AB Testing
Contenido
¿Qué es el AB testing o test a/b?
El AB testing o también conocido como test a/b, es un método en el que se compara dos versiones de un sitio web para determinar cuál de ellas es la más adecuada para lograr unos objetivos predefinidos como, por ejemplo, el aumento de la tasa de conversión o mejorar otros indicadores de rendimiento (KPI).
Pues bien, un test a/b funciona redirigiendo aleatoriamente a las y los visitantes hacia dos versiones diferentes de un mismo sitio web. De esta forma, tanto webmasters como empresas pueden medir los resultados y analizar cómo varía el comportamiento y las respuestas de las usuarias y usuarios cuando se altera algún elemento en concreto.
¿Cuál es el objetivo del AB testing?
El objetivo del AB testing es hallar la mejor versión posible de una página o sitio web para lograr un objetivo específico y, a su vez, aprender qué cambios se necesitan para que las y los visitantes de una web emprendan una acción concreta.
Además, se trata de un método económico que ofrece muy buenos resultados, pues en comparación con los costes que implica conseguir tráfico de pago, aumentar las tasas de conversión mediante el AB testing resulta mucho más barato.
Asimismo, el retorno de la inversión que ofrecen los tests AB es significativo, ya que incluso los pequeños cambios en un sitio web pueden conducir a un aumento tangible de leads y ventas generadas.
¿Cómo funciona el AB testing?
En un test AB se crea una segunda versión de una página web en la que se modifica un elemento concreto, por ejemplo, un cambio en los títulos, los botones, las imágenes o los colores, rara vez implica un rediseño completo de una página.
Una vez que se concretan los cambios a realizar, se redirecciona a la mitad de la audiencia de la página hacia la versión original y, la otra mitad, hacia la página modificada. El objetivo es evaluar el comportamiento de las y los internautas y analizar ambos grupos para determinar si el cambio tuvo un impacto positivo, negativo o nulo en quienes visitaron la página, por ejemplo, en términos de tasa de conversión.
¿Para qué se puede utilizar el AB testing?
El test a/b se puede utilizar para optimizar una página de aterrizaje, correos electrónicos o páginas de e-commerce con respecto a la tasa de conversión, clientes potenciales, registros, etc.
A continuación, vamos a ver algunos de los elementos que podemos modificar y analizar con el test AB:
- Botones de llamadas a la acción (CTA): tamaño, forma, texto, color y colocación.
- Textos del CTA: longitud, contenido y formato.
- Encabezados: contenido, longitud, tamaño de letra y tipografía.
- Textos: longitud y contenido.
- Imágenes: estáticas o en carrusel, tamaño y ubicación.
Ventajas y desventajas de un AB testing
El AB testing es útil para probar nuevas ideas y determinar si conducen a resultados, como por ejemplo el incremento en la tasa de conversión, una reducción en la tasa de rebote o un aumento del tiempo de retención, entre otros.
De igual forma, los elementos pueden ir siendo modificados poco a poco en la página. Así se puede ir analizando si los diferentes colores, botones, diseños o imágenes influyen en el comportamiento de las y los visitantes.
Sin embargo, no todos son ventajas, pues preparar un AB testing y configurar dos versiones diferentes de un mismo sitio web, puede demorar mucho tiempo.
Además, en el caso de los sitios web con poco tráfico, las pruebas a/b pueden requerir semanas de implementación para poder obtener métricas suficientes que arrojen un resultado realmente significativo. Otra desventaja es que los tests a/b tampoco pueden medir o indicar si existen problemas de usabilidad en un sitio web que puedan ser responsables de resultados como una baja tasa de conversión.
Asimismo, si se modifican múltiples variables simultáneamente, también se corre el riesgo de interpretar los resultados de forma errónea.
Herramientas para hacer el a/b testing
Existe toda una gama de herramientas profesionales para realizar AB testing en Internet, siendo algunas de ellas gratuitas y otras de pago:
Google Analytics: Experimentos
Los "experimentos" de Google Analytics la convierten en una plataforma ideal para el AB testing. En ella se pueden realizar pruebas de división de hasta 10 versiones de una misma página de manera gratuita.
KISSmetrics
KISSmetrics es una potente plataforma de análisis. Su biblioteca de JavaScript ofrece una función de ayuda para las y los marketers que busquen personalizar aún más sus tests a/b. Asimismo, pueden integrar KISSmetrics en su código de prueba interno o en conjunto a otra plataforma de AB testing.
Unbounce
Con Unbounce se pueden crear, publicar y probar landing pages responsivas sin necesidad de tener conocimientos de HTML. Además, Unbounce se integra con una variedad de herramientas y dispone de la opción de asignar funciones a cada miembro del equipo, captar clientas y clientes potenciales e incluir vídeos, feeds sociales y widgets para optimizar la tasa de conversión de un sitio web o un correo electrónico.
Optimizely
Optimizely es una de las herramientas de AB testing WYSIWYG más populares. Se caracteriza por implementar pruebas basadas en campañas publicitarias, zonas geográficas o cookies para facilitar el diseño y la optimización de contenidos personalizados en función de una segmentación del público.
El AB testing y el SEO
Google permite e impulsa a las y los webmasters a realizar tests a/b e incluso ha declarado que la realización de dichas pruebas no supone un riesgo inherente para el ranking del sitio web.
Sin embargo, puede que el ranking sí se vea comprometido si las herramientas de testeo no se utilizan correctamente, por lo que conviene tener en cuenta las siguientes recomendaciones:
en primer lugar, las pruebas a/b no deben usarse indebidamente para el cloaking, es decir, que se intente engañar al buscador, por ejemplo, al redirigir a los rastreadores hacia una versión diferente del sitio web.
Por ende, vale la pena aclarar que, aunque no sea esa la intención, no se recomienda cambiar el contenido fundamental de la página. Pues, si Google se da cuenta de que la variación de una página difiere significativamente de la original, no solo en el diseño, sino también en el alcance y el contenido, es posible que interprete erróneamente este cambio como cloaking y que el sitio sea penalizado.
Por este motivo, tampoco se recomienda realizar un test a/b más tiempo del necesario, puesto que Google también puede percibir esta acción como una práctica fraudulenta.
En segundo lugar, es preferible utilizar etiquetas canónicas que enlacen a la página original si el test a/b cuenta con varias URLs.
Para finalizar, configurar una redirección 302 no es perjudicial a menos que redirija a un contenido inesperado o no enlazado. De igual manera, las redirecciones 301, no deben utilizarse, ya que indicarían a Google que la página se ha movido de forma permanente, lo que no se aplica al A/B testing.
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