Cómo avanzar después de Google Optimize Sunsets

Recientemente, el panorama digital se ha visto sacudido por la noticia de la partida de Google Optimize en 2023, lo que marca el final de una era para esta popular plataforma de pruebas A/B/n. Como propietarios de sitios web y especialistas en marketing, es natural preguntarse acerca de las implicaciones y lo que se avecina en su proceso de optimización.

Afortunadamente, la partida de Google Optimize no significa el fin de su capacidad para realizar pruebas A/B/n efectivas y generar conversiones. De hecho, presenta una oportunidad para reevaluar su estrategia, explorar soluciones alternativas e impulsar sus esfuerzos de optimización a nuevas alturas. Hay muchas alternativas y estrategias de Google Optimize para probar.

En esta publicación de blog, profundizaremos en por qué tener una estrategia de prueba A/B/n es esencial para maximizar el rendimiento de su sitio web. También le proporcionaremos una guía paso a paso sobre cómo configurar su primera prueba A/B/n con las mejores prácticas.

¿Qué es Google Optimize?

¿Qué es exactamente Google Optimize? Google Optimize es una herramienta de optimización web ofrecida por Google que permite a los usuarios probar y optimizar sus sitios web para mejorar el rendimiento y la experiencia del usuario. Con Google Optimize, los especialistas en marketing pueden crear diferentes variaciones del contenido de su sitio web, como títulos, imágenes, botones o diseños, y compararlos entre sí para determinar qué variación funciona mejor en términos de conversiones, compromiso u otras métricas definidas. Este enfoque basado en datos ayuda a los especialistas en marketing a tomar decisiones informadas sobre el diseño y el contenido del sitio web para mejorar la satisfacción del usuario y lograr sus objetivos comerciales.

Pero desafortunadamente, la herramienta dejará de funcionar el 30 de septiembre de 2023.

Entonces, si Google Optimize ha sido su principal herramienta de experimentación, ¿qué puede hacer ahora?

Por qué necesita una estrategia de prueba A/B/n

Con la extinción de Google Optimize, se vuelve aún más importante crear e implementar una estrategia de prueba A/B/n para su sitio web. Las pruebas A/B/n son un componente crucial de cualquier plan exitoso de optimización de sitios web. Le permite tomar decisiones basadas en datos y maximizar el impacto de los cambios realizados. Aquí hay algunas razones clave por las que necesita una estrategia de prueba A/B/n:

Reduzca las conjeturas: sin pruebas, sus decisiones de marketing se basarán en suposiciones y conjeturas.Al probar diferentes variaciones, puede recopilar datos concretos sobre cómo cada elemento afecta el comportamiento y las preferencias del usuario. Este enfoque basado en datos elimina las conjeturas y proporciona información valiosa sobre lo que realmente resuena con su audiencia.

Mejore la experiencia del usuario: las pruebas A/B/n le permiten experimentar con diferentes elementos de diseño, diseños y flujos de usuario para identificar la combinación que brinda la mejor experiencia de usuario.Al probar y refinar estos elementos, puede crear una experiencia fluida y atractiva para sus visitantes, lo que genera una mayor satisfacción, una mayor duración de las visitas y mayores posibilidades de conversión.

Establezca un ciclo de mejora continua: las pruebas A/B/n son un proceso continuo que le permite refinar y optimizar continuamente su sitio web.Le permite realizar cambios incrementales basados ​​en datos en tiempo real, en lugar de depender de rediseños únicos. Al adoptar una cultura de mejora continua a través de pruebas, puede mantenerse por delante de la competencia y mejorar constantemente el rendimiento de su sitio web.

Cómo configurar una prueba A/B/n

Paso 1: Defina sus objetivos y variables

Comienza definiendo claramente el objetivo de tu prueba A/B/n. ¿Qué aspecto específico de su sitio web o embudo de conversión desea mejorar? Establecer un objetivo claro lo ayudará a enfocar sus esfuerzos y medir el impacto de la prueba con precisión. Luego, determine los elementos específicos que desea probar en su experimento A/B/n. Esto podría incluir titulares, botones de llamada a la acción, etc.

Paso 2: Formular hipótesis

Desarrolle hipótesis sobre cómo cada variación de sus variables de prueba podría afectar el comportamiento o el rendimiento del usuario. Estas hipótesis servirán como base para tus predicciones y te ayudarán a interpretar los resultados de tu prueba.

