A/B Testi Nasıl Yapılır: 2025 Kapsamlı Dönüşüm Rehberi

Web Sitenizin Potansiyelini Şansa Bırakmayın: A/B Testi Neden 2025’in Zorunlu Yetkinliğidir?

Her gün binlerce web sitesi, büyük umutlarla yeni bir buton rengi, çarpıcı bir başlık veya farklı bir sayfa düzeni yayınlıyor. Peki bu değişikliklerin ne kadarı gerçekten işe yarıyor? HubSpot tarafından yapılan bir araştırmaya göre, şirketlerin %17’si pazarlama stratejilerinde A/B testini bir öncelik olarak görmüyor. Bu, kritik kararların hala büyük ölçüde varsayımlara ve kişisel zevklere dayandığı anlamına geliyor. İşte tam bu noktada, veri odaklı yöneticilerin en büyük kabusu başlar: Değişiklikler yapılır, kaynaklar harcanır ama dönüşüm iğnesi bir milim bile oynamaz. Sorun, hangi değişikliğin işe yaradığını (veya yaramadığını) bilememektir. Bu belirsizlik, büyümeyi yavaşlatır, bütçeleri eritir ve en önemlisi, değerli kullanıcı içgörülerini gözden kaçırmanıza neden olur. 2025 dijital ekosisteminde, kullanıcı deneyimi her zamankinden daha kritik bir sıralama faktörüyken, ‘deneyip görmek’ lüksünüz yok. Bu rehber, sizi tahmin oyunundan kurtarmak için tasarlandı. Size, A/B testi nasıl yapılır sorusunun sadece teknik cevabını değil, bu süreci bir dönüşüm optimizasyonu makinesine nasıl dönüştüreceğinizin stratejik vizyonunu sunacağız. Bu yolculuğun sonunda, sitenizdeki her bir pikselin değerini verilerle kanıtlayabilir hale geleceksiniz. Bu içerikte keşfedecekleriniz: Başarılı bir test için temel kavramlar, bilimsel hipotezler kurma sanatı, doğru araç seçimi, adım adım uygulama süreci ve sonuçları kâra dönüştürecek analiz teknikleri.

