Qué es el AB Testing: Cómo Aumentar Ventas Online 200% en España

Las pruebas A/B son un método sencillo de experimentación: comparar dos versiones de una página, un recorrido o un elemento de campaña para medir cuál funciona mejor. Aplicadas al comercio electrónico, las pruebas A/B ayudan a aumentar las tasas de clics, de añadir contenido al carrito y de conversión, sin tener que apostar «por la sensación».

Este es un enfoque esencial basado en datos, especialmente cuando los presupuestos de medios se gestionan mediante campañas automatizadas (PMax, Demand Gen, Catalog Ads).
En este artículo, veremos: la definición de las pruebas A/B, los principales tipos de pruebas, un método paso a paso, los errores frecuentes (visualización, SRM, mal dimensionamiento) y cómo articular las pruebas A/B con los feeds de productos y las páginas de destino.

1. ¿Qué es el AB Testing?

Definición de pruebas AB

Las pruebas A/B, también llamadas pruebas divididas o pruebas A/B, son un método de experimentación científica que se utiliza 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 actuaciones se analizan para determinar cuál es la que genera más conversiones.

El principio se basa en la recopilación de datos estadísticos. Al utilizar métricas como la tasa de clics, la tasa de adición al carrito o la tasa de conversión, las empresas pueden tomar decisiones informadas basadas en hechos reales, en lugar de suposiciones.
Los métodos de pruebas A/B ayudan a optimizar continuamente las páginas y las campañas para maximizar el rendimiento. En resumen, las pruebas AB son un enfoque científico 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). Observamos un indicador principal (KPI) (por ejemplo, la tasa de adición al carrito, la conversión o los ingresos por visita) hasta que tenemos una muestra suficiente para concluir. El objetivo: decidir, en función de las pruebas, qué versión implementar.

Nota: Google Optimize dejó de fabricarse en 2024. En la actualidad, confiamos en plataformas de terceros (del lado del cliente o del servidor) o en los módulos de «Experimentos» de las agencias de publicidad (por ejemplo, Google Ads) para probar las variantes de las campañas.

Por ejemplo, en Dataïads, Pruebas A/B en Smart Landing Page Es crear dos Variantes de aterrizaje de la misma plantilla:

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

Importancia de las pruebas AB para el comercio electrónico

Para los sitios de comercio electrónico, las pruebas AB son esenciales. Permiteoptimizar todos los aspectos de su 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, los minoristas electrónicos pueden identificar lo que mejor cumple con las expectativas de sus visitantes.

Las pruebas AB también ayudan reducir las tasas de rebote y mejorar la experiencia del usuario. Al comprender qué funciona y qué no funciona, los minoristas electrónicos adoptan optimizaciones basadas en las preferencias reales de los usuarios.

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

‍

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

Las pruebas A/B son una herramienta simple y poderosa para mejorar el rendimiento sin apuestas arriesgadas. Le permite aprender rápidamente, decidir basándose en la evidencia e invertir de manera más inteligente.

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

• Elimine el riesgo de los cambios. En lugar de rediseñar una página entera, aislamos una hipótesis y la probamos. Minimizas el riesgo de perder tráfico o ventas.
• Mejora continua y mensurable. Al probar variantes de páginas de productos, formularios o CTA, puedes identificar exactamente qué es lo que está aumentando las conversiones (y qué es inútil).
• Aprenda rápido, decida rápido. Las pruebas A/B revelan los ingredientes que hacen que el KPI avance: título, imágenes, argumentos, filtros y comercialización.
• Agilidad sin cargas de TI. Las soluciones experimentales modernas permiten lanzar pruebas sin movilizar la hoja de ruta técnica. Se acabaron las interminables solicitudes de espera. 😅
• Personalización inteligente. Realice pruebas por segmentos (nuevos frente a recurrentes, móviles frente a ordenadores, mercados). Luego, implemente la versión correcta para cada audiencia para aumentar la participación, la satisfacción y la lealtad.
• Invierta mejor su presupuesto. Cada punto de conversión obtenido mejora el ROAS, especialmente con las campañas automatizadas (PMax, Demand Gen). Al identificar las mejores prácticas para tu audiencia, maximizas el impacto en los medios.

Consejo: combina las pruebas A/B «antes del clic» (títulos, atributos, imágenes de flujo) y «después del clic» (aterrizaje, comercialización) para crear un círculo virtuoso a lo largo del recorrido.

Ejemplo en Alimenta y enriquece, configura dos Reglas de título para el mismo segmento de productos:

• Título A: «Marca + modelo»
• Título B: «Marca + modelo + atributo diferenciador (material/uso/color real)»
  Implemente dos versiones del flujo en 2 grandes clústeres de productos y compruebe su impacto en CTR Y CPC en Google. Replica al ganador en el flujo global.

