Därför är A/B-testning ett måste för din sajt

A/B-testning är en metod för att jämföra två eller flera versioner av en webbsida, ett innehållselement eller ett digitalt flöde för att ta reda på vilken variant som ger bäst resultat. I stället för att gissa vilken rubrik, knapp, design eller text som fungerar bäst kan företag använda verklig data från besökarnas beteende.

När ett företag investerar tid och pengar i en webbplats eller webshop finns det nästan alltid ett mål med besökarna. Det kan handla om att få fler offertförfrågningar, köp, bokningar, telefonsamtal, registreringar eller andra värdefulla konverteringar. Problemet är att det som känns logiskt för företaget inte alltid är det som fungerar bäst för användaren.

Det är här A/B-testning blir värdefullt. Genom systematiska experiment går det att identifiera vilka förändringar som faktiskt förbättrar resultatet. A/B-testning blir därmed en viktig del av konverteringsoptimering, UX, webbutveckling och datadriven digital marknadsföring.

Vad är A/B-testning?

A/B-testning, även kallat split-testning eller A/B testing, innebär att olika versioner av exempelvis en webbsida jämförs med varandra. Version A är vanligtvis den befintliga versionen, ofta kallad kontrollversionen, medan version B innehåller den förändring som företaget vill utvärdera.

Besökarna fördelas mellan varianterna och deras beteende mäts mot ett på förhand bestämt mål. Det kan exempelvis vara hur stor andel som klickar på en knapp, skickar en offertförfrågan, registrerar sig för ett nyhetsbrev eller genomför ett köp.

Om version B exempelvis genererar fler relevanta konverteringar än version A kan resultatet ge stöd för att införa förändringen permanent. Det räcker dock inte att bara titta på vilken variant som råkar ha flest konverteringar vid en viss tidpunkt. Testet behöver vara korrekt utformat och innehålla tillräckligt med data för att resultatet ska kunna bedömas på ett tillförlitligt sätt.

Varför är A/B-testning viktigt?

Den stora fördelen med A/B-testning är att företag kan fatta beslut baserat på observerat användarbeteende i stället för enbart på antaganden. En webbdesigner, copywriter, marknadsförare och företagsledare kan alla ha olika uppfattningar om vilken lösning som är bäst. Ett välplanerat experiment kan ge bättre underlag för beslutet.

Det kan vara särskilt värdefullt på webbplatser där även små förbättringar i konverteringsgraden får stor betydelse. Om en sida redan genererar ett stort antal besök varje månad kan en förbättring av exempelvis ett formulär, en CTA eller ett checkout-flöde påverka antalet leads eller försäljningar utan att företaget nödvändigtvis behöver öka trafiken.

Hur fungerar A/B-testning?

Ett bra A/B-test börjar inte med att slumpmässigt ändra färgen på en knapp. Det börjar med ett problem, data och en tydlig hypotes.

Anta exempelvis att många potentiella kunder besöker en tjänstesida men få går vidare till kontaktformuläret. Företaget kan då formulera hypotesen att en tydligare CTA högre upp på sidan gör det enklare för användaren att förstå nästa steg.

Version A behåller den befintliga utformningen medan version B får den nya CTA-lösningen. Trafiken fördelas mellan varianterna och ett primärt mätvärde bestäms, exempelvis genomförda offertförfrågningar.

När tillräckligt mycket data har samlats in analyseras resultatet. Om variationen visar en tillräckligt tillförlitlig förbättring kan förändringen implementeras. Om resultatet är oklart är även det en användbar insikt. Hypotesen kanske var fel, effekten kanske var för liten för att upptäckas eller så behöver ett annat område prioriteras.

Vad kan man A/B-testa på en webbplats?

I princip kan många delar av en webbplats testas, men det betyder inte att allt bör testas. Det är ofta klokare att prioritera element som har en tydlig koppling till användarens beslut och företagets affärsmål.