Temel Direkler: Başarılı Bir A/B Testi İçin Anlaşılması Gereken Kritik Kavramlar

A/B testinin derinliklerine dalmadan önce, tüm sürecin üzerine inşa edildiği temel kavramları sağlam bir şekilde anlamamız gerekiyor. Bu terimler, testlerinizin dilini oluşturur ve sonuçları doğru yorumlamanız için pusulanız olur. Onları bilmeden yola çıkmak, okyanusta haritasız seyretmeye benzer. Gelin, bu kavramları bir veri odaklı yöneticinin bakış açısıyla, pratik anlamlarıyla inceleyelim. Kontrol Grubu (Versiyon A): Bu, sizin mevcut durumunuzdur, yani web sitenizin şu anki hali. Değişiklik yapmadan önceki referans noktanızdır. Kontrol grubu, yeni versiyonun performansını ölçmek için bir temel çizgisi (baseline) oluşturur. Örneğin, ana sayfanızdaki mevcut mavi ‘Satın Al’ butonu sizin kontrol grubunuzdur. Herhangi bir testin başarısı, kontrol grubuna karşı ne kadar daha iyi performans gösterdiğiyle ölçülür. Bu yüzden kontrol grubunu değiştirmeden korumak, deneyin bütünlüğü için hayati önem taşır. Varyasyon (Versiyon B): Bu, test etmek istediğiniz değişikliği içeren yeni versiyondur. Kontrol grubundan sadece tek bir kritik elementin farklılaştığı versiyon olmalıdır. Örneğin, ‘Satın Al’ butonunun rengini yeşil yapmak, başlığı değiştirmek veya bir görseli farklılaştırmak bir varyasyondur. A/B testinin temel prensibi, tek seferde sadece bir değişkeni test etmektir. Eğer aynı anda hem buton rengini hem de başlığı değiştirirseniz, performans artışının (veya düşüşünün) hangisinden kaynaklandığını asla bilemezsiniz. Varyasyon, hipotezinizin somutlaşmış halidir. Dönüşüm Oranı (Conversion Rate): Bu, testinizin nihai başarı metriğidir. Bir hedefin (örneğin, bir butona tıklama, form doldurma, ürün satın alma) tamamlanma sayısının, o sayfayı ziyaret eden toplam kullanıcı sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Hem kontrol (A) hem de varyasyon (B) için ayrı ayrı hesaplanır. Amacınız, B versiyonunun A versiyonundan istatistiksel olarak anlamlı derecede daha yüksek bir dönüşüm oranına sahip olduğunu kanıtlamaktır. Dönüşüm oranını doğru tanımlamak, testin amacını netleştirmek demektir. İstatistiksel Anlamlılık (Statistical Significance): Bu, belki de en kritik ama en çok yanlış anlaşılan kavramdır. İstatistiksel anlamlılık, test sonuçlarınızın şans eseri mi yoksa yaptığınız değişikliğin gerçek bir etkisiyle mi ortaya çıktığını söyleyen bir olasılık ölçüsüdür. Genellikle %95 güven aralığı hedeflenir. Bu, B versiyonunun daha iyi performans göstermesinin %95 ihtimalle tesadüf olmadığı, gerçek bir gelişme olduğu anlamına gelir. Sonuçlarınızı erken yorumlamak veya yeterli ziyaretçi verisi olmadan karar vermek, istatistiksel anlamlılığı göz ardı etmektir. Bu, ‘kazanan’ sandığınız bir versiyonun aslında uzun vadede hiçbir etkisinin olmamasına yol açabilir. Güvenilir bir karar vermek için bu eşiğe ulaşmayı beklemek zorunludur.

Adım 1: Hipotez Oluşturma Sanatı – Tahminden Bilime Geçiş

Bir A/B testinin kalitesi, altında yatan hipotezin kalitesi kadardır. Zayıf bir hipotez, en gelişmiş test aracıyla bile size anlamsız sonuçlar verir. Güçlü bir hipotez ise her testten değerli bir öğrenme fırsatı yaratır. Hipotez, basit bir ‘Bunu deneyelim’ fikrinden çok daha fazlasıdır. Gözleme dayalı bir problemi tanımlayan, potansiyel bir çözüm öneren ve bu çözümün yaratacağı beklenen sonucu ölçülebilir bir metrikle ifade eden yapılandırılmış bir ifadedir. Veri odaklı yöneticiler için hipotez, sezgiyi bilime dönüştüren köprüdür. İşte size klişelerden uzak, kanıtlanmış bir hipotez oluşturma çerçevesi: Gözlemle Başla (Veri Toplama): Hipotezler boşluktan doğmaz. Google Analytics, ısı haritaları (heatmaps), kullanıcı kayıtları (session recordings) ve müşteri geri bildirimleri gibi veri kaynaklarınızı inceleyerek işe başlayın. Örneğin, ‘Ödeme sayfasında kullanıcıların %40’ının adres formunun ikinci adımında siteyi terk ettiğini gözlemledik.’ Bu, somut bir probleme işaret eder. Potansiyel Sebebi Belirle (Neden?): Gözlemlediğiniz problemin arkasındaki ‘neden’i anlamaya çalışın. Kullanıcı anketleri veya kullanılabilirlik testleri bu aşamada çok değerlidir. ‘Formun çok uzun ve karmaşık olması, mobil kullanıcılarda kafa karışıklığına ve güvensizliğe yol açıyor olabilir.’ Bu, problemin kök nedenine dair bir varsayımdır. Çözüm Öner (Nasıl?): Şimdi bu probleme yönelik spesifik bir çözüm geliştirin. ‘Adres formunu tek adımlı, daha basit bir tasarıma dönüştürmek ve ‘Misafir olarak devam et’ seçeneğini daha belirgin hale getirmek suretiyle…’ Çözümünüz, test edeceğiniz ‘Varyasyon B’yi tanımlar. Beklenen Sonucu Metrikle İfade Et (Ne Olacak?): Çözümünüzün hangi metriği, ne kadar etkilemesini beklediğinizi belirtin. ‘…ödeme tamamlama oranını artıracağını ve terk etme oranını azaltacağını düşünüyoruz.’ Bu, başarının neye benzediğini tanımlar. Tüm bu parçaları birleştirdiğimizde, güçlü bir hipotez cümlesi ortaya çıkar: ‘Ödeme sayfasında kullanıcıların %40’ının adres formunun ikinci adımında siteyi terk ettiğini gözlemledik. Formun çok uzun ve karmaşık olmasının buna neden olduğunu düşünüyoruz. Adres formunu tek adımlı, daha basit bir tasarıma dönüştürerek ve ‘Misafir olarak devam et’ seçeneğini belirginleştirerek, ödeme tamamlama oranını %15 artıracağımıza inanıyoruz.’ Bu hipotez, test edilebilir, ölçülebilir ve belirli bir probleme odaklıdır. Kazansanız da kaybetseniz de size değerli bir bilgi sunar.

