Pruebas A/B en Google Analytics 4: La vida después de optimizar

Semrush Team

may 13, 202415 min de lectura
Pruebas A/B en Google Analytics 4

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La desaparición de la herramienta Optimizar de Google dejó a muchos SEO preguntándose cuál era la mejor forma de realizar pruebas A/B en Google Analytics 4 (GA4).

Aunque echaremos de menos las pruebas OptimizeA/B de Google, su cierre brinda la oportunidad de explorar otras soluciones integradas en GA4 para impulsar la experimentación y el crecimiento.

En este artículo, añadiremos algo de contexto a la eliminación de Optimize y exploraremos tres herramientas integradas de pruebas A/B que puedes utilizar junto con GA4. También realizaremos un proceso de pruebas A/B de alto nivel para ayudarte a configurar la aplicación que elijas.

Empecemos.

¿Por qué Google puso fin a la herramienta Optimizar Pruebas A/B?

Optimize, la herramienta freemium de personalización y pruebas divididas de Google, cerrará oficialmente el 30 de septiembre tras seis años de funcionamiento.

Sección" de Informes de Optimize "

Fuente de la imagen: Google

A pesar de ser útil para la optimización de la tasa de conversión (CRO), Google afirma que Optimize no tenía todas las funciones y servicios que sus clientes "solicitan y necesitan" para una experimentación eficaz.

¿El lado bueno de la puesta de sol?

Google, en cambio, "invertirá en soluciones que sean más eficaces para nuestros clientes".

Más concretamente, invertirá en integraciones de terceros de Google Analytics 4 para pruebas A/B.

Más información: ¿Sabías que puedes obtener asesoramiento práctico basado en IA dentro de Semrush? La aplicación Narrativas AI para GA4 utiliza tus datos de GA4 para explicarte perspectivas, informes y alertas en un inglés sencillo, para que puedas entender fácilmente el rendimiento de tu sitio web.

Por qué las pruebas 4A/B de Google Analytics siguen siendo importantes

El emparejamiento de Google Optimize con GA4 la convirtió en una herramienta de CRO excepcionalmente potente.

Permitía a los usuarios informar sus experimentos en el sitio web con una serie de datos perspicaces y precisos, y luego medir los resultados con el contexto de los indicadores clave de rendimiento (KPI).

Las principales ventajas de apoyar la experimentación del sitio web con Google Analytics son:

  • Decisiones basadas en datos. GA ofrece datos completos sobre el comportamiento de los usuarios y las tasas de conversión. Los probadores A/B pueden utilizar esto para tomar decisiones informadas sobre qué cambios tienen más probabilidades de mejorar las tasas de clics, las tasas de rebote y el tiempo en la página.
  • Segmentación de la audiencia. Conectar GA4 a tu herramienta de pruebas A/B te permite importar datos de audiencia precisos. Esto significa que puedes dirigirte cómodamente a diferentes segmentos con tus experimentos y comparar las respuestas para encontrar el mejor camino a seguir.
  • Medición del ROI: Las métricas de GA ayudan a los probadores a evaluar el impacto de sus pruebas SEOA/B y a determinar si los cambios conducen a una mejora de la clasificación en los motores de búsqueda y a un aumento del tráfico orgánico.

Afortunadamente, la inversión y el respaldo de Google a tres herramientas de pruebas A/B de terceros significa que todo esto sigue siendo posible.

3 formas de realizar pruebas A/B en Google Analytics 4

Para realizar pruebas A/B con datos de GA4, ahora tendrás que utilizar herramientas de terceros e integrar GA4.

Aquí tienes tres estupendas herramientas de pruebas A/B con integración oficial en Google Analytics 4.

  • AB Sabroso
  • Optimizely
  • VWO

AB Sabroso

AB Tasty es una versátil herramienta de pruebas A/B de nivel empresarial que ayuda a algunas de las mayores marcas de comercio electrónico a optimizar sus sitios web en cuanto a usabilidad y rendimiento en las búsquedas.

Herramienta AB Tasty

Fuente de la imagen: G2

En lugar de dirigirse a un tipo de usuario, pretende ayudar a los profesionales del marketing, jefes de producto, ingenieros y desarrolladores a mejorar las experiencias de los usuarios y optimizar las tasas de conversión.

