Что такое A/B тестирование в онлайн-рекламе

Что такое A/B-тесты и зачем их проводить

A/B-тестирование — метод аналитической проверки, который позволяет сравнивать несколько вариантов контекстной рекламы или таргетинга, чтобы определить, какой из них эффективнее. Суть инструмента в том, что аудитория делится на независимые группы, каждая из которых воспользуется определенной версий рекламного сообщения, посадочной страницы или другого компонента. Например, одна часть пользователей увидит привычную версию лендинга, а другая — сайт с обновленной структурой или оформлением. 

По результатам взаимодействия можно собрать статистику и определить, какой из вариантов приводит к большему количеству конверсий или продаж. То есть A/B-тестирование — не просто способ узнать, “что лучше”, а полноценная система принятия решений на основе конкретных данных. При этом проверка не должна быть разовой: тестировать и улучшать рекламный контент нужно регулярно. Также инструмент помогает:

Эффективнее привлекать трафик

Например, протестировав разные настройки автотаргетинга, можно выяснить, какая конфигурация дает наибольшее количество переходов. Подключив оптимальный вариант ко всем активным кампаниям, вы сможете увеличить охват и получить больше заинтересованных пользователей.

Улучшать позиции объявлений в поисковой выдаче

Это происходит за счет повышения кликабельности (CTR). Допустим, вы добавили в быстрые ссылки информацию об акции и тестирование показало, что CTR увеличился. Это значит, что пользователи охотнее нажимают на объявление. Поисковая система положительно воспринимает такие результаты и начинает показывать объявление выше, что дополнительно увеличивает видимость и охват.

Оптимизировать стоимость привлечения клиента

Если на одной посадочной странице заявки стоят 1200 рублей, а на другой — 900, очевидно, лучше оставить второй вариант. Такой вывод вы делаете не интуитивно, а на основе накопленной статистики: данных о кликах, отказах, времени на странице и объеме конверсий.

Упростить управление рекламными аккаунтами

У одного бизнеса могут быть десятки кампаний, разбитых по городам, устройствам или временным слотам. Если тест покажет, что объединенная компания с внутренней сегментацией работает лучше, это позволит не только повысить результат, но и упростить администрирование.

Что лежит в основе A/B-тестирования

Главным элементом любого A/B-теста является гипотеза — обоснованное предположение, которое требует проверки. Именно с нее начинается любой эксперимент. Без четкой формулировки тестирование теряет смысл. Вы можете поменять баннер, текст или стратегию, но если не знаете, зачем именно это делаете и чего хотите достичь, оценить результаты будет трудно. 

При составлении гипотезы формируйте конкретное утверждение, которое можно проверить количественно. Также важно опираться на реальные сведения из аналитических показателей: высокая стоимость заявки, низкий CTR, высокий показатель отказов, снижение количества конверсий по определённым ключевым словам и так далее. Однако источниками идей может быть, в том числе, опыт отдела продаж, обратная связь клиентов или действия конкурентов.

Итак, хорошая гипотеза всегда конкретна. Она должна отвечать на три вопроса:

• что мы меняем;
• почему это должно повлиять на результат;
• как мы будем оценивать эффект.

Схема утверждения может быть такой: “Если изменить [элемент], то улучшится [метрика], потому что [логическое обоснование]”.  Например, “Если изменить призыв к действию в объявлении с “Узнать подробнее” на “Получить расчёт”, то CTR вырастет, потому что второй вариант звучит более персонализировано”. Это предположение можно поддавать проверке, так как оно содержит и изменение, и ожидаемый эффект, и обоснование.

Каждое утверждение нужно тестировать отдельно. Если поменять несколько параметров одновременно, то не получится определить, что именно повлияло на результат. Поэтому главный принцип проверки: один тест — одна переменная.

Элементы тестирования

В рамках A/B-теста в Яндекс.Директе можно проверять практически любые элементы рекламной кампании. Однако учитывайте, что не каждый эксперимент даст ценный результат. Чтобы его получить, тест должен касаться значимых компонентов, которые влияют на вовлеченность, кликабельность и конверсии.

Заголовки

Для этого можно запустить две копии кампании, где все элементы идентичны, кроме одного — текста заголовка. Это даст точное понимание, какой вариант сильнее цепляет аудиторию. 

Призыв к действию или визуал

Иногда изменить поведение пользователя способны одно слово или формулировка. Визуальные элементы — баннеры, изображения, фоны — тоже стоит проверять по отдельности. Особенно если вы работаете в РСЯ, где визуал играет ключевую роль. 

Посадочные страницы

Даже если сайт работает уже несколько лет и стабильно приносит заявки, сохраняется вероятность, что новая структура, переработанный дизайн или изменение порядка блоков увеличит конверсию. Трогать работающую страницу всегда страшно, особенно в Яндекс.Директе, где после изменений может нарушиться стратегия. Именно в таких ситуациях и применяют A/B-тест: он дает возможность постепенно внедрять изменения и контролировать риски.

Стратегии назначения ставок

К примеру, вы используете ручное управление, но хотите перейти на автоматическую стратегию “Целевая цена конверсии”. Вместо того, чтобы просто переключиться, можно запустить параллельную кампанию и проверить, какая из стратегий показывает лучшие результаты при одинаковых условиях.

