Qué son las pruebas AB: cómo aumentar las ventas online en un 200% en España

Las pruebas A/B son un método sencillo de experimentación: comparar dos versiones de una página, registro o elemento de campaña para determinar cuál funciona mejor. Aplicadas al comercio electrónico, las pruebas A/B ayudan a aumentar el número de clics, añadir contenido al carrito y generar conversiones, sin tener que decir «por la sensación».

Esta es una fuente de datos esencial, especialmente cuando los presuntos medios se gestionan mediante campañas automatizadas (PMax, Demand Gen, Catalog Ads).
En este artículo, cuéntanos: la definición de las pruebas A/B, los principales tipos de pruebas, un método paso a paso, los errores frecuentes (visualización, SRM, dimensionamiento incorrecto) y cómo vincular las pruebas A/B con los feeds de productos y las páginas de destino.

1. ¿Qué es el AB Testing?

AB testing definition

Las pruebas A/B, también llamadas pruebas divididas o pruebas A/B, son un método de experimentación científica que se puede utilizar en el marketing digital 🧑🔬

Imagina comparar dos versiones de una página web o un elemento de campaña para ver cuál obtiene los mejores resultados. Cada versión se muestra a un grupo de usuarios similares. Las acciones se analizan para determinar cuál es la que generará más conversiones.

El principio se basa en la recopilación de datos estadísticos. Al utilizar métricas como la pila de clics, la herramienta de añadir carritos o la herramienta de conversión, las empresas pueden tomar decisiones informadas basadas en coincidencias del mundo real, en lugar de presunciones.
Los métodos de pruebas A/B ayudan a optimizar continuamente las páginas y las campañas para maximizar el rendimiento. En resumen, la evidencia analítica es una herramienta científica para mejorar la eficacia de las estrategias de marketing.

Una prueba A/B distribuye aleatoriamente el tráfico entre una versión «A» (control) y una versión «B» (variación). Veamos un indicador principal (KPI) (por ejemplo, la tasa de adición al carrito, la conversión o las entradas por visita) hasta que tengamos un número suficiente para llegar a una conclusión. El objetivo: decidir, en función de la evidencia, qué versión implementar.

Nota: Google Optimize ya se fabricó en 2024. Actualmente, confiamos en plataformas de terceros (del cliente o del servidor) o en los módulos «Experimento» de las agencias de publicidad (por ejemplo, Google Ads) para probar las variantes de las campañas.

Por ejemplo, en Dataïads, Pruebas A/B en la página de destino inteligente Es crear dos Variantes de aterrizaje De la misma planta:

• Variante A: título «genérico» más comercialización más vendida
• Variante B: título «uso centralizado» + comercialización «productos similares + filtros «-20% y +»»
  Activa una división 50/50, establece un KPI principal de «Añadir al carrito» y comprueba la estabilidad de los resultados durante 14 días.

Importancia de la evidencia AB para el comercio electrónico

Para los sitios de comercio electrónico, la evidencia AB es esencial. PermiteOptimiza todos los aspectos de tu sitio web para mejorar las tasas de conversión 📈

Al probar diferentes versiones de las páginas de productos, las páginas de destino o los botones de acción, la minoría electrónica puede Identifica lo que mejor se combina con las expectativas de tus visitantes.

Las Pruebas AB también ayudan Reduzca las tazas de rebote y mejore la experiencia del usuario. Al comprender qué funciona y qué no, las minorías electrónicas adoptan optimizaciones basadas en las preferencias reales de los usuarios.

Estas mejoras basadas en el análisis de datos generalmente se traducen en un aumento de las ventas y los ingresos.

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2. ¿Por qué las pruebas A/B son clave para un sitio de comercio electrónico?

Las pruebas A/B son una herramienta sencilla y potente para mejorar el rendimiento sin ningún contratiempo. Le permite aprender rápidamente, decidir en función de la evidencia e invertir de manera más inteligente.

Al analizar diferentes versiones de páginas o elementos, los administradores de medios o comercio electrónico pueden determinar con precisión qué función es la mejor para su público específico.

