A/B 심사와의 차이점
게시 됨: 2023-08-25마케팅에서 검토할 수 있는 사항(전환 가격, 공급 배치, 심지어 어떤 타이틀이 더 잘 완성되는지)에 대한 결론은 없는 것 같습니다.
실행할 수 있는 시험 종류에는 끝이 없지만 두 명의 플레이어가 중간 단계인 A/B 및 다변량 심사를 수행합니다. 하지만 그들에게는 큰 차이가 있습니까? 그리고 잘못된 1을 선택하면 결과에 영향을 미치나요?
예, 차이가 있으며 확실히 귀하의 혜택이 저하될 것입니다. 걱정하지 마세요. 그러나 이 내용에서는 A/B 시험 및 다변량 평가와 관련된 변경 사항을 단속하고 각 항목을 언제 사용해야 하는지 정확하게 알려줄 것이므로 검사가 효율적으로 실행되고 인바운드 광고가 정말 제대로 일을 하는 것부터 믿을 수 없을 만큼 효과적으로 일을 하는 것까지.
목차
다변량 선별과 A/B 테스트 비교
다변량 선별이란 무엇입니까?
다변량 테스트 인스턴스
다변량 테스트와 A/B 스크리닝 비교
A/B 검사를 통해 마케터는 웹 사이트 또는 정보의 어떤 중요한 형식이 가장 매력적인지 알 수 있지만, 다변량을 사용하면 청중에게 몇 가지 독점 변형을 표시하여 특정 사이트 요소가 가장 많이 참여하는 영역을 지정할 수 있습니다.
중요한 차이점은 다변수가 2개 이상의 변수인 경우 A/B 테스트는 두 개의 변수에 초점을 맞춘다는 점입니다. 두 균등한 시험 간의 차이를 시각적으로 확인할 수 있으므로 인스턴스를 초과해 보겠습니다.
다변량 대 A/B 테스트 사례
위의 그림에서 살펴보는 A/B는 동일한 요소의 두 가지 서로 다른 변형일 뿐이며, 다변수 검사는 사이트의 고유한 위치에 있는 다양한 고유한 웹페이지 항목(변수)에 있는 것으로 보입니다.
차이점을 제시하면 각 개인에 대해 더 많이 이해하고 인터넷 마케팅에서 각 검사를 언제 활용해야 하는지 알아보겠습니다.A/B 검사란 무엇입니까?
A/B 검사를 수행 할 때 랜딩 웹 페이지, 클릭 유도 문구(CTA) 또는 웹 웹 사이트와 같은 두 가지 다양한 변형을 만들어 어느 것이 더 나은 성과를 내는지 확인합니다. 아래 그래픽은 A/B 시험을 보여줍니다.
A/B 테스트는 일반적으로 두 가지 다른 변수로 완료되지만 세 가지 고유한 월드 와이드 웹 페이지 변형을 확인하는 A/B/C 테스트도 있습니다. 4개의 고유한 넷 사이트 변형 등을 확인하는 A/B/C/D 검사.
A/B 검사를 수행하는 데 도움이 필요한 경우 HubSpot의 완전 무료 Landing Web site Builder와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 이 도구를 사용하면 서로 다른 사이트 변형을 검사할 수 있습니다. 가장 큰 구성 요소는 무엇입니까? HubSpot은 주로 최종 결과에 따라 기계적으로 승자를 선정합니다.
A/B 테스트를 사용해야 하는 경우
서로 다른 두 가지 유형을 서로 비교하여 살펴보고 빠르게 상당한 성공을 거두기를 원할 때 A/B 테스트를 사용하십시오. 또한 두 가지 변수만 선별하므로 웹 페이지에 많은 트래픽이 발생하지 않는 경우 선택하는 것이 적합한 시스템이므로 주요 정보는 필요하지 않습니다.
