¿Utiliza Google Optimize y otras herramientas de prueba A/B gratuitas? Cambia cuando veas estas 6 cosas...

¿Puede una herramienta de prueba A/B ser realmente gratuita?

No en realidad no. Puede pensar que pagar por el servicio es solo una cuestión de entregar la información de su tarjeta de crédito, pero ¿alguna vez ha considerado a qué más podría estar renunciando a cambio si alguien no le pide nada por adelantado?

Claro, existen bastantes herramientas de prueba A/B gratuitas y de código abierto.

Pero, ¿alguna vez se ha preguntado si la razón por la que no está pagando por un servicio que cuesta dinero construir y mantener es que está pagando de alguna otra manera?

Cuando estás empezando, las herramientas gratuitas como Google Optimize son excelentes. Le ayudan a comprender y aplicar los fundamentos de la experimentación.

Pero a medida que avanza, hay cosas que harán que desee repensar su software de prueba A/B preferido. Y eso no se debe a que las herramientas gratuitas no hagan el trabajo, sino a que existen limitaciones que le gustaría superar.

Vamos a mostrarte...

¿Existe algo así como las pruebas A/B gratuitas?

Si el dinero es el único factor que está considerando, entonces las pruebas A/B pueden ser gratuitas.

Existen muchas herramientas que cuestan $0 para ejecutar pruebas y brindarle resultados.

Pero si lo está viendo desde un punto de vista empresarial, teniendo en cuenta otros recursos que contribuyen al éxito o al fracaso, entonces probablemente querrá profundizar más.

Muchas de estas herramientas gratuitas están diseñadas para que los probadores primerizos se familiaricen con la experimentación de marketing. Cuando estos especialistas en marketing quieren probar más o implementar estrategias más avanzadas, rápidamente descubren que sus herramientas gratuitas no pueden realizarlas.

Y si se trata de una herramienta freemium, verá que su camino a las funciones avanzadas está bloqueado por un aviso de "regístrese para obtener un plan profesional".

Pero eso no es todo.

Para la mayoría de las herramientas gratuitas, estará sacrificando más que funciones avanzadas.

Herramientas de prueba A/B gratuitas y gratuitas (con ejemplos)

Una de las mejores herramientas gratuitas de pruebas A/B es Google Optimize, el sucesor de Google Analytics Content Experiments.

Google Optimize lo ayuda a comenzar con:

• Pruebas A/B, A/B/n, multivariadas y URL divididas
• Ofrecer experiencias personalizadas a los visitantes de su web
• Creación de variantes de su sitio con un editor WYSIWYG receptivo
• Edición de HTML, JS y CSS de su sitio en un editor de código básico
• Integración con Google Analytics para extraer información valiosa y más...

Las herramientas freemium , por otro lado, lo toman desde donde se detienen las herramientas gratuitas. Comienza con un plan gratuito que le brinda funciones básicas o usa funciones profesionales por un tiempo limitado, y luego tiene que pagar.

Pero por lo general vale la pena. Estas son características comunes que puede esperar al usarlos:

• No hay límites en la cantidad de pruebas que puede ejecutar al mismo tiempo
• Sin límites en tu número de goles
• Capacidad para planificar y ejecutar pruebas más complejas.
• Ejecute pruebas en aplicaciones y sitios web (no solo sitios web)
• Integre con muchas otras aplicaciones de marketing que utilice
• Atención al cliente

Y mucho más dependiendo de la herramienta que estés usando.

Un ejemplo de esto es Nelio, un software de prueba A/B de código abierto para sitios de WordPress y WooCommerce. Es gratis para 500 páginas vistas por mes. Si tiene hasta 5000 visitantes, deberá pagar el precio inicial de $ 29 / mes. Viene con experimentos ilimitados y soporte técnico.

Además, debe saber que hay otro tipo de herramienta gratuita por la que puede optar: herramientas de prueba A/B de código abierto.

¿Qué tienen de diferente?

