Testing là gì Update 12/2024

Khi bạn thiết kế các landing page, viết email marketing hoặc thiết kế các nút CTA – Kêu gọi hành động, bạn thường phải sử dụng trực giác của mình để dự đoán điều gì sẽ kích thích người dùng click và tối ưu tỉ lệ chuyển đổi – conversion rate optimization.

Bạn đang xem: Testing là gì

Tuy nhiên, nếu chỉ marketing dựa trên “trực giác” không phải lúc nào cũng mang lại kết quả chính xác!

Thay vì đưa ra phỏng đoán hay giả định, có một cách thức có thể giúp bạn biết chính xác hành vi, suy nghĩ của người dùng – chạy A/B Testing.

Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cụ thể cho bạn:

A/B Testing là gì?Những lợi ích khi dùng A/B Testing là gì?Quy trình tiến hành A/B Testing trong SEO bạn nên biếtCách thực hiện A/B Testing4 lỗi A/B Testing thường gặp

Để tôi giải thích chi tiết cho bạn.

A/B Testing là gì?

A/B Testing (hay còn được gọi là split testing hay bucket testing) là một phương pháp để so sánh giữa 2 phiên bản của webpage hoặc ứng dụng nào đó, từ đó tìm ra được phiên bản nào hiệu quả tốt hơn.

AB Testing còn được gọi là Split Testing hoặc Bucket Testing

Thử nghiệm A/B về cơ bản là một cuộc thử nghiệm mà trong đó, hai hoặc nhiều biến thể của trang được hiển thị cho người dùng một cách ngẫu nhiên. Và những phân tích thống kê được sử dụng để xác định biến thể nào hoạt động tốt hơn cho mục tiêu chuyển đổi nhất định. 

Việc sử dụng AB testing để so sánh trực tiếp một biến thể với trải nghiệm hiện tại cho phép bạn có thể đặt ra câu hỏi về các thay đổi cho trang web hoặc ứng dụng. Và sau đó, bạn có thể thu thập dữ liệu về hiệu quả của những sự thay đổi đó.

Testing sẽ đưa ra những phỏng đoán về việc tối ưu hóa trang web và cho phép đưa ra các quyết định về thông tin dữ liệu mà sẽ chuyển các cuộc hội thoại kinh doanh từ “chúng tôi nghĩ” sang “chúng tôi biết“.

Bằng cách đo lường thay đổi của những biến đổi trong số liệu, bạn có thể đảm bảo rằng mọi thay đổi đều mang lại kết quả tích cực.

Tại sao chúng ta sử dụng A/B testing?

A/B Testing cho phép các cá nhân, nhóm và doanh nghiệp thực hiện những thay đổi thận trọng cho trải nghiệm người dùng (user experience) trong khi thu thập những dữ liệu cho kết quả.

A/B testing là gì ? Sơ đồ giải thích đơn giản về A/B Testing

Điều này cho phép họ xây dựng các giả thuyết và hiểu rõ hơn tại sao các yếu tố xác định trong trải nghiệm của họ lại ảnh hưởng đến hành vi của người dùng.

Nói cách khác, họ có thể được chứng minh ý kiến của mình về trải nghiệm tốt nhất cho mục tiêu nhất định – là sai thông qua A/B test.

Không chỉ trả lời cho những câu hỏi một lần duy nhất hoặc giải quyết những bất đồng, A/B Testing có thể được sử dụng một cách nhất quán để có thể liên tục cải thiện những trải nghiệm và mục tiêu đơn lẻ. Ví dụ như: tỷ lệ chuyển đổi theo thời gian.

Chẳng hạn, một công ty công nghệ B2B có thể muốn cải thiện chất lượng và số lượng khách hàng tiềm năng từ các trang web của chiến dịch.

Để đạt được mục tiêu đó, một nhóm sẽ thử các thay đổi A/B Testing đối với các tiêu đề, hình ảnh trực quan, khung opt-in (biểu mẫu), CTA – kêu gọi hành động và bố cục tổng thể của trang.

Việc kiểm tra một thay đổi tại một thời điểm nhất định sẽ giúp họ xác định chính xác những thay đổi đó liệu có ảnh hưởng đến hành vi truy cập của người dùng hay có những thay đổi nào khác không.

Dần dần, dựa vào đó, họ có thể kết hợp hiệu ứng của nhiều thay đổi thành công từ các thử nghiệm trước để chứng minh sự cải thiện trải nghiệm mới so với trải nghiệm cũ.

