Guía definitiva de pruebas A/B para tu sitio web

• Jul 25 2025
• por Ilona K.

¿Qué motiva a las personas a suscribirse a tu newsletter? ¿A leer tus artículos? ¿A comprar tus productos o aprovechar tus servicios en línea? La respuesta está en tu sitio web y en cómo trabajan juntos sus elementos. Debes comprender qué detalles captan realmente la atención de quienes lo visitan y los transforman en clientela. En este aspecto, no actúes al azar. Para optimizar un sitio web con eficacia, es importante separar las ideas viables de las menos prácticas. Para esto sirve el A/B testing.

Qué es y para qué sirve el A/B testing

El A/B testing, o pruebas divididas, es un método de investigación de experiencia de usuario que compara la eficacia de dos opciones de un recurso digital. Por ejemplo, puedes mostrar dos versiones de una misma página web a diferentes segmentos de usuarios y analizar cuál genera mejores tasas de conversión. 

El A/B testing permite:

• Implementar nuevas funciones. Antes de introducir cambios en tu sitio web o cualquier recurso digital, es mejor probarlos primero. Así evitas modificaciones que puedan afectar negativamente el desempeño y puedes identificar qué elementos realmente generan interés y cuáles producen abandono. Además, sirve para anticipar si los cambios propuestos lograrán el efecto deseado.
• Mejorar la experiencia de usuario. Esto incluye pruebas en formularios de compra, navegación, estructura y diseño. Las pruebas permiten descubrir qué opción de la interfaz resulta más cómoda para la interacción.
• Incrementar las acciones objetivo de los usuarios. Los tests pueden mostrar qué textos, imágenes o diseños motivan mejor a la audiencia a comprar o solicitar información. 

El A/B testing tiene múltiples aplicaciones pero no es útil en todos los casos. No funcionará si:

• No tienes una hipótesis de marketing fundamentada, es decir, ninguna suposición sobre cómo mejorar un elemento específico. 
• Tu sitio tiene poco tráfico. Para lograr resultados estadísticamente significativos, necesitas reunir una audiencia suficiente para el test.
• Necesitas resultados estadísticamente relevantes en poco tiempo (cuando el análisis demuestra que los resultados son altamente improbables de ser casualidad) y no puedes esperar. 
• Las condiciones del experimento pueden variar durante la implementación. Para obtener resultados fiables, todo debe permanecer igual salvo la variable que estés analizando.

Cómo realizar un A/B testing

El A/B testing es un proceso paso a paso. A continuación, ilustramos cada etapa utilizando como ejemplo un test A/B para optimizar el botón «Suscribirse» en el blog de una startup IT:

1. Define el objetivo, el elemento a testear y formula una hipótesis

Primero, debes tener claro qué resultado quieres alcanzar: aumentar conversiones, alargar el tiempo en tu sitio o provocar acciones concretas como la suscripción al boletín. 

Después, elige un elemento para testear. Puede ser un título, un botón o un formulario de suscripción—cualquier elemento relevante según tu objetivo. Si pruebas varios elementos simultáneamente no podrás identificar cuál produjo la diferencia en los resultados.

Para elegir el elemento correcto, analiza el embudo actual y localiza en qué punto se pierden los potenciales suscriptores. Una vez que tengas una hipótesis, esta debe ser clara y fundamentada.

Una hipótesis de marketing bien fundada es una suposición específica y comprobable sobre cómo una determinada acción impactará el resultado del negocio.

Una hipótesis robusta incluye tres elementos:

1. Un cambio concreto: ¿qué se va a hacer, dónde y cómo? Por ejemplo, añadir un formulario de suscripción al blog.
2. Un resultado esperado: ¿qué esperas conseguir exactamente? El resultado debe ser medible y cuantificable: crecimiento de conversiones, reducción de coste por lead, aumento del tiempo en el sitio, etc. Por ejemplo: incrementar la base de suscriptores en un 20% en un mes.
3. La justificación que explique por qué el cambio funciona. En el ejemplo anterior, añadir el formulario puede aumentar la base de suscriptores porque aparece de inmediato al abrir la página del blog y atrae la atención del usuario, animando a suscribirse.

Ejemplo

Objetivo: aumentar la tasa de conversión de suscripción en el blog de la startup IT.

Elemento: botón «Suscribirse».

Hipótesis: Modificar el color, texto y posición del botón “Suscribirse” lo hará más visible y atractivo, aumentando el porcentaje de clics y suscripciones totales.

2. Elige las métricas

Las métricas de A/B testing son indicadores que miden la eficacia de dos versiones de un mismo elemento. Ayudan a identificar los cambios que realmente impactan y permiten tomar decisiones basadas en datos, no en suposiciones.

