Manual sobre test A/B de Google Optimize: ¿qué es y cómo crear esta prueba para optimizar la conversión de tu web?

Seguimos con la Guía sobre Google Optimize que iniciamos con un capítulo introductorio donde definimos la herramienta de experimentación y personalización de Google, sus principales ventajas y el tipo de pruebas que permite desarrollar en su versión gratuita.

Con este vídeo, nuestra compañera María Sánchez nos da la bienvenida al universo de los tests A/B de Google Optimize, una utilidad clave de esta plataforma para comprobar qué variante de una experiencia concreta funciona mejor que otra en términos de convertibilidad.

Permanece atento a cada instante del vídeo y, si quieres interiorizar al máximo sus recomendaciones, recuerda que a continuación te damos la explicación detallada también por escrito.

¿Qué es un test A/B en Google Optimize?

Las pruebas A/B desarrolladas con Google Optimize son métodos de análisis para comparar diferentes variaciones de una misma aplicación web.

Con un ejemplo lo comprenderás mejor.

Tienes pensado poner un banner en tu web para que más personas se apunten a ese webinar que lanzarás en breve.

Pero te surgen las dudas sobre el color del botón de llamada a la acción. ¿Mejor en rojo, en verde o en naranja?

Gracias a los tests A/B disponibles desde Google Optimize, puedes poner en marcha esas pruebas y comprobar qué opción capta mejor la atención del público para así conseguir más inscripciones a tu evento online.

Consciente de la relevancia de estas pruebas, Google las incluye en esta herramienta dado que en conversión siempre surgen hipótesis sobre los motivos por los que una web puede no estar obteniendo todo su potencial de conversión.

Con la ayuda de Google Optimize y sus tests A/B, ahora podemos dar forma a esas hipótesis y validarlas con datos objetivos para tomar decisiones clave para nuestro negocio online.

¿Cómo funcionan las pruebas A/B de Google Optimize?

Es sencillo. Cuando un usuario accede a la web, el sistema le muestra de forma aleatoria una de las diferentes variantes que hemos determinado a través de la herramienta.

Google Optimize irá analizando en el tiempo el funcionamiento de cada una de esas versiones, indicando cuál de ellas ha obtenido mejores resultados para cumplir el objetivo marcado desde el inicio del experimento.

Con estos datos, contaremos con la confianza de implementar en la web aquella variante más efectiva que favorezca la conversión esperada.

¿Sabes cuándo debes utilizar los experimentos A/B en tu proyecto web?

Toma nota de algunos de los ejemplos más frecuentes para hacer tests A/B con los que comparar dos versiones diferentes en una misma aplicación y ¡conviértete en todo un alquimista de Google Optimize!

Imágenes

En la página de inicio de una web, las imágenes ostentan un papel fundamental para atraer la atención del usuario y que continúe navegando por nuestra web.

Imagina que cuentas con la web de un hotel situado en pleno centro de Sevilla.

¿Qué imagen escogerías para dar la bienvenida a tu web: una de habitación más grande o tal vez de la ciudad del Guadalquivir? Un test A/B vendrá de perlas para salir de dudas.

Titulares

Lo mismo sucede con los titulares de un post o el asunto de una newsletter. ¿Cuál lleva al usuario a permanecer más tiempo en la página tras su lectura? ¿Qué asuntos ayudan a mejorar la tasa de apertura de una campaña de email marketing? Más motivos para hacer estos experimentos.

CTA

«Llámanos gratis» o «Te llamamos gratis». ¿Qué texto impulsará más al clic en un botón de llamada a la acción?

Estas pruebas te ayudarán a despejar las dudas.

Formularios

Si siempre que has lanzado un formulario has querido saber cómo mejorarlo para que el usuario lo completo desde el principio hasta el final, con sus tests A/B Google Optimize será una excelente vía para conocer la respuesta y optimizar cada paso del formulario.

Jerarquía

¿Dónde recibirá más clic una llamada a la acción: en la zona alta de la web o en un área inferior pero dentro de un entorno atractivo?

La comparación de los elementos en cuanto a su jerarquía también puede ser motivo de una experiencia con Optimize.

Ofertas

En una tienda online es habitual lanzar ofertas o contar con productos a rebajados.

