Обновлено 27 мая, 2026
Чтобы вносить изменения на сайте и в рекламных кампаниях для повышения их эффективности, применяют инструменты A/B-тестирования. В статье объясняем, какие задачи A/B-тест может решить в маркетинге, в каких сервисах его можно провести и как это сделать самостоятельно.
A/B-тесты широко применяют в маркетинге. Этот метод исследования позволяет узнать реакцию людей на какие-либо изменения в конкретных точках взаимодействия с бизнесом — там, где пользователь принимает решение или совершает действие.
Примеры, где используют A/B-тесты:
A/B-тесты подойдут всем, кто работает над повышением качества продукта: владельцам бизнеса, маркетологам, дизайнерам, специалистам по настройке рекламы, разработчикам.
Проверить, принесут ли изменения нужный результат. Перед тем как вносить корректировки в проект, нужно сначала их протестировать. Так вы сможете избежать изменений, которые приведут к ухудшению результата.
Провести анализ поведения пользователей. Тест выявит, какие элементы привлекают пользователей, а какие — отталкивают. В дальнейшем вы сможете создавать проекты с учётом предпочтений потенциальных клиентов.
Увеличить количество целевых действий. Тесты укажут на тот текст, изображение или дизайн, что больше мотивирует аудиторию совершить покупку или оставить заявку. О том, от чего зависит количество целевых действий, читайте в статье «Что такое конверсия и как её рассчитать».
A/B-тест может дать полезный результат, когда его запускают в спокойный и предсказуемый период. Важно, чтобы на поведение аудитории не влияли сезонные всплески, распродажи, громкие инфоповоды или внешние события. В стабильных условиях проще увидеть реальный эффект изменений и сделать корректные выводы.
Низкий трафик. Если на страницу приходят или по объявлению кликают мало пользователей, результаты не покажут реальной картины. Чтобы данные были точнее и отражали поведение всей аудитории, нужно правильно рассчитать объём выборки.
Нет времени на полноценный эксперимент. A/B-тест планируют на ограниченный срок, который не позволяет собрать репрезентативную выборку.
В рекламных материалах: заголовок, текст, изображения, быстрые ссылки, видеоролики, призывы к действию, формат и другие элементы.
Можно также экспериментировать с настройками РК— например, менять целевую аудиторию, время показа рекламы, ключевые слова и многое другое.
В электронных письмах: тема, прехедер, иллюстрации, обращение к получателю, структура и длина письма, время отправки, цвет кнопок и ссылок, призыв к действию и другие элементы.
На сайте или в приложении: оформление карточек товаров, описание продукта, текст, интерфейс, количество информации на странице, расположение блоков, форма и цвет кнопки, призыв к действию, типографика, стиль и многое другое.
Например, если нужно понять, какое предложение сработает лучше, создают два варианта одной страницы и смотрят, на какойв пользователи активнее реагируют.
Определите, для чего вы запускаете тест и на какие показатели хотите повлиять. Гипотеза должна содержать условие и предположение, а также работать на бизнес-цели компании. Нужно указать, какой прирост или падение показателя вы ожидаете. Подходящей гипотезой будет: «Если мы упростим форму обратной связи, то увеличим количество её заполнений на 10%».
Чтобы в будущем оценить результат, выделяют сразу два вида гипотез: нулевую и альтернативную. Первая предполагает, что изменения не повлияют на показатели, вторая — наоборот. Задача теста — отвергнуть нулевую гипотезу.
Одновременно важно сравнивать только одну переменную — допустим, форму кнопки. Тогда получится корректно интерпретировать результаты, выявить зависимости и использовать эти данные, чтобы улучшать продукт.
Если тестировать сразу несколько элементов, будет сложно оценить, что могло повлиять на результаты.
Определите параметры и размер выборки. Важно, чтобы характеристики были схожи с пользователями, которые обычно взаимодействуют с продуктом. Такую группу называют генеральной совокупностью. Если на лендинг заходят мужчины и женщины в пропорции 20 на 80, то и при тестировании цвета кнопки нужно сохранить это соотношение, иначе результаты будут некорректными.
Объём аудитории определяют в зависимости от гипотезы. Узнать, сколько пользователей вам понадобится, помогут специальные калькуляторы — их можно найти в интернете. Чаще всего для расчёта объёма выборки в них просят указать:
Чтобы запустить A/B-тест, необходимо выбрать инструмент, который поможет его провести. Например, это может быть Яндекс Метрика— для проверки гипотез на сайте, AppMetrica— для тестов в мобильных приложениях. В обоих сервисах эксперименты проводятся на базе Вариокуба. Для проведения A/B-тестов в кампаниях и объявлениях подойдёт Яндекс Директ. Можно также выбрать любые другие сервисы исходя из задач бизнеса.
Проанализируйте результаты A/B-теста. Определите, какой из новых вариантов показал лучшие данные, достигли ли они поставленной цели, подтвердилась ли гипотеза. Проверьте, что результат достоверный, а не случайный. А затем примите решение, можно ли их использовать для внедрения.
A/B-тест может показать разные итоги: изменения могут улучшить показатели и положительно повлиять на конверсию, не привести к заметным сдвигам или ухудшить результат. Важно заранее учитывать все сценарии пользователей, сравнивать новые варианты по ключевой метрике и на основе данных решать, стоит ли внедрить изменение, доработать его или отказаться.
