В маркетинге редко бывают универсальные решения.
Один и тот же рекламный креатив может отлично работать в одном канале и полностью провалиться в другом.
Менять дизайн, тексты или офферы «на глаз» — дорого и рискованно, особенно когда речь идёт о платной рекламе.
Именно здесь на сцену выходит A/B-тестирование — инструмент, который позволяет принимать решения на основе данных, а не интуиции.
A/B-тестирование в маркетинге используют, чтобы понять, какие изменения действительно влияют на результат, а какие кажутся полезными только на словах.
Этот подход лежит в основе data-driven маркетинга и помогает системно улучшать рекламные показатели без резкого увеличения бюджета.
В этой статье разберём, что такое A/B-тестирование, какие задачи оно решает, как проходит проведение A/B-тестирований на практике и как запустить тесты в рекламе так, чтобы результаты были достоверными и применимыми.
Что такое A/B-тест
A/B-тестирование — это метод сравнения двух вариантов одного и того же элемента, чтобы определить, какой из них работает эффективнее.
Такой подход также называют сплит-тестированием.
Суть проста: аудиторию делят на две части, одной показывают вариант A, другой — вариант B, после чего сравнивают поведение пользователей.
Если говорить простыми словами, A/B-тест — это способ проверить гипотезу.
Например, будет ли новый заголовок рекламного объявления давать больше переходов, чем другой.
Такой тест даст точное понимание, какой креатив сработал лучше всего и поможет правильно распределить бюджет на то, что работает.
В отличие от субъективных обсуждений внутри команды, A/B-тестирование позволяет опираться на реальные цифры.
Важно понимать, что A/B-тестирование — это всегда сравнение двух вариантов.
Если вариантов больше, речь идёт уже о A/B/C-тестах, но логика остаётся той же.
Классическое A/B-тестирование используется чаще всего, потому что оно проще в запуске и анализе.
В маркетинге A/B-тесты применяются особенно активно, поскольку здесь проще всего разделить трафик и быстро получить статистически значимые результаты.
В рекламе можно тестировать креативы, тексты, форматы, посадочные страницы и даже подходы к сегментации аудитории.
Основная цель A/B-тестирования — понять, какое изменение приводит к улучшению конкретного показателя.
Это может быть рост кликабельности, увеличение конверсии, снижение стоимости лида или повышение вовлечённости аудитории.
На практике A/B-тесты в рекламе помогают решать сразу несколько задач.
Например, выбрать наиболее эффективный рекламный креатив.
Даже небольшие изменения в тексте или визуале могут существенно повлиять на результат, но заранее предсказать это почти невозможно.
A/B-тестирование снимает эту неопределённость.
Ещё одна частая задача — проверка гипотез.
В команде может быть несколько мнений о том, какой подход лучше сработает, или клиент может настаивать на изменениях, эффективность которых вызывает сомнения.
В таких случаях A/B-тест позволяет аргументированно принять решение и избежать лишних рисков.
Кроме того, проведение A/B-тестирований помогает оптимизировать рекламные бюджеты.
Вместо того чтобы масштабировать кампанию с неочевидным результатом, маркетолог сначала проверяет гипотезу на части трафика и только потом принимает решение о масштабировании.
Этапы A/B-теста
Чтобы A/B-тест дал полезный результат, его важно проводить последовательно.
Ошибки на любом этапе могут привести к искажённым выводам и неправильным решениям.
Первый этап – формулировка гипотезы
Гипотеза описывает, какое изменение и почему должно повлиять на результат.
В контексте A/B-тестирования она обычно формулируется как предположение, что вариант B покажет лучший результат, чем вариант A.
Например: «Объявление с упрощённым текстом даст более высокий CTR, чем текущий вариант».
Второй этап – определение метрик
Для A/B-тестирования подходят только количественные показатели: CTR, конверсия, CPA, ER и другие.
Именно по этим данным можно провести статистический анализ и понять, является ли разница между вариантами значимой.
Третий этап – расчёт выборки
Чтобы результаты A/B-теста были достоверными, аудитории должно быть достаточно.
Если тест показать слишком малому числу пользователей, полученные данные могут быть случайными.
Обычно для тестирования используют часть общего трафика, а необходимый размер выборки рассчитывают с помощью специальных калькуляторов.
Четвёртый этап – тестирование
Важно, чтобы оба варианта показывались одновременно и в схожих условиях.