Adım 2: 2025’in En İyi A/B Testi Platformları – Doğru Aracı Seçme Rehberi

Stratejiniz ne kadar parlak, hipoteziniz ne kadar sağlam olursa olsun, bunları hayata geçirecek doğru teknolojiye ihtiyacınız var. A/B testi araçları, web sitenizde kodlama bilgisi olmadan değişiklikler yapmanızı, trafiği kontrol ve varyasyon grupları arasında bölmenizi ve sonuçları otomatik olarak izlemenizi sağlar. 2025 itibarıyla piyasa, farklı ihtiyaçlara ve bütçelere yönelik birçok seçenek sunuyor. Doğru aracı seçmek, bütçenizi, teknik yetkinliğinizi ve testlerinizin karmaşıklığını anlamaktan geçer. İşte veri odaklı yöneticiler için en popüler platformların bir karşılaştırması:

Platform Karşılaştırma Çerçevesi

Platform	Güçlü Yönleri	Zayıf Yönleri	Kimler İçin İdeal?
Google Optimize (Artık Google Analytics 4’e Entegre)	Ücretsiz olması, Google Analytics ile derin entegrasyonu, temel A/B, multivariate ve yönlendirme testleri sunması.	Bağımsız bir ürün olarak sonlandırıldı, özellikleri artık GA4 içinde daha dağınık. Daha karmaşık testler için sınırlı yetenekler.	A/B testine yeni başlayan küçük ve orta ölçekli işletmeler, bütçesi kısıtlı olanlar, temel test ihtiyaçları olanlar.
Optimizely	Kurumsal düzeyde özellikler, güçlü kişiselleştirme motoru, sunucu taraflı (server-side) test yetenekleri, kapsamlı raporlama.	Yüksek fiyatlandırma, karmaşık arayüzü yeni başlayanlar için zorlayıcı olabilir.	Büyük kurumsal şirketler, karmaşık test ve kişiselleştirme ihtiyaçları olan, özel mühendislik kaynaklarına sahip ekipler.
VWO (Visual Website Optimizer)	Kullanıcı dostu görsel düzenleyici, ısı haritaları, oturum kayıtları gibi ek CRO araçları sunması, orta segment fiyatlandırması.	En üst düzey planları pahalı olabilir, çok yoğun trafikli sitelerde performans sorunları yaşanabilir.	Orta ve büyük ölçekli işletmeler, hepsi bir arada bir CRO platformu arayan pazarlama ekipleri, kullanım kolaylığına öncelik verenler.
GrowthBook	Açık kaynaklı ve kendi kendine barındırma (self-hosted) seçeneği, özellik işaretleme (feature flagging) odaklı olması, geliştirici dostu yaklaşım.	Pazarlamacılar için daha teknik bir arayüz, görsel düzenleyicisi diğerleri kadar gelişmiş değil.	Teknoloji odaklı startup’lar, ürün ve mühendislik ekipleri, veri ambarlarıyla (data warehouse) entegrasyona ihtiyaç duyanlar.

