Çerezsiz Geleceğin A/B Testine Etkisi

Deney yapmayı bir kültür olarak benimsemiş KOBİ'lerin, orta ölçekli kuruluşların ve işletmelerin çoğu, dönüşüm oranlarındaki artış konusunda sonuna kadar açık ve sesini yükseltiyor. E-Ticaret, SaaS, medya, eğitim ve eğlence gibi sektörler, A/B testini çalışma kültürlerinin ayrılmaz bir parçası olarak benimsemiştir.

Deney, periyodik web sitesi testlerini içerir ve daha derin müşteri segmentasyonu için birinci taraf ve üçüncü taraf tanımlama bilgileri gerektirir.

Çok yakında, artık üçüncü taraf tanımlama bilgilerine sahip olmayacağız. Dünya çapında üçüncü taraf tanımlama bilgilerinin birincil ve en büyük kullanıcıları olan reklamverenler ve ajanslar, 3P tanımlama bilgisi çağından sonra dönüş yapmak, uyum sağlamak ve hayatta kalmak için sağlam bir stratejiye ihtiyaç duyacaktır.

2023'ten sonra üçüncü taraf tanımlama bilgilerinin tarihe karışmasıyla, dijital pazarlamacıların, CRO uygulayıcılarının ve deney ekiplerinin A/B testi yoluyla dönüşümlerini ölçeklendirmek için bu hazırlık süresini nasıl kullanabileceklerine bakıyoruz.

Ama ilerlemeden önce neyin ne olduğunu anlayalım.

Çerez nedir?

Genel tabirle çerez, bir web sitesindeki bir ziyaretçinin kimliğidir. Daha teknik bir ifadeyle, bir web sitesi tarafından ziyaretçinin tarayıcısına bırakılan bir bilgi parçası olan bir koddur. Bu bilgiler web sitesi tarafından oluşturulur ve daha sonra web sitesi tarafından alınabilecek bir web tarayıcısında saklanır. Çerezler, bir sunucuya bir ziyaretçinin belirli bir web sayfasına döndüğünü bildirir. Ziyaretçiler bir web sitesine geri döndüklerinde, bir çerez tercihlerini hatırlar ve sitenin özelleştirilmiş ayarlar ve içerik sunmasına olanak tanır. Sanal bir kimlik gibidir.

Şirketler, ziyaretçi yolculuklarını izlemek ve web sitesindeki davranışlarını anlamak için genellikle yerel depolama ve ziyaretçi düzeyinde çerezler kullanır. Pazarlamacılar öncelikle iki tür tanımlama bilgisi ile ilgilenir:

• Birinci taraf tanımlama bilgileri , doğrudan ziyaret ettiğiniz uygulamada veya web sitesinde saklanır. Bu veriler dahili bir sunucuya gönderilir.
• Üçüncü taraf tanımlama bilgileri , onları LinkedIn ve Google gibi üçüncü taraf sunuculara gönderen harici alanlar tarafından oluşturulur. Bu tanımlama bilgileri pikselleri izler.

Bugün, tarayıcılar kullanıcılara çerezleri reddetme seçeneği sunuyor. Google'ın gizli modu, tüm üçüncü taraf tanımlama bilgilerini otomatik olarak reddeder.

Örneğin, bir ziyaretçi bir e-Ticaret web sitesini ziyaret eder, bir ürün seçer, onu sepete ekler, ancak satın almadan oturumdan çıkar. Çerez, sepete kaydedilen ürünlerin kullanıcının sepetinde kalmasını sağlar. Böylece ziyaretçi başka bir zaman siteye geri döndüğünde, yolculuğuna en son kaldığı yerden devam ederek sorunsuz bir alışveriş deneyimi yaşayabilir. Birinci taraf tanımlama bilgileri, e-ticaret ve perakende sektörü için bu şekilde yararlı olabilir.

Birinci taraf ve üçüncü taraf tanımlama bilgileri arasındaki farklara hızlıca göz atalım.

A/B testi nedir?