Para activar el principio de persuasión centrado en la escasez, un test A/B en Google Optimize ayudará a determinar cuál de estas frases actúa como motor de ventas: «Oferta por tiempo limitado» o «Unidades limitadas».

Banners

Queremos introducir un banner en nuestra web. ¿En la zona alta, cerca del footer o que emerja por uno de los lados de la web?

Te proponemos que resuelvas esta hipótesis mediante esta prueba.

Ficha de producto

Uno de los tests A/B habituales en fichas de producto pasa por la comparación entre las imágenes.

¿Funciona mejor una imagen sola del artículo o dentro de un contexto? Ahora contamos con un buen aliado para obtener la respuesta.

Te interesa: 

Aprende a crear una ficha de productos atrapaventas

Lee el post completo aquí.

Cómo hacer un test A/B en Google Optimize paso a paso

Antes de lanzarte como loco a crear un test A/B con Google Optimize, recuerda que es crucial que esos experimentos surjan a partir de una hipótesis tras el análisis de datos reales de los usuarios, nunca de la nada.

María parte en el vídeo de una prueba realizada sobre la landing page del Máster CRO de Webpositer Academy.

Después de analizar los datos y grabaciones de sesión de los usuarios reales, comprobamos que una de las zonas de la web con más interacciones era la dedicada a los comentarios.

En un primer momento, decidimos ubicar los vídeos que recogían opiniones de los alumnos sobre esta formación en la zona inferior de la web para que no distrajera la atención sobre el temario o el plantel de profesores.

Con el tiempo y las estadísticas logradas, quisimos experimentar para comprobar las interacciones que podría recibir ese contenido en una zona más alta de la web. ¿Cómo? Mediante un test A/B en Google Optimize.

¡Comenzamos la prueba!

Paso 1 – Creamos la experiencia

Entramos en Google Optimize seleccionando el contenedor correspondiente y hacemos clic sobre Empezar.

A continuación, ponemos nombre a la experiencia y seleccionamos la tipología de test:

• Prueba A/B → esta sería la opción elegida
• Prueba multivariable
• Prueba de redirección
• Personalización
• Banner template

Además, debemos indicar la URL de la página que utilizaremos para hacer este experimento.

Paso 2 – Creamos las variantes, segmentamos y editamos el elemento

Antes de iniciar la experiencia, pasamos a segmentar y determinar las diferentes variantes para conformar la prueba.

Desde Añadir Variante, le ponemos un nombre descriptivo. La herramienta mostrará tanto la original – nuestra web –, como esa versión sobre la que queremos hacer los cambios.

De hecho, podemos añadir más variantes en función de nuestras necesidades.

Google Optimize permite establecer el porcentaje de usuario que verá estas opciones.

Por defecto, la herramienta estable ese porcentaje Dividido uniformemente (50% para la variante original y 50% para la variante que hemos creado).

No obstante, también contamos con la opción Porcentajes personalizados, una alternativa recomendable para páginas con gran volumen de tráfico web.

En nuestro caso, elegiremos la opción de Dividido uniformemente.

Como María muestra en el vídeo, el funcionamiento del editor visual de Google Optimize es sencillo.

Aproximando el cursor en el área sobre la que deseamos desarrollar el experimento, podemos editar elementos como las dimensiones, tipografía, borde o el diseño.

Además, en este test A/B podemos editar el elemento en lo que respecta al texto, insertar HTML o ejecutar JavaScript.

En nuestro ejemplo, solo arrastrando el bloque de testimonios, conseguimos editar la versión original situándolo en una zona más alta de la web.

Si volvemos a la pantalla de inicio sobre Segmentación y variantes, veremos que ya registra los ajustes que hemos realizado.

Segmentación por páginas

Comenzamos por la segmentación, en este caso, indicándole a Google Optimize en qué parte del sitio web debe ejecutarse este test A/B.

Por norma general, establecerá la página que hemos sugerido al inicio de crear la variante.

En nuestro ejemplo, queremos que el experimento también se presente a usuarios que llegan a esa URL, cuando cuenta con un banner especial recordando una oferta.

En este caso, te recomendamos editar la página. Para ello, indícale que la «URL empieza por» y a continuación pega la página que te interesa.

