A/B Testi Nedir?

A/B Testi Nedir?, bir web sitesinin, mobil uygulamanın, e-postanın ya da diğer dijital varlıkların iki (veya daha fazla) farklı versiyonunun hangisinin daha iyi performans sergilediğini tespit etmek amacıyla gerçekleştirilen bir deneydir.

A/B Testiyle Neleri Test Edebilirsiniz? Optimizasyonun Sınırları Yok!

✅A/B testiyle dijital varlıklarınızın her köşesini inceleyip parlatabilirsiniz. Kullanıcı davranışını etkileyebilecek her detay, A/B testinin büyülü ellerine bırakılabilir. İşte en yaygın test edilebilecek öğeler:

Web Sitesi ve Uygulama Öğeleri

• Başlıklar ve Alt Başlıklar: Sayfa ve blog başlıkları, ürün isimleri gibi unsurlar, kullanıcıları hipnotize eden büyülü kelimeler gibidir😵‍💫; dikkatleri çekip onları içerikte tutar!
• Harekete Geçirici Mesajlar (CTA – Call-to-Action): “Hemen Satın Al” veya “Ücretsiz Deneyin” gibi buton metinleri, rengi, boyutu, şekli ve sayfadaki konumu… Bunlar, kullanıcıları harekete geçiren sihirli düğmelerdir!🪄
• Görseller ve Videolar: Sayfanın yıldızları olan görseller ve videolar, kalite ve konumlarıyla kullanıcıların kalplerini çalar ve dönüşüm oranlarını uçurur!🚀❤️
• İçerik: Ürün açıklamaları, blog uzunluğu, dilin tonu, madde işaretleri… Metinlerinizin cazibesiyle kullanıcıları kendine bağlayın!
• Formlar: Formun uzunluğu, metinleri, alan sayısı; formu doldurmayı eğlenceli bir macera haline getirerek tamamlanma oranlarını artırın!📈🌟
• Sayfa Düzeni ve Tasarım: Sayfa mizanpajları, menü yerleşimi, minimalist ya da bilgilendirici tasarım ve renk şemaları… Kullanıcı deneyimini bir görsel şölenle taçlandırın!👑
• Fiyatlandırma ve Teklifler: Farklı fiyatlandırma modelleri, indirimler, kargo teklifleri… Ticari unsurlarınızı test edin ve kazanç sağlama sanatını keşfedin!
• Güven Unsurları (Social Proof): Müşteri yorumları, referanslar, ödül logoları… Güven mührünüzle kullanıcıların kalbini kazanın ve dönüşüm oranlarını tavan yaptırın!
• Pop-up’lar ve Bannerlar: Gösterim tetikleyicileri ve tasarımlarıyla pop-up’larınızı birer cazibe merkezine dönüştürerek hedeflerinize ulaşın!

Pazarlama ve İletişim Öğeleri

E-posta Kampanyaları:

Konu başlıkları, içeriklerin lezzeti, görsel şovlar, CTA’ların (Harekete Geçirici Mesaj) dans pistindeki yeri, e-posta saati ve gönderen ismi gibi detaylar, açılma ve tıklanma oranlarını zirveye taşıyabilir.

Reklam Metinleri ve Görselleri:

Dijital reklamların (Google Ads, Facebook Ads vs.) başlıkları, metinlerinin cazibesi, göz alıcı görseller ve hedefleme sihirbazlıkları test edilerek, reklamın gücü artırılabilir.

Açılış Sayfaları (Landing Pages):

Reklamlardan veya diğer kaynaklardan gelen ziyaretçi trafiğine kucak açan açılış sayfalarının başlıkları, içerikleri, formları ve düzeni, dönüşüm oranları için kilit rol oynamaktadır.

Dönüşüm Oranlarınızı Patlatacak A/B Testi Sırları

Veri Toplayın:

Bu adım, A/B testinizin sihirli değneği! Ne yapacağınızı bilmeden deneme yapmak, samanlıkta iğne aramaktır🤓.

