Landing page A/B testi açılış sayfanızın farklı versiyonlarını aynı anda kullanıcılara sunarak hangisinin daha yüksek dönüşüm sağladığını belirlemeye yönelik veri odaklı bir yöntemdir. Bu test sayfa üzerindeki metin, görseller, buton yerleşimi, renkler veya genel tasarım gibi öğelerde yapılan değişikliklerin kullanıcı davranışı ve etkileşimi üzerindeki etkilerini ölçmeye yarar. Böylece ziyaretçilerin hangi sürümde daha rahat gezindiğini ve hangi versiyonun form doldurma, satın alma, abone olma gibi hedeflenen eyleme daha iyi yönlendirme sağladığını analiz edebilirsiniz.
Teste başlamak için öncelikle hangi öğeler üzerinde değişiklik yapmak istediğinizi ve dönüşüm oranı, tıklama oranı, sayfada kalma süresi gibi hangi süresi gibi edileceğini belirlemeniz gerekmektedir. Ardından mevcut açılış sayfanızın bir kontrol (A) versiyonu ve üzerinde değişiklik yapılan bir deneme (B) versiyonu oluşturulur. Trafiğiniz rastgele iki sürüme bölünerek test başlatılır. Yeterli trafik ve süre sağlandığında sonuçlar analiz edilerek hangi versiyonun daha iyi performans sergilediği belirlenir. Bu yaklaşım kullanıcı deneyiminizi optimize etmenize ve dönüşüm oranlarınızı artırmanıza yardımcı olur.
A/B testi bir web sitesi, uygulama ya da dijital reklam gibi unsurların iki farklı versiyonunun performansını karşılaştırmak amacıyla uygulanan veri odaklı bir test yöntemidir. Bu yöntemde mevcut tasarımın veya mesajın küçük değişiklikler içeren iki farklı sürümü hazırlanarak, kullanıcıların rastgele bu varyantlardan birine yönlendirilir. Test süresi boyunca toplanan veriler analiz edilerek hangi versiyonun daha iyi performans gösterdiği belirlenir.
Bu sürecin temel amacı hangi düzenlemelerin ya da stratejilerin kullanıcılar üzerinde daha olumlu etkiler yarattığını net olarak ortaya koymaktır. İstatistiksel analiz ve sürekli geri bildirim sayesinde işletmeler ya da dijital pazarlamacılar kullanıcı deneyimini optimize eden, dönüşümleri artıran ve genel performansı iyileştiren kararlar alabilirler. A/B testi sürekli iyileştirme çabalarının ve veri temelli karar alma süreçlerinin vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir.
Split test, dijital pazarlamada genellikle A/B testi ile eşanlamlı olarak kullanılan ve iki veya daha fazla varyantın kullanıcılar arasında eşit olarak dağıtılarak performanslarının karşılaştırıldığı veri odaklı bir test yöntemidir. Bu yöntemde örneğin bir landing page'in farklı tasarım veya içerik varyasyonları, kullanıcıların hangi versiyonla daha çok etkileşimde bulunduğu, yüksek dönüşüm sağladığı ya da daha iyi kullanıcı deneyimi sunduğu belirlenmek üzere gerçek zamanlı olarak test edilir.
Landing Page'lerde A/B testi, sayfanın başlık, görseller, buton yerleşimi, renkler veya form düzenleri gibi farklı unsurlarının kullanıcı davranışları üzerindeki etkisini ölçmek amacıyla yapılır. Bu test sayesinde farklı tasarım ve içerik varyantlarının hangi kombinasyonlarının daha yüksek tıklama oranı, form doldurma veya satın alma gibi dönüşümler sağladığı objektif verilerle ortaya konur. Böylece landing page'in performansını optimize etmek ve kullanıcı deneyimini geliştirmek hedeflenir.