Sự khác biệt giữa dùng và không dùng A/B Testing

Với phương pháp thông báo các thay đổi trong UX – Trải nghiệm cho người dùng này, nó cho phép trải nghiệm được tối ưu hóa đối với những kết quả mong muốn. Và từ đó, có thể thực hiện các bước tiến trọng yếu trong chiến lược marketing.

Bạn có thực sự hiểu rõ Marketing là gì? Tìm hiểu ngay về Marketing và 10 bước quan trọng để tạo một chiến dịch Marketing thành công!

Bằng cách thử nghiệm nhiều quảng cáo khác nhau, các marketers có thể tìm hiểu phiên bản nào thu hút nhiều cú nhấp chuột hơn.

Hoặc bằng cách thử nghiệm trang đích tiếp sau, họ có thể tìm ra cách bố trí layout nào sẽ biến đổi những người dùng thành khách hàng tốt nhất.

Tổng tiền đầu tư cho một chiến dịch marketing (marketing campaign) thực sự có thể giảm nếu từng yếu tố trong từng bước hoạt động hiệu quả nhất có thể để có được khách hàng mới.

A/B Testing mô hình phễu

Những nhà phát triển và thiết kế sản phẩm cũng áp dụng A/B Testing để chứng minh rằng:

Các tính năng mới hoặc thay đổi mới cũng có thể ảnh hưởng đối với trải nghiệm của người dùng.

Tất cả các sản phẩm mới, sự tương tác từ người dùng, phương thức và trải nghiệm trong sản phẩm đều có thể được tối ưu hóa với giải pháp của AB Testing. Miễn là các mục tiêu được xác định rõ ràng và bạn đặt ra một giả thuyết rõ ràng.

Test link

Test link là một hệ thống quản lý kiểm tra dựa trên web tạo điều kiện đảm bảo chất lượng phần mềm. Nó được phát triển và duy trì bởi Teamtest. Nền tảng cung cấp hỗ trợ cho các trường hợp thử nghiệm, bộ thử nghiệm, kế hoạch thử nghiệm, dự án thử nghiệm và quản lý người dùng, cũng như các báo cáo và thống kê khác nhau.

Xem thêm: Nữ Quyền Là Gì – Hiểu Đúng Về Nữ Quyền Và Bình Đẳng Giới

Quy trình A/B Testing

Có nhiều cách triển khai a/b testing khác nhau nhưng cách hiệu quả nhất khi triển khai quy trình A/B Testing là gì? Dưới đây là quy trình A/B Testing mẫu bạn có thể sử dụng để bắt đầu cuộc thử nghiệm:

Thu thập data: Những phân tích của bạn thường sẽ cung cấp cái nhìn sắc nét, rõ ràng về nơi bạn có thể bắt đầu tối ưu hóa. Nó giúp bạn bắt đầu với các khu vực có lưu lượng truy cập cao của trang web hoặc ứng dụng. Vì điều này sẽ cho phép bạn thu thập dữ liệu nhanh hơn.Việc tìm kiếm các trang có tỷ lệ chuyển đổi thấp hoặc tỷ lệ rơi (drop-off) cao có thể được cải thiện.Xác định mục tiêu: Mục tiêu chuyển đổi của bạn là số liệu mà bạn đang sử dụng để xác định xem biến thể có thành công hơn phiên bản gốc hay không.Mục tiêu có thể là bất cứ thứ gì từ việc click vào nút hoặc liên kết đến trang web bán hàng.Tạo ra giả thuyết: Khi bạn đã xác định được mục tiêu, bạn có thể bắt đầu tạo ra các ý tưởng và giả thuyết AB Testing về lý do tại sao bạn nghĩ rằng chúng sẽ tốt hơn phiên bản hiện tại.Một khi bạn có một danh sách các ý tưởng, hãy ưu tiên chúng theo mức độ tác động dự kiến ​​và độ khó khi thực hiện.Tạo các biến thể: Sử dụng phần mềm A/B Testing của bạn (chẳng hạn như Optimizely). Điều này giúp thực hiện các thay đổi theo ý muốn đối với một thành phần của trang web hoặc trải nghiệm ứng dụng di động của bạn.Điều này có thể chỉ đơn giản là:Thay đổi màu của một nút CTAHoán đổi thứ tự các thành phần trên trangẨn các thành phần điều hướng hoặc một thứ đó có thể hoàn toàn tùy chỉnh được.Nhiều công cụ A/B Testing hàng đầu có trình chỉnh sửa trực quan sẽ giúp những thay đổi này trở nên dễ dàng hơn. Hãy đảm bảo thử nghiệm của bạn có thể hoạt động đúng như mong đợi.Chạy thử nghiệm: Hãy bắt đầu thử nghiệm của bạn và chờ người dùng truy cập vào!Ở bước này, khách truy cập vào trang web hoặc ứng dụng của bạn sẽ được chỉ định ngẫu nhiên để kiểm soát hoặc thay đổi trải nghiệm của bạn.Sự tương tác của họ với từng trải nghiệm được đo lường, tính toán và so sánh để xác định cách thức từng cách hoạt động.Phân tích kết quả: Khi thử nghiệm của bạn hoàn tất, đã đến lúc phân tích kết quả.Phần mềm A/B Testing của bạn sẽ xuất ra dữ liệu từ thử nghiệm và cho bạn thấy sự khác biệt giữa cách hai phiên bản trang web đang hoạt động. Và liệu có sự khác biệt đáng kể về mặt thống kê hay không?