• Fırsat avına çıkmak için analiz araçlarını kullanın: Google Analytics’ten gelen kullanıcı hareketleri, sayfa görüntüleme, dönüşüm ve çıkış oranları gibi verilerle dolu bir hazine var🤩. Bu bilgileri kurcalayarak, hangi sayfaların veya kullanıcı yollarının makyaj tazeleyiciye ihtiyacı olduğunu bulabilirsiniz. Mesela, bir ürün sayfanızda dönüşüm oranı yerlerde sürünüyorsa, işte size test edilecek bir altın madeni🪙!
• Isı haritalarıyla sıcak bölgeleri keşfedin: Hotjar veya Crazy Egg gibi araçlar sayesinde, kullanıcıların sayfada nerelere tıkladığını, farelerini nereye sürdüğünü ve sayfayı ne kadar aşağı kaydırdığını renkli bir harita gibi görebilirsiniz. Trafiğin yoğun olduğu yerlerde, kullanıcıların beklentilerini karşılamayan veya kafalarını karıştıran unsurları yakalayabilirsiniz.
• Terk oranı yüksek sayfaları yakın mercek altına alın: Yüksek terk oranları, kullanıcıların sayfaya girip kısa sürede kaçtığını gösterir. Bu, sayfanın içeriği, tasarımı veya kullanıcı deneyimiyle ilgili bir alarm zili olabilir. Bu sayfalar, optimizasyon için biçilmiş kaftan😁!

Net Hedefler Belirleyin:

Hedefsiz A/B testine atılmak, pusulasız gemi yolculuğuna benzer; nereye vardığınızı bilemezsiniz! Açık ve ölçülebilir hedefler, testinizin galibiyetini kutlamanızı sağlar🥳🎉.

• Geliştireceğiniz kriterleri netleştirin: Mesela, e-ticaret sitenizde “Sepete Ekle” butonunun tıklanma oranını roketlemek ya da blog yazınızdaki “Bültene Abone Ol” formunun gönderim sayısını zirveye taşımak gibi belirgin hedefler koyun🎯.
• Ölçüm kriterlerinizi kesinleştirin: Hedefe varmak için hangi metriklerin peşinden koşacağınızı ve bunu nasıl ölçeceğinizi netleştirin. Ana metrik (testin esas amacı) ve ikincil metrikler (testin diğer alanlardaki etkilerini görmek için) bu işin kahramanlarıdır.
• Hedef iyileştirmelerinizi belirleyin: Ne kadar bir çıkış bekliyorsunuz? Örneğin, “Sepete Ekle” tıklanma oranını %5 artırmak gibi somut bir hedefle yola çıkın.

Test Hipotezi Oluşturun:

Hipotez, testinizin sağlam direği, testin neşeli amacını özetleyen varsayımdır.

• Açık ve net tahminler kurun: Hipotezinizi “Eğer X’i değiştirirsek, Y’yi başaracağız çünkü Z.” formatında kurun. Örneğin: “Eğer ana sayfamızdaki ‘Ücretsiz Deneme’ butonunu maviden yeşile çevirirsek, tıklama oranımızı %10 artıracağız çünkü yeşil renk kullanıcıların güvenini kazanır ve dikkat çeker.”
• Verilere dayanın: Hipotezinizi kurarken, elinizdeki verilerden ve gözlemlerden esinlenin. Veri temelli hipotezler, rastgele tahminlerden çok daha etkileyici ve geçerlidir.
• Etkisine göre öncelik verin: Her testin etkisi aynı değildir. En çok parlayacağını düşündüğünüz hipotezlere öncelik verin. Ufak değişiklikler yerine, büyük dönüşüm artışları sağlayabilecek hipotezlerin peşine düşün!📈

Tasarım Varyasyonları:

İşte hipotezinizi gerçeğe dönüştürme zamanı!🤩

• Kesin ve ölçülebilir değişiklikler yapın: Varyasyonlarınızı test etmek istediğiniz tek bir unsuru veya belirli bir kombinasyonu değiştirirken dikkatli olun ⚠ (klasik A/B testi için tek bir unsur, çok değişkenli test için birden fazla unsur). Her değişiklik, net bir hedefe hizmet etmeli.
• Doğru izlemeyi sağlama alın: Varyasyonlarınızın düzgün izlendiğinden ve verilerin analiz araçlarınıza doğru bir şekilde aktarıldığından emin olun. Bu, dönüşüm takibi ve olay izleme gibi ayarları kapsar.
• Teknik uygulama testini gerçekleştirin: Farklı tarayıcılarda, cihazlarda ve ekran boyutlarında varyasyonlarınızın sorunsuz çalıştığından emin olmak için kapsamlı bir teknik test yapın. Gecikme, bozuk düzen ya da hata gibi sıkıntılar test sonuçlarınızı mahvedebilir😧.

Deneyi Çalıştırın:

Her şey hazır olduğunda, testinizi başlatmanın zamanı geldi✅.

