هل تعمل اللافتات حقًا؟

نشرت: 2020-02-05

بعد الحديث عن الخرائط الحرارية ، دعنا ننتقل إلى موضوع آخر مثير للجدل يتعلق بتحسين التحويل: استخدام اللافتات في مواقع الويب.

لقد تطور الإعلان عبر الإنترنت على مر السنين. إذا كنت من المتصفحين ذوي الخبرة على الويب ، فمن المؤكد أنك تتذكر صفحات الويب تلك في التسعينيات مع الكثير من اللافتات وصور GIF المتحركة التي ترقص في الداخل وتحاول جذب انتباهك حتى ينتهي بك الأمر بالنقر فوقها.

لكنه عام 2020. لقد تغيرت اللافتات (بالإضافة إلى العديد من الأشياء الأخرى). وما يجب أن تسأله لنفسك هو: هل تعمل لافتات الويب حقًا اليوم؟ دعنا نكتشفها بمثال بسيط يمكنك أيضًا تقديمه إلى موقع الويب الخاص بك.

البحث عن أكبر تأثير

تتمثل النقطة الأساسية للافتات في أنها تحاول جذب انتباه زوار موقعك حتى ينقروا عليها ، وبالتالي ينتهي بهم الأمر بالزيارة أو القيام بأماكن / ما تريده. هذا هو السبب في أنه يتعين عليك إضافة لافتات حيث يمكن أن يكون لها تأثير أكبر.

مكان جيد لإضافة لافتة هو تلك المحتويات التي تحصل على أكبر عدد من الزيارات. لمعرفة هذه المعلومات ، عليك فقط إلقاء نظرة على تحليلات موقع الويب الخاص بك. لقد فعلناها وإليكم النتائج:

المحتوى الأكثر زيارة على موقع ويب Nelio Software.
المحتوى الأكثر زيارة على موقع ويب Nelio Software.

كما ترى ، فإن المحتوى الأكثر زيارة على موقعنا الإلكتروني عبارة عن منشورتين على المدونة ، إحداهما باللغة الإسبانية والأخرى باللغة الإنجليزية. في الأول ، نصف المشكلات الشائعة التي قد تواجهك في WordPress ، وفي الثانية نشرح كيف قمنا بترحيل موقعنا الإلكتروني وما هي المشكلات التي يمكنك العثور عليها إذا فعلت الشيء نفسه (يبدو أن الحديث عن المشاكل يحصل على زيارات ... لذلك ، إذا كنت لم تقم بذلك ، إنه موضوع جيد للمناقشة على موقع الويب الخاص بك. انظر؟ بصرف النظر عن الأمثلة الرائعة للاختبار على موقع الويب الخاص بك ، أقدم لك أيضًا أفكارًا عن المحتوى الذي قد يناسبك!؟)

وبالعودة إلى الاختبار ، فإن هدفنا هو توجيه حركة المرور التي تأتي لزيارة أكثر المنشورات شيوعًا على مدونتنا إلى صفحات منتجاتنا. ولهذا سوف نستخدم اللافتات. على وجه التحديد ، سنستخدم كتلة الحث على اتخاذ إجراء التي طورناها في Nelio for Gutenberg ، محرر قوالب WordPress.

سيتم تضمين هذا الحظر في محتوى المشاركات الأكثر زيارة لمعرفة ما إذا كان الزوار ينقرون عليها وينتهي بهم الأمر بزيارة صفحات منتجاتنا. لمعرفة ما إذا كانت الشعارات تعمل حقًا ، دعنا نختبر الإصدار الأصلي من منشور المدونة الخاص بنا بدون لافتات مقابل متغير يتضمن لافتات. وبالتالي ، من خلال اختبار A / B البسيط ، يمكننا رؤية النتائج واستخلاص النتائج.

إنشاء اختبارات A / B لفهم طريقة عمل اللافتات على موقعنا

دعنا ننشئ اختبارين A / B للمشاركات لاختبار اللافتات على أفضل منشوراتنا ، باللغتين الإنجليزية والإسبانية. سنرى كيف يتصرف جمهورنا وما إذا كانت اللافتات مفيدة حقًا أم لا لتوجيه حركة المرور إلى صفحات منتجاتنا.

نستخدم Nelio A / B Testing وننشئ اختبارًا جديدًا للمشاركات. بعد ذلك ، نكمل المعلومات اللازمة لإنشاء الاختبار كما ترى في لقطة الشاشة التالية:

صفحة لإنشاء اختبار جديد للمشاركات مع التكوين الذي نريده لاختبار A / B الخاص بنا في الموقع الأسباني.
صفحة لإنشاء اختبار جديد للمشاركات مع التكوين الذي نريده لاختبار A / B الخاص بنا في الموقع الأسباني.