Herramientas de prueba A/B gratuitas vs. de código abierto (con ejemplos)

Las herramientas de prueba A/B de código abierto brindan algunos beneficios premium y son gratuitas.

Algunos ejemplos son:

1. Wasabi

Esta es una herramienta de prueba A/B de código abierto totalmente gratuita de Intuit. Entonces, ¿cuál es el truco? Ya no está en desarrollo activo y no hay soporte. Además, necesita algunos conocimientos técnicos para implementar esta plataforma de experimentación 100% impulsada por API.

2. vanidad

Vanity también le permite realizar experimentos en sus sitios web y aplicaciones. Pero al igual que Wasabi, es posible que necesite un desarrollador que lo ayude a instalar y configurar Vanity para ejecutar sus pruebas A/B.

3. Mojitos

Es una pila de experimentación de código abierto que te permite crear y ejecutar pruebas con git.

4. Dividir

Split es un marco de prueba A/B basado en rack que permite la máxima personalización y extensibilidad.

Pero, por supuesto, no hay equipo de apoyo. Y eso es difícil porque la implementación de estas herramientas generalmente requiere una sólida formación técnica.

Solo eres tú, la herramienta y tus experimentos. Si algo sale mal o no sabe cómo realizar una determinada acción, debe esperar que esté en la documentación o que haya una comunidad/foro de ayuda al que acudir.

Además, nadie está obligado a deshacerse de los errores que pueda encontrar.

Una herramienta gratuita destaca sobre todas estas herramientas de código abierto. Eso es Google Optimize.

Aunque es uno de los favoritos entre los especialistas en marketing, no fue diseñado para ser una solución de experimentación total. Pero hay momentos en los que usar Google Optimize tiene mucho sentido.

¿Cuándo está bien usar una herramienta de prueba A/B gratuita como Google Optimize?

Además de ser una introducción fantástica al mundo del software de pruebas A/B de sitios web, las herramientas de pruebas A/B de Google como Google Optimize son excelentes para:

• Demostrar que una nueva idea de diseño funciona en su sitio
• Hacer cambios menores para mejorar la tasa de conversión de su sitio web
• Obtener la seguridad de que una idea propuesta no reducirá el rendimiento actual de su sitio, y
• En general, lo ayudamos a tomar decisiones informadas que mejoran sus resultados con el tráfico existente

Pero en última instancia, los equipos de optimización eventualmente superan esto.

Lorenzo Carreri, Consultor de Experimentación y Optimización de la Tasa de Conversión, dijo:

El debate de Google Optimize

¿Qué es Google Optimize?

Google Optimize le permite realizar pruebas A/B para mejorar el rendimiento de su sitio web de forma gratuita. Tiene una interfaz simple que cualquiera puede descifrar fácilmente para su primera prueba, y se integra perfectamente con Google Analytics.

También es compatible con Google Ads, Google BigQuery, Accelerated Mobile Pages (AMP), etc. Además de las pruebas A/B, puede ejecutar pruebas de redireccionamiento, personalización, multivariante y banner en Google Optimize.

Otras ventajas de Google Optimize son que puede:

• Solucione fácilmente los problemas por su cuenta con pocos conocimientos técnicos,
• Definir una segmentación de audiencia detallada y sin estrés, y
• Vea informes de prueba en una interfaz y términos fáciles de entender.

Esto se adapta perfectamente a las pruebas A/B para pequeñas empresas. Pero cuando está trabajando activamente en el crecimiento, rápidamente encontrará que está limitado de muchas maneras.

Dado que Google Optimize es una herramienta gratuita, no utilizan muchos recursos. Por ejemplo, no puedes subir una imagen directamente a la plataforma. Tiene que estar alojado en otro lugar.

Cuando sus necesidades superen cierto punto, Google Optimize ya no podrá manejar sus pruebas. Tendrá que actualizarse a la herramienta de prueba A/B de Google de pago, Google Optimize 360.

