Streszczenie:

1. Google Optimeze to niezależne narzędzie eksperymentów zintegrowane z Google Analytics. Oferuje zarówno bezpłatną, jak i płatną wersję, z bezpłatną wersją odpowiednią do podstawowych eksperymentów.

2. Podstawowe funkcje Google Optimize obejmują testy A/B, testy wielowymiarowe i testowanie przekierowania. Ma również konfigurację przyjazną dla użytkownika i zintegrowaną edytor strony internetowej.

3. Google optymalizuje integruje się z innymi narzędziami Google, takimi jak Tag Manager, Ankiety i Data Studio. Pozwala to na scentralizowaną lokalizację wszystkich danych i raportowania.

4. Google optymalizowane wykorzystuje statystyki bayesowskie do przeprowadzania eksperymentów. Zapewnia to dokładniejsze wyniki w porównaniu z innymi narzędziami, które oferują metody częste lub bayesowskie.

5. Bezpłatna wersja Google Optimize ma ograniczenia, w tym maksymalnie trzy współbieżne eksperymenty i limit 16 wariantów w testach wielowymiarowych. Jednak nadal jest to świetne narzędzie dla początkujących.

6. Google Optimeze zapewnia łatwy do zrozumienia interfejs raportowania. Pokazuje, w jaki sposób każda wariacja działa w stosunku do oryginału i ich wpływ na cel celów Google Analytics.

7. Raportowanie w Google Optimize zawiera różne liczby, takie jak środkowy 95., środkowy 50. i mediana. Liczby te zapewniają wgląd w szybkość konwersji i wydajność.

8. Google optymalizuje dane z powiązanego widoku Google Analytics. Zapewnia to, że niechciany ruch nie wpływa na wyniki eksperymentu.

9. Wyniki eksperymentu w Google Optimize można uzyskać dostęp w raporcie eksperymentów w Google Analytics. Pozwala to na głębszą analizę i porównanie.

Pytania i odpowiedzi:

P1: Jakie są różne wersje Google Optimize?

A1: Google Optimeze ma bezpłatną wersję i płatną wersję o nazwie Optimalize 360. Bezpłatna wersja jest wystarczająca do podstawowych eksperymentów, a wersja płatna oferuje więcej możliwości.

Q2: Jakie rodzaje testów można przeprowadzić za pomocą Google Optimize?

A2: Google Optimeze obsługuje testy A/B, testy wielowymiarowe i testowanie przekierowania.

P3: Jaka jest unikalna funkcja Google Optimize pod względem integracji danych?

A3: Google Optimalize integruje się z innymi narzędziami Google, takimi jak analityka, menedżer tagów, ankiety i studio danych. Pozwala to na scentralizowane dane i raportowanie.

Q4: Jakiej metody statystycznej używa Google optymalizuj?

A4: Google optymalizowane wykorzystuje wyłącznie statystyki bayesowskie, co zapewnia dokładniejsze wyniki w porównaniu z innymi narzędziami.

P5: Jakie są ograniczenia bezpłatnej wersji Google Optimize?

A5: Wersja bezpłatna umożliwia tylko trzy współbieżne eksperymenty i ogranicza zmiany w testach wielowymiarowych do 16. Jednak nadal jest to odpowiednie narzędzie dla początkujących.

P6: Jak Google optymalizuje obecne wyniki raportowania?

A6: Google Optimeze oferuje łatwy do zrozumienia interfejs raportowania, który pokazuje wydajność każdej odmiany w porównaniu z oryginałem. Zapewnia również takie postacie, jak środek 95, środkowy 50 i mediana do głębszej analizy.

P7: W jaki sposób Google optymalizuje dane pobierania do eksperymentów?

A7: Google optymalizuje dane z powiązanego widoku Google Analytics, zapewniając, że niechciany ruch nie wpływa na wyniki eksperymentów.

P8: Gdzie można uzyskać dostęp do wyników eksperymentu w Google optymalizuj?

A8: Dostęp do wyników eksperymentu można uzyskać w raporcie eksperymentów w Google Analytics, umożliwiając dalszą analizę i porównanie.

P9: Czy Google optymalizuje się przez początkujących?

