¿Qué son las pruebas A/B y por qué todo editor las necesita en 2025?

Explore nuestra guía para saber qué son las pruebas A/B y cómo pueden ayudar a escalar su negocio editorial eliminando las conjeturas.

Las pruebas A/B han sido una bendición tanto para editores como para blogueros. Han transformado la toma de decisiones, pasando de la intuición a los datos. Como editores, tendemos a malinterpretar o incluso a ignorar el azar, la probabilidad e incluso la aleatoriedad al tomar una decisión. Pues bien, la relevancia estadística de las pruebas A/B es clave aquí.

A lo largo de los años, las pruebas A/B para editores nos han enseñado un hecho: si los datos no las respaldan, no es la decisión correcta.

Nuestra guía explorará todas las facetas de las pruebas divididas para editores: qué son las pruebas A/B, sus beneficios y desafíos, y cómo los editores pueden comenzar a utilizarlas.

¿Qué son las pruebas A/B para editores? (¿Qué significan las pruebas A/B?)

Primero, entendamos las pruebas A/B. Es una forma de optimización de la tasa de conversión Prueba de CRO: se exponen dos versiones de un elemento específico a una sección de tráfico en vivo para identificar qué variación generará más conversiones. En resumen, las pruebas A/B identifican la variante con mejor rendimiento según los datos de interacción de la audiencia.

Las pruebas A/B se han utilizado ampliamente en el marketing digital. Ya sea en textos publicitarios, boletines informativos o creatividades publicitarias, han simplificado el proceso de toma de decisiones.

Cuando hablamos de pruebas A/B para editores, destacamos específicamente los procesos que suelen implementar. Esto puede incluir ubicaciones de anuncios, eligiendo el formatos publicitarios, y presentación del contenido del sitio web, entre otras cosas.

Ahora que hemos discutido qué son las pruebas A/B, exploremos ejemplos para comprenderlas mejor.

Ejemplos de pruebas A/B

Las pruebas A/B en marketing digital son un fenómeno que afecta a toda la industria. Tanto editores como anunciantes utilizan esta herramienta para mejorar sus procesos de marketing. 

Exploremos algunos ejemplos de pruebas A/B para comprender las instancias en las que puedes aplicar esta técnica.

1. Experiencia del suscriptor del boletín informativo de HubSpot

Meta: Para probar cómo Alineación del contenido del boletín informativo Puede afectar los clics en CTA.

Variante A (Control): Alineación centrada para el texto del correo electrónico

Variante B: Alineación a la izquierda para el texto del correo electrónico

Resultado: HubSpot descubrió que la variante B recibió menos clics que la variante A. Del total de correos electrónicos de la variante B enviados, menos del 25 % recibió más clics que el control.

2. Prueba de título y subtítulo de 'Highrise'

Meta: Para probar cuál titular provocaría más inscripciones

Variante A: Crea una cuenta Highrise: paga por uso. Prueba gratuita de 30 días en todas las cuentas. Sin cargos ocultos.

Variante B: Prueba gratuita de 30 días en todas las cuentas: el registro toma menos de 60 segundos. ¡Elige un plan para empezar!

Resultado: La prueba Experimentos de Google Analytics reveló que la variación que informa a los visitantes que el proceso de registro es rápido resultó en un aumento del 30% en los clics.

Ahora que hemos terminado de responder la pregunta candente "¿qué es la prueba A/B?", exploremos cómo se realiza.

¿Cómo hacer pruebas A/B?

Las pruebas A/B, también llamadas pruebas divididas, se realizan de forma controlada.

Considere esto: usted es un editor que planea publicar anuncios de banner en su sitio web. Su objetivo es... maximizar los ingresos por publicidad sin comprometer la UI/UX del sitio web.

1. Define tu objetivo: qué ubicación del anuncio de banner generará más eCPM – ¿Colocación A o colocación B?

2. Ahora, crea dos variantes. La opción A (control) es tu configuración actual y la opción B (prueba) es la versión modificada.