‍

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

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

3.1 Pruebas A/B sencillas

Principio. Dos versiones de la misma página o elemento (A frente a B), tráfico distribuido de forma aleatoria.
Cuándo usarlo. Valide una sola hipótesis (etiqueta de CTA, orden de bloques, visual principal).
Para recordar. Es el formato más utilizado: rápido de iniciar, fácil de leer los resultados.

Aplicación Dataïads: Página de destino inteligente
A/B en el Posición del bloque «Promesa + prueba social» :

• R: bajo el héroe
• B: por encima del bloque de precio/CTA
• KPI principal: tasa de adición de carritos. KPI secundario: profundidad de desplazamiento.

‍

3.2 Prueba multivariante

Principio. Varios elementos varían al mismo tiempo (título × imagen × CTA) para medir sus interacciones.
Cuándo usarlo. Tienes mucho tráfico y quieres entender el efecto combinado de varios componentes.
Para recordar. Muy informativo pero con mucho tráfico; debe evitarse si el volumen es limitado.

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

• Producto Hero contra estilo de vida, con/sin insignia promocional dinámica
• CTA «Descubrir» frente a «Añadir al carrito»
  Exportar a Meta/Google y leer Incremento de activos (CTR, CVR posterior al clic a través de Dataïads landing).

3.3 Prueba de redirección/URL dividida

Principio. Comparamos dos páginas distintas (dos URL), a menudo con plantillas muy diferentes (por ejemplo, páginas de destino genéricas y temáticas).
Cuándo usarlo. Pruebe un concepto de página radicalmente nuevo o un rediseño importante.
Para recordar. Ideal para cambios «macro» en la estructura y la experiencia de usuario.

3.4 Prueba de varias páginas (embudo)

Principio. La variación se aplica a varias etapas del viaje (anuncio + PDP + cesta).
Cuándo usarlo. Buscas un impacto global en la conversión, más allá de una pantalla aislada.
Para recordar. Mida el efecto «de extremo a extremo» y evite las optimizaciones locales que se degradan en otros lugares.

3.5 Pruebas A/A (calibración)

Principio. Dos versiones idénticas para comprobar las herramientas y la calidad de la distribución aleatoria.
Cuándo usarlo. Antes de una campaña de prueba, después de un cambio de pila o en caso de dudas metodológicas.
Para recordar. Detecta los problemas de medición (SRM, etiquetado, segmentación) antes de realizar las pruebas «de verdad».

3.6 Pruebas A/B en tiempo real

Principio. Los cambios se aplican sobre la marcha a través de una herramienta de experimentación, el monitoreo del rendimiento en vivo.
Cuándo usarlo. Ajustes rápidos (microcopias, insignias, subrayados), periodo comercial, pruebas iterativas.
Para recordar. Muy ágil; mantenga una gobernanza estricta (un KPI principal, ventanas de decisión definidas).

3.7 Pruebas de activos/campañas mediáticas (agencias de publicidad)

Principio. En Google Ads (Experimentos) y otras redes, probamos variantes de activos, segmentación o estrategias de puja con presupuesto compartido.
Cuándo usarlo. Evalúe los anuncios, las combinaciones creativas o las estrategias de Demand Gen en PMax sin romper la historia.
Para recordar. Perfecto para vincular la fase previa al clic (creación, segmentación) y la fase posterior al clic (destino) y para objetivar el impacto de los medios en la conversión.

Consejo: comience con A/B simple para conseguir ganancias rápidas, usa el Dividir URL para probar las plantillas, vaya a multivariante si tu volumen lo permite. Calibre regularmente con un A/A y acelere las iteraciones «día a día» con el En tiempo real. Al mismo tiempo, valida tu activos y estrategias directamente a las salas de control a través de Experimentos.

Uso de la plataforma Dataïads (Feed Enrich + Smart Creative +) Activo inteligente + Página de destino inteligente)

• Flux A vs Flux B (títulos enriquecidos)
• Crear A frente a B (fondo generado frente a fondo de estudio)
• Lanzar A contra B (productos igualmente relevantes frente a «solo promociones»)
  Leer CTR, CPC en el lado de control y Añadir al carrito, conversión, AOV Del lado de Dataïads.

