Vad är A/B-testning: Så här gör du det – praktiska exempel (2025)

Oavsett om du är en erfaren entreprenör eller just har startat ditt första företag har du förmodligen sett otaliga artiklar och resurser om A/B-testning. Kanske testar du redan A/B-testning av dina e-postämnesrader eller dina inlägg på sociala medier.

Trots att det har sagts mycket om A/B-testning inom marknadsföring, är det svårt för många entreprenörer i praktiken. Resultatet? Stora affärsbeslut baserade på felaktiga resultat från ett otillräckligt test.

A/B-testning förenklas ofta, särskilt i innehåll som är skrivet för butiksägare. Här hittar du allt du behöver för att komma igång med olika typer av A/B-testning för e-handel, förklarat så enkelt – men användbart – som möjligt. A/B-testning kan vara avgörande för att välja rätt produktpositionering, öka konverteringar på en landningssida och mycket mer.

Klicka här för att börja sälja online med Shopify

Vad är A/B-testning?

A/B-testning, kallas även för split-testning eller bucket-testning, är processen när man jämför två versioner av samma webbsida, e-postmeddelande eller annat digitalt material för att avgöra vilken som presterar bättre baserat på användarbeteende.

Det är ett användbart verktyg för att förbättra prestandan hos en marknadsföringskampanj och för att bättre förstå vad som konverterar din målgrupp. A/B-testning gör att du kan besvara viktiga affärsfrågor, hjälper dig att generera mer intäkter från den trafik du redan har och lägger grunden för en datainformerad marknadsföringsstrategi.

Hur A/B-testning fungerar

Definiera ditt mål. Fastställ dina mål för A/B-testet, som att öka konverteringar, klickfrekvenser eller totala försäljningar.
Välj elementet att testa. Du kan testa rubriker, bilder, ämnesrader i e-post, call to actions (CTA), prissättning, layouter osv.
Skapa variationer. Utveckla två versioner av elementet: Version A, som är den ursprungliga versionen av ditt material, eller "kontrollen". Version B, den nya versionen med de förändringar du vill testa, kallas "varianten". I marknadsföringssammanhang visar du 50 % av besökarna Version A och 50 % Version B.
Kör testet. Exponera båda grupperna för samma version under en förutbestämd period. Till exempel, om du testar en CTA-knapp på en e-handelssida, kan du köra tester i två veckor för att uppnå statistiskt signifikanta resultat.
Samla in data. Övervaka och mät konverteringar, klick, engagemangsnivåer och försäljning för båda versionerna.
Analysera resultaten. Jämför prestandan för Version A mot Version B för att avgöra vilken som mer effektivt uppfyller ditt mål. Den version med högst konverteringsgrad vinner.
Utmana vinnaren. Om Version B har den högsta konverteringsgraden, utse den till vinnare och skicka 100 % av besökarna dit. Detta blir den nya kontrollen, och du måste designa en annan variant för framtida tester.

💡Beaktande: En konverteringsgrad för A/B-test kan ofta vara ett ofullkomligt mått på framgång.

Till exempel om du prissätter en vara för 500 kronor på en sida och den är helt gratis på den andra, kommer det inte att ge någon verkligt värdefull insikt. Som med alla verktyg eller strategier du använder för ditt företag måste det vara strategiskt.

Därför bör du spåra värdet av en konvertering hela vägen till den slutliga försäljningen.

När du ska A/B-testa

Om du driver en lågtrafikwebbplats eller en webb- eller mobilapp är A/B-testning förmodligen inte den bästa optimeringsinsatsen för dig. Du kommer sannolikt att se en högre avkastning på investeringen (ROI) från att till exempel genomföra användartester eller prata med dina kunder. Trots populär tro börjar och slutar konverteringsoptimering inte med testning.