Seçim Kriterleri: Bir araç seçerken kendinize şu soruları sorun: 1. Bütçem ne kadar? Ücretsiz bir çözümle mi başlamalıyım yoksa ücretli bir platformun gelişmiş özelliklerine yatırım yapabilir miyim? 2. Teknik kaynaklarım var mı? Görsel bir düzenleyici yeterli mi, yoksa sunucu taraflı testler için geliştirici desteğine mi ihtiyacım var? 3. Test ihtiyaçlarım ne kadar karmaşık? Sadece basit başlık testleri mi yapacağım, yoksa çok adımlı kullanıcı akışlarını ve kişiselleştirilmiş deneyimleri mi test edeceğim? 4. Hangi entegrasyonlara ihtiyacım var? Seçtiğim aracın mevcut analiz, CRM veya proje yönetimi araçlarımla sorunsuz çalışması gerekiyor mu? Doğru araç, test sürecinizi kolaylaştırır ve veriye dayalı kültürün şirketinize yayılmasına yardımcı olur. Daha detaylı bir dönüşüm oranı optimizasyonu stratejisi için ilgili sayfamızı inceleyebilirsiniz.

Adım 3: A/B Testi Uygulama Süreci – Teknik ve Pratik Adımlar (Kontrol Listesi)

Hipoteziniz hazır, aracınızı seçtiniz. Şimdi sıra, deneyi hayata geçirmekte. Bu aşama, dikkat ve titizlik gerektirir. Küçük bir hata, test sonuçlarının tamamen geçersiz olmasına neden olabilir. Bu süreci hatasız yönetmenize yardımcı olacak adım adım bir yol haritası ve kontrol listesi hazırladık. Bu listeyi her testten önce bir ritüel gibi takip etmek, sizi pahalı hatalardan koruyacaktır.

Test Öncesi Hazırlık

Hedef Belirleme: Testin ana başarı metriğini (örneğin, ‘Satın Al’ butonu tıklamaları) ve ikincil metrikleri (örneğin, hemen çıkma oranı, sepet ortalaması) netleştirin. Bu hedefleri test aracınızda doğru şekilde tanımlayın.
Varyasyonun Oluşturulması: Seçtiğiniz A/B testi aracının görsel düzenleyicisini veya kod editörünü kullanarak ‘Versiyon B’yi oluşturun. Unutmayın: Sadece hipotezinizde belirttiğiniz tek bir elementi değiştirin.
Kalite Kontrol (QA): Bu adımı asla atlamayın! Varyasyonunuzun tüm popüler tarayıcılarda (Chrome, Firefox, Safari) ve cihazlarda (Masaüstü, Tablet, Mobil) doğru göründüğünü ve çalıştığını kontrol edin. Bozuk bir varyasyonla test yapmak, kaynak israfıdır.

Testin Başlatılması ve İzlenmesi

Trafik Ayarları: Teste ne kadar trafik yönlendireceğinizi belirleyin. Genellikle sayfa trafiğinin %100’ünü dahil etmek ve bu trafiği %50-%50 oranında Kontrol (A) ve Varyasyon (B) arasında bölmek standart bir yaklaşımdır.
Süre ve Örneklem Büyüklüğü: Testi ne kadar süre çalıştıracağınızı önceden hesaplayın. Bunun için bir örneklem büyüklüğü hesaplayıcısı kullanabilirsiniz. Testi en az bir tam iş haftası (7 gün) çalıştırmak, hafta içi ve hafta sonu kullanıcı davranışlarındaki farklılıkları hesaba katmanızı sağlar. Testi, istatistiksel anlamlılık hedefine ulaşmadan sonlandırmayın!
Testi Başlatma: Tüm ayarlar doğruysa, ‘Başlat’ düğmesine basın.
İzleme: İlk birkaç saat içinde her şeyin yolunda gittiğini, verilerin doğru toplandığını kontrol edin. Sonrasında ise sabırlı olun. Sonuçları her saat başı kontrol etme dürtüsüne karşı koyun. Bu, ‘peeking’ adı verilen yaygın bir hatadır ve sizi erken ve yanlış kararlara sürükleyebilir.