Ayrıca A/B testi uygulamaları işletmelere ziyaretçilerin tercihlerini ve sayfa etkileşimini derinlemesine anlama imkânı sunar. Elde edilen veriler stratejik iyileştirmeler için belirleyici rol oynar; hangi düzenlemelerin kullanıcıları daha fazla meşgul ettiğini ve dönüşüm oranlarını artırdığını net olarak görmenize olanak sağlar. Bu veri odaklı yaklaşım riskleri minimize ederek, yatırım getirisini (ROI) maksimize etmek adına sürekli iyileştirme sürecinin vazgeçilmez bir parçasıdır.
Landing Page'lerinizde A/B testine başlamadan önce test sürecinin doğru uygulanması ve elde edilen sonuçların güvenilir olması için bazı kritik noktalara dikkat etmek gerekir. A/B testi iki farklı versiyonu karşılaştırarak hangi unsurların daha iyi performans sağladığını ortaya koyar. Bu nedenle test öncesinde net hedefler belirlemek, hipotezler oluşturmak ve test edilecek unsurları doğru seçmek sürecin sağlıklı işlemesi açısından büyük önem taşır.
A/B testine başlamadan evvel şu noktalara dikkat etmeniz gerekir;
Hedef Belirleme: Testin amacını netleştirin. Örneğin dönüşüm oranlarını artırmak, form doldurma oranını optimize etmek veya kullanıcı etkileşimini yükseltmek gibi spesifik hedefler belirleyin. Bu işlem hangi verilerin toplanması gerektiğini ve hangi metriklerin ölçüleceğini netleştirir.
Hipotez Oluşturma: Test edeceğiniz her değişiklik için ölçülebilir ve net bir hipotez oluşturun. "Buton rengindeki değişikliğin dönüşüm oranını %10 artıracağı" gibi somut bir hipotez test sonuçlarını değerlendirmenizi kolaylaştırır.
Test Edilecek Unsurların Seçimi: Landing Page'in hangi bölümlerini test edeceğinizi belirleyin. Başlık, görseller, harekete geçirici butonlar, form alanları, renkler veya sayfa düzeni gibi öğelerden hangilerinin kullanıcı davranışını etkilediğini önceden düşünün.
Tek Değişken Kuralı: Her testte yalnızca bir unsuru değiştirmeye özen gösterin. Böylece hangi değişikliğin sonuçlar üzerinde etkili olduğunu net bir şekilde ölçebilir ve yanlış yorumlamaların önüne geçebilirsiniz.
Yeterli Trafik ve Test Süresi: Testin istatistiksel güvenilirliğini sağlamak için yeterli miktarda trafik ve uygun bir test süresi belirleyin. Trafiğin eşit dağıldığından emin olmak sonuçların doğruluğu açısından kritik öneme sahiptir.
Analiz ve Ölçüm Metodolojisi: Testten elde edilecek veriler için hangi metriklerin takip edileceğini önceden belirleyin. Toplanan verilerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını kontrol etmek önemlidir.
Landing Page'ler potansiyel müşterileri belirli bir aksiyona yönlendirmek için optimize edilmiş özel sayfalardır. Bu nedenle sayfanızdaki farklı unsurların kullanıcı davranışı ve dönüşüm oranları üzerinde nasıl etkili olduğunu ölçmek,sayfanın performansını artırmak açısından kritik önem taşır. A/B testi yöntemiyle hangi öğelerin daha etkili olduğunu belirleyerek ziyaretçilerin sayfanızda geçirdiği süre, etkileşimi ve nihayetinde dönüşüm oranları optimize edilebilir.
Test edilebilecek unsurlar şu şekildedir;
Başlık (Title): İlk izlenimi yaratır. Net, ilgi çekici ve hedef kitlenin arama niyetlerine uygun bir başlık kullanıcıların sayfada kalma süresini ve etkileşimi artırabilir. Farklı başlık varyasyonlarını test etmek en yüksek performansı sağlayan ifadeyi belirlemenize yardımcı olur.
Alt Başlık: Başlığı destekleyerek teklifin veya mesajın detaylarını sunar. Alt başlık, ziyaretçilere sayfa içeriği hakkında ek bilgi verirken güven ve merak uyandırma amacı taşır. Farklı alt başlıkların performansını karşılaştırarak hangi versiyonun daha iyi dönüşüm sağladığı ölçülebilir.