Показ на разных устройствах

Часто сравнивают версии рекламы для десктопных или мобильных гаджетов. Тест может показать, что мобильная аудитория реагирует хуже, поэтому ее стоит либо исключить, либо адаптировать посадочную страницу под смартфоны.

Настройка A/B-тестирований в “Директе”

Шаг 1. Формулируем гипотезу

Прежде чем переходить к настройке, нужно понять, что именно вы собираетесь проверять и почему. “Директ” позволяет тестировать различные элементы:

• посадочные страницы;
• заголовки и тексты объявлений;
• УТП и призывы к действию;
• изображения и креативы в РСЯ;
• стратегии назначения ставок;
• расписание показов;
• корректировки по устройствам, гео или аудиториям; 

• объединения и сегментации внутри кампаний.

Также можно сравнивать медиапланы, если вы тестируете два разных подхода к продвижению. Одновременно с гипотезой нужно определить метрику, по которой вы будете оценивать эффективность. Это может быть:

• количество конверсий;
• стоимость целевого действия;
• CTR;
• коэффициент отказов;
• глубина просмотра;
• время на сайте;
• доход с рекламной кампании (если подключена сквозная аналитика).

Шаг 2. Создаём эксперимент в Яндекс.Аудиториях

Переходите в “Аудиторию” и во вкладку “Эксперименты”.

Далее:

• создайте новый и придумайте для него понятное название;
• выберите счётчик Яндекс.Метрики, к которому будет привязана аналитика;
• укажите доли трафика, которые будут распределяться между вариантами (стандартно это 50% на 50%, но вы можете задать иное распределение — например, 70/30, если хотите снизить риски;
• при необходимости добавьте описание гипотезы для команды или клиента.

После сохранения эксперимент появится в списке доступных — вы сможете прикрепить его к нужным кампаниям на следующем этапе.

Шаг 3. Копируем и настраиваем рекламные кампании

Теперь переходим в интерфейс “Директа” и копируем текущую рекламную кампанию, которую нужно протестировать. Количество копий должно соответствовать числу вариантов в эксперименте, но обычно их две — оригинал и обновленная версия.

В одну из копий вносите изменения согласно гипотезе. Это может быть новая посадочная страница, другой заголовок или формат изображения, альтернативная стратегия ставок и так далее. Важно: остальные параметры должны быть идентичны, иначе вы не узнаете, что именно повлияло на результат. 

После этого необходимо:

• открыть настройки каждой копии;
• найти раздел “Дополнительные настройки” → “Эксперименты”;
• активировать участие в эксперименте;
• выбрать ранее созданный эксперимент и привязать кампанию к нужному сегменту (например, сегмент A — оригинал, сегмент B — изменённая версия).

Теперь каждая кампания будет получать свою часть трафика в соответствии с заданной долей.

Шаг 4. Запускаем новые кампании и отключаем оригинальную

Чтобы эксперимент прошел корректно, необходимо остановить основную кампанию, с которой вы делали копии. Если этого не сделать, оригинальная версия будет конкурировать с тестовыми, распределение трафика собьется, а итоговые данные будут недостоверными. Остановите старую кампанию и одновременно запустите обе тестовые. Лучше заранее установить дату и время старта, особенно, если проверка привязана к сезонной активности.

Шаг 5. Копим статистику

После запуска начинается ключевой этап — сбор данных. Важно не вмешиваться в кампании до завершения эксперимента. Не стоит менять стратегии, добавлять новые объявления или корректировать ставки, особенно если вы тестируете автостратегии. Это может исказить данные и снизить объективность теста.

В среднем, тест стоит проводить от двух до четырёх недель, в зависимости от объёма трафика. Для надежной аналитики Яндекс рекомендует собрать не менее 200 конверсий за время эксперимента. Следите за следующими параметрами:

• равномерность распределения трафика;
• корректность отслеживания целей;
• стабильность работы стратегий.

Шаг 6. Анализируем результаты

“Яндекс Метрика”

Раздел “Отчеты” → “Источники” → “Директ, эксперименты”. Выберите нужный эксперимент, установите период и отфильтруйте данные по сегментам. Метрика покажет ключевые показатели по каждой версии. Зелёная подсветка — результат лучше, красная — хуже, серая — нет статистической разницы. 

“Мастер отчетов” в “Директе”

Задайте фильтр “Эксперименты”и выберите метрики, по которым сравниваете кампании.

Калькулятор достоверности A/B-теста

Перейдите на сайт Yandex StatValue и введите данные: количество конверсий, трафик, расходы и доли. Сервис рассчитает, есть ли статистически значимая разница между вариантами. 

A/B-тестирование — не просто технический прием, а важная часть маркетинговой стратегии, основанной на аналитике и постоянном росте. Инструмент помогает выстраивать прозрачный процесс принятия решений, минимизировать риски при изменениях и использовать рекламный бюджет максимально эффективно. 

Грамотное проведение A/B-теста требует опыта, точности и знания особенностей рекламных систем. Чтобы избежать ошибок и получить реальные улучшения, стоит доверить настройку рекламы и сами эксперименты профессионалам. Команда “Пользы” поможет выстроить стратегию продвижения в онлайне, сформулировать релевантные гипотезы, запустить тесты и интерпретировать результаты с максимальной пользой для вашего бизнеса.