У сайта может быть красивый дизайн, грамотный копирайт и даже цепляющее УТП, но при этом ноль продаж. Почему? Потому что нравится — не значит работает. В отличии от субъективных чувств, A/B тестирование сайта даёт актуальную информацию о том, что конвертит, а что нет.
Чтобы целенаправленно добиваться высоких результатов, используя цифры, придется погрузиться в гипотезы, контрольные группы и их различия. Не бойтесь, это не трудно, всё расскажем.
Что такое A/B тестирование и зачем оно нужно
Принцип работы и основные термины
Каждая проверка это сравнение A/B, в котором можно сличить два варианта страницы, письма или модуля, чтобы понять, как сделать лучше. Первый вариант основной (A), ещё один запасной (B). В итоге сравниваются показатели эффективности, это конверсии, клики и заявки. Где показатели лучше, в ту сторону и работаем.
С какими терминами столкнемся:
-
гипотеза — ваше предположение, по улучшению;
-
варианты A / B — что сравниваем;
-
метрика — что измеряем (заявки, клики, покупки);
-
статистическая значимость — заметность результата..
Отличие A/B теста от мультивариантного тестирования
В A/B тесте вы меняете один элемент (например, заголовок). В мультивариантном — сразу несколько (заголовок, цвет кнопки, фон). Второй вариант сложнее и требует больше трафика. Новичкам лучше начать с классики.
Как проводить A/B тесты: пошаговое руководство
Формулировка гипотез
Хорошая гипотеза — конкретная и проверяемая. Например:
1 Сделаем красивее - неясно, некорректно.
2 Добавим кнопку “Купить” выше контента, чтобы повысить конверсию на 15% - уже вырисовываются показатели.
Выбор целевой метрики
Метрика зависит от цели. Это может быть:
-
количество заявок;
-
CTR;
-
глубина просмотра;
-
клики по баннеру;
-
добавления в корзину.
Не путайте метрику с "ощущениями". Цифры — вот где правда.
Подготовка вариаций
Создайте версию страницы, email или кнопки. Желательно, менять только один элемент, так будет проще интерпретировать результат. В этом смысле даже тестирование заголовков сайта может дать прирост в десятки процентов.
Сбор и анализ результатов
Тест запущен, надо подождать. Обычно нужно от 7 до 30 дней, в зависимости от трафика. Не останавливайте тест на 2-й день, если вариант B вырвался вперёд. Это ловушка новичков. Дайте статистике настояться.
Инструменты для A/B тестирования
Популярные сервисы: Google Optimize, VWO, Optimizely
-
Google Optimize — был любимцем маркетологов, но в 2023 закрылся.
-
VWO — хороший визуальный редактор, отчёты, удобный интерфейс.
-
Optimizely — мощный, но дорогой.
-
Также можно использовать: Split.io, AB Tasty, Unbounce (для лендингов).
Вы всегда можете вести статистику самостоятельно и следить за изменениями метрик. Механика тестирования применима не только к продающим сайтам, но и к соцсетям, каналам, и другим страницам. На Hstock можно найти готовые аккаунты и услуги, чтобы протестировать свои идеи..
Как выбрать инструмент A/B (сервис, который поможет сравнить результаты)
Ориентируйтесь на:
-
объём трафика;
-
цели (только страница или весь сайт);
-
наличие визуального редактора;
-
уровень технической подготовки
Примеры A/B тестирования
Тестирование landing page
Меняем: заголовок; кнопку (текст, цвет, положение); структуру первого экрана.
Улучшение конверсии сайта на посадочной странице — одна из самых частых задач. Простой перенос формы выше и +20% заявок.
A/B-тесты для интернет-магазина
Что можно тестировать:
-
порядок карточек;
-
варианты сортировки;
-
фотогалереи товара;
-
акционные блоки.
Особенно хорошо A/B-тесты для интернет-магазина работают в карточках товара и на страницах каталога.