AB testi, ziyaretçileri satış hunisinde daha da ileriye götürmek için yürütülen güçlü web sitesi testlerini ifade eder. Bunlar, dönüşümleri en üst düzeye çıkarmak için bir sayfanın farklı varyasyonlarını test eden deneylerdir. Başka bir deyişle, A/B testi, web sayfanızdaki birden çok öğe varyasyonunu karşılaştırır ve en iyi performans gösteren varyasyonu seçer.

Sayfa başlığını, yazı tipini, CTA rengini, metin yerleşimlerini, düğme yerleşimlerini vb. test edebilir ve maksimum etkileşimi çeken varyasyonu bulabilirsiniz.

VWO çerezleri nasıl kullanır?

Dünyanın önde gelen deneme platformu VWO, çerezleri öncelikle üç kapsamlı şeyin kaydını tutmak için kullanır:

Belirli bir kullanıcıyı etiketle

Her kullanıcı, VWO'nun bu kullanıcıyı web sitesinde, deneylerde ve ürünlerde tanımlamasına yardımcı olan UUID adlı benzersiz bir etiket alır. Bu, bir kullanıcının o web sitesinde VWO tarafından verilen benzersiz kimlik numarası gibidir.

Kullanıcıya daha önce hangi varyasyonun gösterildiğini belirleyin

Bu kullanıcı daha önce belirli bir deneye maruz kaldı mı? Evet ise, hangi varyasyonu gördü? Bu, her ziyaretinde (veya sayfalar arasında), deneyimi koruyabilmemizi ve ona aynı yorumu sunabilmemizi sağlamak içindir. Buradaki tanımlama bilgisi, bilgilerin tarayıcı üzerinde depolanması işlevi görür çünkü VWO'nun milyarlarca kullanıcı için çalıştığı göz önüne alındığında, bu bilgileri sunucularında depolayamaz (ve gerçek zamanlı hale getiremez).

Kullanıcının hangi hedefleri tetiklediğini anlayın

Bu bilgilere sahip olmak, aynı hedefi iki kez tetiklemememizi sağlar. Arka uç sistemlerimiz, tekrarlanan dönüşümleri ortadan kaldırmak için sağlam bir kontrole sahiptir.

Çerezsiz bir dünyada işe yarayacak potansiyel çözüm aşağıdaki gibi işleyecektir:

Rastgele bir sayı olarak bir UUID oluşturmak yerine, müşteri (web sitesi sahibi) ziyaretçinin tuzunu (benzersiz kimlik) VWO'ya iletebilir ve VWO, UUID'nin her zaman tutarlı olması için bu tuzu kullanarak bir UUID oluşturur.

A/B testi neden yağmurlu bir gün için para biriktirmek gibidir?

Çerezsiz bir dünyaya geri sayımla birlikte işletmeler, web sitelerinde ve mobil uygulamalarında A/B testi yaparak denemeleri benimseme ve bunlardan yararlanma ve belirsiz bir çerezsiz çağ öncesinde dönüşümleri artırma fırsatına sahip olur.

A/B testi neden önemlidir diye sorabilirsiniz. İki senaryo görelim. Çerezlerin olduğu bir dünyada A/B testi ve çerezsiz bir dünyada A/B testi.

Çerezlerin olduğu bir dünyada A/B testi

A/B testi, bir web sayfasındaki ziyaretçi davranışını ve deneyimini izleyen çerez verilerine dayanır. Bu veriler, deneme ve CRO ekiplerinin web deneyimlerini belirli kullanıcı segmentleri için optimize etmesine olanak tanır.

Tanımlama bilgisi, bir ziyaretçiye web sitesini her ziyaret ettiklerinde bir testin A veya B varyantının gösterilmesi gerekip gerekmediğini belirlemeye yardımcı olur. Bu tanımlama, bir ziyaretçiyi her iki varyantı da görmekten kurtarır ve böylece deneme yanlılığı ve kafa karışıklığından kaçınır.