Otras limitaciones son:

• Solo puedes 5 pruebas a la vez
• No puedes marcar más de 3 objetivos
• Solo puedes probar sitios web, no aplicaciones.
• Tus pruebas no pueden durar más de 90 días
• En las pruebas multivariadas, el número máximo de variables es 16
• No puede escribir más de 10,240 caracteres de código en el editor de código de Google Optimize
• Y si no está utilizando Google Analytics, puede ser una molestia integrar Google Optimize con su herramienta de análisis "alienígena".

Ahora, no me malinterpreten. No estamos criticando esta querida herramienta. Solo te estamos ofreciendo una perspectiva diferente.

Google Optimize no fue diseñado para ser el principio y el final de sus pruebas A/B. Por eso ofrecen la versión 360 avanzada a un precio personalizado.

Además, ver tanto a Optimize como a Optimize 360 ​​como un solo servicio muestra que, en esencia, Google Optimize es una herramienta gratuita.

Si desea escalar sus pruebas A/B, cambiar a una opción paga es la forma inteligente de hacerlo.

6 razones para cambiar de las herramientas de prueba A/B de Google

Si bien las herramientas gratuitas como Google Optimize son convenientes para las pruebas A/B, llega el momento de hacer un cambio.

Recomendamos hacer el cambio cuando los siguientes 6 problemas comiencen a afectar la velocidad de la prueba o introduzcan opacidad en la forma en que se calculan los resultados de las pruebas críticas:

1. Una interpretación demasiado generosa del bayesiano

En la documentación de Optimize, Google afirma que están utilizando la inferencia bayesiana "para responder mejor a las preguntas que los especialistas en marketing realmente tienen".

Aquí hay un poco de antecedentes sobre esto:

La inferencia bayesiana es un método para hacer conjeturas informadas utilizando información previa para actualizar la probabilidad de que ocurra un evento.

He aquí un ejemplo para ilustrar esto en términos más simples.

Imagina que te vendan los ojos y te piden que elijas de una canasta de 3 naranjas y 1 manzana. Las posibilidades de que elijas una manzana son bastante escasas, ¿verdad? 1 en 4, o 0,25, por lo que hay un 25 % de posibilidades de recoger una manzana.

¿Qué pasaría si te dijeran que las últimas 3 personas a las que se les vendaron los ojos y se les pidió que eligieran, todas eligieron una naranja? ¿Cómo te hace sentir eso acerca de tus posibilidades de recoger una manzana ahora? Bastante seguro, ¿verdad? Eso es porque sabes que solo había 3 naranjas, y si 3 personas ya las recogieron, tienes un 100 % de posibilidades de recoger la manzana.

Por lo tanto, está ajustando mentalmente la probabilidad de que el evento de recoger una manzana sea cierto en función del conocimiento de eventos anteriores.

Y ese es el marco que utiliza Google Optimize. Y muchos dirían que carece de rigor y es demasiado opaco, ¡especialmente cuando se trata de una selección "previa"!

Esto es lo que quiero decir.

En la documentación, su respuesta a "¿Qué es la 'probabilidad de ser el mejor'?" va:

Tenga en cuenta que esto es predictivo y no se basa en los resultados finales. Esto se suma al hecho de que las suposiciones/creencias anteriores se tienen en cuenta en sus datos. Y Google Optimize no le permite saber cuáles son exactamente estas suposiciones/creencias anteriores.

En el otro extremo del espectro, tenemos una metodología estadística basada en frecuentistas utilizada por otras herramientas de prueba.

Según Wikipedia,

La inferencia frecuentista le permite tomar decisiones claras de "continuar" o "no continuar" después de ejecutar experimentos aleatorios bien definidos con un riesgo mínimo de influir en los resultados con sesgos.

Esto es lo que utiliza Convert Experiences para sus pruebas.

2. Restricciones de funciones

Google no está interesado en ofrecer todas sus capacidades de prueba a todo el mundo. Esto sería contrario a la intuición y llevaría a desperdiciar dinero en recursos como servidores que cuestan dólares reales. Sin las limitaciones de funciones del Google Optimize gratuito, muchas personas lo utilizarían, lo que ejercería una enorme presión sobre la empresa.

