インテリジェントな Web サイト テストによりパフォーマンスが向上

データ主導型の Web サイト テストは、ユーザー エクスペリエンスとデジタル収益に劇的な影響を与えます。

自動テストの影響

ウェブサイト上でコンテンツを構造化する方法は何百万もあります。 レイアウト、コンテンツの位置、広告の組み合わせは、ユーザーがウェブサイトで行う方法に影響します。 これらの数百万のデータ ポイントのバランスを取ることができれば、Web サイトはバウンス率を下げ、セッション期間を増やし、訪問あたりのページビューを増やし、ユーザーあたりの収益を向上できます。

テストは、ユーザーがウェブサイト上のさまざまな要素にどのように反応するかを知る唯一の方法です。 ユーザー エクスペリエンスがセッションの長さにどのような影響を与えるかを理解することは、広告やコンテンツなどのバランスを取るうえで重要です。 これらの要素の完璧なバランスを見つけることは、実際には多くのデータと互いに組み合わせて物事をテストする能力なしで非常に困難です。

 

ウェブサイトのテストパフォーマンス

(テストの重要性について)どの時点でも、Facebookの実行中のバージョンは1つだけではなく、おそらく10,000があります。

マーク・ザッカーバーグ

創業者兼CEO, Facebook

ウェブサイトのテストと最適化を行うさまざまな方法を確認する

ウェブサイトのテストメトリック
ウェブサイトテストプラットフォーム

ユーザー エクスペリエンスは王様

コンテンツの編成、広告とのバランス、ページ上の書式設定の方法は、コンテンツ自体と同じくらいユーザーエンゲージメントに影響を与える可能性があります。 これは、バウンス率、サイト上の時間、訪問あたりのページビューなどのコアユーザー エクスペリエンス メトリックを見ることによって測定できます。検索エンジンのトラフィックからデジタル収益に至るまで、あらゆるものに統計的な相関関係があります。

ここでは、サイト上の時間と訪問ごとのページビューがデジタル収益と直接的な相関関係を見ることができます。 これは頭が良くないように思えるかもしれませんが、データ主導の意思決定を行う場合、これらの要因は常に同じ重み付けされますか? 実際、デジタル収益に大きな影響を与える要因はほとんどありません。

収益に利益をもたらすと思うが、最終的にはユーザー セッションの長さに悪影響を及ぼすと思う短期的な意思決定を行う場合、最終的にはサイトの長期的な健全性とデジタル収益を最大化する能力を損なう場合はどうでしょうか。 CPM を最適化する場合、非常に頻繁に発生することがよくあります。

データをガイドにする

デジタルパブリッシャー、ウェブサイトの所有者、ブロガーは、デジタル収益を最適化しようとする際に、CPMに非常に焦点を当てるのは一般的です。ただし、CPM が直接的に高いデジタル収益を引き起わけではないことを認識することが重要です。 実際、ウェブサイト全体の収益が減少する一方で、CPM は増加するのが一般的です。

図にわかるように、eCPM (有効 CPM) が低いシナリオでは、実際には、eCPM が高いサイトよりも 1000 人あたりの訪問者数が多くなっています。 これは、CPMが高い 2 番目のシナリオでページビューが減少したためです。

これは、注目度の高い広告サイズと場所、さらには破壊的な広告が多いほど高い CPM を持つため、珍しいことではありません。 これらの広告はより多くのお金を稼ぐかもしれませんが、訪問者はサイトを放棄し、他のページにアクセスした場合に発生した可能性のある追加のインプレッションのコストがかかります。 この影響を知る唯一の方法は、異なる変更が EPMV (1000 人あたりの収益) に与える影響を調べているだけです。

この影響を知る唯一の方法は、異なる変更が EPMV (1000 人あたりの収益) に与える影響を調べている点です。 これは、どのパブリッシャーも、ウェブサイトの訪問者数1000人あたりの総収益を割ることで計算できる簡単な指標です。

A/B テストは訪問者を罰する

従来のA/Bテストでは、60人のウェブサイト訪問者がバリエーションAが一番好きなら、Aが勝つと言うでしょう。 このロジックでは、all Aソリューションを実装します。 しかし、バリエーションBを好むユーザーはどうでしょうか?

