A/B Test Nedir?

İki farklı versiyonu karşılaştırarak hangisinin daha iyi performans gösterdiğini ölçme yöntemi.

A/B test (split test), bir reklam, sayfa veya e-postanın iki farklı versiyonunu eşzamanlı olarak farklı kullanıcı gruplarına gösterip hangisinin daha iyi performans gösterdiğini istatistiksel olarak belirleme yöntemidir. Reklam kreatiflerinde (görsel, başlık, CTA), landing page'lerde (düzen, renk, form) ve e-posta pazarlamada (konu satırı, gönderim zamanı) yaygın olarak kullanılır. Dijipo'da her kampanyada sürekli A/B test döngüsü uygulayarak performansı iteratif olarak artırıyoruz.

Doğru bir A/B testi nasıl kurulur?

Geçerli bir test, tek bir değişkeni değiştirir ve geri kalan her şeyi sabit tutar. Aynı anda görsel, başlık ve kitleyi değiştirip hangisinin işe yaradığını anlamak mümkün değildir. Test öncesinde hipotez yazılmalıdır: hangi değişiklik, hangi metriği, neden etkileyecek. Hipotezsiz test, sonuçtan sonra hikaye uydurmaya yol açar.

Başarı metriği de baştan seçilmelidir. Reklam testlerinde tıklama oranı erken sinyal verir ama karar metriği satın alma başına maliyet ya da ROAS olmalıdır. Site testlerinde ise dönüşüm oranı ve ziyaretçi başına gelir birlikte izlenir; yalnızca birine bakmak, sepet değerini düşürüp dönüşümü artıran bir değişikliği yanlışlıkla kazanan ilan edebilir.

Son olarak örneklem büyüklüğü ve süre önceden hesaplanmalıdır. Küçük mağazalarda anlamlı sonuç için gereken dönüşüm sayısına ulaşmak haftalar sürebilir; bu durumda daha büyük etkili değişiklikler test edilmeli ya da huni üstündeki yüksek hacimli adımlar hedeflenmelidir. Örneklem hesaplayıcıları, mevcut dönüşüm oranı ve beklenen iyileşme yüzdesiyle gereken ziyaretçi sayısını verir; bu sayıya ulaşmadan sonuç yorumlamak testi anlamsız kılar.

  • Tek değişken: Görsel, başlık, teklif ya da düzen; hepsi birden değil
  • Yazılı hipotez: Değişiklik, beklenen etki ve gerekçe
  • Karar metriği: Reklamda satın alma maliyeti, sitede ziyaretçi başına gelir
  • Örneklem: Gereken dönüşüm sayısını test başlamadan hesaplayın
  • Süre: En az bir tam hafta, haftanın her gününü kapsasın
  • Eşit bölüşüm: Trafiğin rastgele ve eşit dağıtıldığından emin olun

Meta ve Google Ads'te A/B test araçları

Meta Ads Manager'da A/B Testi aracı, iki kampanya ya da reklam setini kitle çakışması olmadan karşılaştırır; kullanıcılar gruplara rastgele atanır ve sonuç güven düzeyiyle raporlanır. Aynı reklam setine birden fazla kreatif koymak ise gerçek bir A/B testi değildir, çünkü algoritma bütçeyi erken aşamada bir kreatife kaydırır ve diğerleri yeterli gösterim almaz. Kreatifleri adil karşılaştırmak için ya resmi test aracı ya da ayrı reklam setleri kullanılmalıdır.

Google Ads'te kampanya denemeleri, mevcut bir kampanyanın değiştirilmiş bir kopyasını trafiğin belirli bir yüzdesiyle çalıştırır; teklif stratejisi, açılış sayfası ya da reklam metni gibi değişiklikler bu yolla test edilir. Performance Max kampanyalarında ise deneme seçenekleri sınırlıdır. Her iki platformda da test sonuçlarını kendi atribüsyonuyla değil, mağaza panelindeki gerçek satışla doğrulamak gerekir.

Meta reklam ajansı hizmetimiz · Google Ads ajansı hizmetimiz · CTR nedir?

Sitede A/B test: Shopify ve ikas'ta ne test edilir?

Site testleri reklam testlerinden daha az trafik alır, bu yüzden test edilen değişikliğin etkisi büyük olmalıdır. Ürün sayfasında görsel sırası, fiyat gösterimi, kargo bilgisi konumu ve sepete ekle butonunun yerleşimi en etkili alanlardır. Sepet sayfasında ücretsiz kargo eşiği çubuğu, ödeme adımında misafir ödeme seçeneği ve form uzunluğu yüksek etkili değişikliklerdir.

