Nell’implementazione standard di Google Optimizeexperiments, il browser esegue JavaScript nella pagina web per determinare quale variante servire. Questi esperimenti, anche se facili da implementare, sono limitati alle modifiche lato client, per esempio, cambiando lo stile o la posizione di un elemento su una pagina web renderizzata.

In un esperimento lato server, il tuo codice deve eseguire tutti i compiti cheOptimize gestisce in un esperimento lato client. Per esempio, il vostro codice si rivolgerà al pubblico e servirà costantemente la variante appropriata a ciascun utente. Utilizzate l’interfaccia di Optimize solo per creare esperimenti, impostare gli obiettivi, creare varianti e visualizzare i rapporti.

Questo articolo descrive come utilizzare Optimize per creare rapporti sugli esperimenti in corso sul vostro server o su altri dispositivi connessi a Internet.

Quando si eseguono esperimenti lato server con questo metodo, è possibile gestire:

• Servire il contenuto.
• Inclusione dell’esperimento.
• Assegnazione delle varianti.
• Persistenza delle varianti per gli utenti.
• Invio dei risultati degli utenti (es, i successi degli utenti (ad esempio, i successi di visualizzazione delle pagine) sulle varianti a Google Analytics.

Per eseguire un esperimento lato server contro le varianti di una pagina web:

1. Crea un esperimento in Optimize.
2. Imposta gli obiettivi dell’esperimento.
3. Imposta il targeting dell’esperimento.
4. Crea varianti.
5. Avvia l’esperimento.
6. Ottieni l’ID dell’esperimento.

Quando l’esperimento è in esecuzione:

1. Imposta l’ID dell’esperimento e scegli una variante dal server.
2. Aggiungi il codice di monitoraggio di Google Analytics alle varianti.

Crea un esperimento in Optimize

Quando usi questo metodo, puoi creare ed eseguire un test A/B o un test multivariato (MVT).

Per creare un test A/B:

1. Apri il tuo account Optimize.
2. Seleziona un contenitore.
3. Clicca CREA ESPERIMENTO.
4. Inserisci un nome per l’esperimento.
5. Il campo URL viene ignorato. Inserisci un URL segnaposto che non esiste sul tuo sito web.
6. Seleziona un test A/B.
7. Clicca su CREA.

Imposta gli obiettivi dell’esperimento

Questi obiettivi saranno utilizzati per misurare i risultati del tuo test.

1. Nella pagina del tuo esperimento, clicca su OBIETTIVI sotto Configurazione.
2. Seleziona un obiettivo primario dall’elenco a discesa.
3. Fai clic su SALVA.

Imposta il target dell’esperimento

Il tuo codice lato server gestisce il target dell’esperimento, quindi Optimize non utilizza le informazioni che inserisci qui. Tuttavia, Optimize richiede l’impostazione di una regola URL.

1. Nella pagina del vostro esperimento, fate clic su TARGETING sotto Configurazione.
2. Fate clic su CREA REGOLA.
3. Fate clic su URLs.
4. Selezionate il tipo di corrispondenza uguale e inserite SERVER_SIDE come valore. Non utilizzare un URL o una stringa che inizia con “http” o “https” perché se il tuo sito è etichettato con Optimize, questo esperimento lato server non verrà mai attivato per il tuo sito.

   

5. Clicca ADD.
6. Clicca SAVE.

Crea varianti

Ripeti i seguenti passi per creare varianti:

1. Nella pagina del tuo esperimento, clicca NEW VARIANT sotto Variants.
2. Inserisci un nome di variante (ad esempio Variante 1).
3. Fai clic su ADD.
4. Fai clic su SAVE.

Avvia l’esperimento

Nella pagina del tuo esperimento, clicca su START EXPERIMENT.

Ottieni l’ID dell’esperimento

L’ID dell’esperimento è mostrato sul pannello di destra nella pagina dei dettagli dell’esperimento:

Implementa l’esperimento

Un esperimento ha un ID di esperimento e due o più varianti, inclusa quella originale. Ogni variante ha un ID di variazione che è un indice che parte da 0. Per esempio, se una pagina web ha 6 varianti, gli ID di variazione saranno uguali all’ordine delle varianti nell’UI, iniziando da 0 per l’originale.

Imposta l’ID dell’esperimento e scegli una variante dal server

Se un esperimento è in esecuzione su una pagina web, quando un utente apre la pagina, il server restituisce una variante al browser. Poiché l’esperienza dei vostri utenti sarà più coerente se servite loro continuamente la stessa variante, suggeriamo un approccio di distribuzione delle varianti che lo permetta, come un algoritmo di hashing dell’ID. Inoltre, se più varianti diverse per lo stesso esperimento sono viste da un singolo utente in una sessione, quella sessione non sarà conteggiata nell’esperimento. Per esempio, il seguente codice sceglie una variante per un esperimento con 3 varianti:

Aggiungi il codice di monitoraggio di Google Analytics alle varianti

Per ogni variante, aggiungi il codice di monitoraggio di Google Analytics a:

1. Carica la libreria analytics.js.
2. Crea un tracker.
3. Imposta l’ID dell’esperimento e l’ID della variazione.
4. Invia almeno un hit (pageview, per esempio) a Google Analytics.

Per esempio:

Riporta gli hit dei test multivariati

I test multivariati (MVT) testano due o più elementi, o sezioni, per capire i loro effetti gli uni sugli altri. Invece di mostrare quale variante di pagina è più efficace (come in un esperimento A/B), un test multivariato identifica la combinazione più efficace di varianti.Per esempio, un esperimento MVT può avere due sezioni chiamate “Colore” e “Carattere”: la sezione “Colore” potrebbe avere tre varianti (rosso, verde e blu) ma la sezione “Carattere” potrebbe avere solo due varianti (10pt e 12pt).

Il tuo server dovrà selezionare una variante per ogni sezione, e poi riportare queste informazioni a Google Analytics. La procedura è la stessa di un test A/B, ad eccezione dell’impostazione delle varianti.

Per segnalare la variante di un esperimento MVT, delimitare la variante selezionata di ogni sezione con “-“:

--...-

Per esempio, di seguito sono elencate tre varianti dell’esperimento MVT precedente. Quindi, dato l’esperimento MVT di cui sopra con le sezioni colore e carattere (una sezione colore con quattro varianti: 0 = originale, 1 = rosso, 2 = verde, 3 = blu e una sezione carattere con tre varianti: 0 = originale, 1 = 10pt, 2 = 12pt):

• “0-0” indica il colore e il font originali
• “1-0” indica il rosso e il font originale
• “2-1” indica il verde e un font di 10pt

Per esempio, il seguente codice seleziona 0-0 (il colore e il font originali) per l’esperimento:

ga('set', 'exp', '$experimentId.0-0');