Optimize de Google era una herramienta que se utilizaba para hacer los test A/B. Sin embargo, Optimize desapareció a finales de septiembre de 2023. Aunque las pruebas de Optimize se perderán, ahora puedes hacer los test A/B con Google Analytics 4 (GA4), que ofrece múltiples soluciones integradas.
¿Qué es un test A/B con Google Analytics?
Optimize era una herramienta freemium de Google que permitía personalizar y realizar pruebas. El cierre definitivo de la plataforma ocurrió el 30 de septiembre de este 2023, después de seis años de funcionamiento. Esta herramienta era muy útil cuando se trataba de optimizar la tasa de conversión, pero, según Google, no contaba con todas las funciones y servicios necesarios para los clientes.
La idea de Google es invertir en integraciones de test A/B para poder hacerlo con Analytics 4. Pero vayamos por partes, ¿Qué es un test A/B? Se trata de una prueba o experimento aleatorio que utiliza dos o más versiones de una misma página web. La variante A es la versión original del sitio, mientras que la B contiene algún elemento diferente de la versión original. Durante un test A/B se muestran las variantes, de forma aleatoria, a los usuarios, al mismo tiempo.
El objetivo de un test A/B es determinar qué versión de la web funciona mejor para cumplir objetivos específicos. Y es que, durante las pruebas, puedes ver, por ejemplo, qué variante aumenta la tasa de clics, la de conversión o las tasas de participación. Esto ofrece múltiples posibilidades y permite mejorar el rendimiento de tu sitio web.
¿Por qué hacer un test A/B con Google Analytics?
Puede decirse que Optimize se mezcló con GA4 para crear una poderosa herramienta de conversión. Hoy en día, los usuarios que realizan un test A/B con Google Analytics 4 obtienen datos muy precisos y reveladores. Además, pueden hacer mediciones de los resultados con el contexto de indicadores clave de desempeño de la web (KPI). Las principales ventajas de hacer estas pruebas utilizando GA4 son:
- Toma de decisiones basadas en datos. Google Analytics 4 ofrece informes completos sobre el comportamiento de los usuarios y las tasas de conversión, cosa que permite tomar decisiones informadas sobre qué cambios deben hacerse en la web para mejorar la tasa de clics, rebote, tiempo de permanencia, etcétera.
- Segmentación de la audiencia. Hacer un test A/B con Google Analytics 4 permite importar datos de audiencia muy precisos. Esto se traduce en una mejor segmentación para llegar al público adecuado.
- Medición del ROI. GA4 es una herramienta muy útil cuyas métricas permiten evaluar el impacto de las pruebas SEO A/B. Así es posible determinar si los cambios aplicados conducen a una mejor clasificación en los motores de búsqueda, además de un aumento de tráfico orgánico.
¿Cómo hacer un test A/B en Google Analytics 4?
Lo primero que debemos decirte es que, por sí solo, GA4 no es capaz de realizar las pruebas, sino que es necesario utilizar herramientas de terceros e integrarlas a Google Analytics 4. Te presentamos tres herramientas para hacer test A/B y que cuentan con integraciones oficiales a GA4.
AB Tasty
AB Tasty es una herramienta de pruebas A/B muy utilizada por las grandes compañías y marcas de comercio electrónico. La herramienta permite optimizar los sitios web en lo que a usabilidad y rendimiento de búsqueda se refiere. El objetivo de esta plataforma, además, es ayudar a los expertos de marketing y desarrolladores a mejorar la experiencia del usuario en el sitio web y aumentar la tasa de conversión.
Tiene un editor conocido como WYSIWYG (What you see is what you get – lo que ves es lo que obtienes) que permite a los usuarios, de todos los niveles, diseñar pruebas y determinar las mejores estrategias para la web y aplicaciones. El uso de AB Tasty es facilísimo, pues el editor cuenta con una biblioteca de widgets que se arrastran y sueltan; incluye imágenes, banners, temporizadores etcétera.
Ahora bien, si quieres hacer un test A/B con Google Analytics 4, utilizando AB Tasty, te contamos que la herramienta cuenta con dos tipos de integraciones:
- Pull. La integración pull permite recibir datos de la audiencia de Google Analytics para que puedas dirigirte a diferentes segmentos siguiendo la interfaz de AB Tasty.
- Push. Esta integración permite enviar datos de campaña de AB Tasty a tu cuenta de Google Analytics. Después se analizan los resultados de las pruebas y el ROI en GA4, con los KPI de rendimiento de la web.
Optimizely
Al igual que AB Tasty, Optimizely cuenta con un editor WYSIWYG de bajo código o sin código, que hace que la herramienta sea fácil de utilizar y muy intuitiva. Optimizely es la mejor alternativa para los usuarios menos experimentados, pues no es necesaria la ayuda de un desarrollador para hacer cambios en la web y aplicaciones. ¿Cómo integra Optimizely a Google Analytics 4?
