Pruebas A/B los anuncios de Google - Una guía para principiantes

Has redactado todos tus anuncios, investigado y rellenado grupos de anuncios y has lanzado tus campañas en Google Ads, ¡genial! Pero, ¿qué harás cuando tus anuncios empiecen a estancarse y tus indicadores clave de rendimiento (KPI) se estanquen? ¿Esperar lo mejor? ¿Añadir más palabras clave? No. tu mejor opción es realizar algunas pruebas A/B para tus campañas de Google Ads.

¿Qué son las pruebas A/B o A/B Testing?

Es posible que ya hayas oído hablar de las pruebas A/B, que a veces se denominan pruebas de división o de cubo. Las pruebas A/B implican la comprobación de una hipótesis estadística mediante un experimento en el que se utilizan dos muestras de datos similares que suelen tener una variable clave. Si tu hipótesis estadística se demuestra correcta a través de las pruebas A/B, puedes optimizar los indicadores clave de rendimiento mediante la realización de cambios de variables de tu prueba A/B, ¡casi como un experimento científico!

Por ejemplo, si tuvieras una página de aterrizaje para "Dinametra", podrías crear una variante de la página de aterrizaje original para "Dinametra" y elegir una variable para medir. Una variable podría ser algo tan simple como el cambio de un encabezado o el posicionamiento de un CTA. A continuación, podrías probar si tu cambio de variable ha afectado positivamente a un KPI como las conversiones. Si es así, implementa el cambio y sigue probando. 

¿Para qué sirven las pruebas A/B?

El test A/B se utiliza para diagnosticar y optimizar experiencias y KPIs a través de dos experiencias similares. Permite al probador A/B optimizar y cambiar un montón de factores diferentes que son impulsados de forma fiable por los datos. Las pruebas A/B pueden utilizarse para una serie de experimentos diferentes, que no se limitan a los anuncios de Google.

Algunas de las ventajas de las pruebas A/B son

• Reducción de tasas de rebote: probar las páginas de aterrizaje puede ayudarte a encontrar tu mejor fórmula para mantener a los usuarios en tu sitio, al tiempo que proporciona un contenido mejorado y la participación de usuarios.
• Aumento de las conversiones: cuando se utiliza para optimizar las conversiones, las pruebas A/B pueden ser realmente efectivas. Probar variables específicas orientadas a las ventas puede conducir a una tasa de conversión mucho mayor, lo que también puede contribuir a aumentar las ventas a largo plazo.
• Facilidad de análisis: una vez definidos los objetivos y las variables, puede ser increíblemente sencillo analizar y comparar los resultados. Esto se reduce al hecho de que estás comparando sólo dos datos y sabes lo que estás buscando. Parece sencillo, pero es extremadamente potente.
• Bajo riesgo: no hay mucho en juego cuando se realizan pruebas A/B, ya que todo será nativo y natural para el usuario. Desde el punto de vista económico, las pruebas A/B pueden realizarse de forma rentable con las herramientas y los conocimientos adecuados.
  

¿Qué se puede probar con las pruebas A/B?

Puedes realizar pruebas A/B con una gran variedad de variables. Los principales ejemplos de lo que puedes probar A / B en general son:

• Ubicación y texto de la llamada a la acción
• Texto y títulos del sitio web
• Posicionamiento de un determinado elemento en la página, por ejemplo, un formulario de contacto
• Embudos de marketing
• Medios visuales, colores e imágenes
• Navegación del sitio
• Precios de los productos y servicios
• Personalización
• Correos electrónicos
• Tipografía (tipos y tamaños de letra)
• Anuncios
  

Si deseas realizar una prueba A/B para los anuncios de Google, tus variables son un poco más limitadas, pero igual de potentes. Estas variables A/B incluyen:

• El texto del anuncio: incluye los titulares, las descripciones, las URL finales y las rutas de visualización de las URL.
• Extensiones publicitarias: incluye enlaces de sitio, llamadas de atención y fragmentos estructurados. 
• Variación de los grupos de anuncios: puede ajustar tu estrategia de pujas, las palabras clave que se desean utilizar y los tipos de palabras clave.
• Páginas de aterrizaje: prueba la eficacia de varias páginas de aterrizaje y comprueba cuál puede ser más eficaz.
• Palabras clave negativas: comprueba si la restricción de las palabras clave para las que no deseas aparecer mejora los KPI vitales.
• Programación de anuncios: tal vez te convenga que tus anuncios se publiquen sólo en días laborables o entre determinadas horas del día.
• Orientación por ubicación: una gran característica de los anuncios de Google es que pueden orientarse a ubicaciones tan específicas como un código postal. Prueba diferentes zonas de orientación geográfica para ver qué áreas te dan el mejor rendimiento.
• Pujas por dispositivo: tal vez tus anuncios se adapten mejor a los usuarios de PC que a los de móviles o tabletas. En cualquier caso, es una buena forma de averiguar qué dispositivo funciona mejor para tus anuncios.
  

Herramientas para pruebas A/B

Hay un montón de herramientas de pruebas A/B disponibles en línea. Las más fiables son principalmente los productos oficiales de Google, como Google Optimize, Google Analytics y Google Ads (si está planeando realizar pruebas A/B en Google Ads).

Sin embargo, existen programas alternativos de pruebas A/B. A continuación, te presentamos algunas de las alternativas de test A/B más populares:

• Optimizely - una plataforma de experiencia digital empresarial
• VWO: una alternativa más barata pero igual de eficaz
• Zoho Pagesense - una gran herramienta para una amplia personalización
• Convert Experiences: una herramienta de pruebas A/B muy valorada
• Hubspot: una potente herramienta todo en uno
• Evolv - adecuado para grandes empresas
• Adobe Target: una marca de software consolidada y fiable
  

Cómo planificar una prueba A/B

Estás listo para configurar una prueba A/B utilizando Google Ads por primera vez... ¿o no? Es fundamental que tengas un plan antes de poner en marcha cualquier prueba A/B. No tiene que ser un plan excesivamente detallado, sólo una dirección y unos objetivos básicos que te ayuden a empezar.

• Antes de llevar a cabo una prueba A/B, deberías pensar en lo siguiente: 
• Tu variable: ¿qué elemento(s) vas a cambiar en tu versión B?
• Objetivos: ¿qué esperas conseguir con tus pruebas A/B?
• Tamaño de la muestra: ¿sólo quieres probar un número determinado de usuarios o prefieres que tu tráfico A/B sea ilimitado?
• Hipótesis: al igual que un experimento científico, necesitas una hipótesis para aclarar la dirección de tus pruebas.
• Duración: ¿quieres que tu prueba A/B dure una semana? ¿un mes? ¿Tal vez medio año? La elección es tuya, pero define esta duración antes de empezar para mayor claridad.

Cómo realizar una Prueba A/B en Google Ads

Ahora que estás preparado para realizar tu prueba A/B en Google Ads, vamos a ver un ejemplo.

Paso 1: Cuando hayas iniciado sesión en Google Ads, mira en tu barra de tareas de la izquierda y busca la pestaña "Mostrar más". Desplázate hacia abajo una vez expandida hasta que veas "Borradores y experimentos" y ve a "Borradores de campaña". Tener un borrador de campaña es importante, ya que no podrá realizar pruebas A/B sin él.

Paso 2: Una vez que el borrador de tu campaña esté completo, navega hasta los experimentos de la campaña.

Paso 3: Haz clic en el gran "+" azul que aparece en la parte superior de la página.

Paso #4: Selecciona el proyecto de campaña que desees y aparecerá debajo. Asegúrate de nombrar tu experimento con un nombre que no comparta el mismo nombre que las campañas u otros experimentos.

Paso #5: Elige la fecha de inicio y de finalización de tu experimento (si deseas finalizar manualmente tu campaña, selecciona la opción "ninguna").

Paso 6: Si deseas realizar una prueba A/B típica, asegúrate de mantener la división del experimento al 50% para asegurarte de que estás realizando una prueba justa.

Paso #7: Una vez que hayas hecho todo lo anterior, estás listo para guardar tu experimento de campaña y ponerlo en marcha.

