Vous utilisez Google Optimize et d'autres outils de test A/B gratuits ? Décalez quand vous voyez ces 6 choses…

Un outil de test A/B peut-il vraiment être gratuit ?

Non, pas vraiment. Vous pensez peut-être que payer pour le service n'est qu'une question de remise des informations de votre carte de crédit, mais avez-vous déjà pensé à quoi d'autre vous pourriez renoncer en échange si quelqu'un ne vous demande rien d'avance ?

Bien sûr, il existe de nombreux outils de test A/B gratuits et open source.

Mais vous êtes-vous déjà demandé si la raison pour laquelle vous ne payez pas pour un service qui coûte de l'argent à construire et à entretenir est que vous payez d'une autre manière ?

Lorsque vous débutez, les outils gratuits comme Google Optimize sont excellents. Ils vous aident à comprendre et à appliquer les fondamentaux de l'expérimentation.

Mais au fur et à mesure que vous avancez, il y a des choses qui vous donneront envie de repenser votre logiciel de test A/B préféré. Et ce n'est pas parce que les outils gratuits ne font pas le travail, mais parce qu'il y a des limites que vous voudriez dépasser.

Allons vous montrer…

Existe-t-il des tests A/B gratuits ?

Si l'argent est le seul facteur que vous considérez, alors les tests A/B peuvent être gratuits.

Il existe de nombreux outils qui coûtent 0 $ pour exécuter des tests et vous donner des résultats.

Mais si vous l'envisagez d'un point de vue commercial, en tenant compte d'autres ressources qui contribuent au succès ou à l'échec, vous voudrez probablement approfondir.

Beaucoup de ces outils gratuits sont conçus pour que les testeurs débutants se familiarisent avec l'expérimentation marketing. Lorsque ces spécialistes du marketing souhaitent tester davantage ou mettre en œuvre des stratégies plus avancées, ils constatent rapidement que leurs outils gratuits ne peuvent pas les exécuter.

Et s'il s'agissait d'un outil freemium, vous verrez votre chemin vers des fonctionnalités avancées bloqué par un avis "Inscrivez-vous à un plan pro".

Mais ce n'est pas tout.

Pour la plupart des outils gratuits, vous sacrifierez plus que des fonctionnalités avancées.

Outils de test A/B gratuits vs Freemium (avec exemples)

L'un des meilleurs outils de test A/B gratuits est Google Optimize, le successeur de Google Analytics Content Experiments.

Google Optimize vous permet de démarrer avec :

• Tests A/B, A/B/n, multivariés et d'URL fractionnées
• Offrir des expériences personnalisées à vos visiteurs Web
• Créer des variantes de votre site avec un éditeur WYSIWYG responsive
• Modification du HTML, du JS et du CSS de votre site dans un éditeur de code de base
• Intégration avec Google Analytics pour extraire des informations précieuses, et plus encore…

Les outils Freemium , d'autre part, vont là où les outils gratuits s'arrêtent. Vous commencez avec un plan gratuit qui vous donne des fonctionnalités de base ou utilisez des fonctionnalités professionnelles pendant une durée limitée, puis vous devez payer.

Mais cela en vaut généralement la peine. Voici les caractéristiques communes auxquelles vous pouvez vous attendre en les utilisant :

• Aucune limite sur le nombre de tests que vous pouvez exécuter en même temps
• Aucune limite sur votre nombre de buts
• Capacité à planifier et à exécuter des tests plus complexes
• Exécutez des tests sur des applications et des sites Web (pas seulement des sites Web)
• Intégrez-vous à de nombreuses autres applications marketing que vous utilisez
• Service client

Et bien plus encore selon l'outil que vous utilisez.

Nelio, un logiciel de test A/B open source pour les sites WordPress et WooCommerce, en est un exemple. Il est gratuit pour 500 pages vues par mois. Si vous avez jusqu'à 5000 visiteurs, vous devrez payer le prix de départ de 29 $/mois. Il est livré avec des expériences illimitées et un support technique.

De plus, vous devez savoir qu'il existe un autre type d'outil gratuit que vous pouvez opter : les outils de test A/B open source.

En quoi sont-ils différents ?

Outils de test A/B gratuits ou open source (avec exemples)

Les outils de test A/B open source offrent des avantages premium tout en étant gratuits.