Запускать эксперименты можно в Яндекс Метрике — системе веб-аналитики. Она поможет протестировать любые гипотезы на сайте. Для этого используются технологии Вариокуб.
Чтобы начать исследование в Метрике:
1. Найдите раздел «Вариокуб»— «Эксперименты».
2. Подключите Вариокуб к сайту. Достаточно настроить его один раз— доступно несколько способов:
Подробнее о способах установки рассказываем в Справке.
3. Нажмите «Создать эксперимент». Базовая версия позволяет запустить до двух одновременных A/B-тестов. Расширенные тарифы в сервисе Вариокуб позволяют увеличить количество.
4. Назовите эксперимент, задайте его условия. Читайте в Справке, какие значения можно указать в каждом окне. Подробнее о настройке эксперимента— в отдельной статье.
5. Укажите показатели, на которые вы хотите повлиять, например время на сайте.
6. Выберите тип эксперимента: «Визуальный редактор», «Редирект», «Виджеты», «Рекламные блоки» или «Флаги». Подробнее о каждом из них читайте в Справке.
7. В типе эксперимента «Визуальный редактор» нажмите кнопку «Редактировать» и внесите изменения на странице сайта. Подробнее читайте в Справке.
8. Сохраните и запустите тестирование.
Посмотреть, как выглядят изменения до запуска, можно с помощью блока «Проверка эксперимента», который располагается в правом нижнем углу экрана.
9. Ознакомьтесь с результатами после окончания теста. Для этого на странице «Эксперименты» нажмите ссылку «Посмотреть результат». Значимые различия вариантов будут выделены цветом — зелёным или красным. Выделение может быть и серым: это значит, что пользователи не заметили разницы между вариантами.
Протестировать кампанию можно в Яндекс Директе — это сервис для продвижения товаров и услуг в интернете. Но перед этим необходимо настроить A/B-тесты в Яндекс Аудиториях. С помощью этого инструмента собирают пользователей для показа объявлений.
1. Перейдите в Яндекс Аудитории, откройте вкладку «Эксперименты», создайте первое исследование.
2. Назовите исследование и добавьте счётчик Метрики, который привязана к кампании. Далее укажите долю каждого сегмента аудитории — тех, кто увидит новый вариант, и тех, кому будет показан старый. Для первого теста оптимальным значением будет 50 на 50.
3. В Директе выберите кампанию, на которой будете тестировать изменения. Затем создайте столько новых копий, сколько сегментов у вас в исследовании. Все кампании-дубликаты нужно остановить.
4. Зайдите в режим редактирования кампаний. Одну из них оставьте без изменений, в другие внесите корректировки согласно вашей гипотезе.
5. Подключите кампании к исследованию. Для этого откройте дополнительные настройки и найдите окно «Эксперименты».
6. Добавьте исследование, которое настроили в Аудиториях. Сохраните изменения.
7. Остановите исходную кампанию и запустите все копии. После окончания теста вы сможете увидеть собранную статистику в Мастере отчётов. Подробнее об отслеживании результатов A/B-теста читайте в Справке.
AppMetrica — платформа для аналитики мобильных приложений. Она позволяет тестировать различные гипотезы и внедрять изменения без обновления версий продукта. Как и Метрика, платформа функционирует на базе технологий Вариокуб и предлагает на выбор базовый бесплатный и расширенные тарифы. Подробнее читайте в отдельной статье.
В AppMetrica удобный и понятный интерфейс, который помогает организовывать исследования без привлечения разработчиков. Бесплатная версия позволяет настроить до двух A/B-исследований одновременно.
Вот самые распространённые ошибки, которые можно допустить при тестах.
Одновременное сравнение нескольких переменных. В одном тесте нередко пытаются проверить сразу два и больше разных варианта— например, новый заголовок и изменённую форму обратной связи. В таких случаях сложно понять, что именно повлияло на результат. Правило простое: один тест— одно изменение.
Выбор некорректных метрик. Гипотеза строится на показателях, которые никак не связаны между собой. Например, проверяют, влияет ли цвет кнопки на число подписчиков в телеграм-канале. Чтобы тест имел смысл, метрики должны быть взаимосвязаны: заголовок объявления логично проверять по кликабельности, а форму регистрации— по количеству заполненных заявок.
Преждевременная остановка теста. Исследование прерывают раньше срока, и результаты оказываются случайными и не отражают реальной картины. Даже если первые данные кажутся убедительными, нужно дождаться завершения теста— только тогда можно делать надёжные выводы.
Максим Миронов
Эксперт по обучению Яндекс Рекламы
11 июня 2025
В октябре 2024 года в Директ Про появилась возможность проводить A/B-тесты прямо в интерфейсе. Инструмент «A/B-экспериментыβ» помогает тестировать маркетинговые гипотезы и определять наиболее эффективные настройки рекламных кампаний.
Директ
Информационные услуги оказываются ООО «Яндекс» и не являются образовательными
Подпишитесь на новости
Звонок из регионов России бесплатный
Сервисы Яндекса
Сервисы и решения
Кейсы, аналитика и практика
Площадкам: технологии для издателей
Технологии рекламы
Технические требования
Политика конфиденциальности
© 2026 Яндекс
