W skrócie
Cytuj to hasło
Zaznacz przypis i skopiuj: A/B test. W: Słownik pojęć e-commerce, Pro1.pl. https://pro1.pl/slownik/a-b-test (sprawdzono 13 września 2026).
A/B test to eksperyment, w którym ruch dzieli się losowo między dwie wersje strony lub elementu i porównuje ich wynik, np. konwersję.
Na tej stronie (4)
Ruch dzieli się losowo na dwie (lub więcej) wersje strony albo elementu, a potem zestawia się wynik każdej z nich, najczęściej współczynnik konwersji lub przychód na użytkownika. Losowy podział sprawia, że różnica wyniku pochodzi ze zmiany, a nie z innego składu odwiedzających. Split test to ten sam mechanizm z podziałem na osobne adresy URL.
Jak się tego używa
W pracy CRO do sprawdzania hipotez o karcie produktu, koszyku, checkout, cenie dostawy czy treści CTA. Narzędzie testowe przydziela wariant, mierzy zdarzenia i wylicza, czy różnica jest istotna statystycznie.
Dlaczego warto to znać
To jedyna metoda, która oddziela wpływ zmiany od sezonowości i ruchu z kampanii; porównanie tygodnia do tygodnia po wdrożeniu mierzy wszystko naraz. Test daje odpowiedź tylko wtedy, gdy wcześniej zaplanowano wielkość próby, minimalny wykrywalny efekt i czas trwania.
Na co uważać
Zatrzymywanie testu, gdy wynik „wygląda na istotny" (peeking), zawyża liczbę fałszywych zwycięzców. Przy małym ruchu sklep nie wykryje efektów rzędu kilku procent w rozsądnym czasie; wtedy lepszy bywa test adaptacyjny albo badanie jakościowe. Zwycięski wariant potrafi stracić przewagę po kilku tygodniach (efekt nowości).
Co z tym zrobić w sklepie
Przed pierwszym testem warto policzyć, ile zamówień miesięcznie ma strona, na której test ma się odbyć: przy kilkudziesięciu transakcjach różnicy kilku procent nie da się wykryć w rozsądnym czasie. Testuje się jedną zmianę naraz, z ustaloną z góry metryką i czasem trwania. Kolejność działań podpowiada pytanie o poprawę konwersji, a pomysły zbiera wpis o 12 testach karty produktu i koszyka.
Zobacz też
Istotność statystyczna
Istotność statystyczna to miara, na ile różnica między wariantami testu przekracza wahanie losowe; nie mówi o wielkości efektu ani o zysku.
MDE
MDE (minimalny wykrywalny efekt) to najmniejsza różnica między wariantami, jaką test o danej próbie odróżni od przypadku; ustala się go przed startem.
MAB
MAB (multi-armed bandit, test adaptacyjny) to metoda testowania, w której algorytm w trakcie testu kieruje coraz więcej ruchu do lepszego wariantu.
Efekt nowości
Efekt nowości to chwilowa zmiana zachowania użytkowników wywołana samą nowością elementu, a nie jego wartością, zniekształcająca wyniki testów A/B.
Eksperymenty
Eksperymenty w Google Ads i Meta Ads to wbudowane narzędzia do porównania dwóch ustawień kampanii na losowo podzielonym ruchu lub budżecie.