• Rastgele Trafik Dağılımı: Kullanıcı trafiğinizi kontrol grubunuz (A) ile varyasyon grubunuz (B) arasında eşit ve rastgele bir şekilde dağıttığınızdan emin olun. Bu, sonuçların güvenilirliğini artıracaktır🔝.
• Sorun Takibi: Test süreci devam ederken herhangi bir teknik sorun, beklenmedik davranış veya veri toplama hatası olup olmadığını sürekli olarak gözlemleyin👀.
• Veri Toplama: Test süresince ilgili tüm metrikleri düzenli ve tutarlı bir biçimde kaydedin. Testi yeterli veri toplanana kadar çalıştırın (istatistiksel anlamlılık için gereken örneklem büyüklüğüne ulaşana kadar).

Sonuçları Analiz Edin:

Verileri topladıktan sonra, sıra yorumlamaya gelir🚀.

• İstatistiksel anlamlılık kontrolü: Aradaki fark gerçekten önemli mi yoksa tam bir tesadüf mü? İstatistiksel analizle bu gizemi çözün. Genelde %95 veya %99 güven düzeyi tercih edilir🔐. Anlamlılık yoksa üzülmeyin, belki de örnekleminiz biraz küçük kalmıştır.

• Tüm ölçümlere göz atın: İlk ölçütteki ilerlemelere odaklanırken, diğer ölçütlerdeki düşüşleri veya olumsuz etkileri es geçmeyin. Bir değişiklik bir yeri düzeltirken başka bir yeri karıştırabilir.

• Öğrendiklerinizi yazıya dökün: Her testten çıkarımlar yapın. Ne işe yaradı, ne yaramadı, neden? Bu notlar, gelecekteki testlerinizin altın pusulası olacak🧭. Unutmayın başarı veya başarısızlık, her test kullanıcılar hakkında değerli ipuçları verir.

A/B Testlerinin Türleri Nelerdir?

A/B testlerinin çeşitleri, test etmek istediğiniz değişkenlerin karmaşıklığı ve hedeflerinize göre şekil değiştirir:

Klasik A/B Testi:

• İşte karşınızda en popüler ve basit A/B testi türü!🥳
• Sadece tek bir şeyin (mesela bir başlık, düğme rengi, görsel veya CTA metni) iki versiyonunu karşılaştırır.
• Kitle ikiye bölünür: Yarısı A sürümünü, diğer yarısı ise B sürümünü görür.
• Hangisinin belirlenen ölçütlerde (dönüşüm oranı, tıklama oranı vs.) daha iyi performans gösterdiği tespit edilir.

Örnek: Bir e-ticaret sitesinde “Sepete Ekle” butonunun rengini (mavi mi, turuncu mu?) test etmek.

Çok Değişkenli A/B Testi:

• Aynı anda birden fazla öğenin (mesela, başlık, görsel ve CTA metni) çeşitli varyasyonlarını test edebilmenize olanak tanır.
• Bu test, farklı parçaların birbiriyle nasıl dans ettiğini ve performansı nasıl etkilediğini keşfetmek için mükemmeldir👌🏻.
• Daha karmaşık test senaryoları için biçilmiş kaftandır ve genellikle daha fazla ziyaretçi trafiği ister.

Örnek: Bir açılış sayfasında başlık, görsel ve form yerleşimi varyasyonlarının kombinasyonlarını test etme macerası.

Bölünmüş URL A/B Testi:

• İki veya daha fazla web sayfası URL’sinin performansını karşılaştırır.
• Büyük tasarım değişiklikleri ya da tamamen farklı sayfa düzenlerini denemek istediğinizde, bu test tam da ihtiyacınız olan kurtarıcı!
• Her varyasyon, ayrı bir URL’de saklanır ve ziyaretçi trafiği bu URL’ler arasında dağıtılır.

Örnek: Mevcut bir ürün sayfasının yeni tasarımını, eski tasarımla karşılaştırarak test etmek.

Çok Sayfalı A/B Testi:

• Kullanıcı yolculuğundaki birçok sayfada yapılan değişikliklerin, kullanıcı deneyimi ve dönüşüm üzerindeki etkilerini inceler.
• Mesela, satın alma yolculuğunun her adımını (ürün sayfası, sepet sayfası, ödeme sayfası) değiştiren bir yeniliği test etmek için harika olur.
• Bu testler, kullanıcı akışını baştan sona bir rock yıldızı gibi parlatmayı hedefler🌟🤩.