Paso 3: Crear variaciones de prueba y asignar tráfico

Usando su herramienta o plataforma de prueba A/B/n, cree variaciones de sus elementos de prueba. Asegúrese de que cada variación difiera de las demás de una manera única y aislada, lo que le permitirá atribuir con precisión cualquier cambio en el rendimiento al elemento específico que se está probando. Luego, decida la asignación de tráfico para cada variación en su prueba A/B/n. La asignación se puede distribuir uniformemente entre todas las variaciones.

Paso 4: Iniciar y monitorear la prueba

Inicie su prueba A/B/n y controle su progreso. Revise regularmente los resultados de la prueba y verifique si hay problemas técnicos o anomalías que puedan afectar la precisión o la integridad del experimento. Permita suficiente tiempo para que la prueba se ejecute para recopilar una cantidad significativa de datos.

Paso 5: analizar e interpretar los resultados

Una vez que su prueba haya alcanzado significación estadística o se haya ejecutado durante un período predeterminado, analice los resultados. Compare el rendimiento de cada variación con el objetivo definido y evalúe la significancia estadística de cualquier diferencia observada. Interprete los resultados a la luz de sus hipótesis y extraiga conocimientos prácticos.

Paso 6: implemente su variación ganadora

Si una variación supera significativamente a las demás, implemente la variación ganadora en su sitio web. Aplique los conocimientos obtenidos de la prueba para tomar decisiones y mejoras basadas en datos.Sugerencia: si no surge un ganador claro, considere repetir la prueba o realizar más experimentos para obtener información adicional.

Mejores prácticas de pruebas A/B/n

Ahora que sabemos cómo configurar una prueba A/B/n, centremos nuestra atención en los consejos y trucos centrados en CRO que llevarán sus habilidades de prueba A/B/n al siguiente nivel.

Piense en grande, comience en pequeño: no intente arreglar todo de una vez.En su lugar, realice pequeños cambios que conduzcan al aprendizaje, luego repita esos aprendizajes. Crear más pruebas basadas en sus hallazgos.

Asegúrese de tener suficiente tráfico: use un tamaño de muestra lo suficientemente grande para garantizar la significación estadística.Las pruebas en páginas con poco tráfico tardan más en determinar un ganador y no proporcionarán aprendizajes precisos ni información sobre la experiencia de la mayoría de sus usuarios.

Cree una hoja de ruta priorizada para cada página que planee probar: determine los elementos más audaces e impactantes de la página para obtener sus aprendizajes iniciales, luego priorice las pruebas adicionales en función de su facilidad de implementación y el impacto potencial en su métrica principal.Su hoja de ruta de prueba debe incluir la hipótesis, la idea de prueba, los objetivos, los aprendizajes deseados y las fechas de lanzamiento específicas para mantener sus esfuerzos de prueba en el buen camino.

Use mapas de calor y otras herramientas de análisis del comportamiento del usuario para comprender cómo interactúan los visitantes con la página de destino: Probar lo que coloca en la parte superior e inferior de la página puede tener un gran impacto en las tasas de conversión, especialmente con ciertas audiencias y microaudiencias, así que comprender qué Los elementos que las personas están explorando y lo que están ignorando son clave para crear una página de destino totalmente optimizada.

• Aquí hay una pista, si encuentra que las personas se desplazan constantemente más allá del pliegue y no hacen clic en la parte superior, es un indicador importante de que no está proporcionando suficiente información en la parte superior del pliegue.

Ahora tiene una comprensión más profunda de la importancia de las pruebas A/B/n y cómo puede optimizar el rendimiento de su sitio web, incluso después de la salida de Google Optimize. Recuerde, si bien el final de una era puede traer cierta incertidumbre, ¡también brinda la oportunidad de crecer y explorar! A medida que se embarca en su viaje de prueba A/B/n, consulte los conocimientos que hemos compartido sobre la estructura de una prueba A/B/n, el valor de las estrategias de prueba, la configuración de pruebas y las mejores prácticas.

Recuerde: la optimización es un proceso continuo, y con la mentalidad y las herramientas adecuadas a su disposición, tendrá la capacidad de descubrir perspectivas notables e impulsar mejoras significativas. Si está interesado en probar Instapage como su alternativa de Google Optimize, regístrese para una prueba de 14 días.

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