Fontos változásra kell figyelnie minden hirdetőnek: 2025. október 1-jétől új uniós szabályok lépnek életbe a politikai tartalmú hirdetések kezelésére. A Google Ads felhasználóinak mostantól nyilatkozniuk kell arról, hogy futtatnak-e politikai jellegű kamp...
A Taguchi tesztelés definíciója
A Taguchi tesztelés a japán mérnök és statisztikus, Genichi Taguchi nevéhez kötődik. A módszer lényege, hogy egyszerre több tényezőt változtatunk meg egy rendszerben, majd az eredmények alapján visszafejtjük, hogy megtudjuk, az eredményekben így bekövetkezett változásokért mely tényezők felelősek.
Taguchi tesztelés a gyakorlatban
A hirdetések, leadfogó oldalak, értékesítési levelek, stb. tesztelése a legjobb konverziós arány elérése érdekében időigényes és rengeteg munkát igénylő feladat lehet. Ezt általában A/B teszteléssel szokás lebonyolítani. egyetlen tényező változtatgatásával – például hogy két háttérszín vagy két különböző fejléc közül melyik verzió hoz több konverziót. Ezt követően a jobban teljesítő verziót egy másik verzióval kell összevetni, stb.
Mi a Taguchi tesztelés lényege?
A módszer lényege, és amiért kifejezetten időigényes is lehet, hogy ha egyszerre nem csak egy, hanem kettő vagy több tényező kerül megváltoztatásra, akkor lehetetlen megmondani, hogy a végeredmény melyik tényező miatt lett jobb vagy rosszabb. Éppen ezért a hagyományos A/B tesztek egyszerre csak két verziót mérnek össze egymással, amelyek között maximum egy különbség van (egy cím, egy elem pozíciója, vagy mérete, stb.) Így azonban akár több tucat vagy több száz tesztre is szükség lehet, míg egy weboldal minden eleme optimalizálásra kerül.
A Taguchi tesztelés lényegesen lerövidíti ezt a folyamatot, és javítja a tesztelés hatékonyságát.
Gyakori kérdések
Mi az a Taguchi tesztelés?
A Taguchi tesztelés során több tényezőt is megváltoztatunk egy rendszerben, ellentétben például az A/B teszteléssel, ahol minden tesztben csak egy-egy tényezőt változtatunk meg.
Mire jó a Taguchi tesztelés?
A Taguchi tesztelés használható többek között hirdetések, leadfogó oldalak, marketing emailek és egyéb marketingeszközök tesztelésére is. Legnagyobb előnye, hogy mivel egyszerre több tényező különböző verzióit is összeveti, gyorsabb, mint más, egy-egy tényezőt összehasonlító tesztek (pl. A/B teszt).