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

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

Para obtener resultados significativos con las pruebas 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 adición al carrito», «− 10% de tasa de salida del carrito», «+0,3 pt CR». Un único KPI principal para tomar decisiones inequívocas.
2. Formule 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 a la cesta porque reduce la incertidumbre».
   Usa datos, comentarios de clientes o información sobre la experiencia de usuario.
3. Seleccione las variables que se van a probar.
   Elige los elementos que apoyan la hipótesis: título, imagen, 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. Crea versiones alternativas limpias.
   Diseño A (control) y B (variación) en solo cambiando la variable dirigido. Las diferencias deben ser lo suficientemente fuertes como para influir en el comportamiento.
5. Dimensiona la muestra (antes de lanzarla).
   Calcula el tamaño de muestra según tu tasa de conversión actual, elefecto detectable mínimo Y el Poder estadístico. Adjunte también un duración mínima para cubrir los ciclos (días laborables frente a fines de semana, operaciones).
6. Divida el tráfico y distribuya aleatoriamente de forma ordenada.
   Divida el tráfico (a menudo 50/50) y supervise el BRAZO (Discordancia en la proporción de muestras): si la parte del tráfico observada se desvía del plan (por ejemplo, 55/45 en lugar de 50/50), deténgase y compruebe el etiquetado, la segmentación, las redirecciones o los bots.
7. Rastrea y analiza sin «echar un vistazo».
   Durante la prueba, comprueba que cada variante se carga bien y recibe tráfico. No te detengas tan pronto como un gráfico muestre que es «significativo»: respeta tamaño + duración planificado o utilice métodos secuenciales.
   Al final, analice primero el KPI principal, luego el impactos secundarios (AOV, velocidad, tasa de devolución, compromiso) y el estabilidad por segmento (dispositivo, fuente, mercado).
8. Despliegue el ganador... e itere.
   Pon en producción la versión ganadora, documenta el aprendizaje y luego pasa a la siguiente hipótesis. La optimización es continúa (nuevos visitantes, clientes fieles, nuevas temporadas).

Bonificación avanzada: reducción de varianza (CUPED).
Cuando sus datos sean apropiados, reutilice las señales previas a la experiencia para reducir la varianza, acelerar las pruebas y disminuir el tamaño de la muestra requerida.

Consejo práctico: mantenga un Lista de verificación para cada prueba (objetivo, hipótesis, diseño, tamaño, duración, reglas de parada, SRM, segmentos, criterios de implementación) y un Diario de aprendizaje compartido con el equipo.

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

5. Mejores prácticas en las pruebas 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 obtener resultados fiables y sacar conclusiones pertinentes para optimizar su sitio de forma continua.

Probar una variable a la vez

En teoría, para obtener resultados claros y precisos, se recomienda 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.

Probar varios elementos simultáneamente 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 Dataiads aplicar un enfoque híbrido.

En Dataïads, basándonos en nuestra experiencia en el apoyo a más de 200 marcas de comercio electrónico, nos gusta Primero, realiza pruebas de estrategia que a su vez pueden incluir múltiples variables.

Con este enfoque, el los incrementos de rendimiento son rápidamente significativos, las lecciones de marketing estratégico se identifican rápidamente.

Una vez que se ha logrado un impacto significativo, Refinemos variable por variable más adelante ajustes basados en los resultados analíticos obtenidos.

Para entender mejor este método, recomiendo leer este artículo.

Garantizar la validez estadística de la muestra

Lanzar una prueba AB significa ofrecer un experimento web a una parte de la audiencia o, a veces, a toda ella. De hecho, lo es interesante para dirigirse a la población para una prueba específica.

Sin embargo, hay que tener en cuenta que una muestra demasiado pequeña puede dar lugar a resultados insignificantes y engañosos.

Para ser precisos, Utilice un tamaño de muestra suficiente para garantizar que los resultados sean estadísticamente significativos y confiables. Puede utilizar herramientas de cálculo del tamaño de la muestra para determinar la cantidad mínima de participantes necesaria.

Tener un período de prueba adecuado

Por lo general, se realiza una prueba AB. durante un período de tiempo fijo, aunque sea 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 de tiempo demasiado corto 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 importante analizar los resultados con cuidado 👀

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

Utilice métodos estadísticos 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 sacar conclusiones.

Documentar e iterar

Por último, la prueba AB es una excelente manera de configurar una progresión continua.

Para ello, registre los resultados de cada prueba, saque conclusiones e implemente mejoras.

Repita el proceso con nuevas pruebas para una optimización continua y gradual.
‍

6. Qué probar primero en un sitio de comercio electrónico

6.1 Fichas de productos (PDP)

• Títulos ricos y estructurados : Marca + Modelo + Atributos diferenciadores (material, uso, color real).
• Galería visual : ángulo principal frente a estilo de vida, zoom, 360°, vídeo corto.
• Argumentos clave : beneficios concretos, pruebas sociales, garantías, plazos y costes de entrega.
• CTA y bloqueo de precios : etiqueta, posición, adherencia, menciones promocionales.