لقد حددنا عنوانًا ووصفًا للاختبار واخترنا الوظيفة المراد اختبارها. بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بإنشاء منشور مختلف مع اللافتات. أخيرًا ، نحدد كإجراء تحويل الزيارة إلى صفحة محتوى Nelio ، وهي المنتج الذي سنوجه الزوار إليه من الموقع الإسباني من خلال اللافتات في المتغير.

هذه العملية برمتها سريعة جدا. يعد إجراء الاختبار وتكوينه أمرًا بسيطًا للغاية. بالإضافة إلى ذلك ، يعد تحرير متغير المنشور لإضافة اللافتات أمرًا سهلاً أيضًا ، نظرًا لأننا نضيف فقط كتل الشعارات باستخدام محرر WordPress المدمج. يمكن أن تكون كتل صور ، ولكن كما توقعت من قبل ، سوف نستخدم نوع كتلة خاص تم إنشاؤه بواسطتنا والذي سيعمل كإعلان.

تبدو نتيجة المنشور باللغة الإسبانية مع وجود لافتة داخل المحتوى مثل تلك التي يمكنك رؤيتها أدناه:

جزء من البديل بما في ذلك لافتات للوظيفة الإسبانية.
جزء من البديل بما في ذلك لافتات للوظيفة الإسبانية.

في الواقع ، لقد أضفنا 4 لافتات على طول محتوى المنشور المذكور بألوان ونصوص مختلفة لجذب انتباه الزوار الذين ينتهي بهم الأمر برؤية النسخة البديلة من المنشور الأصلي.

بالنسبة للنسخة الإنجليزية ، نفعل الشيء نفسه ولكن هنا سنوجه الزوار إلى Nelio A / B Testing ، منتجنا الثاني. التكوين كما يلي:

صفحة لإنشاء اختبار A / B للمنشور باللغة الإنجليزية. الهدف هنا هو زيارة صفحة منتج اختبار Nelio A / B.
صفحة لإنشاء اختبار A / B للمنشور باللغة الإنجليزية. الهدف هنا هو زيارة صفحة منتج اختبار Nelio A / B.

من أجل الشفافية ، هنا يمكنك أن ترى كيف بدا كلا المتغيرين. من فضلك ضع في اعتبارك أن هذه لقطات شاشة طويلة جدًا ... ولهذا السبب أقوم بربطها هنا بدلاً من تضمينها في المقالة:

  • البديل من La solucion a los 5 problemas mas comunes de WordPress مع لافتات: انظر الصورة الكاملة هنا.
  • متغير مشاكل ترحيل WordPress وكيفية إصلاحها باستخدام اللافتات: انظر الصورة الكاملة هنا.

الآن بعد أن أصبح لدينا جميع المكونات جاهزة ، علينا فقط بدء كل اختبار من اختبارات A / B حتى يبدأوا في تتبع وجمع بيانات السلوك من زوارنا.

تحليل النتائج: هل نجحت اللافتات؟

قبل الإجابة على هذا السؤال ، دعني أقدم لك بعض المعلومات الإضافية حول اختبارات A / B التي تم إجراؤها ...

تم إجراء كل اختبار خلال 11 يومًا وجمع سلوك ما يقرب من 3500 زائر ، وهي عينة شيقة جدًا من إجمالي جمهورنا. خلال كل هذا الوقت ، كل ما كان علينا فعله هو الانتظار. عند إجراء اختبار A / B ، يتم الانتهاء من كل العمل في البداية ، عند تكوين الاختبارات والمتغيرات المراد اختبارها (والتي كما رأيت لم تكن بهذا القدر من العمل). ثم ما عليك سوى الاسترخاء وانتظار وصول النتائج.

في هذه الحالة ، اسمحوا لي أن أتوقع أن النتائج غير حاسمة. لم نعثر على متغير فائز واضح في أي من اختباري أ / ب. لنلقِ نظرة على نتائج اختبار A / B للمنشور الإسباني:

على الرغم من أن البديل مع اللافتات (B) أسوأ إلى حد ما ، إلا أن النتائج ليست قوية من الناحية الإحصائية ، لذلك لا يمكن استخلاص نتيجة واضحة.
على الرغم من أن البديل مع اللافتات (B) أسوأ إلى حد ما ، إلا أن النتائج ليست قوية من الناحية الإحصائية ، لذلك لا يمكن استخلاص نتيجة واضحة.

كما ترى في الرسوم البيانية السابقة ، فإن كلا من الإصدار الأصلي (أ) والمتغير مع اللافتات (ب) من اختبار أ / ب لهما نتائج متشابهة.

يبدو أن الإصدار الذي يحتوي على لافتات هو أسوأ نوعًا ما من حيث معدل التحويل (أي عدد الزوار الذين ينقرون على لافتة مقسومًا على إجمالي عدد الزوار). ومع ذلك ، لا يمكننا النظر فقط إلى هذه البيانات المعزولة. نحتاج إلى التحقق مما إذا كانت النتائج ذات دلالة إحصائية ، وفي هذه الحالة ليست كذلك.