• Elimine el riesgo de cambios. En lugar de rediseñar una página completa, creemos un hipopótamo y probémoslo. Minimiza el riesgo de perder tráfico o ventas.
• Mejora continua y medible. Al analizar las variantes de las páginas de productos, los formularios o las CTA, puedes identificar exactamente quién está aumentando las conversiones (y qué es inútil).
• Aprenda rápido, decida rápido. La evidencia A/B revela los ingredientes que presenta cada KPI: título, imágenes, argumentos, filtros y marketing.
• Agilidad sin cargas de TI. Las soluciones experimentales modernas permiten lanzar pruebas sin movilizar el camino técnico. No abandonamos las infinitas soledades de la esperanza. 😅
• Personalización inteligente. Realice pruebas por segmentos (nuevas fronteras para lo recurrente, teléfonos móviles para ordenadores, mercados). Luego, implementa la versión correcta para cada audiencia para aumentar la participación, la satisfacción y el liderazgo.
• Invierta mejor su presupuesto. Cada punto de conversión obtenido mejora el ROAS, especialmente con campañas automatizadas (PMax, Demand Gen). Al identificar las mejores prácticas para su audiencia, maximice el impacto en los medios.

Consejo: combina la evidencia A/B «antes del clic» (títulos, atributos, imágenes de flujo) y «después del clic» (aterrizaje, marketing) para crear un círculo virtuoso en todo el registro.

Ejemplo en Alimenta y enriquece, configurar dos Title rules para el mismo segmento de productos:

• Título A: «Marca + modelo»
• Título B: «Marca + modelo + atributo distintivo (material/uso/color real)»
  Implemente dos versiones del flujo en 2 grupos principales de productos e incluya su impacto en CTR Y CPC en Google. Réplica al ganador de la retransmisión mundial.

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3. Los 7 tipos principales de pruebas (y cuándo utilizarlas)

Hay varios tipos de pruebas A/B que las minorías en línea pueden realizar. Úselo para optimizar sus páginas web y campañas. Cada tipo de prueba tiene sus propias características y se puede adaptar para adaptarse a objetivos empresariales específicos.

3.1 Ensayos A/B

Principle. Dos versiones de la misma página o elemento (A frente a B), tráfico distribuido aleatoriamente.
When usarlo. Valide una sola hipótesis (etiqueta de CTA, orden de bloques, principio visual).
Para grabar. Es el formato más utilizado: inicio rápido, resultados fáciles de leer.

Aplicación Dataïads: página de inicio inteligente
A/B in the Posición del bloque «Promesa + social test» :

• R: Bajo el Héroe
• B: por encima del bloqueador de precio/CTA
• KPI principal: Tasa de adición de caritos. KPI secundario: profundidad de despliegue.

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3.2 Prueba multivariante

Principle. Varios elementos varían al mismo tiempo (título × imágenes × CTA) para mediar en sus interacciones.
When usarlo. Tienes mucho tráfico y quieres escuchar el efecto combinado de varios componentes.
Para grabar. Muy informativo pero con mucho tráfico; debes evitarlo si el volumen es limitado.

Aplicación Dataïads: Creatividad inteligente para creaciones de Catalog Ads
Genera 4 variantes creadas a partir del mismo producto:

• Product Hero against life style, con/sin Insignia promocional dinámica
• CTA «Discover» Frente a «Añadir al carrito»
  Exportar a Meta/Google y leer Incremento de activos (CTR, CVR tras hacer clic en el aterrizaje de Dataïads).

3.3 Sonda de redireccionamiento/URL dividida

Principle. Comparemos dos páginas distintas (dos URL) con un menú con páginas muy diferentes (por ejemplo, páginas de destino genéricas y temáticas).
When usarlo. Demuestre un concepto de página radicalmente nuevo o un rediseño importante.
Para grabar. Ideal para cambios «macro» en la estructura y la experiencia del usuario.

3.4 Prueba de varias páginas (embudo)

Principle. La variación se aplica a las distintas etapas del viaje (anuncio + PDP + esto).
When usarlo. Busca un impacto global en la conversión, más que una simple pantalla.
Para grabar. Mejore el efecto «extremo a extremo» y evite las optimizaciones locales que se degradan en otros lugares.

3.5 Pruebas A/A (calibración)

Principle. Dos versiones ideales para comparar las herramientas y la calidad de la distribución aleatoria.
When usarlo. En el caso de una campaña de prueba, después de un cambio de baterías o en caso de métodos duales.
Para grabar. Detecte los problemas de la medicina (SRM, etiquetado, segmentación) antes de realizar las pruebas de «verdad».

3.6 Pruebas A/B en tiempo real

Principle. Los cambios se aplican al mercado a través de una herramienta experimental, el monitoreo del desempeño in vivo.
When usarlo. Ajustes rápidos (microcopias, insignias, subrayados), periodo comercial, pruebas iterativas.
Para grabar. Muy activo; mantenga una gobernanza estricta (un KPI principal, marcos de decisión definidos).