A/B Testlerinde Sık Yapılan Hatalar ve Kaçınılması Gereken Tuzaklar🏃🏼‍♀💨

İşte A/B testi yaparken başınızı belaya sokabilecek en yaygın tuzaklar! A/B testi, işinizi şaha kaldıracak sihirli değnek olabilir, ama dikkat! Planlama, sabır ve hassasiyet şart. Küçük bir gaflet bile işletmenizin cebini delik deşik edebilir. İşte bu yüzden, A/B testi arenasında çuvallamamanız için dikkat etmeniz gereken o meşhur hataları sıraladık:

Optimizasyon Rotalarınızı Çizmeden Yola Çıkmak

A.Geçersiz Hipotezle Yola Çıkmak

A/B testi, hipotezlerle dans eder. Teste başlamadan önce, neleri değiştireceğiniz, neden değiştireceğiniz ve beklediğiniz sonucu bilmeniz gerekir. Geçersiz ya da zayıf bir hipotezle yola çıkmak, testi daha başlamadan tökezletir😯. Hipoteziniz, veri analizi ve kullanıcı araştırmaları üzerine inşa edilmeli; sadece bir varsayım olmamalı.

B. Başkalarının Test Sonuçlarına Körü Körüne Güvenmek

Bir başkasının kanat açıp %30 dönüşüm artışı sağlaması şahane! Ama bu, sizin web sitenizde de aynı sihrin işleyeceği anlamına gelmez❌. Her web sitesi, kendine özgü bir yapıdadır. Trafik kaynakları, hedef kitle demografisi, kullanıcı alışkanlıkları ve sektör dinamikleri arasında devasa farklar olabilir. Başkalarının başarılarını kendi sitenize kopyalamak yerine, o sonuçlardan ilham alarak kendi hipotezlerinizi geliştirin ve kendi testlerinizi gerçekleştirin.

Çok Fazla Öğeyi Birlikte Test Etmek

Uzmanlar, bir web sayfasını gereğinden fazla karmaşık hale getirmemeniz gerektiğini vurguluyor! Başlık, görsel ve eylem çağrısı gibi unsurları aynı anda test ettiğinizde, hangi bileşenin etkili olduğunu anlamak zorlaşır. Ayrıca, bu kadar çok öğe test edildiğinde, sayfanıza gelen ziyaretçi sayısının da artması beklenir. Bu nedenle, A/B testi yaparken dikkatli olmalı, testlerinizi önceliklendirmeli ve her seferinde yalnızca bir ana değişkenle oynamalısınız.

İstatistiksel Anlamı Göz Ardı Etmek

İstatistiksel önem, A/B testlerinde sonuçların sihirden mi yoksa gerçek değişikliklerden mi kaynaklandığını söyler. Eğer testlerinizi şansa veya kendi sezgilerinize göre planlarsanız, muhtemelen çuvallarsınız😬.

• Testin başarılı mı yoksa fiyasko mu olduğuna bakmaksızın, istatistiksel önemi yakalamak için testin sonuna kadar gitmesine izin verin.
• Sonuçlar, ister harika ister berbat olsun, size altın değerinde içgörüler sunar ve gelecekteki testlerinizi daha etkili planlamanızda yardımcı olur.
• Yeterli örneklem büyüklüğüne ve test süresine ulaşmadan testleri durdurmak, sizi yanılgıya sürükleyebilir.

A/B Testini Neden Düşünmelisiniz?

Son günlerde B2B işletmeleri, her ay gelen bol keseden ama niteliksiz müşteri adaylarından bıkmış durumda. E-ticaret mağazaları ise alışveriş sepetlerini terk edenlerle boğuşuyor. Medya ve yayıncılık sektörü de düşük izleyici etkileşimleriyle dertli. Bu dönüşüm yolculuğunun baş belaları, dönüşüm hunisindeki kaçaklar ve ödeme sayfasında yaşanan düşüşler gibi yaygın sorunlardan nasibini alıyor.

Peki, neden A/B testi yapmanız gerektiğine bir göz atalım, ne dersiniz?

Ziyaretçilerin problemlerine çözüm bulun:

Ziyaretçiler, kafalarında belli bir hedefle sitenize gelirler. Kimisi ürün veya hizmetiniz hakkında daha fazla bilgi almak ister, kimisi doğrudan ürünü satın almayı planlar, kimisi belirli bir konuda daha fazla bilgi edinmek ister, kimisi de sadece “bir göz atayım” der. Ancak ziyaretçilerinizin amacı ne olursa olsun, yolda bazı yaygın sorunlarla karşılaşabilirler. Mesela, kafa karıştırıcı metinler ya da “şimdi satın al” veya “demo talep et” gibi CTA düğmelerini bulmak zor olabilir.