Varför två till fyra veckor? Kom ihåg att du vill köra test i minst två hela affärscykler. Vanligtvis handlar det om två till fyra veckor. Kanske tänker du nu: "Inga problem, jag kör testet längre än två till fyra veckor för att nå den nödvändiga urvalsstorleken." Det fungerar inte heller.

Ju längre ett test pågår, desto mer mottagligt är det för hot mot extern validitet och urvalsförorening. Till exempel så kan besökare radera sina cookies och hamna i A/B-testet som nya besökare. Eller så kan någon byta från sin mobiltelefon till en stationär dator och se en alternativ variation.

Att låta ditt test pågå för länge kan snedvrida resultaten lika mycket som att inte låta det pågå tillräckligt länge.

Testning är värd investeringen för butiker som kan nå den nödvändiga urvalsstorleken på två till fyra veckor. Butiker som inte kan bör överväga andra former av optimering tills deras trafik ökar.

Konfigurera din A/B-testningsprocess

Prioritera idéer för A/B-test

En stor lista med exempel på A/B-testning är spännande, men hjälper inte att avgöra vad du ska testa. Var börjar du? Det är här prioritering kommer in.

Det finns några vanliga ramverk för prioritering av A/B-testning som du kan använda:

ICE. ICE står för impact, confidence, and ease (påverkan, säkerhet och enkelhet). Varje faktor får en ranking från 1 till 10. Om du till exempel enkelt kan köra testet själv utan hjälp från en utvecklare eller designer, kan du ge enkelhet en 8. Du använder ditt omdöme här, och om du har mer än en person som kör tester kan rankningen bli för subjektiv. Det hjälper att ha en uppsättning riktlinjer för att hålla alla objektiva.
PIE. PIE står för potential, importance, and ease (potential, betydelse och enkelhet). Återigen får varje faktor en rankning från 1 till 10. Om testet når 90 % av din trafik kan du ge betydelse en 8. PIE är lika subjektiv som ICE, så riktlinjer kan vara hjälpsamma för detta ramverk också.
PXL. PXL är prioriteringsramverket från utbildningsplattformen CXL. Det är lite annorlunda och mer anpassningsbart, vilket tvingar fram mer objektiva beslut. Istället för tre faktorer hittar du Ja/Nej-frågor och en fråga om genomförande. Till exempel kan ramverket fråga: "Är testet utformat för att öka motivationen?" Om ja får det en 1. Om nej får det en 0. Du kan läsa mer om detta ramverk och ladda ner ett kalkylblad.

När du har en uppfattning om var du ska börja kan det också vara bra att kategorisera dina idéer. Till exempel kan du under viss konverteringsforskning använda tre kategorier: implementera, undersöka och testa.

Implementera. Bara gör det. Det är trasigt eller uppenbart.
Undersöka. Kräver extra eftertanke för att definiera problemet eller begränsa för en lösning.
Testa. Idén är sund och datainformerad. Testa den!

Mellan denna kategorisering och prioritering kommer du att vara redo att börja A/B-testa.

Utveckla en hypotes

Innan du testar något behöver du en hypotes. Till exempel: "Om jag sänker fraktkostnaden kommer konverteringsgraden att öka."

Oroa dig inte – att formulera en hypotes i denna situation är inte så komplicerat som det kan låta. I grund och botten behöver du testa en hypotes, inte en idé. En hypotes är mätbar, strävar efter att lösa ett specifikt konverteringsproblem och fokuserar på insikter snarare än vinster.

När du skriver en hypotes hjälper det att använda en formel hämtad från Craig Sullivans Hypothesis Kit:

Eftersom du ser [infoga data/återkoppling från forskning]
Förväntar du dig att [ändring du testar] kommer att orsaka [påverkan du förväntar dig], och
Du kommer att mäta detta med [datamått]

Enkelt, eller hur? Allt du behöver göra är att fylla i luckorna så har din A/B-testidé förvandlats till en hypotes.

Välj ett A/B-testverktyg

Nu kan du börja välja ett A/B-testverktyg eller split-testtjänst. Oftast tänker du på Google Optimize, Optimizely och VWO först. Alla är bra och säkra alternativ.