最適なエクスペリエンスは、実際には A/B/C/D などを可能にするエクスペリエンスです。 実装 — 異なる変数を最適な訪問者にリンクする実装。 このため、多変量テストと優先実装は、パブリッシャーの Web サイトのユーザー エクスペリエンスを向上させるのに非常に効果的です。 訪問者の行動がさまざまな変数によってどのように影響を受けるかがわかっている場合は、Web サイトを訪問するすべてのユーザーのエンゲージメントを高める方法を戦略的に提供できます。

テストは真実

データ平均に対して仮定を行い、最適化するのは簡単ですが、多くの場合、パブリッシャーが迷惑をかじることがあります。 広告インプレッションがバウンス率に与える影響を調べることは、この良い例です。

この例では、広告がこの特定のページの平均的なバウンス率にどのように影響するかを確認できますが、一部の訪問者は実際にここに表示されるしきい値よりも少ない広告インプレッションを好む場合があります。 より多くの広告が表示されたときにバウンスする訪問者は、サイトに長く滞在したり、追加のページにアクセスしたりするために表示される広告の数を減らす必要があります (EPMV を増やす)。 さまざまなタイプの訪問者が広告インプレッションにどのように反応するかを知ることは、サイトのユーザー エクスペリエンス指標と収益を最適化するうえで最も重要です。

テストには時間がかかります

ご想像のとおり、テストは 24 時間以内に完了しません。しかし、Ezoicを使用するデジタルパブリッシャーは、プラットフォームを使用してテストする時間が長くなるほど、EPMVの大幅な改善を見ています。

テストのこのモデルは決して終わらないし、進歩は決して止まらない。 データが多ければ多いほど、Ezoic のようなスマートなシステムを使用して、より良いエクスペリエンスをユーザーに提供できます。 さらに、ユーザーの行動は常に変化します。 Ezoic のようなシステムを使用したテストは、すべてのユーザーに最適なエクスペリエンスを提供するのと同じくらい、実際に動作を測定します。

Ezoicでは、テストは1つの部品測定と1部の配達です。

本物の VS.偽のUX

パブリッシャーは、ユーザーの行動とユーザーの意図について、ますます多くのことを学び続けています。 最近データから抽出した最も明確なことの 1 つは、すべてのユーザー エクスペリエンスが等しいわけではないことです。 訪問者のエンゲージメントは、収益とウェブサイトのトラフィックの両方に大きな影響を与えます。 多くの場合、訪問ごとのページビューなどのユーザー エクスペリエンス メトリックは、人為的に膨張する可能性があります。パブリッシャーをだまし、収益を上げさせるためのものです。

パブリッシャーは、テストを開始するときに、人為的に膨らんだユーザー エクスペリエンスを考慮する必要があります。 そのため、テストを実行するたびに、ナビゲーション バウンス、エンゲージメント時間、訪問者数の返品率などを追跡することが重要です。

これがエゾイックのやつです

これがまさにエゾイックが構築された理由であり、まさにエゾイックの仕組みです。 このプラットフォームには、デジタルパブリッシャーやウェブサイト所有者が包括的なデータドリブン Web サイト テストを行う機能を提供する多数のテスト アプリケーションが含まれています。

Ezoic を使用すると、プラットフォームユーザーは広告、コンテンツ、レイアウトなどを自動的にテストできます。 人工知能は難しい部分を行い、実験とソリューションがサイト上でどのように提供されるかを完全に制御できます。

人工知能の力

すべての訪問者に優れたエクスペリエンスをテスト、最適化、提供する能力は、人間にとって非常に困難です。 ふるふるしや分析を行うには、データが多すぎます。 そのため、人工知能はウェブサイトの所有者やデジタルパブリッシャーに真の価値を提供できます。

AIと機械学習は業界の流行語となっていますが、実際に実際の学習技術を活用している人はほとんどいません。 実際に学習できる技術がなければ、これらの要因をすべて時間の経過とともに大規模に最適化することは不可能であるため、これは非常に重要です。

EZOIC でテストを開始する

最初はテストのために非常に小さな部分をEzoicに分割することから始めることができます。

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