Hedeflerine ulaşamayan bir ziyaretçi, kötü bir kullanıcı deneyimi yaşar. Bu da sürtüşmeyi artırır ve dönüşüm oranlarınıza olumsuz yansır😒Ziyaretçilerinizin yaşadığı sorunları çözmek için, ısı haritaları, Google Analytics ve web sitesi anketleri gibi ziyaretçi davranış analizi araçlarından elde ettiğiniz verileri kullanabilirsiniz. Bu şekilde, herkes hedefine rahatça ulaşır ve siz de mutlu olursunuz!🙃💪🏻

Mevcut Trafiğinizden Daha Yüksek Bir Yatırım Getirisi Elde Edin:

Deneyimli optimizasyon uzmanları bilir ki, web sitene kaliteli trafik çekmek hiç de ucuz bir iş değil. Ama neyse ki, A/B testi sayesinde mevcut trafiğini en verimli şekilde kullanabilirsin👍🏻. Böylece, yeni trafik için ekstra para harcamadan dönüşümlerini artırman mümkün. A/B testi, yatırım getirisini ciddi oranda artırabilir çünkü sitendeki en küçük değişiklikler bile işletmenin genel dönüşümlerini önemli ölçüde yükseltebilir.📈

Hızla Çıkma Oranını Düşürün:

Web sitenizin performansını değerlendirirken en önemli ölçütlerden biri hemen çıkma oranıdır. Hemen çıkma oranının yüksek olmasının pek çok nedeni olabilir; mesela çok fazla seçenek sunulması, beklentilerin karşılanmaması, kafa karıştırıcı bir gezinme deneyimi veya fazla teknik bir dil kullanılması gibi.

Tabii ki her web sitesi farklı hedeflere ve kitlelere yönelik olduğu için, hemen çıkma oranını azaltmak adına tek bir sihirli çözüm yok. Ama merak etmeyin, A/B testi burada devreye girebilir. A/B testi sayesinde, web sitenizin belirli bir öğesinin çeşitli versiyonlarını deneyerek en iyi sonucu bulabilirsiniz. Bu yöntem, ziyaretçilerin sitenizde takıldığı noktaları belirlemenize ve genel deneyimlerini iyileştirmenize yardımcı olur. Böylece ziyaretçiler sitenizde daha fazla vakit geçirir ve hatta belki de ödeme yapan müşterilere dönüşürler.

Düşük Riskli Değişiklikler Gerçekleştirin:

Tüm sayfanızı baştan aşağı yenilemek yerine, küçük ve kademeli değişikliklerle A/B testi yapmayı düşünebilirsiniz. Bu yöntem, mevcut dönüşüm oranınızı riske atmadan yeni fırsatlar yakalamanızı sağlar.

A/B testi, kaynaklarınızı en az değişiklikle maksimum etki yaratacak şekilde kullanmanızı sağlar. Böylece daha yüksek bir yatırım getirisi elde edebilirsiniz. Örneğin, ürün açıklamalarında küçük değişiklikler yapmayı düşündüğünüzde, bu değişikliklerin ziyaretçileriniz üzerindeki etkisini görmek için A/B testi harika bir fikir olabilir. Ziyaretçilerinizin değişikliklere nasıl tepki vereceğini bilemeyiz ama A/B testi sayesinde bu tepkileri önceden analiz edebiliriz.

Düşük riskli değişikliklere başka bir örnek de yeni bir özelliği tanıtmaktır. Yeni bir özelliği hemen sunmak yerine, önce A/B testi ile denemek, önerdiğiniz değişikliğin ziyaretçilerinizi memnun edip etmeyeceğini anlamanıza yardımcı olabilir.

Web sitenizde bir değişiklik yapmadan önce test etmek, kısa ve uzun vadede olumlu veya olumsuz sonuçlar doğurabilir. Test yaparak değişikliklerinizi uygulamak, sonuçlarınızı daha güvenilir hale getirebilir. Ne dersiniz, denemeye değer değil mi?

İstatistiksel Olarak Önemli Gelişmeler Yakalayın:

A/B testi tamamen veri odaklı olduğu için, tahmin, içgüdü veya sezgiye yer yoktur. Bu yüzden, sayfada geçirilen süre, demo isteği sayısı, alışveriş sepeti terk oranı ve tıklama oranı gibi metriklerde istatistiksel olarak anlamlı gelişmelere dayanarak hızla bir “şampiyon” ve bir “mağlup” saptamak mümkündür.