Métricas relevantes a considerar:

• Conversión: porcentaje de visitantes que realizan una acción objetivo (compra, registro, suscripción, visitar una página concreta o pulsar un enlace publicitario) respecto al total de visitantes, expresado en porcentaje.
• Porcentaje de rebote: proporción de visitantes que abandonan la web tras ver solo una página.
• Tiempo medio en página: mide cuánto tiempo, de media, pasan en el sitio los usuarios interactuando con el contenido.
• CTR (Click-Through Rate): muestra la eficacia de un bloque informativo o publicitario, midiendo la proporción de clics sobre el total de impresiones.
• Valor medio del pedido (en tiendas online): es la cantidad promedio gastada por comprador/a en una visita. Se calcula dividiendo el total de ventas del periodo por el número de compradores. Fórmula: AOV = Ingreso / Conversiones.
• Scroll Depth: porcentaje de la página que recorre el usuario haciendo scroll durante la visita. Ayuda a entender cuánto contenido consumen antes de salir.

Elige la métrica principal que validará tu hipótesis. Por ejemplo, si analizas un formulario de suscripción, el número de suscripciones es lo primordial. Después selecciona indicadores adicionales: número de formularios completados, tiempo dedicado a ellos o utilidad de los campos, por ejemplo.

Para escoger bien las métricas:

• Considera tus objetivos de negocio. Decide qué quieres lograr e identifica los indicadores que lo reflejarán. Por ejemplo, si tu meta es incrementar la conversión, la principal métrica será el número de acciones completadas (compras, suscripciones, etc.).
• Ten en cuenta el contexto. Los cambios en una página solo impactarán bajo ciertas condiciones. Por ejemplo, cambiar el color del botón “Comprar” quizás no aumente las ventas, pero modificar el texto puede influir mucho en la conversión.

Ejemplo

Métrica principal: porcentaje de usuarios que se suscriben tras acceder a un post del blog.

Métricas secundarias:

• CTR del botón “Suscribirse”.
• Scroll Depth (indicador de interacción)
• Porcentaje de rebote en el post del blog.

3. Define la audiencia

Crea un grupo de control y otro experimental para comparar el rendimiento de ambas versiones del elemento. Si lo ves necesario, segmenta la audiencia por criterios como género, edad o intereses. Es clave que la muestra tenga características similares a quienes suelen interactuar con tu web. No olvides los dispositivos utilizados y asegúrate de asignarlos equitativamente entre los grupos durante el experimento.

En plataformas especializadas, los grupos se crean automáticamente y suelen tener cantidades similares de usuarios. Solo tendrás que indicar el tamaño del público a analizar.

Ejemplo

Audiencia: todos los usuarios que acceden a cualquier post del blog.

Segmentos a analizar tras la prueba:

• Nuevos vs. usuarios recurrentes (los recurrentes pueden confiar más o estar más dispuestos a suscribirse).
• Tipo de dispositivo (móvil o escritorio; analiza cómo la visibilidad y colocación del botón afectan el comportamiento).
• Fuente de tráfico (orgánico – SEO, pagado, directo y social para analizar el rendimiento según el origen).

4. Elige las herramientas

Para hacer un A/B testing en tu sitio web, utiliza servicios especializados que permitan seleccionar métricas, dividir el tráfico entre variantes y analizar resultados. Hay numerosas opciones, la mejor dependerá de tus objetivos. 

Google Analytics

Precio: gratis

Con la función “Experimentos”, puedes hacer A/B test estándar, distribuyendo el tráfico de forma equitativa entre dos versiones de una landing page. Al finalizar, obtienes un informe que indica cuál versión funcionó mejor.

Google Analytics también brinda análisis detallados de comportamiento de usuario, genera informes completos, se integra con tu CRM y muestra qué usuarios pueden resultar más rentables.

Optimizely

Precio: bajo solicitud

Permite hacer tests rápidos de titulares, llamadas a la acción, imágenes y formularios. Además puedes mostrar ofertas personalizadas a diferentes visitantes según las páginas vistas o acciones previas.

Puedes diseñar y gestionar experimentos para todo tipo de dispositivo.

También segmenta el tráfico según cookies, dispositivo, localización, navegador y otros parámetros. Es posible identificar público de campañas de publicidad previas.

VWO

Precio: varios planes según objetivo, incluye prueba gratuita de 7 días

Permite analizar cómo interactúan los usuarios con la web, crear campañas orientadas y obtener información valiosa del tráfico.

La herramienta optimiza la conversión, integra datos de distintas fuentes, rastrea acciones e impulsa contenidos personalizados.

VWO genera informes en tiempo real, mostrando qué funciona y qué cambios conviene revertir.

