Prueba A/B: cómo comparar dos versiones de tu web
Aprende a preparar una prueba A/B en tu web, elegir qué comparar y medir solicitudes reales. Evita decisiones apresuradas y reconoce cuándo faltan datos.
Una prueba A/B compara dos versiones de una página para saber cuál ayuda mejor a cumplir un objetivo, como recibir solicitudes de presupuesto. Los visitantes se reparten aleatoriamente y ven las variantes durante el mismo período, según la definición de Google.
Para un negocio, sirve para comprobar una duda concreta sobre su web. Cambiar el diseño esta semana y compararlo con la anterior es distinto: también pueden haber cambiado las campañas, los días festivos o el público.
Define qué quieres comprobar con una prueba A/B
Empieza con una hipótesis que conecte un cambio con una necesidad del cliente. Por ejemplo: “Si el botón explica qué recibirá la persona, más visitantes completarán una solicitud”.
Imagina un servicio de instalación de cortinas. La versión A utiliza “Enviar” y la B, “Solicitar presupuesto de instalación”. Ambas llevan al mismo formulario y ofrecen exactamente el mismo servicio.
Para esta primera comparación, conserva los precios, imágenes y demás textos. Así podrás relacionar el resultado con el cambio planteado. Si modificas toda la página, evaluarás el conjunto y no sabrás qué elemento influyó.
Prepara el experimento antes de activar las variantes
Deja estas decisiones por escrito con quien administra tu sitio:
- Página y público: elige dónde se hará la prueba y qué visitantes podrán participar.
- Resultado principal: define una solicitud válida y mide cuántos usuarios la completan sobre los usuarios asignados a cada versión.
- Reparto: configura una asignación aleatoria y consistente para evitar que una persona cambie de variante al recargar.
- Medición: comprueba que cada envío quede registrado una sola vez y asociado con su versión.
- Cierre: acuerda el volumen necesario y el criterio de finalización antes de interpretar resultados.
La guía de Oracle sobre experimentación recomienda partir del rendimiento actual, formular una hipótesis y validar la configuración. Prueba ambas versiones desde móvil y escritorio: el botón debe funcionar, el formulario enviarse y la confirmación aparecer.
Decide cuánto tráfico necesitas y cómo leerlo
No existe un número de días válido para todos. El volumen necesario depende de la conversión actual y del cambio mínimo que quieras detectar. Una calculadora de tamaño de muestra ayuda a estimarlo; confirma que sus supuestos encajen con la herramienta que usarás.
Si reunir esa muestra exige un plazo poco práctico, empieza observando dónde se atascan clientes reales y corrige fallos evidentes. Un botón roto necesita reparación, no un experimento.
Al revisar resultados, compara proporciones sobre la misma base, no solo totales de solicitudes. Una versión con más visitantes puede acumular más consultas sin funcionar mejor.
Evita declarar ganadora una variante porque va delante el primer día. Respeta el criterio acordado y acepta un resultado no concluyente cuando los datos no permitan decidir.
Revisa también la calidad comercial. Nexlab Business incluye contactos, notas, etiquetas y etapas para organizar el seguimiento. Documenta si las consultas corresponden al servicio ofrecido y confirma cómo conservarás la referencia de cada variante.
Cuida las páginas mientras haces la prueba
Si las variantes usan direcciones diferentes, pide una revisión técnica. Google recomienda señalar la dirección original mediante etiquetas canónicas y utilizar redirecciones temporales cuando correspondan.
Al terminar, retira las variantes y configuraciones experimentales que ya no necesites. Guarda la hipótesis, las fechas, el resultado y la decisión: ese registro evita repetir pruebas sin aprender de ellas.
Preguntas frecuentes
¿Qué puedo comparar en una prueba A/B?
Un titular, el texto de un botón o la posición de una explicación. Elige algo relacionado con una duda observable del cliente.
¿Puedo hacer pruebas A/B con pocas visitas?
Puedes configurarlas, pero quizá tardes demasiado en reunir evidencia útil. Valora primero pruebas de uso y correcciones claras del recorrido.
¿Google Analytics crea las variantes automáticamente?
No. Su documentación indica que necesitas integrar una herramienta de experimentación de terceros para ejecutar y gestionar estas pruebas con Analytics.
¿Qué pasa si ninguna versión gana?
Registra el resultado como no concluyente. Revisa la hipótesis y el volumen; no presentes una diferencia pequeña como mejora demostrada.
Convierte una duda en una decisión comprobable
Una prueba A/B útil empieza con una pregunta concreta, una medición fiable y una regla para decidir. Si necesitas preparar la página donde recibirás tus campañas, revisa las opciones de páginas web de Nexlab. Define el objetivo de conversión y consulta por separado los requisitos para implementar el experimento.