Útmutatók
2025-01-215 perc

A/B tesztelés kezdőknek Gyakorlati útmutató a jobb konverzióhoz

A/B tesztelés kezdőknek
Gyakorlati útmutató a jobb konverzióhoz

Ismerős a helyzet? Órákig agyalsz, hogy a "Vásárolj most!" vagy a "Kosárba teszem" szöveg a nyerő a gombodon. Végül ráböksz az egyikre, mert... jobban hangzik.

Ismerjük az érzést.

De mi lenne, ha a hasraütés helyett kőkemény adatokra bíznád a döntést? Ha a látogatóid mondanák meg neked, mire kattintanak szívesebben?

Na, pontosan erről szól az A/B tesztelés.

Mi az az A/B tesztelés és miért kell neked?

Az A/B tesztelés (vagy split testing) lényege egyszerű: két vagy több verzióból melyik teljesít jobban.

Lehet ez:

  • Két különböző gombszöveg ("Regisztrálj" vs "Próbáld ki ingyen")
  • Két eltérő színű CTA gomb (zöld vs narancssárga)
  • Két különböző főcím a landing page-en
  • Két eltérő árazási struktúra

A lényeg: nem te döntöd el, hanem a valós felhasználók viselkedése.

Mikor érdemes A/B tesztelni? (És mikor nem)

✅ Tesztelj, ha:

  • Minimum napi 100 látogatód van az adott oldalon
  • Van egyértelmű célod (több vásárlás, feliratkozás, letöltés)
  • Tudod mérni az eredményt
  • Van kapacitásod változtatni

❌ Ne tesztelj, ha:

  • Kevés a forgalmad (hónapokig tartana eredményt látni)
  • Nincs tiszta hipotézised
  • Egyszerre 10 dolgot akarsz változtatni
  • Nem tudod kivárni az eredményt

Pro tipp: Ha kevés a forgalmad, kezdj inkább felhasználói interjúkkal!

Az A/B tesztelés 5 lépéses folyamata

1. lépés: Állíts fel egy hipotézist

Hipotézis sablon: "Ha [ezt változtatom], akkor [ezt várom], mert [ez az ok]"

Példa: "Ha a 'Regisztrálj' gombot 'Próbáld ki ingyen' szövegre cserélem, akkor több regisztráció lesz, mert csökkenti a kockázatérzetet."

2. lépés: Válaszd ki a megfelelő eszközt

Ingyenes/olcsó eszközök kezdőknek:

  • PostHog (ingyenes 1M eseményig - ezt használjuk mi is!)
  • Microsoft Clarity (teljesen ingyenes heatmap és session recording)
  • Plausible.io (egyszerű, GDPR-barát, nincs süti-fejfájás)
  • Splitbee (kezdőbarát, átlátható árazás)

Profi eszközök nagyobb forgalomhoz:

  • Optimizely (enterprise szintű)
  • VWO (Visual Website Optimizer)
  • AB Tasty (drag & drop editor)
  • Convert (fejlesztőbarát)

WordPress felhasználóknak:

  • Nelio AB Testing (WP plugin)
  • Split Hero (egyszerű és olcsó)

3. lépés: Határozd meg a sikerkritériumokat

Mit fogsz mérni? Legyen egyértelmű!

Elsődleges metrika: A fő cél (pl. konverzió) Másodlagos metrikák: Egyéb fontos mutatók (pl. oldalon töltött idő)

Fontos: Előre döntsd el, mekkora különbség számít szignifikánsnak!

  • Általában minimum 95%-os megbízhatósági szint kell
  • Legalább 2 hét futási idő
  • Minimum 100-200 konverzió variánsonként

4. lépés: Futtasd a tesztet (és légy türelmes!)

A teszt közbeni kukkolgatás olyan, mintha 5 percenként megnéznéd a sütőt. Hagyd békén!

Kerülendő: Túl korai leállítás, kukkolgatás, pénteki indítás Javasolt: Keddi/szerdai indítás, 1-2 hét futtatás, türelmes várakozás

5. lépés: Elemezd az eredményeket

A teszt végén ne csak a nyertest nézd!

Kérdezd meg magadtól:

  • Statisztikailag szignifikáns az eredmény?
  • Van logikus magyarázat a különbségre?
  • Más metrikákban mi történt?
  • Reprodukálható az eredmény?