Rubriker och budskap

Rubriken är ofta bland det första en besökare ser. Den påverkar hur snabbt användaren förstår vad sidan handlar om och vilket värde företaget erbjuder. Företag kan därför testa exempelvis en mer konkret rubrik mot en mer kreativ eller förklarande variant.

CTA och knappar

Call-to-action-element är naturliga kandidater för A/B-testning eftersom de ofta representerar nästa steg i konverteringsresan. Det går exempelvis att testa formulering, placering, storlek och andra visuella egenskaper.

Det viktiga är inte att hitta en universell knappfärg eller CTA-text som fungerar för alla webbplatser. Det finns sällan en sådan lösning. Testet ska i stället visa vad som fungerar bäst för den aktuella målgruppen, sidan och situationen.

Formulär

Ett kontakt- eller offertformulär kan vara avgörande för en tjänstebaserad webbplats. Företag kan testa exempelvis antal fält, formuleringar, placering och hur mycket information som visas före formuläret.

Ett kortare formulär kan minska tröskeln för kontakt, men det betyder inte automatiskt att färre fält alltid är bättre. Ett företag kan behöva viss information för att kvalificera en förfrågan. Därför behöver även formulär optimeras utifrån verksamhetens verkliga mål.

Produkt- och tjänstesidor

På en webshop kan A/B-testning användas för att utvärdera produktpresentationer, bilder, produkttexter, köpknappar och delar av köpprocessen. För ett tjänsteföretag kan motsvarande tester handla om tjänstebeskrivningar, referenser, kundcase, kontaktvägar och hur företagets erbjudande presenteras.

Landningssidor

Landningssidor från exempelvis annonsering är särskilt intressanta eftersom de ofta har ett tydligt konverteringsmål. Här kan företaget testa allt från huvudbudskap och formulär till bilder, social proof och CTA.

A/B-testning och konverteringsoptimering

A/B-testning är nära förknippat med konverteringsoptimering, ofta förkortat CRO efter engelskans Conversion Rate Optimization.

Konverteringsoptimering handlar om att förbättra webbplatsens förmåga att få besökare att utföra önskade handlingar. A/B-testning är ett av verktygen som kan användas för att undersöka om en specifik förändring bidrar till detta.

Det är en viktig skillnad. CRO är den bredare processen medan A/B-testning är en metod inom processen. Konverteringsoptimering kan även innefatta exempelvis webbanalys, användartester, UX-analys, kundintervjuer och analys av var användare lämnar olika flöden.

A/B-testning och användarupplevelse

A/B-testning handlar inte enbart om att få människor att klicka på fler knappar. Metoden kan också användas för att skapa en enklare och tydligare användarupplevelse.

Om besökare har svårt att förstå en tjänst, hitta rätt information eller navigera genom ett flöde kan olika lösningar testas. På så sätt kan UX-arbetet kompletteras med kvantitativa data.

Det betyder däremot inte att varje UX-beslut bör avgöras genom ett A/B-test. Kvalitativa metoder kan förklara varför användaren har ett problem, medan A/B-testning kan hjälpa till att mäta effekten av en specifik lösning. Metoderna fungerar därför ofta bäst tillsammans.

A/B-testning och SEO – påverkas synligheten på Google?

A/B-testning och SEO kan användas parallellt, men tester behöver implementeras tekniskt korrekt. Att förbättra en sidas konverteringsgrad innebär inte automatiskt att sidan får högre ranking på Google. SEO och konverteringsoptimering har olika primära mål även om båda kan bidra till en bättre webbplats.

Det finns samtidigt situationer där samma förbättring gynnar både användaren och webbplatsens organiska prestation. Tydligare innehåll, bättre struktur och en mer användbar sida kan vara värdefulla ur flera perspektiv. Men företag bör inte utgå från att exempelvis en högre konverteringsgrad i sig är en direkt genväg till bättre placeringar.

