WikiSort.ru - Не сортированное

A/B-тестирование (англ. A/B testing, Split testing) — метод маркетингового исследования, суть которого заключается в том, что контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, в которых один или несколько показателей были изменены, для того, чтобы выяснить, какие из изменений улучшают целевой показатель. Разновидностью A/B-тестирования является многовариантное тестирование. В этом случае тестируются не два целостных варианта, а сразу несколько элементов продукта или составных частей исследуемого объекта в различных сочетаниях, при которых каждый тестируемый элемент может быть двух видов (A или B)^[1].

Метод часто используется в веб-дизайне, типичные применения — исследование влияния цветовой схемы, расположения и размера элементов интерфейса на конверсию сайта^[2]. В веб-дизайне часто тестируются две очень похожие веб-страницы (страница А и страница В), которые различаются лишь одним элементом или несколькими элементами (тогда метод называют A/B/n-тестированием). Страницы А и В показываются различным пользователям в равных пропорциях, при этом посетители, как правило, не знают об этом. По прошествии определенного времени или при достижении достаточно большого числа показов, сравниваются числовые показатели цели и определяется наиболее подходящий вариант страницы. Преимуществом метода является использование при проектировании объективных данных^[1]. Для A/B-тестирования веб-дизайна часто используются инструменты от сервисов веб-статистики; в этом случае также часто важно применение механизма для разбиения пользователей, которым будет показан тот или иной вид дизайна (одному и тому же пользователю нужно показывать тот же самый вариант дизайна), например, на основе IP-адреса и затем установкой HTTP cookie^[1].

Примечания

Литература

• Lukas Mathis. A/B Testing // Designed for Use. — Pragmatic Bookshelf, 2011. — 344 p. — ISBN 978-1-934356-75-3.

Ссылки

• How to increase site performance through A/B Split testing  (англ.)

В другом языковом разделе есть более полная статья A/B testing (англ.). Вы можете помочь проекту, расширив текущую статью с помощью перевода. При этом, для соблюдения правил атрибуции, следует установить шаблон {{переведённая статья}} на страницу обсуждения, либо указать ссылку на статью-источник в комментарии к правке.

Для улучшения этой статьи желательно: Дополнить статью (статья слишком короткая либо содержит лишь словарное определение).