¿Qué es un test A/B?

Un experimento cronometrado que evalúa y compara el rendimiento de dos versiones de una página de destino.

El test A/B (también conocida como prueba dividida o prueba de cubo) es un método de comparar dos versiones de una página web, correo o aplicación entre sí para determinar cuál de ellas funciona mejor.

La prueba A/B es esencialmente un experimento en el que dos o más variantes de una página se muestran a los usuarios al azar, y el análisis estadístico se utiliza para determinar qué variación funciona mejor para un objetivo de conversión determinado.

La ejecución de una prueba A/B que compara directamente una variación con una experiencia actual permite hacer preguntas específicas sobre los cambios en su sitio web o aplicación y, a continuación, recopilar datos sobre el impacto de dicho cambio.

Las pruebas eliminan las conjeturas sobre la optimización de sitios web y permiten tomar decisiones basadas en datos que cambian las conversaciones comerciales de “nosotros pensamos” a “nosotros sabemos”.

Al medir el impacto que los cambios tienen en sus métricas, puede asegurarse de que cada cambio produzca resultados positivos.

Cómo funcionan las pruebas A/B

En una prueba A/B, tomas un correo o parte de una página web y la modificas para crear una segunda versión de la misma página.

Este cambio puede ser tan simple como un solo titular o botón, o puede ser un rediseño completo de la página. A continuación, a la mitad de tu tráfico se muestra la versión original de la página (conocida como el control) y la mitad se muestra la versión modificada de la página la variación.

A medida que los visitantes reciben el control o la variación, su compromiso con cada experiencia se mide y se recopila en un panel de análisis y se analiza a través de un motor estadístico.

A continuación, puede determinar si el cambio de la experiencia tuvo un efecto positivo, negativo o nulo en el comportamiento de los visitantes.

Proceso del test A/B

El siguiente es un marco de pruebas A/B que puede utilizar para comenzar a ejecutar pruebas:

  • Recopilar datos: Tus análisis a menudo le proporcionarán información sobre dónde puedes empezar a optimizar. Es útil comenzar con las áreas de alto tráfico de tu sitio o aplicación, ya que esto te permitirá recopilar datos más rápidamente. Busca páginas con bajas tasas de conversión o altas tasas de caída que puedan ser mejoradas.
  • Identificar las metas: Tus objetivos de conversión son las métricas que estás utilizando para determinar si la variación es o no más exitosa que la versión original. Los objetivos pueden ser cualquier cosa, desde hacer clic en un botón o enlace a compras de productos e inscripciones por correo electrónico.
  • Generar hipótesis: Una vez que hayas identificado una meta, puedes comenzar a generar ideas e hipótesis de test A/B para determinar por qué cree que serán mejores que las de la versión actual. Una vez que tengas una lista de ideas, priorícelas en términos de impacto esperado y dificultad de implementación.
  • Crear variaciones: Utilizando tu software de pruebas A/B, realiza los cambios deseados en un elemento de tu sitio web o experiencia de aplicación móvil. Esto puede ser cambiar el color de un botón, cambiar el orden de los elementos de la página, ocultar elementos de navegación o algo totalmente personalizado. Muchas de las principales herramientas de pruebas A/B tienen un editor visual que hará que estos cambios sean fáciles. Asegúrate de hacer tu experimento de control de calidad para asegurarte de que funciona como se espera.
  • Ejecutar Experimento: Comienza tu experimento y espera a que los visitantes participen. En este punto, los visitantes de tu sitio o aplicación serán asignados aleatoriamente al control o a la variación de su experiencia. Su interacción con cada experiencia se mide, se cuenta y se compara para determinar cómo se desempeña cada uno.
  • Analizar resultados: Una vez que el experimento esté completo, es hora de analizar los resultados. Tu software de pruebas A/B presentará los datos del experimento y mostrará la diferencia entre el rendimiento de las dos versiones de tu página y si existe una diferencia estadísticamente significativa.

Si tu variación es ganadora, ¡felicitaciones! Vea si puede aplicar los aprendizajes del experimento en otras páginas de su sitio y continúa iterando sobre el experimento para mejorar sus resultados.

Si tu experimento genera un resultado negativo o ningún resultado, no te preocupes. Utiliza el experimento como una experiencia de aprendizaje y genera nuevas hipótesis que puedas probar.

Cualquiera que sea el resultado de tu experimento, utiliza tu experiencia para informar futuras pruebas y repetirlas continuamente en la optimización de la experiencia de tu aplicación o sitio.

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