Title: A/B Testi Author: Kriko Published: 16 Ocak 2021 Last modified: 16 Temmuz 2026 --- 1. [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) / 2. [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) / 3. A Harfi # A/B Testi A/B Testi web sitesi / sayfası, mobil uygulama, reklam, varış sayfası (landing page) gibi birçok alanda uygulanabilecek bir deney. **A/B testi**, bir web sitesi, mobil uygulama, reklam, e-posta, açılış sayfası veya dijital ürün üzerinde iki farklı versiyonu karşılaştırarak hangi seçeneğin daha iyi performans gösterdiğini anlamaya yarayan deneysel optimizasyon yöntemidir. Bu yöntemde mevcut versiyon genellikle A versiyonu, test edilen alternatif ise B versiyonu olarak adlandırılır. Kullanıcıların bir bölümü A versiyonunu, diğer bölümü ise B versiyonunu görür. Test sonunda hangi versiyonun belirlenen hedefe daha iyi hizmet ettiği veriler üzerinden değerlendirilir. A/B testi dijital pazarlama, ürün geliştirme, kullanıcı deneyimi, dönüşüm oranı optimizasyonu ve reklam performansı yönetiminde sık kullanılan bir yöntemdir. Amaç yalnızca hangi tasarımın daha güzel göründüğünü seçmek değildir. Asıl amaç, belirli bir hedef doğrultusunda hangi seçeneğin daha fazla tıklama, kayıt, satış, form gönderimi, sepete ekleme, üyelik, izlenme veya etkileşim ürettiğini ölçmektir. Bu nedenle A/ B testi, fikirleri tahminle değil veriyle değerlendirmeyi sağlar. Bir A/B testinin sağlıklı ilerlemesi için önce net bir hipotez kurulmalıdır. Örneğin" Buton metnini 'Hemen Başvur' yerine 'Ücretsiz Teklif Al' yaparsak form gönderim oranı artar" ifadesi bir hipotezdir. Bu hipotezde neyin değiştirileceği, hangi davranışın etkilenmesinin beklendiği ve başarının nasıl ölçüleceği bellidir. Hipotez olmadan yapılan testler, yalnızca rastgele değişiklik denemelerine dönüşebilir. A/B testlerinde ölçülecek ana metrik önceden belirlenmelidir. Bir landing page için bu metrik form gönderimi, satın alma, teklif talebi veya demo başvurusu olabilir. Bir e-posta kampanyasında açılma oranı, tıklama oranı veya dönüşüm oranı takip edilebilir. Bir reklam kampanyasında CTR, CPC, CPA, dönüşüm oranı veya ROAS analiz edilebilir. Önemli olan, testin amacına en doğrudan bağlı metriği seçmektir. A/B testi yalnızca başlık, buton rengi veya görsel konumu gibi küçük tasarım değişiklikleri için yapılmaz. Elbette bu alanlar test edilebilir; ancak daha stratejik testler çoğu zaman daha anlamlı sonuçlar üretir. Değer önerisi, fiyat gösterimi, form uzunluğu, kampanya mesajı, sayfa akışı, sosyal kanıt alanı, ürün açıklaması, CTA metni, ödeme adımı veya segment bazlı teklif kurgusu gibi alanlar da A/B testine konu olabilir. Örneğin bir e-ticaret sitesinde ürün detay sayfasında "Sepete Ekle" butonunun konumu test edilebilir. Başka bir testte ücretsiz kargo mesajının ürün fiyatının yanında mı yoksa sepet adımında mı daha iyi performans gösterdiği ölçülebilir. Bir B2B landing page'de uzun form ile kısa form karşılaştırılabilir. Bir mobil uygulamada onboarding ekranı sayısı azaltıldığında üyelik tamamlama oranının değişip değişmediği test edilebilir. Bu örneklerin tamamı A/B testinin farklı kullanım alanlarını gösterir. A/B testinin temel mantığı, kullanıcıları kontrollü biçimde farklı versiyonlara ayırmaktır. Trafiğin bir bölümü A versiyonuna, bir bölümü B versiyonuna yönlendirilir. Bu dağılım çoğu zaman 50/50 yapılır; ancak bazı durumlarda daha düşük riskli bir dağılım tercih edilebilir. Örneğin yeni bir ödeme akışı test ediliyorsa, önce trafiğin küçük bir kısmına gösterilip performansı izlenebilir. Böylece olası olumsuz etkiler daha kontrollü yönetilir. Test sürecinde mümkün olduğunca tek bir ana değişken test edilmelidir. Aynı anda hem başlık, hem görsel, hem buton metni, hem de sayfa düzeni değiştirilirse hangi