Así que simplemente no tiene sentido que Google, que es un negocio con fines de lucro, haga eso.

Si recién está comenzando, esto no afecta tanto sus objetivos de optimización. Pero cuando está creciendo, las restricciones de funciones de Google Optimize sofocarán su crecimiento.

Como mencionamos anteriormente, estas restricciones incluyen un máximo de:

• 5 pruebas
• 3 goles
• tiempo de ejecución de 90 días
• 16 variables, y
• 10.240 caracteres en el editor de código

Y hay más...

Tú:

• No se pueden probar funciones complejas
• No se pueden agregar objetivos mientras se ejecuta la prueba
• No se puede personalizar una audiencia de Google Analytics

Además, no hay una función para empujar a los ganadores a las personalizaciones. Esto le permite validar estos ganadores al intentar replicar los ascensores que obtuvo de los experimentos sin cambiar las cosas de forma permanente e inmediata.

Convert Experiences tiene esa característica.

3. Falta de apoyo

La verdad es que ningún desarrollador con mentalidad empresarial pagará por un equipo de soporte dedicado para atender a los clientes que no pagan.

Entonces, en lo que respecta al soporte, lo mejor que puede obtener de Google Optimize es su centro de recursos.

En el lado positivo, es muy detallado. Obtiene todo, desde consejos, tutoriales en video de Google Optimize, comunidad, consejos de incorporación, etc. Pero no hay soporte en vivo.

No hay nadie a quien llamar, ni chat en vivo, ni soporte por correo electrónico. Solo puede obtener eso cuando opta por la opción paga: Google Optimize 360.

4. Impacto SEO como resultado de las pruebas

Existen ciertas mejores prácticas para ejecutar pruebas A/B sin afectar negativamente su SEO.

Pero, si ejecuta pruebas A/B con Google Optimize, corre el riesgo de dañar su SEO de todos modos.

Eso se debe al parpadeo , que es lo que sucede cuando un usuario visita la página que está probando y ve la versión original de esa página durante una fracción de segundo antes de que se muestre su variante.

Esto no solo afecta la calidad de los resultados de sus pruebas, sino que también perjudica la experiencia del usuario.

Y Google es grande en la experiencia del usuario con respecto al SEO.

Para resolver este problema, Google Optimize tiene un fragmento antiparpadeo que puede agregar a la página.

Este fragmento antiparpadeo funciona al hacer que los elementos de su sitio web sean transparentes (o invisibles) hasta que se carga la variante de JavaScript de Google Optimize. Entonces, en lugar de ver una fracción de segundo del original, la página permanece en blanco hasta que la variante está lista.

Pero hay un problema con este fragmento que incluso Google Optimize reconoce con esta advertencia en la página de ayuda "instalar el fragmento antiparpadeo".

Ellos dicen:

Porque prolonga el tiempo de carga de la página. Por lo tanto, los usuarios que ven la variante tienen una experiencia más pobre que los que obtienen el control.

Entonces, a pesar de su esfuerzo por eliminar el parpadeo con el fragmento, su SEO aún se ve afectado.

Convert Experiences sirve sus variaciones rápidamente, sin molestos parpadeos.

5. Inflación del conteo de visitantes probados

Su recuento de visitantes es el número de visitantes mensuales únicos que llegan a su sitio y participan en sus pruebas activas. Este conteo no es cuántas veces (sesiones) un determinado visitante ha visitado su sitio, solo cuántos de estos visitantes únicos hay.

Google Optimize tiene una forma de registrar su número de visitantes que afecta negativamente los resultados de su prueba.

Esta herramienta de prueba de Google A/B utiliza la regla de Google Analytics, donde una sesión se mide en 30 minutos y, a veces, se puede extender a 4 horas. Lo que esto significa para usted es que si alguien visita su sitio a las 9 a. m. y luego regresa a las 2 p. m. (5 horas más tarde), Google Optimize lo registra como 2 visitantes únicos.

Esto hace que sus tasas de conversión sean más bajas de lo que realmente son, lo que hace que sus resultados sean menos precisos e impresionantes.

