Pull to refresh

Comments 22

то есть пользователи жмут «поделиться» еще не прочитав статью? Это точно живые люди?
Вы можете посмотреть статьи на их блоге, например здесь. Статьи небольшие и имеют четкое введение, что позволяет оценить ее интересность + пользователь обращает большую часть внимания на верхнюю четверть страницы. Мне кажется, именно эти факторы сыграли на пользу AMD.
Те, кто делятся — не читают, а те, кто читает — не делится. Не ждите рационального поведения в сиюминутных вещах.
Скорее сценарий таков, что люди читают, возвращаются наверх страницы, чтобы куда-то перейти дальше и, увидев по пути социокнопки, активно их жмут.
Аж дважды «отказались по неизвестным причинам». Рискну предположить, что не все так радужно и некоторые вещи действительно могли ухудшать бизнес в долгосрочной перспективе. Пример из несколько иной области: обвесьте свои сайты блоками Adsense и Direct, и вы получите мощный прирост дохода на некоторое время — ровно до тех пор, пока сайт перестанет посещать постоянная аудитория.
У меня знакомые недавно заказали профессиональный дизайн за неплохие деньги, всё упростили, провели несколько А/B-тестирований, убедились, что удовлетворение пользователей возросло… и через 2 недели откатились к старому, кустарному и некрасивому дизайну с кучей лишней информации. Ибо новый внешний вид понизил доход с рекламы на 40% и уменьшил среднее время на сайте, из-за чего стали падать позиции в Яндексе.
Да, не всё так радужно.
Это они поторопились, такое частенько случается (причины тому бывают разные). В течении месяца-полутора показатели обычно возвращаются и начинают расти. Но паникёры такие паникёры…
Если не брать вторичные факторы, предположу что остается только одно объяснение: пользователи со временем привыкают. Но это истинно только если у сайта есть постоянная аудитория. И тут оказывается, что в моем примере ее нет, поскольку сайт медицинский, а болезни у большинства людей возникают внезапно — т.е. постоянной аудитории у этого сайта быть просто не может. Спросил по почте, может у них сохранилась ветка эксперимента с новым дизайном.
Прислали ответ… В общем, в эксперименте показатели не вернулись, а среди оставшихся вариантов лидером по конверсии является самый вырвиглазный дизайн-шаблон. Мне жаль пользователей, но похоже, они обречены:)
Так может благодаря вырвиглазному дизайну пользователи и кликают охотнее на рекламу, лишь бы поскорее развидеть сайт?
Может.
А времени проводят больше, потому что читать труднее.
А сервисами чаще пользуются, потому что… дезориентированы, наверное.
Но не суть, главное что пресловутый поведенческий фактор провоцирует делать плохой дизайн.
Конечно, трудно надеяться на то, что удаление значка или изменение фона обеспечит сайт многолетним потоком клиентов. Ситуация может меняться и необходимо принимать меры, которые обеспечат гибкость и прибыльность.
Как я обожаю эти дилетантские исследования с громкими выводами)

Как происходила рандомизация и сколько было параллельных А/В тестов?
Как отсекались новые пользователи? Старые пользователи подвержены эфекту новизны, а куки имеют свойство протухать.
Какова статистическая значимость ваших гипотез?

Без всего этого вам не сюда, а в хаб «астрология и эзотерика».
Если Вы внимательно читали статью, то видели, что мы подчеркиваем, что используем базу результатов А/В анализов. Тестирование проводила крупная фирма, которая работает с огромным количеством заказчиков, в том числе и с перечисленными компаниями. Это реальные результаты реально проведенных тестов. Статистическая значимость во всех превышала 90%.
Ирина, Вы бы вместо того, чтобы тыкать уважаемого tenshi в Вашу статью еще раз, привели бы сюда ссылку, которая может ответить на вопросы tenshi, потому как Ваша статья не содержит запрашиваемой информацией tenshi. Как я понимаю, без этой информации статья выглядит плохо скрываемой рекламой, для которой есть соответствующий хаб.
Аж даже превышала 90%?) То есть более чем в 9 случаях из 10 исследование «крупной фирмы с огромным количеством заказчиков» дает ложноположительный результат?
О чем Вы говорите? Какое отношение статистическая значимость конкретного теста имеет к 10 исследованиям фирмы?
Превышала 90% — значит, 10% шанс, что результат исследования — ложный. Но да, это очень низкий показатель — достоверные исследования должны иметь его на уровне 98-99%.
Выше есть ссылка на исследования, там можете ознакомиться со значением для каждого отдельного проекта, по многим она заявлена 99%.
Как люблю читать такие статьи:

во-первых, нет ни одной абсолютной цифры, только проценты (т.е. рост на 119% — это либо 219 человек вместо 100, что, согласитесь, неплохо, но не собитие вселенского масштаба либо 219'000 человек вместо 100'000, что просто супер). Особенно непонятно, насколько сайты в примерах вообще кому-то нужны.

во-вторых, никаких доказательств, что именно указанное изменение дало данный прирост. Я вижу на сайтах, как день ото дня поток посетителей на тот же сайт колеблется в полтора раза, и зависит вплоть до того что от погоды (на улице скучно — народ в инет полез; притом сайт вообще не переделывается) — следует ли это так понимать, что, если сайт вообще не трогать, не тратить на его обновление 100'000 долларов, то и так получим прирост в 1.5 раза и еще и сэкономим 100К?

Вывод же прост: думать, думать и думать. Внедрять, пробовать мелкие изменения (в т.ч. через А/Б сравнение) и смотреть на результаты. И опять включать голову, никогда не забывая цели сайта, как Вы их себе поставили — рост аудитории, продаж, или тех метрик, которые Вы себе надумали.

P.S. А на PR компаний, которые, купив аккаунт на Хабре, не знают, что в него написать, можно и внимания не обращать, да )
Во-первых, мы не утверждаем, что это абсолютные рецепты, а говорим о том, что даже небольшие изменения могут изменить конверсию (посещаемость или что-то еще). Что касается отсутствия «абсолютных» цифр, мы говорим об эффективности изменения в контексте конкретного сайта и в сравнении с другими изменениями на других сайтах, проводить сравнение в абсолютных цифрах невозможно, а статья именно о сравнении.

Во-вторых, это результаты тестов, которые проводились не один день и исследовали влияние именно этого изменения, учитывая факторы, которые могут повлиять на результаты, об уровне достоверности тестов говорит их статистическая значимость. А про 100к долларов, все зависит от конкретного сайта и целей, на которые будут потрачены эти 100к, иногда лучше не тратить.

«Внедрять, пробовать мелкие изменения (в т.ч. через А/Б сравнение) и смотреть на результаты.» — чем этот вывод противоречит статье?

Меня удивляет поток однотипных комментариев от профессионалов, которые, почему-то, переоценивают значение статьи, считая, что мы пытаемся представить универсальные рецепты для всех и вся.
Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.