A/B 테스트의 장점과 제한사항| A/B 스크리닝의 장점 | A/B 테스트의 한계 |
정보를 관찰하는 것이 덜 어렵습니다.  | 목표는 두 개의 단일 변수에 있으므로 검사 결과가 과도하게 집중됩니다. |
조사할 변수가 훨씬 적기 때문에 어떤 변수가 더 효율적인지 알아내기 위해 엄청난 수의 사이트 방문자가 필요하지 않습니다. | |
| 즉시 효과를 보실 수 있습니다. |
다변량 선별이란 무엇입니까?
다변량 테스트에서는 구매 시 사이트의 다양한 요인(CTA 배치, 텍스트 콘텐츠 배치, 이미지 등)의 변형을 보여줌으로써 어떤 기능이 소비자에게 가장 많은 영향을 미치는지 파악합니다.
다변량 시험을 완료할 때 A/B 테스트처럼 단순히 웹 사이트의 다양한 모델을 테스트하는 것이 아닙니다. 그 자리에서 추가 CTA 클릭, 유형 표시 또는 웹 사이트 페이지에서 소요되는 시간에 관계없이 어떤 것들이 당신의 야망에 접근하는 데 도움이 되는 이상적인 위치에 있는지에 대한 전략을 얻게 될 것입니다.
다변량 테스트는 훨씬 더 까다롭고 고급 마케팅 테스터 에게 가장 적합합니다 . 수많은 변수와 변수가 사람과 상호 작용하는 방식을 확인하여 사이트 고객에게 실제 경험에 더 많은 가능한 혼합을 제공하기 때문입니다.
다변량 선별을 사용해야 하는 경우
사이트 웹사이트 트래픽 양이 많은 경우에만 다변수 검사를 사용하세요. 이렇게 하면 웹 사이트의 어떤 구성 요소가 최고의 최종 결과를 생성하는지 실제로 결정할 수 있습니다.
다변량 테스트의 장점과 한계| 다변수 테스트의 긍정적인 측면 | 다변량 선별의 한계 |
| 가장 큰 영향을 미치도록 웹 사이트 웹 페이지를 재설계할 수 있습니다. | 모든 변수를 정확하게 확인하려면 충분한 정보가 있어야 하고 모든 조직이 이러한 타겟 트래픽을 갖고 있는 것은 아니기 때문에 상당한 웹페이지 트래픽이 필요합니다. |
| 두 개 이상의 변수를 동시에 확인할 수 있습니다. | 보다 고도로 개발되고 관련 테스트 방법입니다. |
| 다변량 테스트에는 상당한 규모의 웹 사이트 방문자가 필요하다는 점에서 결과는 매우 중요합니다. | |
| 여러 변수가 계속 테스트되고 주요 정보 요소가 있으므로 결과를 추정할 수 있습니다. |
다변량 테스트 그림
A/B 검사는 청중에게 두 가지 다양한 사이트 형식이나 디자인을 보여줄 수 있지만, 다변량에서는 어떤 버튼이 추가로 클릭되는지 확인하기 위해 작업할 때 독특한 문구나 글꼴과 같은 차이점을 보여줄 수 있습니다.
이것은 도전적인 생각이며 일반적으로 눈에 보이는 것은 정교한 아이디어를 명확하게 하는 데 도움이 됩니다. 아래 인상은 다변량 조사의 경우입니다.
이 예에서는 각 변형이 배치, 음영, 유형 및 형식에 따라 어떻게 작동하는지 인식합니다. A/B 테스트와 비교할 때 두 변형이 일반적으로 상당히 고유한 경우 다변량 조사에서 변수의 차이는 훨씬 더 미묘할 수 있습니다.
당신에게 돌아
다변량 및 A/B 시험이 중요한 최종 결과를 얻으려면 전체적으로 사이트 사이트 방문자를 확보하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 검사 중인 인터넷 페이지에도 상당한 타겟 방문자가 있어야 합니다. 따라서 오늘날 사람들이 발견하고 정기적으로 방문할 수 있는 웹 페이지를 찾아서 시험을 통해 검토할 수 있는 충분한 지식을 얻을 수 있도록 하십시오.