3. Luego, divide aleatoriamente el tráfico para que el 50% de tus visitantes vea la configuración actual y el 50% vea la versión modificada.

4. Ejecute la prueba durante el tiempo suficiente para recopilar datos significativos para el análisis.

5. Por último, mide las métricas clave, como el CTR, impresiones, tasa de rebote, RPM, velocidad de carga de la página y duración de la interacción del usuario.

En función de los resultados, selecciona la ubicación que tenga un buen rendimiento.

¡Y listo! ¡La prueba A/B fue un éxito!

¿Qué pueden hacer los editores con las pruebas A/B?

Pruebas A/B y Bandido con múltiples brazos Las soluciones pueden ser utilizadas por los editores para tomar decisiones basadas en datos y expandir su negocio editorial. También pueden impulsar sus esfuerzos de optimización para aumentar los ingresos publicitarios. Esto es lo que se puede hacer:

Optimizar la ubicación de los anuncios

Los editores pueden identificar las ubicaciones ideales para sus anuncios en sus sitios web mediante pruebas A/B continuas. Pueden probar diversas ubicaciones dentro del sitio web:

• Encima de la tapa vs debajo del pliegue
• Entre el contenido y la barra lateral
• Anuncios fijos vs anuncios flotantes

Esto puede ayudar a identificar las ubicaciones que generan la mayor cantidad de impresiones o clics sin afectar el experiencia de usuario.

Comparar formatos de anuncios

Además de las ubicaciones de los anuncios, también puedes comparar formatos publicitarios Para identificar los formatos que mejor se adaptan a tu sitio web, puedes probar varios formatos de anuncios:

• Anuncio de display vs anuncios nativos
• Anuncios estáticos vs Los anuncios de vídeo
• Anuncios responsivos vs publicidad

Diseño de contenido y experiencia de usuario

El diseño del contenido juega un papel fundamental para determinar tanto la interacción como la monetización. Como editor, puedes probar:

• Número de subtítulos/párrafos antes de mostrar un anuncio
• Formato y longitud del artículo
• Renderizado móvil vs. de escritorio

Realizar pruebas divididas del diseño del contenido le ayudará a lograr el equilibrio óptimo entre la legibilidad del contenido y los ingresos por publicidad.

Evaluar diferentes redes publicitarias o SSP

Además de los elementos centrados en el sitio web, los editores también pueden realizar pruebas A/B para evaluar su conjunto de anuncios. Al comparar métricas como tasa de llenado, eCPM y relevancia del anuncio, los editores pueden rotar entre múltiples redes publicitarias y SSPs para maximizar su rendimiento publicitario. 

Los editores también pueden realizar pruebas A/B para:

• Pruebe estrategias de muro de pago o solicitudes de suscripción
• Mejorar el SEO y la participación del usuario
• Trabajar en la latencia de la página
• Segmentación de audiencia para personalización

3 beneficios de las pruebas A/B para los editores

Las pruebas A/B ofrecen una serie de beneficios a los editores, como:

Sin conjeturas ni intuición

Realizar una prueba A/B elimina cualquier margen de incertidumbre, intuición o intuición. Por lo tanto, si tienes dudas, puedes simplemente realizar una prueba A/B y dejar que la audiencia te guíe hacia la decisión.

Decisiones basadas en datos

La prueba A/B opera estrictamente con datos, es decir, presentará los datos en forma de participación del usuario, CPM).y otras métricas para delimitar claramente la variante con mejor rendimiento. De esta manera, puede tomar decisiones informadas sobre su... estrategias de rendimiento.

Estrategia de contenido más inteligente

Al probar continuamente meta descripciones, titulares, subtítulos y estilo de escritura, los editores pueden identificar elementos que impulsan el tráfico y la conversión. De esta manera, pueden diseñar una hoja de ruta de contenido que se ajuste a los intereses de la audiencia.

