Model A

Ziyaretçi sayısı

Toplam dönüşler

Model B

Ziyaretçi sayısı

Toplam dönüşler

+ Daha fazla model ekle

4 Adımda A/B Testi

A/B testi, bir sayfanın iki versiyonunun (A ve B) karşılaştırıldığı bir deneydir. Karşılaştırılan iki sayfa, kullanıcının davranışını etkileyebilecek bir değişiklik dışında aynı olmalıdır. Testin amacı, hangi sayfanın daha iyi performans gösterdiğini belirlemektir.

Adım 1

Model A için ziyaretçi sayısını ve toplam dönüşü girin

Adım 2

Model B (gerekirse C ve D) için ziyaretçi sayısını ve toplam dönüşleri girin

Adım 3

Modelleri karşılaştırmak için Hesapla ögesini seçin

Adım 4

Sonuçlar kutusundan kazanan modeli göreceksiniz

A/B Testi Nasıl Yapılır?

A/B testi yapmak için her birinde tek bir ögenin farklı olduğu iki sayfayı (sayfa A ve sayfa B) karşılaştırmanız gerekir. Sayfa A orijinal sayfadır, buna kontrol sayfası denir. Sayfa B de küçük bir değişiklik haricinde sayfa A ile aynı olmalıdır.

Değiştirilmesi en mantıklı ögeler dönüş getiren ve ziyaretçilerinizi eyleme çağıranlardır. İstatistiksel anlamlı bir sonuç elde edebilmek için sayfadaki sadece BİR ögede değişiklik yapmanız gerekir. Birden fazla ögeyi değiştirirseniz, hangi değişikliğin işe yarayıp hangisinin işe yaramadığını bilmezsiniz.

Yaygın olarak değiştirilen ögeler şunlardır:

Başlık
Eyleme çağrı butonu
Reklam metni
Ürün metni
Görsel

Aşağıdaki ögeleri de değiştirmeyi düşünebilirsiniz:

Renk
Yazı tipi
Tasarım

Daha yüksek dönüşüm sağlayan sayfa kazanan model olur. Sayfanızı ne kadar optimize edersiniz, dönüşüm oranınız da o kadar yüksek olur.

Sayfalarınız hazır olduğunda trafiğin yarısı kontrol sayfasına (sayfa A), diğer yarısını da değiştirilen sayfaya (sayfa B) yönlendirilmelidir.

A/B Güven Puanı nedir?

Güven puanı, tahminin güvenilirliğini ölçmenin bir yoludur. Güven puanının yüksek olması, sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olduğunu ve bu sonuçların tesadüfi değil, yaptığınız değişikliklerin sonucu olduğunu gösterir.

95-100%	A/B testiniz istatistiksel açıdan anlamlıdır, tebrikler! Kazanan modeli uygulamalısınız.
90-95%	A/B testinizin istatistiksel açıdan anlamlı olma ihtimali düşüktür. Kazanan modeli temkinli bir şekilde kullanabilirsiniz, ancak bir kez daha A/B testi yapmak daha güvenli olacaktır.
<90%	A/B testiniz istatistiksel açıdan anlamlı değildir. Kazanan modeli uygulamayın.

Sıkça Sorulan Sorular

A/B testi ne demek?

A/B testinde iki modeli -model A ve model B- birbirlerine karşı test edersiniz. A orijinal modeldir (aynı zamanda kontrol modeli olarak da bilinir), B ise A’nın küçük bir değişiklik yapılmış halidir. Daha fazla model (C, D, E…vb.) ile test yapmak da mümkündür, ancak istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edebilmek için biz sadece A ile B’nin test edilmesini öneriyoruz.

A/B testi nasıl yapılır?

A/B testi yapmak için orijinal veya kontrol sayfasına (model A) ihtiyacınız vardır. Model A hazır olduğunda onu kopyalayın, ardından sayfadaki küçük bir şeyi değiştirerek model B’yi oluşturun. Bu metnin küçük bir kısmı, bir başlık, bir buton, bir eyleme çağrı ögesi ve hatta kullanılan yazı tipinin rengi veya tarzı olabilir. Bu iki modeli bir haftadan uzun bir süre boyunca benzer büyüklükteki kitlelere göstermeniz gereklidir. Hafta boyunca topladığınız veriler ile hangi modelin daha fazla dönüş oluşturduğunu, yani kazanan model olduğunu belirleyebileceksiniz.

A/B testi ne kadar sürmelidir?

A/B testini istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edene kadar sürdürmelisiniz. Kullanıcı oturumlarının sayısı önemlidir. Günlük 1 milyon ziyaretçisi olan bir sitede A/B testi birkaç saat içinde sonuç verebilir. Günlük 2 ziyaretçisi olan bir sitede ise istatistiksel açıdan anlamlı sonuçlar almak bir yıl sürebilir. Kullanıcı davranışları haftanın farklı günlerinde değişebileceği için, A/B testlerini en az bir hafta boyunca yürütmenizi öneririz.

İstatistiksel anlamlılık nedir?

İstatistiksel anlamlılık, bir modelin diğerinden daha güçlü olmasının arkasındaki nedenin tesadüfi olmama şansının yüksek olmasıdır. Kazanan modelin yaptığınız değişikliklerden dolayı daha güçlü olduğuna güvenebileceğiniz anlamına gelir. A/B testinizi planlamak için hiçbir ücret ödemeden istatistiksel önem hesaplayıcımızı kullanabilirsiniz.

Ücretsiz A/B testi hesaplayıcı aracımızı şimdi deneyin

1654793

Bu aracı beğendiniz mi? Puanlayın!

4.6 (879 kullanıcı tarafından oy verildi)

Zaten oy kullandınız! Geri al

Bu aracı puanlamak için kullanmanız gerekir

İstatistiksel Önem Hesaplama – ÜCRETSİZ A/B Testi Hesaplayıcı