Cosa sono i test A/B? Suggerimenti, strumenti ed esempi reali

Ci sono grandi marketer e poi ci sono grandi marketer che fanno test A/B su tutto.

Sono loro che ottengono tassi di apertura delle e-mail 40% più elevati, mentre voi vi chiedete perché le vostre campagne falliscono.

Stanno raggiungendo i clienti con più di un tassi di conversione medi che fanno fare al vostro capo una doppia faccia.

Nel frattempo, siete costretti a indovinare cosa funziona e cosa no.

Il punto è che non sono necessariamente più intelligenti di voi. Semplicemente, mettono alla prova le loro ipotesi invece di fidarsi del loro istinto.

Il test A/B non è un complesso esperimento di scienza dei dati riservato ai giganti della tecnologia.

È un metodo semplice che chiunque può utilizzare per prendere decisioni migliori.

Se le vostre attività quotidiane sono la scrittura degli oggetti delle e-mail, la progettazione di landing page o la creazione di post sui social media, i test A/B eliminano le congetture dal marketing.

Oggi vi spiegheremo tutto quello che dovete sapere sui test A/B.

Tratteremo le nozioni di base, illustreremo esempi reali e vi mostreremo esattamente quali strumenti utilizzare.

Alla fine, saprete come impostare i test che spostano effettivamente l'ago della bilancia sulle vostre metriche aziendali.

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Punti di forza

• I test A/B mettono a confronto due versioni di contenuti per vedere quale ha un rendimento migliore

• La significatività statistica conta più dell'istinto quando si prendono le decisioni

• Gli oggetti delle e-mail, i testi degli annunci e le pagine di destinazione traggono i maggiori vantaggi dai test A/B

• Esistono strumenti di test gratuiti, ma le piattaforme a pagamento offrono funzionalità più avanzate.

• La durata dei test deve essere di almeno un ciclo economico completo.

• Piccoli cambiamenti possono portare a enormi miglioramenti nei tassi di conversione.

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Che cos'è il test A/B?

I test A/B sono come un esperimento controllato per il vostro marketing.

Si creano due versioni di qualcosa (la versione A e la versione B), le si mostra a gruppi diversi di persone e canali di marketinge poi vedere quale dei due si comporta meglio.

Pensate a una competizione testa a testa tra le vostre idee. 

Invece di discutere su quale titolo sia più accattivante o quale colore di pulsante converta meglio, lasciate che siano i dati reali a decidere.

Il processo è semplice: dividete il vostro pubblico in modo casuale, mostrate a metà di loro la versione A, all'altra metà la versione B, quindi misurate i risultati.

La versione che vince viene distribuita a tutti.

Ma è qui che la maggior parte delle persone sbaglia. Eseguono test per tre giorni, vedono che la versione B sta vincendo con 2% e dichiarano la vittoria.

I veri test A/B richiedono una significatività statistica.

Ciò significa raccogliere dati sufficienti per dimostrare che la differenza non è solo un caso.

I test A/B funzionano perché eliminano pregiudizi di marketing.

Le vostre preferenze personali non contano. Le opinioni del vostro capo non contano. Ciò che conta è ciò che fa sì che le persone clicchino, acquistino o si impegnino.

Perché fare A/B Test?

Perché le ipotesi uccidono le aziende.

Ogni marketer pensa di sapere cosa funziona.

Tutti noi abbiamo teorie sulle linee di oggetto perfette, sui colori ideali dei pulsanti e sui testi persuasivi. Il problema? Ci sbagliamo circa la metà delle volte.

I test A/B vi evitano di errori costosi.

Invece di lanciare una campagna in base a ciò che "sembra giusto", si testano prima piccoli lotti. Se la versione A fallisce, avete sprecato solo una frazione del vostro budget.

Il vantaggio è enorme. I piccoli miglioramenti si sommano nel tempo.

Un aumento di 10% nei tassi di apertura delle e-mail non sembra entusiasmante, finché non ci si rende conto che significa 10% lead in più ogni mese per il resto dell'anno.

I test A/B creano anche fiducia nell'organizzazione.

Quando si può dimostrare che il pulsante rosso ha superato quello blu con 95% sicurezza, le parti interessate smettono di mettere in discussione le proprie decisioni. I dati battono sempre le opinioni.