10 konkrét A/B teszt ötlet, amit még ma elindíthatsz

1. Főcím tesztelés

  • Probléma-fókusz vs Megoldás-fókusz
  • Rövid vs Hosszú
  • Kérdés vs Kijelentés

2. CTA gomb szöveg

  • "Regisztrálj" vs "Kezdd el ingyen"
  • "Vásárlás" vs "Hozzáadás a kosárhoz"
  • "Küldés" vs "Igen, kérem az ajánlatot"

3. Árazás megjelenítés

  • Havi vs Éves kiemelve
  • 3 vs 4 árazási csomag
  • "Legnépszerűbb" badge pozíciója

4. Bizalmi elemek

  • Vélemények száma (3 vs 10)
  • Logo wall pozíciója
  • Garancia kiemelés módja

5. Form mezők

  • 3 mező vs 5 mező
  • Egylépcsős vs Többlépcsős
  • Placeholder vs Label

6. Sürgősség/Hiány

  • Időkorlát vs Mennyiségi limit
  • Visszaszámláló vs Progress bar
  • "Már csak X" vs "X fő nézi"

7. Képek

  • Termékfotó vs Lifestyle kép
  • Személy vs Grafika
  • Videó vs Statikus kép

8. Social proof típusa (mi az a társas bizonyíték?részletes cikk)

  • Szöveges vs Videós vélemény
  • Értékelés vs Esettanulmány
  • Ügyféllogók vs Számok

9. Navigáció

  • Sticky menü vs Normál
  • Hamburger vs Teljes menü
  • Breadcrumb vs Nincs

10. Pop-up időzítés

  • 5 mp vs 30 mp
  • Exit intent vs Scroll %
  • Első vs Második látogatás

Gyakorlati példa: Így növeltük 31%-kal a konverziót

Kiindulás: SaaS landing page, 2.1% konverzió

Hipotézis: Ha a "Regisztráció" gombot "Próbáld ki ingyen 14 napig" szövegre cseréljük, több lesz a regisztráció, mert csökkenti a kockázatérzetet.

Teszt beállítás:

  • Eszköz: PostHog
  • Forgalom: 50-50% elosztás
  • Futási idő: 3 hét
  • Minimum minta: 500 konverzió

Eredmények:

  • Kontroll (Regisztráció): 2.1% konverzió
  • Variáns (Próbáld ki...): 2.75% konverzió
  • Növekedés: +31%
  • Szignifikancia: 98%

Tanulság: A kockázat csökkentése fontosabb volt, mint a rövid, egyértelmű CTA.

A/B tesztelés kalkulátor - Mennyi idő kell az eredményhez?

Itt egy egyszerű képlet:

Szükséges látogatók száma =
(16 × variációk száma) / (minimum detektálható hatás)²

Példa:

  • Jelenlegi konverzió: 2%
  • Várt javulás: 20% (tehát 2.4%-ra nő)
  • Variációk: 2 (A és B)

Szükséges minta: kb. 3,200 látogató/variáció

Ha napi 500 látogatód van: 13 nap kell

Kerülendő csapdák az A/B tesztelésnél

1. A Simpson-paradoxon

Ne keverd a különböző szegmenseket! A mobil és desktop felhasználók máshogy viselkedhetnek.

2. Szezonalitás

A Black Friday forgalom nem reprezentálja a normál viselkedést.

3. Újdonság hatás

Az első napokban a változás miatt lehet jobb az eredmény, aztán visszaáll.

4. Technikai problémák

Mindig teszteld mindkét verziót minden böngészőben!

Következő lépésed

Ma: Válassz egy tesztelendő elemet (gomb, cím vagy szín) Holnap: Állíts fel hipotézist és készíts B verziót 1 hét múlva: Indítsd el a tesztet 2-3 hét múlva: Elemezz és tanulj az eredményekből

Záró gondolatok

Az A/B tesztelés nem varázslat - ez tudomány. De nem is kell tudósnak lenned hozzá.

Kezdj kicsiben: Egy gomb. Egy főcím. Egy szín.

Légy türelmes: A jó eredményhez idő kell.

Tanulj minden tesztből: A vesztes verzió is tanít valamit.

És ami a legfontosabb: ne higgy nekem, teszteld le! 😉

Szeretnéd automatizálni az A/B tesztjeidet és a konverzió optimalizálást? Nézd meg az AI chatbot megoldásunkat, ami folyamatosan tanul a látogatóid viselkedéséből!

Tetszett a cikk?

Ha szeretnéd a gyakorlatban is alkalmazni az itt olvasottakat, vedd fel velünk a kapcsolatot!