Quelques exemples sont:

1. Wasabi

Il s'agit d'un outil de test A/B open-source totalement gratuit par Intuit. Alors, quel est le problème ? Il n'est plus en cours de développement actif et il n'y a pas de support. De plus, vous avez besoin de connaissances techniques pour déployer cette plateforme d'expérimentation 100 % basée sur des API.

2. Vanité

Vanity vous permet également d'effectuer des expériences sur vos sites Web et vos applications. Mais tout comme Wasabi, vous aurez peut-être besoin d'un développeur pour vous aider à installer et à configurer Vanity afin d'exécuter vos tests A/B.

3. Mojito

Il s'agit d'une pile d'expérimentation open source qui vous permet de créer et d'exécuter des tests avec git.

4. Diviser

Split est un cadre de test A/B basé sur un rack qui permet une personnalisation et une extensibilité maximales.

Mais bien sûr, il n'y a pas d'équipe de soutien. Et c'est difficile car le déploiement de ces outils nécessite généralement une solide formation technique.

C'est juste vous, l'outil et vos expériences. Si quelque chose ne va pas ou si vous ne savez pas comment entreprendre une certaine action, vous devez espérer que cela se trouve dans la documentation ou qu'il existe une communauté d'aide/un forum vers lequel vous pouvez vous tourner.

De plus, personne n'est obligé de se débarrasser des bogues que vous pourriez trouver.

Un outil gratuit domine tous ces outils open source. C'est Google Optimize.

Bien qu'il soit l'un des favoris des spécialistes du marketing, il n'a pas été conçu pour être une solution d'expérimentation totale. Mais il y a des moments où l'utilisation de Google Optimize est parfaitement logique.

Quand est-ce que l'utilisation d'un outil de test A/B gratuit comme Google Optimize est acceptable ?

En plus d'être une introduction fantastique dans le monde des logiciels de test A/B de sites Web, les outils de test A/B de Google comme Google Optimize sont parfaits pour :

• Prouver qu'une nouvelle idée de design fonctionne sur votre site
• Apporter des modifications mineures pour améliorer le taux de conversion de votre site Web
• Obtenir l'assurance qu'une idée proposée ne réduira pas les performances actuelles de votre site, et
• Généralement, vous aider à prendre des décisions éclairées qui améliorent vos résultats avec votre trafic existant

Mais en fin de compte, les équipes d'optimisation finissent par dépasser cela.

Lorenzo Carreri, consultant en optimisation et expérimentation du taux de conversion, a déclaré :

Le débat sur Google Optimize

Qu'est-ce que Google Optimize ?

Google Optimize vous permet d'exécuter gratuitement des tests A/B pour améliorer les performances de votre site Web. Il a une interface simple que n'importe qui peut facilement comprendre pour son premier test - et il s'intègre parfaitement à Google Analytics.

Il est également compatible avec Google Ads, Google BigQuery, Accelerated Mobile Pages (AMP), etc. Et en dehors des tests A/B, vous pouvez exécuter des tests de redirection, de personnalisation, multivariés et de bannière sur Google Optimize.

D'autres avantages de Google Optimize sont que vous pouvez :

• Dépanner facilement par vous-même avec peu de connaissances techniques,
• Définir une segmentation d'audience détaillée sans stress, et
• Affichez les rapports de test dans une interface et des termes faciles à comprendre.

Ceci est parfaitement adapté aux tests A/B pour les petites entreprises. Mais lorsque vous travaillez activement sur la croissance, vous constaterez rapidement que vous êtes limité à bien des égards.

Étant donné que Google Optimize est un outil gratuit, ils n'utilisent pas beaucoup de ressources. Par exemple, vous ne pouvez pas télécharger une image directement sur la plateforme. Il doit être hébergé ailleurs.

Lorsque vos besoins dépassent un certain point, Google Optimize ne sera plus en mesure de gérer vos tests. Vous devrez passer à l'outil de test Google A/B payant, Google Optimize 360.

Les autres limites sont :

• Vous ne pouvez effectuer que 5 tests à la fois
• Vous ne pouvez pas définir plus de 3 objectifs
• Vous ne pouvez tester que des sites Web, pas des applications
• Vos tests ne peuvent pas s'exécuter pendant plus de 90 jours
• Dans les tests multivariés, le nombre maximum de variables est de 16
• Vous ne pouvez pas écrire plus de 10 240 caractères de code dans l'éditeur de code de Google Optimize
• Et si vous n'utilisez pas Google Analytics, il peut être fastidieux d'intégrer Google Optimize à votre outil d'analyse "extraterrestre".