Su editor WYSIWYG (lo que ves es lo que obtienes) de bajo/ningún código permite a usuarios de todos los niveles diseñar pruebas y determinar las mejores tácticas de participación para sus sitios web y aplicaciones.

El editor tiene una amplia biblioteca de widgets de arrastrar y soltar, desde anuncios e imágenes hasta banners promocionales y temporizadores de cuenta atrás.

Editor AB Tasty

Fuente de la imagen: G2

Esta simplicidad significa que puedes configurar y probar funciones experimentales para tu sitio web increíblemente rápido.

¿Cómo soporta AB Tasty las pruebas A/B en Google Analytics 4?

AB Tasty ofrece integraciones "pull" y "push" con GA4.

La integración pull te permite recibir datos de audiencia de Google Analytics, para que puedas dirigir fácilmente tus pruebas a diferentes segmentos en la interfaz de AB Tasty.

La integración push te permite enviar los datos de las campañas de AB Tasty a tu propiedad de Google Analytics. A continuación, puedes analizar los resultados de tus pruebas y el retorno de la inversión (ROI) en GA, con los KPI de rendimiento de tu sitio web ahí mismo para contextualizar.

AB Tasty tiene tutoriales detallados sobre ambos tipos de integración con GA, con procesos de configuración completos: Integración AB Tasty y Google Analytics 4-Pull e Integración AB Tasty y Google Analytics 4-Push.

Tres razones más para elegir AB Tasty

  • Gestión de funciones: La alternancia de funciones te permite activar y desactivar fácilmente las funciones experimentales y controlar cuáles están activas.
  • Automatización: Las reversiones automatizadas activadas por KPI deshacen los cambios del sitio web que no dan resultados, optimizando antes el rendimiento de tu sitio.
  • Inteligencia artificial: La asignación de tráfico basada en IA dirige automáticamente a los visitantes a las variaciones más eficaces de tu sitio web

Coste: AB Tasty utiliza un modelo de precios a medida. Rellena el formulario de presupuesto de la empresa para obtener más información. 

Opinión de los usuarios: " AB Tasty es una gran herramienta que te permite crear experimentos de toda complejidad. El editor es estupendo para gestionar cambios sencillos, y la posibilidad de utilizar JavaScript y widgets personalizados amplió sus capacidades. El CSM y el soporte técnico son estupendos, y en general el paquete tiene un precio muy bueno en comparación con la competencia."-Nick R, CXO Lead en una empresa mediana [vía G2].

Optimizely

Optimizely cuenta con capacidades de pruebas A/B como parte de su plataforma de Experimentación Web.

También tiene un editor visual WYSIWYG de bajo/ningún código que hace que la herramienta sea fácil de usar para principiantes. Esto significa que los usuarios pueden probar y realizar cambios en sitios web y aplicaciones sin necesidad de la ayuda de un desarrollador.

Editor Optimizely

Fuente de la imagen: G2

Además de las pruebas A/B, Optimizely admite pruebas multivariantes, un método en el que se modifican y prueban múltiples variables simultáneamente. Al simplificar este proceso, la herramienta acelera los programas de experimentación complejos para que puedas obtener resultados antes.

¿Cómo soporta Optimizely las pruebas A/B en Google Analytics 4?

Optimizely se ejecuta en Google Cloud Platform y se integra con varios productos de Google, incluido GA4.

La integración con GA4 te permite hacer un seguimiento de tus pruebas de Optimizely Web Experimentation en la interfaz de GA4.

"Google Analytics 4" seleccionado en la página Integraciones de Optimizely

Fuente de la imagen: Optimizely

También puedes enviar variaciones específicas a GA4 como audiencias para mantener la coherencia de tus datos y acelerar el proceso de prueba.

Como ventaja añadida, puedes conectar Optimizely con Google Tag Manager (GTM) para añadir y actualizar tus propias etiquetas para el seguimiento de conversiones y el análisis del sitio. Todo forma parte de la misma integración.

Optimizely te guía a través del proceso de conexión en su guía detallada: Optimizely y Google Analytics 4. Y hay información sobre lo que puede hacer la integración con Google Tag Manager en este artículo de soporte independiente: Optimizely y Google Tag Manager.

