Çok Değişkenli Testler ve A/B Testleri: Hangisini Tercih Etmeliyiz?

Yazar: 1 hafta önce yayınlandı

Web sayfalarınızı optimize etmek için bir A/B testi mi yoksa çok değişkenli bir test mi kullanmalısınız? Her ikisi de bir dönüşüm hedefine ulaşmanıza ve veriye dayalı kararlar almanıza yardımcı olabilir. Ancak bu iki testin belirgin farklılıkları vardır. Bu farklılıklar ise hangi testi ne zaman tercih edeceğinizi belirler.  Önemle belirtmek gerekir ki; A/B ve çok değişkenli testler arasında bir seçim yapmadan önce Google Ads Danışmanlığı hizmetinden yararlanmanız, doğru bir seçim yapmanızı sağlar.

A/B Testi Nedir?

A/B Testi Nedir?

Split testi olarak da bilinen A/B testi, bir sayfanın iki versiyonunun (versiyon A ve versiyon B) dönüşüm oranlarının canlı trafik kullanılarak birbiriyle karşılaştırıldığı bir web sitesi optimizasyonu yöntemidir. Bu test aşamasında site ziyaretçileri bir sürümde veya diğerinde gruplandırılır. Ardından ziyaretçilerin gösterdikleri sayfayla nasıl etkileşime girdiği (izledikleri videolar, tıkladıkları düğmeler veya bir bültene kaydolup kaydolmadıklarını) izlenerek, sayfanın hangi sürümünün en etkili olduğu belirlenebilir.

Konsepti ve tasarımı basit olan A/B testi, güçlü ve yaygın olarak kullanılan bir test yöntemidir. İzlenen değişkenlerin sayısını küçük tutmak, bu testlerin çok hızlı bir şekilde güvenilir veriler sunabileceği anlamına gelir çünkü çalışmak için büyük miktarda trafik gerektirmezler. Bu, özellikle sitenizin az sayıda günlük ziyaretçisi varsa yararlıdır. Ancak trafiği üç veya dörtten fazla segmente bölmek, bir testi bitirmeyi zorlaştırır. Aslında A/B testi o kadar hızlı ve yorumlanması kolaydır ki bazı büyük siteler birincil test yöntemi olarak bunu kullanır ve daha karmaşık çok değişkenli testler yerine test döngülerini birbiri ardına çalıştırırlar.

Sonuç olarak A/B testi, basit bir tasarım değişikliğinin ölçülebilir etkisini hızla gösterebildiğinden şüpheci bir ekibe test ederek optimizasyon kavramını tanıtmanın iyi bir yoludur. Bu testler, çok yönlü bir araçtır ve sitenizde büyük iyileştirmeler yapmanıza yardımcı olabilir. Ancak bu tür testlerin sınırlamalarının adında özetlendiğini hatırlamak önemlidir. A/B testi, iki ila dört değişkenin sayfa ile etkileşimler üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılır. Daha fazla değişken içeren testlerin çalışması daha uzun sürer ve A/B testi, tek bir sayfada değişkenler arasındaki etkileşim hakkında herhangi bir bilgi göstermez. Bu yüzden kaç farklı öğenin birbiriyle etkileşime girdiği hakkında bilgiye ihtiyacınız varsa çok değişkenli test, en uygun yaklaşımdır.

Çok Değişkenli Test Nedir?

Çok Değişkenli Test Nedir?

Çok değişkenli test, A/B testiyle aynı temel mekanizmayı kullanır. Ancak daha fazla sayıda değişkeni karşılaştırır ve bu değişkenlerin birbirleriyle nasıl etkileşime girdiği hakkında daha fazla bilgi ortaya çıkarır. A/B testinde olduğu gibi bir sayfaya gelen trafik, tasarımın farklı sürümleri arasında bölünür. Kısacası çok değişkenli bir testin amacı, her bir tasarım kombinasyonunun nihai hedef üzerindeki etkinliğini ölçmektir.

Bir site, testi çalıştırmak için yeterli trafik aldığında her varyasyondan elde edilen veriler, yalnızca en başarılı tasarımı bulmak için değil aynı zamanda potansiyel olarak hangi öğelerin bir ziyaretçinin etkileşimi üzerinde en büyük olumlu veya olumsuz etkiye sahip olduğunu ortaya çıkarmak için de karşılaştırılır.