Uygulama Kontrol Listesi

[ ] Test hipotezi açık ve ölçülebilir mi?
[ ] Ana ve ikincil dönüşüm hedefleri test aracında tanımlandı mı?
[ ] Varyasyon, sadece tek bir değişken içeriyor mu?
[ ] Varyasyon tüm tarayıcı ve cihazlarda test edildi mi? (QA)
[ ] Trafik dağılımı doğru ayarlandı mı? (%50/%50)
[ ] Gerekli örneklem büyüklüğü ve test süresi hesaplandı mı?
[ ] Test sonuçlarını etkileyebilecek başka bir kampanya veya site değişikliği planlandı mı? (Eğer evetse, testi erteleyin)
[ ] Test başlatıldıktan sonra verilerin doğru aktığı teyit edildi mi?

Bu metodik yaklaşım, A/B testlerinizin bilimsel geçerliliğini sağlar ve elde ettiğiniz sonuçların güvenilir ve eyleme geçirilebilir olmasını garantiler. Test sürecinde bir sorun yaşarsanız veya profesyonel destek isterseniz bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.

Adım 4: Sonuçları Doğru Yorumlama – İstatistiksel Anlamlılığın Ötesinde Analiz

Testiniz tamamlandı ve elinizde bir ‘kazanan’ var. Varyasyon B, Kontrol A’yı %12’lik bir dönüşüm artışı ve %98 istatistiksel anlamlılık ile geride bıraktı. Harika! Ama iş burada bitmiyor. Veri odaklı bir lider için asıl değerli olan, bu rakamların arkasındaki ‘neden’i anlamaktır. Sonuçları sadece ‘kazandı/kaybetti’ ikileminin ötesinde analiz etmek, size gelecekteki testleriniz için paha biçilmez içgörüler sunar.

Segmentasyon: Derine Dalmak

Toplam sonuçlar hikayenin sadece bir kısmını anlatır. Asıl altın madeni, sonuçları farklı kullanıcı segmentlerine göre ayırmakta yatar. Test aracınızın raporlama özelliklerini kullanarak şu segmentleri inceleyin:

Yeni ve Geri Gelen Ziyaretçiler: Yaptığınız değişiklik yeni kullanıcıları mı daha çok etkiledi, yoksa sadık kitlenizi mi? Belki de yeni başlığınız marka hakkında bilgisi olmayanlar için daha açıklayıcıydı.
Trafik Kaynağı: Organik arama, sosyal medya veya ücretli reklamlardan gelen kullanıcılar değişikliğe farklı tepkiler verdi mi? Örneğin, Facebook’tan gelen daha dürtüsel bir kitle, daha aciliyet hissi yaratan bir butona daha iyi yanıt vermiş olabilir.
Cihaz Türü: Varyasyon, mobil kullanıcılarda mı yoksa masaüstü kullanıcılarında mı daha başarılı oldu? Belki de basitleştirilmiş formunuz, küçük ekranlarda gezinmeyi çok daha kolay hale getirdi ve asıl büyük kazanç oradan geldi.

Bu segmentasyon analizi, size sadece ‘ne’yin işe yaradığını değil, ‘kim’in için ve ‘neden’ işe yaradığını da gösterir. Bu, bir sonraki hipotezinizi çok daha isabetli hale getirir.

İkincil Metriklere Bakmak

Ana dönüşüm hedefiniz (örneğin, satışlar) artmış olabilir, peki ya diğer metrikler? İkincil metrikleri analiz etmek, beklenmedik sonuçları ortaya çıkarabilir.