AB Tasty

Precio: bajo solicitud

Segmenta el tráfico según ubicación, URL, dispositivo y otros criterios. Puedes conectar tu data management platform para ajustes más avanzados.

AB Tasty proporciona informes en tiempo real con métricas precisas al instante.

Posible la integración con plataformas y CMS como WordPress, Google Analytics, PrestaShop y Drupal.

5. Ejecuta el experimento

Prepara la variante modificada del elemento y lanza la prueba. El experimento debe continuar hasta alcanzar significancia estadística. Para calcular el tiempo necesario, divide el total de la muestra por el tráfico diario: así obtendrás los días requeridos.

Realiza las pruebas en periodos estables, sin factores estacionales ni campañas especiales. 

No finalices la prueba antes de tiempo, independientemente de los resultados intermedios. Al principio, la métrica puede indicar validez de la hipótesis, pero el resultado puede cambiar con el tiempo. 

Ejemplo

Variantes:

Distribución de tráfico: reparto equitativo, enviando al 50% de los usuarios a cada variante (A, B).

Significancia estadística:

• Conversión actual: 2%.
• Incremento esperado: +25%.

Usuarios necesarios por variante: ~5.000.

Duración: hasta alcanzar el tamaño de muestra requerido para cada variante.

6. Analiza los resultados

Además de la métrica principal, revisa los indicadores adicionales y el comportamiento por segmento. Así visualizarás el panorama completo: aunque tu hipótesis se confirme y la métrica clave mejore, otros indicadores relevantes (como el tiempo en el sitio) pueden verse afectados negativamente.

Errores típicos en el A/B testing

Realizar pruebas puede ser emocionante, pero evita estos errores frecuentes:

1. Probar varios elementos a la vez. La regla básica del A/B testing es analizar solo un elemento por vez; de lo contrario, no sabrás qué cambio causó el resultado. Si cambias cinco elementos a la vez, será imposible identificar el responsable: solo podrás especular. 

En lugar de testear muchos elementos de una vez, haz una lista de hipótesis, priorízalas y realiza pruebas sucesivas. Así obtendrás resultados fiables para optimizar tu sitio web.

2. Ejecutar múltiples experimentos simultáneamente. Si aplicas varios tests al mismo tiempo, puedes provocar que un usuario vea la versión original en un test, la de prueba en otro y de nuevo el original en un tercero. El solapamiento distorsiona los resultados y no permite conclusiones certeras.

Respeta el principio de “un experimento a la vez”; si no, las audiencias de diferentes pruebas se mezclarán entre sí.

3. Testear con bajo volumen de tráfico. Si la muestra del experimento es demasiado pequeña, la obtención de datos valiosos será muy lenta. En el proceso, la hipótesis puede volverse irrelevante.

Si no tienes suficiente tráfico para testear, es mejor pausar o posponer el experimento hasta tener el volumen necesario.

4. Imitar ejemplos ajenos o plantillas prediseñadas. Cada sitio es único, igual que cada prueba A/B. No existe una plantilla universal. Cada web tiene su propia audiencia y contexto. Copiar ideas externas suele ser ineficaz y, a veces, contraproducente.

Evita buscar “la prueba A/B perfecta”, incluso si eres principiante. Es mejor invertir tiempo y recursos en tests específicos para tu web y audiencia. No imites: analiza experiencias ajenas, extrae aprendizajes y diseña tus propias hipótesis para probarlas en la práctica.

FAQs

¿Qué es el A/B testing y por qué es importante?

El A/B testing, o prueba dividida, es un método para comparar la eficacia de dos opciones. Ayuda a implementar mejoras, optimizar la experiencia de usuario y aumentar las acciones objetivo. Permite identificar los elementos más atractivos o problemáticos del sitio web y valorar el impacto de los cambios realizados.

¿Cómo ejecutar correctamente un A/B testing?

Para lograr un A/B testing exitoso, sigue los pasos: define el objetivo y el elemento a testear, formula una hipótesis, determina las métricas clave, asegúrate de tener tráfico suficiente para lograr significancia y evita los errores habituales.

¿Qué métricas debes analizar durante un A/B testing?

La métrica a analizar depende de los objetivos del test. Lo habitual es monitorear la conversión, el porcentaje de rebote, el CTR, el ROI y el valor promedio de pedido.

¿Qué es una hipótesis de marketing fundamentada?

Es una suposición específica y comprobable sobre cómo una acción concreta afectará el resultado del negocio. Por ejemplo, añadir un formulario de suscripción al blog hará crecer la base de contactos del boletín en un 20% en un mes.

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Este artículo fue traducido por inteligencia artificial y puede contener imprecisiones. Consulta el original en inglés.

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