Görseller ve Videolar: Sayfanızdaki görsel içerik duygusal etkileşim yaratır ve mesajın daha hızlı anlaşılmasını sağlar. Farklı görsel öğelerin veya video içeriklerinin kullanımı ziyaretçinin dikkatini çekme ve akılda kalıcılığı artırma konusunda önemli rol oynar.
Call-to-Action (CTA) Butonu: Dönüşümün en önemli unsurlarından biri olan CTA, ziyaretçileri istenen aksiyonu) gerçekleştirmeye teşvik eder. Butonun renk, metin, boyut ve yerleşimi gibi özellikleri üzerinde değişiklik yaparak hangi versiyonun daha yüksek tıklama oranı ve dönüşüm sağladığı test edilebilir.
Form Alanları: Eğer sayfanızda kullanıcı bilgisi toplamak için formlar bulunuyorsa alan sayıları, yerleşimleri, açıklamaları ve tasarımları dönüşüm oranınızı doğrudan etkiler. Formu sadeleştirmek veya farklı düzenlemelerle sunmak kullanıcıların form doldurma istekliliğini artırabilir.
Sayfa Düzeni ve Tasarım: İçeriklerin düzenlenişi, renk şeması, boşluk kullanımı ve genel tasarım öğeleri, kullanıcıların sayfanızı nasıl algıladığını etkiler. Farklı düzen ve tasarım varyasyonları deneyerek en akıcı ve kullanıcı dostu düzeni tespit edebilirsiniz.
İçerik (Metin) ve Mesajlaşma: Sayfadaki metinlerin uzunluğu, tonu ve anlatım tarzı, hedef kitlenize ne kadar etkili ulaştığınızı belirler. Farklı metin varyasyonları test edilerek kullanıcıların hangi içerik biçimiyle daha fazla etkileşime girdiğini analiz etmek mümkündür.
A/B testi, bir web sayfasının veya uygulamanın farklı versiyonlarını aynı anda belirli bir kullanıcı kitlesine sunarak hangi versiyonun daha iyi performans gösterdiğini belirlemeye yarayan bilimsel bir yöntemdir.
Landing page'ler için A/B testleri şu şekilde yapılır;
Başarılı bir A/B testi için öncelikle neye ulaşmak istediğinizi netleştirmelisiniz. Örneğin bir e-ticaret sitesinin landing page'i için hedef "ürün satışlarını artırmak" veya bir hizmet sayfasının hedefi "form doldurma oranını yükseltmek" olabilir. Hedefi belirledikten sonra test etmek istediğiniz değişiklik hakkında bir hipotez oluşturmalısınız. Bu hipotez "Eğer X değişikliğini yaparsam, Y metriklerinde Z gibi bir iyileşme bekliyorum çünkü..." şeklinde olmalıdır. Örneğin: "Eğer buton rengini maviden yeşile çevirirsem, tıklama oranının %5 artmasını bekliyorum çünkü yeşil renk kullanıcılarda daha çok güven duygusu uyandırıyor."
Landing page'inizde hangi elementin değiştirileceğini dikkatlice seçmelisiniz. Genellikle, dönüşüm üzerinde doğrudan etkisi olabilecek kritik elementler test edilir.
Seçtiğiniz elementi test etmek için iki versiyon oluşturmanız gerekir:
Hazırladığınız kontrol ve varyant versiyonlarına eşit miktarda ve benzer özellikte trafik yönlendirmelisiniz. Web sitenize gelen ziyaretçilerin %50'si kontrol versiyonunu, %50'si ise varyant versiyonunu görmelidir. Bu bölümlendirme Google Optimize, Optimizely, VWO gibi A/B testi araçları tarafından otomatik olarak yapılır. Trafiğin benzer özelliklere sahip olması, test sonuçlarının güvenilirliği açısından hayati öneme sahiptir.