Çok değişkenli test, redesign çabalarını sayfanızın öğelerinin en fazla etkiye sahip olacakları yerlere hedeflemenize yardımcı olacak güçlü bir yoldur. Bu, örneğin belirli bir öğenin tasarımının etkisiyle ilgili veriler, öğenin bağlamı değişse bile gelecekteki kampanyalara uygulanabileceğinden landing page tasarlarken yararlıdır.

Ancak çok değişkenli testin en büyük tek sınırlaması, testi tamamlamak için gereken trafik miktarıdır. Tüm testler tamamen faktöriyel olduğundan aynı anda çok fazla değişen öğe veya test edilmesi gereken çok sayıda olası kombinasyona hızlı bir şekilde eklenebilir. Oldukça yüksek trafiğe sahip bir site bile makul bir süre içinde 25’ten fazla kombinasyon içeren bir testi tamamlamakta sorun yaşayabilir.

Ayrıca çok değişkenli testler kullanırken bunların bir bütün olarak test etmeniz ve redesign döngünüze nasıl uyacağını düşünmeniz de önemlidir. Belirli bir öğenin etkisiyle ilgili bilgilerle donanmış olsanız bile farklı diğer fikirleri keşfetmek için ek A/B testleri yapmak isteyebilirsiniz.

Çok Değişkenli Testler ve A/B Testleri Arasındaki Farklar Nelerdir?

A/B testi, görünüşte birbirinin aynı olan iki web sayfası oluşturduğunuz yerdir ve bu sayfalarda yalnızca tek bir öğeyi değiştirirsiniz. Örneğin belirli bir zamanda hedef kitlenize bir başlık gösterebilir, ardından hangisinin en çok etkileşimi deneyimlediğini görmek için başlığı farklı bir başlıkla değiştirebilirsiniz. Bir başlık daha fazla trafik ve dönüşüm alırsa bu web sitesi öğesi açıkça kazanır. Bu başlık, sayfa için en iyi öğe olarak sağlamlaştırıldığında ise test etmek istediğiniz herhangi bir yeni bir öğeyi seçebilirsiniz.

Çok değişkenli test sayesinde ise aynı anda birden çok öğe kombinasyonunu test edebilirsiniz. A/B ve çok değişkenli testler arasındaki en büyük fark, gereken zaman ve trafik miktarıdır. A/B testi bir seferde yalnızca minimum tek öğe değişikliğini ölçtüğünden minimum miktarda trafik kullanılabilir. Bunun nedeni kitlenizin %50 olarak bölünmüş olmasıdır. Ayrıca A/B testleri ile sonuçları alma süresi de kısadır ve size sitenizi adım adım geliştirmek için kullanabileceğiniz değerli bilgiler verir.

Öte yandan çok değişkenli testler daha büyük bir trafik yığını gerektirir. Bunun nedeni kitlenizin %25, %8 ve hatta daha küçük bölümlere ayrılabilmesidir. Bu nedenle belirli bir web sitesinin olası her kombinasyonunu test ettiğiniz için çok değişkenli test sonuçlarınızın gelmesi biraz daha uzun sürebilir. Ayrıca A/B testi, sitenizi nasıl iyileştireceğinizi belirlemenize yardımcı olabilirken; çok değişkenli testler, kitlenizin neden bu şekilde yanıt verdiği gibi size çok daha değerli bilgiler verir.

A/B Testi Ne Zaman Kullanılmalı?

A/B testi, bir sayfa tasarımını değerlendirmenin en karmaşık yöntemidir ve çeşitli durumlarda kullanışlıdır. A/B testinin kullanılmasının en yaygın yollarından biri, çok farklı iki tasarım yönünü birbirine karşı test etmektir. Örneğin bir şirketin ana sayfasının mevcut sürümünde metin içi harekete geçirici mesajlar (CTA) bulunabilirken; yeni sürüm metnin çoğunu ortadan kaldırabilir, ancak en son ürünün reklamını yapan yeni bir üst çubuk içerebilir. Her iki sayfaya da yeterli sayıda ziyaretçi yönlendirildikten sonra her sayfanın CTA sürümündeki tıklama sayısı karşılaştırılabilir. Bu tür A/B testinde birçok tasarım öğesi değiştirilse de tek tek öğelerin değil yalnızca tasarımın bir bütün olarak her sayfanın iş hedefi üzerindeki etkisinin izlendiğini belirtmek önemlidir.