A9: Tak, Google optymalizowanie to świetne narzędzie dla początkujących do rozpoczęcia programów testowych.

P10: Co oferuje Google optymalizowane pod względem wizualizacji danych?

A10: Google Optimeze jest zintegrowany z Google Data Studio, co pozwala na ulepszenia wizualne i tworzenie niestandardowych pulpitów nawigacyjnych w celu lepszej wizualizacji danych.

Mierzenie Google optymalizuj z Google Analytics

Zamiast promować którekolwiek z bardziej tradycyjnych narzędzi testowych, chcielibyśmy zachęcić do dowiedzenia się więcej o alternatywnej książce wzrostu typu open source.

Jak odczytać raportowanie w Google Optimalize

Dzisiaj’pop popularny Google optymalizować ISN’dokładnie nowy, jak to’S Google’S Wymiana wcześniejszego narzędzia eksperymentów w Google Analytics, które jest teraz niezależnym, pełnoprawnym narzędziem eksperymentów. To, co jest miłe w tym narzędziu, polega na tym, że w dużej mierze opiera się ono na danych Google Analytics i może zintegrować wyniki i dane wejściowe z analizami. Google Optimeze ma bezpłatną wersję z podstawowymi funkcjami; Ma również nazwaną wersję płatną “Zoptymalizuj 360” to ma więcej możliwości. Jednak bezpłatna wersja optymalizowania może działać dobrze dla wielu podstawowych eksperymentów. Google Optimeze obejmuje analitykę, menedżer tagów, ankiety i studio danych, które są bezpłatne i współpracują ze sobą, aby udostępnić wszystkie swoje dane w jednym z jej unikalnych funkcji.

Podstawowe funkcje

Chociaż bezpłatna wersja Google Optimize jest podstawowym narzędziem, wystarczy przeprowadzić realny program testowy z najczęstszymi rodzajami testów, który obejmuje testy A/B, wielowymiarowe i przekierowania. . Ponadto Google optymalizuje zintegrowane edytor strony internetowej WYSIWYG. Ma również edytor kodów, który jest prezentowany w postaci chromowanego dodatku, który ułatwia tworzenie odmian. Podobnie jak każde inne narzędzia Google, jeśli coś pójdzie nie tak, istnieje narzędzie diagnostyczne, które pomaga określić, co poszło nie tak z instalacją. Najbardziej imponującą cechą optymalizowania jest jego zdolność do integracji z innymi narzędziami Google. Integracja wszystkich tych narzędzi pozwala na posiadanie raportów ilościowych, eksperymentów, śledzenia wyników i raportowania w jednym narzędziu. Jest to dodatek do wprowadzenia osobnego produktu przez Google, Data Studio, który umożliwia ulepszenia wizualne na analizę i optymalizację raportów poprzez budowanie niestandardowych pulpitów nawigacyjnych i raportów. Google optymalizowane wykorzystuje statystyki bayesowskie do przeprowadzania eksperymentów. Jest to jego wyraźna cecha, ponieważ inni główni konkurenci oferują wybór między metodami częstotliwości i bayesowcami. Wspaniałe w tej statystyki bayesowskiej jest to, że oferuje dokładniejsze wyniki. To powiedziawszy, optymalizowanie jest pierwszym narzędziem, które wykorzystuje wyłącznie statystyki bayesowskie. Jeśli chodzi o interpretację wyników, będzie to wymagało przyzwyczajenia. Ponieważ istnieją dwie wersje Google Optimize, powinieneś wiedzieć, że mają one niewielkie różnice.Bezpłatna wersja umożliwia tylko trzy współbieżne eksperymenty, podczas gdy wersja płatna oferuje nieograniczoną. Jest jeszcze inna różnica, ale może to nie mieć znaczenia – bezpłatna wersja ogranicza różnice w testach wielowymiarowych do 16. To ograniczenie może wynikać tylko z tego, że Google Optimize wciąż się rozwija. Ważne jest fakt, że Google Optimize jest świetnym narzędziem dla początkujących do rozpoczęcia programów testowych.