Maintenant, ne vous méprenez pas. Nous ne dénigrons pas cet outil bien-aimé. Nous vous offrons seulement une perspective différente.

Google Optimize n'a pas été conçu pour être le début et la fin de vos tests A/B. C'est pourquoi ils proposent la version avancée 360 ​​à un prix personnalisé.

En outre, le fait de considérer Optimize et Optimize 360 ​​comme un seul service montre que, par essence, Google Optimize est un outil freemium.

Si vous souhaitez faire évoluer vos tests A/B, passer à une option payante est la solution intelligente.

6 raisons d'abandonner les outils de test A/B de Google

Aussi pratiques que soient les outils gratuits comme Google Optimize pour les tests A/B, il arrive un moment pour changer.

Nous vous recommandons d'effectuer le changement lorsque les 6 problèmes suivants commencent à avoir un impact sur la vitesse de test ou à introduire une opacité dans la façon dont les résultats des tests critiques sont calculés :

1. Une interprétation trop généreuse du bayésien

Dans la documentation d'Optimize, Google déclare utiliser l'inférence bayésienne "pour mieux répondre aux questions que se posent réellement les spécialistes du marketing".

Voici un peu de contexte à ce sujet :

L'inférence bayésienne est une méthode permettant de faire des suppositions éclairées en utilisant des informations antérieures pour mettre à jour la probabilité qu'un événement se produise.

Voici un exemple pour illustrer cela en termes plus simples.

Imaginez que vous avez les yeux bandés et qu'on vous demande de choisir dans un panier de 3 oranges et 1 pomme. Les chances que vous choisissiez une pomme sont plutôt minces, n'est-ce pas ? 1 sur 4, soit 0,25, donc 25 % de chances de cueillir une pomme.

Et si on vous disait que les 3 dernières personnes qui ont eu les yeux bandés et qui ont été invitées à choisir, ont toutes choisi une orange ? Comment cela vous fait-il penser à vos chances de cueillir une pomme maintenant ? Assez confiant, non ? C'est parce que vous savez qu'il n'y avait que 3 oranges, et si 3 personnes les ont déjà cueillies, vous avez 100 % de chances de cueillir la pomme.

Donc, vous ajustez mentalement la probabilité que l'événement de cueillir une pomme soit vrai en fonction de la connaissance des événements antérieurs.

Et c'est le cadre utilisé par Google Optimize. Et beaucoup diront qu'il manque de rigueur et qu'il est trop opaque, surtout en ce qui concerne la sélection « préalable » !

Voici ce que je veux dire.

Dans la documentation, leur réponse à "Qu'est-ce que la "probabilité d'être le meilleur" ?" se rend:

Notez que ceci est prédictif et non basé sur les résultats finaux. Cela s'ajoute au fait que les hypothèses/croyances antérieures sont prises en compte dans vos données. Et Google Optimize ne vous permet pas de savoir exactement quelles sont ces hypothèses/croyances préalables.

À l'autre extrémité du spectre, nous avons une méthodologie statistique basée sur le fréquentisme utilisée par d'autres outils de test.

Selon Wikipédia,

L'inférence fréquentiste vous permet de prendre des décisions claires "OK" ou "Non" après avoir exécuté des expériences aléatoires bien définies avec un risque minimal d'influencer les résultats avec des biais.

C'est ce que Convert Experiences utilise pour ses tests.

2. Restrictions des fonctionnalités

Google n'est pas intéressé à offrir toutes ses capacités de test à tout le monde. Cela serait contre-intuitif et entraînerait un gaspillage d'argent sur des ressources telles que des serveurs qui coûtent de l'argent réel. Sans les limitations de fonctionnalités de Google Optimize gratuit, de nombreuses personnes l'utiliseraient, ce qui exercerait une pression immense sur l'entreprise.

Cela n'a donc aucun sens pour Google, qui est une entreprise à but lucratif, de faire cela.

Si vous débutez, cela n'affecte pas beaucoup vos objectifs d'optimisation. Mais lorsque vous grandissez, les restrictions de fonctionnalités de Google Optimize vont étouffer votre croissance.