değişikliğin sonucu etkilediğini anlamak zorlaşır. Birden fazla öğenin aynı anda test edilmesi gerekiyorsa bu çalışma klasik A/B testinden çok çok değişkenli test, yani multivariate testing kapsamına girebilir. Bu tür testler için daha fazla trafik ve daha güçlü analiz altyapısı gerekir. A/B testlerinde yeterli veri toplamak kritik öneme sahiptir. Test çok erken sonlandırılırsa sonuç yanıltıcı olabilir. Örneğin ilk gün B versiyonu daha iyi görünse bile birkaç gün sonra performans dengelenebilir veya A versiyonu öne geçebilir. Bu nedenle testin yeterli trafik, dönüşüm sayısı ve süreye ulaşması beklenmelidir. İstatistiksel anlamlılık, güven aralığı ve örneklem büyüklüğü gibi kavramlar özellikle yüksek etkili kararlar için dikkate alınmalıdır. A/B testlerinde mevsimsellik ve zaman etkisi de göz önünde bulundurulmalıdır. Hafta içi ve hafta sonu kullanıcı davranışları farklı olabilir. Ayın başı, maaş dönemi, kampanya dönemi, tatil sezonu veya özel günler sonuçları etkileyebilir. Bu nedenle test süresi yalnızca birkaç saatlik veya çok kısa dönemlik veriye dayandırılmamalıdır. Test, kullanıcı davranışını temsil edecek kadar uzun ve dengeli bir zaman aralığında yürütülmelidir. Reklam kampanyalarında A/B testi farklı kreatifleri, başlıkları, açıklamaları, hedef kitleleri, teklifleri veya landing page'leri karşılaştırmak için kullanılabilir. Örneğin iki farklı reklam görseli aynı hedef kitleye gösterilerek hangisinin daha yüksek tıklama oranı veya daha düşük CPA ürettiği ölçülebilir. Ancak reklam testlerinde bütçe dağılımı, öğrenme süreci, hedef kitle çakışması ve algoritmik optimizasyon etkileri dikkate alınmalıdır. Aksi halde sonuçlar yanıltıcı olabilir. E-posta pazarlamasında A/B testi konu satırı, gönderim saati, ön izleme metni, CTA, kampanya içeriği veya tasarım şablonu üzerinde uygulanabilir. Örneğin iki farklı konu satırı küçük bir kullanıcı grubunda test edilir ve daha iyi açılma oranı sağlayan versiyon kalan kitleye gönderilebilir. Ancak açılma oranı her zaman nihai başarı göstergesi değildir. Kampanyanın hedefi satış veya form gönderimi ise tıklama ve dönüşüm metrikleri de birlikte değerlendirilmelidir. Landing page optimizasyonunda A/B testi, dönüşüm oranını artırmak için güçlü bir yöntemdir. Başlık, değer önerisi, form alanı sayısı, referans alanı, buton metni, görsel kullanımı, fiyat gösterimi ve sayfa uzunluğu test edilebilir. Ancak her testin kullanıcı niyetiyle bağlantılı olması gerekir. Sadece buton rengini değiştirmek bazen küçük farklar yaratabilir; fakat kullanıcının asıl itirazını çözen mesaj, güven unsuru veya teklif değişikliği daha güçlü sonuçlar doğurabilir. Mobil uygulamalarda A/B testi onboarding, üyelik akışı, bildirim metni, abonelik ekranı, uygulama içi satın alma teklifi veya özellik yerleşimi üzerinde kullanılabilir. Bu testlerde uygulama sürümü, işletim sistemi, cihaz türü ve kullanıcı segmenti gibi faktörler dikkate alınmalıdır. Özellikle mobil uygulamalarda test sonuçları yalnızca tıklama oranıyla değil, aktivasyon, retention, abonelik, satın alma ve kullanıcı yaşam boyu değeriyle birlikte değerlendirilmelidir. A/B testi için kullanılabilecek araçlar testin yapılacağı kanala ve teknik altyapıya göre değişir. Web sitesi testleri için VWO, Optimizely, AB Tasty, Convert, Adobe Target ve benzeri platformlar kullanılabilir. Mobil uygulama tarafında Firebase Remote Config ve Firebase A/B Testing gibi çözümler değerlendirilebilir. E-posta platformları, reklam panelleri ve pazarlama otomasyon araçları da kendi içinde A/ B test özellikleri sunabilir. Google Optimize ise artık aktif bir araç olmadığı için güncel araç listelerinde önerilirken bu durum dikkate alınmalıdır. A/B testinin başarılı olması için sonuçların doğru yorumlanması gerekir. Bir versiyonun