هل يجب عليك إجراء تجارب في وقت واحد؟ دليل لتجنب تضارب النتائج

هناك بعض الجدل في عالم التحسين حول ما إذا كنت تريد إجراء تجارب متزامنة أم لا. يعتقد البعض أن إجراء اختبارات A / B المتزامنة سيؤدي إلى تشويش نتائجك وإنتاج بيانات غير دقيقة. يجادل آخرون بأن تشغيل تجارب A / B على صفحات مختلفة من موقع الويب الخاص بك في نفس الوقت يمكن أن يساعدك في اختبار المزيد من الأشياء وتحديد الاستراتيجيات الفائزة بشكل أسرع.

إذن ، ما هو الصواب؟

في منشور المدونة هذا ، سنستكشف مزايا وعيوب التجارب المتزامنة - ونساعدك على تحديد النهج الأفضل لبرنامج التحسين الخاص بك.

بعد قراءة مقال المدونة هذا ، ستتمكن من الإجابة على الأسئلة التالية:

• هل يمكنني تشغيل تجارب عناوين URL مقسمة متزامنة؟
• هل يمكنني تشغيل تجارب A / B متزامنة؟
• هل يمكنني تشغيل تجربة A / A وتجربة A / B في نفس الوقت؟

الإجابة المختصرة هي نعم ، يمكن تشغيل تجارب متعددة في وقت واحد على صفحة واحدة أو مجموعة من الصفحات. ولكن ، ضع في اعتبارك أن تجميع البيانات في تجربة ما قد يكون له تأثير على البيانات من تجربة أخرى تحدث في وقت واحد.

كيف يحدث تداخل الخبرة وهل يجب أن تشعر بالقلق؟

هناك شيء واحد يجب مراعاته عند إجراء تجارب متزامنة. في بعض الحالات ، قد يتفاعل تغييران ، مما يؤدي إلى تأثير مختلف على السلوك عند الجمع بينهما عن تأثيرهما عند العزلة. قد يحدث هذا عند إجراء التجارب على نفس الصفحة ، مع نفس تدفق المستخدم ، وما إلى ذلك.

دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة حيث قد يحدث تداخل الخبرة وإذا كان ينبغي اعتباره مشكلة.

اختبار نفس العنصر

يعد تبديل تصميم صفحات المنتج لتسليط الضوء على ميزات المكافأة ، مثل سياسة الإرجاع المجاني والتوصيل المجاني ، أحد الأمثلة على اختبار A / B الذي يمكنك إجراؤه.

اختبر أحد عملائنا هذا السيناريو بالضبط. استنادًا إلى البيانات الواردة من قسم خدمة العملاء لديهم ، افترضوا أن العملاء لم يكونوا على دراية بسياسة الإرجاع المجاني للعلامة التجارية لأن الميزة لم تكن مرئية بدرجة كافية على صفحات المنتج. ثم قاموا بإجراء اختبار A / B لإظهار الميزة بشكل أكثر بروزًا وقياس كيفية استجابة العملاء.

هذا هو الشكل الأصلي والاختلاف:

ومع ذلك ، كان تنفيذ الاختبار أكثر تعقيدًا بعض الشيء نظرًا لعدم تطبيق التغييرات على كل صفحة منتج. لم تكن بعض المنتجات مؤهلة للإرجاع المجاني ، ولا يمكن تعديل بعض العناصر المعروضة للبيع ، وما إلى ذلك. لهذه الأسباب ، قرروا تشغيل تجربة A / B أخرى بالتوازي مع تغيير نفس العنصر وإضافة نسخة إخلاء مسؤولية على العديد من هذه الصفحات تقول ، "العنصر غير قابل للإرجاع".

كما ترى ، فإن تجربتي A / B تؤثران على نفس عنصر موقع الويب وبالتالي تسبب نوعًا من التداخل في النتائج ، مما يجعل من الصعب استخلاص استنتاجات واضحة.

الاختبار على نفس الصفحة

مثال آخر على تجربة A / B كان عندما قام أحد عملائنا بتحسين صفحات منتجاته لزيادة عدد الزيارات إلى الطلب.

أثناء تحليلهم لكل عنصر في صفحات المنتج وتتبع تحويلات الهدف ، وجدوا أن روابط شريط التنقل الرئيسية تلقت معظم النقرات ، وخاصة "تسوق الآن". أدرك عملاؤنا أهمية إرسال المزيد من الزيارات المؤهلة إلى صفحات الفئات بدلاً من تركها تتجول على الصفحة الرئيسية.

