Hoy vamos a hablar sobre los archiconocidos experimentos Test A/B y sus variantes. Este tipo de experimentos son los idóneos y los más habituales en cualquier implementación-estrategia CRO (Conversion Rate Optimization).

Consisten en la creación de distintas versiones de una misma página o una pantalla con el propósito de que sean los usuarios quienes nos den pistas sobre sus preferencias. Gracias a este tipo de pruebas se puede seleccionar sin lugar a equívocos las características y las funcionalidades que mejor se amolden a los propósitos de la plataforma.

Estos tests deciden por nosotros qué cambios podrían suponer una mejora en la conversión de los objetivos de negocio planteados. Lo normal es que se realicen pequeños cambios que pasado un tiempo prudencial puedan ayudarnos a tomar determinadas decisiones. 

A continuación se detalla paso a paso el proceso habitual para llevar a cabo un experimento a través de Google Optimize.

1.  Crear una cuenta. Similar a GTM este paso solo es necesario la primera vez. Únicamente hemos de clicar en el botón azul ‘Crear cuenta’, cumplimentar el campo que da nombre a la cuenta, aceptar los términos como siempre y darle un nombre al contenedor de Google Optimize.

2.  Elegir el tipo de experimento. Google Optimize da la posibilidad de elegir entre uno de los tres siguientes experimentos (en este proceso optaremos por el primero de ellos):

    • Prueba A/B. En realidad, se refiere a un test A/B/n puesto que permite generar más de una variante de una misma página.
    • Prueba multivariable (MVT). Se crean variantes según el número de elementos que deseemos modificar. Es decir, si por ejemplo quisiéramos probar a cambiar en una página el titular H1 (la opción original y una variante) y una imagen (la opción original y dos alternativas) del texto automáticamente se estarían creando cinco nuevas combinaciones posibles sin incluir la versión original.
    • Prueba de redirección. Es una variante con una url distinta. Este tipo de tests son útiles cuando se quieren probar dos páginas “muy diferentes”. Esto tiene una problemática desde un punto de vista SEO ya que se estaremos creando contenido duplicado. Para evitar esto se recomienda añadir la metaetiqueta noindex en la versión alternativa hasta que se termine el experimento.
Tipos de experimentos de Google Optimize

Tipos de experimentos de Google Optimize.

3.  Añadir las variantes. Podemos agregar una o varias. Normalmente se suele añadir una sola ya que lo habitual es realizar pequeñas modificaciones. La creación de variantes es bastante intuitiva y se realiza en vivo sobre la página gracias al Editor Visual de la propia herramienta. Se genera a través de un WYSIWYG (What You See Is What You Get)que permite llevar a cabo cambios directamente sobre cualquier elemento sin necesidad de tener conocimientos CSS.

4.  Público al que se dirige el experimento. Se pueden añadir varias reglas para crear segmentos de usuarios a los que mostrar nuestras pruebas. Se pueden crear condiciones en torno a elementos como: variables de capa de datos, audiencias de GA, tipo de dispositivo, parámetros de consulta, urls, etc.

5.  Vincular la prueba a GA. Para poder realizar una medición avanzada y, entre otras cosas, asociar este experimento a objetivos previamente generados de nuestro sitio (envío de formulario) hemos de enlazar Google Optimize con GA. En la versión gratuita se pueden vincular hasta tres objetivos, mientras que en Google Optimize 360 se permiten hasta diez. Al finalizar la configuración de esta parte obtendremos el id del contenedor de Google Optimize.

6.  Agregar el fragmento de Google Optimize al sitio web. Para poder añadirlo tenemos que crear en GTM una etiqueta de tipo Google Optimize con el ID de contenedor de esta plataforma (no el de GTM) y el UA de GA correspondiente que se active en todas las páginas. Una vez creada la etiqueta acudiremos a optimize.google.com

7.  Iniciar la experiencia. Se puede dar comienzo al test al instante o programarlo (hora de inicio y de finalización). Se recomienda que el experimento esté activo durante un tiempo mínimo de dos semanas.

8.  Análisis de las pruebas. Una vez finalice el período del experimento deberemos valorar los resultados obtenidos. Estos se muestran de forma detallada en la pestaña Informes.

Resultados de test A/B en Google Optimize

Resultados de un experimento de tipo Test A/B.

Para finalizar con Google Optimize, debemos señalar la problemática existente con las variantes de los diferentes tipos de experimentos (a excepción de las pruebas de redirección).

Muchas veces, la carga de Google Optimize se ralentiza y esto hace que el usuario al que se le visualiza la variante perciba un leve parpadeo (como si se viera la versión original y a continuación rápidamente la variante). Para “solventar” esto se recomienda agregar el fragmento antiparpadeo, más conocido como anti-fliker snippet. Este se ha de añadir directamente al código sin usar GTM y únicamente deberemos modificar la parte final ‘GTM-XXXXXX’:true, donde incluiremos el ID del contenedor de Google Optimize.

Antiparpadeo (anti-flicker) y código Google Optimize snippet

Snippet básico de Google Optimize y código antiparpadeo anti-flicker.

El post de hoy intenta resumir el funcionamiento básico de una de las herramientas gratuitas más útiles que tenemos a nuestro alcance quienes trabajamos en el universo del Marketing Digital. Espero que te haya gustado y como siempre te espero la semana que viene con un nuevo artículo. Mientras, te invito a que eches un vistazo al resto de artículos de mi Blog y que te suscribas a mi Newsletter para estar al tanto al instante de todas las noticias y los artículos que publico. ¡Hasta la semana que viene!

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