ഫോം ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായുള്ള 21 മികച്ച രീതികൾ (ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ഉൾപ്പെടെ)

ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ ഫോമുകളുള്ള സൈറ്റുകൾ ഞാൻ ഇപ്പോഴും കാണാറുണ്ട് – അതുകൊണ്ടാണ് ഫോം ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായുള്ള എൻ്റെ നുറുങ്ങുകൾ ഞാൻ വീണ്ടും.

പിൻവലിക്കുകയും അവയിലേക്ക് കൂടുതൽ പോയിൻ്റുകൾ ചേർക്കുകയും ചെയ്തത്. ഈ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് പിന്തുടരുക, മികച്ച രീതികൾ പിന്തുടരുക, അത് എങ്ങനെ ചെയ്യരുതെന്ന് കാണുക (ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് ഞങ്ങളുടെ ഡൗൺലോഡ് ലൈബ്രറിയിൽ ലഭ്യമാണ്).

മോശം ഫോമുകൾ കാരണം ഒരു പരിവർത്തനം പലപ്പോഴും പരാജയപ്പെടുന്നു. പലതും ആശയക്കുഴപ്പവും സങ്കീർണ്ണവുമാണ്, ഉപയോക്താവിൻ്റെ ചെലവ്-ആനുകൂല്യ.

കണക്കുകൂട്ടൽ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നില്ല. തനിക്ക് ഇഷ്ടപ്പെടാത്ത ഒരു ഫോം പൂരിപ്പിക്കാൻ അയാൾക്ക് തോന്നുന്നില്ല, അനാവശ്യ ഡാറ്റ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ വളരെയധികം സമയമെടുക്കുന്നു. അപ്പോൾ ഉപയോക്തൃ അനുഭവം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനുള്ള സമയമാണിത്.

 

സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ട്രാപ്പ്

“നമുക്ക് കഴിയുന്നത്ര വകഭേദങ്ങൾ പരി സി ലെവൽ എക്സിക്യൂട്ടീവ് പട്ടിക ശോധിക്കാം , ചിലത് പ്രവർത്തിക്കും.”

പ്രത്യേകിച്ച് നല്ല ആശയമല്ല. പൊതുവേ, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ പ്രക്രിയയിൽ നിങ്ങൾ എപ്പോവർത്തിക്കണം . വിവേചനരഹിതമായി പരീക്ഷിക്കുന്നത് സഹായിക്കില്ല. എന്നാൽ ഇപ്പോഴും ഒരു പ്രശ്നമുണ്ട്, അത്: സാധുത. നിങ്ങൾ കൂടുതൽ ടെസ്റ്റ്.

വേരിയൻ്റുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ, ഒന്നല്ലെങ്കിലും അവയിലൊന്നിനെ വിജയിയായി പ്രഖ്യാപിക്കാനുള്ള സാധ്യത കൂടുതലാണ്.

ഒരുപക്ഷേ ചില ആളുകൾ ഇതിനകം “ആൽഫ പിശക് ശേഖരണം” എന്ന പദം കണ്ടിട്ടുണ്ടാകാം. ടെസ്റ്റ് ഫലത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു നിശ്ചിതമായ പിശക് സാധ്യതയുണ്ടെന്ന് ഓരോ പരിശോധനയിലും നിങ്ങൾ അംഗീകരിക്കുന്നു. എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗ് മുഴുവൻ.

ഉപഭോക്തൃ അടിത്തറയുടെ ഒരു വിഭാഗത്തെ മാത്രം നോക്കുന്നതിനാൽ, യഥാർത്ഥ ഇഫക്റ്റുകളെ കുറിച്ച് എല്ലായ്പ്പോഴും അനിശ്ചിതത്വങ്ങളുണ്ട്. ടെസ്റ്റിൽ അളക്കുന്ന ഇഫക്റ്റുകൾ മുഴുവൻ ഉപഭോക്തൃ അടിത്തറയിലേക്കും കൈമാറുക എന്നതാണ്.

ടെസ്റ്റിൻ്റെ ലക്ഷ്യം. ആത്മവിശ്വാസം ഇവിടെ ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.

ഒരു ടെസ്റ്റ് വേരിയൻ്റിന്, പിശകിൻ്റെ സംഭാവ്യത 5% ആണ്. ഒന്നിലധികം ഗ്രൂപ്പുകളെ മറ്റൊരു ഗ്രൂപ്പുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ ക്യുമുലേറ്റീവ് ആൽഫ പിശക്.