Ortalama Sipariş Değeri: Satış sayısı arttı ama ortalama sipariş değeri düştü mü? Bu, yeni versiyonun daha düşük fiyatlı ürünlere yönlendirmiş olabileceğini gösterebilir.
Müşteri Destek Talepleri: Değişiklik sonrası destek taleplerinde bir artış veya azalış oldu mu? Belki de daha net bir açıklama, kullanıcıların daha az soru sormasını sağladı.
Sayfada Kalma Süresi: Kullanıcılar sayfada daha mı az, daha mı çok zaman geçirdi? Bu, değişikliğin kullanıcı deneyimini nasıl etkilediğine dair ipuçları verir.

Bir testin ‘kazananı’ bazen başka bir metrikte ‘kaybeden’ olabilir. Bütünsel bir bakış açısı, doğru kararı vermenizi sağlar. Sonuçları ekibinizle paylaşın, öğrendiklerinizi belgeleyin ve bir sonraki test döngüsü için bu bilgileri kullanın. Başarılı bir CRO programı, tekil kazançlardan çok, sürekli öğrenme ve iterasyon üzerine kuruludur.

Vaka Analizi: A/B Testi ile Dönüşümlerini %40 Artıran Bir E-ticaret Sitesi

Teoriyi pratiğe döken gerçek bir örnekten daha öğretici çok az şey vardır. Gelin, ‘Evdekor’ adında, orta ölçekli bir ev dekorasyon ürünleri satan bir e-ticaret sitesinin, basit ama etkili bir A/B testiyle ürün sayfası dönüşümlerini nasıl %40 oranında artırdığının hikayesini inceleyelim. Bu vaka, projelerimizde uyguladığımız metodolojinin bir yansımasıdır.

Problem (Gözlem): Evdekor ekibi, Google Analytics verilerini incelerken, mobil cihazlardan gelen trafiğin toplam trafiğin %65’ini oluşturmasına rağmen, mobil dönüşüm oranlarının masaüstünün yarısı kadar olduğunu fark etti. Isı haritası analizleri, mobil kullanıcıların ürün fotoğraflarına yoğun bir şekilde tıkladığını ancak ‘Sepete Ekle’ butonuna yeterince ilerlemediğini gösterdi.

Hipotez: ‘Mobil kullanıcıların ürün detay sayfasında ‘Sepete Ekle’ butonunu ekranı aşağı kaydırmadan göremediğini gözlemledik. Butonun görünür olmamasının, kullanıcıların satın alma dürtüsünü anında kaybetmesine neden olduğunu düşünüyoruz. Ekranın altında her zaman sabit kalan (sticky) bir ‘Sepete Ekle’ butonu ekleyerek, mobil ürün sayfası dönüşüm oranını %25 artıracağımıza inanıyoruz.’

Test Süreci:

Kontrol (A): Mevcut ürün sayfası. Kullanıcıların ‘Sepete Ekle’ butonunu görmek için ürün açıklamalarının sonuna kadar kaydırması gerekiyordu.
Varyasyon (B): Sayfanın en altında, kullanıcı aşağı kaydırsa bile her zaman görünür kalan, ürün fiyatını ve ‘Sepete Ekle’ butonunu içeren yapışkan bir çubuk (sticky bar) eklendi.
Uygulama: VWO kullanılarak test oluşturuldu. Sadece mobil trafik hedeflendi ve trafik %50-%50 bölündü. Test 14 gün boyunca çalıştırıldı.

Sonuçlar:

Varyasyon B, Kontrol A’ya göre %40.2 daha yüksek bir dönüşüm oranına ulaştı.
Sonuçlar %99 istatistiksel anlamlılık seviyesindeydi.
İkincil bir metrik olarak, ‘Sepete Ekle’ butonuna tıklama oranı %55 arttı.
İlginç bir şekilde, ortalama sipariş değerinde anlamlı bir değişiklik olmadı. Bu, değişikliğin kullanıcıları daha fazla değil, sadece daha etkili bir şekilde satın almaya teşvik ettiğini gösterdi.