Gelecekteki İş Kazançlarını Artırmak Amacıyla Web Sitenizi Yeniden Tasarlayın:

Yeniden tasarım, bazen sadece bir CTA metnini tıpkı sürpriz bir renk değişikliği gibi değiştirmekten, bazen de bir web sitesini baştan aşağı yenilemek kadar geniş bir yelpazede olabilir. A/B testi yaparken, hangi sürümün tahtta oturacağına karar verirken her zaman verilerin kılavuzluğunu izleyin. Ama sakın, tasarımın son haline karar verdiğinizde test etmeyi bırakmayın! Yeni sürüm sahneye çıktığında, ziyaretçileri büyülemek için diğer web sayfası öğelerini de test ederek en cazip versiyonu sunduğunuzdan emin olun.

Bu hatalardan kaçınarak A/B testlerinizi üst seviyeye taşıyabilir ve sitenizin ya da uygulamanızın performansını hızla optimize edebilirsiniz! Peki, siz en çok hangi hataya düşüyorsunuz🤔?

A/B Test Örnekleri

Ünlü markalar, kullanıcı deneyimlerini cilalamak, dönüşüm oranlarını zirveye çıkarmak ve yeni özelliklerin büyüsünü ölçmek için A/B testlerini adeta bir sihirli değnek gibi kullanıyor🪄. Bu dev şirketler, minicik değişikliklerin milyonlarca kullanıcıya ulaştığında nasıl devasa dalgalar yaratabileceğini çok iyi biliyor!

Netflix: Kişiselleştirme ve Kullanıcı Deneyimi Odaklı Testler:

Netflix, izleyicilerine birinci sınıf bir deneyim sunmak için A/B testleriyle sürekli sahnede! İş modeli, kullanıcıların ekran başında daha fazla kalmasını ve yeni içeriklerle tanışmasını hedefliyor🎯.

• Mini Resimler ve Sanat Eseri Şovu: Netflix, içeriklerin önizlemesi olarak sunulan mini görsellerin tıklama ve izleme alışkanlıklarını nasıl etkilediğini sürekli denetler. Aynı dizi veya film için farklı görseller yaratılır (mesela farklı karakterler, duygular veya sahneler) ve en çok tıklananı bulmak için bir yarış başlatılır🏁. Bu görsel oyunlar, bir dizinin veya filmin başarısında başrol oynar.
• Algoritma Dansları: Netflix, içerik öneren algoritmalarında yapılan değişikliklerin izleme sürelerini veya kullanıcı sadakatini nasıl etkilediğini de test eder. Yeni bir algoritma, belirli bir kullanıcı grubuna sunulurken, eski algoritma bir diğer gruba sunulur. Bir testte, kişisel öneriler alan kullanıcıların, genel öneri alanlara göre %35 daha fazla içerik izlediği ortaya çıkmıştır.
• “Girişi Atla” Butonu: Netflix, dizilerin giriş kısmını atlama butonunun kullanıcı mutluluğunu nasıl artırdığını da incelemiştir. Bu basit ama etkili dokunuş, izleyicilerin %15 daha fazla memnuniyetle ekran başında kalmasını sağlamıştır; çünkü herkes doğrudan en sevdiği sahnelere geçmeyi sever🥹!

Amazon: Satış ve Dönüşüm Optimizasyonu🚀

Dijital alışverişin dev ismi Amazon, alışveriş keyfini zirveye çıkarmak için ürün sayfalarından ödeme işlemlerine kadar her adımda A/B testleri yapıyor. Hedef? Alışverişi pürüzsüz ve cazip bir deneyime dönüştürmek!

• Ürün Resimleri ve Baş Yapıt Görseller📸: Amazon ve satıcıları, ürün listelemelerindeki görsellerin satışları nasıl etkilediğini mercek altına alır. Farklı açılardan çekilmiş fotoğraflar, yaşam tarzını yansıtan kareler veya ambalajıyla birlikte sunulan görsellerin hangisinin daha fazla tıklama ve dönüşüm sağladığına bakılır.
• Ürün Başlıkları ve Destan Gibi Açıklamalar: Başlıklardaki sihirli kelimelerin ve açıklamalardaki fayda odaklı metinlerin satın alma kararlarını nasıl etkilediği test edilir. Misal, “52 Scratch Off Date Ideas” gibi bir başlıkla daha sade bir “Date Idea Cards” başlığı kapışmaya sokulur ve hangisinin gönülleri fethettiği belirlenir.
• Fiyatlandırma Sanatları💰: Amazon, fiyatların ve indirimlerin (eski fiyatın üstünü çizmek gibi) dönüşüm oranlarını nasıl etkilediğini inceler.
• “Sepete Ekle” Butonunun Sihirli Dokunuşu✨🛒: Butonun rengi, boyutu, konumu ve üzerindeki kelimeler gibi küçük detaylar bile dönüşüm oranlarını devrimleştirebilir.

