¿Qué es una prueba A/B? — Herramienta gratuita
Una prueba A/B enfrenta dos versiones que se diferencian en un solo elemento y compara los resultados. Por qué esa única variable es toda la disciplina, cuántos resultados hacen falta para que una ganadora signifique algo y los errores que producen conclusiones seguras pero equivocadas.
Publicar dos versiones de una publicación o anuncio que se diferencian en un único elemento —titular, imagen, llamada a la acción— y comparar resultados. Cambiar más de una variable hace imposible explicar por qué ganó una.
Qué es
Una prueba A/B, o prueba dividida, enfrenta dos versiones de la misma publicación o del mismo anuncio y compara qué ocurre. La versión A suele ser lo que habrías publicado igualmente; la versión B cambia exactamente una cosa. El objetivo no es encontrar una publicación mejor, sino saber qué elemento movió el número, para que la lección sobreviva a esta publicación concreta.
Cómo se mide
La métrica se elige antes de empezar, no después: tasa de clics para una publicación con enlace, tasa de conversión para un anuncio, visualizaciones completas para vídeo. Después hacen falta suficientes resultados para que la diferencia signifique algo. Un cálculo de significación es lo que separa una diferencia real del ruido, y cuanto menor sea la distancia entre las versiones, más resultados hacen falta para verla.
Malentendido habitual
El error más común no es cambiar dos variables, es parar demasiado pronto. Al principio de una prueba las dos versiones se adelantan la una a la otra constantemente, así que si miras y paras en cuanto una va por delante, encontrarás una ganadora casi siempre, incluso cuando las versiones son idénticas. El segundo error es probar algo demasiado pequeño para importar: cambiar un emoji no superará el ruido con ninguna muestra que puedas conseguir, así que la prueba cuesta una semana y no devuelve nada. Prueba la oferta, el gancho o el formato antes que la puntuación.
Cuándo importa
Importa sobre todo donde estás gastando dinero, porque ahí una diferencia de dos puntos se acumula. En redes orgánicas el uso honesto es más estrecho: no puedes mantener constantes la audiencia y el momento, así que trata las comparaciones orgánicas como una fuente de hipótesis que una prueba de pago sí puede resolver.
Términos relacionados
Características
- Definición clara, con la regla de una sola variable explicada
- Por qué una diferencia en los números no es lo mismo que una diferencia entre las versiones
- Cuánto dejar correr una prueba, y por qué parar en la primera ventaja es el error clásico
- Qué puede y qué no puede probar honestamente lo orgánico, frente a lo de pago
- Enlaces a la calculadora de significación para comprobar un resultado en vez de estimarlo a ojo
Preguntas frecuentes
¿Cuántas variables puedo cambiar a la vez?
Una. No es una preferencia estilística, es lo que hace explicable el resultado: si la versión ganadora tiene titular nuevo e imagen nueva, la prueba te dice que la pareja ganó y nada sobre cuál de las dos mitades hizo el trabajo.
¿Cuánto debe durar una prueba?
Lo suficiente para reunir una muestra que no se dé la vuelta con un puñado de resultados, y al menos un ciclo completo de tu patrón semanal normal. Una prueba de martes a jueves mide de martes a jueves, no a tu audiencia.
¿Cuándo puedo declarar una ganadora?
Cuando la diferencia sea mayor que el ruido, que es lo que indica un cálculo de significación. Parar en cuanto una versión se adelanta es la forma más común de obtener una respuesta segura y equivocada, porque las ventajas tempranas se dan la vuelta constantemente.
¿Puedo hacer pruebas A/B con publicaciones orgánicas?
Solo de forma aproximada. No puedes mostrar dos versiones a la misma audiencia en las mismas condiciones, así que una comparación orgánica arrastra consigo la hora del día, el día de la semana y el algoritmo. Trátala como una pista y reserva las pruebas reales para lo de pago.
¿Y si no hay diferencia?
Eso es un resultado, y uno útil. Significa que el elemento que cambiaste no es lo que limita la publicación, así que la siguiente prueba debería moverse a otra cosa y no a una variación menor de lo mismo.