Örneğin VWO, tanımlama bilgileri aracılığıyla yalnızca, herhangi bir kişisel veri içermeyen, tipik olarak bir UUID (Benzersiz Kullanıcı Kimliği) olan bir ziyaretçi kimliği toplar. Bir UUID, 4201E4DB-4C25-BA4DD31-C137C718D30E gibi görünür.

Bir ziyaretçiyi diğerinden ayırmaya yardımcı olur. Ayrıca, VWO'nun bireyleri tanımlayamayacağı veya izleyemeyeceği anlamına gelir.

Çerezler olmadan A/B testi

Çerezler olmadan, bir web sitesi ziyaretçisi bir web sitesini her ziyaret ettiğinde yeni bir kullanıcı olarak görülür. Bu, ziyaretçinin bir ziyarette A varyasyonunu ve başka bir ziyarette B varyasyonunu görebileceği anlamına gelir. Bu, dönüşümün her varyasyona yanlış atfedilmesine neden olur.

Kazanan bir varyasyonu doğru bir şekilde belirlemek çok zor olacaktır. Ancak birinci taraf tanımlama bilgileri A/B testi için kullanılabilir.

Çerezsiz bir dünyanın reklamverenler ve optimize ediciler üzerindeki etkisi

Google, Gizlilik Korumalı Alanı olarak da bilinen Grupların Birleşik Öğrenimini (FLoC) uyguladıktan sonra PII (Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler) toplayan yöntemleri devre dışı bıraktı. Bu, satın alma davranışlarına göre gruplar halinde gruplandıklarından, bireysel kullanıcıları tanımlanamaz hale getirir. Reklamverenler, reklamlarını bu gruplara hedefleyebilir ve böylece bir web sitesindeki bireysel kullanıcıların gizliliğini koruyabilir.

Genel olarak çerezler, bir web sayfasındaki ziyaretçi yolculuklarını izler. Bir web sitesindeki tercihlerini, ilgi alanlarını, tıklamalarını ve katılımlarını içerir. Reklamverenler ve pazarlamacılar, başarılı A/B testleri gerçekleştirmek için birinci taraf tanımlama bilgilerine güvenebilir.

Çerezsiz bir dünyada olası çözümlere hızlıca bir göz atalım.

Çerezsiz bir dünyanın çözümü nedir?

Çerezsiz bir dünyada anlamsız hale gelecek ve donacak büyük bir üçüncü taraf çerez verileri okyanusu olacak. Uygulamalara ve web sitelerine reklam satın almak ve yerleştirmek için otomatik teknolojiyi kullanan programatik reklamcılık, üçüncü taraf tanımlama bilgileri tarafından desteklenen bir endüstridir.

Yayıncılar ve reklamverenler, artık segmentleri hedefleyemedikleri için yükü üstleneceklerdir. Platformlar ve yayıncılar tarafından daha fazla medya satın alınması ve yayıncılar arası daha az programatik görüntüleme ile sonuçlanacaktır. Pazarlamacıların, üçüncü taraf tanımlama bilgilerine bağımlılıklarını azaltmak için birinci taraf veri toplama taktikleri geliştirmeleri gerekecektir. Çerezleri kabul eden müşterilere daha fazla odaklanılacaktır. E-posta adresleri ve telefon numaralarından oluşan profilleri herhangi bir tarayıcı kısıtlamasıyla karşılaşmaz.

Birinci taraf verileri oluşturmak için içeriği güçlendirin

İçerik tüketimi için pazarlamacılar, kişiselleştirmeye ve deneyim optimizasyonuna yardımcı olmak için kullanıcılara içeriği tüketmeden önce/sonra anketler/anketler gösterebilir. Anket, tercihleri, içerik seçimleri, ilgi alanları vb. hakkında sorular içerebilir. Bu bilgilerin toplanması, pazarlamacıların benzer içerik türlerini öneri olarak göstermesine ve kullanıcı deneyimine katkıda bulunmasına yardımcı olacaktır.

Örneğin, bir blog sayfasında gösterilen bir pop-up'ta 'Okuduğunuz şeyi beğendiniz mi? En son bloglarımızdan hiçbirini kaçırmamak için bu tür daha fazla içerik için kaydolun.'

