Cómo aplicar las pruebas A/B a las redes sociales: su guía de referencia

¿No sería genial si pudiéramos probar todo antes de comprometernos por completo?

Como cuando vas a comprar un helado y te dejan probar algunos sabores antes de decidirte por el que quieres. O cuando vas a comprar un auto nuevo y puedes hacer algunas pruebas de manejo antes de aterrizar en el que quieres llevarte a casa.

¿Por qué?

Porque apesta elegir un sabor de helado que suena bien pero sabe horrible. Y apesta más comprar un automóvil que tiene un manejo terrible y poca visibilidad.

Comparar un sabor de helado o una prueba de manejo con otro lo ayuda a tomar la mejor decisión.

Por lo tanto, tiene sentido que al usar las redes sociales para su negocio, quiera probar lo que está publicando antes de crear una campaña completa o un calendario de contenido lleno de actualizaciones.

Afortunadamente, hay un proceso específico que se utiliza para hacerlo bien: las pruebas A/B.

¿Qué son las pruebas A/B de redes sociales?

En general, las pruebas A/B son simplemente un método para comparar dos elementos entre sí: su elemento "A" (el control) y su elemento "B" (la variación). Luego compara los resultados y avanza con una selección de A o B, según el desempeño de cada uno.

En este tipo de prueba, solo se enfoca en un cambio entre A y B a la vez, por lo que puede determinar los resultados de ese cambio específico.

Cuando se aplica a las redes sociales, las pruebas A/B se refieren a ejecutar una publicación de control A contra una publicación variable B y determinar cómo el cambio entre las dos afectó el rendimiento.

¿El cambio a la actualización B tiene un impacto positivo significativo en el rendimiento sobre el de la actualización A? Entonces parece que avanzará con el formato de la actualización B sobre la actualización A cuando se trata de programar su próxima campaña de redes sociales o calendario de contenido.

Lo primero es lo primero: configurar sus análisis

Pero antes de comenzar a probar, deberá asegurarse de tener una plataforma de análisis configurada para medir el rendimiento.

Algunas cuentas como Twitter y Facebook ofrecen análisis integrados que puede organizar según sus necesidades específicas.

También puede usar una plataforma de análisis como Google Analytics para cubrir todas las cuentas que está usando para la prueba A/B.

¿No eres un experto en análisis?

Sin sudar.

Hay toneladas de excelentes recursos que pueden guiarlo en la configuración de sus cuentas y describir todo lo que hay que saber cuando se trata de revisar y comprender sus resultados.

Aquí hay algunos que ofrecen un buen curso intensivo:

• Tweet Analytics: la guía definitiva para pruebas A/B (divididas) y multivariadas con Twitter
• Una guía para principiantes de Facebook Analytics and Insights
• Google Analytics para principiantes

Una vez que tenga sus análisis en orden, deberá decidir qué elementos de sus actualizaciones de redes sociales cambiará para sus pruebas A/B y para qué resultados pretende.

Ideas de pruebas A/B

Gracias a la flexibilidad de las redes sociales, hay mucho espacio para la creatividad cuando se trata de pruebas A/B.

Aquí hay algunas ideas de prueba que puede aplicar a sus actualizaciones sociales, así como los posibles resultados de cada una, en cuanto al rendimiento.

1. Con/sin imagen

Una idea para las pruebas A/B se aplica al uso de imágenes.

Las imágenes pueden afectar el rendimiento de los tweets al inspirar niveles más altos de participación.

Para hacer esto, primero compartiría su actualización de control (A) solo con texto. Luego, compartiría la actualización variable (B) con una imagen y el mismo texto que se usó en la actualización A.

Finalmente, mida y compare el nivel de participación que recibió cada actualización.

2. Imagen versus video

Otra opción sería probar si un video obtiene niveles más altos de participación que una imagen.

Para esta prueba, compartiría su actualización de control (A) con una imagen. A continuación, compartiría su actualización variable (B) con el mismo texto, pero reemplazaría la imagen con un video.

Mida y compare el nivel de participación que obtuvo cada uno.