Tres razones más para elegir Optimizely

  • Gestión de programas: Las funciones de ideación, colaboración e informes permiten a los miembros de los equipos de todos los departamentos implicarse en los programas de pruebas. Te ayudará a lanzar pruebas más rápidamente y a crear una cultura de experimentación en toda la empresa.
  • Motor Estadístico: Un sistema avanzado de análisis de datos, desarrollado conjuntamente con estadísticos de la Universidad de Stanford, que promete ideas más precisas y decisiones de optimización más rápidas y seguras.
  • Optimizely One: La experimentación web es sólo una parte del sistema operativo de marketing todo en uno de Optimizely. La plataforma cuenta con herramientas totalmente integradas para pruebas de aplicaciones, gestión de contenidos, optimización de la experiencia del cliente de comercio electrónico y mucho más.

Coste: Los paquetes de precios personalizados de Optimizely están disponibles bajo petición.*

*Optimizely ofrece actualmente (en el momento de redactar este artículo) un descuento por tiempo limitado en la plataforma y los servicios de migración a los nuevos clientes que se pasen de Google Optimize.

Opinión de los usuarios: "El editor web de apuntar y hacer clic hace que la configuración de pruebas A/B de copia rápida sea fácil incluso para los usuarios sin conocimientos técnicos, mientras que la posibilidad de añadir CSS y Javascript personalizados te permite hacer prácticamente lo que quieras. La posibilidad de compartir enlaces para previsualizar pruebas A/B individuales antes de que se publiquen facilita la actualización de las partes interesadas."-Devin P, Desarrollador Web en una empresa mediana [vía G2].

VWO

VWO se promociona a sí misma como la "plataforma de pruebas A/B nº 1 del mundo" y promete permitir a los usuarios realizar pruebas en cuestión de minutos sin ayuda de TI.

Sección "Informe A/B" en VWO

Fuente de la imagen: G2

Al igual que sus principales competidores, la herramienta tiene un editor visual WYSIWYG, lo que aumenta la accesibilidad para los principiantes. Aunque también puedes añadir y editar activos de páginas web utilizando HTML.

El panel de pruebas de VWO, intuitivo y fácil de leer, muestra una serie de datos de experimentos en tiempo real y métricas de optimización de la experiencia.

Panel de pruebas VWO

Fuente de la imagen: G2

Los planes también incluyen mapas de calor y encuestas del sitio, que te permiten medir el impacto de tus cambios en el comportamiento de los usuarios.

Los mapas de calor son representaciones visuales de datos que miden cómo interactúan los usuarios con tu sitio web. Como cuando hacen clic en elementos, seleccionan determinadas opciones y, en general, se mueven por cada página.

En VWO, tienen este aspecto:

Un mapa térmico en VWO

Fuente de la imagen: VWO

Basándote en tus informes de mapas de calor en VWO, puedes identificar las mejores ubicaciones en la página para tus enlaces y botones CTA más importantes.

¿Cómo soporta VWO las pruebas A/B en Google Analytics 4?

La integración con GA4 de VWO te permite crear audiencias de GA4 en la interfaz de VWO e importar tus audiencias de GA4 a tu cuenta de VWO.

Cuando conectas las dos herramientas, VWO pretende detectar automáticamente la etiqueta de Google en tu sitio web.

Si instalaste GA4 de una forma más compleja (por ejemplo, directamente o a través de Google Tag Manager), puedes especificar manualmente los detalles para asegurarte de que VWO envía sus datos a la etiqueta correcta.

En cualquier caso, VWO explica el proceso de integración con GA4 en esta guía paso a paso: Integración de VWO con Google Analytics 4.

Tres razones más para elegir VWO

  • Integración con Google Cloud Storage (GSC): Exporta automáticamente los datos de la campaña a GCS a diario, eliminando la necesidad de descargar archivos CSV (valores separados por comas) desde el panel de control de VWO
  • Grabaciones de sesión: Experimenta tu sitio web a través de los ojos de los visitantes para detectar puntos de abandono comunes y fallos en la experiencia de usuario (UX). Puedes filtrar las sesiones por navegador, dispositivo o ubicación para analizar usuarios con rasgos específicos.
  • Lanzamientos VWO: Implementa cambios en el sitio web en cuestión de minutos y envíalos a segmentos de audiencia específicos en función de una amplia gama de parámetros (por ejemplo, idioma del usuario, usuarios nuevos/recurrentes, palabras clave de búsqueda).

