CMP:n consentmanager.net inkluderar möjligheten att utföra A/B-testning och optimering av de valda designerna. Detta kan hjälpa dig att uppnå bättre resultat med din webbplats.
Observera att inte alla funktioner finns tillgängliga i alla paket. Se vår paketjämförelse här.
A/B-testning
För att aktivera A/B-testning aktiverar du helt enkelt mer än en design i dina allmänna CMP-inställningar => Tillgängliga designer:
Så snart mer än en design är aktiv kommer systemet att växla mellan dem. Detta innebär att systemet för varje besökare slumpmässigt väljer en (olika) design för att visa meddelandet om samtycke.
Rapportering
För att se resultaten för varje design, gå till Rapporter > CMP-rapport och gruppera resultatet efter Design:
Som resultat får du en rapport som visar siffrorna per design.
Automatisk optimering
För att aktivera automatisk optimering av designen, gå till Meny > CMP:er > Redigera och ställ in Optimering till önskat värde:
När optimeringen är aktiv kommer systemet automatiskt att analysera data från A/B-testningen. Detta görs med hjälp av maskininlärning. Systemet kommer därför att söka efter mönster och försöka förstå vilken design som fungerar bäst för vilken besökargrupp. När systemet är tillräckligt säkert kommer det att börja prioritera den eller de designerna som har bäst prestanda (högst acceptansgrad och/eller lägst avvisningsfrekvens). Systemet kommer då att börja visa designen eller designerna med sämre prestanda mindre ofta och därmed visa designerna med bättre prestanda oftare. Som ett resultat kvarstår endast de ”bra” designerna och därmed ökar acceptansgraden och/eller minskar avvisningsgraden.
Hur lång tid kommer optimeringen att ta?
Systemet söker efter en konfidensnivå på 95 % innan det avgör att en design är bättre/sämre än en annan design. För att uppnå denna konfidensnivå måste antingen prestandan hos de båda designerna vara mycket olika eller så måste mängden insamlad data vara stor. Om man endast jämför två designuppslag uppnås konfidensnivån vanligtvis vid cirka 5 000–10 000 visningar av varje design för en besökargrupp med en enda dimension (t.ex. besökare som använder webbläsaren Firefox). Ju mer data som samlas in, desto mer detaljerad optimering är möjlig (t.ex. besökare som använder Firefox på en mobil enhet från land X som surfar på domän Y en fredagsmorgon).
Hur sätter man upp optimeringsmålen?
Vanligtvis står acceptansgrad och avvisningsfrekvens i motsats till varandra. Därför måste du välja det önskade målet för designoptimeringen. Om inställningen är 100 % acceptansgrad kommer systemet endast att ta hänsyn till acceptansgraden när data jämförs. Om en inställning mellan acceptans- och avvisningsgrad används kommer systemet att ta hänsyn till båda graderna och tilldela dem en vikt när data jämförs.