Inspirace pro vaše podnikání a marketing

Experiment: Jak pomocí A/B testování zvýšit efektivitu textového obsahu

GuestpostPřípadová studie

psaniEfektivita obsahového marketingu a obsahu jako takového je dle mého názoru nedostatečně probíraným tématem i u marketérů, kteří tento způsob marketingu cíleně praktikují. Technika A/B testování přitom může zvýšit konverzní poměr a výkon daného obsahu třeba i o desítky procent, což v případě, že na obsah posíláme placenou návštěvnost, může znamenat velké finanční úspory. V tomto článku vám na příkladu stránky nabízející stažení e-booku zdarma zkusím ukázat, jak testovat efektivitu článků a textového obsahu při obsahovém marketingu. Metodu, kterou používám, zvládne i začátečník.

V praxi okolo sebe vidím, že většina internetových marketérů zabývajících se obsahovým marketingem jen zřídkakdy řeší, jak moc je daný obsah nebo způsob propagace obsahu efektivní. Většina se spokojí s otestováním několika předmětů e-mail rozesílky, ti zkušenější se pustí do analýzy přínosu jednotlivých příspěvků na sociálních sítích. Textový obsah se ale příliš netestuje, pokud tedy nejde o pár vybraných prodejních stránek. To je ovšem škoda. I malé změny v obsahu totiž dokážou výrazně ovlivnit jeho efektivitu. Testování přitom není nijak zvláště složité a vyplatí se i u obsahu, který nepřináší přímé tržby.

Pro poměrně spolehlivé zjištění efektivity různých textů se obvykle využívá metoda A/B testování, která spočívá v nabízení různých forem textového obsahu nejrůznějším návštěvníkům na dostatečně velkém vzorku, který zajistí relevantnost výsledků testu.

Jaký nástroj pro zvýšení efektivity textového obsahu použít

Při A/B testování lze využít spousty různých analytických nástrojů pro vyhodnocení finálního testu. Nejznámější jsou asi Google experimenty, které představují součást nástroje Google Analytics. Méně známým, ale velice jednoduchým nástrojem pro testování efektivity stránek vyzývající k vložení e-mailu za nějakou protihodnotu (anglicky opt-in pages), jsou také Landing Pages od GetResponse.com (provizní odkaz). Tu má k dispozici každý uživatel placené verze tohoto e-mailingového nástroje.

Pomocí vizuálního editoru lze vytvořit několik variant stránky nabízející něco za vložení e-mailu a metodou A/B testování zjistit, jaká varianta obsahu dosahuje vyšší konverze při získávání e-mailových kontaktů. V tomto článku budu prezentovat pouze výsledky testů použitím druhého zmíněného nástroje. Nicméně použití obou nástrojů není obtížné a zvládne ho většina z těch, kteří čtou tento článek.

Výsledky testování na stránce vybízející ke stažení e-booku

Pro demonstrování síly A/B testování i u obyčejnějšího textového obsahu jsem zvolil příklad opt-in stránky pro projekt PrůvodceVýživou.cz vyzývající návštěvníky ke stažení elektronické publikace zdarma na téma zdravé výživy, již jsme vytvořili v rámci činností obsahového marketingu. I když jde o produkt zdarma, s kontakty se dále pracuje a navíc návštěvnost opt-in stránky v tomto testu je čistě placená, takže je důležité za minimální investici získat co nejvíce kontaktů na relevantní návštěvníky.

Původní stránka vybízející ke stažení e-booku vypadala nějak takto:

reznicek-pripadovka-1

Jedna z variant testované obsahové stránky. Šipkou je označeno číslo, které se při testu měnilo.

Postupně byla testována efektivita textu změnou nadpisu, výzvy k akci a informaci o počtu stažení e-booku ostatními návštěvníky. Právě optimalizace této informace při testu zapříčinila největší rozdíl v počtu přihlášených kontaktů, které si e-book stáhly. Pojďme se proto na test podívat blíže.

Začínáme s testováním

Návštěvníci přicházeli na stránku na základě přesného zájmového cílení z placených Facebook reklam po dobu 2 týdnů v prvních měsících tohoto roku. Test byl spuštěn až do chvíle, dokud všechny testované varianty nedosáhly alespoň 50 získaných konverzí, což je dle obecných pravidel statistiky dostatečné číslo pro to, aby bylo možné prohlásit výsledek za relevantní, nikoliv pouze za náhodu.

Pro experiment bylo vytvořeno celkem 5 variant zobrazované stránky. Co se obsahu týče, vypadaly všechny téměř stejně jako na výše uvedeném obrázku. Lišily se pouze informací o počtu již přihlášených návštěvníků, kteří si už stáhli elektronickou knihu (změněné číslo je ukázáno červenou šipkou na obrázku výše). Toto číslo, jak se později ukázalo, bylo důležitým faktorem pro navození důvěry a přesvědčení návštěvníka pro stáhnutí elektronické publikace.