Zrozum raportowanie

Google Optimeze oferuje łatwy sposób zrozumienia interfejsu raportowania, który pokazuje, jak każda odmiana działa z oryginałem i jak przyczynia się do celów celów Google Analytics. Zobacz próbkę poniżej: Powyższe wyniki mogą stwierdzić, czy zwiększenie rozmiaru tekstu na stronie zmniejszył współczynnik odrzuceń na stronie sprzedaży. Google Optimeze może również przetestować wiele pozycji jednocześnie, w naszym przykładzie przetestowaliśmy wpływ zwiększonego rozmiaru tekstu na szybkość odrzuceń, a także transakcje. Poniższy obraz pokazuje konkretne informacje dotyczące naszej zmiennej, kliknięcia zakupu Vendini. Google Optimeze zapewnia całkowite konwersje, prawdopodobieństwo bycia najlepszym i zakres współczynnika konwersji. Nasz wariant 1 miał medianę współczynnika konwersji 6.46% w porównaniu do oryginału 4.82%. Możesz to zobaczyć, unosząc się nad prętami szybkości konwersji. Google Optimeze zapewnia kilka różnych liczb.

• Środkowy 95. – zakres wyników między 5. percentylem a 95. percentylem.
• Środkowy 50. – zakres wyników między 25. percentylem a 75. percentylem dla danej grupy
• Mediana – punkt środkowy rozkładu częstotliwości obserwowanych wartości lub ilości.

Oto ilustracja percentyl. Google Optimeze ma unikalny sposób gromadzenia danych i udostępniania ich. Google Optimeze nie tylko zbiera dane, w przeciwieństwie do innych narzędzi testowych A/B. Zamiast tego pobiera dane z widoku Google Analytics, który jest związany z Twoim eksperymentem. To powiedziawszy, wyniki eksperymentu podlegają wszelkim filtrom przyzwyczajeniu się do tego poglądu. Jest to świetny sposób na zapewnienie niechcianego ruchu, takiego jak ruch wewnętrzny lub boty, nie zanieczyszcza wyników eksperymentu i manipuluje Twoimi wynikami. To połączenie Google optymalizowane z GA pozwala mu przekazać wyniki eksperymentu z powrotem do interfejsu raportowania Google Analytics, udostępniając dane za pomocą raportu eksperymentów (przejdź do zachowania> eksperymenty), pozwala zobaczyć te same dane (sesje eksperymentów, konwersje, szybkość konwersji, poprawa w stosunku do oryginału). Biorąc pod uwagę, że te dane pochodzą z Google Analytics, możesz również zobaczyć dodatkowe wskaźniki dla każdego wariantu. Jego znaczenie nie’Tam tam, jak tam’S więcej! Dobrze jest wiedzieć, że we wszystkich standardowych raportach Google Analytics możesz używać identyfikatora eksperymentu, nazwy eksperymentu i wariantu jako wymiarów wtórnych. Ponadto możesz użyć wymiarów eksperymentu, aby utworzyć niestandardowy raport. Źródła:

• https: // www.E-nor.com/blog/Google-Optimize/Google-Announces-Google-optimize-testowanie dla wszystkich za darmo
• https: // blog.Kissmetrics.COM/Expert-Google-analytics-raports/
• http: // www.PRAKTYCZNE KOMPOMPERCE.COM/Google-Optimize-Upting-Up Experiments
• http: // online behawior.com/testowanie/Google-optymalizuj

Czy Google optymalizuje zbieranie danych

Jeśli chcesz przetestować z Google Optimize, musisz sparować go z Google Analytics (jest to warunek wstępny). Są jak masło orzechowe i galaretka – znacznie lepiej razem. Zoptymalizuj dane testowe w analizie pozwala na głęboką analizę nurkowania eksperymentów, które nie są możliwe w optymalizacji raportowania.

Po pierwsze, podstawy

Google Optimeze pozwala przetestować warianty strony internetowej i zobaczyć, jak działają one przeciwko sobie w stosunku do celu, który określasz w hipotezie testowej. Zoptymalizuj raporty wyników testu, abyś mógł stwierdzić, który wariant jest lepszy. Tworzysz optymalizowanie dostosowań stron internetowych w czym’s nazywany an “doświadczenie”, które mogą być testem lub personalizacją mającą na celu osiągnięcie pożądanego wyniku.

