A/B-тестирование (сплит-тестирование) — это метод сравнения двух версий одного объекта (страницы, баннера, email, кнопки) для определения, какая из них работает лучше. Суть в том, что аудиторию случайным образом делят на две группы: одна видит вариант А (контрольный), другая — вариант B (тестовый). После сбора данных аналитик сравнивает метрики (конверсию, кликабельность, время на сайте) и принимает решение о внедрении более эффективного варианта.

Зачем это нужно? Чтобы:

• Увеличить конверсию и продажи.
• Улучшить пользовательский опыт (UX).
• Снизить стоимость привлечения клиента (CPA).
• Принимать решения на основе данных, а не предположений.

В маркетинге A/B-тесты используют для рекламы, email-рассылок, лендингов. В продукте — для тестирования новых функций, интерфейсов, алгоритмов.

Правильное тестирование состоит из семи этапов. Пропустите один — рискуете получить недостоверные результаты.

1. Сформулируйте гипотезу

Гипотеза — это предположение, которое вы проверяете. Она должна быть конкретной и измеримой.

Пример: «Если изменить цвет кнопки «Купить» с зелёного на красный, конверсия увеличится на 10%».

Всегда работайте с двумя гипотезами:

• Нулевая (H0): Изменения не дадут эффекта.
• Альтернативная (H1): Изменения приведут к улучшению.

2. Определите метрики для оценки

Выберите ключевые показатели, которые будут измерять успех. Это могут быть:

• Конверсия (CR)
• Кликабельность (CTR)
• Средний чек (AOV)
• Время на сайте
• Глубина просмотра

Важно: тестируйте только одну переменную за раз. Если меняете и текст, и цвет кнопки одновременно, не поймёте, что именно повлияло на результат.

3. Рассчитайте размер выборки

Достаточный объём выборки — залог достоверности. Если тестировать на 100 пользователях, результат может быть случайным. Используйте калькуляторы (Mindbox, Evan’s Tool) или формулу для расчёта. Обычно требуется от 2 000 до 10 000 участников на группу, в зависимости от текущей конверсии и ожидаемого прироста.

4. Подготовьте варианты для теста

Создайте две версии объекта:

• Контрольная (A) — текущая версия.
• Тестовая (B) — версия с изменениями.

Убедитесь, что изменения соответствуют гипотезе.

5. Запустите тест и распределите трафик

Используйте инструменты для автоматического распределения трафика (50/50 или другое соотношение). Популярные решения:

• Varioqub (Яндекс)
• Google Optimize
• Optimizely
• AB Tasty

6. Собирайте данные и контролируйте процесс

Тест должен идти достаточно долго, чтобы избежать влияния случайных факторов (день недели, сезонность). Минимум — 7–14 дней. Проверяйте, чтобы пользователи распределялись корректно, и не было технических сбоев.

7. Проанализируйте результаты

Используйте статистические методы для оценки значимости различий:

• Z-тест для конверсий.
• T-тест для средних значений.
• Хи-квадрат для категориальных данных.
• Если разница статистически значима (p-value < 0,05), можно внедрять изменения. Если нет — тест считается неудачным, но это тоже результат.

Классическое A/B-тестирование сравнивает только два варианта. Но что, если у вас есть несколько идей? Здесь на помощь приходят многовариантные тесты (A/B/C/D). Они позволяют сравнивать три, четыре и более версий одновременно.

Зачем это нужно?

• Экономия времени: не нужно запускать несколько A/B-тестов по очереди.
• Сравнение комплексных изменений: например, разные макеты страницы с изменённой навигацией, контентом и кнопками.
• Анализ взаимодействия элементов: как сочетание изменений влияет на результат.

Пример: Вы тестируете дизайн карточки товара. Вариант A — текущий, B — с увеличенной фотографией, C — с видеообзором, D — с отзывами на первом экране. Многовариантный тест покажет, какой вариант даёт максимальную конверсию.

Важно: для многовариантных тестов нужна большая аудитория и более сложный статистический анализ.

Совет: начинайте с простых инструментов (Google Optimize, Varioqub), затем переходите к более сложным, если нужна глубокая аналитика.

За 11 лет я видел сотни тестов, которые провалились из-за типичных ошибок. Вот главные:

1. Тестирование нескольких изменений одновременно

Меняете и заголовок, и картинку, и кнопку? Нельзя понять, что именно сработало.

2. Слишком ранняя остановка теста

Не останавливайте тест, как только увидели «позитивный результат». Нужно набрать достаточный объём данных.

3. Нерепрезентативная выборка

Если тестируете только на мобильных пользователях, а 70% трафика — десктоп, выводы будут некорректны.

4. Игнорирование внешних факторов

Праздники, распродажи, новости — всё это влияет на поведение пользователей. Тестируйте в «нейтральные» периоды.

5. Неправильные метрики

Если ваша цель — продажи, а вы смотрите только на клики, то принимаете неверное решение.

A/B-тестирование — это не просто «проверить кнопку». Это системный подход к оптимизации бизнеса. Вот что я рекомендую:

1. Начинайте с гипотез, основанных на данных (аналитика, юзабилити-тесты, опросы).
2. Используйте многовариантные тесты, если нужно сравнить несколько идей.
3. Анализируйте результаты в разных разрезах: по устройствам, гео, источникам трафика.
4. Документируйте все тесты — это поможет избежать повторения ошибок и создать базу знаний.
5. Не бойтесь отрицательных результатов — неудачный тест тоже даёт ценную информацию.

• Личный опыт: В одном из проектов мы тестировали 4 варианта главной страницы (A/B/C/D) в разных странах. Оказалось, что в Европе лучше работал минималистичный дизайн, а в Азии — яркий и информационный. Без многовариантного теста мы бы этого не узнали.