¿Por qué esto es tan? Google Optimize es una plataforma de prueba gratuita. Para minimizar el uso del almacenamiento del servidor para mantener los datos de los usuarios, deben mantener estas sesiones cortas.

Entonces, si necesita mejores resultados, considere una alternativa paga que valga cada dólar que invierta en ella.

6. El debate en torno al muestreo

Google niega que se produzca ningún muestreo en Optimize, Optimize 360, Analytics o Analytics 360. En cambio, afirma que extrae datos sin muestrear de las tablas de datos de Google Analytics y no realiza más muestreos dentro de la propia aplicación de optimización.

Aquí está la declaración oficial de su equipo de soporte:

Los datos de Optimize se extraen de las tablas de datos subyacentes de Google Analytics y no se muestrean. Además, Optimize no impone ningún muestreo en la interfaz de Optimize. Esto significa que todos los datos que ve en Optimize no se muestrean, independientemente de si utiliza Optimize u Optimize 360, o Analytics o Analytics 360.

Dicho esto, los optimizadores experimentados están notando una tendencia preocupante de muestreo en sitios de alto tráfico (piense en millones de visitantes).

Silver Ringvee, CTO de Speero, ha descubierto que el muestreo es un problema que su equipo enfrenta a diario:

En Speero, la mayoría de los sitios con los que trabajamos tienen una gran cantidad de visitantes, lo que genera millones de visitas cada mes. Naturalmente, la mayoría de esos sitios tienen Google Analytics y no todos tienen la versión premium GA360.

Esto significa que el muestreo es un problema con el que nos enfrentamos a diario, especialmente cuando analizamos los resultados de las pruebas A/B utilizando segmentos personalizados. Ya sea Optimize o alguna otra herramienta, el muestreo sigue siendo un problema a la hora de analizar estos datos en Google Analytics.

Dicho esto, los números que ve en los informes de Google Optimize no se muestran, pero no permiten ningún análisis avanzado. Si bien los datos en los informes de Google Optimize no se muestrean y no lo dicen claramente en su TdC, creo que estos datos aún se ven afectados por los límites de recopilación de datos mencionados en la TdC de Google Analytics. Esta creencia está respaldada por el hecho de que Optimize se basa en el mismo conjunto de datos que Google Analytics y hemos visto algunos números bastante extraños en Optimize para sitios que reciben cantidades masivas de visitas (100 millones y más por mes).

¿Por qué ocurre el muestreo en primer lugar? Es una forma de ahorrar dinero en infraestructura o hacer que los informes se carguen más rápido. Sin embargo, reduce la precisión de los resultados porque solo está viendo una parte de los datos del conjunto de datos original.

Silver Ringvee de Speero ha encontrado una solución para sortear los problemas de muestreo:

Para cualquier decisión crítica para el negocio (como decidir el ganador de una prueba A/B), siempre esperaría más tiempo y obtendría mis informes basados ​​en el 100 % de los datos. Desafortunadamente, la versión gratuita de Google Analytics no nos da esta opción. Los sitios que reciben muchos visitantes tendrán que lidiar con el muestreo. Especialmente cuando se utilizan segmentos personalizados que son muy comunes para analizar los resultados de las pruebas A/B.

Por lo tanto, el muestreo puede generar datos sesgados de sus pruebas A/B que pueden llevarlo por el camino equivocado. Si obtiene mucho tráfico en su sitio web, considere cambiarse a una herramienta paga que no arruine sus datos y le brinde informes precisos.

Cómo elegir una alternativa a las herramientas gratuitas de prueba A/B

Llegará a puntos de parada naturales con soluciones gratuitas de pruebas divididas. Y esto puede impedir los resultados que obtiene de sus experimentos.

Pero eso está bien. Esto solo significa que has avanzado hasta el punto en que ya no eres titular.

E incluso si aún no está en un nivel empresarial, puede encontrar la herramienta adecuada que se adapte a esa posición de sándwich en la que se encuentra.