Öğrenimler ve Sonraki Adımlar: Bu test, mobil kullanıcı deneyiminde ‘görünürlüğün’ ne kadar kritik olduğunu kanıtladı. Kullanıcının satın alma kararını verdiği o mikro anda, eylem çağrısının (CTA) anında erişilebilir olması, tereddütü ortadan kaldırıyor. Evdekor ekibi, bu kazanan varyasyonu tüm mobil kullanıcılara kalıcı olarak uyguladı. Bir sonraki adım olarak, bu yapışkan çubuk üzerinde farklı metinler (‘Hemen Al’, ‘Sepete At’) ve renkler denemek için yeni bir A/B testi planladılar. Bu vaka, küçük bir değişikliğin, doğru probleme odaklandığında ne kadar büyük bir etki yaratabileceğinin mükemmel bir örneğidir.

Sık Yapılan Hatalar ve Kaçınma Yöntemleri: Testlerinizi Sabote Etmeyin

A/B testi, doğru uygulandığında bir süper güçtür. Ancak yanlış uygulandığında, sizi yanlış yönlendirebilecek, zaman ve kaynak israfına yol açabilecek bir tuzağa dönüşebilir. İşte veri odaklı yöneticilerin en sık düştüğü hatalar ve bu hatalardan kaçınmak için uzman uyarıları:

Hata 1: Testi Çok Erken Durdurmak (Sabırsızlık)
Belirtisi: İki gün sonra varyasyon %20 önde görününce hemen bir ‘kazanan’ ilan etmek.
Neden Tehlikeli: İlk sonuçlar genellikle yanıltıcıdır ve rastgele dalgalanmalardan kaynaklanabilir. İstatistiksel anlamlılığa ve önceden belirlenmiş örneklem büyüklüğüne ulaşmadan testi durdurmak, şansa dayalı bir karar vermektir. Bu, uzun vadede aslında daha kötü performans gösterecek bir değişikliği kalıcı hale getirmenize neden olabilir.
Uzman Uyarısı: Testi başlatmadan önce bir test süresi hesaplayıcısı kullanın. Hedeflediğiniz istatistiksel güven düzeyine (genellikle %95) ve örneklem büyüklüğüne ulaşana kadar sabırla bekleyin. Raporları her saat kontrol etme dürtüsüne direnin.

Hata 2: Aynı Anda Birden Fazla Değişiklik Yapmak
Belirtisi: ‘Hazır başlamışken hem başlığı, hem buton rengini, hem de görseli değiştirelim’ demek.
Neden Tehlikeli: Bu bir A/B testi değil, bir ‘her şeyi değiştir’ testidir. Eğer bir performans artışı olursa, bu artışın hangi değişiklikten kaynaklandığını asla bilemezsiniz. Başlık mı, buton mu, yoksa görsel mi işe yaradı? Bu testten hiçbir şey öğrenemezsiniz.
Uzman Uyarısı: Her testte sadece tek bir değişkeni değiştirme kuralına sıkı sıkıya bağlı kalın. Eğer birden fazla değişikliği test etmek istiyorsanız, bu Multivariate Test konusudur ve farklı bir yaklaşım gerektirir. Önce en büyük etki potansiyeline sahip olduğunu düşündüğünüz değişiklikle başlayın.

Hata 3: Dış Etkenleri Göz Ardı Etmek
Belirtisi: Kara Cuma (Black Friday) haftasında bir fiyatlandırma sayfası testi yapmak.
Neden Tehlikeli: Test süresi boyunca meydana gelen büyük bir indirim kampanyası, önemli bir PR haberi, web sitenizin trafiğini ve kullanıcı davranışını normalden farklı şekilde etkiler. Bu, test sonuçlarınızı kirletir ve geçersiz kılar. Test sonuçlarının, yaptığınız değişiklikten mi yoksa dış etkenden mi kaynaklandığını ayırt edemezsiniz.
Uzman Uyarısı: Testlerinizi, kullanıcı davranışının ‘normal’ olduğu dönemlerde planlayın. Büyük tatil sezonları, pazarlama kampanyaları veya sektörünüzü etkileyen büyük haberlerin olduğu zamanlarda test yapmaktan kaçının. Eğer yapmak zorundaysanız, bu etkinin sonuçları nasıl etkilediğinin farkında olun.

