¿Qué es un test A/B y cómo utilizarlo eficazmente?

El marketing online consiste constantemente en medir, supervisar y cambiar campañas, anuncios y páginas. A pesar de ello, a veces sigue siendo difícil medir el efecto de un cambio concreto en un anuncio o una página, y no siempre está claro cómo optimizar. Entonces, ¿cómo se aclara, por ejemplo, qué cambios en un anuncio consiguen aumentar la tasa de conversión? El test A/B ofrece importantes pistas al respecto. Al fin y al cabo, como su propio nombre indica, se trata de probar qué variante (A o B) de una página o anuncio resulta eficaz para alcanzar sus objetivos. Este blog explica qué es una prueba A/B, cómo se diseña y para qué sirve la prueba de división.

Cómo funciona un test A/B

Entre otras cosas, el marketing online se ocupa de aumentar el porcentaje de clics y las conversiones. Por esta razón, se utilizan diversos medios para lograr este objetivo, incluidas las pruebas A/B. Tomemos, por ejemplo, un anuncio de un producto concreto que se quiere promocionar en Internet. Para averiguar qué diseño y qué texto son más eficaces para optimizar la conversión, se ponen en línea dos variantes del anuncio. El anuncio A sirve como variante de control, mientras que el anuncio B ha sufrido todo tipo de modificaciones. A continuación, las dos versiones se muestran alternativamente a los clientes potenciales, de modo que las variantes sean vistas por el mismo número de personas. Mientras tanto, se miden el porcentaje de clics y la tasa de conversión. De hecho, estos datos mostrarán qué anuncio es mejor desplegar o qué ajustes hay que hacer para que el anuncio funcione eficazmente. Las pruebas A/B no sólo se aplican a la optimización de anuncios, sino que también puede utilizar esta forma de experimentación para mejorar elementos del sitio web o ajustar el marketing por correo electrónico.

Diseñar una prueba de división

Aunque parece obvio que las dos variantes para la prueba no deben ser iguales, no es lo único a lo que debe prestar atención al diseñar una prueba dividida. Después de todo, ¿dónde está la prioridad de la experimentación, cuáles son sus KPI y qué tamaño de muestra utiliza para la prueba? A continuación encontrará los cuatro consejos más importantes para diseñar una prueba A/B.

1. No cambiar más de un aspecto

El test A/B es, por tanto, una forma de split testing, ya que se comparan dos páginas o anuncios aparentemente idénticos. Por lo tanto, para medir el número de conversiones, la versión B debe diferir de la versión A. Puede lograrlo duplicando la página o el anuncio y realizando un cambio en la versión B. Sin embargo, al hacer esto, asegúrese de cambiar sólo un componente para que google ads inmediatamente visible si el cambio es efectivo y cuál es. Después de todo, si cambia más de un aspecto, como el precio, el título y el color del botón, ya no estará claro qué cambio ha provocado una variación en el número de conversiones.

2. ¿Dónde está la prioridad?

No se hace un test A/B sólo para saber si la página o el anuncio están logrando su objetivo. ¿Resulta un cambio en una mayor tasa de clics; conduce un cambio a una mayor interacción o consigue más conversiones con un cambio en un anuncio? Así que asegúrese de que el objetivo de una página o anuncio está claro, para que pueda determinar mejor dónde está la prioridad a la hora de ejecutar una prueba A/B y qué ajuste probar.

3. Establecer unos KPI claros al realizar pruebas A/B

No sólo priorizar es una parte importante para que una prueba dividida google ads eficaz, sino que también es crucial formatear los KPI. Al establecer los KPI, evitará realizar pruebas interminables. Al fin y al cabo, si no está claro por qué es necesario realizar la prueba y qué resultado se espera, el resultado de la prueba no le aportará gran cosa. Al fin y al cabo, ¿qué prueba saldrá mejor parada de los resultados si no se sabe exactamente en qué hay que fijarse? Por tanto, los KPI predefinidos le ayudarán considerablemente en este sentido.

4. Probar con un número representativo de visitantes

Aunque no existe ninguna directriz sobre el número de visitantes necesarios para realizar con eficacia una prueba A/B, es importante establecer un tamaño de muestra representativo. Después de todo, con diez visitantes, probablemente no podrá realizar muchos ajustes efectivos en una página o anuncio.

Además, también es posible que no consiga los resultados deseados debido a una muestra limitada. Este puede ser el caso, por ejemplo, cuando la tasa de conversión debería haber sido más alta de lo que realmente es debido a un tamaño de muestra decepcionante. Sin embargo, no ajuste los resultados finales en ese caso, porque en ese caso la prueba fue un éxito, sino que analice detenidamente qué significa el resultado y qué debería haberse hecho de forma diferente.

Pruebas A/B con Google Optimize

Una vez realizadas las dos versiones diferentes de un anuncio o una página, es el momento de iniciar la prueba con una herramienta como Google Optimize. Se trata de una herramienta gratuita, que debe vincularse a Google Analytics y a su propio sitio web. Al importar en ella las dos variantes de su página, Google dirige alternativamente a los visitantes a una de las dos páginas. Esto se hace mediante un código, que debe colocarse en la página para activar este proceso de orientación. Los propios visitantes no se dan cuenta de que están siendo dirigidos a diferentes versiones de la página, pero para usted esto será visible en Google Optimize. Esto se debe a que es aquí donde se muestran los resultados de la prueba A/B. Otras herramientas que puede utilizar para realizar una prueba A/B son ABtasty, VWO.com y Optimizely.

El test A/B, o test de división, ofrece la oportunidad de comprobar qué cambios en un anuncio o página resultan eficaces. A menudo, el objetivo es conseguir más conversiones con el cambio, pero el vendedor online también puede querer conseguir más interacción con los clientes potenciales. En este caso, sin embargo, es importante no hacer más de un cambio y probarlo con un número representativo de visitantes. Vinculando después las dos variantes a Google Optimize, se pueden supervisar los resultados y sacar una conclusión de ello.