സംഭവിക്കുന്നു. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, ഓരോ വ്യക്തിഗത ഗ്രൂപ്പ് താരതമ്യത്തിനും ഒരു ലളിതമായ ആൽഫ പിശക് ഉണ്ട്, അത് എല്ലാ ഗ്രൂപ്പുകളിലുടനീളം സഞ്ചിതമായി.

കാണേണ്ടതാണ് (ഇന്ന് പിന്തുടരുന്നു ). മൂന്ന് ടെസ്റ്റ് വേരിയൻ്റുകളിൽ, അവ ഓരോന്നും നിയന്ത്രണവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, പിശകിൻ്റെ സംഭാവ്യത ഇതിനകം 14% ആണ്; 8 ടെസ്റ്റ് വേരിയൻ്റുകളോടെ 34%-ൽ കൂടുതൽ. ഇതിനർത്ഥം അത്തരമൊരു.

പരിശോധനയിൽ മൂന്നിൽ ഒന്നിൽ കൂടുതൽ കാര്യമായ ഉയർച്ച സംഭവിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഇത് യാദൃശ്ചികമായി മാത്രമേ സംഭവിച്ചിട്ടുള്ളൂ.

നല്ല വാർത്ത: നിങ്ങൾ VWO അല്ലെങ്കി ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ , നിരവധി ടെസ്റ്റ് വേരിയൻ്റുകളിൽ പിശകുകളുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പ്രോബബിലിറ്റിക്ക് ശരിയായ നടപടിക്രമങ്ങൾ സ്വയമേവ ഉപയോഗിക്കപ്പെടും. നിങ്ങൾക്ക് തിരുത്തൽ.

നടപടിക്രമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാത്ത ഒരു ടെസ്റ്റിംഗ് ടൂൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, രണ്ട് ഓപ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്:

1. ആൽഫ പിശകുകൾ സ്വയം ശരിയാക്കുക,
 വേരിയൻസിൻ്റെ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനത്തിൻ്റെ
) സഹായത്തോടെ , നിരവധി ടെസ്റ്റ് വേരിയൻ്റുകളുടെ മൊത്തത്തിലുള്ള താരതമ്യത്തിൽ കാര്യമായ വ്യത്യാസമുണ്ടോ എന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ആദ്യം പരിശോധിക്കാം ന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നവ ). എന്നാൽ ഏത് ടെസ്റ്റ് വേരിയൻ്റിലാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഇതുവരെ അറിയില്ല. വ്യക്തിഗത സാമ്പിളുകളുടെ വ്യത്യാസങ്ങൾ.

വ്യത്യാസപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടോയെന്നും ഏത് ടെസ്റ്റ് വേരിയൻ്റിന് നിയന്ത്രണത്തേക്കാൾ ഉയർന്ന പരിവർത്തന നിരക്ക് ഉണ്ടെന്നും പരിശോധിക്കാൻ ഒരു-ഘടക വേരിയൻസ് വിശകലനം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

2. ടെസ്റ്റ് വേരിയൻ്റുകളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്തുക

ഇത് നിങ്ങൾക്ക് വളരെ സങ്കീർണ്ണമാണെങ്കിൽ, തുടക്കം മുതൽ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് ടെസ്റ്റ് വേരിയൻ്റുകളുടെ എണ്ണം പരിമിതപ്പെടുത്താം. അനുഭവത്തിൽ നിന്ന്, നിങ്ങൾ ഒരു ടെസ്റ്റിൽ മൂന്നിൽ കൂടുതൽ വേരിയൻ്റുകളും നിയന്ത്രണവും പ്രവർത്തിപ്പിക്കരുത്.

വകഭേദങ്ങൾ എപ്പോഴും അനുമാനം-പ്രേരിതമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കണം.

വഴി: പിശക് പ്രോബബിലിറ്റി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം മൾട്ടിവാരിയേറ്റ് ടെസ്റ്റുകളിലും (എംവിടി) സംഭവിക്കുന്നു! നിങ്ങൾക്ക് “സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് ട്രാപ്പ് #4” എന്നതിന് കീഴിൽ വിജയകരമായ MVT-യുടെ പ്രായോഗിക നുറുങ്ങുകൾ കണ്ടെത്താം.

സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ട്രാപ്പ്

“ ഒരേ സമയം രണ്ട് ടെസ്റ്റുകൾ നടത്താൻ നമുക്ക് ഒരു വഴിയുമില്ല . ഫലങ്ങൾ പരസ്പരം സ്വാധീനിക്കുകയും പരസ്പരം വികലമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു .

വാസ്തവത്തിൽ, ഒരു ഉപയോക്താവിനെ ഒരേ സമയം ഒന്നിലധികം ടെസ്റ്റുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾ അനുവദിക്കണമോ എന്ന കാര്യത്തിൽ വ്യത്യസ്ത.