نتيجة لذلك ، قرر العميل استبدال قسم "تسوق الآن" بفئات أخرى مثل "التوفير الفائق" و "البازار" وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك ، تم نقل قسم "التسوق الآن" إلى الجانب الأيسر من الموقع لجعل الصفحة أكثر جاذبية من الناحية المرئية وجذب الزوار المؤهلين.

هكذا بدت صفحة المنتج أولاً:

وفي الوقت نفسه ، كانت تجربة A / B أخرى قيد التنفيذ على صفحات المنتج لتحديد ما إذا كان اللون المختلف لزر "الشراء الآن" سيؤدي إلى تحويلات أفضل.

نظرًا لأن تجربتي A / B هاتين تؤثران على نفس العناصر في نفس الصفحة ، فلا مفر من حدوث بعض التداخل في النتائج.

اختبار مشاركة المستخدمين في نفس مسار التحويل / التدفق

قد يحدث تداخل في الخبرة أيضًا عند اختبار المستخدمين المشاركين في نفس مسار التحويل. تجذب معظم مواقع الويب التحويلات من خلال مسارات تحويل متعددة. في حين أن التركيز الأساسي قد يكون على المشتريات ، فإن إنشاء الحساب أو الاستحواذ يمكن أن يكون أيضًا قوة دافعة كبيرة في الأعمال التجارية.

من المحتمل أن يكون لإجراء التجارب على صفحة منتج تأثير على تحويل الشراء ؛ ومع ذلك ، فإن اختبار تخطيط النموذج على صفحة إنشاء حساب يمكن أن يساعد في تحسين مسار التحويل هذا. يشمل اختبار الاستحواذ كل شيء بدءًا من توجيه حركة المرور إلى الموقع إلى جمع عناوين البريد الإلكتروني لأغراض التسويق.

قد يؤدي وجود خبرات على نفس الصفحات من موقع الويب إلى تداخلها ، مما يؤدي إلى حدوث أخطاء. من المحتمل أن تتأثر النتائج إذا كانت أهداف التجربة متوافقة مع مسارات التحويل نفسها.

لنفترض أنك تحاول الحصول على المزيد من عمليات الاشتراك المكتملة. عند الوصول إلى موقعك ، يُطلب من المستخدمين التسجيل:

لإعداد مسار تحويل للاشتراكات ، يمكنك تتبع الأحداث التالية:

• عدد المستخدمين عند التسجيل
• عدد الاشتراكات المكتملة
• عدد مرات تحميل شاشة الصفحة الرئيسية

يمكنك بعد ذلك صياغة عدة فرضيات حول كيفية تحسين مسار التحويل باختبار التغييرات التالية:

1. أضف onboarding إلى عملية التسجيل
2. اختصر نموذج التسجيل لجعله أكثر سهولة في الاستخدام
3. قم بإزالة الاشتراك تمامًا

ومع ذلك ، في هذه الحالة ، لا يمكن تحديد التأثير الدقيق للتغيير من اختبار A / B نظرًا لأن تجارب A / B تؤثر على مسار التحويل نفسه ، لذلك سيكون هناك بعض التداخل بين نتائجها.

تشغيل تجارب على مستوى الموقع

قد تكون هناك أوقات تحتاج فيها إلى تجربة عنصر يظهر في جميع الصفحات. لنفترض أنك تريد اختبار تغيير لون أو حجم الخط في عبارة الحث على اتخاذ إجراء في التذييل لمعرفة عدد التحويلات التي يمكنك الحصول عليها.

العملية سهلة التنفيذ باستخدام التحويل: ما عليك سوى إضافة جميع الصفحات إلى الاستهداف.

هذا كل شئ!

ومع ذلك ، سيؤثر الاستهداف على مستوى الموقع على اختبارات A / B الأخرى التي يتم تشغيلها على تلك الصفحات ، مما يؤدي إلى حدوث تداخل في التجربة.

اختبار نفس الجمهور / الزوار

ضع في اعتبارك دراسة الحالة التالية: أنت تريد تقييم جانبين من جوانب نظام التجارة الإلكترونية الخاص بك ، لذلك تقوم بتطوير اختبارين A / B لمستخدمي الهاتف المحمول ومستخدمي سطح المكتب.