Så genomförs A/B-testning med hänsyn till SEO

Om testet skapar flera URL:er för snarlika versioner behöver sökmotorerna kunna förstå vilken URL som är den huvudsakliga. Google rekommenderar att alternativa test-URL:er använder rel=”canonical” för att ange originaladressen som föredragen version.

Om besökare tillfälligt skickas från originaladressen till en testversion rekommenderar Google en temporär 302-omdirigering framför en permanent 301-omdirigering. Testversioner ska inte heller användas för att visa sökmotorer ett innehåll och användare ett annat på ett sätt som innebär cloaking.

Ett experiment bör dessutom inte fortsätta längre än vad som behövs. När testet är avslutat bör den valda lösningen implementeras och onödiga test-URL:er, skript och andra tillfälliga delar tas bort.

A/B-testning för SEO – vad går att testa?

Det finns även experiment som fokuserar mer direkt på organisk synlighet. Det kan exempelvis handla om förändringar i sidtitlar, innehållsmallar eller andra element på en större grupp jämförbara sidor.

Den typen av SEO-experiment skiljer sig dock från klassisk A/B-testning där olika användare samtidigt får version A respektive B av samma sida. När målet är att mäta effekten på organisk trafik behöver testupplägget anpassas till hur sökmotorer crawlar, indexerar och rankar sidor.

Det är därför viktigt att skilja mellan A/B-testning för konvertering och SEO-testning. De kan komplettera varandra, men de mäter inte nödvändigtvis samma sak och bör inte analyseras på exakt samma sätt.

Hur mäter man resultatet av ett A/B-test?

Innan testet startar behöver ett primärt mål definieras. Om flera mätvärden granskas utan en tydlig prioritering finns risken att man i efterhand väljer den siffra som råkar stödja den lösning man redan föredrar.

För en webshop kan det primära målet vara genomförda köp eller intäkt per besökare. För ett B2B-företag kan det vara kvalificerade leads eller inskickade offertförfrågningar. För en kampanjsida kan det vara registreringar.

Det är också klokt att följa sekundära mätvärden. En förändring kan exempelvis öka antalet formulär men samtidigt försämra kvaliteten på de leads som kommer in. Ett bra experiment behöver därför kopplas till verksamhetens verkliga affärsmål och inte bara till den siffra som är enklast att mäta.

Vad betyder statistisk signifikans vid A/B-testning?

Statistisk signifikans används för att bedöma hur förenligt det observerade resultatet är med antagandet att det egentligen inte finns någon skillnad mellan varianterna. Syftet är bland annat att minska risken att fatta beslut utifrån slumpmässiga variationer i datan.

Det räcker därför inte att version B ligger före version A efter ett litet antal besökare. Resultatet kan förändras när mer data samlas in.

Hur mycket data som behövs beror bland annat på den ursprungliga konverteringsgraden, hur stor effekt man försöker upptäcka, vald statistisk metod och mängden trafik. Därför finns det ingen universell regel som säger att alla A/B-test ska pågå ett visst antal dagar eller veckor.

Hur länge ska ett A/B-test pågå?

Ett vanligt misstag är att bestämma testlängden enbart utifrån kalendern. Ett test är inte automatiskt tillförlitligt bara för att det har körts i två veckor.

Testets längd hänger ihop med hur snabbt ett tillräckligt datamaterial kan samlas in och vilket statistiskt upplägg som används. Trafikvolym, konverteringsgrad och storleken på den förändring man vill kunna upptäcka spelar alla roll.

Samtidigt kan det vara relevant att låta testet fånga normala variationer i verksamheten. Användarnas beteende kan exempelvis skilja sig mellan vardagar och helger eller påverkas av kampanjer och andra externa faktorer.

Vanliga misstag vid A/B-testning

Att testa utan en tydlig hypotes

Att ändra saker på måfå och kontrollera om siffrorna går upp är inte ett effektivt experimentarbete. Varje test bör utgå från ett identifierat problem och en motiverad hypotes.

