تست A/B، که به آن تست Split هم گفته می‌شود، یک روش آزمایشی است که در آن دو نسخه از یک چیز (مثلاً یک تبلیغ، یک صفحه وب، یک ایمیل) را به صورت تصادفی به دو گروه مخاطب متفاوت نشان
نت موج
یک سایت نیازمندی های آنلاین است که خریداران و فروشندگان سراسر کشور تبلیغات خود را در آن ثبت می کنند. اگر شما هم محصول یا خدماتی دارید می توانید تبلیغ خود را این سایت درج نمایید. برای شروع از بالا روی دکمه «ثبت آگهی شما» کلیک نمایید.
تست A/B، که به آن تست Split هم گفته می‌شود، یک روش آزمایشی است که در آن دو نسخه از یک چیز (مثلاً یک تبلیغ، یک صفحه وب، یک ایمیل) را به صورت تصادفی به دو گروه مخاطب متفاوت نشان می‌دهید و سپس عملکرد آن‌ها را با هم مقایسه می‌کنید تا ببینید کدام نسخه عملکرد بهتری دارد. این روش به شما کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌ها تصمیم‌گیری کنید و تبلیغات خود را بهینه کنید.
در اینجا مراحل انجام تست A/B برای یک تبلیغ آورده شده است:
1. تعیین هدف:
* هدف شما از این تست چیست؟ به عنوان مثال، افزایش نرخ کلیک (CTR)، افزایش نرخ تبدیل (Conversion Rate)، کاهش هزینه به ازای کلیک (CPC)، یا بهبود کیفیت لیدها؟ * هدف باید مشخص، قابل اندازه‌گیری، دست‌یافتنی، مرتبط و محدود به زمان (SMART) باشد.
2. انتخاب متغیری که می‌خواهید تست کنید:
* چه چیزی را می‌خواهید تغییر دهید؟ به عنوان مثال، عنوان تبلیغ، متن تبلیغ، تصویر، دکمه فراخوان عمل (Call to Action - CTA)، یا هدف‌گذاری مخاطب. * سعی کنید در هر تست فقط یک متغیر را تغییر دهید تا بتوانید تاثیر آن را به طور دقیق اندازه‌گیری کنید.
3. ایجاد دو نسخه از تبلیغ:
* نسخه A (کنترل): این نسخه، تبلیغ اصلی شماست که هیچ تغییری در آن ایجاد نمی‌شود. * نسخه B (واریانت): این نسخه، تبلیغی است که متغیر مورد نظر شما در آن تغییر کرده است.
4. انتخاب ابزار تست A/B:
* ابزارهای مختلفی برای تست A/B وجود دارد. برخی از محبوب‌ترین‌ها عبارتند از: * Google Ads: اگر تبلیغات خود را در گوگل اجرا می‌کنید، می‌توانید از قابلیت‌های داخلی تست A/B گوگل ادز استفاده کنید. * Facebook Ads Manager: فیسبوک هم ابزارهای مشابهی برای تست A/B تبلیغات در این پلتفرم ارائه می‌دهد. * Optimizely: یک ابزار قدرتمند و جامع برای تست A/B و بهینه‌سازی نرخ تبدیل وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها. * VWO: یک پلتفرم دیگر برای تست A/B و تحلیل رفتار کاربران. * Mixpanel: بیشتر برای تحلیل رفتار کاربران و بهینه‌سازی محصول استفاده می‌شود، اما می‌تواند برای تست A/B ویژگی‌های جدید هم مفید باشد.
5. تعیین اندازه نمونه و مدت زمان تست:
* اندازه نمونه (Sample Size): تعداد افرادی که باید هر نسخه از تبلیغ را ببینند تا نتایج تست معنی‌دار باشد. هرچه اندازه نمونه بزرگتر باشد، نتایج دقیق‌تر خواهند بود. * مدت زمان تست: مدت زمانی که تست باید اجرا شود تا داده‌های کافی جمع‌آوری شود. معمولاً چند روز یا چند هفته طول می‌کشد. * برای محاسبه اندازه نمونه و مدت زمان تست، می‌توانید از ماشین‌حساب‌های آنلاین استفاده کنید. به عنوان مثال، ابزار [A/B Test Significance Calculator](https://www.abtasty.com/tools/ab-test-significance-calculator/) می‌تواند به شما کمک کند.
6. اجرای تست A/B:
* مطمئن شوید که ترافیک به طور مساوی بین دو نسخه تقسیم می‌شود. ابزار تست A/B باید این کار را به صورت خودکار انجام دهد. * **تست را در شرایط