1. أنت تحاول معرفة ما إذا كان جعل الزر "إضافة إلى عربة التسوق" باللون الأحمر بدلاً من الأزرق يزيد من النقرات.
2. أنت تحاول تجربة عملية تسجيل خروج جديدة تقلل عدد الخطوات من خمس إلى اثنتين لمعرفة ما إذا كنت ستحصل على المزيد من الاشتراكات.

إذا أدى كلا الإجراءين إلى نفس حدث النجاح (معاملة مكتملة) ، فقد يكون من الصعب تحديد ما إذا كان الزر الأحمر أو تجربة الدفع الأفضل قد عززت التحويلات على أجهزة سطح المكتب والأجهزة المحمولة.

لتجنب تداخل النتائج ومشكلات تسليم التجربة الأخرى ، يجب إجراء الاختبارات المذكورة أعلاه على جماهير مختلفة (على سبيل المثال ، للجوال فقط أو سطح المكتب فقط).

العيب الوحيد في اختبار التقسيم هو أن أرقام حركة المرور الخاصة بك ستكون أقل ، مما قد يؤثر على المدة التي يحتاجها الاختبار الخاص بك. ومع ذلك ، نظرًا لأنه يعتمد على تقنيات التخصيص ، فهذه هي الطريقة المفضلة لتجنب تداخل الخبرة عند اختبار أ / ب. عندما يتم اختيار الشرائح بعناية ، سيكون تأثيرها على التجربة بأكملها ضئيلًا.

تشغيل تجربة قد يكون لها تأثير كبير على هدف مشترك مع تجارب أخرى

وغني عن القول أنه إذا كانت أهدافك متشابهة عبر الاختبارات ، فستتمحور نتائجك حول هذا الهدف الفردي. لكي تحقق كل تجربة غرضها ، يجب ألا تتعارض أهداف كل منها مع بعضها البعض.

استراتيجيات لإجراء الاختبارات الناجحة

لا يوجد حل واحد يناسب الجميع عندما يتعلق الأمر بإجراء اختبارات لا تتداخل. أثناء تنقلك في كل مرحلة من مراحل رحلة التجربة ، ستحدد احتياجاتك كيفية المضي قدمًا.

لمساعدتك في اتخاذ قرار مستنير ، دعنا نتعرف على أكثر الاستراتيجيات شيوعًا التي يمكنك استخدامها للتعامل مع التداخل.

1. تجارب متزامنة بدون تداخل (منعزلة)

عادة ما تكون الإستراتيجية الأكثر مباشرة هي تلك التي كنت تستخدمها حتى هذه النقطة: تجارب معزولة تعمل في وقت واحد.

كما ناقشنا أعلاه ، التجارب المعزولة ليس لها تداخل ولن تؤثر نتائج تجربة واحدة على نتائج تجربة أخرى.

تتطلب الحالات التالية هذه الاستراتيجية:

• عندما يكون التداخل مستحيلًا من الناحية الفنية : إذا كنت تختبر بطريقة تستبعد جميع مجموعات التداخل الممكنة المذكورة أعلاه.
• عندما يمكن كسر تجربة المستخدم : يمكن لبعض مجموعات التجارب أن تدمر تجربة المستخدم ، لذلك يجب تشغيل هذه التجارب بشكل منفصل.
• عندما يكون الهدف الأساسي مقياسًا دقيقًا ، فإن التجارب المعزولة فقط هي التي يكون لها معنى.

في هذه الحالات ، لا توجد طريقة يمكن أن تؤثر بها تجربة واحدة على الأخرى إذا قمت بتشغيل تجربتين في وقت واحد على صفحتين مختلفتين بهدفين مختلفين. لن يشارك الزوار الذين يشاركون في التجربة 1 في التجربة 2 والعكس صحيح.

بعيدًا عن الحالات المذكورة أعلاه ، من منظور الكفاءة ، فإن تنفيذ الخبرات في الممرات المعزولة المتزامنة ليس منطقيًا. يستغرق تشغيل تجربتين في ممرات منفصلة نفس الوقت الذي يستغرقه تشغيلهما واحدة تلو الأخرى لأي عدد معين من المستخدمين أو الجلسات. إذا كان لديك 10000 مستخدم شهريًا وتحتاج إلى تشغيل تجربتين ، تتطلب كل واحدة منهما 5000 شخص ، فسيستغرق إكمال التجربة شهرًا.

إلى جانب ذلك ، فإن لهذه الاستراتيجية عيبًا واضحًا: تشغيل التجارب في الممرات المعزولة سيمنع بلا شك التحقيق في التفاعلات المحتملة بين الاختلافات.

سيكون الأمر مماثلاً لإجراء تجربة على مستخدمي سطح المكتب قبل إتاحة الشكل الفائز لكل من مستخدمي سطح المكتب والجوّال إذا كانت هناك ممرات اختبار منفصلة. قد يكون التأثير على مستخدمي الأجهزة المحمولة هو نفسه التأثير على مستخدمي سطح المكتب ، ولكن من الممكن أيضًا أن يكون هناك فرق كبير.

2. الخبرات غير المتزامنة (المتسلسلة)

إذا لم تكن هناك طريقة لتجنب تداخل التجربة ، فعليك التفكير في استخدام التجارب المتسلسلة. وهذا يعني أن كل تجربة لديها القدرة على التداخل مع أخرى يجب أن تدار بالتسلسل.

يمكنك استخدام أعمدة التحويل "تم البدء / المخطط لها" و "متوقفة" لتتمكن من رؤية اختباراتك التسلسلية:

يمكن جعل هذه الإستراتيجية أكثر فعالية من خلال خارطة طريق تحديد الأولويات.

تعد أطر عمل PIE و ICE خيارين فعالين لتحديد أولويات الخبرات لفريقك.

يعد إطار عمل PIE (الذي طورته Widerfunnel) طريقة شائعة لتحديد الأولويات تصنف الاختبارات بناءً على ثلاثة معايير: الإمكانية والأهمية والسهولة. باستخدام درجة PIE ، يمكنك ترتيب كل اختبار وتحديد أولوياته بناءً على متوسط ​​درجة كل معيار من هذه المعايير.

يشبه نموذج التأثير والثقة والسهولة (ICE) (الذي طوره Sean Ellis من Growthhackers) نموذج PIE ، إلا أنه يستخدم عامل الثقة بدلاً من "الإمكانات".

سيؤدي عدم وجود خارطة طريق إلى الحد من قدرتك على تحقيق أقصى استفادة من حركة المرور والموارد.

من الممكن ، على سبيل المثال ، أن تتراكم عن غير قصد مجموعة من أفكار الصفحة الرئيسية التي يجب تنفيذها واحدًا تلو الآخر. إذا استمر هذا الاختناق ، فقد تضطر إلى الدخول في لعبة انتظار بدلاً من أن تكون قادرًا على اختبار أجزاء أخرى من موقع الويب الخاص بك في نفس الوقت. أو يمكنك بدلاً من ذلك إجراء عدة اختبارات في وقت واحد دون مراعاة أي تأثيرات تداخل محتملة ، مما قد يؤدي إلى نتائج مشبوهة.

3. تجارب متزامنة مع التداخل

بعد تحليل تجاربك ، استنتجت أنها متداخلة ؛ لذلك ، من الضروري عزلهم. كيف تفعل ذلك؟ انه سهل! قم بإجراء الاختبار الأول ، ثم الاختبار الثاني ، أليس كذلك؟ يوضح القسم المتسلسل كيف يعمل هذا.

تخيل ، مع ذلك ، أنك تريد إجراء بعض الاختبارات خلال فترة الكريسماس أو أي موسم عطلة لأنه ، لأي سبب كان ، هذا هو الوقت الذي تستقبل فيه المزيد من الزوار ويمكن أن يكون للتجارب تأثير أكبر. ثم ماذا؟ هل أنت قادر على تشغيل جميع تجاربك واحدة تلو الأخرى؟ من الواضح لا.

يمكنك تشغيل تجاربك في وقت واحد دون القلق بشأن التداخل باستخدام الاستراتيجيات أدناه.

أ. تجارب A / B / N

الإستراتيجية الأولى ضمن هذه الفئة هي اختبار A / B / N ، والذي يتضمن اختبار أكثر من شكلين في وقت واحد. لا تشير A / B / N إلى اختلاف ثالث ، ولكن أي عدد من الاختلافات الإضافية: A / B / C ، A / B / C / D ، وأي اختبار A / B موسع آخر.

تظل مبادئ اختبار A / B / N كما هي بصرف النظر عن عدد الاختلافات الإضافية: تقسيم المستخدمين إلى مجموعات ، أو تعيين أشكال مختلفة (عادةً من الصفحات المقصودة أو صفحات الويب الأخرى) إلى المجموعات ، ومراقبة تغيير أحد المقاييس الرئيسية (عادةً معدل التحويل ) ، وفحص نتائج التجربة من أجل الأهمية الإحصائية ، ونشر التباين الفائز.

ومع ذلك ، فإن تجربة العديد من الأشكال (عندما يمكن اختيار واحدة فقط) يمكن أن تزيد من تقسيم حركة المرور إلى موقع الويب. وبالتالي يمكن أن يزيد مقدار الوقت وحركة المرور اللازمين لتحقيق نتيجة ذات دلالة إحصائية وخلق "ضوضاء إحصائية".

من المهم أيضًا عدم إغفال الصورة الكبيرة عند إجراء تجارب A / B / N متعددة. ليس هناك ما يضمن أن المتغيرات المختلفة ستعمل بشكل جيد معًا ، فقط لأنهم كانوا يؤدون أفضل أداء في تجاربهم.

في مثل هذه الحالات ، ضع في اعتبارك إجراء اختبارات متعددة المتغيرات لاختبار جميع الاختلافات والتأكد من تنفيذ التحسينات على مقاييس المستوى الأعلى.

ب. تجارب متعددة المتغيرات (MVT): اجمع بين العديد من الخبرات في اختبار واحد

تجربة متعددة المتغيرات (MVT) تدير مجموعات عديدة من التغييرات المختلفة في وقت واحد.

من أجل تحديد العنصر ، من بين جميع التركيبات المحتملة ، له التأثير الأكبر على الأهداف ، يجب تعديل العديد من العناصر في نفس الوقت على نفس الصفحة.

بخلاف اختبارات A / B / N ، يتيح لك الاختبار متعدد المتغيرات تحديد مجموعة التغييرات التي تخدم متطلبات زوارك بشكل أفضل. باستخدام الاختبار متعدد المتغيرات ، يمكنك تحديد مجموعة المتغيرات التي تحقق أفضل أداء عند تغيير المتغيرات المتعددة.

على سبيل المثال ، إذا كنت ترغب في اختبار عنوانين مختلفين ، وصورتين ، ولونين من زرين على الصفحة ، سيبدو اختبار MVT الخاص بك كما يلي:

يختبر اختبار MVT أعلاه عناصر مختلفة (عناوين ولون وصورة) في نفس الوقت في مجموعات مختلفة.

كيفية إعداد MVT في تحويل الخبرات

أولاً ، من علامة التبويب "التجارب" في حساب التحويل الخاص بك ، حدد "تجربة جديدة":

الآن يمكنك تسمية تجربتك. دعنا نستخدم "My first MVT" ، وحدد الخيار متعدد المتغيرات ، وانقر فوق متابعة:

هناك أقسام واختلافات في MVT. الأقسام هي المواقع الموجودة على صفحتك حيث تريد اختبار شكل واحد أو عدة أشكال.

فيما يلي أمثلة على الأقسام:

• شعار
• العنوان
• الفقرة الأولى
• نموذج التقيد

هناك أيضًا اختلافات (في هذه الأقسام) ، والتي تم تنظيمها على النحو التالي:

• القسم: الشعار
  
  
  • الشعار الأصلي
  • الشكل 1) شعار اليسار
  • الشكل 2) شعار صحيح

• القسم: العنوان
  
  
  • العنوان الأصلي
  • الشكل 1) العنوان "ابحث الآن يا صديقي"
  • الشكل 2) العنوان "ابدأ البحث"
• القسم: فقرة أولى
  
  
  • الأصل الفقرة الأولى
  • الشكل 1) الفقرة الأولى "أحمر"
  • الشكل 2) الفقرة الأولى "زرقاء"
• القسم: نموذج التقيد
  
  
  • نموذج التقيد الأصلي
  • الشكل 1) نموذج الاشتراك مع حقل إضافي اسم العائلة
  • الشكل 2) نموذج الاشتراك مع مربع الاختيار "المستند التقني"
  • الشكل 3) نموذج التقيد يسارًا عائمًا
  • الشكل 4) نموذج الاشتراك "وجه امرأة"

إليك كيفية ظهور الهيكل أعلاه في تحويل المحرر المرئي.

