تست A/B چیست و چگونه آن را پیاده‌سازی کنیم؟

تصور کنید که بتوانید تغییرات کوچک و ساده‌ای در طراحی وب‌سایت یا کمپین بازاریابی خود ایجاد کنید و به‌طور فوری تأثیر آن را در عملکرد ببینید. حالا چه می‌شد اگر می‌توانستید این تغییرات را به‌صورت علمی آزمایش کنید و نتیجه‌گیری‌های دقیق‌تری داشته باشید؟ اینجاست که تست A/B وارد عمل می‌شود.

تست A/B به شما این امکان را می‌دهد که دو نسخه مختلف از یک صفحه یا تبلیغ را با هم مقایسه کنید و ببینید کدام‌یک بهتر عمل می‌کند. اما چرا این روش تا این حد مهم است و چطور می‌تواند به شما کمک کند تا کمپین‌هایتان را بهینه کنید؟ در این مقاله، به بررسی تست A/B پرداخته خواهد شد و نحوه استفاده از آن برای بهبود نتایج بازاریابی دیجیتال نیز توضیح داده خواهد شد.

تست یا آزمون A/B چیست چرا اهمیت دارد؟

تست A/B یا A/B testing یکی از مؤثرترین روش‌های تحلیل و بهینه‌سازی در بازاریابی دیجیتال است که به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد عملکرد دو نسخه متفاوت از یک صفحه وب، تبلیغ، ایمیل مارکتینگ یا هر عنصر دیجیتال دیگر را مقایسه کنند. در این روش، ترافیک کاربران به‌صورت تصادفی به دو گروه تقسیم شده و هر گروه یکی از نسخه‌های آزمایشی را مشاهده می‌کند.

بعد از اجرای آن، داده‌های مربوط به رفتار کاربران جمع‌آوری شده و هر نسخه بر اساس شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مانند نرخ کلیک (CTR)، نرخ تبدیل (Conversion Rate) و میزان تعامل کاربران مورد بررسی قرار می‌گیرد. با استفاده از این داده‌ها، می‌توان فهمید که کدام نسخه تأثیر بیشتری بر روی کاربران داشته و در نتیجه، انتخابی بهینه‌تر برای کمپین‌های بازاریابی انجام داد.

اهمیت تست A/B در این است که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تصمیمات خود را بر پایه داده‌های واقعی و تحلیل علمی اتخاذ کنند. به‌جای تکیه بر حدس و گمان یا استفاده از روش‌های سنتی که ممکن است چندان دقیق نباشند، این روش با ارائه شواهد تجربی، امکان بهینه‌سازی مؤثرتر تبلیغات، صفحات فرود، ایمیل‌های بازاریابی و حتی طراحی رابط کاربری را فراهم می‌کند.

علاوه بر این، تست A/B به کاهش هزینه‌های تبلیغاتی نیز کمک می‌کند، زیرا باعث می‌شود منابع مالی تنها بر روی نسخه‌ای از محتوا سرمایه‌گذاری شود که بازدهی بالاتری دارد. به‌مرورزمان، اجرای مداوم این تست‌ها می‌تواند به بهبود استراتژی‌های بازاریابی، افزایش نرخ تعامل کاربران و در نهایت رشد کسب‌وکارها منجر شود.

چگونه با استفاده از تست A/B، کمپین‌های خود را بهینه کنیم؟

برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی دیجیتال، از تست A/B در بخش‌های مختلف مانند تبلیغات کلیکی، ایمیل مارکتینگ، صفحات فرود و حتی طراحی رابط کاربری وب‌سایت‌ها استفاده می‌شود. این روش به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا با مقایسه نسخه‌های مختلف از یک محتوا، گزینه‌ای را انتخاب کنند که بهترین عملکرد را در جذب و تعامل کاربران دارد. در تبلیغات دیجیتال، تغییراتی مانند رنگ دکمه‌های فراخوان (CTA)، متن تبلیغ، تصاویر به‌کاررفته، جایگاه المان‌ها و حتی نوع فونت آزمایش می‌شود تا مشخص گردد کدام نسخه تأثیر بیشتری بر رفتار کاربران دارد.

در ایمیل مارکتینگ نیز، متغیرهایی مانند عناوین ایمیل، نام فرستنده، زمان ارسال، ساختار و چینش محتوا، رنگ دکمه‌های داخلی و حتی میزان شخصی‌سازی پیام‌ها تست می‌شود. این آزمایش‌ها می‌توانند تأثیر مستقیمی بر نرخ باز شدن ایمیل‌ها (Open Rate) و نرخ کلیک (CTR) داشته باشند، که در نهایت منجر به بهبود عملکرد کلی کمپین‌های بازاریابی خواهد شد.

برای اجرای یک تست موفق، باید در ابتدا اهداف مشخصی تعیین شود. به‌عنوان مثال، اگر هدف افزایش نرخ کلیک روی یک تبلیغ باشد، دو یا چند نسخه با متن‌ها و طراحی‌های متفاوت ایجاد شده و میزان تعامل کاربران با هر نسخه بررسی می‌شود. در این مرحله، داده‌های به‌دست‌آمده تحلیل شده و نسخه‌ای که بهترین عملکرد را داشته، به‌عنوان نسخه نهایی انتخاب و در کمپین‌های آینده نیز استفاده می‌شود. این فرآیند نه‌تنها باعث بهینه‌سازی تبلیغات و افزایش بازدهی آن‌ها می‌شود، بلکه به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های واقعی، تصمیمات بازاریابی آگاهانه‌تری بگیرند.

چطور یک تست A/B را از صفر تا صد راه‌اندازی کنیم؟

تست A/B یک روش داده‌محور برای بهینه‌سازی عملکرد کمپین‌های بازاریابی، طراحی وب و تجربه کاربری است. این فرایند شامل چند مرحله کلیدی است که به تحلیل دقیق‌تر رفتار کاربران و اتخاذ تصمیمات آگاهانه کمک می‌کند. در ادامه، هر یک از این مراحل به‌صورت تخصصی توضیح داده می‌شود.

۱. تعیین هدف

در اولین مرحله، هدف اصلی آزمایش مشخص می‌شود. این هدف به یکی از شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) مانند نرخ کلیک، نرخ تبدیل یا میزان تعامل کاربران مربوط می‌شود. تعیین یک هدف واضح و مشخص ضروری است، زیرا بدون داشتن معیاری دقیق، نمی‌توان موفقیت یا شکست تست را ارزیابی کرد. برای مثال، اگر هدف افزایش نرخ کلیک روی یک تبلیغ باشد، باید مشخص شود که چه متغیری قرار است تغییر کند و چگونه عملکرد آن اندازه‌گیری خواهد شد. همچنین، یک فرضیه‌ی مشخص نیز تعریف می‌شود؛ مانند اینکه تغییر رنگ دکمه‌ی خرید از آبی به سبز ممکن است نرخ کلیک را افزایش دهد.

۲. ایجاد دو نسخه (A و B)

در مرحله‌ی دوم، دو نسخه از المان موردنظر طراحی می‌شود. نسخه‌ی اول، که به آن نسخه‌ی کنترل یا A گفته می‌شود، همان نسخه‌ی فعلی است که در حال حاضر مورد استفاده قرار می‌گیرد. نسخه‌ی دوم، که نسخه‌ی آزمایشی یا B نامیده می‌شود، شامل تغییراتی است که قرار است اثر آن‌ها بررسی شود. در این مرحله، لازم است که تغییرات اعمال‌شده به‌صورت کاملا مشخص و محدود باشند. به‌عنوان مثال، اگر رنگ دکمه تغییر می‌کند، نباید هم‌زمان متن دکمه نیز تغییر یابد؛ زیرا در این صورت، مشخص نخواهد شد که کدام عامل تأثیر بیشتری بر نتایج داشته است.

۳. تقسیم ترافیک به‌صورت تصادفی

پس از آماده‌سازی نسخه‌های موردنظر، کاربران به‌صورت تصادفی به دو گروه تقسیم می‌شوند. این کار از طریق ابزارهای تست A/B مانند Google Optimize، Optimizely یا VWO انجام می‌شود. این ابزارها به‌طور خودکار کاربران را به دو گروه تقسیم کرده و نسخه‌های مختلف را نمایش می‌دهند. یکی از نکات مهم در این مرحله، تعیین اندازه‌ی نمونه‌ی آماری مناسب است. اگر تعداد کاربرانی که در تست شرکت داده می‌شوند کم باشد، ممکن است نتایج حاصل از آزمایش از لحاظ آماری معنادار نباشند و به اشتباه، یک نسخه را برتر از دیگری نشان دهند. به همین دلیل، اندازه‌ی نمونه باید به‌اندازه‌ای باشد که نتایج آن قابل استناد باشند.

۴. اجرای تست و جمع‌آوری داده‌ها

در مرحله‌ی اجرای تست و جمع‌آوری داده‌ها، سیستم به‌طور خودکار اطلاعات مربوط به عملکرد هر نسخه را ثبت می‌کند. معیارهایی مانند نرخ کلیک، نرخ تبدیل، زمان سپری‌شده در صفحه و تعامل کاربران با عناصر صفحه مورد بررسی قرار می‌گیرند. نکته‌ی مهم در این مرحله، مشخص‌کردن بازه‌ی زمانی مناسب برای اجرای تست است. درصورتی‌که تست برای مدت کوتاهی اجرا شود، ممکن است داده‌های کافی برای تصمیم‌گیری دقیق در دسترس نباشد. توصیه می‌شود که تست حداقل یک تا دو هفته ادامه داشته باشد تا بتوان رفتار کاربران را در شرایط مختلف بررسی کرد.

۵. تحلیل نتایج

پس از پایان تست، مرحله‌ی تحلیل نتایج آغاز می‌شود. در این مرحله، داده‌های جمع‌آوری‌شده بررسی می‌شوند تا مشخص شود که کدام نسخه عملکرد بهتری داشته است. روش‌های آماری مانند آزمون T-Test یا آزمون مربع کای (Chi-Square) برای بررسی معناداری تفاوت‌ها استفاده می‌شوند. اگر نسخه‌ی B توانسته باشد بهبود معناداری در شاخص‌های عملکردی ایجاد کند، به‌عنوان نسخه‌ی نهایی انتخاب و جایگزین نسخه‌ی A می‌شود. در غیر این صورت، ممکن است لازم باشد تغییرات جدیدی ایجاد شده و تست‌های بعدی اجرا شوند.

ابزارهای رایگان و پولی برای انجام تست A/B

برای اجرای تست A/B، از ابزارهای مختلفی استفاده می‌شود. برخی از ابزارهای رایگان و پولی عبارت‌اند از:

• Google Optimize (رایگان) : ابزاری از گوگل برای اجرای تست A/B در وب‌سایت‌ها.

• Optimizely (پولی) : یکی از قدرتمندترین پلتفرم‌ها برای تست A/B در سطح سازمانی.

• VWO (Visual Website Optimizer) (پولی) : ابزاری محبوب برای تست صفحات فرود و تبلیغات دیجیتال.

• Unbounce (پولی) : ابزاری برای ایجاد و تست صفحات فرود بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی.

چطور از نتایج تست A/B برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک استفاده کنیم؟

پس از اجرای تست A/B، داده‌های جمع‌آوری‌شده باید با دقت مورد بررسی قرار گیرند تا مشخص شود کدام نسخه عملکرد بهتری داشته است. معیارهایی مانند نرخ کلیک، نرخ تبدیل، میزان تعامل کاربران و سایر شاخص‌های کلیدی تحلیل می‌شوند. برای اطمینان از دقت نتایج، معمولاً از روش‌های آماری مانند آزمون معناداری استفاده می‌شود تا مشخص شود که تفاوت مشاهده‌شده بین دو نسخه، تصادفی نیست. درصورتی‌که نسخه‌ی B عملکرد بهتری داشته باشد، می‌توان آن را به‌عنوان نسخه‌ی نهایی انتخاب کرده و در کمپین‌های آینده مورد استفاده قرار داد.

اما اهمیت تست A/B تنها به انتخاب نسخه‌ی برتر محدود نمی‌شود. نتایج این تست می‌توانند در بهبود استراتژی‌های بازاریابی و طراحی تجربه‌ی کاربری نقش مهمی داشته باشند. برای مثال، اگر تغییر در رنگ یک دکمه یا متن تبلیغ باعث افزایش نرخ کلیک شود، این داده می‌تواند در طراحی سایر کمپین‌ها و حتی در ایمیل مارکتینگ نیز به کار گرفته شود. به‌این‌ترتیب، هر تست A/B نه‌تنها به بهینه‌سازی یک بخش خاص کمک می‌کند، بلکه می‌تواند بینش‌های ارزشمندی برای تصمیم‌گیری‌های آینده ارائه دهد.

علاوه بر این، تست A/B به بهینه‌سازی تجربه‌ی مشتری نیز کمک می‌کند. بسیاری از تغییراتی که در طراحی رابط کاربری اعمال می‌شوند، بر اساس حدس و گمان انجام می‌گیرند، اما تست A/B امکان بررسی عملی و علمی این تغییرات را فراهم می‌کند. برای مثال، اگر مشخص شود که تغییر در نحوه‌ی نمایش اطلاعات محصول منجر به افزایش نرخ خرید می‌شود، این بینش می‌تواند در طراحی صفحات دیگر نیز پیاده‌سازی شود. درنهایت، تست A/B به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات خود را بر پایه‌ی داده‌های واقعی بگیرند و به‌صورت مداوم فرآیندهای بازاریابی و طراحی را بهینه کنند.

استفاده از تست A/B برای بهبود تجربه کاربری (UX) در وب‌سایت و اپلیکیشن‌ها

در طراحی تجربه‌ی کاربری (UX)، تست A/B یکی از ابزارهای کلیدی برای بهینه‌سازی صفحات وب، منوهای ناوبری و دکمه‌های تعامل محسوب می‌شود. این تست به طراحان و تیم‌های بازاریابی کمک می‌کند تا بر اساس داده‌های واقعی، تصمیمات بهتری در مورد نحوه‌ی نمایش عناصر مختلف بگیرند. به‌عنوان مثال، ممکن است رنگ، اندازه یا متن دکمه‌های ثبت‌نام تغییر داده شود تا مشخص شود کدام نسخه کاربران را بیشتر تشویق به کلیک و تکمیل فرآیند ثبت‌نام می‌کند. همچنین، نحوه‌ی چینش بخش‌های مختلف یک صفحه، مانند فرم‌های ورود اطلاعات یا پیشنهادهای ویژه، می‌تواند در قالب تست A/B بررسی شده و نسخه‌ی بهینه انتخاب شود.

اجرای این تست‌ها نه‌تنها باعث بهبود نرخ تعامل کاربران با وب‌سایت یا اپلیکیشن می‌شود، بلکه تجربه‌ی کاربری را نیز روان‌تر و جذاب‌تر می‌کند. برای مثال، در یک فروشگاه اینترنتی، جایگاه دکمه‌ی “افزودن به سبد خرید” یا نحوه‌ی نمایش تخفیف‌ها می‌تواند بر تصمیم خرید مشتریان تأثیرگذار باشد. با استفاده از تست A/B، می‌توان مشخص کرد که کدام تغییرات باعث افزایش خرید و کاهش نرخ خروج کاربران می‌شود. علاوه بر این، در اپلیکیشن‌های موبایل نیز آزمایش‌هایی روی نحوه‌ی نمایش اعلان‌ها، مسیرهای ناوبری و طراحی صفحه‌ی اصلی انجام می‌شود تا کاربر به ساده‌ترین و سریع‌ترین شکل ممکن به هدف خود برسد.

درنهایت، تست A/B به شرکت‌ها و طراحان کمک می‌کند تا تجربه‌ای کاربرپسندتر و مؤثرتر ارائه دهند. با تحلیل داده‌های حاصل از این تست، تصمیمات طراحی دیگر بر پایه‌ی حدس و گمان نخواهد بود، بلکه بر اساس رفتار واقعی کاربران اتخاذ می‌شود. این روش، علاوه بر افزایش نرخ تبدیل، باعث می‌شود که کاربران احساس راحتی بیشتری هنگام استفاده از وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها داشته باشند و ارتباط بهتری با برند برقرار کنند.

چگونه از تست A/B برای افزایش نرخ تبدیل (CRO) در فروشگاه‌های آنلاین استفاده کنیم؟

در فروشگاه‌های اینترنتی، تست A/B یکی از روش‌های مؤثر برای بهینه‌سازی بخش‌های مختلف سایت است که می‌تواند تأثیر زیادی بر تجربه‌ی خرید کاربران و در نهایت افزایش میزان فروش داشته باشد. این تست معمولاً برای بهینه‌سازی صفحات محصول، فرآیند پرداخت و حتی پیشنهادات ویژه در نظر گرفته می‌شود. به‌عنوان مثال، ممکن است نحوه‌ی نمایش قیمت محصولات تغییر کند، مثلاً قیمت‌ها به صورت تخفیف‌خورده یا با نشان‌دادن درصد تخفیف نمایش داده شوند. این تغییرات می‌توانند تأثیر زیادی بر تصمیم خرید کاربران داشته باشند، زیرا برخی از مشتریان ممکن است جذب تخفیف‌های ویژه شوند و برای خرید ترغیب شوند.

علاوه بر قیمت، تغییرات در دکمه‌های “افزودن به سبد خرید” نیز می‌تواند عملکرد سایت را به‌طور چشمگیری بهبود بخشد. در اینجا، ممکن است رنگ، اندازه یا متن دکمه تغییر یابد تا مشخص شود کدام نسخه بیشتر کاربر را به خرید وادار می‌کند. همچنین، روش‌های ارسال کالا می‌تواند نقش مهمی در تجربه خرید داشته باشد. برای مثال، تغییراتی مانند معرفی ارسال رایگان یا کاهش هزینه‌های ارسال می‌تواند بر تصمیم خرید مشتریان تأثیر گذارد. با استفاده از تست A/B، می‌توان مشخص کرد که کدام یک از این تغییرات باعث افزایش نرخ تبدیل و کاهش نرخ رها کردن سبد خرید می‌شود.

مقایسه تست A/B با تست چندمتغیره

در حالی که تست A/B تنها به مقایسه دو نسخه مختلف از یک عنصر یا صفحه می‌پردازد، تست چندمتغیره (Multivariate Testing) رویکرد پیچیده‌تری را در پیش می‌گیرد و به بررسی چندین تغییر هم‌زمان در یک صفحه یا المان می‌پردازد. به‌عبارت‌دیگر، در تست چندمتغیره، به جای مقایسه‌ی ساده دو نسخه با تغییر یک متغیر، چندین متغیر مختلف به طور هم‌زمان تغییر داده می‌شوند و هدف این است که ترکیب بهینه این تغییرات شناسایی شود. برای مثال، ممکن است در یک تست چندمتغیره تغییرات مختلفی در عنوان، تصویر، دکمه‌ها و رنگ‌های مختلف اعمال شود تا مشخص شود که کدام ترکیب از این تغییرات بیشترین تأثیر مثبت را بر رفتار کاربران دارد.

تست چندمتغیره به‌ویژه برای صفحات با ترافیک بالا مناسب است، زیرا نیاز به حجم زیادی از داده‌ها دارد تا نتایج آن معنادار و قابل استناد باشد. این تست به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که به صورت هم‌زمان اثرات چند تغییر مختلف را بر تجربه کاربری و نرخ تبدیل ارزیابی کنند. به‌عنوان‌مثال، در یک صفحه فرود فروشگاهی، ممکن است ترکیب تغییرات مختلفی مانند تصویر محصول، عنوان، دکمه فراخوان (CTA) و نحوه‌ی نمایش قیمت به طور هم‌زمان بررسی شوند تا به‌این‌ترتیب ترکیب بهینه‌ای از این متغیرها شناسایی شود که بهترین نتیجه را به دنبال دارد. این روش باعث می‌شود که کسب‌وکارها قادر باشند به طور دقیق‌تر استراتژی‌های خود را بر اساس داده‌های دقیق اتخاذ کنند.

با این حال، اجرای تست چندمتغیره پیچیده‌تر از تست A/B است. در تست A/B، فقط دو نسخه از یک عنصر یا صفحه مورد مقایسه قرار می‌گیرد، اما در تست چندمتغیره، به دلیل تعداد تغییرات بیشتر، نیاز به طراحی دقیق‌تر و تجزیه‌وتحلیل پیچیده‌تری دارد. علاوه بر این، نیاز به حجم بالایی از ترافیک و داده‌ها برای اینکه نتایج به‌درستی ارزیابی شوند، وجود دارد.