Att avsluta testet när resultatet ser bra ut

Resultaten kan variera under testets gång. Om ett företag avslutar experimentet så fort den önskade varianten ligger före ökar risken för felaktiga slutsatser, beroende på vilken statistisk metod som används.

Att fokusera på fel mätvärde

Fler klick är inte alltid lika med bättre affärsresultat. Om en ny CTA genererar många klick men färre relevanta leads har förändringen kanske inte förbättrat sidan på det sätt företaget behöver.

Att ändra flera saker utan att kunna isolera effekten

Om rubrik, bild, CTA, formulär och layout förändras samtidigt kan det bli svårt att veta vilken förändring som faktiskt påverkade resultatet. Det finns multivariata experiment för att analysera flera faktorer, men de kräver ett lämpligt testupplägg och ofta mer trafik.

Att ignorera tekniska problem

Ett experiment får inte göra webbplatsen märkbart långsammare, orsaka visuella hopp eller skapa problem med indexering och användbarhet. Den tekniska implementeringen är därför en viktig del av ett professionellt testarbete.

Vilka verktyg finns för A/B-testning?

Det finns flera plattformar för experiment och A/B-testning. Exempel på etablerade lösningar är Optimizely, VWO och AB Tasty. Vilket verktyg som passar bäst beror bland annat på företagets webbplattform, trafikvolym, budget, tekniska resurser och vilken typ av experiment som ska genomföras.

Google Optimize förekommer fortfarande i många äldre guider om A/B-testning, men tjänsten är nedlagd och är därför inte ett aktuellt alternativ. Företag som tidigare använde Google Optimize behöver använda andra lösningar för sina webbexperiment.

Kan små företag använda A/B-testning?

Ja, men trafikmängden påverkar vilka experiment som är praktiskt möjliga. En webbplats med mycket låg trafik kan behöva vänta länge för att samla tillräckligt med data för små skillnader.

För mindre företag kan det därför vara extra viktigt att prioritera tester med potential att ge en tydlig och affärsmässigt relevant effekt. Det kan också vara klokt att kombinera kvantitativa experiment med kvalitativa metoder som användartester, kundfeedback och analys av hur besökare använder webbplatsen.

A/B-testning är alltså inte en metod som enbart är till för stora företag. Däremot måste teststrategin anpassas efter mängden data som faktiskt finns tillgänglig.

A/B-testning och AI

AI förändrar hur företag kan arbeta med experiment. AI-baserade verktyg kan exempelvis hjälpa till med analys av stora datamängder, identifiering av beteendemönster, framtagning av hypoteser och produktion av innehållsvariationer.

Det gör däremot inte kontrollerade experiment överflödiga. Att AI kan generera tio alternativa rubriker betyder inte att systemet automatiskt vet vilken rubrik som skapar bäst affärsresultat för just ditt företag.

AI kan därför ses som ett stöd i experimentprocessen. Tekniken kan hjälpa företag att snabbare identifiera möjligheter och skapa variationer, medan experimentdata används för att undersöka hur verkliga användare reagerar.

Varför A/B-testning blir viktigare i en AI-driven digital värld

När det blir enklare att producera webbdesign, annonser, texter och landningssidor med hjälp av AI ökar också antalet möjliga variationer. Utmaningen flyttas därmed från att enbart kunna skapa alternativ till att kunna avgöra vilka alternativ som faktiskt fungerar.

Det gör strukturerad testning viktig. Företag behöver fortfarande formulera rätt mål, välja relevanta mätvärden, analysera resultatet och förstå varför en förändring bör implementeras.

Den mest värdefulla kombinationen blir därför inte AI eller A/B-testning var för sig, utan ett arbetssätt där kreativitet, teknik, analys och kontrollerade experiment kompletterar varandra.