Nếu biến thể của bạn đã thành công thì xin chúc mừng! Để xem bạn có thể áp dụng các bài học rút ra từ thử nghiệm trên các trang khác của website không và tiếp tục lặp lại các thử nghiệm để cải thiện kết quả.

Nếu thử nghiệm của bạn tạo ra kết quả âm hoặc không mang lại kết quả, đừng lo lắng. Hãy xem thử nghiệm đó như một kinh nghiệm học tập và tạo ra giả thuyết mới mà bạn có thể kiểm tra.

hướng dẫn quy trình ab testing

Bất kể kết quả của cuộc thử nghiệm của bạn là gì, hãy sử dụng kinh nghiệm của bạn để áp dụng cho những bài test khác trong tương lai. Và lặp đi lặp lại không ngừng trong việc tối ưu hóa ứng dụng hoặc website của bạn.

A/B Testing SEO

Google cho phép và khuyến khích A/B Testing và đã tuyên bố rằng:

Việc thực hiện A/B Testing hoặc đa biến không gây ra những sự cố hay rủi ro nào cho xếp hạng tìm kiếm trên website.Tuy nhiên, nó có thể gây bất lợi cho thứ hạng tìm kiếm của bạn nếu lạm dụng công cụ A/B Testing cho các mục đích như che giấu.

Google đã cung cấp một số ví dụ cụ thể để đảm bảo rằng điều này không xảy ra:

Không che giấu – Che giấu là cách website của bạn hiển thị nội dung trên các công cụ tìm kiếm khác với những gì mà khách truy cập thông thường sẽ thấy. Che giấu có thể khiến website của bạn bị rớt top hoặc thậm chí bị xóa khỏi kết quả tìm kiếm.Để ngăn chặn việc “che giấu”, bạn không nên lạm dụng những phân đoạn khách truy cập để hiển thị nội dung khác nhau cho Googlebot dựa trên địa chỉ người dùng hoặc đại lý IP.Sử dụng thẻ rel = “canonical” – Nếu như bạn thử nghiệm riêng biệt với nhiều URL, bạn nên sử dụng thuộc tính rel = “canonical” để hướng các biến thể trở lại phiên bản gốc của trang.Làm như vậy sẽ ngăn chặn việc Googlebot bị nhầm lẫn bởi nhiều phiên bản của cùng một trang.Sử dụng redirect 302 thay vì 301s – Nếu như bạn thử chuyển hướng URL gốc sang URL biến thể, hãy sử dụng redirect 302 (tạm thời) so với redirect 301 (vĩnh viễn).Điều này giúp cho các công cụ tìm kiếm như Google biết rằng việc chuyển hướng này là tạm thời. Và họ nên giữ URL gốc được lập chỉ mục thay vì URL được kiểm tra.Chỉ chạy thử nghiệm khi cần thiết – Việc thử nghiệm lâu hơn mức cần thiết, đặc biệt khi bạn đang sử dụng một biến thể của trang cho một tỷ lệ lớn người dùng. Điều này có thể được coi là một nỗ lực để đánh lừa các công cụ tìm kiếm.Google khuyên bạn nên cập nhật trang web của mình và xóa tất cả các biến thể kiểm tra trang web của bạn ngay khi thử nghiệm kết thúc. Và đặc biệt, tránh chạy thử nghiệm lâu không cần thiết.

Làm thế nào để thực hiện một A/B Testing?

Trước khi thực hiện A/B Testing

#1 Chọn một biến thể để kiểm tra

Khi bạn tối ưu hóa các trang web và email marketing của mình, bạn có thể thấy có một số biến thể bạn muốn kiểm tra.Nhưng để đánh giá mức độ hiệu quả của một thay đổi, bạn sẽ muốn dùng “biến thể độc lập” và đo lường hiệu suất của nó.