Inoltre, si imparano cose che ci sorprendono.

Il titolo che non sopportavate potrebbe essere il più performante. L'e-mail che vi sembrava troppo lunga potrebbe convertire meglio della vostra versione "incisiva".

Come funzionano i test A/B? Passo dopo passo

Eseguire un test A/B non è una scienza missilistica, ma c'è un modo giusto e un modo sbagliato per farlo.

Fase 1: Scegliere una cosa da testare

Concentratevi su un'unica variabile. Se cambiate sia il titolo che il colore del pulsante, non saprete quale modifica ha causato il miglioramento. Testate prima il titolo e poi il colore del pulsante.

Fase 2: Formulare un'ipotesi

Non testate cose a caso. Abbiate una teoria sul motivo per cui la versione B potrebbe essere migliore della versione A.

Forse pensate che gli oggetti più corti funzionino meglio, o che i pulsanti rossi convertano di più di quelli blu.

Fase 3: Creare le varianti

Creare la versione A (il controllo) e la versione B (il test). Mantenete tutto il resto identico.

Se state testando gli oggetti delle e-mail, il contenuto dell'e-mail deve essere esattamente lo stesso.

Passo 4: dividere il pubblico in modo casuale

La maggior parte degli strumenti di test A/B lo gestisce automaticamente. La parola chiave è "a caso". Non inviate la versione A ai vostri clienti migliori e la versione B a tutti gli altri.

Fase 5: decidere le metriche di successo

Cosa state misurando? Tassi di clic? Tassi di conversione? Entrate per visitatore?

Scegliete la metrica prima di iniziare i test, non dopo aver visto i risultati.

Fase 6: Determinazione della dimensione del campione

Utilizzate un calcolatore della dimensione del campione per determinare il numero di persone necessarie per ottenere la significatività statistica.

Questo dipende dal vostro attuale tasso di conversione e dall'entità dell'aumento che volete rilevare.

Fase 7: Esecuzione del test

Lasciatela funzionare finché non raggiungete la dimensione del campione o il livello di confidenza che vi siete prefissati. Non sbirciate i risultati ogni giorno e non fermatevi prima solo perché una versione è vincente.

Fase 8: Analisi dei risultati

Cercare la significatività statistica, di solito 95% o superiore.

Se non si raggiunge la significatività, non si ha un vincitore. Eseguite il test più a lungo o accettate che non c'è una differenza significativa.

Fase 9: implementare il vincitore

Distribuite la versione vincente a tutto il pubblico. Documentate ciò che avete imparato e utilizzate queste informazioni per i test futuri.

Passo 10: Continuare a testare

Il test A/B è un processo, non un evento unico. Una volta trovato un vincitore, testatelo contro un nuovo sfidante.

Test A/B nel marketing: Casi d'uso

I test A/B funzionano per quasi tutti i tipi di contenuti di marketing.

Ecco le aree in cui vedrete l'impatto maggiore:

1. Oggetto e invito all'azione

L'e-mail è il paradiso dei test A/B. È possibile testare le righe dell'oggetto, il testo di anteprima, i tempi di invio, i nomi dei destinatari e il contenuto delle e-mail. Le righe dell'oggetto di solito mostrano le maggiori differenze.

Provate a testare la lunghezza (breve o lunga), la personalizzazione (con o senza nome), l'urgenza (tempo limitato o sempreverde) e il tono (formale o informale).

Anche piccoli miglioramenti nei tassi di apertura si traducono in maggiori entrate.

Invito all'azione I pulsanti sono un'altra miniera d'oro. Testate diversi colori, testi, dimensioni e posizioni. Il pulsante "Compra ora" potrebbe funzionare meglio di "Inizia" o viceversa.

2. Creativi pubblicitari e post sui social media

Le piattaforme di social media dispongono di test A/B integrati per gli annunci.

Potete testare diverse immagini, video, titoli e descrizioni per vedere cosa risuona con il vostro pubblico.

Per i post organici, provate a testare diversi orari di pubblicazione, strategie di hashtag e formati di contenuto.

I video potrebbero superare le immagini per il vostro pubblico e i post carosello potrebbero battere le immagini singole.