Это позволяет исключить влияние внешних факторов, таких как сезонность, время суток или изменения спроса.
Финальный этап — анализ результатов
Здесь сравниваются показатели вариантов и оценивается статистическая значимость.
Если вариант B действительно показывает устойчиво лучший результат, его можно масштабировать.
Если разницы нет или вариант A оказывается эффективнее, формулируется новая гипотеза и цикл повторяется.
Как провести A/B-тест
Провести A/B-тестирование можно разными способами, в зависимости от задач и доступных инструментов.
В рекламных системах часто есть встроенные механики тестирования, которые автоматически распределяют трафик между вариантами и собирают статистику.
Также A/B-тесты в рекламе можно запускать вручную, создавая несколько кампаний или объявлений с разными креативами и одинаковыми настройками аудитории.
Такой подход требует больше контроля, но даёт гибкость в настройках.
Отдельно стоит учитывать аналитику.
Чтобы корректно оценивать результаты, важно заранее настроить сбор данных и использовать UTM-метки: специальные параметры, которые добавляются к ссылкам в креативе.
Они помогают отслеживать трафик с разных ресурсов или креативов.
Пример UTM-метки для отслеживания трафика
Такие ссылки размещаются в рекламных постах, интеграциях у блогеров, статьях, видео и объявлениях.
Благодаря метке становится видно, какой канал привёл пользователя и сколько было переходов.
Кстати, в BidFox, есть встроенная функция создания UTM-меток в объявлениях, что позволяет в 1 окне:
– Создать креатив;
– Сделать UTM-ссылку;
– Выбрать канал;
– Автоматически промаркировать;
– Получить детальный отчет.
При работе с рекламными посевами и большим объёмом креативов A/B-тестирование особенно важно.
Массовые размещения без тестов быстро приводят к перерасходу бюджета.
Гораздо эффективнее сначала проверить гипотезы на ограниченном объёме, проанализировать, а затем масштабировать только те решения, которые действительно работают.
Как провести A/B-тест с помощью BidFox
Если вы решили запустить A/B-тест в рекламных посевах, то можно быстро разместить рекламные посты в группах.
С помощью сервиса BidFox можно быстро запускать рекламные кампании, работать только с проверенными каналами, размещать рекламу одновременно на десятках площадок и контролировать все процессы из одного окна.
Для создания рекламного посева через сервис нужно:
- Создайте рекламный кабинет
Зарегистрируйтесь в кабинете сервиса BidFox.
- Укажите данные о запуске
Заполните информацию о том, кто запускает посевы — это важно для корректной маркировки и учета кампаний.
- Создайте рекламную кампанию
Присвойте кампании название и выберите ККТУ.
При необходимости добавьте даты, описание и KPI для оценки эффективности.
- Создайте посев и выберите площадку
Назовите посев и выберите платформу: Telegram, ВКонтакте или Одноклассники.
Определите тип размещения: «Реклама» с автоматической маркировкой или «Контент» для постов в формате инфоповода без рекламной пометки.
- Добавьте креатив
Загрузите текст, изображение, видео или GIF.
Для проведения A/B-теста, создайте 2 креатива.
Здесь же можно настроить размещение маркировки — встроить в текст или аккуратно разместить на визуале.
- Подберите подходящие каналы
Отфильтруйте площадки по числу подписчиков, стоимости, вовлечённости, теме, полу и возрасту аудитории, чтобы оставить только релевантные варианты.
- Выберите свободные слоты для публикации
Определите дату и время выхода.
Администратор подтверждает размещение или при необходимости корректирует его.
- Заполните медиаплан
Составьте стратегию публикаций: какие креативы, на каких каналах и в какие дни.
Если есть несколько креативов, их можно разложить по слотам, протестировать разные подходы и посмотреть, где аудитория реагирует лучше.
В одних слотах разместите первый креатив.
В других разместите второй вариант креатива.
Медиаплан помогает держать все размещения под контролем и отслеживать эффективность.
Итог
A/B-тестирование — это не разовая проверка, а постоянный инструмент роста эффективности маркетинга.
Оно помогает принимать решения на основе данных, снижать риски и находить точки роста даже в перегретых рекламных каналах.
Если цель A/B-тестирования — получать стабильный результат и масштабировать рекламу осознанно, важно выстраивать процесс системно.
А автоматизация через сервис BidFox позволяет сосредоточиться на гипотезах и аналитике, а не на ручной работе и операционных ошибках.
