפעמים שהמטבע נפל על "עץ" ו- 50% הנותרים, המטבע יפול על "פלי". שאלתי היא: "כמה זה 'מספיק פעמים'?".

נתחיל את הניסוי. בזריקה ראשונה התוצאה היתה "עץ", בזריקה השנייה התוצאה היתה "פלי" – עד כה הניסוי עובד כמצופה. זריקה שלישית "עץ", זריקה רביעית "עץ". במילים אחרות, אחרי ארבע זריקות התקבלו הוצאות הבאות: 3 עץ, 1 פלי. מהי המסקנה? האם לאחר 4 זריקות ניתן להסיק שההסתברות (הסיכוי) שיצא "עץ" היא 75%? האם לאחר 4 זריקות ניתן לקבוע בוודאות שהמטבע מזוייף? (והרי אנו יודעים שלאחר אין סוף זריקות, נקבל 50 / 50 , נכון?)

המסקנה מניסוי ארבעת הזריקות היא שלא נעשו מספיק זריקות, נדרשות יותר זריקות כדי להגיע לתוצאה (שבמקרה זה ידועה מראש), השאלה היא כמה? 10 זריקות, 100 זריקות או אולי 22,356 זריקות?

בדף הנחיתה שלך יש גם כן שתי תוצאות: "עץ" – יש המרה, "פלי" – אין המרה.

כדי להכריז על דף הנחיתה המנצח, ברור שלא ניתן לערוך את הניסוי עד אין סוף. אם הניסוי היה נערך עד אין סוף, התוצאה שהיינו מקבלים (באין סוף) היתה ודאית במאת האחוזים (100%), אבל לנו המשווקים ובעלי העסקים אין את הזמן ואין את הכסף כדי לערוך את הניסוי עד אין-סוף ולכן אנו מוכנים לקחת החלטה עם ודאות (confidence) של 90%, 95% ואולי 99% .

מבלי להיכנס למושגים כמו "התפלגות נורמאלית", "סטיית תקן", "פעמון גאוס", "שונות" יהיה עליך לאסוף נתונים לא רק על מספר החשיפות של המודעה או דף הנחיתה אלא גם של הלחיצות ומילוי הטפסים בהתאמה כדי להיות בטוח שהנתונים (חשיפות, קליקים, המרות) שאספת מספיקים כדי לקבל החלטה נכונה.

בעיקר לפני בחירות, אנו עדים למבול של סקרים שמנסים לנבא מי יהיה ראש ממשלה וכמה מושבים בכנסת יהיו לכל מפלגה. ברור לכם שהתוצאות נעשות על פי מדגם, כמו בסקר שערך אתר וואלה וכך היה רשום: "הסקר נערך בקרב 500 נסקרים המהווים מדגם מייצג של האוכלוסייה הבוגרת בישראל, כאשר טעות הדגימה היא של שני מנדטים."

סקרי בחירות נגועים במספר בעיות ולאוו דווקא גודל המדגם הוא הבעיה. הנה כאן תוכלו לקרוא על סקרי הבחירות והטעויות הסטטיסטיות המובאות והכול עם חיוך.

500 המרות זה המון! בספרו Ultimate guide to Google AdWords, second edition מציין Perry Marshall שמספיק 30 המרות מכל ניסוי כדי לערוך מבחן בין שתי גרסאות.

הנה סרטון וידאו על איך עושים נכון A/B Testing

לסיכום

אין פה שאלה "האם נדרש לערוך A/B Testing?". המודעה אותה ניסחת או דף הנחיתה אותם בנית הם רק התחלה בדרך למציאת גרסה יותר טוב שתביא יותר המרות. שים לב לנתוני הכניסה שלך למבחן כמו גם לנתונים חיצוניים שעשויים להשפיע עליו.

ניסוי של מודעה ו/או דף נחיתה אף פעם אינו ניסוי נקי מהפרעות, אבל אתה צריך להיות מודעה להן ולנסות לנטרל אותן ככל שניתן.

תהליך הניסוי אינו מתחיל ומסתיים בניסוי אחד. המודעות שלך, כמו גם דפי הנחיתה והאתר שלך צריכים להיות במבחן מתמשך כדי להצליח יותר.

 

About זהר עמיהוד

מוביל בעלי עסקים להצלחה באינטרנט: יותר פניות ויותר מכירות. מומחה קידום אתרים (SEO), שיווק ופרסום באינטרנט (Google Ads PPC). יועץ לחברות בינוניות וגדולות בנושאי שיווק באינטרנט תוך התמחות בקידום אורגני SEO, פרסום ממומן בגוגל. בוגר תואר שני במנהל עסקים מטעם אוניברסיטת תל אביב. שותף גוגל ומוסמך פרסום בגוגל. צלצלו עוד היום 09-8910462

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

כמה זה? *

דילוג לתוכן