Coste: VWO basa el precio de su software de pruebas en los Usuarios Rastreados Mensuales (UTR). Hay disponible una cuenta Starter gratuita para hasta 50.000 usuarios, con planes de pago a partir de 200 $/mes (facturados anualmente) y que ascienden a 10.326 $/mes para grandes empresas con 5 millones de MTU*.

*VWO ofrece actualmente (en el momento de escribir este artículo) descuentos por migración a los clientes que cambian desde Google Optimize.

Opinión de los usuarios: "La herramienta tiene un gran algoritmo, ya que los resultados son muy precisos y la mejora se mantiene cuando la variante ganadora se despliega al 100%. También me gustó la sensación general de la aplicación. Es fácil de entender e incluso los cuadros de mando están diseñados de forma que el usuario pueda digerir fácilmente los datos y tomar decisiones" -Shringarika J, Responsable de Datos y Control de Calidad en una empresa de mercado medio [vía G2].

Pruebas A/B en 7 pasos: La manera fácil de empezar

¿Eres nuevo en las pruebas A/B o necesitas un repaso después de un tiempo de ausencia? Sea cual sea la herramienta de experimentación que elijas, utiliza estos pasos como hoja de ruta.

Paso 1. Identificar oportunidades de mejora

En primer lugar, mide el rendimiento actual de tu sitio web con datos de:

La herramienta ImpactHero de Semrush también puede arrojar luz sobre los contenidos de bajo y alto rendimiento de tu sitio web.

Para ver qué funciona y qué no, sigue cuatro sencillos pasos:

  • Introduce tu dominio
  • Instala el código utilizando Google Tag Manager
  • Espera a que la herramienta recoja algunos datos
  • Explora los puntos de vista de ImpactHero
Cuadro de mando de ImpactHero

Centra tus esfuerzos de pruebas A/B en los contenidos de bajo rendimiento. Y consulta las recomendaciones de ImpactHero sobre mejoras para ayudarte a alcanzar tus objetivos de contenido y SEO.

¿Estás consultando datos de Google Analytics por primera vez?

Es fácil sentirse intimidado.

La aplicación AI Narratives for GA4 de Semrush te ayuda a dar sentido a las métricas. Utiliza inteligencia artificial para convertir los datos de GA en información procesable que puedes utilizar para inspirar experimentos y mejorar tu sitio web.

Sólo tienes que importar tus datos y recibirás información conversacional en tu bandeja de entrada diaria, semanal o mensualmente. Así:

Ventana "Alertas automáticas sobre anomalías en tu sitio web".

Paso 2. Encuentra tu variable

Los datos de tus herramientas de análisis deberían proporcionarte mucha inspiración para probar variables.

Al empezar, es mejor centrarse en una variable cada vez. Entonces será más fácil detectar las razones de los cambios en el rendimiento.

He aquí un ejemplo:

Si todas las entradas de tu blog con mejores resultados incluyen números en sus títulos, podrías realizar pruebas A/B en los artículos más antiguos y con peores resultados reescribiendo los títulos para que incluyan números.

A continuación, realiza un seguimiento de las visitas a la página en Google Analytics para ver si el cambio mejora la participación.

Columna "Vistas" resaltada en el informe de páginas y pantallas de Google Analytics

En este caso, tu variable es el formato del título.

O, para mejorar las tasas de conversión de un formulario de suscripción a una lista de correo electrónico, podrías experimentar con diferentes mensajes de llamada a la acción (CTA ) en tu página de destino para encontrar la redacción más persuasiva.

Aquí, la CTA es la variable.

Paso 3. Decide una hipótesis de prueba

Tu hipótesis de prueba es la idea que quieres demostrar o refutar con tu prueba A/B.

Siguiendo con nuestro ejemplo anterior, tu hipótesis podría ser:

"Los titulares de entradas de blog que contienen números son más convincentes que los titulares de entradas de blog que no contienen números".

¿Y cómo beneficiará a tu empresa demostrar o refutar tu hipótesis? Podría ser eso:

"Incorporar más listicles (artículos que suelen incluir números en sus titulares) a nuestro plan de contenidos hará crecer el tráfico de nuestro sitio web y aumentará el compromiso".

Incluso si al final refutas tu hipótesis, siempre puedes modificarla basándote en lo que aprendas durante el proceso de prueba. A continuación, inicia un nuevo experimento, con más información, que te ayudará aún más a optimizar tu sitio.