سيتم تحميل عنوان URL للصفحة التي تريد اختبارها في المحرر المرئي. بعد ذلك ، يمكنك تعديل الشكل الأول. تغيير المحتوى بسيط مثل النقر على أي منطقة مظللة باللون البرتقالي. من خلال النقر فوق علامة الجمع الخضراء بجوار أسماء الأشكال ، يمكنك إضافة أشكال جديدة.

يمكنك على سبيل المثال:

• انقر فوق عنصر لتغييره (يتم تمييز العناصر بحدود برتقالية)
• حدد إجراءً من القائمة ، مثل تغيير مصدر الصورة

سيبدو ملخص تجربة MVT كما يلي:

ومع ذلك ، فإن MVT يأتي مع بعض القيود.

يتعلق القيد الأول بعدد الزوار المطلوب لجعل نتائج تجربتك متعددة المتغيرات ذات دلالة إحصائية.

يمكن أن تؤدي زيادة عدد المتغيرات في اختبار متعدد المتغيرات إلى الكثير من المتغيرات. على عكس اختبار A / B القياسي ، حيث يتم تخصيص 50٪ من حركة المرور للإصدار الأصلي و 50٪ للصيغة ، يخصص اختبار متعدد المتغيرات فقط 5 أو 10 أو 15٪ من حركة المرور لكل مجموعة. في الممارسة العملية ، ينتج عن هذا فترات اختبار أطول وعدم القدرة على تحقيق الأهمية الإحصائية اللازمة لاتخاذ القرار.

قيد آخر هو تعقيد MVTs. غالبًا ما يكون اختبار A / B أسهل في الإعداد والتحليل من اختبار متعدد المتغيرات. حتى إنشاء اختبار أساسي متعدد المتغيرات يستغرق وقتًا طويلاً ، ومن السهل جدًا حدوث خطأ ما. قد يستغرق ظهور عيب بسيط في تصميم التجربة بضعة أسابيع أو حتى أشهر.

إذا لم يكن لديك الكثير من الخبرة في الاختبار - إجراء مجموعة متنوعة من الاختبارات على مواقع الويب المختلفة - فلا يجب عليك حتى التفكير في اختبار متعدد المتغيرات. قد تكون أفضل حالًا مع الإستراتيجية التالية التي أغطيها ، تجارب حصرية للطرفين.

ج. تجارب حصرية متبادلة

يمكنك أيضًا تشغيل تجارب مع التداخل في وقت واحد من خلال التأكد من أنها حصرية بشكل متبادل. ضع في اعتبارك أنه وفقًا لمنصة اختبار A / B الخاصة بك ، قد تتمكن من تكوين تجارب حصرية بشكل متبادل. بشكل أساسي ، يجب تقسيم حركة المرور الخاصة بك إلى أكبر عدد ممكن من المجموعات حيث يتم تشغيل التجارب ، والتأكد من أن كل مجموعة تشارك في تجربة واحدة فقط.

يسمح التحويل بالحصرية المتبادلة ، وسنوضح أدناه كيفية تهيئته حتى لا يشاهد الزائرون الذين يشاهدون التجربة أ التجربة ب.

ترتيب تنفيذ التجارب:

تتمثل الخطوة الأولى في إعداد هذا في فهم كيفية تنفيذ تجارب التحويل. يتم تقييم ظروف الخبرة بالتسلسل على الصفحة ، مع مراعاة معرف التجربة الخاصة بهم.

يتم تقييم التجربة مع أدنى معرّف أولاً ، وبعد استيفاء جميع شروطها ، تبدأ تجربة جديدة. لذلك في لقطة الشاشة أدناه ، يتم تشغيل تجربة المعرف 100243925 أولاً والباقي يتبع.

تجربتان حصريتان بشكل متبادل

يجب اتباع هذه الخطوات إذا كان لديك تجربتان تعملان في وقت واحد وتريد جعلهما حصريًا:

1. اضبط توزيع حركة المرور على أقل من 100٪ في التجربة الأولى

قم بتعيين التجربة باستخدام أقل معرف لاستخدام أقل من 100٪ من حركة المرور. يمكنك القيام بذلك في قسم توزيع حركة المرور في ملخص التجربة.