Google’ın Sihirli Laboratuvarı: A/B Testleriyle İnovasyon 🧪✨

Google, arama algoritmalarından reklam platformlarına kadar tüm ürün ve hizmetlerini sürekli bir A/B testi maratonuna sokar! Bu veri odaklı kararlar, milyarlarca kullanıcıya en şahane deneyimi sunmanın sırrıdır.

• Arama Sonuçları Sayfası (SERP) Tasarımı: Işık Hızında Bilgiye Ulaşım ⚡️🔍 Google, arama sonuçları sayfasının her bir pikselini, yazı tiplerini, bağlantı renklerini ve reklamların nereye yerleşeceğini sürekli olarak mikroskop altına alır. Hedef, kullanıcıların aradıkları bilgiye ışık hızında ulaşmasını sağlamaktır.
• Reklam Formatları ve Görseller: Tıklama Sanatı 🎯🖼️: Google Ads platformunda, reklam metinlerinin boyu, başlıkların çeşitliliği, görsel reklam formatları ve hatta telefon numarası veya adres gibi uzantıların tıklama oranları (CTR) ve dönüşüm oranları üzerindeki etkisi detaylıca incelenir.
• Gmail Arayüz Değişiklikleri: Kullanıcı Mutluluğu İçin Testler! 📧😊: Gmail’de yeni bir özellik, önce küçük bir kullanıcı grubuna sunulur. Kullanıcıların kolaylığı ve genel mutluluğu üzerindeki etkileri A/B testleriyle didik didik edilir. Mesela, yeni bir kategori sekmesinin ya da bir e-posta düzenleme özelliğinin popülerliği test edilir. Eğlence dolu testler, Google’ın işidir! Bu eğlence dolu testler, Google’ın sadece verileri değil, aynı zamanda kullanıcı deneyimini ve mutluluğunu da merkeze aldığını gösteriyor. 🧠💖

Starbucks: Mobil Uygulama ve Sadakat Programı Optimizasyonu🪄☕

Starbucks, mobil uygulaması ve sadakat programını A/B testleriyle bir sihir gibi geliştiriyor! Amaçları mı? Müşterilerin siparişlerini jet hızıyla vermelerini sağlamak, kişiselleştirilmiş süprizlerle onları şaşırtmak ve markayla aralarını daha da sıkı fıkı hale getirmek.

• Mobil Sipariş Şovu: Hız ve Akıcılık 🚀: Uygulama içindeki sipariş sihirbazlığı, menü labirentleri ve ödeme dansı gibi unsurlar test ediliyor. Kullanıcıların ne kadar hızlı sipariş verdikleri ve sepetten kaçış oranları gibi macera puanları takip ediliyor.
• Promosyon ve Teklif Gösterisi: Kişisel Dokunuşlar 🎁🎉: “X kahve al, Y bedava” ya da “Doğum gününe özel sürpriz” gibi teklifler, uygulama içinde nasıl sunuluyor? Kullanıcılar bu sürprizlere nasıl tepki veriyor? İşte bu soruların cevapları aranıyor.
• Bildirim Çanları: Dikkat Çeken Uyarılar 🔔💖: Bildirimlerin içeriği, başlıkları ve zamanı, açılma oranlarını artırmak için test ediliyor. Yani, bildirimler adeta birer dikkat çanı!

Bu markalar, A/B testlerini sadece bir araç olarak değil, stratejik bir sihirbazlık numarası olarak görüyorlar. Sürekli test etme ve öğrenme kültürü, onları pazarın yıldızı yapıyor! 🌟

Sizce bu testlerden hangisi Starbucks müşterileri için en çok fark yaratıyor olabilir? 🤔

A/B Testlerinde Google’ın Önerileri: SEO Dostu Testler İçin İpuçları🚦

A/B testleri, web sitenizi turbo moduna almak için harika bir fırsat sunar, ama yanlış yaparsanız SEO’nuza veda edebilirsiniz👋🏻. Google, bu testleri sağlıklı bir şekilde yürütmeniz için birkaç altın kural veriyor. ⚠ İşte dikkat etmeniz gerekenler:

A/B Testlerinde “Gizleme” (Cloaking): Google’ın Kara Listesi ⚠️

A/B testleri yaparken, Google’ın “Gizleme” (Cloaking) yasağına dikkat edin. Bu, sitenizin arama sonuçlarındaki görünürlüğünü doğrudan etkiler.

