Scopri i risultati del tuo A/B test con un A/B testing calculator facile e veloce
- Inserisci i dati del tuo test
- Fino a 4 varianti disponibili
- I risultati e la significatività statistica verranno generati in automatico
- In base al test che stai conducendo le metriche di partenza e arrivo potrebbero essere impressions e click (nel caso ad esempio di un test tra due inserzioni) o page views e conversione (nel caso di landing page)
Cos'è un A/B test?
Un A/B test è una tipologia di test che punta a identificare una variabile vincente cercando di normalizzare tutte le altre variabili eccetto quella testata.
Per essere efficace nel suo scopo, infatti, quando si mettono a confronto due diverse celle di test l’ideale per ottenere un risultato più attendibile possibile è fare in modo che l’unica differenza tra le due celle sia esattamente quella variabile da testare (nella prima cella appunto “versione A” e nella seconda “versione B”).
Un esempio pratico: vogliamo capire se è più efficace un copy rispetto ad un altro su Meta, a parità di elementi media. In questo caso creeremo due celle da mettere in A/B test: una con un copy e una con l’altro, mantenendo identici tutti gli altri elementi e confrontando poi i risultati delle due celle.
A/B testing VS testing: quale dei due è davvero utile?
L’A/B testing cerca di coinvolgere solo una singola variabile, isolandola, e cercando di creare una situazione più equa possibile per tutte le altre variabili.
Questo differisce dal testing “normale” che invece non va a isolare le singole variabili ma punta a diversificare il test anche con più elementi differenti (è il caso ad esempio di un testing di diversi angoli di comunicazione all’interno della stessa campagna A+SC su Meta).
A mio avviso l’A/B testing puro tra micro-variabili dovrebbe essere considerato solo ed esclusivamente se si ha il budget necessario per poterlo portare a termine con risultati statisticamente significativi, che non è affatto scontato.
Ipotizziamo di voler fare un test tra due landing page per misurare l’efficacia migliore in termini di conversione. Utilizzando il calcolatore qui sopra potrai notare che spesso, a meno di risultati molto diversi tra le due landing page, il test sarà significativo solo dopo un numero consistente di visitatori al sito (che equivale a soldi investiti in advertising per portare traffico).
Il mio consiglio è di valutare quale sia la tipologia di testing più adatta al caso specifico e cercare sempre di semplificare laddove è possibile: anche overstrutturare il nostro sistema di testing, se non si hanno le risorse per farlo, può risultare inefficiente.
Inoltre, dai sempre precedenza alle variabili ad alto impatto piuttosto che a quelle di basso impatto nel tuo sistema di testing. Non avrebbe molto senso testare una variante colore senza testare invece angoli di comunicazione differenti, soprattutto in caso di budget non molto grandi.
Cerchi un partner per gestire e scalare i tuoi canali pubblicitari?
Ottimizza la tua strategia di performance marketing con un approccio tecnico e creativo data-driven.