A/B-тестирование email-рассылок
-
тема письма (влияет на открытие);
-
прехедер;
-
CTA;
-
блок с предложением.
Даже замена "Узнать больше" на "Получить бесплатно" может серьёзно изменить CTR. A/B-тестирование email-рассылок — дешёвый и быстрый способ проверить гипотезу.
Тестирование заголовков сайта
Сильный заголовок может зацепить внимание и задержать пользователя наподольше. Тестирование заголовков сайта — это просто, быстро, и очень влияет на поведенческие факторы. Главное перед такими вмешиваниями, сделать бэкап для возврата, если результат не устроит.
Как интерпретировать результаты A/B тестов
Ошибки новичков при анализе
-
Слишком ранняя остановка теста
-
Выводы на основе одного показателя
-
Тест сразу на 10 изменений
-
Отсутствие контроля трафика (например, разные источники идут на разные версии)
Статистическая значимость и доверительный интервал
Чтобы сделать вывод, результат должен быть статистически значимым. Это значит: если вариант B показал +10%, это не случайность. Учитывайте доверительный интервал — он показывает, насколько вы можете быть уверены в результате. Чем больше параметров и чем медленнее набираются метрики, тем больше нужно закладывать времени на тест.
Как A/B тесты помогают в улучшении UX и росте продаж
- Повышение доверия к сайту. Пользовательский опыт это про удобство, ясность, скорость. A/B тесты помогают улучшить UX/UI шаг за шагом: заметнее кнопка - проще путь - выше доверие - больше заказов.
- Увеличение количества заявок и продаж. Один удачный тест - уже плюс к конверсии. А десять тестов подряд — это уже A/B оптимизация сайта, которая реально меняет показатели.
- Оптимизация воронки. Не весь сайт — только те точки, где пользователи отваливаются. Тесты хорошо помогают выстроить воронку продаж, устранив узкие места. Например: форма - корзина - оплата. Где люди теряются? Проверим.
Какие страницы сайта стоит тестировать в первую очередь?
-
посадочные страницы;
-
карточки товаров;
-
форма заявки;
-
баннеры и CTA.
A/B тестирование в 2025 году: тренды и новые подходы
Автоматизация и машинное обучение
Платформы начинают сами предлагать гипотезы, собирать аудитории и управлять распределением трафика. Особенно круто для больших проектов и сайтов с хорошим объёмом трафика. Подробные показатели есть, например, в Telegram или YouTube.
Гиперсегментация и персонализация
Теперь можно запускать тесты не по всем, а по сегментам: мобильные vs десктоп, новые vs постоянные клиенты, по источникам трафика. Это называется сегментация аудитории и она в 2025 стала обязательной для мощного роста.
Изучите другие статиьи:
Продвижение на Pinterest в 2025 — как увеличить трафик, охваты и продажи
Настройка чат-бота для бизнеса: WhatsApp, Telegram и автоматизация продаж
CRM для малого бизнеса — как выбрать, внедрить и использовать в 2025 году
Ответы на некоторые вопросы
-
Сколько времени нужно для проведения A/B теста?
Минимум 7 дней, но лучше 2–4 недели, особенно если трафик не огромный. -
Какой минимальный трафик нужен?
Желательно от 1000 пользователей на каждую версию. Но можно и меньше, просто тест идёт дольше. -
Можно ли проводить несколько тестов одновременно?
Да, если они не пересекаются: разные страницы, элементы, аудитории. -
Чем сплит-тест отличается от A/B теста?
Технически почти то же самое. Разница в том, что сплит-тест чаще используют для целых страниц (на разных URL).
A/B тестирование сайта — это постоянная настройка инструмента: где-то чуть натянул струну, где-то ослабил, и уже играет по-другому. Хотите проверить идеи, а не просто верить в них? Тестируйте. А если нужно быстро создать несколько вариантов лендинга, обложки или email-рассылки — на Hstock есть аккаунты и услуги, которые идеально подойдут под A/B эксперименты.