daha yüksek tıklama alması her zaman daha başarılı olduğu anlamına gelmez. Eğer tıklama artıyor ama dönüşüm düşüyorsa, test iş hedefi açısından olumsuz sonuç üretmiş olabilir. Aynı şekilde daha kısa bir form daha fazla lead getirebilir; ancak lead kalitesi düşerse satış ekibi için verimsizlik yaratabilir. Bu nedenle test sonucu, yalnızca yüzeysel metriklerle değil, iş hedefiyle birlikte değerlendirilmelidir. A/B testi kültürü, ekiplerin varsayımlarla değil veriyle karar almasına yardımcı olur. Tasarımcı, pazarlamacı, ürün yöneticisi veya yönetici bir fikrin daha iyi olduğunu düşünebilir; ancak kullanıcı davranışı bu fikri her zaman doğrulamayabilir. A/B testi, bu noktada tartışmaları kişisel görüşlerden çıkarıp ölçülebilir sonuçlara taşır. Böylece karar alma süreci daha objektif hale gelir. Yine de A/B testi her sorunun çözümü değildir. Trafiğin çok düşük olduğu sayfalarda anlamlı sonuç almak zor olabilir. Büyük teknik değişiklikler, marka konumlandırması, fiyat stratejisi veya ürün özellikleri gibi konularda yalnızca A/B testi yeterli olmayabilir. Kullanıcı araştırmaları, anketler, oturum kayıtları, ısı haritaları, satış görüşmeleri ve analitik veriler A/B testleriyle birlikte değerlendirilmelidir. En güçlü optimizasyon yaklaşımı, nicel ve nitel veriyi birlikte kullanır. Kısacası **A/B testi**, iki farklı versiyonun belirli bir hedef doğrultusunda karşılaştırıldığı kontrollü bir deney yöntemidir. Web sitesi, mobil uygulama, reklam, e-posta, landing page ve ürün deneyimi gibi birçok alanda uygulanabilir. Başarılı bir A/B testi için net hipotez, doğru metrik, yeterli veri, kontrollü trafik dağılımı, doğru test süresi ve dikkatli yorumlama gerekir. Doğru uygulandığında A/B testi, dönüşüm oranını artırmaya, kullanıcı deneyimini iyileştirmeye ve pazarlama kararlarını veriye dayalı hale getirmeye yardımcı olur. ## Sözlükte keşfedin ### Google Sandbox Google Sandbox, Google’ın yeni web sitelerine, hatalı ve illegal davranışlarından ötürü uyguladığı bir filtredir. ### Sayfa Bulunamadı Hatası (404) Sayfa Bulunamadı hatası, internet sitesinde yer alan bir sayfaya erişmeye çalışırken tarayıcınızın size yolladığı bir mesaj olarak açıklanabilir. ### Sürekli Mesleki Gelişim Sürekli meslekî gelişim (Continuous Professional Development - CPD), bir meslek kolundaki profesyonellerin kendi yeteneklerini geliştirmek için aldıkları eğitim ve öğrenme etkinliklerine denir. ### Benzer Hedef Kitle (Lookalike) Benzer hedef kitle (Lookalike Audiences), mevcuttaki en iyi müşterilerinize benzedikleri için işletmeniz, hizmetleriniz, ürünleriniz ile ilgilenme ihtimali yüksek olan yeni kullanıcılardır. ### Tedarik Zinciri Yönetimi Tedarik zinciri yönetimi, hammaddeden imalata, teslimattan ürün iadesine kadar 5 farklı bileşenden meydana gelir. ### Algoritma Algoritma belirli bir problemin çözümü ve projenin gerçekleştirilmesi için oluşturulan veri kümesidir. Algoritma sistemlerinde matematiksel verilerden yararlanılarak yönergeler oluşturulur. ### Alt Metin (Alt Text) Alt metin, bir web sayfasındaki görselleri arama motoru dizinine tanıtan HTML kodudur. ### Google Keşfet Google Keşfet, kullanıcıların web gezinme davranışına göre onlara kişiselleştirilmiş arama önerileri sunan bir algoritma olarak açıklanabilir. ### Stoksuz Satış Stoksuz satış (Dropshipping), bir e-ticaret sitesinin, satış yaptığı ürünlerin stoklarını tutmak yerine talebi direkt tedarikçiye iletmesiyle oluşan bir satış yöntemidir. ## Dijitalin nabzını bizimle takip et Dijital dünyayı şekillendiren seçilmiş içgörüler, haberler ve fikirlerden haberdar olmak için abone olun. Bu kutucuğu işaretleyerek [gizlilik ve aydınlatma](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi) metnimizi kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz.