Testowanie A/B to porównanie dwóch (lub więcej) wariantów landing page’a, aby sprawdzić, który z nich daje lepsze wyniki. Odpowiednio zaprojektowany proces testowania daje nam niezwykle cenne informacje o tym, jakie zmiany przynoszą największe korzyści w kampaniach digital marketingowych. Dokładnie tak, jak w kampanii jednego z byłych prezydentów USA…
Tak, kilka drobnych zmian na stronie Baracka Obamy podczas kampanii prezydenckiej w USA w 2008 roku zwiększyło rejestracje o 40,6%, co przełożyło się na dodatkowe 57 milionów dolarów z darowizn! Sztab polityka dokonał tego, przeprowadzając serię testów, aby wybrać optymalny układ witryny (z książki „The most powerful way to turn clicks into customers”, D. Sirokera i P. Koomena).
To dobitnie pokazuje, dlaczego w 2024 roku aż 60% firm testuje landing page’e (dane z raportu InvespCRO).
W tym artykule przyglądamy się zagadnieniu testowania landing page’u, najważniejszym etapom tego procesu, przydatnym narzędziom oraz najciekawszym przykładom, a także przedstawiamy specjalistyczne wskazówki i najczęściej popełniane błędy. Zaczynajmy!
Najważniejsze wnioski:
- Testy A/B wskazują najbardziej efektywny układ strony poprzez porównanie co najmniej dwóch wersji.
- Testowanie różnych elementów landing page’a prowadzi do poprawy doświadczenia użytkownika i wyższej konwersji.
- Wnioski na podstawie danych z testów A/B zwiększają skuteczność działań marketingowych.
- Landingi oferuje zaawansowane narzędzia do efektywnego i skutecznego testowania A/B.
- Eksperymenty przyrostowe różnią się od testów A/B, koncentrując się na ogólnym wpływie działań marketingowych.
Na czym polega testowanie A/B landing page’y?
Testowanie A/B landing page’y to metoda porównywania dwóch wersji strony, aby ustalić, która z nich osiąga lepsze wyniki. Proces ten polega na stworzeniu dwóch wariantów strony, często nazywanych wersją A i wersją B, oraz podziale ruchu na stronie internetowej, aby sprawdzić, która generuje większą konwersję. Aby to zobrazować, spójrz na poniższy landing page:
Załóżmy, że to wersja A. Spójrz teraz na wersję B:
Widzisz różnicę? Przyciski na obu stronach różnią się treścią, kolorem tła, obramowaniem oraz kilkoma innymi szczegółami. Zestawienie tych stron pokazuje, która z nich lepiej konwertuje. Ponieważ przycisk jest jedyną różnicą, możemy być niemal w 100 procentach pewni, że ewentualne różnice w osiąganej konwersji wynikają z różnic w projekcie właśnie tego elementu. Na tym w skrócie polega sens testowania A/B.
Na czym polega testowanie dzielone?
Testy dzielone (lub testy dzielone URL) są często używane zamiennie z testami A/B, jednak czasami bazuje na funkcji charakterystycznej dla testowania A/B, która pozwala na zmianę proporcji ruchu kierowanego do każdej wersji. Na przykład, możesz wysłać 70% ruchu do wersji A i 30% do wersji B. W prostych testach A/B dystrybucja ruchu jest zautomatyzowana i sterowana algorytmami narzędzia lub platformy testującej.
Kiedy ręczne ustawianie ruchu jest przydatne? Oto najczęstsze powody:
- Ograniczenie ryzyka: Jeśli jeden wariant jest obecnie najlepszym działającym lub domyślnym rozwiązaniem, skierowanie większej części ruchu (np. 70%) do niego zapewnia minimalizację potencjalnych negatywnych skutków w kontekście ogólnej wydajności. Jest to szczególnie ważne, gdy gra idzie o wysoką stawkę, np. podczas szczytowych okresów sprzedaży lub w trakcie dużych kampanii marketingowych.
- Szybsze zbieranie danych dla nowych wariantów: Podczas testowania nowego wariantu, który może znacząco poprawić wydajność, wysyłanie większego ruchu do niego (np. 30%) pozwala szybko zebrać wystarczającą ilość danych, aby ocenić jego skuteczność. Przyspieszone zbieranie danych pomaga w podejmowaniu decyzji o wdrożeniu nowego wariantu lub jego odrzuceniu w znacznie krótszym czasie.
- Alokacja zasobów: Niestandardowe rozdzielenie ruchu umożliwia lepsze zarządzanie zasobami. Na przykład, jeśli wariant stawia większe wymagania serwerowi lub potrzebuje dodatkowego wsparcia klienta, ograniczenie ruchu na nim może zapobiec przeciążeniu systemów i zapewnić lepsze działanie.
- Zachowanie kontroli: Dostosowując proporcje ruchu, firmy ściślej kontrolują zakres eksperymentów. Jest to przydatne podczas testowania ryzykownych lub nowatorskich zmian, gdzie stopniowe wprowadzanie i staranne monitorowanie są konieczne, aby uniknąć poważnych zakłóceń.
- Stopniowe wprowadzanie zmian: Ustawianie niestandardowych proporcji ruchu umożliwia wprowadzanie zmian rozłożone na poszczególne etapy. Na przykład, zacznij od skierowania 10% ruchu do nowego wariantu i stopniowo zwiększaj tę liczbę, gdy rośnie pewność co do jego wydajności. Dzięki temu zauważysz i naprawisz problemy jeszcze przed pełnym wdrożeniem.
- Strategiczne targetowanie: Niestandardowe proporcje pozwalają na strategiczne targetowanie, w którym określone grupy użytkowników mogą być kierowane do wersji strony stworzonej dla odbiorców o określonym wieku, przyzwyczajeniach lub innych cechach charakterystycznych. To daje bardziej trafne wnioski oraz poprawia ogólną skuteczność testu.
Podsumowując, ustawianie niestandardowych proporcji ruchu w testach dzielonych zapewnia elastyczność, zmniejsza ryzyko oraz umożliwia bardziej strategiczne i ściślej kontrolowane próby, co prowadzi do ulepszenia procesu decyzyjnego i jeszcze bardziej zoptymalizowanej wydajności.
Które elementy landing page’a można poddać testom A/B?
Strony mogą różnić się nagłówkami, elementami wizualnymi (obrazy, filmy, reklamy karuzelowe, efekty itp.), formularzami, przyciskami CTA, dowodami społecznymi, a nawet ogólnym układem. Mierząc interakcje użytkowników i współczynnik konwersji, marketerzy mogą ocenić, która wersja jest bardziej skuteczna w osiąganiu poszczególnych celów, czy to generowanie leadów, sprzedaż, czy zachęcanie do rejestracji.
Jakie są główne korzyści testowania A/B landing page’y?
Największą zaletą testowania A/B jest dostarczanie danych na podstawie gruntownej analizy przedmiotu. Zamiast polegać na domysłach, marketerzy podejmują decyzje wsparte wiedzą na temat rzeczywistych zachowań użytkowników. To prowadzi do ciągłego doskonalenia i optymalizacji landing page’y, co przekłada się również na poprawę doświadczenia użytkownika i zwiększa współczynnik konwersji.
7 etapów testowania landing page’y w celu poprawy konwersji
Testowanie landing page’y składa się z kilku etapów, które pomagają ciągle optymalizować strony i poprawiać współczynnik konwersji. Postępując zgodnie z nimi, możesz dowiedzieć się, co trafia do odbiorców i wprowadzać ulepszenia wynikające z analizy danych.
1. Cele i wskaźniki
Zdefiniuj jasne cele i wskaźniki, które weźmiesz pod uwagę. Pomoże to określić, co chcesz osiągnąć i jak będziesz mierzyć powodzenie działań. Cele mogą obejmować zwiększenie liczby rejestracji, poprawę współczynnika kliknięć lub zwiększenie sprzedaży. Wskaźniki to wymierne dane, które będziesz śledzić, aby ocenić wydajność.
Przykład: Możesz postawić sobie za cel poprawę współczynnika konwersji na urządzeniach mobilnych, a jako miarę ustalić tygodniową liczbę konwersji na urządzeniach mobilnych.
Rada: Wybierz jeden główny wskaźnik, który pozwoli zachować skupienie na celu testu.
Potencjalne błędy: Nie wyznaczaj zbyt wielu celów i wskaźników, ponieważ może to skomplikować analizę i rozproszyć uwagę.
2. Hipoteza
Stwórz kilka hipotez dotyczących zmian, które mogą poprawić współczynnik konwersji. Dobrze zdefiniowana hipoteza kieruje projektowaniem testu i zapewnia, że masz pojęcie o tym, co i w jakim celu testujesz. Hipotezy powinny wynikać z danych, opinii użytkowników lub spostrzeżeń z wcześniejszych prób.
Przykład: Prawidłowa hipoteza może brzmieć: Zmiana nagłówka z „Zarejestruj się teraz” na „Otrzymuj ekskluzywne update’y” zwiększy liczbę zapisów do newslettera o 15% w ciągu dwóch tygodni.
Rada: Niech hipotezy będą konkretne i wymierne, aby łatwiej było ocenić wyniki.
Potencjalne błędy: Nie wyznaczaj zbyt wielu celów i wskaźników, które mogą wpłynąć na kształt hipotezy i skomplikować realizację zadania.
3. Dzielenie ruchu
Podziel ruch pomiędzy różne wersje landing page’a. To zapewnia porównanie na tych samych warunkach, przedstawiając każdą wersję odpowiedniej liczbie odwiedzających. Najczęściej stosuje się równy podział, ale w niektórych przypadkach zaleca się podział ruchu w innych proporcjach (patrz: akapit dotyczący testów dzielonych).
Przykład: Jeśli wiesz już wszystko o wydajności aktualnego landing page’a (tzn. które elementy mają największy wpływ na współczynnik konwersji), dobrym pomysłem jest skierowanie większego ruchu na nową wersję, co pozwoli szybciej uzyskać wyniki i wdrożyć wartościowe zmiany.
Rada: Zapewnij losowy i równomierny rozkład ruchu dla większej dokładności wyników.
Potencjalne błędy: Unikaj nierównomiernego rozkładu ruchu, co zniekształca rezultaty i prowadzi do formułowania błędnych wniosków.
4. Przeprowadzanie testu
Test powinien trwać odpowiednio długo, aby uwzględnić czynniki wpływające na zachowanie odwiedzających, takie jak dni robocze w zestawieniu z dniami wolnymi od pracy.
Przykład: Niech test trwa co najmniej tydzień – tyle zazwyczaj wystarczy, by zebrać odpowiednie dane. Niski ruch na stronie wymaga wydłużenia trwania próby.
Rada: Unikaj wprowadzania zmian w trakcie testu, które mogą zaburzyć spójność procesu.
Potencjalne błędy: Nie wprowadzaj żadnych zmian na landing page’u ani w parametrach testu podczas jego trwania. Zmiany mogą zniekształcić wyniki, przez co test zostanie obciążony poważnymi wadami.
5. Analiza wyników
Przeanalizuj wyniki, przeglądając zebrane dane, aby wyłonić zwycięzcę testu. Użyj narzędzi statystycznych do porównania uzyskanych współczynników konwersji i innych najczęściej występujących, istotnych wskazań.
Przykład: Porównaj współczynniki konwersji obu wersji, aby zobaczyć, która sprawdziła się lepiej. Znajdź powód, dla którego dany landing page okazał się skuteczniejszy. Porównaj wnioski z wynikami podobnych studiów przypadków dostępnych w sieci, aby zwiększyć trafność analizy.
Rada nr 1: Podziel swoje dane na różne segmenty odbiorców, takie jak demografia, źródła ruchu czy zachowanie użytkowników. Może to ujawnić wnioski, które mogą być ukryte w zagregowanych danych i pomóc w dopasowaniu przyszłych optymalizacji.
Rada nr 2: Analizuj nie tylko współczynnik konwersji, ale także inne istotne wskaźniki, takie jak współczynnik odrzuceń, czas wizyty oraz wartość klienta. Bardziej złożony obraz pozwala lepiej zrozumieć zachowanie użytkowników i wpływ każdego z wariantów.
Potencjalne błędy: Uważaj na tzw. “potwierdzenie własnej tezy” – czyli podświadome interpretowanie danych w sposób, który potwierdza Twoje wcześniejsze przekonania. Analizuj dane obiektywnie i rozważ wszystkie możliwości wynikające z obserwacji.
6. Wdrożenie najlepszej wersji
Czas wdrożyć wersję, która uzyskała najlepszy wynik po gruntownie przeprowadzonej próbie. Zadbaj o spisanie uzyskanych wyników i wniosków, aby wykorzystać je w przyszłych testach A/B.
Przykład: Jeśli nowy nagłówek zwiększył liczbę zapisów, zaktualizuj landing page o ten element. Innymi słowy, wprowadź najlepszą wersję do działania na stałe.
Rada: Ciągle testuj nowe hipotezy i założenia, aby nieustannie optymalizować landing page.
Każdy etap testu wynika z poprzedniego, tworząc uporządkowane działanie w celu osiągnięcia lepszych wyników i zwiększenia zaangażowania odbiorców.
Przeprowadzając regularne testy landing page’y, możesz systematycznie poprawiać współczynnik konwersji, podejmując decyzje na podstawie twardych danych, które wzmacniają działania marketingowe.
Przykłady testowania A/B landing page’y
Testowanie A/B to powszechna praktyka stosowana przez firmy z różnych branż. Poniżej znajdziesz kilka przykładów zaczerpniętych ze studiów przypadków opublikowanych w Internecie. Przeanalizuj je i dowiedz się, jak to wygląda w rutynie digital marketingu oraz jakich efektów możesz oczekiwać.
1. Bukvybag
Testowany element: Nagłówek strony
Punkt wyjścia: Bukvybag, producent damskich torebek, zmagał się z niskim współczynnikiem konwersji na stronie głównej. Zaistniała obawa, że ówczesny nagłówek „Praktyczne torby i akcesoria” niezbyt skutecznie wzmagał zainteresowanie wśród docelowych odbiorców.
Zakres testów i ich warianty: Aby rozwiązać ten problem, Bukvybag wykorzystał funkcję dynamicznej treści do przeprowadzenia testu A/B nagłówka na stronie głównej. Celem było sprawdzenie, który tytuł najlepiej przemówi do potencjalnych klientów i zwiększy współczynnik konwersji. Przetestowano kilka wariantów nagłówka, z których każdy przedstawiał inną propozycję wartości:
- Wariant A: „Wyróżnij się z tłumu dzięki modnym, wyjątkowym torebkom”
- Wariant B: „Odkryj idealnego towarzysza podróży, który łączy styl i funkcjonalność”
- Wariant C: „Torby najwyższej jakości zaprojektowane z myślą o przygodzie”
Wynik: Testy A/B wyłoniły wyraźnego zwycięzcę, co doprowadziło do 45% wzrostu liczby zamówień. Znaczący wzrost konwersji pokazał, że wybrany nagłówek był bardziej skuteczny w zaangażowaniu odbiorców. Wyniki osiągnęły wysoki poziom istotności statystycznej, co potwierdziło, że zmiany nie były dziełem przypadku, a nowy nagłówek może utrzymać wysoki współczynnik konwersji na dłużej.
Na podstawie studium przypadku Barbary Bartucz (OptiMonk).
2. Going
Testowany element: Copy przycisku CTA
Punkt wyjścia: Going stanęło przed wyzwaniem skutecznego oferowania subskrybcji. Dotychczasowa strategia polegała na zachęcaniu odwiedzających do skorzystania z bezpłatnego, ograniczonego planu, z intencją późniejszej sprzedaży droższej opcji premium. Jednak taki scenariusz się nie powiódł, gdyż pełna wartość oferty premium nie została odpowiednio wyeksponowana, co mogło dać tylko niski współczynnik konwersji.
Zakres testów i warianty: Działania naprawcze polegały na wykorzystaniu narzędzia do testów A/B Unbounce, aby ulepszyć CTA. Przetestowano dwa różne CTA na stronie głównej: „Zarejestruj się za darmo” w zestawieniu z „Wypróbuj za darmo”.
Wynik: Ta z pozoru drobna zmiana – to raptem tylko trzy słowa – miała mocniej podkreślić zalety planu premium poprzez darmowy okres próbny. To sprawiło, że propozycja wartości stała się bardziej przejrzysta i dostępna dla potencjalnych klientów. Nowe CTA „Wypróbuj za darmo” zmniejszyło współczynnik porzucenia formularza, co z kolei doprowadziło do wzrostu liczby rozpoczętych okresów próbnych w skali miesiąca aż o 104%. Ta znacząca poprawa nie tylko zwiększyła współczynnik konwersji z płatnych kanałów, ale także po raz pierwszy przewyższyła ruch organiczny.
Na podstawie studium przypadku Paula Parka (Unbounce).
3. WorkZone
Testowany element: Logo klientów umieszczone obok formularza generowania leadów
Punkt wyjścia: WorkZone, amerykańska firma specjalizująca się w funkcjach zarządzania projektami i narzędziach do pracy nad dokumentacją, musiała poprawić współczynnik konwersji leadów. Aby wzmocnić renomę, umieszczono sekcję z recenzjami klientów obok formularza zgłoszenia po demo na stronie generującej leady. Jednak kolorowe logo w sekcji opinii klientów odciągały uwagę odwiedzających od wypełnienia formularza, co negatywnie odbiło się na konwersji.
Zakres testów i warianty: Aby rozwiązać ten problem, przeprowadzono test A/B, aby sprawdzić, czy zmiana logo firm w opiniach klientów z kolorowych na czarno-białe zmniejszy rozproszenie i zwiększy liczbę zgłoszeń po demo. Test trwał 22 dni i porównywał oryginalne kolorowe logo z czarno-białymi wersjami.
Wynik: Czarno-białe logo przyniosły o 34% więcej formularzy niż wersja oryginalna. Przy poziomie istotności statystycznej wynoszącym 99% wniosek był prosty: przeprojektowane logotypy skutecznie zmniejszyły rozproszenie uwagi i poprawiły konwersję leadów. Zostały natychmiast wdrożone po zakończeniu testów.
Na podstawie studium przypadku Astha Khandelwal (VVO).
4. Orange
Testowany element: Lightbox/nakładka
Punkt wyjścia: Abonamenty Orange są najważniejszym elementem strategii biznesowej tej firmy. Głównym celem było zwiększenie współczynnika zbierania leadów na stronie oraz liczby aktywnych użytkowników mobilnych. Dane wskazywały, że strona subskrypcji była głównym źródłem zarejestrowanych leadów, co skłoniło do skoncentrowania się na optymalizacji tej strony dla zwiększenia liczby zgromadzonych leadów.
Zakres testów i warianty: Wcześniej Orange korzystało z nakładki exit-intent (rodzaj lightboxa) na wersji desktopowej strony subskrypcji, aby pozyskiwać leady przed opuszczeniem witryny przez użytkownika. Celem testu A/B było sprawdzenie, czy wdrożenie nakładki czasowej w wersji mobilnej poprawi zbieranie leadów. Test polegał na wyświetlaniu okna po 15 sekundach użytkownikom, którzy nie podali jeszcze danych kontaktowych, i porównaniu tego wariantu ze standardową stroną bez tej funkcji.
Wynik: Wyniki były imponujące, bo odnotowano aż 106,29% wzrostu współczynnika zbierania leadów. Próba wykazała, że nakładki czasowe dla urządzeń mobilnych znacząco przewyższają nakładki exit-intent dla komputerów, co prowadzi do wyższego współczynnika konwersji.
Na podstawie studium przypadku Oany Predoiu (Omniconvert).
5. InsightSquared (obecnie: Mediafly)
Testowany element: Pola w formularzu generowania leadów
Punkt wyjścia: InsightSquared, firma B2B specjalizująca się w precyzowaniu prognoz sprzedaży, zmagała się z problemem dotyczącym formularzy do generowania leadów. Pierwotny formularz wydawał się zbyt rozbudowany ze względu na kilka opcjonalnych pól, które zniechęcały potencjalnych klientów i prowadziły do wysokiego współczynnika porzuceń. Mimo że pola były jedynie opcjonalne, ich obecność zniechęcała użytkowników do ukończenia formularza.
Zakres testów i warianty: Firma postanowiła przetestować uproszczoną wersję formularza, usuwając pola opcjonalne, aby formularz wydawał się bardziej przyjazny dla użytkownika. Najważniejszym wskaźnikiem było to, jaki procent użytkowników poda numery telefonów, ponieważ wstępne dane wskazywały, że robiło to jedynie 15%. Test polegał na wdrożeniu nowego, uproszczonego formularza na stronie pobierania ebooka, aby sprawdzić, czy zmniejszenie liczby pól doprowadzi do wyższego współczynnika konwersji.
Wynik: Uproszczony formularz znacząco poprawił zaangażowanie użytkowników, co przełożyło się na imponujący wzrost konwersji aż o 112%. Potwierdziło to, że uproszczenie formularza poprzez usunięcie opcjonalnych pól przekonało zniechęconych użytkowników, motywując ich do przesłania.
Na podstawie studium przypadku Willema Drijvera.
Testy przyrostowe landing page’y a testy A/B
Testy landing page’y, mierzące przyrost ich najistotniejszych wskaźników, oceniają rzeczywisty zasięg całej kampanii marketingowej lub działań, porównując wyniki grupy testowej poddanej próbie (konkretnym działaniem lub kampanią) w zestawieniu z grupą kontrolną w dłuższym okresie. Natomiast eksperymenty A/B porównują dwie lub więcej wersji, aby określić, która wersja działa lepiej w krótkoterminowym, kontrolowanym środowisku. Przedstawmy to dokładniej za pomocą tabeli:
| Element | Test A/B | Test przyrostowy |
| Przedmiot próby | Porównanie dwóch lub więcej wersji. | Sprawdzenie zasięgu konkretnej kampanii lub pojedynczych działań. |
| Ramy czasowe | Krótki test dla uzyskania szybkich rezultatów. | Długi eksperyment, sprawdzający długotrwały wpływ. |
| Cel | Wyłonienie najbardziej efektywnej wersji. | Określenie rzeczywistego wpływu kampanii lub pojedynczych działań. |
| Przedmiot analizy | Poszczególne elementy strony pod kątem wydajności. | Ogólne działanie strony oraz ewolucja jej kształtu. |
| Przykładowe działanie | Testowanie nagłówków lub przycisków CTA. | Ocena wpływu polityki cenowej wyprzedaży zimowej. |
Jakie narzędzie do testowania A/B landing page’y jest najlepsze?
Najlepszym narzędziem do testów A/B landing page’y jest Landingi, ponieważ wraz z bardzo przystępnym interfejsem oferuje wiele funkcji, które są niedostępne w większości narzędzi konkurencji, takich jak Unbounce czy Carrd. Oprócz łatwego testowania A/B, porównujących dwie wersje strony (np. dwie identyczne strony z różnymi CTA lub nagłówkami), możesz prowadzić również:
- Testy wielowariantowe (testowanie A/B/x) – pozwalają na stworzenie kilku wariantów landing page’a w celu przeprowadzenia jednego pełnego testu wielu zmian jednocześnie.
- Testy dzielone – odnoszą się do porównania wydajności dwóch lub więcej całkowicie różnych stron (nie wariantów jednej strony) poprzez odpowiednie kierowanie ruchu – w równych (bądź niestandardowych), nieprzypadkowo określonych proporcjach – na ten sam adres, aby sprawdzić, która strona lepiej konwertuje. Dzięki temu szybciej wyłonisz najlepszą strategię pracy nad designem.
Dodatkową zaletą jest połączenie narzędzi do testowania z kreatorem landing page’y, co nie tylko jest wygodne, ale także zapewnia kompatybilność i zmniejsza wydatki na narzędzia digital marketingowe.
Testuj landing page’e z Landingi
Choć Landingi jest przede wszystkim renomowanym kreatorem stron, oferuje również zestaw narzędzi do optymalizacji współczynnika konwersji – od pakietu kompleksowych testów landing page’y (w tym testów wielowariantowych i testów dzielonych) po śledzenie zachowań użytkowników oraz liczne funkcje AI. Dzięki temu, a także dzięki mnóstwu gotowych do użycia szablonów i możliwych integracji, możesz tworzyć landing page’e, które są nie tylko atrakcyjne, ale również skutecznie docierają do grupy docelowej.
Dla tych, którzy chcą zmniejszyć wydatki na reklamy, Landingi wspiera eksperymentowanie z podstronami powiązanymi z kampaniami w Google Ads. W tym celu testy A/B pomagają ustalić, który układ generuje więcej konwersji, co zapewnia efektywne wykorzystanie budżetu reklamowego.
Landingi to także doskonały wybór dla osób bez doświadczenia w testowaniu A/B landing page’y, ponieważ te funkcje możesz wypróbować w ciągu 7 dni za darmo. Wystarczy szybka rejestracja i gotowe! Dołącz do nas i twórz najlepiej konwertujące landing page’e.
Rozpocznij darmowy okres testowy!