2. قم بتعيين شرط الجمهور إلى "الحزم في التجربة لا" في التجربة الثانية

بعد ذلك ، في التجربة الثانية ، حدد شرطًا للجمهور هو "الحزم في التجربة لا". يمكنك العثور على هذا إذا أضفت جمهورًا جديدًا (ضمن بيانات الزائر). تعني هذه الحالة أنه سيتم اختبار الزائر فقط إذا لم يتم اختباره من قبل. سيؤدي هذا إلى منع نفس الزائر من الاختبار مرتين.

العديد من التجارب الحصرية المتبادلة

إذا كان لديك أكثر من تجربتين يجب أن تكونا حصريتين ، فيمكنك اتباع الخطوات التالية:

1. تعيين توزيع حركة المرور لجميع التجارب إلى أقل من 100٪

قم بتعيين جميع التجارب الموازية لاستخدام أقل من 100٪ من حركة المرور فقط. يمكنك القيام بذلك في قسم توزيع حركة المرور في ملخص التجربة.

2. قم بتعيين جمهور متقدم بناءً على ملف تعريف ارتباط الزائر

بعد ذلك ، في جميع التجارب باستثناء التجربة مع أدنى معرّف ، استخدم جمهورًا متقدمًا استنادًا إلى ملفات تعريف الارتباط للزوار لاستبعاد الزوار الذين تم تضمينهم في التجارب الموازية الأخرى.

على سبيل المثال ، لنفترض أن لدينا هذه التجارب الأربعة:

1. تجربة A مع ID 123456 ، توزيع حركة المرور 80٪
2. تجربة B مع ID 123457 ، توزيع حركة المرور بنسبة 50٪
3. تجربة C مع ID 123458 ، توزيع حركة المرور 30٪
4. تجربة D مع ID 123459 ، توزيع حركة المرور 75٪

يجب أن تتمتع التجربة "ب" بهذا الجمهور المتقدم:

يجب أن تتمتع التجربة "ج" بهذا الجمهور المتقدم:

وأخيرًا ، يجب أن تتمتع التجربة D بهذا الجمهور المتقدم:

كما ترى أعلاه ، يتم تنسيق قيمة ملف تعريف الارتباط على النحو التالي:

xxxxxx. {v.1-

يحدث هذا لأنه إذا كنت تحاول استبعاد الزوار الذين تم تضمينهم في تجربة تمت تهيئتها بأقل من 100٪ حركة مرور ، فسيظل ملف تعريف الارتباط مكتوبًا إذا استوفى الزائر شروط منطقة الموقع والجمهور ولكن نظرًا لتوزيع حركة المرور ، لم يكن الزائر كذلك المدرجة في تلك التجربة.

سيبدو ملف تعريف الارتباط المحول _conv_v مشابهًا لهذا:

exp: {12345678. {v.1-g. {}}}

لاحظ أنه في التنسيق أعلاه لا توجد قيمة تباين - الإصدار 1 فقط - لأن الزائر لم يتم تضمينه في التجربة. ومع ذلك ، فإننا نتتبع ذلك من خلال ملفات تعريف الارتباط بحيث في المرة التالية التي يزور فيها الزائر الصفحة ، سيتم استبعاده مرة أخرى من نفس التجربة.

استنتاج

إن وجود تجارب متعددة تعمل بشكل متزامن يقدم بعض التعقيدات - لست متأكدًا دائمًا من الاختبارات التي تزيد التحويلات أو ما إذا كانت هناك تفاعلات خفية بينها. ومع ذلك ، فهذه ليست مشكلة كبيرة حيث توجد استراتيجيات للتخفيف من هذه التعقيدات.

ناقشنا 5 استراتيجيات للتعامل مع المشكلات التي تسببها الاختبارات المتعددة التي يتم إجراؤها في نفس الوقت:

1. تشغيل الخبرات في وقت واحد عندما لا تتداخل مع بعضها البعض
2. تشغيل التجارب بالتتابع عندما لا يمكنك تجنب تداخل التجربة
3. تشغيل تجارب A / B / N
4. إجراء اختبارات MVT
5. تشغيل تجارب حصرية للطرفين

لقد أظهرنا أيضًا كيف يدعم التحويل جميع استراتيجيات الاختبار المذكورة أعلاه ، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات.

من المهم مراعاة كل هذه التعقيدات عند إجراء اختبار A / B ، حتى تتمكن من تحديد الإستراتيجية الأنسب في كل حالة. سنكون أكثر من سعداء لمساعدتك إذا كان لا يزال لديك أي أسئلة.