NOTATKA: Zoptymalizuj dokumentację zamiennie używa warunków “test” I “eksperyment”.

Testy lub personalizacje

Personalizacja to zestaw zmian wprowadzonych w właściwości cyfrowej dla określonej grupy użytkowników. W przeciwieństwie do testów, personalizacje mogą działać w nieskończoność i nie zawierać wariantów. Oni’ponownie jeden zestaw zmian służył dla wszystkich użytkowników, którzy spełniają warunki ukierunkowane.

Testy obejmują 2 lub więcej wariantów (w tym oryginał) i są dostępne w trzech odmianach: Test A/B (Czasami odnoszą się do testu A/B/N), Test przekierowania (znany również jako test URL podzielonego) i a Test wielowymiarowy (MVT).

Idealnie byłbyś określić, co zamienić w personalizację poprzez zwycięstwo optymalizowanych wariantów testowych. Ale nie ma warunków testowych do personalizacji. Jeśli jest jasne, że zmiana populacji docelowej użytkowników poprawi zmierzony sukces, od razu uruchom personalizację.

Łączenie poglądu analitycznego z optymalizacją

Ponieważ wszystkie wskaźniki zgłoszone w optymalizowaniu są najpierw przetwarzane przez analitykę, a następnie zmuszane do optymalizacji, oczywiście widok analizy, który link do optymalizacji będzie reguluje, jakie dane użytkownika są w Twojej zgłoszonej potencjalnej populacji doświadczeń. Na przykład, jeśli wykluczysz użytkowników przeglądających z sieci firmy w widoku analitycznym, który możesz optymalizować, powiązane doświadczenie wykluczy również tych użytkowników z testu. Jednak chyba że kierujesz się z optymalizacją odbiorców 360, która nie obejmuje użytkownika, jeśli ten użytkownik zostanie wykluczony z widoku Linked Analytics – ale poza tym spełni warunki ukierunkowania testu, nadal zobaczą wariant testowy, mimo że ich powiązane dane wygrane’T.

Potencjalne cele w Twoim doświadczeniu optymalizowanym składają się z celów analitycznych skonfigurowanych w połączonym widoku, a także celów systemowych mierzonych w widoku połączonej analityki (e.G., Odbicia, widoki page, czas trwania sesji).

Zoptymalizuj dane testowe jako wymiary w analizach

Optymalizacja danych testowych jest dostępna w kilku wymiarach analitycznych, które są sesja. Jednak-w przeciwieństwie do innych wymiarów z obrudzonymi sesją-jeśli użytkownik jest zawarty w wielu testach w tej samej sesji, wymiary testu będą miały wiele wartości, które Don’T Przewiń pozostałych. Wartości wymiaru testu zostaną ustawione na wszystkich sesjach użytkowników spełniających warunki kierowania testu (“Sesje eksperymentów“).

Wymiary testowe są dostępne jako wtórne wymiary analityczne w raportach i można je wykorzystać w zaawansowanych segmentach, a także w raportach niestandardowych. Wymiary testowe w analizach obejmują:

1. Nazwa eksperymentu – Nazwa, którą podajesz w optymalizacji.
2. Identyfikator eksperymentu – unikalny identyfikator dostępny w “Pomiar” Sekcja strony Optymalizuj szczegółowe informacje na temat doświadczenia (e.G., J5qAKDJQR24IQJFDIBTWW).
3. Eksperyment ID z wariantem – Identyfikator eksperymentu z dołączonym identyfikatorem wariantu do niego (okrężnicy). Dostępne w “Warianty” Sekcja strony Optymalizuj szczegółowe informacje. (mi.G., J5QQAKDJQR24IQJFDIBTWW: 1).

Zoptymalizuj dane personalizacyjne jako zdarzenia w analizie

W przypadku personalizacji, jeśli masz zaangażowane pole wyboru pomiaru, optymalizuj również nieinteraktywne trafienia zdarzeń do Google Analytics z każdym trafieniem eksperymentu (które liczą się w stosunku do limitów Hitów optymalizowanych 360). Następujące pola śledzenia zdarzeń analitycznych są wypełnione przez optymalizowanie:

• EventCategory = “Google optymalizuj”
• zdarzenie = – Ten identyfikator jest dostępny w “Pomiar” Sekcja optymalizowania szczegółów doświadczenia (e.G., J5qAKDJQR24IQJFDIBTWW).