Así es cómo:

1. Averigüe su "por qué

¿Por qué elige cambiar a una herramienta paga?

Cuando comprenda qué limitaciones desea dejar atrás y las funciones que desea comenzar a usar, lo ayudará a tomar una gran decisión.

¿Estás tratando de deshacerte del parpadeo? ¿Está buscando ejecutar más pruebas concurrentes? ¿O está buscando apoyo de expertos a medida que escala su negocio?

Cuando haya encontrado las características que impulsan su migración, lo siguiente que debe hacer es evaluar las herramientas disponibles para ciertos criterios.

2. Haz una comparación de herramientas de prueba A/B

No todas las herramientas son iguales. Por supuesto, las características son un factor diferenciador. Pero hay más en esto.

Incluso si ofrecen las mismas características por el mismo precio, hay otras características debajo de la superficie que pueden ser importantes para usted y que vale la pena evaluar.

Es posible que tenga preguntas como:

• ¿Cuál es su postura sobre la privacidad del usuario?
• ¿Qué modelo de precios están usando?
• ¿Tienen sentido sus características en comparación con el costo?
• ¿Están mostrando interés por el mundo?

3. Preseleccione sus herramientas preferidas

En este punto, es posible que haya encontrado 3 o 4 herramientas que se ajusten a su idea de una herramienta ideal.

Para algunas herramientas, su evaluación inicial puede chocar con un muro de piedra cuando está verificando los precios. Muchas herramientas de prueba A/B solo revelan un precio personalizado después de muchas conversaciones con los representantes de ventas.

Cuando haya descubierto sus herramientas preferidas preseleccionadas, pruébelas con una prueba gratuita. Y luego, encuentra tu ganador.

A medida que realiza el cambio de Google Optimize (o cualquier otra herramienta de prueba A/B gratuita), es posible que se encuentre en un entorno más complejo. Las herramientas pagas están más equipadas y pueden ser complicadas en comparación con las alternativas gratuitas.

Es por eso que su ganador debe venir con una excelente atención al cliente. Ya sea que se trate de chat en vivo o soporte telefónico y por correo electrónico las 24 horas del día, los 7 días de la semana, necesitará un soporte confiable al que siempre pueda recurrir para que su trabajo no se ralentice debido a cualquier desafío.

Elija una herramienta cuyos usuarios hablen del equipo de soporte de esta manera:

• "El equipo de atención al cliente es rápido, está bien informado y está orientado a la solución".

• "El soporte siempre es amable y servicial".

• "El soporte es de primer nivel y muy receptivo".

La herramienta elegida debe tener el equipo de soporte adecuado para ayudarlo a hacer un cambio sin problemas de las herramientas de prueba A / B gratuitas a las pagas y escalar su programa de prueba.

El atajo para encontrar una alternativa para las herramientas gratuitas de prueba A/B

Si necesita encontrar una alternativa a una herramienta de prueba A/B gratuita pero aún no desea desembolsar el dinero, obtenga una prueba gratuita de Convert Experiences. Te da acceso gratuito durante 15 días para que puedas evaluar qué tan bien se ajusta a tus necesidades antes de tomar cualquier decisión de compra. Puede integrarse con más de 100 herramientas y ejecutar pruebas A/B según sus términos. Sin limites.

Conclusión

Las herramientas gratuitas de prueba A/B como Google Optimize son ideales para impulsar su experiencia con la prueba de UI, UX, sitios web, aplicaciones, etc. Pero, naturalmente, están diseñadas para tener límites, ya que no generan ingresos para los propietarios de las herramientas. .

Lo que esto significa para usted es que cuando necesite hacer algo más que experimentación básica, las funciones de estas herramientas de prueba gratuitas y de código abierto lo limitarán.

Para cruzar esta barrera y llevar su optimización al siguiente nivel, debe optar por las alternativas pagas de GO. Lo sorprendente es que puede obtener una herramienta asequible y poderosa como Convert Experiences, que ofrece funciones ilimitadas con un equipo de soporte dedicado para ayudarlo a maximizar su ROI.