Яндекс Сплит – это мощный инструмент, который позволяет проводить A/B-тестирование и многовариантный тестинг веб-страниц и приложений. Он позволяет определить, какие изменения на сайте приводят к наибольшим конверсиям и улучшают пользовательский опыт.
Если вы хотите начать использовать Яндекс Сплит, вам потребуется следовать нескольким простым шагам. Во-первых, вам нужно создать аккаунт в Яндекс Сплит и получить API-ключ. Аккаунт позволит вам управлять экспериментами и получать доступ к результатам.
После того, как вы получили API-ключ, следующий шаг – это установка кода Яндекс Сплит на ваш сайт. Код нужно расположить перед закрывающим тегом </body> на каждой странице, на которой вы хотите провести тестирование. Код состоит из нескольких строк JavaScript, которые подключают библиотеку Яндекс Сплит и инициализируют его работу.
После установки кода вы можете приступить к созданию эксперимента в Яндекс Сплит. Эксперимент состоит из гипотезы (то, что вы хотите проверить или улучшить), вариантов (различные варианты изменений, которые вы планируете протестировать) и целей (того, что вы хотите достичь с помощью теста).
После того, как эксперимент создан и настроен, вам нужно запустить его. Весь процесс проведения тестирования будет автоматизирован – Яндекс Сплит случайным образом будет присваивать пользователям разные варианты и собирать данные о конверсиях. Вы сможете следить за результатами теста в реальном времени и по завершении анализировать полученные данные.
Установка и настройка Яндекс Сплит
Для начала работы с Яндекс Сплит необходимо выполнить ряд шагов:
- Авторизация в Яндекс Аккаунте или создание нового.
- Переход на страницу «Сервисы» и выбор «Яндекс Сплит».
- Нажатие на кнопку «Добавить новый эксперимент» для создания нового теста.
- Заполнение необходимых полей, таких как название эксперимента и список вариантов.
- Выбор целевого действия и его настроек.
- Установка кода Яндекс Сплит на сайт или приложение.
- Подтверждение создания эксперимента и запуск теста.
После установки и настройки Яндекс Сплит, можно начать проводить тестирование различных вариантов страниц и элементов сайта. Система автоматически будет распределять посетителей между выбранными вариантами и собирать данные для анализа и принятия решений об оптимизации.
Создание эксперимента в Яндекс Сплит
Яндекс Сплит позволяет совместно проводить A/B-тесты и улучшать пользовательский опыт. В этом разделе мы рассмотрим пошаговую инструкцию по созданию эксперимента в Яндекс Сплит.
- Зайдите в Яндекс Сплит и авторизуйтесь с помощью своей учетной записи Яндекс
- В личном кабинете выберите проект, в котором хотите создать эксперимент
- Нажмите на кнопку «Создать эксперимент»
- Задайте название эксперимента и выберите целевую метрику. Целевая метрика — это основной показатель, по которому будет измеряться успех эксперимента
- Выберите, какой тип эксперимента вам необходим: A/B-тест или MVT-тест
- Задайте процентный трафик, который будет участвовать в эксперименте
- Создайте варианты для эксперимента. Вам необходимо создать минимум два варианта: контрольную группу и одну или несколько тестовых групп
- Настройте распределение трафика между вариантами. Вы можете задать равномерное распределение или указать вручную проценты для каждого варианта
- Добавьте код эксперимента на свой сайт или в приложение. Для этого вам потребуется сгенерированный код эксперимента, который нужно разместить на всех страницах, на которых будет проводиться тестирование
- Запустите эксперимент и следите за его результатами в личном кабинете Яндекс Сплит
После проведения эксперимента вы сможете анализировать полученные данные и принимать решения на основе полученной информации. Помните, что качественный анализ результатов экспериментов является основой для оптимизации и улучшения пользовательского опыта на вашем сайте или в вашем приложении.
Настройка целей в Яндекс Сплит
- После входа в ваш аккаунт Яндекс Сплит перейдите в раздел «Проекты» и выберите нужный проект.
- На странице проекта выберите вкладку «Цели» в меню слева.
- Нажмите кнопку «Создать цель».
- Задайте имя для цели и выберите ее тип. В зависимости от типа цели укажите необходимые параметры: URL, CSS-селектор, JavaScript-код и т.д.
- Нажмите кнопку «Сохранить».
После сохранения цели, Яндекс Сплит начнет отслеживать ее выполнение и предоставлять вам статистику по каждой цели в разделе «Отчеты». Вы сможете использовать данные о выполнении целей для анализа эффективности различных вариантов гипотез и принятия решений о дальнейшей оптимизации вашего сайта.
Обратите внимание, что для настройки целей в Яндекс Сплите требуется базовое понимание работы с HTML, CSS и JavaScript. Если вы не уверены в своих навыках, рекомендуется проконсультироваться с web-разработчиком или специалистом по аналитике.
Анализ результатов эксперимента в Яндекс Сплит
После завершения эксперимента в Яндекс Сплит необходимо проанализировать полученные результаты. Для этого следует рассмотреть следующие метрики:
1. Конверсия
Одним из основных показателей успешности эксперимента является уровень конверсии. Сравните конверсию между контрольной и тестовыми группами, чтобы определить, какая версия приводит к более высокой конверсии. Если тестовая группа продемонстрировала улучшение конверсии, это может свидетельствовать о том, что новая версия страницы или функционала более эффективна.
2. Вовлеченность
Изучите метрики, связанные с вовлеченностью пользователей. Например, соотношение отказов, среднее время на странице, количество просмотров страниц и другие показатели могут помочь понять, насколько успешно новая версия удерживает пользователей и поддерживает их интерес.
3. Кликабельность элементов
Если эксперимент проводился с целью изменения визуального оформления или размещения элементов на странице, важно проанализировать данные о кликабельности. Оцените, повлияли ли изменения на кликабельность определенных элементов (кнопок, ссылок и т. д.).
4. Обратная связь пользователей
Не забывайте о качественной обратной связи от пользователей. Просмотрите отзывы, комментарии или сообщения о производительности и удобстве использования новой версии. Это поможет получить дополнительную информацию о позитивном или негативном восприятии эксперимента со стороны пользователей.