6.2 Listados y resultados

• Programación (productos más vendidos, nuevos productos, relevancia personalizada).
• Filtros : presencia, orden, valores legibles (tamaños, cortes, materiales).
• Miniaturas : 1 contra 2 imágenes, etiquetas de «promoción», insignias de reseñas.

6.3 Páginas de inicio de medios

• Promesa de alineación → contenido (con la misma redacción que el anuncio).
• Comercialización contextual : productos similares, variantes, venta cruzada.
• Vitesse : felt y Web Vitals.

6.4 Finalizar compra

• Etapas (1 página frente a varias etapas).
• Medios de pago (BNPL, cartera), recarga automática, claridad de las tarifas

7. Errores comunes (y cómo evitarlos)

• Espejar/parada temprana : fijar el plan de análisis de antemano o adoptar un método secuencial correcto.
• Discrepancia en la relación de muestreo (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, las redirecciones y los bots. No interpretes los resultados.
• Prueba de tamaño insuficiente : efecto demasiado pequeño en comparación con el tráfico disponible; utilice estimadores más sensibles (CUPED) o informe el efecto mínimo detectable.
• Multivariante sin tráfico : el número de combinaciones se está disparando. Concéntrese en una secuencia de prueba A/B simple.
• KPI incorrecto : optimice la conversión o el valor, no solo el clic.
• Sesgo de estacionalidad : deje que funcione lo suficiente como para cubrir los ciclos (de lunes a viernes frente a fines de semana, períodos comerciales).
• Utillaje obsoleto : anticipe sus elecciones de plataforma y/o utilice los módulos de Experimentos en las salas de control.

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

• Antes del clic (antes del clic) : la calidad de Flujo de productos influye en la elegibilidad y la relevancia de los anuncios de títulos descriptivos, atributos completados, imágenes enriquecidas a menudo resultan en un CTR más alto Y un CPC más bajo. Pruebe las variantes de títulos e imágenes desde el punto de vista del flujo (creándolas con unos pocos clics) con IA multimodal de Activo inteligente), luego replica a los ganadores en tus campañas y crea un círculo virtuoso.
  • Con Alimenta y enriquece (Dataïads), puedes industrializar estas variantes textuales y visuales a partir del flujo, luego Prueba A/B su impacto en Pmax/Demand Gen a través de Experimentos Anuncios de Google.
• Tras el clic (después del clic) : el Páginas de destino inteligentes Los Dataïads le permiten implementar páginas rápidas y contextualizadas Y deiterar variantes (comercialización, bloques de argumentos, filtros de descuentos) para medir el efecto real en la adición y la conversión de carritos, sin monopolizar la TI interna.
• Medición unificada : defina sus KPI, su ventana 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. Tamaño de la muestra y Reglas de parada fijo.
4. Aleatorización + Supervisión de SRM.
5. Tablero Segmentos/Robustez activado.
6. Despliega al ganador en 1 clic.
7. Diario de aprendizaje compartido con el equipo.
8. Boucle antes de hacer clic (Feed Enrich) → creado (Smart Creative/Asset) → después del clic (Smart Landing Pages), a continuación, la información se devuelve al feed.

10. Preguntas frecuentes sobre Express

¿Puedo realizar pruebas A/B en mis campañas de Google Ads?
Sí. Usa Experimentos para activos, segmentación, ofertas, generación de demanda o búsqueda, mientras lees el impacto después del clic Lado de aterrizaje.

¿Cómo puedo reducir la duración de una prueba?
Aumente el tráfico/efecto esperado o aplique un reducción de la varianza (por ejemplo, CUPED) cuando sus datos sean adecuados.

Pruebas A/B y personalización, ¿compatibles?
Sí, si el segmentación se define de antemano y se prueba por segmento (y no todos al mismo tiempo en todas partes).

¿Qué es un SRM?

‍Uno Discordancia en la proporción de muestras : la cuota de tráfico medida por variante no se corresponde con el plan. Es una señal de alerta metodológica.

* * * *

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

‍

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

La captación de clientes se puede lograr en varios canales, con presupuestos de contenido y medios adaptados divididos por el nivel de rentabilidad. En esta estrategia de adquisición, no debe subestimarse la contribución de las pruebas de marketing, una herramienta para la ejecución del presupuesto.

Para saber cómo la plataforma Dataiads puede ayudarlo a aprovechar al máximo las pruebas AB, no dude en contacta con nosotros.

Nuestros clientes se benefician Aproveche nuestra experiencia con la experiencia Post Click para transformar su rendimiento en línea y alcanzar sus objetivos comerciales.