Así esa variante del test A/B aparecerá para todos los usuarios que entren tanto en la URL inicial como en aquella que comienza igual, pero incorpora un parámetro específico.

Segmentación por audiencia

Pasamos a establecer quién debería ver este experimento.

Por defecto, a todos los visitantes que lleguen a las páginas objetivo que hemos establecido se les mostrará esa variante. Esta es la opción que hemos escogido para nuestra prueba.

No obstante, lo bueno de Google Optimize es que podemos definir la audiencia con más precisión.

Desde el botón Personalizar, tienes la posibilidad de:

• Añadir audiencias ya creadas en Google Analytics (solo para la versión de pago Optimize 360).
• Segmentar por palabras clave, grupos de anuncios o campañas de Google Ads.
• Orientar por parámetros UTM.
• Guiar el experimento en función de los dispositivos utilizados por los usuarios.
• Determinar la audiencia según el comportamiento de los usuarios (nuevos, recurrentes o procedentes de URL referentes específicas).
• Mostrar las pruebas en función de datos geográficos como ciudad, región o área metropolitana.
• Filtrar por tecnología.

Si quieres hacer más precisa la definición de la audiencia, aprovecha estas opciones.

Paso 3 – Escribimos la descripción y establecemos los objetivos de este test A/B

Dentro de las opciones de configuración de experimentos de Google Optimize, podemos dejar una breve descripción de la prueba.

Esta opción es útil si varias personas están trabajando en el mismo test. De este modo, siempre sabrán la hipótesis de partida y el objetivo perseguido con su puesta en marcha.

Un apartado crucial en las pruebas A/B de Google Optimize pasa por establecer la herramienta para la medición de resultados y la definición de objetivos.

En nuestro caso, se trata de Google Analytics, indicando tanto la propiedad, como la vista y el código ID de experimento, un dato de gran utilidad para enlazar la prueba con herramientas como Hotjar.

El siguiente paso será escoger el objetivo principal que deseamos optimizar con este test A/B.

Optimize nos da dos opciones:

• Escoger uno del listado ya definido y configurado desde nuestro panel en Google Analytics. En nuestro caso, elegimos el objetivo sobre registros en el Máster CRO, establecido ya en su momento.
• Crear un objetivo personalizado para este experimento. Seleccionamos también esta opción y diseñamos uno nuevo para conocer si el cambio de ubicación de los testimonios de la que partía nuestra hipótesis ha supuesto un incremento de interacciones.
  • Ponemos un nombre concreto a ese objetivo nuevo.
  • Escogemos como tipo de objetivo la opción Eventos.
  • Establecemos que la categoría de este evento debe ser «igual a Vídeo» para que recoja todas las interacciones que se den en ese formato.
  • En el desplegable sobre Método de recuento, elegiremos la opción Muchos por Sesión, dado que un usuario puede hacer clic varias veces en un vídeo.

Paso 4 – Comprobamos que la instalación de Optimize se ha desarrollado sin errores

En primer lugar, Google Optimize nos permite verificar que el script de su aplicación está insertado de forma correcta en nuestra página, un paso crucial si queremos lanzar el experimento.

Clicando sobre Comprobar instalación, debe aparecer un mensaje como este que indique que todo está perfecto:

Si deseamos que Google Optimize nos informe de los avances del experimento una vez puesto en marcha, podremos conseguirlo activando las notificaciones por correo electrónico.

A continuación, debemos indicarle a Optimize qué porcentaje de visitantes usará esta experiencia y el evento que activará este test A/B.

Con todas estas configuraciones, llegó el momento de iniciar el experimento dándole al botón Iniciar.

Recuerda que desde el banner de entrada al panel de configuración de Optimize puedes programar la fecha de inicio y fin del experimento para que esté operativo el tiempo que tú decidas.

Conclusión

Los tests A/B abren un camino a la experimentación increíble para fomentar el crecimiento de tu proyecto online y tomar las decisiones adecuadas con datos contrastados, bajando a tierra esas hipótesis de mejora que siempre rondan en tu cabeza.

Pero aquí no acaban los experimentos que Google Optimize en su versión gratuita pone a nuestro alcance.

En un próximo vídeo nos adentraremos en el test multivariable. ¡Te esperamos en un nuevo episodio de esta guía!