അഭിപ്രായങ്ങളുണ്ട്. ഇഫക്റ്റുകൾ പരസ്പരം സന്തുലിതമാക്കുന്നതിനാൽ ഇത് ഒരു പ്രശ്നമല്ലെന്ന് ചിലർ വാദിക്കുമ്പോൾ, മറ്റുള്ളവർ സമാന്തര പരിശോധനയിൽ നിന്നുള്ള മലിനീകരണ ഫലങ്ങൾ കാ Kuinka Gen AI muuttaa tekniikkateollisuutta ണുന്നു; ടെസ്റ്റുകളും വേരിയൻ്റുകളും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലുകൾ നോൺ-ലീനിയർ ഇഫക്റ്റുകൾക്കും ഉയർന്ന വ്യതിയാനങ്ങൾക്കും സാധുത കുറയുന്നതിനും ഇടയാക്കും.

വാസ്തവത്തിൽ, നിർദ്ദിഷ്ട സമീപനം അത്തരം അസമമായ ഇഫക്റ്റുകളുടെ അപകടസാധ്യത എത്രത്തോളം വിലയിരുത്തപ്പെടുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. വിവിധ പരിഹാരങ്ങൾ ഇവിടെ ലഭ്യമാണ്.

 പരസ്പരാശ്രിതത്വത്തിൻ്റെ കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യത

അപകടസാധ്യത കുറവാ aol email list ണെങ്കിൽ, ടെസ്റ്റുകൾക്കിടയിലുള്ള ട്രാഫിക് ഓവർലാപ്പ് കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് രണ്ട് ടെസ്റ്റുകൾ സമാന്തരമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, അതുവഴി ഒരേ ഉപയോക്താവിന്.

നിരവധി ടെസ്റ്റുകളിൽ പങ്കെടുക്കാനാകും.

ടെസ്റ്റ് ആശയങ്ങൾ പരസ്പരം മത്സരിക്കുന്നില്ലെങ്കിലോ ചെറിയ അളവിൽ മാത്രം ആണെങ്കിൽ നടപടിക്രമം സാധുവായ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വിശദാംശ പേജിലെ ഉപഭോക്തൃ അഭിപ്രായങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നത്.

പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു ടെസ്റ്റിന് സമാന്തരമായി ഹോംപേജിൽ RRP-കൾ പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു ആശയം നിങ്ങൾക്ക് പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം. പൂർണ്ണമായും.

രീതിശാസ്ത്രപരവും സാങ്കേതികവുമായ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, രണ്ട് ടെസ്റ്റുകളും 100% ട്രാഫിക്കിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, അതായത് ഒരു ഉപയോക്താവിന് രണ്ട് ടെസ്റ്റുകളിലും ഉണ്ടായിരിക്കാം. ടെസ്റ്റുകൾ പരസ്പരം മത്സരിക്കാനുള്ള സാധ്യത വളരെ കുറവാണ്.

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്? എ/ബി ടെസ്റ്റിംഗിൻ്റെ ഗണിതശാസ്ത്രത്തിലേക്ക് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ എത്താതെ: എ/ബി പരിശോധനയ്ക്ക് അടിവരയിടുന്ന മഹത്തായ റാൻഡം തത്വമാണ് ഇതിന് കാരണം.

ടെസ്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ കൺട്രോൾ വേരിയൻ്റിലേക്ക് ഉപയോക്താക്കളെ ക്രമരഹിതമായി നിയോഗിക്കുന്നു. ഇത് എല്ലാ ടെസ്റ്റുകൾക്കും സമാന്തരമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നവയ്ക്കും ബാധകമാണ്, അതായത് ഒരേ സമയം നിരവധി ടെസ്റ്റുകൾക്ക് ഉപയോക്താവിനെ.

നിയോഗിക്കുക. വലിയ സംഖ്യകളുടെ നിയമവുമായി ചേർന്നുള്ള ഈ ക്രമരഹിതമായ തത്വം, മറ്റൊരു ടെസ്റ്റിൽ പങ്കെടുക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കളുടെ അനുപാതം ടെസ്റ്റ്, കൺട്രോൾ വേരിയൻ്റുകളിൽ ആനുപാതികമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു (ചിത്രം 4.

കാണുക). ഈ രീതിയിൽ, ഗ്രൂപ്പുകളിലെ അളന്ന പരിവർത്തന നിരക്കിലെ ഫലങ്ങൾ സന്തുലിതമാക്കുകയും ഉയർച്ചയെ വിശ്വസനീയമായി അളക്കുകയും ചെയ്യാം.