Här är mer information om dessa populära A/B-testverktyg:

Google Optimize. Gratis, förutom vissa multivariata begränsningar, vilket egentligen inte bör påverka dig om du just har börjat. Det fungerar bra när du utför A/B-testning med Google Analytics, vilket är ett plus.
Optimizely. Lätt att starta mindre tester, även utan tekniska färdigheter. Stats Engine gör det enklare att analysera testresultat. Vanligtvis är Optimizely det dyraste alternativet av de tre.
VWO. VWO har SmartStats för att göra analysen enklare. Dessutom har det en utmärkt WYSIWYG-redigerare för nybörjare. Varje VWO-plan inkluderar värmekartor, undersökningar på plats, formuläranalys osv.

Det finns också A/B-testverktyg i Shopify App Store som kan vara användbara.

När du har valt ett A/B-testverktyg eller split-testprogram ska du fylla i registreringsformuläret och följa de angivna instruktionerna. Processen varierar från verktyg till verktyg. Vanligtvis kommer du dock att bli ombedd att installera ett kodstycke på din webbplats och sätta upp mål.

Bestäm hur du ska analysera resultaten

Om du formulerar din hypotes korrekt så blir även en förlorare till en vinnare eftersom du får insikter som du kan använda för framtida tester och inom andra områden av ditt företag. Så när du analyserar dina testresultat måste du fokusera på insikterna, inte på om testet vann eller förlorade. Det finns alltid något att lära sig, alltid något att analysera. Avfärda inte förlorarna!

Det viktigaste att notera här är behovet av segmentering. Ett test kan vara en förlorare totalt sett, men chansen är stor att det presterade bra med minst ett publiksegment.

Här är några exempel på publiksegment:

Nya besökare
Återkommande besökare
iOS-besökare
Android-besökare
Chrome-besökare
Safari-besökare
Stationära besökare
Surfplattebesökare
Besökare från organisk sökning
Betalda besökare
Sociala medier-besökare
Inloggade köpare

Du förstår poängen, eller hur?

Det är troligt att hypotesen bevisades vara korrekt bland vissa segment. Det säger dig också något.

Analys handlar om så mycket mer än huruvida testet var en vinnare eller förlorare. Segmentera dina data för att hitta dolda insikter under ytan.

A/B-testprogramvara kommer inte att göra denna analys åt dig, så detta är en viktig färdighet att utveckla över tid.

Arkivera dina testresultat

Anta att du kör ditt första test imorgon. Tror du att du kommer att komma ihåg detaljerna om det testet om två år? Troligtvis inte.

Därför är det viktigt att arkivera dina A/B-testresultat. Utan ett väl underhållet arkiv kommer alla insikter du får att gå förlorade. Dessutom är det mycket lätt att testa samma sak två gånger om du inte arkiverar.

Det finns dock inget "rätt" sätt att göra detta. Du kan använda ett verktyg som Effective Experiments, eller så kan du använda ett enkelt kalkylblad. Det är verkligen upp till dig, särskilt när du just har börjat.

Oavsett vilket verktyg du använder, se till att du håller koll på:

Den testade hypotesen
Skärmdumpar av kontrollen och variationen
Om den vann eller förlorade
Insikter som erhållits genom analys

Allt eftersom du växer kommer du att tacka dig själv för att du har hållit detta arkiv. Det kommer inte bara att hjälpa dig, utan även nya anställda och rådgivare/intressenter.

Exempel på A/B-testning

Teknisk analys

Laddas din butik korrekt och snabbt på varje webbläsare? På varje enhet? Du kanske har en sprillans ny smartphone, men någonstans finns det fortfarande en person som använder en flip-telefon från 2005. Om din webbplats inte fungerar korrekt och snabbt konverterar den definitivt inte så bra som den skulle kunna.

Undersökningar på plats

Dessa dyker upp när besökarna bläddrar runt i din butik. Till exempel kan en undersökning på plats fråga besökare som har varit på samma sida en stund om det finns något som hindrar dem från att göra ett köp idag. Om så är fallet, vad är det? Du kan använda dessa kvalitativa data för att förbättra din text och konverteringsgrad.

Kundintervjuer

Inget kan ersätta att prata med dina kunder på telefon. Varför valde de din butik framför konkurrenternas? Vilket problem försökte de lösa när de kom till din webbplats? Det finns en miljon frågor du kan ställa för att komma till roten av vem dina kunder är och varför de verkligen köper av dig.

Kundundersökningar

Kundundersökningar är längre undersökningar som skickas ut till personer som redan har gjort ett köp (till skillnad från besökare). När du utformar en kundundersökning vill du fokusera på: att definiera dina kunder, definiera deras problem, definiera tveksamheter de hade innan de köpte och identifiera ord och fraser de använder för att beskriva din butik.

Analys av analyser

Fungerar dina analysverktyg och rapporterar dina data korrekta resultat? Det kan låta löjligt, men du skulle bli förvånad över hur många analysverktyg som är felkonfigurerade. Analys av analyser handlar om att förstå hur dina besökare beter sig. Du kan till exempel fokusera på tratten: Var finns dina största konverteringsläckor i tratten? Med andra ord, var åker de flesta ur din tratt? Det är en bra plats att börja testa.

Användartester

Detta är där du ser verkliga människor i ett betalt, kontrollerat experiment försöka utföra uppgifter på din webbplats. Till exempel kan du be dem att hitta ett videospel i prisklassen 400 till 600 kronor och lägga det i sin kundvagn. Medan de utför dessa uppgifter, berättar de högt om sina tankar och handlingar.

Sessionsrepris

Sessionsrepriser liknar användartester men nu handlar det om riktiga människor med riktiga pengar och verkligt köpsyfte. Du får se hur dina faktiska besökare navigerar på din webbplats. Vad har de svårt att hitta? Var blir de frustrerade? Var verkar de förvirrade?

Det finns ytterligare typer av forskning också, men börja med att välja den bästa A/B-testmetoden för dig. Om du går igenom några av dem kommer du att ha en stor lista med datainformerade idéer värda att testa.

A/B-testningsprocesser hos proffsen

Nu när du har gått igenom en handledning för standard A/B-testning kan du ta en titt på proffsens mer exakta processer.

Krista Seiden, KS Digital

Min steg-för-steg-process för A/B-testning av webbsidor och appar börjar med analys – enligt min mening är detta kärnan i ett bra testprogram. I analyssteget är målet att granska dina analysdata, undersöknings- eller UX-data, eller andra källor till kundinsikter som du kan ha för att förstå var dina optimeringsmöjligheter ligger.

När du har en bra pipeline med idéer från analyssteget kan du gå vidare till att formulera hypoteser om vad som kan gå fel och hur du potentiellt kan åtgärda eller förbättra dessa optimeringsområden.

Nästa steg är att bygga och köra dina tester. Se till att köra dem under en rimlig tidsperiod (jag utgår från två veckor för att säkerställa att jag tar hänsyn till förändringar eller avvikelser mellan veckorna). När du har tillräckligt med data analyserar du dina resultat för att hitta din vinnare.

Det är också viktigt att ägna lite tid i detta steg åt att också analysera förlorarna – vad kan du lära dig av dessa variationer?

Slutligen är det dags att beakta anpassning. Du kanske bara når detta steg när du har spenderat tid på att lägga grunden för ett solitt optimeringsprogram. Detta kräver inte nödvändigtvis ett invecklat verktyg, utan kan snarare komma från de data du har om dina användare.

Marknadsföringsanpassning kan vara så enkelt som att rikta rätt innehåll till rätt platser eller så komplext som att rikta baserat på individuella användarhandlingar. Men hoppa inte direkt in i anpassning. Se till att du spenderar tillräckligt med tid för att få grunderna rätt först.

Alex Birkett, Omniscient Digital

På en hög nivå försöker jag följa denna process:

Samla in data och säkerställ att analysimplementeringarna är korrekta.
Analysera data och hitta insikter.
Omvandla insikter till hypoteser.
Prioritera baserat på påverkan och enkelhet, och maximera resursallokeringen (särskilt tekniska resurser).
Kör ett test (följ statistikens bästa praxis så gott du kan).
Analysera resultaten och implementera eller inte beroende på resultaten.
Upprepa baserat på fynd och upprepa.

Enklare uttryckt: forskning, testning, analys, upprepa.

Även om denna process kan avvika eller ändras beroende på sammanhanget, är den ganska tillämplig på företag av alla storlekar och typer. (Testar jag en affärskritisk produktfunktion? En CTA för ett blogginlägg? Vad är riskprofilen och balansen mellan innovation och riskminimering?),

Poängen är att denna process är agil, men den samlar också in tillräckligt med data, både kvalitativ kundfeedback och kvantitativ analys, för att kunna komma på bättre testidéer och bättre prioritera dem så att du kan driva trafik till din onlinebutik.

Ton Wesseling, Online Dialogue

Den första frågan vi alltid besvarar när vi vill optimera en kundresa är: Var passar denna produkt eller tjänst in i ROAR-modellen som vi skapade på Online Dialogue? Är du fortfarande i riskfasen, där vi kan göra mycket forskning men inte kan validera våra fynd genom A/B-testning av online-experiment (under 1 000 konverteringar per månad), eller är du i optimeringsfasen? Eller till och med högre?

Riskfas: Mycket forskning, vilket kan översättas till allt från en ändring av affärsmodell till en helt ny design och värdeerbjudande.
Optimeringsfas: Stora experiment som optimerar värdeerbjudandet och affärsmodellen, samt små experiment för att validera hypoteser om användarbeteende, vilket bygger kunskap för större designförändringar.
Automatisering: Du har fortfarande experimenteringskraft (besökare) kvar, vilket innebär att din fulla testpotential inte behövs för att validera din användarresa. Det som återstår bör användas för att utnyttja, för att växa snabbare nu (utan fokus på långsiktiga lärdomar). Detta kan automatiseras genom att köra banditer/använda algoritmer.
Ompröva: Du slutar lägga till mycket forskning, om det inte är en ändring till något nytt.

A/B-testning av webb och appar är bara en stor sak i optimeringsfasen av ROAR och framåt (tills omprövning).

Vår strategi för att köra experiment är FACT & ACT-modellen:

Den forskning vi gör baseras på vår 5V-modell:

Vi samlar alla dessa insikter för att komma fram till en huvudhypotes som stöds av forskning, vilket leder till underhypoteser som prioriteras baserat på de data som samlats in genom antingen A/B-testning på skrivbordsdator eller mobil. Ju högre sannolikhet att hypotesen är sann, desto högre kommer den att rankas.

När vi lär oss om vår hypotes är sann eller falsk kan vi börja kombinera lärdomar och ta större steg genom att omdesigna/justera större delar av kundresan. Men vid en viss punkt kommer alla vinnande implementeringar att leda till ett lokalt maximum. Då behöver du ta ett större steg för att kunna nå ett potentiellt globalt maximum.

Självklart kommer de viktigaste lärdomarna att spridas över hela företaget, vilket leder till alla möjliga bredare optimeringar och innovationer baserat på dina validerade förstahandsinsikter.

Marknadsför du till en internationell publik? Lär dig hur du gör den processen enkel med pseudo-lokalisering.

Julia Starostenko, Pinterest

Syftet med ett experiment är att validera att förändringar av en befintlig webbsida kommer att ha en positiv inverkan på affärerna.

Innan du börjar är det viktigt att avgöra om det verkligen är nödvändigt att köra ett experiment. Tänk på följande scenario: Det finns en knapp med en extremt låg klickfrekvens. Det skulle vara nästintill omöjligt att minska prestandan för denna knapp. Att validera effektiviteten av en föreslagen förändring av knappen (dvs. att köra ett experiment) är därför inte nödvändigt.

På samma sätt, om den föreslagna förändringen av knappen är liten, är det förmodligen inte värt att spendera tid på att konfigurera, genomföra och riva ner ett experiment. I så fall bör förändringarna bara lanseras till alla och knappen kan övervakas.

Om det fastställs att det skulle vara fördelaktigt att köra ett experiment, är nästa steg att definiera de affärsmått som bör förbättras (t.ex. öka konverteringsgraden för en knapp). Sedan säkerställer vi att korrekt datainsamling är på plats.

När detta är klart, körs publiken slumpmässigt och split-testning utförs mellan två grupper: en grupp får se den befintliga versionen av knappen medan den andra gruppen får den nya versionen. Konverteringsgraden för varje publik övervakas och när statistisk signifikans uppnås fastställs resultaten av experimentet.

Peep Laja, CXL

A/B-testning är en del av en större konverteringsoptimeringsbild. Enligt min mening handlar det om 80 % forskning och endast 20 % testning. Konverteringsforskning hjälper dig att avgöra vad du ska testa från början.

Min process ser vanligtvis ut så här (en förenklad sammanfattning):

Genomför konverteringsforskning med hjälp av ett ramverk som ResearchXL för att identifiera problem på din webbplats.
Välj ett högprioriterat problem (ett som påverkar en stor del av användarna och är ett allvarligt problem), och brainstorma så många lösningar på detta problem som du kan. Informera din idéprocess med insikterna från din konverteringsforskning. Bestäm vilken enhet du vill köra testet på (du behöver köra A/B-testning på mobil separat från datorer).
Bestäm hur många variationer du kan testa (baserat på din trafik/transaktionsnivå), och välj sedan dina en till två bästa idéer för en lösning att testa mot kontroll.
Skapa bilder/scenarion av de exakta behandlingarna (skriv texten, gör designändringarna osv.). Beroende på omfattningen av förändringarna kan du också behöva inkludera en designer för att designa nya element.
Låt din front-end-utvecklare implementera behandlingarna i ditt testverktyg. Sätt upp nödvändiga integrationer (Google Analytics) och sätt lämpliga mål.
Utför kvalitetsgranskning på testet (trasiga tester är utan tvekan den största dödsorsaken för A/B-testning) för att säkerställa att det fungerar med varje kombination av webbläsare/enhet.
Starta testet!
När testet är klart genomför du en analys efter testet.
Beroende på resultatet, implementerar du vinnaren, upprepa behandlingarna eller testa något annat.

Vanliga misstag vid A/B-testning

Testar för många variabler samtidigt

När du jämför två variabler på en gång kanske du inte kan avgöra vilken förändring som orsakade effekten.

Anta att du vill optimera en landningssida. Istället för att bara testa en rubrik, testar du:

Text för call-to-action
Färg på CTA-knappen
Headerbilder
Rubriker

Konverteringsgraderna ökar, men du kan inte peka ut vilken förändring som var ansvarig. Om du testar en variabel i taget kan du isolera påverkan av varje förändring och få mer exakta resultat.

💡Beaktande: Multivariattestning är ett alternativ om du vill förstå hur flera variabler interagerar med varandra. Men för att köra ett multivariattest behöver du mer trafik och en redan väloptimerad sida för att göra inkrementella förbättringar. Processen är mycket mer komplex än att köra ett A/B-test.

Otillräcklig urvalsstorlek

Tillförlitligheten av dina A/B-testresultat beror på den urvalsstorlek som används. Små urval kan orsaka falska positiva och negativa resultat, vilket gör det svårt att dra slutsatser om skillnaderna är resultatet av dina förändringar eller slumpmässig chans.