A/B-testning bör vara en del av webbstrategin

En webbplats blir aldrig färdig i den bemärkelsen att det inte finns något kvar att lära sig om användarna. Kundernas förväntningar förändras, nya trafikkällor tillkommer och företagets erbjudande utvecklas.

Därför fungerar A/B-testning bäst som en del av ett kontinuerligt förbättringsarbete. Data från webbanalys kan identifiera ett problem. UX-analys kan hjälpa till att förstå problemet. En hypotes formuleras och testas. Resultatet analyseras och leder i sin tur till nästa fråga.

På så sätt blir webbplatsen inte en statisk digital broschyr utan en plattform som kontinuerligt kan utvecklas utifrån användarnas beteende och företagets affärsmål.

Ta hjälp av ZMART Webb & Reklam med din webbplats

Effektiv A/B-testning handlar om betydligt mer än att skapa två olika knappar och se vilken som får flest klick. För att experiment ska skapa affärsnytta behöver webbdesign, UX, teknik, SEO, analys och konverteringsoptimering fungera tillsammans.

På ZMART Webb & Reklam hjälper vi företag att utveckla sin digitala närvaro med fokus på både användaren och verksamhetens mål. Genom att kombinera strategi, webb, digital marknadsföring och datadrivna insikter går det att identifiera vilka delar av webbplatsen som har störst potential att förbättras.

Målet är inte att förändra webbplatsen för förändringens skull. Målet är att fatta bättre beslut om vad som faktiskt hjälper besökaren att ta nästa steg.

Sammanfattning: från gissningar till datadrivna beslut

A/B-testning hjälper företag att undersöka vilka förändringar på en webbplats som faktiskt ger bättre resultat. Genom att jämföra olika varianter kan beslut om exempelvis rubriker, CTA, formulär, landningssidor och konverteringsflöden baseras på data i stället för enbart på magkänsla.

Det verkliga värdet ligger dock inte i ett enskilt test. Det uppstår när experiment blir en del av ett kontinuerligt arbete där SEO, UX, webbutveckling, analys och konverteringsoptimering samverkar. För företag som vill få större affärsnytta av sin webbplats är A/B-testning därför ett kraftfullt verktyg för att steg för steg fatta bättre digitala beslut.

Vanliga frågor och svar om A/B-testning

1. Vad är A/B-testning?

A/B-testning är en experimentmetod där två eller flera versioner av exempelvis en webbsida jämförs för att undersöka vilken som ger bäst resultat mot ett definierat mål. Besökare fördelas mellan varianterna och deras beteende analyseras.

2. Hur länge behöver ett A/B-test pågå?

Det finns ingen bestämd testlängd som passar alla webbplatser. Hur länge testet behöver köras beror bland annat på trafikvolym, konverteringsgrad, vilken effekt man vill kunna upptäcka och vilken statistisk metod som används. Testet behöver samla tillräckligt med data för att slutsatsen ska vara tillförlitlig.

3. Påverkar A/B-testning SEO?

A/B-testning kan genomföras utan att skada webbplatsens SEO när experimentet implementeras korrekt. Vid tester med separata URL:er rekommenderar Google bland annat rel=”canonical” mot originalversionen och temporära 302-omdirigeringar när omdirigering behövs. Testet bör dessutom avslutas när tillräckligt med data har samlats in.

4. Vilka verktyg kan användas för A/B-testning?

Exempel på aktuella verktyg är Optimizely, VWO och AB Tasty. Google Optimize användes tidigare av många företag men lades ned den 30 september 2023 och är därför inte längre ett alternativ för nya webbexperiment.

5. Är A/B-testning lämpligt för små företag?

Ja. Även mindre företag kan använda A/B-testning, men mängden trafik avgör hur snabbt tillräckligt med data kan samlas in. Webbplatser med låg trafik bör därför prioritera tydliga hypoteser och affärskritiska förändringar och kan med fördel kombinera experiment med exempelvis webbanalys, användartester och kundfeedback.