Comme nous l'avons mentionné ci-dessus, ces restrictions incluent un maximum de :

• 5 essais
• 3 buts
• 90 jours d'autonomie
• 16 variables, et
• 10 240 caractères dans l'éditeur de code

Et il y a plus…

Tu:

• Impossible de tester des fonctionnalités complexes
• Impossible d'ajouter des objectifs pendant l'exécution du test
• Impossible de personnaliser une audience Google Analytics

De plus, il n'y a pas de fonctionnalité pour pousser les gagnants vers des personnalisations. Cela vous permet de valider ces gagnants en essayant de reproduire les ascenseurs que vous avez obtenus des expériences sans changer les choses de façon permanente immédiatement.

Convert Experiences a cette fonctionnalité.

3. Manque de soutien

La vérité est qu'aucun développeur soucieux des affaires ne paiera pour une équipe de support dédiée pour servir les clients non payants.

Donc, en ce qui concerne le support, le meilleur que vous puissiez obtenir de Google Optimize est leur centre de ressources.

Sur le plan positif, il est très détaillé. Vous obtenez tout, des conseils, des didacticiels vidéo Google Optimize, de la communauté, des conseils d'intégration, etc. Mais il n'y a pas de support en direct.

Personne à appeler, pas de chat en direct, pas d'assistance par e-mail. Vous ne pouvez l'obtenir que lorsque vous optez pour l'option payante - Google Optimize 360.

4. Impact SEO à la suite des tests

Il existe certaines bonnes pratiques pour exécuter des tests A/B sans impact négatif sur votre référencement.

Mais, si vous exécutez des tests A/B à l'aide de Google Optimize, vous risquez de toute façon de nuire à votre référencement.

C'est à cause du scintillement - qui se produit lorsqu'un utilisateur visite la page que vous testez et voit la version originale de cette page pendant une fraction de seconde avant que sa variante ne soit affichée.

Non seulement cela a un impact sur la qualité de vos résultats de test, mais cela nuit également à l'expérience utilisateur.

Et Google est grand sur l'expérience utilisateur en ce qui concerne le référencement.

Pour résoudre ce problème, Google Optimize propose un extrait anti-scintillement que vous pouvez ajouter à la page.

Cet extrait de code anti-scintillement fonctionne en rendant les éléments de votre site Web transparents (ou invisibles) jusqu'à ce que la variante du JavaScript de Google Optimize se charge. Ainsi, au lieu de voir une fraction de seconde de l'original, la page reste blanche jusqu'à ce que la variante soit prête.

Mais il y a un problème avec cet extrait que même Google Optimize reconnaît avec cet avertissement sur la page d'aide "installer l'extrait anti-scintillement".

Ils disent:

Parce que cela prolonge le temps de chargement de la page. Ainsi, les utilisateurs qui consultent la variante ont une expérience plus médiocre que ceux qui obtiennent le contrôle.

Ainsi, malgré vos efforts pour supprimer le scintillement avec l'extrait de code, votre référencement en prend toujours un coup.

Convert Experiences sert vos variations rapidement, sans aucun scintillement gênant.

5. Inflation du nombre de visiteurs testée

Votre nombre de visiteurs est le nombre de visiteurs mensuels uniques venant sur votre site et participant à vos tests actifs. Ce décompte n'est pas le nombre de fois (sessions) qu'un certain visiteur a visité votre site, mais seulement le nombre de ces visiteurs uniques.

Google Optimize dispose d'un moyen d'enregistrer votre nombre de visiteurs qui affecte négativement les résultats de vos tests.

Cet outil de test Google A/B utilise la règle de Google Analytics où une session est mesurée à 30 minutes et peut parfois être étendue à 4 heures. Cela signifie pour vous que si quelqu'un visite votre site à 9 h 00 puis revient à 14 h 00 (5 heures plus tard), Google Optimize l'enregistre comme 2 visiteurs uniques.

Cela rend vos taux de conversion inférieurs à ce qu'ils sont en réalité, ce qui rend vos résultats moins précis et moins impressionnants.

Pourquoi cela est-il ainsi? Google Optimize est une plateforme de test gratuite. Pour minimiser l'utilisation du stockage du serveur pour conserver les données des utilisateurs, ils doivent garder ces sessions courtes.

