Bu yönteme kova testi (bucket testing) de denir. Değişiklik bir başlık, bir buton veya web sayfasının tamamen yeniden tasarımı olabilir.
Rehberlerin çoğu "buton rengini test edin" deyip orada durur. İşin zor kısmı sonucu okumaktır: Ocak 2024 – Eylül 2026 arasında Popupsmart ile çalışan popup'larda, büyük görünen ama tesadüf olabilecek farklar ve benzerler karşılaştırıldığında tersine dönen bir fark ölçtük.
A/B Testi Süreci
A/B testi süreci bir sayfa, bir e-posta veya bir popup için aynıdır:
- Veri Toplama: Trafiği istikrarlı olan ve dönüşüm oranını iyileştirmek istediğiniz bir sayfa veya popup seçin.
- Hedef Belirleme: Dönüşüm hedefinizi (örneğin e-posta kayıtları veya ürün satın almaya giden tıklamalar) ve onu değerlendireceğiniz tek bir birincil metriği belirleyin.
- Hipotez Oluşturma: Değişikliği ve neden mevcut sürümden daha iyi olacağını düşündüğünüzü yazın.
- Değişken Oluşturma: Tek bir değişiklik yapın; böylece ortaya çıkan fark ona bağlanabilir.
- Örneklem Büyüklüğü ve Süre: Başlatmadan önce örneklem büyüklüğünü ve bitiş tarihini belirleyin; bunun için mevcut oranınızı ve tespit etmeye değer en küçük artışı bir örneklem büyüklüğü hesaplayıcısına girin.
- Deneyi Gerçekleştirme: Trafiği aynı anda sürümler arasında rastgele bölüştürün ve testi o örneklem büyüklüğüne ulaşana kadar sürdürün.
- Sonuçları Analiz Etme: Birincil metriği okuyun. İstatistiksel olarak anlamlı bir fark yoksa güvenilir bir fark da yoktur; bu bir kazanım sayılmaz.
Örneklem büyüklüğünü ve durma tarihini test başlamadan önce belirlerim ve sonucu erken okumam: Evan Miller'ın 2010 tarihli How Not To Run an A/B Test yazısında gösterdiği gibi, anlamlılık hesabı örneklem büyüklüğünün önceden sabitlendiğini varsayar.
A/B testi sonuçları nasıl okunur?
E-posta adresi veya telefon numarası isteyen popup'ları popup gösterimi başına potansiyel müşteri üzerinden, medyan kampanya bazında karşılaştırdık (yöntemi Popup Dönüşüm Karşılaştırma Raporu 2026 açıklıyor). Bunlar A/B testleri değil, kampanyalar arası karşılaştırmalardır; bu da onları faydalı bir uyarı haline getirir.
Bir fark büyük görünüp yine de güvenilir olmayabilir
Değer vaat eden CTA butonları ("Get", "Claim", "Unlock"), "Subscribe" / "Join" butonlarından daha güçlü görünüyor (%1,06'ya karşı %0,77; İngilizce popup'lar, medyan kampanya), ancak aradaki fark istatistiksel olarak güvenilir değil. Çıkış niyeti de aynı şeyi gösteriyor: en hassas çıkış niyeti ayarını kullanan popup'lar gösterimlerinin %1,10'unu, çıkış niyeti kullanmayanlar ise %0,78'ini dönüştürdü (medyan kampanya); bu fark tesadüf olabilir.
Bir fark bu kadar büyük görünüp güvenilir olmadığında, onu bir kural olarak değil, bir sonraki testin hipotezi olarak ele alırım.
Benzerler karşılaştırıldığında bir etki tersine dönebilir
Karşılaştırma verimiz farklı kampanyaları kıyasladığı için, bir fark yalnızca ayarın kendisini değil, o ayarı kimin kullandığını da yansıtabilir. Buna karıştırıcı etki (confounding) denir: ad alanı, o kampanyalar arasındaki diğer farklarla birlikte gelir. Rastgele bölüştürülmüş bir A/B testi bu etkiyi ortadan kaldırır. Yalnızca form değişir ve hangi ziyaretçinin hangi sürümü göreceğine şans karar verir; bu da testi bir web sitesinde yapılan randomize kontrollü deneye (RCT) dönüştürür. Bir ayarı daha iyi dönüştüren kampanyalardan kopyalamak yerine mevcut sürüme karşı test etmemin nedeni de budur.
Güvenilir bir fark neye benzer?
Birinci tekil şahıs ağzından yazılan butonlar ("Send my code", yani "Kodumu gönder") gösterimlerin %1,18'ini dönüştürüyor; nötr ifadelerde bu oran %0,80 (İngilizce popup'lar, medyan kampanya). Bu fark verilerimizde güvenilir ve B varyantı için güçlü bir aday; ancak yine de kampanyalar arası bir karşılaştırma: önce kendi trafiğinizde test edin.
A/B testi, çok değişkenli testlerden ve bölünmüş URL testlerinden nasıl ayrılır?