Cabe destacar que existen algunos ajustes avanzados para los experimentos de campañas de búsqueda en Google Ads. Desde aquí, puedes decidir si quieres contar las búsquedas o los usuarios a través de una división "basada en cookies" o "basada en búsquedas". Google los define de la siguiente manera:

• Basado en cookies significa que los usuarios pueden ver sólo una versión de su campaña, independientemente de las veces que busquen. Esto puede ayudar a garantizar que otros factores no influyan en los resultados, y puede proporcionarle datos más precisos.
• La división basada en búsquedas te permite asignar aleatoriamente a los usuarios a su experimento o a la campaña original cada vez que se produce una búsqueda. Puede obtener resultados estadísticamente significativos más rápidamente que con una división basada en cookies. Es posible que el mismo usuario vea tanto el experimento como tu campaña original si realiza varias búsquedas.

Cómo realizar un test A/B para tus páginas de destino

No olvidemos que con las pruebas A/B, también puedes hacer pruebas A/B con tus páginas de aterrizaje. Esto va de la mano con Google Ads, ya que una buena o mala experiencia en la página de aterrizaje puede afectar drásticamente a los indicadores clave de rendimiento, como las tasas de conversión y rebote.

Si deseas realizar una prueba A/B para una página de destino de Google Ads, sigue este tutorial paso a paso sobre cómo realizar una prueba A/B de una página con Google Optimize.

Paso 1: Suponiendo que tienes Google Optimize configurado y vinculado a tu sitio web, haz clic en el botón "crear cuenta" en la parte superior derecha de la página de inicio.

Paso #2: Selecciona tu país y procede a la pestaña "Añadir contenedor". Aquí pegarás la dirección web de tu sitio web (asegúrate de incluir www. Pero no HTTPS o barra final). Después de esto, ya está todo listo para pulsar el botón "Crear".

Paso #3: Ahora necesitas crear una experiencia. Debería haber una caja grande que diga "Vamos", haz clic en esto para ser llevado a la pestaña "Crear experiencia". Aquí nombrarás tu experimento, insertarás la URL de la página de prueba A/B de destino y seleccionarás "prueba A/B" como tipo de experiencia.

Paso #4: Una vez que hayas creado tu experiencia, serás llevado a la página de tu variante. Aquí es donde podrás crear tu prueba A/B en detalle. Para empezar, selecciona el botón "Añadir variante".

Paso #5: Nombra y añade tu variante al experimento. Es importante mantener el peso al 50% si planeas realizar una prueba A/B justa.

Paso #6: Selecciona el botón azul "Editar" en la nueva variante. Aquí te llevará a la página de tu sitio web que hayas especificado.

Paso 7: Cuando hayas entrado en la página web, verás que aparece un cuadro de edición en tu pantalla. Esto te permitirá ajustar cualquier elemento de tu página web, incluyendo colores, posicionamiento, fuente, tamaño, relleno, etc. Haz tus cambios y guarda la página de inmediato.

RECUERDA: No te dejes llevar demasiado por los cambios de variantes cuando ejecutes una prueba A/B, ya que demasiadas variantes pueden crear un conjunto de resultados y poco claro.

Paso #8: Una vez que la página de la variante ha sido editada y guardada, será enviado de vuelta a tu página de creación de variantes. Desde aquí, vincula tu cuenta de Google Analytics y selecciona un objetivo (conversión que desees rastrear) que vayas a medir.

Paso #9: Haz tu experimento en vivo, siéntate y relájate. El experimento se ejecutará hasta que se ponga en pausa o se termine, por lo que puede dejar que el experimento se ejecute durante el período de tiempo que desees. Una vez que hayas pasado una cantidad de tiempo adecuada, revisa el experimento y revisa si tu prueba fue exitosa. Si es así, puedes implementar fácilmente los cambios de tu prueba A/B con el clic de un botón. Acuérdate de que siempre que hagas experimentos te asegures que  sea estadísticamente significativo.

Pruebas A/B para los anuncios de Google - Conclusión

Las pruebas A/B para optimizar tus cuentas de PPC/Google Ads son fundamentales para lograr mayores tasas de conversión, lo que sabemos que conducirá a más ventas, por lo que es importante no pasar por alto las pruebas A/B al realizar tus propias campañas.

Además, las pruebas A/B son relativamente fáciles de configurar y muy rentables cuando se hacen correctamente. Puede conducir a un aumento de la participación, la reducción de las tasas de rebote, la mejora de las páginas web, y mucho más. Las oportunidades son prácticamente infinitas y la posibilidad de perfeccionar tus campañas o tu sitio web estará siempre presente, ¡solo tienes que encontrarla!