Jaká čísla jsme testovali:

  • 1565
  • 3605
  • 9605
  • 15605
  • 29605

Čísla byla zvolena tak, aby vypadala jako přirozená (nejsou tedy zaokrouhlena) a omezena reálnými možnostmi dosahu takovéto kampaně. Každá varianta webové stránky byla vždy zobrazena 100–200 návštěvníkům a výsledkem byly tyto dosažené konverzní poměry:

ČísloKonverzní poměr
156538,76
360536,4
960533,24
1560532,21
2960529,52

Experiment tedy ukázal, že nejefektivnější pro obsahový marketing (pro dosažení maxima přihlášených) je použití čísla 1565, protože má nejvyšší konverzní poměr. Aby bylo možné poučit se z výsledků i pro další zpracování textů a vytváření dalších opt-in stránek, zkusil jsem na základě naměřených dat proložením grafu v Excelu odhadnout, jaký konverzní poměr by měly i jiné hodnoty v zeleném rámečku:

reznicek-pripadovka-2

Graf ukazuje snižující se konverzní poměr při použití větších čísel v zeleném rámečku s informací o počtu lidí, kteří si už e-book stáhli.

Na základě tohoto experimentu je tedy možné tvrdit, že čím bude použito nižší číslo s informací o počtu lidí, kteří si e-book stáhli, tím větší důvěru a vyšší konverzní poměr text přinese.

Zvýšili jsme konverzní poměr o 31 % a ušetřili 1/3 výdajů

Díky tomuto experimentu se nám tedy podařilo zvýšit konverzní poměr o 31 % oproti variantě, kdy bychom použili 29 605 jako číslo v zeleném rámečku. Díky A/B testování jsme uspořili kampani téměř jednu třetinu na výdajích za placenou návštěvnost a zvýšili efektivitu textového obsahu o téměř jednu třetinu. To jde, ne?

Důvod je prostý

Protože původní předpoklad před začátkem testování byl, že výsledky experimentu budou přesně opačné, tedy že čím větší číslo o počtu stáhnutí e-booku bude použito, tím lepšího konverzního poměru se dosáhne, bylo by dobré zamyslet se, proč se tak stalo. Důvodem může být fakt, že pokud je číslo nízké, lidé vnímají situaci tak, že jsou jedni z prvních, kteří mají možnost si materiál stáhnout, což je může motivovat. Dalším důvodem může být i to, že lidé na základě minulé zkušenosti s podobnými kampaněmi v oblasti hubnutí a zdravého stravování nedůvěřují příliš velkým číslům, připadají jim nereálná a vymyšlená a jejich důvěra a motivace ke stažení e-booku tím pádem klesá.

Výsledky nejdou (bohužel) generalizovat

Bohužel výsledky podobného A/B testování nejdou jednoduše aplikovat na jiná témata a často ani na příliš odlišné kampaně. Lze si z nich ovšem odnést především poznatky o zvýšení efektivity pro konkrétní kampaň, pokud s ní budeme chtít pokračovat, nebo ji necháme běžet neomezeně dlouho.

Lze také předpokládat, že při zvolení příliš malého čísla (a možná i zbytečně velkého) by se křivka odhadu z grafu výše pohybovala jinak než okolo logaritmické trendové křivky.

Několik tipů k A/B testování obsahu na závěr

Při testování jsem při různých testech narazil na několik chyb, které mi nezřídka zmařily celý experiment. Uvádím je zde proto na konec, abyste se jich při vlastním A/B testování vyvarovali:

  1. Při testování posílejte na textový obsah v experimentu stále stejně kvalitní návštěvnost, ideálně ze stejného zdroje. Návštěvníci z Facebooku totiž mohou na testované prvky v porovnání s jinými návštěvníky reagovat zcela odlišně. Po dobu celého experimentu se také snažte udržet stejné poměry návštěv z různých zdrojů.
  2. Textový obsah netestujte po dlouhou dobu, ale také ne během velmi krátkého časového období. Ideální je například týden či měsíc. Spustit test jen na 2 hodiny by zapříčinilo, že v daných 120 minutách mohou přijít jiní návštěvníci, než kteří chodí po zbytek dne. V případě testování po několik měsíců, kde se může lámat sezónnost nebo se měnit struktura návštěvníků, byť ze stejného zdroje, se může zase naopak A/B experiment chovat různým způsobem.
  3. Pokud používáte Google experimenty a používáte redakční systém WordPress, doporučuji přečíst si tento jednoduchý návod, který vám poradí, jak technicky na to.

Pokud děláte alespoň trochu systematicky obsahový marketing, zkuste zvýšit efektivitu textového obsahu. Je-li to pro vás důležitá součást obsahové strategie, můžete takto dělat obsahový marketing ještě efektivněji.

Přečtěte si články na podobné téma:

Okomentovat článek

Sdílejte článek přátelům:

Autor: Josef Řezníček

Josef Řezníček vede marketingovou agenturu Včeliště.cz specializovanou na obsahový a inbound marketing. Pomáhá firmám a webovým projektům získávat zákazníky a návštěvníky pomocí obsahu. Kromě toho vede online trénink optimalizace pro vyhledávače na SEOŠkola.cz, kam se můžete zapsat i vy, a to zdarma.

Komentáře čtenářů: 0

    Přidejte vlastní komentář