Se state utilizzando contenuti generati dall'intelligenza artificiale per annunci o post sui social, considerate l'utilizzo di Umanizzatore AI non rilevabile per perfezionare la copia.

Il testo scritto dall'intelligenza artificiale spesso manca di quel tocco umano che favorisce l'engagement, e umanizzarlo può migliorare le prestazioni nei test A/B.

3. Pagine di destinazione e tassi di conversione

Le landing page offrono infinite opportunità di test.

Testate titoli, sottotitoli, immagini, moduli, testimonianze e layout di pagina. Anche piccole modifiche possono avere un impatto notevole sui tassi di conversione.

Concentratevi innanzitutto sugli elementi sopra la piega. L'headline, l'immagine principale e l'invito all'azione principale ricevono la massima attenzione.

Una volta ottimizzati quelli, passate agli elementi secondari.

4. Titoli e pagine SEO

Titoli diversi possono raddoppiare o triplicare il tasso di clic sui risultati di ricerca.

Testate gli appelli emotivi rispetto a quelli logici, i numeri rispetto all'assenza di numeri e i diversi posizionamenti delle parole chiave.

Per Contenuto SEOÈ possibile testare i tag title, le meta descrizioni e i titoli delle pagine.

I dati di Search Console mostrano quali pagine ottengono impressioni ma pochi clic, rendendole perfette per i test sulle headline.

Che cos'è l'A/B Testing nei social media e nei contenuti video?

I test A/B sui social media vanno oltre gli annunci.

È possibile verificare le prestazioni dei contenuti organici provando diversi approcci e misurando il coinvolgimento.

Per i contenuti video, testate le miniature, i titoli, la lunghezza dei video e gli orari di pubblicazione.

Gli algoritmi di YouTube e TikTok favoriscono i contenuti che continuano a essere guardati, quindi testare diversi agganci e strutture di contenuti può aumentare la portata.

Instagram e Facebook consentono di testare Storie, Reel e post normali.

Provate diverse lunghezze di didascalie, strategie di hashtag e stili visivi. Ciò che funziona su una piattaforma può fallire su un'altra.

Le miniature dei video meritano un'attenzione particolare. Spesso sono il fattore decisivo per la visione dei vostri contenuti.

Provate diverse espressioni facciali, sovrapposizioni di testo e schemi di colori.

I contenuti di LinkedIn hanno prestazioni diverse da quelli di Instagram. Il pubblico professionale risponde a stimoli diversi rispetto al pubblico che si occupa di intrattenimento.

Testate il linguaggio formale rispetto a quello informale, gli argomenti specifici del settore rispetto a quelli generali e i diversi formati dei contenuti.

Strumenti per l'esecuzione di test A/B: Gratuiti e a pagamento

Non è necessario disporre di un costoso software aziendale per avviare un test A/B.

Molti strumenti sono adatti ad aziende di tutte le dimensioni.

Alternative a Google Optimize (Sunset)

Google Optimize è stato il principale strumento gratuito per i test A/B fino a quando Google non lo ha chiuso nel 2023.

Ora avete bisogno di alternative.

• Ottimizzare è la scelta migliore. È potente ma costoso, progettato per le aziende con grandi budget per i test. L'interfaccia è intuitiva e l'analisi statistica è solida.
• VWO (Visual Website Optimizer) si colloca nel mezzo. È più conveniente di Optimizely, ma più ricco di funzioni rispetto agli strumenti di base. È ottimo per le aziende in crescita che hanno bisogno di test affidabili senza prezzi aziendali.
• Unbounce offre test A/B integrati per le pagine di destinazione. Se lo utilizzate già per la creazione di pagine, le funzioni di test sono comode ed efficaci.

Piattaforme e-mail

La maggior parte delle piattaforme di posta elettronica include funzioni di A/B testing. Ecco le nostre scelte: 

• Mailchimp consente di testare gli oggetti, i tempi di invio e i contenuti per gli account gratuiti. L'interfaccia facilita l'impostazione dei test e l'interpretazione dei risultati.
• Kit (ex ConvertKit) si concentra sulle aziende creatrici. Le funzioni di test A/B funzionano bene per newsletter, lancio di corsi e promozioni di prodotti. Le funzioni di automazione consentono di impostare test continui.
• Campagna attiva combina il test delle e-mail con l'automazione avanzata. È possibile testare sequenze di e-mail, non solo singole e-mail. Questo è potente per i funnel di vendita complessi.