Shopify'da tema düzenleyici üzerinden varyasyon yayınlamak için üçüncü taraf test uygulamaları kullanılır; ikas'ta ise tema bazlı değişiklikleri dönem karşılaştırmasıyla ölçmek daha yaygındır. Dönem karşılaştırması gerçek bir A/B testi değildir, sezon etkisine açıktır; bu yüzden mümkün olduğunda eş zamanlı bölünmüş test tercih edilmelidir.

  • Ürün sayfası: Görsel sırası, video, yorum konumu, kargo ve iade bilgisi
  • Fiyat sunumu: İndirim yüzdesi mi, tutar mı, taksit bilgisi görünür mü
  • Sepet: Ücretsiz kargo eşiği çubuğu ve tamamlayıcı ürün önerisi
  • Ödeme: Misafir ödeme, tek sayfa ödeme, ödeme yöntemi sırası
  • Mobil: Yapışkan buton ve alt menü düzeni

Shopify dönüşüm optimizasyonu · ikas dönüşüm optimizasyonu · Dönüşüm oranı nedir?

Sık yapılan test hataları

En yaygın hata, testi erken bitirmektir. İlk günlerde bir varyant öne geçer, ekip heyecanlanır ve kazanan ilan edilir; oysa birkaç gün sonra fark kapanır. İstatistiksel anlamlılık, önceden belirlenen örneklem ve süreye ulaşmadan yorumlanmamalıdır. Testi her gün kontrol edip anlamlılık görür görmez durdurmak da yanıltıcıdır; bu, gerçekte olmayan farkları bulma olasılığını artırır.

İkinci hata, kazanan varyantı başka bağlama taşımaktır. Soğuk kitlede kazanan bir kreatif, retargeting kitlesinde kaybedebilir; masaüstünde kazanan düzen mobilde işe yaramayabilir. Sonuçlar test edildiği koşulla sınırlıdır. Üçüncü hata, küçük iyileştirmeleri test etmek için büyük çaba harcamaktır: buton renginin etkisi, kargo ücreti politikasının etkisinin yanında ihmal edilebilir.

Sık Sorulan Diğer Sorular

A/B test ne kadar sürmeli?

En az bir tam hafta, tercihen iki hafta sürmelidir; böylece haftanın her günü ve farklı kullanıcı davranışları kapsanır. Asıl belirleyici süre değil, önceden hesaplanan dönüşüm sayısına ulaşmaktır. Düşük trafikli sitelerde bu haftalar alabilir; bu durumda daha büyük etkili değişiklikler test edilmelidir.

A/B test ile çok değişkenli test arasındaki fark nedir?

A/B testi iki ya da birkaç versiyonu karşılaştırır ve tek değişkeni ölçer. Çok değişkenli test ise birden fazla öğenin tüm kombinasyonlarını aynı anda dener; hangi öğelerin birlikte en iyi çalıştığını gösterir ama çok daha fazla trafik gerektirir. E-ticaret sitelerinin çoğu için A/B testi daha pratiktir.

İstatistiksel anlamlılık ne demek?

Gözlenen farkın şans eseri değil, gerçek bir etkiden kaynaklanma olasılığını ifade eder. Yaygın eşik yüzde 95 güven düzeyidir. Anlamlılık, yeterli örneklem olmadan güvenilir değildir; birkaç dönüşümle yüzde 95 görmek mümkündür ama sonuç güvenilmezdir. Örneklem hesabını test başlamadan yapın. Testi anlamlılık görür görmez durdurmak da yanıltıcı sonuç üretir.

Meta'da aynı reklam setine birden fazla kreatif koymak A/B test sayılır mı?

Hayır. Meta algoritması bütçeyi erken aşamada en iyi performans verdiğini düşündüğü kreatife kaydırır; diğer kreatifler yeterli gösterim almadan elenir. Adil karşılaştırma için Ads Manager'daki A/B Testi aracını ya da ayrı reklam setlerini kullanın. Dinamik kreatif de bir test aracı değil, optimizasyon aracıdır.

Dijipo, İstanbul Ataşehir merkezli bir e-ticaret reklam ajansıdır. Meta, Google ve TikTok reklam yönetimi, Shopify ve ikas mağaza kurulumu, SEO ve GEO ile pazaryeri entegrasyonu hizmetleri sunar.

Resmi iş ortakları: ikas · Shopify · Google Partner · Meta Business Partner

Hizmetler

Sektörler

Keşfedin

Popüler Aramalar

İletişim

Atatürk Mah. Ertuğrul Gazi Sk. Metropol İstanbul C1 Blok No:2B, D:101 34700 Ataşehir/İstanbul — 0532 052 25 45 — admin@dijipo.com