Dlaczego nie’t My Analytics i optymalizuj dopasowanie danych testowych?

Zakładając, że najlepsze praktyki zoptymalizują instalację fragmentów, zwykle istnieją trzy podstawowe przyczyny analityki i optymalizowane zgłoszone dane testowe Nie pasowanie: próbkowanie, opóźnienia w raportach lub niuanse w obliczeniach współczynników konwersji.

Próbowanie

Optymalizowane dane nie są próbkowane, ale Google Analytics bardzo dobrze mogło próbkować dane raportu – co może być źródłem różnicy w zgłoszonych danych testowych. Jeśli jesteś płatnym klientem Analytics 360, możesz poprosić o nieuzasadnione raport eksperymentów analitycznych. Jeśli korzystasz z produktu bezpłatnego analityki, przeczytaj próbkowanie Google Analytics i limity wierszy 101, aby zrozumieć, w jaki sposób i kiedy próbkowanie może wpłynąć na zgłoszone dane analityczne, w tym optymalizowanie wymiarów testów i zdarzeń personalizacji w analizie. Zauważ, że pobieranie próbek jest bardziej powszechne, jeśli dołączysz “Dzisiaj’S Data” lub nakładaj zaawansowany segment do raportu.

Zgłaszanie opóźnień

Jak wspomniano, wszystko, co jest zgłaszane w optymalizowaniu, jest najpierw przetwarzane przez analitykę, a następnie naciska na optymalizację. Ten proces może potrwać do 12 godzin. Jako taki, zwykle zobaczysz więcej sesji testowych w analizach niż w optymalizowaniu. Ponadto, kiedy zakończysz test, dane zebrane między ostatnim naciskiem do optymalizacji i po zakończeniu testu będzie nie być zmuszonym do optymalizacji, ale będzie dostępny w analizie.

Obliczenia współczynnika konwersji

Odniesienia do współczynnika konwersji, które widzisz w optymalizowaniu, są powiązane z modelowanymi współczynnikami konwersji (bayesowska magia jest w grze). Jednak wskaźniki konwersji, które widzisz dla tego samego testu w analizach, są dosłowne obserwowane wskaźniki konwersji (konwersje / sesje testowe).

Mierzenie Google optymalizuj z Google Analytics

• ← Kreatywność poprzez nieudane eksperymenty
• Poszukiwanie z “niestandardowe intencje” Publiczność, reklamy wideo i RLSA →

Dane eksperymentu eksportowego z Google Optimize – podczas gdy możesz nadal możesz

Google optymalizuj i optymalizuj 360 30 września 2023. Twoje eksperymenty i personalizacje mogą trwać do tej daty. Wszelkie eksperymenty i personalizacje nadal działają w tym dniu.

To była niepożądana niespodzianka dla każdego, kto pracuje w branży eksperymentów. Nawet jeśli nie zrobiłeś’t use the tool itself, it was the first tool most newcomers used to get themselves into experimenting on their websites.

Przez jakiś czas Google Optimize odejście było wszystkim, o czym ludzie rozmawiali na Twitterze i LinkedIn.

Eksportowanie danych eksperymentu z Google Optimalize

Ponieważ kilku naszych istniejących klientów poprosiliśmy o to, zbudowaliśmy Google Optimalize Data Exporter do przechowywania danych eksperymentu tak długo, jak potrzebujesz. Obsługuje prawie każde miejsce docelowe danych, w tym popularne, takie jak Google BigQuery, Amazon S3 i Snowflake.

Google optymalizuj eksporter danych działa na tej samej solidnej i skalowalnej infrastrukturze danych refleksyjnych, którą, mam nadzieję, już znasz i kochasz.

My’VE sprawiło, że proces eksportowania danych Google zoptymalizował dane tak proste, jak to możliwe. Tutaj’s Szybki przegląd.