3.7 Prueba de actividades/campañas en los medios (agencias de publicidad)

Principle. En Google Ads (Experimentos) y otras plataformas, estamos investigando las variantes, la segmentación o la estrategia de los activos con recursos compartidos presuntuosamente.
When usarlo. Evalúe los anuncios, las combinaciones creativas o la estrategia PMax de Demand Gen sin dar a conocer la historia.
Para grabar. Perfecto para ganar la fase anterior al clic (creación, segmentación) y la fase posterior al clic (destino) y para centrarse en el impacto de los medios en la conversión.

Consejo: comience con A/B simple Para asesorar sobre ganancias rápidas, usa el Dividir URL Para Probar Las Plantillas, Vaya a multivariante Si tu volumen lo permite. Se calibra regularmente con un A/A y acelere las iteraciones «del día a día» con el In real time. Al mismo tiempo, validate activi et strategies Directamente a las salas de control a través de Experimentos.

Uso de la plataforma Dataïads (Feed Enrich + Smart Creative +) Active Intelligent + Página de inicio inteligente)

• Flux A vs Flux B (titulares enriquecidos)
• Create A frente a B (fondo generado frente a fondo de estudio)
• Lanzar A contra B (productos igualmente relacionados con «solo promociones»)
  mirada de soslayo CTR, CPC In the control side Añadir carrito, conversión, AOV Del lado de Dataïads.

👉 Lea también: Rendimiento publicitario y experiencia de usuario: ¿Odias la conciliación?

4. Cómo realizar una prueba AB eficaz Cómo realizar una prueba A/B eficaz (método de 8 pasos)

Para obtener resultados significativos con la evidencia AB, es importante seguir una metodología rigurosa.

Hemos identificado 8 pasos clave.

1. Defina un objetivo claro (KPI principal).
   ¿Qué quieres mejorar 🎯? Ejemplo: «+10% de la adición al carrito», «− 10% del impuesto de salida del carrito», «+0,3 pt CR». Un único KPI principal para tomar decisiones inexactas.
2. Formula la hipótesis (y el «por qué»).
   Escribe lo que crees que quieres mejorar y por qué:
   Ex. «Un título de producto más descriptivo (material y uso) aumentará la tasa de adición al tanque al reducir la incertidumbre».
   Información sobre el uso de datos, las opiniones de los clientes o la experiencia del usuario.
3. Seleccione las variables que desea probar.
   Elige los elementos que apoyan la hipótesis: título, imágenes, CTA, orden de los bloques, diseño...
   Para un A/B simple, Cambiar una sola palanca ; en multivariante, mantenga el número de combinaciones compatible con su tráfico.
4. Cree versiones alternativas claras.
   Diseño A (control) y B (variación) en Solo cambiando la variable Direcionado. Las diferencias deben ser lo suficientemente fuertes como para influir en el comportamiento.
5. Dimensiona la muestra (antes de lanzarla).
   Calcula el Muestran Size Según tu tasa de conversión actual, laEfecto detectable mínimo Y el Statistical power. Adjunta también un Duración mínima para cubrir los ciclos (días laborables antes del final de la semana, operaciones).
6. Divida el tráfico y distribúyalo de forma aleatoria y ordenada.
   Divida el tráfico (a menudo 50/50) y supervise el BRAZO (Discordance in the Muestras Proporción): si la parte del tráfico observado se toma desde el avión (por ejemplo, 55/45 en lugar de 50/50), detengase incluyendo la etiqueta, la segmentación, las redirecciones o los bots.
7. Rastrea y analiza sin «echar un vistazo».
   Durante la prueba, asegúrese de que cada variante se cargue bien y reciba tráfico. No te relajes tanto como una pieza musical gráfica que sea «significativa»: el respeto Talla + duración métodos secuenciales planificados o utilizados.
   Al final, analice primero el KPI principal, Luego el Efectos secundarios (AOV, rapidez, compromiso, compromiso) y el Estabilidad por segmento (dispositivo, combustible, mercado).
8. Despliegue al ganador... y otra vez.
   La versión ganadora está en producción y documenta el aprendizaje y el lugar pasado a la siguiente Hipótesis. La optimización es Continúa (nuevos visitantes, clientes fieles, nuevas temporadas).

Bonificación avanzada: reducción de la variación (CUPED).
Cuando sus datos sean apropiados, reutilice las señales anteriores en la experiencia para Reducir la variación, acelerar las pruebas y Disminuir el tamaño de la muestra requerida.