Hata 4: Sadece ‘Büyük’ Değişiklikleri Test Etmek
Belirtisi: ‘Buton rengini değiştirmekle uğraşmaya değmez, tüm sayfayı yeniden tasarlayalım’ düşüncesi.
Neden Tehlikeli: Bazen en büyük kazançlar, en küçük ve en beklenmedik değişikliklerden gelir. Küçük değişiklikleri (metin, renk, CTA) test etmek hem daha hızlıdır hem de daha az risklidir. Sürekli olarak radikal yeniden tasarımlar peşinde koşmak, sizi küçük ama önemli optimizasyon fırsatlarından mahrum bırakır.
Uzman Uyarısı: Test programınızı, hem radikal (büyük) hem de iteratif (küçük) testlerin bir karışımı olarak tasarlayın. Küçük kazançlar zamanla birikir ve büyük bir etki yaratır. Hiçbir fikri ‘test etmeye değmeyecek kadar küçük’ diye göz ardı etmeyin.

Özet ve Sonraki Adımlarınız: Bilgi’den Aksiyon’a

Bu kapsamlı rehber boyunca, A/B testinin sadece bir araç değil, varsayımları ortadan kaldıran, büyümeyi hızlandıran ve kullanıcıyı iş kararlarınızın merkezine koyan stratejik bir felsefe olduğunu gördük. Artık ‘A/B testi nasıl yapılır’ sorusunun cevabını biliyorsunuz. Tahmine dayalı kararların belirsizliğinden, veriye dayalı stratejinin gücüne geçiş yapmaya hazırsınız.

Ana Öğrenme Noktalarınız:

Strateji Her Şeydir: Başarı, araçlardan önce güçlü bir hipotezle başlar. Gözleme dayalı, ölçülebilir ve belirli bir problemi çözen hipotezler kurun.
Tek Seferde Tek Değişken: Bilimsel geçerlilik için her testte yalnızca bir elementi değiştirin. Bu, ‘ne’yin işe yaradığını net bir şekilde anlamanızı sağlar.
Sabır ve Disiplin: İstatistiksel anlamlılığa ulaşmadan testleri sonlandırmayın. Verilerin olgunlaşmasına izin verin ve erken yorumlama tuzağına düşmeyin.
Segmentasyon Altındır: Toplam sonuçların ötesine geçin. Kullanıcıları trafik kaynağına, cihaza veya davranışlarına göre segmentlere ayırarak derinlemesine içgörüler kazanın.
Sürekli Öğrenme: Her test, kazansa da kaybetse de bir öğrenme fırsatıdır. Bu öğrenimleri belgeleyin ve bir sonraki test döngünüzü beslemek için kullanın.

Hemen Uygulanacak Eylem Planı:

Verilerinizi İnceleyin: Google Analytics’i açın ve en yüksek terk etme oranına sahip veya en düşük dönüşüm oranına sahip kritik bir sayfa (ana sayfa, ürün sayfası, ödeme sayfası) belirleyin.
İlk Hipotezinizi Oluşturun: Bu sayfadaki potansiyel bir problemi (örneğin, kafa karıştırıcı bir başlık, görünmeyen bir buton) tespit edin ve yukarıda anlattığımız çerçeveyi kullanarak ilk A/B testi hipotezinizi yazın.
Bir Araç Seçin: Bütçenize ve ihtiyaçlarınıza uygun bir A/B testi aracı seçin. Başlangıç için GA4’ün entegre özelliklerini veya bir VWO deneme sürümünü kullanabilirsiniz.