Paso 4. Establece tus objetivos y el periodo de prueba o el tamaño de la muestra

La mayoría de las pruebas implican la medición de varias métricas. Si eliges tu métrica más importante antes de empezar, sabrás exactamente cómo medir la eficacia.

Si estás probando dos nuevas funciones a la vez, medir la misma métrica de cada segmento de público (es decir, tu métrica principal o KPI) te permitirá comparar directamente el rendimiento.

Infografía de Goldinlocks que muestra el proceso de hacer un test A/B

Fuente de la imagen: Goldinlocks

Para las pruebas simultáneas, elige un periodo de prueba que se ajuste a tus objetivos.

Cuanto más tiempo realices la prueba, más datos recopilarás y más precisos serán tus resultados.

Por otra parte, cuanto antes obtengas resultados, antes podrás optimizar tu sitio web. Así que busca un equilibrio que se adapte a tus objetivos y circunstancias.

Un mes es un punto de partida razonable si no estás seguro.

Cuando pruebes ajustes en el contenido o la funcionalidad existentes, asegúrate de que tienes un punto de referencia (es decir, cómo funcionaba antes de tus cambios) con el que comparar la nueva versión.

Algunas pruebas A/B requieren que midas el rendimiento a lo largo del tiempo. Por ejemplo, puedes comprobar las visitas y las métricas de participación de un artículo en los 30 días anteriores a cambiar el titular y compararlas con los 30 días posteriores.

Otros requieren tamaños de muestra. Como cuando se prueban las líneas de asunto de los correos electrónicos: puedes comparar las tasas de apertura de los 500 correos electrónicos antes de modificarlos con las tasas de los 500 correos electrónicos después.

Paso 5. Crea variaciones basadas en tu hipótesis

Ahora configura tus versiones "control" y "aspirante".

  • Versión de control: La versión inalterada de lo que quieras probar
  • Versión Challenger: La versión alterada que competirá con tu mando

Por ejemplo, si realizas una prueba A/B para aumentar las suscripciones al boletín, tu CTA existente podría ser tu versión de control.

Así: 

"Suscríbete hoy a nuestro boletín de noticias para recibir información semanal"

La nueva iteración, con una formulación diferente, sería el aspirante.

Así:

"Recibe información semanal directamente en tu bandeja de entrada. Apúntate hoy".

Comparando su rendimiento entre sí es como determinarás la versión más eficaz.

Paso 6. Ejecuta tu prueba

Utiliza la herramienta de pruebas A/B que hayas elegido para realizar la prueba y recopilar datos.

Recuerda que si tu objetivo es mejorar el rendimiento en las búsquedas modificando una página, la nueva versión tardará en posicionarse. Una solución en este caso es configurar una redirección 302 a tu retador: es una forma temporal de desviar a los usuarios de una página a otra.

Una infografía de Semrush que muestra una prueba A/B para dos variaciones de página diferentes

Cuando tengas suficientes datos (por ejemplo, 500 correos electrónicos de antes y después de tus cambios) o finalice tu periodo de prueba, compara los resultados de las versiones de control y de desafío para ver cuál funcionó mejor.

Paso 7. Analiza los resultados y traza tus próximos pasos

Utiliza los datos de la prueba para guiar tus próximos pasos.

Si tu contrincante superó a tu control, mantén el cambio y aplica lo que has aprendido a otras partes de tu sitio web o estrategia de marketing digital.

Luego sigue controlando el impacto de tus cambios para asegurarte de que sigues por el buen camino. Aunque los resultados de las pruebas son siempre un buen indicador, nunca hay garantías de que tus cambios se amplíen eficazmente.

Si tu prueba refuta tu hipótesis, aún habrás obtenido alguna información sobre lo que funciona y lo que no. Considera la posibilidad de probar el control con otras variaciones para aprender más o pasar a otros elementos de prueba.

Supercarga GA4 con Inteligencia Artificial

Google Analytics 4 es imprescindible para los profesionales del marketing digital, tanto si lo utilizas para realizar pruebas A/B como si extraes métricas de rendimiento del sitio web en busca de oportunidades de SEO.

Saca más partido a esta increíble herramienta y ahorra un tiempo valioso con Narrativas AI para GA4: es una aplicación de Semrush que utiliza inteligencia artificial para extraer información útil de los datos de tu sitio web.

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