Che cos'è il test A/B?
Il test A/B è un metodo di sperimentazione in cui un pubblico viene separato in due gruppi. A ciascuno viene mostrata una variazione di una campagna di marketing per determinare quale performa meglio.
Conosciuto anche come split o bucket testing, il software di test A/B mostra al gruppo A una versione di un segmento di contenuto di marketing. Questo è tipicamente il gruppo di controllo. Al gruppo B, il gruppo sfidante, viene mostrato lo stesso contenuto con un aspetto modificato. I tester poi analizzano i risultati per vedere quale ha un tasso di conversione più alto.
I marketer utilizzano il test A/B per comprendere più accuratamente l'impatto di piccoli cambiamenti misurabili apportati al design di un sito web o di un'app e raccogliere dati importanti su tali cambiamenti. Ciò significa che qualsiasi aggiornamento sarà basato su dati reali del pubblico, piuttosto che su ipotesi su cosa potrebbe funzionare bene.
Tipi di test A/B
La maggior parte dei test A/B viene condotta su contenuti di marketing focalizzati sul pubblico, come pagine web, email o annunci a pagamento. Questi esperimenti rientrano tipicamente in uno dei tre tipi di test:
- Split testing è il tipo più tradizionale di test A/B, dove una pagina web esistente viene ricreata con modifiche a una variabile e poi presentata a due pubblici. Questi sono utili prima di un redesign del sito web per vedere a quale versione il pubblico risponde meglio.
- Test multivariato cambia le variabili su una pagina. Tuttavia, questi test cambiano diverse variabili contemporaneamente e creano molte più versioni di pagina rispetto a un test split, a volte fino a 8-12 variazioni. L'obiettivo dei test multivariati è trovare la combinazione vincente di variabili per una conversione più alta.
- Test multi-pagina cambia o aggiunge un elemento a diverse pagine contemporaneamente. Ad esempio, un pulsante di call to action potrebbe essere aggiunto alla homepage e a diverse pagine di servizio durante questi esperimenti.
La maggior parte dei migliori strumenti di test A/B supporta tutti questi tipi di test.
Elementi di base da cambiare nei test A/B
I marketer scelgono una variabile in base al tipo di contenuto che stanno testando. Che si tratti di un annuncio a pagamento, un'email o una landing page, le variabili sperimentali possono includere:
- Titoli e sottotitoli. I titoli catturano l'attenzione. Testare variazioni di titoli e sottotitoli può affinare il testo pubblicitario, che dovrebbe poi essere replicato su landing page per la coerenza del messaggio di marketing. Non è solo il testo stesso che può essere testato. Posizionamento, tipo di carattere o dimensione, e persino l'allineamento del titolo possono essere modificati durante il test A/B.
- Immagini. Come i titoli, le immagini attirano traffico da un annuncio o svaniscono nell'etere di internet. Eseguire variazioni di annunci con immagini o video diversi può generare dati interessanti per future campagne di marketing.
- Pulsanti di call to action. I materiali di marketing dovrebbero incoraggiare gli utenti a convertire e diventare clienti paganti. Pulsanti di call to action e link sono il modo migliore per comunicare un comportamento desiderato a un visitatore del sito; il posizionamento e lo stile di questi su una landing page o all'interno di un'email sono cruciali.
- Menu di navigazione e link. Qualsiasi mezzo per spostare gli utenti su un sito dovrebbe essere chiaro e facile da usare. Testare barre di navigazione e campi è una parte importante di qualsiasi processo di redesign del sito web, assicurando che l'esperienza utente sia la migliore possibile.
Vantaggi del test A/B
Qualsiasi esperimento di marketing richiede tempo per essere completato, ma il test A/B offre diversi vantaggi che possono alla fine risparmiare denaro e aumentare il tasso di conversione.
- Approfondimenti su un pubblico target. Ognuno interagisce con i siti web in modo diverso, ma il test A/B supporta i marketer nel trovare modelli di utilizzo che indicano problemi con contenuti o design del sito web. Questo è particolarmente vero se i pubblici sono segmentati per un tema comune piuttosto che casualmente. Il test può delineare approfondimenti critici per i cambiamenti che devono essere fatti per una migliore UX.
- Tasso di rimbalzo del sito web più basso. Mantenere un tasso di rimbalzo del sito web il più basso possibile è meglio sia per le conversioni a lungo termine che per l'ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO). Continuando a testare e migliorare il design e l'usabilità di un sito web, il tasso di rimbalzo diminuisce naturalmente man mano che i punti dolenti degli utenti vengono affrontati.
- Budgeting più accurato. La pubblicità è costosa, quindi testare le variazioni degli annunci per trovare quella con il tasso di conversione più alto potrebbe risparmiare migliaia su design che non sono adatti a un pubblico target.
- Comprensione basata sui dati. Le migliori campagne di marketing sono costruite attorno a dati tangibili provenienti da pubblici reali. Con il test A/B, i cambiamenti possono essere fatti rapidamente e distribuiti ai pubblici in tempo reale.
Migliori pratiche nel test A/B
Praticamente qualsiasi aspetto di una landing page, email o annuncio può utilizzare il test A/B. Può essere facile lasciarsi trasportare facendo centinaia di cambiamenti contemporaneamente. Questo non solo altera i dati, ma rende anche impossibile capire cosa ha effettivamente portato a risultati migliori.
Invece, seguendo le migliori pratiche per il test A/B, l'impatto delle variabili impostate è più facile da identificare.
- Comprendere i problemi attuali degli utenti. Non serve a nulla riparare qualcosa che non è rotto. Inizia con la revisione delle informazioni sul supporto clienti e dei sondaggi, insieme ai dati sul comportamento degli utenti sul sito, per determinare quali problemi stanno avendo gli utenti e come affrontarli.
- Cambia una variabile alla volta. A meno che non si stia eseguendo un test multivariato per uno scopo specifico, è meglio iniziare con il tradizionale split testing con una sola variabile modificata e un gruppo di controllo impostato per contrastare la differenza. Isolare questa variabile indipendente rende i risultati molto più chiari una volta completato il test.
- Decidi una dimensione del campione e un tempo di test appropriati. Come qualsiasi forma di sperimentazione, il test richiede tempo per raccogliere dati significativi e utilizzabili. Per essere sicuri che i risultati siano rilevanti per qualsiasi futura campagna di marketing, è anche fondamentale che la popolazione del test sia di dimensioni e composizione rappresentative rispetto al pubblico target usuale per i materiali di marketing testati.
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Holly Landis
Holly Landis is a freelance writer for G2. She also specializes in being a digital marketing consultant, focusing in on-page SEO, copy, and content writing. She works with SMEs and creative businesses that want to be more intentional with their digital strategies and grow organically on channels they own. As a Brit now living in the USA, you'll usually find her drinking copious amounts of tea in her cherished Anne Boleyn mug while watching endless reruns of Parks and Rec.