يمنحنا اختبار Nelio A / B هذه المعلومات ويشير إلى أنه باستخدام هذه البيانات لا يمكن تحديد ما إذا كان أحد المتغيرات أفضل من الآخر. وبالتالي ، لدينا إمكانية إيقاف الاختبار وتجربة نوع آخر من التغيير أو التحلي بالصبر وإعطائه مزيدًا من الوقت لمعرفة ما إذا كان أي شيء سيتغير مع تقدم الوقت ونحصل على المزيد من البيانات.

الآن ، لنلقِ نظرة على نتائج اختبار A / B للمنشور الإنجليزي:

المتغير مع اللافتات (B) لديه معدل تحويل أفضل بكثير من الإصدار الأصلي للمنشور الإنجليزي. ومع ذلك ، حتى مع وجود تحسن بنسبة 220٪ ، فإن عدد التحويلات منخفض جدًا بحيث لا تكون النتائج ذات دلالة إحصائية.
المتغير مع اللافتات (B) لديه معدل تحويل أفضل بكثير من الإصدار الأصلي للمنشور الإنجليزي. ومع ذلك ، حتى مع وجود تحسن بنسبة 220٪ ، فإن عدد التحويلات منخفض جدًا بحيث لا تكون النتائج ذات دلالة إحصائية.

بالنظر إلى الرسوم البيانية السابقة ، يمكن للمرء أن يعتقد أنه من الواضح أن الإصدار الذي يحتوي على لافتات أفضل بكثير من الإصدار الحالي من المنشور. معدل تحويل الإصدار الذي يحتوي على لافتات أفضل بنسبة 220٪ ، لذا يجب اختيار هذا البديل باعتباره الفائز في اختبار A / B ، أليس كذلك؟

الحقيقة هي أن هنا يحدث نفس الشيء كما هو الحال مع اختبار A / B للبريد الإسباني. عدد التحويلات التي تم تلقيها في هذا الاختبار منخفض جدًا. انتهى الأمر بـ 4 زوار فقط بزيارة صفحة اختبار Nelio A / B ، ومن هؤلاء 3 فقط فعلوا ذلك من خلال لافتات البديل ب.

مع هذا العدد المنخفض من التحويلات فيما يتعلق بالعدد الإجمالي للزوار الذين تم تلقيهم ، من المستحيل القول أن أحد المتغيرات أفضل من الآخر.

راية العمى حقيقة

بعد تحليل النتائج ، لا ينبغي أن نعتقد أننا أضعنا الوقت. في الواقع ، لقد تعلمنا أشياء كثيرة. لم تنجح إضافة لافتات في أهم المنشورات على موقعنا ولجمهورنا المحدد.

بالإضافة إلى ذلك ، إذا ذهبنا خطوة إلى الأمام واستكشفنا الخرائط الحرارية التي توفرها اختبارات A / B ، فإننا ندرك أننا أمام حالة واضحة من عمى اللافتات:

اللافتات المستخدمة في المتغيرات واضحة جدًا لدرجة أن الزائر يتجاهلها بشكل مباشر. لذلك ، لا يستحق ترك الاختبارين A / B قيد التشغيل لفترة أطول للانتظار لمعرفة ما إذا كانت النتائج ستتغير. انهم لن.

في هذه الحالة ، من الأفضل التفكير في اختبار أنواع أخرى من الإعلانات ، بحيث تكون أكثر تكاملاً مع محتوى كل منشور بحد ذاته. أفكر في استخدام روابط لمنتجاتنا داخل المحتوى ، طالما كان ذلك منطقيًا.

أو يمكننا حتى استخدام تقنية Google لتمويه اللافتات بحيث تبدو جزءًا من المحتوى ، تمامًا كما يفعل محرك البحث هذا مع الإعلانات في نتائج البحث. لذلك ، يجب أن نكون أكثر إبداعًا في تصميم اللافتات.

الاستنتاج الذي نستخلصه من كل هذا هو أن النوع النموذجي للراية التي نعرفها جميعًا قد مات. يمكن للزوار اكتشافها وتجاهلها ، لذلك تحتاج إلى اختبار خيارات أخرى لجذب انتباههم.

لكن تذكر أننا لا نعتزم أن نكون السلطة الأعظم هنا مع نتائج اختبارات A / B والاستنتاجات المستخلصة منها. اللافتات داخل المحتوى لم تعمل معنا ، لكن هذا لا يعني أنها لن تعمل من أجلك. يجب عليك اختباره بنفسك على موقع الويب الخاص بك. بعد ذلك ، لا تنس إخبارنا بما اكتشفته.

صورة مميزة بواسطة Andrew Neel على Unsplash.