Strumenti per il test di landing page e annunci

• Leadpages include il test A/B nella maggior parte dei piani. È possibile testare diverse versioni di pagine e monitorare le conversioni senza bisogno di impostazioni tecniche.
• Responsabile annunci Facebook ha integrato il test A/B per le campagne pubblicitarie. È possibile testare contemporaneamente pubblico, creatività e posizionamento. L'interfaccia non è il massimo, ma la funzionalità funziona.
• Annunci di Google consente di testare la copia degli annunci, le parole chiave e le pagine di destinazione. Le funzioni di significatività statistica aiutano a prendere decisioni sicure.

Per la creazione di contenuti, considerare l'utilizzo di Scrittore SEO di Undetectable AI quando avete bisogno di più versioni di contenuti ottimizzati per la SEO da testare.

Quando si eseguono test specifici per la piattaforma, Scrittore furtivo dell'IA non rilevabile garantisce che le variazioni di test superino gli strumenti di rilevamento dell'IA.

Le migliori risorse per i test A/B per i principianti

L'apprendimento dei test A/B richiede sia la teoria che la pratica.

Queste risorse vi permetteranno di iniziare la strada giusta.

• Blog ConversionXL tratta i fondamenti del test A/B con casi di studio reali. I loro articoli riassumono concetti statistici complessi in consigli pratici.
• Blog di Optimizely presenta idee di test e casi di studio di grandi marchi. Anche se non utilizzate il loro strumento, il contenuto è prezioso per imparare cosa testare.
• Istituto CXL offre corsi sull'ottimizzazione della conversione e sui test A/B. I contenuti sono avanzati ma valgono l'investimento se si vuole fare sul serio con i test.
• Blog di Neil Patel ha guide ai test A/B adatte ai principianti. I contenuti sono meno tecnici ma più praticabili per le piccole imprese.
• Accademia HubSpot offre corsi gratuiti sui test A/B e sull'ottimizzazione della conversione. I certificati non significano molto, ma il contenuto è solido.
• Il blog di VWO pubblica casi di studio che mostrano i risultati prima/dopo di test reali. Questi esempi aiutano a capire quali tipi di miglioramenti sono realistici.

Per il calcolo della significatività statistica, utilizzare strumenti come Calcolatore di test A/B di Evan Miller o il calcolatore di significatività di VWO.

Questi aiutano a determinare le dimensioni del campione e a interpretare correttamente i risultati.

Accedete al nostro affidabile AI Detector e Humanizer utilizzando il widget sottostante.

Domande frequenti sui test A/B

In Data We Trust

I test A/B trasformano le ipotesi in conoscenze. Invece di chiedervi se il vostro marketing funziona, otterrete risposte definitive supportate da dati.

Il processo non è complicato, ma richiede disciplina.

È necessario testare una variabile alla volta, eseguire i test per un tempo sufficiente a raggiungere la significatività e resistere all'impulso di dichiarare i vincitori troppo presto.

Scegliete un elemento del vostro marketing su cui vi siete sempre interrogati. Forse è l'oggetto delle vostre e-mail o il titolo della vostra pagina di destinazione.

Impostate un semplice test, fatelo funzionare correttamente e vedete cosa succede.

I risultati potrebbero sorprendervi. La versione che pensavate avrebbe perso potrebbe vincere alla grande.

Il cambiamento che pensavate fosse di poco conto potrebbe spostare l'ago della bilancia in modo significativo.

La maggior parte delle aziende lascia i soldi sul tavolo perché non esegue i test.

Si attengono alla prima versione che funziona, invece di trovare la versione che funziona meglio.

I vostri concorrenti probabilmente stanno tirando a indovinare. E mentre loro discutono dei colori dei pulsanti durante le riunioni, voi potete metterli alla prova.

Mentre loro discutono sui titoli, voi potete misurarli.

E la parte migliore? Non dovrete risolverlo da soli.

L'IA non rilevabile offre strumenti che supportano il vostro processo di test, sia che stiate creando un testo, generando idee o analizzando ciò che ha funzionato.