A/B testleri, yalnızca bir öğenin test edileceği sayfalar için bir optimizasyon seçeneği olarak da kullanışlıdır. A/B testi bu şekilde kullanıldığında bazen A/B/C/D testi olarak adlandırılan teste genellikle sayfanın üçüncü veya hatta dördüncü bir sürümü eklenir. Bu, elbette siteye gelen trafiğin, her siteyi ziyaret eden daha az sayıda ziyaretçiyle, üçte veya dörtte birine bölünmesi gerektiği anlamına gelir.

A/B testleri, test için varsayılan başlangıç noktası olma eğilimindedir. Daha basittirler, daha az trafik gerektirirler ve genellikle daha az zaman alırlar. Dönüşüm oranı üzerinde büyük etkisi olan önemli değişikliklerin olduğu sayfaları karşılaştırmaları da bir etkendir.

Kısaca aşağıdaki durumlarda A/B testlerini kullanmak gerekir:

  • Sadece bir değişken test edilecekse,
  • Bir web sayfasının çok farklı iki sürümü test edilecekse,
  • Veri ve içgörüye hızlı bir şekilde ihtiyaç varsa,
  • Sınırlı miktarda trafikle çalışılacaksa,
  • Başlangıç aşamasında hala müşteri geliştirme yapıyorsa A/B testleri kullanılabilir.

Çok Değişkenli Test Ne Zaman Kullanılmalı?

Çok değişkenli testin en yaygın olarak belirtilen örneği, çeşitli öğelerin tartışmaya açık olduğu bir sayfadır. Bu sayfa; bir kayıt formu, bir tür akılda kalıcı başlık metni ve bir alt bilgi içeren bir sayfa olabilir. Bu sayfada çok değişkenli bir test yapmak için A/B testinde olduğu gibi tamamen farklı bir tasarım oluşturmak yerine iki farklı uzunlukta kayıt formu, üç farklı başlık ve iki alt bilgi oluşturabilirsiniz. Ardından ziyaretçileri bu öğelerin olası tüm kombinasyonlarına yönlendirirsiniz. Bu aynı zamanda tam faktöriyel test olarak da bilinir ve çok değişkenli testin genellikle yalnızca önemli miktarda günlük trafiği olan siteler için önerilmesinin nedenlerinden biridir.

Test çalıştırıldıktan sonra ise her sayfa varyasyonundaki değişkenler birbirleriyle ve testin diğer sürümleri bağlamındaki performanslarıyla karşılaştırılır. Ortaya çıkan, hangi sayfanın en iyi performansı gösterdiğinin ve bu performanstan en çok hangi öğelerin sorumlu olduğunun net bir resmidir. Örneğin bir sayfa alt bilgisini değiştirmenin sayfanın performansı üzerinde çok az etkisi olduğu gösterilebilirken; kayıt formunun uzunluğunu değiştirmenin büyük bir etkisi olabilir.

Çok değişkenli testler, A/B testleri kadar kullanılmaz ancak bu testlerle elde edilemeyen bilgiler sağlar.

Kısaca aşağıdaki durumlarda çok değişkenli bir test kullanılabilir:

  • Kombinasyon halinde test edilecek birden fazla değişken varsa,
  • Bir açılış sayfasının büyük miktarda trafiği varsa,
  • Halihazırda optimize edilmiş mevcut bir açılış sayfası iyileştirilecekse,
  • Hangi sayfa öğelerinin dönüşüm ve KPI’lar üzerinde en büyük etkiye sahip olduğu test edilecekse,
  • Belirli öğeler optimize edilecekse,
  • Bir açılış sayfasının dönüşüm oranı yüksekse (%10’un üzerinde) çok değişkenli testler kullanılabilir.

Sonuç olarak hem A/B hem de çok değişkenli testler, hipotezleri test etmenize ve varsayımlardan ziyade verilere dayalı kararlar almanıza yardımcı olacak faydalı metodolojilerdir. Her ikisinin de artıları ve eksileri vardır, bu da en yararlı oldukları zamanı belirler. Bu zamanı doğru bir şekilde belirlemek için ise Growth Hacking Danışmanlığı hizmetinden yararlanabilirsiniz. Bu sayede doğru testler ile istenilen sonuçlara ulaşabilirsiniz.

    Danışmanlık ya da Eğitim Teklifi Alın

    Paylaş
    Gülce Genç

    Teklif Al
    X Teklif Al

      Danışmanlık ya da Eğitim Teklifi Alın