Gizleme Nedir? 🕵️‍♂️

Gizleme, kullanıcılara farklı, Googlebot’a ise başka bir içerik göstermektir. A/B testi yapıyor olsanız da bu, Google’ın yönergelerine aykırıdır ve sitenizin “kara listeye” düşmesine neden olabilir😵‍💫.

Neden Önemli? 🤔

Google, kullanıcılara ne gösteriyorsanız, kendisinin de o içeriği görmesini ister. Eğer “Googlebot” algılandığında farklı bir içerik sunarsanız, bu gizleme sayılır.

Sonuçları Ne Olur? 📉

Bu kurala uymamak, sitenizin arama sonuçlarından kaybolmasına veya cezalandırılmasına yol açabilir. Unutmayın, testinizin amacı bu değildir! A/B testlerinizi yaparken SEO performansınızı korumak için Google’ın yönergelerine uymak hayati önem taşır.

Yönlendirmelerde Sadece 302’leri Kullanın 🔄

Eğer kullanıcıları orijinal URL’den başka bir URL’ye yönlendiren bir A/B testi yapıyorsanız, 301 (kalıcı) yerine 302 (geçici) yönlendirme kullanmanız lazım.

Neden mi? 302 yönlendirmesi arama motorlarına “Hey, bu sadece geçici bir numara!” mesajını verir; yani deneme süresince geçerli. Böylece arama motorları orijinal URL’yi dizinlerinde saklar ve onu test sayfasıyla değiştirmez. JavaScript tabanlı yönlendirmeler de Google’dan kırmızı değil, yeşil ışık🟢 almıştır, yani kullanımı uygun🥳!

Deneyleri Uygun Süre Boyunca Çalıştırın ⏱️

Güvenilir testlerin süresi, trafikten dönüşüm oranlarına kadar, bir dolu faktöre bağlı olarak değişebilir. Ne zaman fren yapmalı? İyi bir test aracı, size “Tamam, yeter bu kadar veri!” diyecek kadar akıllı olmalı😎. Yoksa kısa süren testler, istatistiksel anlamda bolca kafa karışıklığı yaratabilir. Peki sonrası ne olmalı? Testi tamamladıktan sonra, sitenizi kazanan varyasyon(lar) ile güncellemeli ve alternatif URL’ler veya test komut dosyaları ve işaretleme gibi testin tüm öğelerini mümkün olan en kısa sürede kaldırmalısınız. Bu, arama motorlarının sitenizin güncel ve doğru sürümünü dizine eklemesini sağlar🙃👍🏻.

Sonuç olarak A/B testi, dijital dünyada kimin daha havalı olduğunu bulmak için düzenlenen bir yarışmadır🏆! Web siteleri, uygulamalar, e-postalar… Hepsi sahneye çıkar ve hangisi en iyi performansı sergiliyor görmek için kapışır. Başlıklar, görseller, CTA’lar, formlar ve daha fazlası bu yarışmanın gizli kahramanlarıdır. Kazanan bir A/B testi için önce verilerle bir dedektif gibi bilgi toplanır, sonra net hedefler konur ve bu hedeflere doğru sağlam bir hipotezle yola çıkılır. Varyasyonlar tasarlanır, deney başlatılır ve veriler tam bir matematik dâhisi edasıyla analiz edilir📊.

⚠ Ancak dikkat, “gizlemeye” (cloaking) düşmemeli, 301 ve 302 yönlendirmeleri karıştırılmamalı ve testler yeterince uzun süre çalıştırılmalıdır, yoksa SEO canavarı gelir👹! Netflix, Amazon, Google ve Starbucks gibi devler, A/B testlerini stratejilerinin baş tacı yapar👑. Bu testler, ziyaretçi problemlerini çözmekten, trafikten daha fazla kazanç sağlamaya kadar uzanan bir dizi fayda sunar. Kısacası, A/B testleri, dijital arenada her zaman en iyiyi hedefleyerek işinizi zirveye taşır ve kullanıcı dostu bir yaklaşım benimsemenizi sağlar😊.

Kaynak:

A/B testing. (t.y.). Wikipedia