Qué es un test A/B y cómo hacerlo bien

¿Cómo funciona un test A/B?

En un test A/B, la herramienta reparte al azar a los visitantes entre la versión actual (A) y la nueva (B), registra cuántos convierten en cada una y calcula si la diferencia es real o fruto del azar.

Solo se cambia una cosa en cada prueba —el titular, el botón, la posición del precio— para saber qué provocó la diferencia. Cuando se cambian varias a la vez, se habla de test multivariante, que necesita mucho más tráfico.

¿Qué es la significación estadística?

La significación estadística indica la probabilidad de que la diferencia entre A y B no sea casualidad: con un 95 % de confianza, hay un 5 % de probabilidad de que el resultado se deba al azar.

Con pocas conversiones, las diferencias grandes pueden ser solo ruido: 6 conversiones frente a 9 parecen un 50 % de mejora, pero no son concluyentes. La calculadora de esta página indica si tu resultado es significativo.

¿Cuánto tráfico hace falta?

El tráfico necesario depende de la tasa de conversión actual y de la mejora que se quiere detectar: cuanto más pequeña es la mejora esperada, más visitas hacen falta para confirmarla.

Como orientación, con tasas de conversión de un 2 % a un 3 %, suelen hacer falta miles de visitas por versión para detectar mejoras moderadas. Por eso conviene dejar el test al menos una o dos semanas completas, para incluir los distintos días de la semana.

¿Cómo combinar test A/B y SEO?

Test A/B y SEO son compatibles si se hacen bien: Google recomienda no mostrar a Googlebot una versión distinta de la que ven los usuarios, usar rel="canonical" hacia la URL original si las variantes tienen URL propias, usar redirecciones 302 y no 301, y no mantener el test más tiempo del necesario (Google Search Central).

Lo que sí causa problemas es el encubrimiento —enseñar a Google una página y a los usuarios otra— o dejar durante meses variantes con URL indexables que compiten con la original.

¿Qué herramientas sirven para hacer tests A/B?

Google Optimize, la herramienta gratuita más usada, se cerró el 30 de septiembre de 2023; hoy se usan alternativas como VWO, AB Tasty, Optimizely o Convert, muchas integradas con GA4.

En webs sencillas también se puede hacer un test con dos URL y reparto de tráfico desde una campaña, midiendo cada versión como evento clave en GA4, aunque el reparto es menos limpio que con una herramienta específica.

¿Cómo hacer un test A/B paso a paso?

Cómo preparar y lanzar un test A/B:

1. Elegir una página con tráfico y una conversión bien medida.
2. Escribir una hipótesis: «si cambiamos X, esperamos Y porque Z».
3. Crear la versión B con un solo cambio.
4. Calcular cuánto tiempo hará falta según el tráfico.
5. Lanzar el test y no tocarlo hasta el final.
6. Decidir con significación estadística y documentar el resultado.

¿Qué conviene probar primero?

Conviene empezar por los elementos que más afectan a la decisión: el titular de la primera pantalla, la presencia del precio, el texto y la posición del botón, las pruebas de confianza y el tipo de contacto.

Probar el color de un botón rara vez cambia mucho; probar si mostrar el precio o añadir un contacto por WhatsApp sí puede cambiar la conversión de forma notable.

En webs de servicios, una de las pruebas más reveladoras es mostrar u ocultar el precio orientativo: responde a la duda de si el precio filtra a los clientes adecuados o asusta a los demás.

¿Qué errores se cometen en los tests A/B?

El error más frecuente es parar el test en cuanto una versión va ganando, antes de tener datos suficientes: los primeros días suelen exagerar las diferencias.

• Cambiar varias cosas a la vez.
• Hacer tests con muy pocas conversiones.
• Comparar periodos distintos en lugar de versiones simultáneas.
• Mostrar a Google una versión distinta que a los usuarios.
• No documentar los resultados para aprender de ellos.