Donc, si vous avez besoin de meilleurs résultats, envisagez une alternative payante qui vaut chaque dollar que vous y investissez.

6. Le débat autour de l'échantillonnage

Google nie tout échantillonnage dans Optimize, Optimize 360, Analytics ou Analytics 360. Il affirme plutôt qu'il extrait des données non échantillonnées des tableaux de données Google Analytics et n'effectue pas d'échantillonnage supplémentaire dans l'application d'optimisation elle-même.

Voici la déclaration officielle de leur équipe d'assistance :

Les données Optimize sont extraites des tables de données Google Analytics sous-jacentes et ne sont pas échantillonnées. De plus, Optimize n'impose aucun échantillonnage dans l'interface Optimize. Cela signifie que toutes les données que vous voyez dans Optimize ne sont pas échantillonnées, que vous utilisiez Optimize ou Optimize 360, ou Analytics ou Analytics 360.

Cela dit, les optimiseurs chevronnés remarquent une tendance inquiétante à l'échantillonnage sur les sites à fort trafic (pensez à des millions de visiteurs).

Silver Ringvee, CTO de Speero, a constaté que l'échantillonnage était un problème que son équipe rencontre quotidiennement :

Chez Speero, la plupart des sites avec lesquels nous travaillons ont un nombre assez important de visiteurs, générant des millions de visites chaque mois. Naturellement, la plupart de ces sites ont Google Analytics et tous n'ont pas la version premium GA360.

Cela signifie que l'échantillonnage est un problème que nous traitons quotidiennement, en particulier lors de l'analyse des résultats des tests A/B à l'aide de segments personnalisés. Qu'il s'agisse d'Optimize ou d'un autre outil, l'échantillonnage reste un problème lorsqu'il s'agit d'analyser ces données dans Google Analytics.

Cela étant dit, les chiffres que vous voyez dans les rapports de Google Optimize ne sont pas échantillonnés, mais ils ne permettent aucune analyse avancée. Bien que les données des rapports Google Optimize ne soient pas échantillonnées et ne le disent pas clairement dans sa table des matières, je pense que ces données sont toujours affectées par les limites de collecte de données mentionnées dans la table des matières de Google Analytics. Cette croyance est étayée par le fait qu'Optimize est basé sur le même ensemble de données que Google Analytics et nous avons vu des chiffres plutôt étranges dans Optimize pour les sites qui reçoivent des quantités massives de visites (100 millions et plus par mois).

Pourquoi l'échantillonnage se produit-il en premier lieu ? C'est un moyen d'économiser de l'argent sur l'infrastructure ou d'accélérer le chargement des rapports. Cependant, cela réduit la précision des résultats, car vous n'examinez qu'une partie des données de l'ensemble de données d'origine.

Silver Ringvee de Speero a trouvé une solution pour contourner les problèmes d'échantillonnage :

Pour toute décision critique pour l'entreprise (comme décider du gagnant d'un test A/B), j'attendrais toujours plus longtemps et j'obtiendrais mes rapports basés sur 100 % des données. Malheureusement, la version gratuite de Google Analytics ne nous donne pas cette option. Les sites qui reçoivent beaucoup de visiteurs devront faire face à un échantillonnage. Surtout lors de l'utilisation de segments personnalisés qui sont très courants pour analyser les résultats des tests A/B.

Ainsi, l'échantillonnage peut entraîner des données biaisées de vos tests A/B qui peuvent vous conduire sur la mauvaise voie. Si vous obtenez beaucoup de trafic sur votre site Web, envisagez de passer à un outil payant qui ne gâchera pas vos données et vous fournira à la place des rapports précis.

Comment choisir une alternative aux outils de test A/B gratuits

Vous atteindrez des points d'arrêt naturels avec des solutions de test fractionnées gratuites. Et cela peut entraver les résultats que vous obtenez de vos expériences.

Mais c'est bien. Cela signifie seulement que vous avez avancé au point où vous n'êtes plus un starter.

Et même si vous n'êtes pas encore au niveau de l'entreprise, vous pouvez trouver le bon outil adapté à la position en sandwich dans laquelle vous vous trouvez.

Voici comment:

1. Déterminez votre « pourquoi »

Pourquoi avez-vous choisi de passer à un outil payant ?

