Markedsføringsteknikker er en verdifull ressurs for å optimalisere salget. Blant dem er A/B-testing (eller A/B-test på fransk) en spesielt velprøvd metode. Den består i å tilby flere varianter av et objekt for å velge den versjonen som er mest populær blant kundene. Hvilken annen informasjon trenger du å vite for å bedømme relevansen av A/B-testing?
Bruk av A/B-testing i markedsføring
Denne metoden gjør det mulig å konkret måle omfanget av en endring, oftest i design eller ergonomi til et produkt. En A/B-test brukes til å sammenligne to versjoner av en gitt variabel, med mulighet for å multiplisere versjonene i etterkant (multivariat-tester) eller for å velge nye variabler. Til syvende og sist bidrar dette til å optimalisere så mye som mulig varen som skal tilbys forbrukerne, med de beste utsiktene for lønnsomhet. Eksplosjonen av digital markedsføring og prediktiv kunstig intelligens har gitt denne teknikken et nytt liv, siden det har blitt ekstremt enkelt å generere og distribuere flere versjoner av et nettsted eller nyhetsbrev.
Kraften til det analytiske verktøyet
Prinsippet for A/B-testing er å foreta sammenligninger, enten mellom to alternativer i like stor grad, eller mellom et grunnleggende alternativ som allerede er på plass og et nytt alternativ som muligens er mer effektivt. Metoden kan brukes til å sammenligne to formuleringer for en melding sendt på e-post, og velge den som vil vise best åpning og klikkrate. A/B-tester er enkle å gjennomføre, men krever gode nettanalyseverktøy for å sammenligne effektiviteten ved hjelp av statistikk. Mange avanserte løsninger er tilgjengelige på nettet, slik som Google Analytics 4, Kameleoon, Optimizely eller Contentsquare.
Fordelene med denne metoden
Nytten av A/B-testing er å objektivt kunne måle effektiviteten til et objekt, en annonse eller en nettside ved å utføre suksessive sammenligninger ved å modifisere en eller flere variabler. uEt kjøpmannsnettsted optimalisert på denne måten er i stand til å sikre et større antall besøk, lengre konsultasjonstid per Internett-bruker, og dermed en bedre tatransformasjonsflyt og økt salg. Dette er en av de mest populære metodene innen digital markedsføring, som kan brukes til å modifisere mange elementer på et nettsted (knapper, bilder, farger, typografier, integrering av interaktive videoer, AI-genererte slagord, etc.).
Eksempler på A/B-testing
Noen relevante tilfeller av A/B-testing lar oss innse styrken til denne metoden. Teknikken ble brukt historisk for å sette opp en søkemotor på nettstedet til Figaro-student. Testene som ble utført ga slående resultater: Ved å legge til lenker som antydet søk økte antallet bruk av motoren med 50 %, og antallet forespørsler om informasjon med 33 %. En annen svært talende casestudie gjelder Barack Obamas valgkampanje. Den dedikerte nettsiden hadde vært gjenstand for 24 forskjellige versjoner: Den grunnleggende sikret en abonnementsrate på 8,2 %, sammenlignet med 11,6 % for den mest effektive, og illustrerer den massive effekten av små visuelle endringer på engasjement.
24 effektive A/B-testverktøy i 2026
Her er et oppdatert utvalg av markedsledende løsninger, som nå inneholder AI-automatiseringsfunksjoner:
- Konvertere
- Optimalisert (Fullstendig eksperimenteringsplattform)
- VWO (Visuell nettstedoptimerer)
- AB Velsmakende (Kundeopplevelse og personalisering)
- Piwik PRO (Storalternativ etter slutten av Google Optimize)
- Kameleoon (AI Personalization Specialist)
- Konvertere
- Omnikonverter
- Adobe Target
- Freshmarketer
- Innholdsfirkant (Brukeropplevelsesanalyse)
- Speero
- Klikk Throo
- Konduktører
- Bundet
- HiConversion
- Oracle Maksimer
- Monetate
- Statistikk (Ny hovedaktør innen eksperimentering)
- SiteSpect
- PostHog (Åpen kildekode og moderne)
- Unsprett (Optimalisering av landingssider)
- Webtrender
- Zoho PageSense