Consejos prácticos: mantener un Lista de verificación para cada prueba (objetivo, hipótesis, diseño, tamaño, duración, reglas de parada, SRM, segmentos, criterios de implementación) y un Learning Journal compartido con el equipo.

👉 Lea también: ¿Cómo se optimiza la conversión de los anuncios de Google Local Inventory Ads?

5. Mejores prácticas en los ensayos A/B

Para maximizar los beneficios de las pruebas A/B, es crucial seguir ciertas prácticas que han demostrado su eficacia 🌟

Estas recomendaciones te ayudarán obtenga resultados confiables y obtenga conclusiones relevantes para optimizar su sitio de forma continua.

Probar una variable a la vez

En teoría, para obtener resultados claros y precisos, recomendamos Probar solo una variable a la vez como el título, la imagen o el botón de acción para determinar su impacto exacto en el rendimiento.

El análisis simultáneo de varios elementos puede dificultar la identificación de lo que realmente influyó en los resultados.

Debido a que las buenas intenciones metodológicas no siempre son las que aportan más beneficios o las que nos permiten llegar a resultados satisfactorios con mayor rapidez, nuestras Tecnología de datos Apply Hybrid focus.

En Dataïads, basándonos en nuestra experiencia en apoyar a más de 200 marcas de comercio electrónico, nos gusta Primero, realiza pruebas de estrategia Que sabía cómo incluir múltiples variables.

Con este enfoque, el los aumentos de rendimiento son rápidamente significativos, las lecciones de marketing estratégico se pueden identificar rápidamente.

Una vez que esto haya tenido un efecto significativo, Refinemos variable por variable más adelante ajustes basados en los resultados analíticos obtenidos.

Para entender mejor este método, recomendando la lectura de este artículo.

Garantizar la validez estadística de la muestra

Lanzar una prueba AB significa ofrecer una experiencia web a una parte de la audiencia o, a veces, a toda ella. De hecho, lo es Interesante para liderar a la población para una prueba específica.

Sin embargo, es un hecho que una cantidad muy pequeña de música puede conducir a resultados insignificantes y comprometidos.

Para ser precisos, Use un tamaño de muestra suficiente para garantizar que los resultados sean estadísticamente significativos y confiables. Puede utilizar herramientas para calcular el tamaño del reloj y determinar el número mínimo de participantes requerido.

Tener un período de prueba adecuado

En general, se realiza una prueba AB. Durante un período de tiempo fijo, que será breve.

Sin embargo, es importante Dele suficiente tiempo a su prueba para captar las variaciones naturales en el comportamiento de los usuarios.

Es posible que un período corto de tiempo no ofrezca una imagen completa, especialmente si el tráfico fluctúa en función de factores como el día de la semana o las promociones actuales.

Analice los datos rigurosamente

Una vez finalizada la prueba, es Es importante analizar los resultados con cuidado 👀

Tómese el tiempo para Descifrar los resultados obtenidos ¡y desafíalos!

Métodos estadísticos útiles para confirmar la importancia de las diferencias observadas.

No confíe únicamente en las variaciones aparentes y asegúrese de que los resultados sean estadísticamente válidos antes de llegar a conclusiones.

Documentar e iterar

Al final, la prueba AB es una excelente manera de Configura una progresión continua.

Por ahora, registre los resultados de cada prueba, conozca las conclusiones e implemente otras mejores.

Repita el proceso con nuevas pruebas para una optimización continua y gradual.
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6. Qué probar primero en un sitio de comercio electrónico

6.1 Fichas de productos (PDP)

• Ricos and estructurated titles : Marca + Modelo + Diferentes atributos (material, uso, color real).
• Galería visual : ángulo principal con estilo de vida, zoom, 360°, vídeo corto.
• Argumentos clave : beneficios concretos, pruebas sociales, garantías, plazos y gastos de envío.
• CTA and price lock : etiqueta, posición, adhesión, menciones promocionales.

6.2 Listas y resultados

• Programación (productos más vendidos, nuevos productos, relevancia personalizada).
• Filtros : presencia, orden, valores legítimos (tallas, pantalones, materiales).
• Miniaturas : 1 contra 2 imágenes, etiquetas de «promoción», etiquetas de información.

6.3 Páginas de inicio multimedia

• Promesa de alineación → contenido (con la misma redacción que el anuncio).
• Marketing contextual : productos similares, variantes, cruzada.
• Vitesse : sentido por Web Vitals.