Optimizely se ejecuta en Google Cloud Platform y puede integrarse con varios productos de Google, incluyendo el Analytics. A través de esta herramienta puedes hacer un seguimiento de las pruebas de Optimizely Web Experimentation directamente en la interfaz de Google Analytics 4. Por otra parte, queremos destacar que esta herramienta puede conectarse con Google Tag Manager (GTM) para agregar y actualizar tus etiquetas y así poder hacer el seguimiento de conversiones y análisis del sitio.
VWO
VWO afirma ser la plataforma de pruebas A/B número uno del mundo. ¿Lo mejor? Que los usuarios pueden ejecutar las pruebas en minutos y sin demasiadas complicaciones. Al igual que las herramientas que ya te hemos mencionado, VWO también tiene un editor visual WYSIWYG, cosa que permite que los test los hagan los usuarios menos experimentados. Eso sí, en VWO es necesario agregar y editar recursos de páginas web utilizando HTML.
El panel de pruebas de esta herramienta es muy intuitivo y fácil de leer. VWO ofrece una amplia variedad de datos de experimentos en tiempo real y las métricas de optimización de experiencias. Lo más atractivo de VWO es que ofrece representaciones visuales de datos que miden cómo interactúan los usuarios con el sitio web, incluyendo clics en algunos productos/elementos, selección de opciones y, en general, la forma en la que se desplazan por cada página.
¿Cómo hacer test A/B en Google Analytics 4 utilizando VWO? Ambas herramientas están integradas y esto permite crear audiencias GA4 en la interfaz de VWO. También es posible importar las audiencias directamente de GA4 a VWO. Cuando se vinculan las herramientas, VWO detecta, de forma automática, la etiqueta de Google en tu sitio web. Como información extra, te contamos que VWO se integra con Google Cloud Storage y permite exportar datos de campaña, diariamente y de forma automática.
¿Cómo hacer una prueba A/B paso a paso?
No importa la herramienta que elijas, sigue estos sencillos pasos para hacer una prueba A/B de tu sitio web y mejorar el rendimiento.
Mide el rendimiento de tu web
El primer paso es identificar las oportunidades de mejora de la web y esto se hace midiendo el rendimiento actual. Los datos de medición puedes extraerlos de Google Analytics 4, SEMrush o la consola de búsqueda de Google (GSC). Para ver qué funciona y qué no, deberás:
- Introducir el dominio.
- Instalar el código usando Google Tag Manager.
- Esperar la recopilación de datos.
- Explorar las ideas proporcionadas por la herramienta.
Encuentra las variables de tu web
Una herramienta como Google Analytics 4 debería proporcionar inspiración suficiente para que puedas encontrar la variable para tu sitio web. Al empezar, lo mejor es centrarte en una variable a la vez. Por ejemplo, si vas a analizar el contenido de tu blog y las entradas que mejor rendimiento tienen son las que incluyen números en los titulares, puedes hacer pruebas A/B en artículos antiguos y de bajo rendimiento. La idea, en este ejemplo, es reescribir los títulos y añadir números.
Después, haz un seguimiento de las visitas a la página, directamente en Google Analytics 4 para ver si los cambios mejoran la participación de los usuarios.
Por otra parte, te contamos que una variable que puede ser de gran ayuda es el CTA o call to action. La idea es introducir este mensaje de llamado a la acción dentro de tu web. El objetivo es mejorar y aumentar la tasa de conversión.
Hipótesis de prueba en el test A/B
El test A/B también tiene una hipótesis de prueba, pero tienes que encontrarla. En líneas generales puede definirse como la idea que deseas probar o refutar al hacer tu prueba A/B. Por ejemplo, una hipótesis de prueba sería «incluir más CTA en la página ayuda a aumentar la conversión». Entonces, esto es lo que quieres probar, realmente, con un test A/B. No te preocupes, pues la hipótesis siempre puedes modificarla en función de lo que aprendas al hacer la prueba.
Es muy importante que también crees variaciones basadas en tu hipótesis. Aquí encontramos la versión de control, que es la versión inalterada de tu sitio web; y la versión challenger, que es la modificada.
Establece objetivos
Las pruebas implican la medición de varias métricas. En un test A/B es crucial elegir primero la métrica más importante antes de comenzar. ¿Por qué? Porque esto te permitirá medir la efectividad. Por otra parte, si estás probando dos funciones nuevas juntas, medir la misma métrica de cada segmento de la audiencia, hace posible comparar el rendimiento de forma directa.
Por otra parte, escoge siempre el período de tiempo durante el cual ejecutarás el test A/B en Google Analytics 4 y que se ajuste a tus objetivos. Ten en cuenta que si ejecutas la prueba por bastante tiempo, tendrás más posibilidades de recabar gran cantidad de datos precisos.
Haz un test A/B con Google Analytics 4
Con todos los datos e información recopilada, ya es momento de ejecutar la prueba formalmente. Para ello, utiliza la herramienta que hayas escogido y que esté vinculada a Google Analytics 4. Una vez que la prueba haya concluido y tengas suficientes datos, es momento de analizarlos y trazar una estrategia eficaz para mejorar el rendimiento de tu sitio web.
