Answer Card

Когда это использовать:

• Есть стабильный трафик и понятная цель лендинга.
• Нужно повысить конверсию без редизайна.
• Есть гипотезы, основанные на поведении пользователей.

Когда не использовать:

• Трафика слишком мало для выводов.
• Цель страницы не определена.
• Проблема в самом продукте, а не в подаче.

Типичные ошибки:

• Тестирование нескольких изменений одновременно.
• Выбор элементов без влияния на решение.
• Остановка теста слишком рано.
• Игнорирование сегментов аудитории.

A/B-тесты для лендинга: что тестировать в первую очередь

A/B-тесты для лендинга — это инструмент приоритизации решений. Их задача — не «улучшить всё», а найти 1–2 изменения, которые реально сдвигают конверсию. В этой статье разберём, что тестировать в первую очередь, как выбирать гипотезы и в каком порядке двигаться, чтобы не сливать трафик и время.

В контексте валидации спроса и гипотез A/B-тесты хорошо дополняют лендинг как инструмент проверки интереса без разработки (см. Как проверить спрос без разработки: лендинг, опросы, предзаказы).

Глоссарий ключевых терминов

• A/B-тест — эксперимент, где трафик делится между двумя вариантами страницы.
• Гипотеза — проверяемое предположение о том, как изменение повлияет на метрику.
• Конверсия — целевое действие пользователя (заявка, регистрация, клик).
• CTA (Call to Action) — элемент, побуждающий к действию.
• Статистическая значимость — уровень уверенности, что результат не случаен.
• Контрольная версия — исходный вариант страницы.

С чего начинать A/B-тесты для лендинга

Первый принцип: тестируйте то, что влияет на решение пользователя раньше всего. Если посетитель не понял ценность за 3–5 секунд, он не дойдёт до формы или кейсов.

1. Заголовок и подзаголовок

Заголовок — главный фильтр внимания. Он отвечает на вопрос: «Это для меня?». Тестировать стоит:

• Формулировку боли vs результата.
• Конкретику vs обобщение.
• Упоминание аудитории или сценария использования.

Пример гипотезы: если в заголовке явно указать целевую аудиторию, конверсия в заявку вырастет.

2. Основной оффер

Оффер — это обещание ценности. Часто путают с функциями. Тестируйте:

• Результат vs процесс.
• Краткость vs детализацию.
• Один ключевой бенефит vs список.

Оффер тесно связан с упаковкой ценности — полезно опираться на принципы из статьи Как упаковать оффер: формула ценности, боли, результата, доказательств.

3. CTA: текст, цвет, контекст

CTA — не кнопка, а обещание следующего шага. Тестируйте:

• Текст действия vs результата.
• Один CTA vs несколько.
• Расположение первого CTA на экране.

Важно: не начинайте с цвета кнопки, если текст и смысл не проверены.

Что тестировать во вторую очередь

Когда базовые элементы работают, переходите к усилителям доверия и снятию возражений.

4. Социальное доказательство

Отзывы, логотипы, кейсы. Тестируйте:

• Наличие vs отсутствие.
• Короткие цитаты vs развернутые истории.
• Близость к CTA.

5. Структура и порядок блоков

Иногда проблема не в тексте, а в последовательности. Проверяйте:

• Раннее размещение выгод.
• Перенос FAQ выше.
• Сокращение страницы.

6. Формы и трение

Каждое поле — потенциальный отказ. Тестируйте:

• Количество полей.
• Placeholder vs label.
• Микрокопирайт под формой.

Приоритизация гипотез: как не утонуть

Используйте простую модель приоритизации: влияние × уверенность × простота. Не нужна сложная математика — важен порядок.

• Влияние: насколько изменение может сдвинуть метрику.
• Уверенность: есть ли данные или инсайты.
• Простота: время и ресурсы на внедрение.

Гипотезы с высоким влиянием и простотой — в первую очередь.

Практический чек-лист A/B-тестов

Чек-лист

• Определи одну цель страницы.
• Выбери одну метрику успеха.
• Сформулируй одну гипотезу.
• Тестируй только один элемент.
• Убедись, что трафика достаточно.
• Не меняй трафик во время теста.
• Запусти тест на полный цикл недели.
• Проверь сегменты (мобайл/десктоп).
• Не останавливай тест при первом росте.
• Зафиксируй результат и инсайт.
• Реши: внедрять или отклонять.
• Запланируй следующий тест.

Частые вопросы (FAQ)

Что тестировать в A/B-тесте в первую очередь?

Заголовок, оффер и первый CTA — элементы, влияющие на решение сразу.

Сколько вариантов можно тестировать одновременно?

Рекомендуется два: контроль и один вариант, чтобы понимать причину изменений.

Сколько времени должен идти A/B-тест?

Минимум один полный цикл поведения аудитории, часто 1–2 недели.

Почему A/B-тест не дал результата?

Либо гипотеза слабая, либо элемент не влияет на решение пользователя.

Можно ли проводить A/B-тесты при маленьком трафике?

Можно, но фокусируйтесь на крупных изменениях и качественных инсайтах.

Что важнее тестировать: дизайн или текст?

Текст почти всегда влияет сильнее, особенно на ранних этапах.

Когда стоит остановить A/B-тест?

Когда достигнут заранее определённый критерий или цикл завершён.

Как A/B-тесты вписываются в общую валидацию

A/B-тест — часть системы принятия решений. Он работает лучше, если связан с CustDev, метриками и пониманием ICP (см. Как понять, кто ваш клиент: ICP-шаблон для B2B и B2C).