6.4 Finalizar la compra

• Etapas (1 página bordea en varios pasos).
• Payment Media (BNPL, cartón), Recarga automática, claridad de las tarifas

7. Errores comunes (y cómo evitarlos)

• Espejar/parada temprana : corregir el plan de Análisis de Antemano o adoptar un método secuencial correcto.
• Discrepance in muestreo relationship (SRM) : si la distribución observada no se corresponde con el plan (por ejemplo, 55/45 en lugar de 50/50), investigue el seguimiento, la segmentación, los redireccionamientos y los bots. No interpretes los resultados.
• Test de tamaño insuficiente : efecto minimizado en comparación con el tráfico disponible; utiliza estimadores más sensibles (CUPED) para informar sobre el efecto menos detectable.
• Multivariante sin tráfico : el número de combinaciones ha desaparecido. Centrado en una secuencia de prueba A/B simple.
• KPI incorrecto : optimizamos la conversión o el valor, solo hacemos clic.
• Sesgo de estacionalidad : sí, eso funciona de manera suficiente para cubrir los ciclos (desde lunas hasta cuatro frente al final de la semana, horarios comerciales).
• Utillaje obsoleto : anticipe sus elecciones de plataforma y/o utilice los módulos experimentales en las salas de control.

8. Vincular las pruebas A/B, el flujo de productos y las campañas de compañas de coma

• Antes del clic (antes del clic) : la calidad de Products flow influye en la elegibilidad y la relevancia de los anuncios de títulos descriptivos, atributos completos, imágenes enriquecidas A menudo resultan en uno CTR plus high Y uno CPC más bajo. Demuestra las variantes de títulos e imágenes desde el punto de vista del flujo (creándolas con unos pocos clics) con la IA multimodal de Active Intelligent), Luego replica a los ganadores de tus campañas y crea una ronda virtuosa.
  • Contras Alimenta y enriquece (Dataïads), pueden industrializar estas variantes textuales y visuales a partir del flujo, el lugar Test A/B on impacto en Pmax/Demand Gen through Experimentos Anuncios de Google.
• Tras el clic (Después del clic) : El Páginas de destino inteligentes Los Dataïads permite implementarlo páginas rápidas y contextualizadas Y deVariantes iterares (marketing, bloques de argumentos, filtros de flujo) para mediar el efecto real en la incorporación y conversión de carreras, sin monopolizar la TI interna.
• Medición unificada : defina su KPI, su modelo de atribución y su método de análisis Parte delantera la prueba. Piensa en el uniformidad multicanal (PMax combina varios inventarios).

9. Lista de verificación operativa (se puede copiar)

1. 1 KPI principal, hipótesis clara.
2. Diseño de prueba adaptado al volumen (A/B simple por defecto)
3. Size of the Muestra y Parada Rules Fijo.
4. Control aleatorio + SRM Supervisori.
5. Tablero Segmentos/Robustez activado.
6. Despliega el ganador en 1 clic.
7. Learning Journal compartido con el equipo.
8. Boucle Justo antes de hacer clic en (Feed Enrich) → creado (Smart Creative/Asset) → después de hacer clic en (Smart Landing Pages), además, la información se actualiza en el feed.

10. Preguntas frecuentes sobre Express

¿Puedes probar A/B en mis campañas de Google Ads?
Sí. Estados Unidos Experimentos para actividades, segmentación, ofertas, generación de demanda o búsqueda, lea ahora el impacto After the Clic Lado de landrizaje.

¿Cómo puedo reducir la duración de una prueba?
Aumente el tráfico o efecto esperado o aplique a Variance Reduction (por ejemplo, CUPED) cuando sus datos son adecuados.

Pruebas A/B y personalización, ¿son compatibles?
Sí, si el segmentación Se Define de Antemano y se Prueba Por segmento (y no lo hacemos todos al mismo tiempo en todos los partidos).

¿Qué es un SRM?

‍Uno Discordance in the Muestras Proporción : el coste medio de tráfico por variante no se corresponde con el mapa. Es una señal de alerta metodológica.

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En conclusión, elLa prueba A/B es una herramienta poderosa para cualquier empresa que busque optimizar su sitio de comercio electrónico.

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Al utilizar este método, puede mejorar las conversiones, personalizar la experiencia del usuario y optimizar su presunción de marketing.

La captación de clientes se puede lograr en varios canales, dividiendo el contenido presuntivo y los medios adaptados por el nivel de rentabilidad. En esta estrategia de adquisición, no debe subsumirse la contribución de las pruebas de marketing, que son una ventaja para la ejecución de la presunción.

Para saber cómo la plataforma Dataiads puede ayudar a aprovechar al máximo la evidencia de AB, no dude en Contacta con nuestros sotros.

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