Tüm hazırlıklar tamamlandığında A/B testini başlatın. Testin ne kadar süreceğini ve kaç kullanıcıya ulaşması gerektiğini önceden belirleyin. Minimum bir örneklem büyüklüğüne ve belirli bir güven düzeyine ulaşana kadar testi durdurmamalısınız. Bu süre trafiğinizin yoğunluğuna, beklediğiniz değişim oranına ve testin istatistiksel güvenilirliğini sağlamak için gereken örneklem büyüklüğüne göre değişir. Test araçları topladığınız verileri otomatik olarak izler ve raporlar. Bu veriler arasında tıklama oranları, dönüşüm oranları, sayfada geçirilen süre gibi metrikler yer alır.
Test yeterli veri topladığında sonuçları dikkatlice analiz edin. A/B test araçları genellikle size hangi versiyonun istatistiksel olarak daha iyi performans gösterdiğini ve bu sonucun güven düzeyini belirten raporlar sunar.
Landing page performansınızı artırmak amacıyla uygulanan A/B testleri doğru veri ve strateji ile uygulandığında değerli içgörüler sağlar. Ancak sık yapılan hatalar test sonuçlarını yanıltıcı hale getirebilir ve optimizasyon sürecine zarar verebilir. Bu nedenle A/B testi sürecine başlamadan önce yaygın hataları bilmek ve bunlardan kaçınmak veri güvenilirliğini sağlamanın yanı sıra landing page'inizden maksimum dönüşüm elde etmenize yardımcı olur.
A/B testlerinde sık yapılan hatalar şöyledir;
Yetersiz Örneklem Boyutu: Test için yeterli trafik sağlanmadığında veriler istatistiksel olarak anlamlı olmayarak yanlış sonuçlara yol açabilir.
Belirsiz Hipotez ve Hedefler: Net bir hipotez ve ölçülebilir hedefler belirlenmediğinde hangi değişikliğin performansı artırdığı doğru şekilde analiz edilemez.
Aynı Anda Birden Fazla Değişken Test Etme: Landing page üzerinde aynı anda birden fazla öğede değişiklik yapmak hangi değişkenin etkili olduğunu ayırt etmeyi zorlaştırır.
Segmentasyonun İhmal Edilmesi: Cihaz türleri, demografik özellikler gibi farklı kullanıcı grupları için ayrı analiz yapılmadığında test sonuçları genelleştirilmiş ve çarpık olabilir.
Test Süresinin Yetersiz Belirlenmesi: Testin yeterince uzun süre yürütülmemesi hafta içi ve hafta sonu gibi farklı kullanıcı davranışlarının göz ardı edilmesine neden olabilir.
Veri Analizi ve Yorumlamada Hatalar: Toplanan verilerin doğru analiz edilmemesi veya önyargılı yorumlanması hatalı optimizasyon kararlarına yol açar.
A/B testi, dijital pazarlamanın ve ürün geliştirmenin temel taşlarından biridir. Bir web sitesi, uygulama veya pazarlama kampanyasında yapılan küçük değişikliklerin bile kullanıcı davranışları ve dönüşüm oranları üzerinde büyük etkileri olabilir.
Başarılı A/B testi için ipuçları verelim;
Her Zaman Bir Hipotezle Başlayın: Bir A/B testine başlamadan önce ne test ettiğinizi ve neden test ettiğinizi netleştiren bir hipotez oluşturun. Rastgele yapılan testler genellikle zaman ve kaynak kaybına yol açar. Örneğin "CTA butonunu kırmızıdan yeşile çevirirsem, tıklama oranını %10 artırmayı bekliyorum çünkü yeşil, kullanıcılarda 'ilerleme' ve 'olumlu' çağrışımlar yapar."
Bir Seferde Tek Bir Değişiklik Yapın: A/B testinin temel prensibi iki versiyonu karşılaştırarak tek bir değişkenin etkisini ölçmektir. Eğer aynı anda birden fazla değişiklik yaparsanız hangi değişikliğin performansı etkilediğini kesin olarak bilemezsiniz. Bu durum sonuçlarınızı anlamsız hale getirir. Bu nedenle her testte yalnızca bir öğeyi değiştirin ve bu öğenin dönüşüm üzerindeki etkisini izleyin.