Başka bir örnek, aşağıdaki resimde gösterildiği gibi bir yazılım ürününün ücretsiz deneme sürümü için kaydolmanızı isteyen bir pop-up olabilir.

Kohortları tanımlayın

Hedefleme için daha büyük kohortlarla, çerezsiz bir dünya, segmentasyon öncesi ve segmentasyon sonrası zorluklar anlamına gelir, çünkü bireyleri yeniden hedeflemek artık mümkün olmayacaktır. Kişiselleştirme ve optimizasyon kampanyaları, öneriler için çıkarımsal verilere ihtiyaç duyacaktır. Kohortların belirlenmesi, çıkarımsal verilerle mümkündür.

Örneğin, bir ziyaretçi teknik incelemeyi indirmek için SaaS web sayfasındaki bir formu doldurur. E-posta kimliğini, adı veya telefon numarasını içeren form değerleri birinci taraf verileridir. Çıkarılan veriler, hangi teknik incelemenin indirildiğini, bu teknik incelemenin ziyaretçi için hangi sorunu çözdüğünü vb. anlamak ve analiz etmek için bu verilere derinlemesine bir dalış olacaktır. Bu çıkarımla, onları hedeflemek için benzer teknik incelemeleri indiren benzer diğer ziyaretçilerden oluşan bir kohort oluşturulur. ilgi alanlarını kullanarak daha ilgili bilgilere ve çıkarım yoluyla elde edilen niyete sahip bir grup olarak.

Bu kohortlar, hedefleme ve yeniden hedefleme kampanyaları için günümüzün bireysel kullanıcılarının yerine geçer. Bu nedenle, tanımlanan kohortlar ne kadar derin olursa, kohort için yararlı olan tavsiyeleri ve ilgili bilgileri kullanarak hedefleme o kadar kesin olur.

Pazarlama sonuçlarını artırın

Birinci taraf verileri, pazarlamacılar ve reklamcılar için itici güç haline gelecekti. Pazarlama daha az agresif hale gelecektir. Dolayısıyla pazarlamacıların, mahremiyetlerini etkilemeden tüketicilere doğru içeriği ulaştırmak için doğru zamanı bulmaları gerekecek. Gerçek zamanlı makine öğrenimi, pazarlamacıların zamanında hedefleme çabalarına değer katacaktır. Boston Consulting Group tarafından yapılan bir araştırmaya göre, birinci taraf verilerini kullanan pazarlamacılar, tek reklam yerleşiminden elde edilen geliri neredeyse iki katına çıkardı.

Pazarlamacılar, müşterilerin aradıklarını hızlı ve verimli bir şekilde kolayca bulmalarını sağlayarak performanslarını artırabilir. Bu, müşteri deneyimini ve işletmeler için istenen sonuçları yönlendirecektir. Örneğin, e-Ticaret'te, oturum açan bir kullanıcı birinci taraf verisi olarak kaydedilir ve kullanıcının web sitesindeki herhangi bir etkileşimi, kullanıcıya özgü tanımlama bilgileri aracılığıyla kaydedilir.

Çözüm

Mevcut dijital ekosistem, tanımlama bilgileri veya yerel depolama olmadan çok zor olacaktır. Tarayıcılar, çerezlerin güvenilir alanlarda paylaşılmasını sağlayan, birinci taraf çerezlerini güçlendiren ve üçüncü taraf çerezlerden uzaklaşmamızı sağlayan özelliklerle gelecek.

Optimize ediciler, ajanslar, dijital pazarlamacılar ve reklamverenler, A/B testlerini ve pazarlama kampanyalarını başarılı kılmak için birinci taraf tanımlama bilgileri etrafında sağlam stratejiler oluşturmalıdır.

Daha fazla kuruluşun denemeyi benimsemesiyle, uzun vadede A/B testi daha fazla değer katacak ve çerezsiz bir dünyada bile işletmeler için sonuçlara yön veren güçlü bir test motoru oluşturacaktır. A/B testi yeteneklerini keşfetmek için VWO ile her şey dahil ücretsiz denemeye katılın.