Giả sử, sau khi thử nghiệm có thay đổi nào đó từ người dùng, làm sao bạn biết yếu tố nào gây ra thay đổi đó? Ý tôi là bạn sẽ không thể chắc chắn biến thể nào sẽ chịu trách nhiệm cho những thay đổi của AB Testing.

Bạn có thể kiểm tra nhiều hơn một biến thể cho một trang web hoặc email; chỉ cần chắc chắn rằng bạn sẽ không thử nghiệm chúng cùng một lúc.

Nhìn vào các yếu tố khác nhau trong tài nguyên marketing của bạn và các lựa chọn thay thế của chúng cho thiết kế, từ ngữ và bố cục. Ngoài ra, bạn có thể kiểm tra các yếu tố:

Dòng chủ đề emailTên người gửiCác cách khác nhau để cá nhân hóa email của bạn.

Hãy nhớ rằng ngay cả những thay đổi đơn giản, như thay đổi hình ảnh trong email hoặc từ ngữ trên CTA cũng có thể tạo ra sự thay đổi lớn.

Trên thực tế, những kiểu thay đổi này thường dễ xác định hơn những kiểu thay đổi lớn hơn thế.

Lưu ý: Đôi khi, sẽ ý nghĩa hơn nếu như bạn kiểm tra nhiều biến thể hơn là chỉ một biến thể. Quá trình gọi là quá trình thử nghiệm đa biến – Multivariate Testing.

Xem thêm: Suit Là Gì – Nghĩa Của Từ Suit

#2 Xác định mục tiêu của bạn

Mặc dù bạn sẽ đo nhiều số liệu cho mỗi một lần kiểm tra, nhưng hãy chọn một số liệu chính để tập trung vào ngay trước khi bạn thử nghiệm. Trên thực tế, hãy làm điều này trước cả khi bạn thiết lập biến thể thứ hai. Đây là “biến phụ thuộc” của bạn.

Hãy suy nghĩ về vị trí bạn muốn đặt biến thể này ở cuối bài testing. Bạn có thể nêu ra một giả thuyết chính và kiểm tra kết quả dựa trên dự đoán này.

Nếu bạn đợi cho đến cuối để quyết định xem:

Số liệu nào quan trọng với bạn?Mục tiêu của bạn là gì?Những sự thay đổi bạn đề xuất có thể ảnh hưởng đến hành vi của người dùng không?

Thì có thể bạn sẽ không thể thử nghiệm theo cách hiệu quả nhất.

#3 Tạo ‘kiểm soát’ và ‘thách thức’.

Bây giờ bạn đã có biến thể độc lập, biến phụ thuộc và kết quả mong muốn của bạn. Hãy sử dụng thông tin này để thiết lập phiên bản chưa thay đổi của bất cứ điều gì bạn đang kiểm tra làm “kiểm soát”.

Nếu bạn đang kiểm tra một trang web, đây là trang web chưa được thay đổi vì nó đã tồn tại. Nếu bạn đang thử nghiệm với landing page, thì đây sẽ là bản sao thiết kế của landing page và bản sao bạn thường sử dụng.

Từ đó, xây dựng một biến thể hoặc một “thách thức” cho trang web, landing page hoặc email marketing mà bạn kiểm tra đối với sự kiểm soát đó. 

#4 Chia nhóm mẫu test của bạn ngang bằng và ngẫu nhiên

Đối với các thử nghiệm mà bạn có quyền kiểm soát nhiều hơn – như với email, bạn cần thử nghiệm với 2 hoặc nhiều đối tượng ngang bằng nhau để có kết quả cuối cùng.

Cách bạn thực hiện việc này sẽ khác nhau tùy thuộc vào công cụ A/B Testing – Testing tool mà bạn sử dụng.

#5 Xác định kích cỡ mẫu thử của bạn (nếu có)

Cách bạn xác định kích thước mẫu thử của bạn cũng sẽ thay đổi tùy thuộc vào công cụ A/B Testing của bạn, cũng như loại A/B test mà bạn đang sử dụng.

Nếu như bạn đang kiểm tra A/B với email, có thể bạn sẽ muốn gửi A/B Testing đến một phần nhỏ hơn trong danh sách của bạn để có kết quả thống kê.

Cuối cùng, bạn sẽ chọn một phần chiến thắng và gửi biến thể thành công đó cho phần còn lại của danh sách.

Chuyên mục: Hỏi Đáp