Вы пишете посты. Вкладываете время. А отклик... Ну, бывает по-разному.
Почему? Потому что контент — это не магия, а наука.
И A/B-тестирование — ваш микроскоп, который покажет: что цепляет аудиторию, а что проваливается в пустоту.
Проще говоря — это эксперимент.
Вы берете один элемент контента (заголовок, картинку, время публикации) и создаете две версии.
Потом смотрите: какая работает лучше.
Зачем?
Один и тот же пост с разными заголовками может дать в 3 раза разницу в охвате.
Что пробовать:
Пример из практики:Пост про тайм-менеджмент.
Вариант А: «Как правильно планировать день» (охват: 1 200)Вариант B: «Почему ваше утро начинается с провала?» (охват: 3 800)
Мозг обрабатывает изображения в 60 000 раз быстрее текста.
Что тестировать:
Кейс:Пост про курсы копирайтинга.
Вариант А: Стоковое фото ноутбука (CTR 3%)Вариант B: Фото преподавателя с рукописным текстом (CTR 8%)
Разница между «удачным» и «неудачным» временем — до 40% вовлеченности.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13201 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Как тестировать:
Лайфхак: Используйте встроенную статистику Telegram. Она покажет, когда ваши подписчики онлайн.
Возможно, ваши подписчики обожают тесты, но равнодушны к лонгридам.
Что сравнивать:
Тестируйте только один элемент за раз.
Нельзя одновременно менять заголовок, картинку и время — вы не поймете, что именно сработало.
Идеально — если у вас два похожих канала.
Если нет — публикуйте варианты с разницей в 3-5 дней (но в одинаковое время).
Что будем измерять?
Провели тест? Теперь:
Важно: Повторяйте тесты раз в 2-3 месяца — аудитория меняется.
❌ Тестировать сразу несколько элементов (непонятно, что дало эффект)❌ Делать выводы по маленькой выборке (1-2 теста — не статистика)❌ Игнорировать контекст (тестировать пост про скидки в кризис — нечестно)❌ Останавливаться на одном тесте (аудитория меняется — нужно проверять снова)
P.S. Какой элемент контента вы тестировали бы в первую очередь? Или, может, уже пробовали A/B-тесты — какие результаты получили?