Bir A/B testi tek bir şeyi değiştirir. Her ek sürüm veya kombinasyon trafiği daha da böler, bu yüzden daha fazla ziyaretçi gerektirir:
| Test türü | Ne değişir | Ne için kullanılır |
|---|---|---|
| A/B (bölünmüş) test | Tek değişiklik, iki sürüm | Kontrol edilecek tek bir hipotez |
| A/B/n testi (üç sürümle A/B/C) | Tek öğe, üç veya daha fazla sürüm | Üç farklı başlık gibi birkaç aday |
| Çok değişkenli (multivariate) test | Birkaç öğe, kombinasyonlar halinde | Yüksek trafikli sayfalar; değişikliklerin birbirini nasıl etkilediğini gösterir |
| Bölünmüş URL (split-URL) testi | Sayfanın tamamı, her sürüm kendi URL'sinde | Yeniden tasarımlar; aşağıdaki SEO kurallarına uyun |
Bir popup'ta neyi A/B testine tabi tutmalısınız?
Bir popup'ın test etmeye değer dört parçası vardır:
- Teklif: ücretsiz kargoya veya erken erişime karşı bir indirim.
- Başlık ve buton: vaat ve eylem çağrısı, örneğin birinci tekil şahıs ifadesi.
- Form alanları: yalnızca e-postaya karşı e-posta artı ad; verilerimiz burada güvenilir bir etki göstermiyor.
- Tetikleyici: zaman gecikmesi, kaydırma derinliği veya çıkış niyeti.
Bunları buton renginden önce test ederim: verilerimizde buton rengi dönüşüm üzerinde ölçülebilir bir etki göstermedi, ancak veriler küçük etkileri dışlayamayacak kadar gürültülü. Kurulum için İngilizce yazılarımıza bakın: popup'larda A/B testi ve Shopify popup'larında A/B testi nasıl yapılır.
A/B Testi Varyasyonları için Örnekler
Bu örnekler Optimizely'nin A/B testi sözlüğünden uyarlanmıştır.
1. Bir medya şirketi okur kitlesini artırmak, okuyucuların site üzerinde geçirdiği süreyi uzatmak ve makalelerinin sosyal medyada daha fazla paylaşılmasını sağlamak isteyebilir. Bu hedeflere ulaşmak için şu varyasyonları test edebilirler:
- E-posta kayıt modalları
- Önerilen içerikler
- Sosyal paylaşım butonları
2. Bir seyahat şirketi, web sitelerinde ya da mobil uygulamalarında tamamlanan başarılı rezervasyon sayısını artırmak veya ek ürünlerden elde edilen geliri artırmak isteyebilir. Bu metrikleri iyileştirmek için şu varyasyonları test edebilirler:
- Ana sayfa arama modalları
- Arama sonuçları sayfası
- Ek ürünlerin sunumu
3. Bir e-ticaret şirketi tamamlanan ödeme sayısını, ortalama sipariş değerini veya tatil dönemi satışlarını artırmak isteyebilir. Bunu başarmak için şunları A/B testine tabi tutabilirler:
- Ana sayfa promosyonları
- Navigasyon öğeleri
- Ödeme süreci bileşenleri
4. Bir teknoloji şirketi, satış ekibi için yüksek kaliteli müşteri adaylarını artırmak, ücretsiz deneme kullanıcı sayısını artırmak veya belirli bir türde alıcıyı çekmek isteyebilir. Bu amaçla şunları test edebilirler:
- İletişim formu bileşenleri
- Ücretsiz deneme kayıt akışı
- Ana sayfa mesajlaşma ve eylem çağrısı
A/B Testi Araçları/Programları
- Google Analytics sonuçları ölçer ama artık test çalıştırmaz: Google Optimize 30 Eylül 2023'te kapatıldı ve Google artık Analytics'i üçüncü taraf A/B testi araçlarıyla entegre ediyor.
- Optimizely, görsel düzenleyici, sunucu taraflı test ve çok değişkenli testler sunan, deneylere ayrılmış bir platformdur.
- Popupsmart, popup'larda A/B testi yapar: tasarım, kitle ve tetikleyici varyasyonlarını ayarlanabilir trafik oranlarıyla karşılaştırır. A/B testi Advanced planıyla başlar; Free ve Basic planlarında bulunmaz (bkz. Popupsmart fiyatlandırması). Yardım merkezi, bir popup için A/B testinin nasıl kurulacağını adım adım gösteriyor.
A/B Testi ve SEO
Google'ın istediği şekilde kurulduğunda A/B testi sıralamalara zarar vermez: Google'ın A/B testi rehberi, bir butonun rengi veya eylem çağrısı metni gibi küçük değişikliklerin bir sayfanın arama snippet'i veya sıralaması üzerinde çoğu zaman çok az etkisi olduğunu ya da hiç olmadığını söyler. Aynı URL üzerinde yapılan popup testleri aşağıdaki URL kurallarının hiçbirini gerektirmez.
Birden fazla URL ile bölünmüş bir test yapıyorsanız, Googlebot'un aynı sayfanın benzer sürümleri yüzünden karışıklık yaşamaması için her varyasyonda rel="canonical" etiketi kullanın. Google bunu noindex etiketine tercih eder.
Orijinal URL'yi yönlendiren bir bölünmüş test yapıyorsanız, 301 (Kalıcı) yerine 302 (Geçici) Yönlendirme kullanarak Google'ın orijinal URL'yi korumasını sağlayın.
Uzun ve gereksiz deneyler yapmaktan kaçınmalısınız: Google, gereksiz yere uzun süren bir deneyi arama motorlarını yanıltma girişimi olarak değerlendirebilir. Test bittiğinde test URL'lerini ve komut dosyalarını kaldırın.
İlgili Blog Yazıları
En İyi WordPress Popup Eklentileri: Karşılaştırma Rehberi