3 limitaciones del software de pruebas A/B actual

La mayoría del software de pruebas A/B no está diseñado para editores. He aquí por qué:

No puedo realizar un seguimiento de los clics en anuncios para medir los resultados

Dado que la mayoría de las redes publicitarias incluyen las creatividades en formato iframe, el software de pruebas A/B no puede registrar los clics en los anuncios. Cabe destacar que, para muchas redes publicitarias, medir los clics directamente con cualquier software de análisis o pruebas también constituye una infracción de la política del programa.

No hay soporte para crear variaciones automáticamente

Las pruebas A/B de anuncios pueden ser un poco más complejas a medida que el número de variaciones aumenta exponencialmente. Normalmente, se recomienda mostrar 3 bloques de anuncios en una página, con 6 o 7 espacios clave, 2 o 3 tamaños de anuncio importantes para cada ubicación y 5 o 6 temas de color para cada espacio.

El número de variaciones alcanzaría fácilmente los cientos, y no hay razón para no automatizar su creación. Claro que crear un gran número de variaciones solo es recomendable para grandes editoriales.

Editar código manualmente tampoco ayuda

Incluso si crea manualmente el nuevo código de anuncio (con el que desea comparar el control), digamos en AdsenseEn el panel de Administración de anuncios, no se puede editar el código HTML de la variación dentro de las herramientas de pruebas A/B más populares (la mayoría son del lado del cliente). Esto no funcionará.

Esto se debe a que las herramientas de pruebas A/B (de nuevo, las del lado del cliente) envían las actualizaciones o cambios realizados a la página después de que esta se cargue. El código JavaScript de AdSense no funcionará y, no olvidemos, modificarlo va en contra de las políticas del programa.

5 prácticas recomendadas para realizar pruebas A/B eficaces

Los editores deben tener en cuenta ciertas cosas al realizar una prueba A/B, como:

Pruebe un elemento a la vez

Una prueba A/B es como cualquier otro experimento. Se prueba un solo elemento y se mantienen intactas las demás variables para obtener resultados precisos. En pocas palabras, la clave de la precisión en las pruebas A/B reside en elegir un aspecto a la vez. De esta manera, se puede aislar el efecto de cada modificación y realizar los cambios necesarios.

Por ejemplo, si desea realizar una prueba (tamaño de los anuncios, Entonces, mantén eso. Mantén todas las demás variables iguales, ya sea el formato del anuncio, la ubicación, el texto, la creatividad e incluso la pila.

No te apresures

Este punto es importante desde el punto de vista de la recopilación de datos. Se recomienda esperar a tener al menos 1000 visitantes mensuales al sitio web antes de realizar pruebas A/B. Si bien no es una regla infalible, un tamaño de muestra pequeño puede sesgar los resultados, lo que puede hacer que la prueba no sea concluyente o incluso inválida.

Realizar pruebas A/B en todos los dispositivos

Tu audiencia puede acceder a tu sitio web desde cualquier dispositivo. Por lo tanto, es fundamental realizar la prueba en varios dispositivos (portátiles, móviles y tabletas). De esta forma, puedes identificar el comportamiento del usuario específico de cada dispositivo y optimizar la experiencia del usuario en consecuencia.

Monitorizar el rendimiento de forma continua

Al realizar pruebas A/B, manténgase informado sobre los resultados, preferiblemente a diario. Si observa una variación con un rendimiento significativamente inferior, prepare un plan de mitigación o finalice la prueba.

Mantenga a raya los factores externos

Las pruebas A/B requieren un entorno estable sin interrupciones externas que puedan interrumpir el flujo de la prueba o distorsionar los datos de rendimiento. Por lo tanto, asegúrese de que los cambios en el sitio web o las campañas de marketing no afecten la prueba de ninguna manera. Un consejo: es mejor suspender los cambios en curso mientras se realiza la prueba para obtener resultados precisos.