در تست چندمتغیره، در صورتی که تغییرات زیادی اعمال شود، ممکن است به تعداد بسیار زیادی از کاربران نیاز باشد تا هر یک از ترکیب‌های ممکن به اندازه کافی آزمایش شوند. بنابراین، اگر ترافیک سایت کم باشد، ممکن است نتایج به‌طور دقیق قابل ارزیابی نباشد. در نهایت، تست چندمتغیره به دلیل پیچیدگی و نیاز به تحلیل دقیق‌تر، بیشتر برای سایت‌هایی که ترافیک بالایی دارند و می‌خواهند چندین تغییر را به طور هم‌زمان آزمایش کنند، مناسب است.

ابزارهای رایج برای انجام تست A/B

علاوه بر ابزارهایی که معرفی شدند، برخی از ابزارهای دیگر که در این زمینه استفاده می‌شوند عبارت‌اند از:

• Crazy Egg: برای تست تغییرات بصری و بررسی رفتار کاربران با نقشه‌های حرارتی.

• HubSpot: مناسب برای بازاریابان دیجیتال که می‌خواهند تست A/B را در کمپین‌های ایمیل و صفحات فرود اجرا کنند.

• Kissmetrics: برای تحلیل دقیق‌تر رفتار کاربران و بهینه‌سازی قیف فروش.

چه زمانی باید تست A/B را متوقف کنیم؟

تست A/B زمانی به‌طور رسمی متوقف می‌شود که یکی از نسخه‌ها به‌طور قطعی عملکرد بهتری نسبت به نسخه دیگر نشان دهد. این عملکرد می‌تواند بر اساس معیارهای مختلفی مانند نرخ کلیک، نرخ تبدیل، یا حتی مدت‌زمان تعامل کاربران با صفحه اندازه‌گیری شود. برای این منظور، نیاز است که داده‌های جمع‌آوری‌شده از هر نسخه به‌دقت و به‌صورت علمی مورد تجزیه‌وتحلیل قرار گیرد تا مشخص شود کدام نسخه به‌طور مؤثرتر و کارآمدتر به هدف مشخص‌شده دست یافته است. در صورتی که یکی از نسخه‌ها به‌طور واضح از نظر عملکرد پیشی بگیرد و تفاوت‌ها از نظر آماری معنادار باشند، می‌توان نتیجه‌گیری کرد که تغییرات اعمال‌شده موفق بوده‌اند و نسخه برتر باید در روندهای آینده پیاده‌سازی شود.

با این حال، در شرایطی که نتایج تست A/B به‌اندازه کافی معنادار نباشند یا هیچ تفاوت ملموس و قابل توجهی بین عملکرد دو نسخه مشاهده نشود، تست متوقف می‌شود و به دنبال استراتژی یا تغییرات دیگری باید رفت. این امر به این معنی است که اگر تغییرات پیشنهادی نتوانسته باشند تغییر محسوسی در رفتار کاربران ایجاد کنند، ادامه دادن به تست ممکن است اتلاف منابع و زمان باشد. به همین دلیل، تحلیل دقیق داده‌ها ضروری است تا اطمینان حاصل شود که تفاوت‌های مشاهده‌شده نه تنها تصادفی نبوده‌اند، بلکه از نظر آماری معنادار بوده و به‌طور واقعی بر تجربه یا رفتار کاربران تأثیر گذاشته‌اند.

علاوه بر این، باید توجه داشت که برخی عوامل خارجی مانند تغییرات فصلی یا رفتار متفاوت کاربران در زمان‌های مختلف می‌تواند بر نتایج تست A/B تأثیر بگذارد. به‌عنوان مثال، در تعطیلات یا فصل‌های خاص سال، ممکن است کاربران تمایلات متفاوتی نسبت به خرید یا تعامل با سایت داشته باشند. همچنین، تغییرات در رفتار کاربران به دلایل مختلف مانند روندهای اجتماعی یا تغییرات در نیازهای بازار می‌تواند باعث شود که نتایج تست تحت تأثیر این عوامل قرار بگیرند.

سفارش خدمات سئو و طراحی سایت

مشاوره رایگان