Yeterli Trafik ve Süre Sağlayın: Testlerinizin istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar vermesi için yeterli örneklem büyüklüğüne ve test süresine ihtiyacınız vardır. Çok az trafikle veya çok kısa sürede yapılan testler yanıltıcı sonuçlar verebilir. Testin güvenilirliği için en azından bir veya iki iş döngüsünü kapsayacak kadar uzun sürmesi önemlidir. Ayrıca testinizin hafta sonu etkilerini veya mevsimsel dalgalanmaları içermesi için yeterince uzun sürmesi gerekir.
İstatistiksel Anlamlılığı Doğrulayın: Bir A/B testi sonucunun gerçekten güvenilir olup olmadığını anlamak için istatistiksel anlamlılığı kontrol etmelisiniz. İstatistiksel anlamlılık, elde ettiğiniz sonucun tesadüfen mi yoksa gerçekten yaptığınız değişiklik sayesinde mi ortaya çıktığını gösterir. Genellikle %90 veya %95 ve üzeri bir güven düzeyi arzu edilir.
Küçük Değişikliklerle Başlayın: Bazen en küçük en büyük etkiyi yaratabilir. Ancak bir testin başarılı olması için potansiyel etkisinin yüksek olması önemlidir. Örneğin dönüşüm hunisinin ürün sayfası, sepet, ödeme sayfası gibi kritik bir noktasında yapılan bir değişiklik çok daha büyük bir etki yaratma potansiyeline sahiptir.
Test Sonuçlarını Kaydedin ve Paylaşın: Her testten sonra elde ettiğiniz bulguları, hipotezinizi, test sürecinizi ve sonuçlarınızı detaylı bir şekilde belgeleyin. Hangi değişikliklerin işe yaradığını ve hangilerinin yaramadığını anlamak gelecekteki testleriniz ve pazarlama stratejileriniz için değerli bir bilgi bankası oluşturur.
Sürekli Test Edin ve İyileştirin: A/B testi tek seferlik bir görev değil sürekli bir optimizasyon sürecidir. Bir testi bitirip kazananı uyguladıktan sonra yeni bir hipotez oluşturarak başka bir element üzerinde test yapmaya başlayın.
A/B testleri landing page ve diğer dijital varlıklarınızın performansını artırmanın anahtarıdır. Doğru aracı seçmek, test sürecinin kurulumu, veri toplanması ve analizinde büyük kolaylık sağlar.
Kullanabileceğiniz A/B test araçları şu şekildedir;
Google Optimize: Google Analytics ile entegre çalışan ücretsiz ve kullanıcı dostu arayüzü sayesinde A/B çok değişkenli ve yönlendirme testleri yapmanıza olanak tanıyan bir araçtır.
Optimizely: Geniş özellik yelpazesi ve kapsamlı analiz seçenekleri ile hem küçük işletmeler hem de büyük ölçekli projeler için ideal olan yüksek performanslı bir A/B test platformudur.
VWO (Visual Website Optimizer): A/B testi çok değişkenli test, ısı haritaları ve ziyaretçi kayıtları gibi özellikler sunarak landing page performansınızı derinlemesine analiz etmenizi ve optimize etmenizi destekler.
Crazy Egg: Isı haritaları, tıklama ve scroll analizleri gibi görsel veri sunan bu araç, kullanıcı etkileşimini anlamak ve A/B test sonuçlarını daha iyi yorumlamak için değerli bilgiler sağlar.
Adobe Target: Özellikle kurumsal ihtiyaçlara yönelik kapsamlı kişiselleştirme ve deneyim optimizasyonu imkanı sunan bu platform A/B testlerini entegre ederek gelişmiş analizler yapmanıza yardımcı olur.
Hızlı Teklif Al 
