Как правильно использовать A/B-тестирование при создании кликабельных заголовков

Зачем использовать A/B-тестирование заголовков

A/B-тестирование позволяет редакции опробовать разные версии заголовка статьи, чтобы увидеть, какие из них привлекают больше читателей. Когда пользователи заходят на главную страницу сайта, некоторые из них могут видеть один заголовок, а другие — альтернативный. Автоматическая система отслеживает рейтинг кликов для каждой версии заголовка и выбирает лучший. Его и оставляют на сайте, чтобы получить больше трафика.

Многие крупные издательства используют эту практику для оптимизации своего трафика. The New York Times тщательно тестирует заголовки на своей домашней странице, как и издание The Boston Globe, которое также экспериментирует с визуальными эффектами и макетом. 

Иногда редакции пытаются использовать данные A/B-тестирования для выработки общих редакционных правил по эффективному написанию заголовков. Обобщение данных теста заголовков — это обычная практика. Но A/B-тесты предназначены для оптимизации отдельных заголовков, и их результаты не всегда получается экстраполировать. 

Можно ли вывести формулы кликабельных заголовков по результатам A/B-тестов

Ник Хагар и Николас Диакопулос из Северо-Западного университета совместно с Chartbeat провели исследование и проанализировали 141 000 A/B-тестов заголовков на 293 новостных сайтах. Они искали среди тестов общие подходы к созданию заголовков, сделавших их кликабельными. Например, привлекающие внимание детали, ключевые фразы вроде «вот почему», «вот как» или приемы, придающие заголовку нарочито позитивную или негативную окраску. 

Затем, опираясь на эти данные, ученые взяли новые заголовки и с помощью модели машинного обучения попытались предсказать, какие из них окажутся наиболее кликабельными. Но при сравнении с реальными результатами A/B-тестирования на сайтах оказалось, что использование в заголовках удачных приемов, примеренных ранее, необязательно обеспечивает высокую кликабельность.

Кроме этого, во время исследования были выявлены тысячи случаев, когда редакторы проводили тесты, пробуя одни и те же заголовки, но результаты повторных тестов не были стабильными. Примерно в четверти случаев лидирующие по кликам заголовки менялись. Это также подтверждает, что кликабельность заголовка далеко не всегда зависит от стиля написания.

В связи с этим практика создания заголовков, основанная на предыдущих результатах А/В-тестирования, становится сомнительной. Например, редакция может провести несколько тестов, пытаясь определить, какие заголовки работают лучше — позитивные или негативные. Если победят негативные, означает ли это, что все заголовки должны быть такими? И означает ли это, что стиль написания заголовка вообще имеет значение или что A/B-тест действительно измеряет реакцию читателей на настроение заголовка? Подобная интерпретация результатов может привести к плохим последствиям.

Выводы

Метод A/B-тестирования эффективен при использовании в моменте — непосредственно тогда, когда будет опубликована новость. A/B-тесты действительно могут увеличить посещаемость новостных статей. А при публикации ключевых новостей и крупных расследований тестирование заголовков и вовсе необходимо для получения максимального трафика.

Исследование Ника Хагара и Николаса Диакопулоса дает четкие рекомендации издателям:

• Используйте A/B-тестирование, чтобы найти правильный заголовок для оптимизации трафика в данном контексте и в данный момент.

• Будьте осторожны, пытаясь извлечь общие уроки по написанию заголовков из A/В-тестов. Даже если стиль письма хорошо зарекомендовал себя в тестах, он не может распространяться на все заголовки. 

• Тест может зависеть от факторов, на которые редактор не влияет. Это приводит к ошибочным интерпретациям и неверным рекомендациям. 

• Тестирование заголовков — мощный инструмент, но он наиболее эффективен в сочетании с глубоким пониманием своей аудитории.

Кликабельный заголовок без кликбейта: в чем разница и на что делать акценты