Tänk dig att du testar två versioner av en produktsida för att se vilken som leder till högre köpgrader. Du delar trafiken men får bara 100 besökare till Version A och 100 besökare till Version B.

Om Version A har en konverteringsgrad på 6 % och Version B har en konverteringsgrad på 5 %, kanske du tror att Version A är bättre. Men med endast 100 besökare per version är det inte statistiskt signifikant. Det är möjligt att resultaten skulle bli annorlunda om du testade på fler besökare.

Det bästa sättet att bestämma en sund urvalsstorlek är med en urvalsstorlekskalkylator.

Korta testperioder

Kör ditt A/B-test i minst en, helst två, hela affärscykler. Stoppa inte testet bara för att du har nått signifikans. Du behöver också nå din förutbestämda urvalsstorlek. Slutligen ska du inte glömma att köra alla tester i inkrement på hela veckor.

Varför två hela affärscykler? För det första hjälper två cykler dig att ta hänsyn till:

”Jag behöver tänka på det”-köpare.
Olika trafikkällor (Facebook, e-postnyhetsbrev, organisk sökning osv.)
Avvikelser. Till exempel, ditt e-postnyhetsbrev som skickas på fredagar.

Två affärscykler är vanligtvis tillräckligt med tid för att få värdefulla insikter om användarbeteendet hos din målgrupp.

Om du har använt något slags A/B-testverktyg för landningssidor är du förmodligen bekant med den lilla gröna "Statistiskt Signifikant"-ikonen.

För många är det tyvärr det universella tecknet för "testet är klart, avsluta det." Du kommer att lära dig nedan att bara för att A/B-testets statistiska signifikans har uppnåtts betyder det inte att du ska stoppa testet.

Förbiser användarsegmentering

Om du inte tar hänsyn till olika användarsegment får du generaliserade resultat som kanske inte gäller för alla.

Det är bra att segmentera användare efter demografi, beteende eller andra relevanta faktorer. Vad som fungerar för nya användare kanske inte fungerar för återkommande användare. Om du inte segmenterar kommer du att alienera viktiga användargrupper och äventyra testets integritet.

Optimera A/B-testning för ditt företag

Du har processen och möjligheten. Så börja testa, skaffa den bästa A/B-testprogramvaran och börja testa din butik. Innan du vet ordet av kommer dessa insikter att innebära mer pengar på banken.

Om du vill fortsätta lära dig om optimering kan du överväga att ta en gratis kurs, exempelvis Udacitys A/B-testning från Google. Du kan lära dig mer om webb- och mobilapp A/B-testning för att förbättra dina optimeringsfärdigheter.

Vanliga frågor om A/B-testning

Vad är A/B-testning?

På den mest grundläggande nivån handlar A/B-testning om att testa två versioner av något för att se vilken som presterar bättre. Du kan A/B-testa en mängd olika saker relaterade till ditt företag, inklusive inlägg på sociala medier, innehåll, e-post och produktsidor.

Vad är ett exempel på A/B-testning?

Ett exempel på A/B-testning skulle vara att köra betald trafik till två aningen olika produktsidor för att se vilken sida som har den högsta konverteringsgraden. För att säkerställa att dina A/B-tester kan ge värdefulla insikter rekommenderas det att du har trafik på mer än 5 000 besökare till en given sida.

Varför använder folk A/B-testning?

A/B-testning låter folk testa två versioner av en webbsida, app eller marknadsföringskampanj genom att visa olika versioner för olika segment av användare samtidigt. Det hjälper dem att avgöra vilken version som får fler konverteringar, engagemang eller försäljning.

Vad är ett exempel på A/B-testning på sociala medier?

Ett exempel på A/B-testning på sociala medier kan vara att testa effektiviteten av Instagram-annonser. Till exempel skulle du skapa två versioner av en annons, var och en med olika media, och sedan analysera vilken version som får fler klick och försäljningar.