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venerdì 1 marzo 2013

Inserire efficacemente AdSense in un sito (2): il test A/B

Test A/B (da The Ultimate Guide To A/B Testing di Paras Chopra - Smashing Magazine)

Articolo originaleThe ABCs of A/B Testing

Nel precedente articolo abbiamo visto quali sono le posizioni consigliate per un banner AdSense e si è detto che è importante fare esperimenti, ma come? Tramite un test A/B. Un Test A/B è un esperimento che si conduce quando si vogliono confrontare due versioni di una stessa cosa per capire quale è migliore. La foto in apertura è assai esplicativa: si vogliono per esempio confrontare due layout di pagina web per capire se la differente posizione del Signup Form, cioè della casella di iscrizione (evidenziata con un cerchietto rosso), incide nel numero di persone che decidono di registrarsi al sito, per capirlo, in maniera del tutto casuale, si si fa in modo che la metà degli utenti che accede normalmente al sito veda la pagina con il layout A e l'altra metà quella con il layout B, dopo un po' di tempo si osserva che il numero di registrazioni ottenute dalla versione B è di 75 invece quelle ottenute dalla versione A sono 50, ciò implica che la pagina con il layout di tipo B è migliore di quella con il layout A. Direi che è piuttosto semplice evidenziamo però alcuni passaggi chiave che sono peculiari del Test A/B:
  • Possiamo testare due situazioni che differiscono di un solo particolare per volta; cambiare più parametri contemporaneamente non ci permetterebbe di capire quale ha influito effettivamente, in questo caso si dovrebbe creare un esperimento per ogni parametro (oppure utilizzare un test multivariato, più complesso)
  • Le due situazioni vanno testate simultaneamente: fare visualizzare per un mese il layout A e per il mese successivo quello B non è un Test A/B; solo assicurando parità di condizioni di traffico, tempo, utenti puoi avere un giudizio statisticamente valido
  • Fai in modo che ogni volta una delle due situazioni sia quella corrente: confrontare ogni volta con una situazione di riferimento ti permette di capire come ogni singolo parametro può influire in positivo o in negativo
Cosa si può testare con questo tipo di analisi statistica? Qualunque cosa:
  • la posizione di un banner pubblicitario
  • il colore degli annunci
  • il layout della pagina
  • ...
L'esperimento può essere condotto in due modi:
  1. Utilizzando del codice scritto ad hoc da noi 
  2. Affidarci a Google Analytics e alla sua funzione Esperimenti
Limitandoci alla verifica di posizionamento o tipologia di un banner AdSense vediamo come condurre i due esperimenti.

Soluzione ad hoc

Innanzitutto dobbiamo creare due o più canali personalizzati di AdSense, per ogni canale creeremo una unità pubblicitaria diversa da testare e saranno proprio i canali personalizzati a fornirci le indicazioni per poi dare un giudizio finale.


Banalmente adesso basta inserire nella pagina, nella posizione in cui devono comparire i banner questo codice:

<script type="text/javascript">
var random_number = Math.random();
if (random_number < .5){
//Sostituiscimi con il codice banner uno

} else {
//
Sostituiscimi con il codice banner due
}
</script>
<script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"></script>
 

Che abbiamo scritto? Il primo e l'ultimo rigo indicano che stiamo inserendo uno script Javascript; nel secondo rigo assegniamo ad una variabile un valore pseudocasuale decimale compreso tra 0 e 1; il terzo rigo indica una scelta: se il valore casuale è minore di 0,5 allora verrà visualizzato il codice del banner di tipo uno che dobbiamo inserire proprio qui, altrimenti verrà visualizzato il codice del banner due che andrà inserito dove indicato.

Ricordo che AdSense in generale proibisce la modifica materiale del codice da inserire, ad ogni modo permette ai publisher di effettuare questo tipo di esperimenti sebbene non fornisca nessun tipo di supporto.

Analizzando i risultati dei canali personalizzati se ti accorgi che col passare del tempo uno dei banner fornisce risultati chiaramente migliori dell'altro, basterà rimpiazzare il codice precedente con quello del banner o procedere ad un nuovo esperimento.

Usare Google Analytics


Fino a qualche tempo fa esisteva un servizio Google proprio per i Test A/B o per le analisi multivariate, il suo nome era Google Website Optimizer, da qualche tempo questo servizio è stato chiuso ed è stato integrato con Google Analytics per accedervi, dovete avere attivo sul vostro sito Google Analytics quindi dal menu Contenuti > Esperimenti accederete a questa schermata


Una volta inserito l'indirizzo della pagina da migliorare e cliccato su inizia a sperimentare vi troverete a delle schermate le quali attraverso un percorso guidato vi faranno inserire gli indirizzi della pagina base di riferimento e di quelle modificate


Potrete poi scegliere il tipo di metrica da misurare (visitatori, rimbalzi, tempi di permanenza...) e quanti dei vostri utenti devono partecipare all'esperimento


Verrà quindi creato del codice da inserire che Analytics monitorerà per voi


Questo codice fa sì che ad ogni visitatore del vostro sito (o ad una percentuale definita a priori) vengano casualmente fatte vedere o la pagina originale o una delle pagine modificate e il sistema terrà traccia del suo comportamento; ricordate di aggiungere nella privacy policy del vostro sito che utilizzate di Analytics al fine di condurre test A/B con tutto ciò che ne consegue

Che sia fatto con misure ad hoc o tramite Analytics a questo punto la domanda che viene in mente è: per quanto tempo devo condurre l'esperimento? La risposta non è banale: dipende dal numero di visitatori e da quanti tra di essi partecipano all'esperimento; poco tempo non è utile perché non darebbe informazioni statisticamente valide, troppo tempo potrebbe costarvi in termini di denaro, poiché rinuncereste ai proventi forniti dalle pagine più performanti non visualizzate dagli altri utenti; dipende anche dal tipo di sito e da che cosa state testando: se il sito è uno di quelli che ha un traffico costante oppure stagionale, se testate la vendita di un prodotto o un banner. In generale il mio consiglio è di effettuare tantissimi test A/B, con piccolissime modifiche, della durata di un mese l'uno, in continuo: è quello che fanno Google o Facebook con le loro pagine, qual'ora il sito ricevesse traffico solo in determinati periodi dell'anno concentrate in quei periodi gli esperimenti. Potete utilizzare questa calcolarice per stimare il tempo necessario per il vostro esperimento (dovete però essere a conoscenza di quanto vi aspettate che l'esperimento migliori la resa, cosa che potete solo augurarvi di sapere). Potete poi utilizzare quest'altra calcolatrice per verificare se effettivamente il risultato è significativo dal punto di vista statistico.

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