Lorsque vous comprenez quelles limitations vous cherchez à laisser derrière vous et les fonctionnalités que vous souhaitez commencer à utiliser, cela vous aidera à prendre une bonne décision.

Essayez-vous de vous débarrasser du scintillement ? Cherchez-vous à exécuter plus de tests simultanés ? Ou êtes-vous à la recherche d'un soutien expert pour faire évoluer votre entreprise ?

Lorsque vous avez trouvé les fonctionnalités qui alimentent votre migration, la prochaine chose à faire est d'évaluer les outils disponibles pour certains critères.

2. Faites une comparaison des outils de test A/B

Tous les outils ne sont pas créés égaux. Bien sûr, les caractéristiques sont un facteur de différenciation. Mais il y a plus à cela.

Même s'ils offrent les mêmes fonctionnalités pour le même prix, il existe d'autres caractéristiques sous la surface qui peuvent vous intéresser et qui méritent d'être évaluées.

Vous pouvez avoir des questions telles que :

• Quelle est leur position sur la confidentialité des utilisateurs ?
• Quel modèle de tarification utilisent-ils ?
• Leurs caractéristiques ont-elles un sens par rapport au coût ?
• Se soucient-ils du monde ?

3. Présélectionnez vos outils préférés

À ce stade, vous avez peut-être trouvé 3 ou 4 outils qui correspondent à votre idée d'un outil idéal.

Pour certains outils, votre évaluation initiale peut se heurter à un mur de pierre lorsque vous vérifiez les prix. De nombreux outils de test A/B ne révèlent un prix personnalisé qu'après de nombreuses discussions avec les commerciaux.

Lorsque vous avez déterminé vos outils préférés présélectionnés, testez-les avec un essai gratuit. Et puis, trouvez votre gagnant.

Au fur et à mesure que vous passez de Google Optimize (ou de tout autre outil de test A/B gratuit), vous vous retrouvez peut-être dans un environnement plus complexe. Les outils payants sont plus équipés et peuvent être compliqués par rapport aux alternatives gratuites.

C'est pourquoi votre gagnant devrait bénéficier d'un excellent service client. Qu'il s'agisse d'un chat en direct ou d'une assistance téléphonique et par e-mail 24h/24 et 7j/7, vous aurez besoin d'une assistance fiable sur laquelle vous pourrez toujours vous appuyer pour que votre travail ne soit pas ralenti à cause d'un défi.

Optez pour un outil dont les utilisateurs parlent de l'équipe de support de cette façon :

• "L'équipe de support client est rapide, compétente et orientée vers les solutions."

• "Le support est toujours amical et serviable."

• "Le support est de premier ordre et très réactif."

L'outil choisi doit disposer de la bonne équipe d'assistance pour vous aider à passer en douceur des outils de test A/B gratuits aux outils payants et à faire évoluer votre programme de test.

Le raccourci pour trouver une alternative aux outils de test A/B gratuits

Si vous avez besoin de trouver une alternative à un outil de test A/B gratuit mais que vous ne voulez pas encore débourser de l'argent pour cela, obtenez un essai gratuit de Convert Experiences. Il vous donne un accès gratuit pendant 15 jours afin que vous puissiez évaluer dans quelle mesure il répond à vos besoins avant de prendre toute décision d'achat. Vous pouvez intégrer plus de 100 outils et exécuter des tests A/B selon vos conditions. Pas de limites.

Conclusion

Les outils de test A/B gratuits comme Google Optimize sont idéaux pour démarrer votre expérience de test de l'interface utilisateur, de l'expérience utilisateur, des sites Web, des applications, etc. Mais naturellement, ceux-ci sont conçus pour avoir des limites car ils ne rapportent pas de revenus aux propriétaires des outils. .

Cela signifie pour vous que lorsque vous devez faire plus qu'une expérimentation de base, les fonctionnalités de ces outils de test gratuits et open source vous limiteront.

Pour franchir cette barrière et faire passer votre optimisation au niveau supérieur, vous devez opter pour les alternatives GO payantes. Ce qui est étonnant, c'est que vous pouvez obtenir un outil abordable et puissant comme Convert Experiences qui offre des fonctionnalités illimitées avec une équipe de support dédiée pour vous aider à maximiser votre retour sur investissement.