A/B-тестирование: как проверить гипотезы и выбрать наиболее эффективные решения в маркетинге

A/B-тестирование (или а б тестирование, а в тестирование, анализ аб) — это метод маркетингового исследования, при котором сравниваются две версии одного элемента: вариант A (контрольный) и вариант B (изменённый). Цель — определить, какой из вариантов лучше влияет на поведение пользователей и ключевые метрики: конверсию, клики, заявки или продажи.

По сути, аб тест — это эксперимент, в рамках которого аудитория случайным образом делится на две группы. Каждой группе показывается своя версия страницы, рекламного креатива или элемента сайта, после чего проводится сравнение результатов.

В практике часть этих названий носит неофициальный характер, такой подход называют аб тестирование, ab test, ab testing или а в тестирование — суть метода при этом остаётся неизменной.

В маркетинге а в тестирование  используется для решения конкретных бизнес-задач. Основные цели A/B-тестов:

• рост конверсии сайта или лендинга;
• повышение эффективности рекламных материалов;
• улучшение пользовательского опыта;
• проверка гипотез без риска масштабных ошибок;
• выбор наиболее результативных решений при запуске новых продуктов или услуг.

Для бизнеса это означает переход от субъективных оценок к решениям, основанным на статистике. Особенно это важно при выборе рекламного агентства: A/B-тесты позволяют сравнивать подходы, креативы и гипотезы подрядчиков в реальных условиях.

Грамотное проведение a b тестов строится по чёткой логике и включает несколько этапов, входящих в дизайн аб теста.

Шаг 1. Исследование и определение цели
На первом этапе проводится анализ текущих данных: веб-аналитика, поведение пользователей, тепловые карты, результаты рекламных кампаний. Цель должна быть конкретной и измеримой — например, увеличить конверсию формы заявки на сайте на 5%.

Шаг 2. Формулирование сильной гипотезы
Гипотеза — это предположение о том, какое изменение приведёт к улучшению результата. Например: «Если изменить заголовок на странице, конверсия вырастет, потому что предложение станет более понятным для аудитории».

Шаг 3. Создание вариантов A и B
Вариант A — текущая версия страницы или элемента.
Вариант B — версия с одним изменением, которое проверяется в рамках аб эксперимента. Это может быть текст, цвет кнопки, форма заявки или визуальный акцент.

Шаг 4. Настройка и запуск теста
На этом этапе выбирается инструмент для тестирования, настраивается равномерное распределение трафика и фиксируются метрики. Тест важно запускать корректно, чтобы обе версии получали сопоставимую выборку.

Шаг 5. Сбор данных
Тест должен идти достаточно долго, чтобы набрать статистически значимое количество данных. Остановка эксперимента раньше времени — одна из самых частых ошибок в ab testing.

Шаг 6. Анализ результатов и принятие решения
Проводится анализ аб, оценивается статистическая значимость и определяется оптимальный вариант. По итогам принимается решение: внедрять изменение, дорабатывать гипотезу или запускать новый тест.

Для реализации ab test используются как встроенные, так и специализированные инструменты:

• Google Analytics и его эксперименты;
• Яндекс Метрика;
• специализированные платформы для A/B-тестирования сайтов и рекламных креативов;
• внутренние инструменты агентств и аналитических команд.

Выбор инструмента зависит от объёма трафика, сложности теста и задач бизнеса.

Факт в том, что а b тестирование не всегда оправданно. От эксперимента лучше отказаться, если:

• на сайте слишком мало трафика для статистически значимого результата;
• требуется кардинальное изменение продукта, а не точечная оптимизация;
• решение нужно принять срочно, без ожидания накопления данных.

В таких случаях эффективнее использовать качественные исследования или экспертную оценку.

В чём разница между A/B-тестированием и A/A-тестированием?
A/A-тестирование сравнивает две одинаковые версии и используется для проверки корректности настроек и распределения трафика.
Как долго проводить A/B-тесты?
Средняя продолжительность — от 1 до 4 недель, в зависимости от трафика и цели теста.
Как провести a b тестирование при работе с рекламным агентством?
Можно тестировать разные креативные подходы, посадочные страницы или рекламные гипотезы, предложенные агентствами, и сравнивать их по фактическим результатам.
Пример ab тестирования: для чего подходит?
Такой подход позволяет тестировать заголовки, разные предложения, формы заявок, рекламные баннеры, структуру страницы или сценарии коммуникации с пользователем.

A B тестирование — это универсальный метод, который помогает бизнесу принимать обоснованные решения и снижать риски, понимая, что будет наиболее эффективным в том или ином случае. Для компаний, которые выбирают рекламное агентство или оценивают его работу, A/B-тесты становятся инструментом прозрачной и измеримой оценки результата.

Больше информации в нашем телеграм-канале. NewBiz Медиа — проект о новом лидерстве, лучших бизнес-практиках, аутентичном управлении и уверенном выборе решений, определяющих будущее брендов и отрасли.