1. Planowanie i zasięg

Skontaktuj się z jednym z naszych analityków danych, aby zaplanować Google optymalizować eksport danych. Główne pytania, na które należy odpowiedzieć.

2. Eksport danych i przechowywanie

Wykonanie planu. Nasz analityk danych skonfiguruje refleksyjny system eksportu danych, aby pobrać żądane dane z instancji Google optymalizować i przechowywać w wybranym miejscu docelowym przechowywania danych.

Większość eksportów używa Google BigQuery jako miejsca docelowego danych.

3. Raportowanie i konsultacje

Potrzebujesz pomocy w dostępie lub korzystania z danych? Eksperci od refleksyjnych danych chętnie pomagają Ci we wszystkim, od konfigurowania interaktywnych raportów po konsultacje z tobą w sprawie maksymalizacji spostrzeżeń, które możesz wyciągnąć z tego zestawu danych.

Dlaczego Google optymalizuje zachód słońca?

Oficjalne oświadczenie

Jesteśmy zaangażowani w umożliwienie firmom różnej wielkości w celu poprawy doświadczeń użytkowników i inwestujemy w testy A/B w Google Analytics 4. Koncentrujemy się na wprowadzeniu najskuteczniejszych rozwiązań i integracji z naszymi klientami, zwłaszcza gdy patrzymy w przyszłość z Google Analytics 4.

Optymalizuj, choć długotrwały produkt, nie ma wielu funkcji i usług, o które proszą nasi klienci i potrzeba testowania eksperymentów. Dlatego postanowiliśmy zainwestować w rozwiązania, które będą bardziej skuteczne dla naszych klientów.

W danych odblaskowych my’Smutne, że Google optymalizuje się. Zwłaszcza, że ​​umożliwiło to tak wielu mniejszym zespołom rozpoczęcie eksperymentowania z ich witryną.

Z drugiej strony stworzy to dużą okazję dla innych, oddanych dostawców eksperymentów, aby wypełnić ten limit na rynku.

My’Z pewnością GA4 poprawi swoje możliwości raportowania eksperymentów, ale same przeprowadzenie eksperymentów prawdopodobnie pozostanie poza Google’ekosystem S.

Tak czy inaczej, jeśli przeprowadziłeś eksperymenty w Google Optimize, powinieneś wyeksportować swoje dane jak najszybciej. Jeśli potrzebujesz pomocy, my’ve cię zakryło.

Google zoptymalizuj alternatywy

Podczas gdy my’T bezpośrednio współpracowało z dowolnym dostawcami narzędzi testowych, mamy duże doświadczenie w korzystaniu z większości z nich. W tym Optimizely, VWO, Convert, Adobe Target, Sitesect, AB Smaczne i buntu – żeby wymienić kilka.

Wybór alternatywy dla Google Optimize zależy i różne czynniki, takie jak Twoja firma’S Domyślność, budżet i stos techniczny.

Zamiast promować którekolwiek z bardziej tradycyjnych narzędzi testowych, chcielibyśmy zachęcić do dowiedzenia się więcej o alternatywnej książce wzrostu typu open source.

My’pomogło kilku firmom wdrożyć podręcznik wzrostu i chętnie omówimy z tobą tę opcję. Poniżej znajdują się niektóre z powodów, dla których możesz rozważyć wzrost, ponieważ Google optymalizuj alternatywę.

• Bezpłatny i open source
• Pełna własność danych
• Znajduje się na szczycie hurtowni danych (i.mi. BigQuery)
• Obsługuje zarówno testy po stronie klienta, jak i po stronie serwera

Wniosek

Google zoptymalizuje się, jak wiedzieliśmy i uwielbiała to, znika 30 września 2023.

Jeśli kiedykolwiek korzystałeś z Google Optimize do uruchamiania eksperymentów na swojej stronie internetowej, powinieneś wyeksportować te dane do przyszłego odniesienia.

Podczas gdy możesz próbować ręcznie eksportować optymalizować dane za pomocą interfejsu API raportowania Google Analytics’jest o wiele łatwiej wykonać przy użyciu danych odblaskowych’S Google optymalizuj eksporter danych.