3. Cambios en el CTA

¿Está interesado en obtener más clics en sus actualizaciones y más tráfico a su sitio web?

Hacer modificaciones a la llamada a la acción (CTA) entre la actualización A y B puede ayudarlo a determinar qué copia obtiene mejores resultados.

4. Cambios en los hashtags

Probar diferentes hashtags entre la actualización A y B puede afectar el nivel de compromiso entre los dos.

Para hacer esto, compartiría la actualización A con un hashtag, luego actualizaría B con un hashtag diferente.

Otra opción para esta prueba sería compartir la actualización A sin un hashtag y luego usar la misma copia, pero incluir un hashtag, al compartir la actualización B.

5. Cita vs. título del blog

¿Comparte actualizaciones con enlaces a artículos o publicaciones de blog?

Intente compartir la actualización A con una copia que incluya una cita del artículo + URL y luego comparta la actualización B solo con el título del artículo + URL para ver cuál obtiene más acciones y clics.

6. Longitud de la copia

¿Tu audiencia prefiere actualizaciones más largas o más cortas?

Puede compartir la actualización A con algunas oraciones más largas + URL y la actualización B con solo una oración corta de copia + URL y determinar cuál recibe más Me gusta, acciones compartidas y clics.

Estas son sólo algunas ideas para empezar.

Como puede ver, las redes sociales le ofrecen la libertad de probar cualquier cosa al publicar actualizaciones y luego medir y evaluar el rendimiento.

Consejos y mejores prácticas cuando se realizan pruebas A/B

Una última cosa…

Hay algunas prácticas recomendadas que se deben tener en cuenta al realizar las pruebas A/B. Seguir estas pautas lo ayudará a obtener los resultados más precisos:

• Prueba más de una publicación.
  Los mejores resultados se miden en términos de una tendencia frente a un único punto en el tiempo. Al probar algunas actualizaciones con características A y algunas actualizaciones con características B, elimina cualquier elemento aleatorio y único que pueda afectar el rendimiento de un solo tweet en el tiempo.
• Mantenga los tiempos de publicación constantes .
  Su audiencia puede estar más o menos activa en ciertos momentos del día. Aquí se explica cómo encontrar el mejor momento para twittear. Publicar la actualización A a la misma hora del día que la actualización B garantiza que sus resultados se verán afectados por el cambio que realizó, no por la hora del día en que publicó. Si desea evitar ser demasiado específico en los tiempos de publicación, pruebe grupos de publicaciones A y publicaciones B en momentos aleatorios. Lo más probable es que pueda obtener resultados precisos con el promedio de los resultados.
• Manténgase organizado .
  Claramente, si está realizando múltiples pruebas A/B compuestas de múltiples actualizaciones, las cosas pueden volverse confusas. Recomiendo mantener una hoja de cálculo para guardar y realizar un seguimiento de todas las variaciones de sus actualizaciones, así como de sus resultados. Al documentar sus pruebas A/B de esta manera, no solo puede organizar mejor las publicaciones con mejor rendimiento de cada prueba, sino que también crea un registro de las pruebas que ha probado. Entonces no perderá el tiempo repitiendo las pruebas una y otra vez.

Siempre estar probando

Con suerte, todo lo anterior lo ayudará a darse cuenta no solo del valor de las pruebas A/B, sino también de que no es demasiado complicado o difícil de implementar.

Y eso es algo bueno.

Porque tus pruebas A/B no terminan después de una vuelta. De ninguna manera.

Como sabes, el mundo de las redes sociales cambia constantemente con la adición de nuevos algoritmos, plataformas, especificaciones de publicaciones, etc.

Por lo tanto, debe repetir y ajustar sus pruebas A/B con el tiempo para garantizar que el rendimiento de su publicación se mantenga al día con la tasa de cambio.

Pero esa es la buena noticia: si aún no es un experto en pruebas y análisis, muy pronto lo será.
¿Las malas noticias?

No más excusas para el bajo rendimiento de las actualizaciones de redes sociales en sus campañas y calendarios.