Estadísticas de pruebas A/B

1. Lista verdadera Establece que:

• Se espera que el mercado global de software de pruebas A/B alcance los 1.08 millones de dólares para 2025.
• La significancia estadística de las pruebas A/B se puede alcanzar con un mínimo de 5000 visitantes únicos.
• Las líneas de asunto simples reciben un 541 por ciento más de respuestas que las creativas.

2. Según LLCBuddy,

• El 60% de las empresas utilizan pruebas A/B para sus páginas de destino y el 63% afirma que es fácil de ejecutar.
• El 77% de los profesionales de marketing utilizan pruebas A/B: el 60% las utiliza en sitios de destino, el 59% en correos electrónicos y el 58% en PPC.
• Bing informó que el uso de pruebas A/B en anuncios gráficos resultó en un aumento del 25% en los ingresos por publicidad.
• El equipo digital de Obama había utilizado pruebas A/B en 2019 para aumentar las conversiones de contribuciones en un 49%.
• Según Hubspot, después de una prueba A/B, los correos electrónicos con el nombre real del remitente recibieron un 0.53 % más de aperturas que los correos electrónicos con el nombre comercial del remitente.

3. Las metodologías de prueba dividida más complejas se utilizan en industrias donde las conversiones son críticas, como SaaS, TI, retención y comercio electrónico.Fibr.AI)

Hacia MAB y la optimización continua

Técnicamente, un producto ideal para los editores no será la prueba A/B; lo que deberían utilizar son otras soluciones Multi-arm Bandit (MAB), simplemente porque la optimización debe verse como un proceso continuo.

Cualquiera que haya cambiado el diseño de un sitio web que muestra anuncios notará un aumento en el CTR justo después del cambio de diseño. Esto ocurre principalmente porque el diseño se desarrolla. "ceguera de los banners" con el tiempo. 

Las pruebas MAB continuas son la solución perfecta. Crear un indicador adelantado del cambio en el comportamiento del usuario hacia los bloques de anuncios no es una tarea difícil y puede ayudar a mantener un buen rendimiento de los bloques de anuncios en todo momento.

En términos sencillos, una vez que comience el experimento en su sitio web, la optimización continua y el MAB seguirán asignando la mayoría de sus impresiones a la variación con mejor rendimiento. Sin embargo, en cuanto el sistema detecte una caída (estadísticamente significativa) en el CTR, buscará la mejor variación posible.

También es técnicamente factible utilizar el aprendizaje automático para encontrar el mejor lugar para sus anuncios (fuera de las variaciones definidas) y cambiarlo a medida que cambia el comportamiento del usuario.

Puntos clave

¿Qué son las pruebas A/B? Es una técnica en la que dos variantes de un elemento se exponen al tráfico en vivo para identificar la variante que impulsa la conversión.

¿Qué pueden hacer los editores con las pruebas A/B? Optimice la ubicación de los anuncios, compare formatos de anuncios, optimice el diseño del contenido y la experiencia de usuario, y evalúe diferentes redes publicitarias/SSP, entre otras cosas.

Beneficios de las pruebas A/B: Toma de decisiones más inteligente y basada en datos, una estrategia de contenido más optimizada y alineada con la audiencia y importantes ganancias de SEO.

Limitaciones de las pruebas A/B para los editores: No se pueden rastrear los clics en anuncios para medir resultados, no hay soporte para crear variaciones automáticamente y no hay ayuda con la codificación manual.

Mejores prácticas de pruebas A/B: Pruebe un elemento a la vez, no realice pruebas A/B con un tamaño de muestra pequeño, realice pruebas divididas en múltiples dispositivos y monitoree continuamente el rendimiento.

Soluciones de Bandidos Multiarmados (MAB): Se trata de una forma más refinada de prueba A/B que utiliza el aprendizaje automático para redirigir el tráfico hacia la variante de mayor rendimiento. Al funcionar en tiempo real, es más rentable y potencialmente más rápida que las pruebas A/B tradicionales.

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Preguntas frecuentes sobre pruebas A/B para editores