A/B testing per il tuo sito web: guida definitiva

• Lug 25 2025
• di Ilona K.

Cosa spinge le persone a iscriversi alla tua newsletter? A leggere i tuoi articoli? A comprare il tuo prodotto o utilizzare i tuoi servizi online? È il tuo sito, dove gli elementi lavorano in sinergia. È necessario capire che cosa, nello specifico, attira gli utenti trasformandoli in clienti. In questi casi, non conviene agire a caso. Per ottimizzare in modo efficace un sito, bisogna selezionare le idee realmente funzionanti e scartare le caratteristiche meno pratiche. È proprio a questo che serve l’A/B testing.

Che cos’è l’A/B testing e perché ti serve

L’A/B testing, o split testing, è un metodo di ricerca sull’esperienza utente che confronta l’efficacia di due varianti di una risorsa digitale. Per esempio, si possono mostrare due versioni della stessa pagina web a segmenti diversi di utenti e analizzare quale versione porta ai migliori tassi di conversione. 

L’A/B testing aiuta a:

• Implementare nuove funzionalità. Prima di apportare modifiche a un sito o a un’altra risorsa digitale, è saggio testarle. Questo evita cambiamenti che potrebbero peggiorare le performance. In questo modo, puoi capire quali elementi coinvolgono gli utenti e quali, invece, li allontanano. Inoltre, ti permette di valutare se le modifiche proposte raggiungeranno il risultato desiderato.
• Migliorare l’esperienza utente. Questo include testare le opzioni per il modulo d’ordine, la navigazione, il layout e il design. I test mostrano quale variante di interfaccia risulta più comoda da utilizzare.
• Aumentare il numero di azioni completate. I test possono indicare il testo, l’immagine o il design che motivano meglio il pubblico ad acquistare o a lasciare una richiesta. 

L’A/B testing ha moltissimi casi d’uso, ma non è adatto a ogni scenario. Ecco quando non funziona:

• Se non hai un’ipotesi di marketing ben fondata, cioè nessun presupposto su come migliorare esattamente un elemento. 
• Se il tuo sito ha poco traffico. Per ottenere risultati statisticamente significativi, è necessario attirare un pubblico sufficiente per il test.
• Se ti servono risultati statisticamente significativi in fretta (l’analisi statistica evidenzia risultati altamente improbabili per caso, suggerendo una causa specifica) e non hai tempo di aspettare. 
• Se prevedi che le condizioni dell’esperimento cambino durante l’esecuzione. Per ottenere risultati accurati, bisogna mantenere tutto invariato tranne la variabile che si sta testando.

Come condurre un A/B testing

L’A/B testing è un processo sequenziale. Vediamone i passaggi usando come esempio uno scenario di A/B test per ottimizzare il pulsante “Iscriviti” del blog di una startup IT:

1. Definire l’obiettivo, scegliere l’oggetto e formulare un’ipotesi

Per prima cosa, bisogna avere ben chiari gli obiettivi che si vogliono raggiungere: aumentare le conversioni, estendere il tempo di permanenza degli utenti sul sito oppure spingerli a compiere azioni specifiche, come iscriversi alla newsletter. 

Poi si sceglie un elemento da testare. Può essere un titolo, un pulsante o un modulo di iscrizione – qualsiasi cosa rilevante. Se si testano più elementi contemporaneamente, non si riuscirà a capire quale cambiamento specifico abbia generato un risultato migliore dell’altro.

Per scegliere l’elemento, occorre analizzare l’attuale funnel per capire dove si perdono i potenziali iscritti. Una volta formulata un’ipotesi, è necessario definirla in modo ben fondato.

Un’ipotesi di marketing ben fondata è un presupposto specifico e testabile su come una determinata azione influenzerà il risultato di business.

Un’ipotesi contiene tre elementi:

1. Una modifica chiara. Che cosa verrà fatto, dove e come? Per esempio, si potrebbe aggiungere un modulo di iscrizione al blog.
2. Un risultato atteso. Che cosa vuoi ottenere esattamente? Il risultato deve essere misurabile e associato a un numero, come un aumento della conversione, una riduzione del costo per lead, un incremento del tempo trascorso sul sito. Per esempio, una crescita del 20% della base della newsletter entro un mese.
3. La motivazione, che spiega perché la modifica dovrebbe funzionare. Nell’esempio sopra, aggiungere un modulo potrebbe aumentare la base della newsletter perché compare subito all’apertura della pagina del blog, dove cattura l’attenzione degli utenti e li incoraggia a iscriversi.

Esempio

Obiettivo: aumentare il tasso di conversione delle iscrizioni sul blog della startup IT.

Oggetto: un pulsante “Iscriviti”.

Ipotesi: modificare colore, testo e posizionamento del pulsante “Iscriviti” lo renderà più visibile e accattivante, aumentando i clic e le iscrizioni complessive.

2. Scegliere le metriche

Le metriche per l’A/B testing sono indicatori che valutano l’efficacia di due versioni dello stesso elemento. Aiutano a capire quali cambiamenti nel prodotto hanno un impatto reale sulla sua efficacia e a prendere decisioni basate sui dati, non sulle supposizioni.

Metriche a cui prestare attenzione:

• La conversione è il rapporto, espresso in percentuale, tra il numero di visitatori del sito che compiono azioni target (acquisto, registrazione, iscrizione, visita di una pagina specifica del sito o clic su un link pubblicitario) e il totale dei visitatori.
• La frequenza di rimbalzo è la percentuale di visitatori che lasciano il sito dopo aver visualizzato una sola pagina.
• Il tempo medio sulla pagina è un indicatore che riflette quanto tempo, in media, gli utenti trascorrono sulla pagina interagendo con i suoi contenuti.
• Il CTR (Click-Through Rate) è una metrica che mostra quanto funziona un blocco pubblicitario o informativo, misurata come rapporto tra numero di clic e numero di impression.
• Valore medio dell’ordine (per gli e‑commerce): è l’importo medio speso da un acquirente in una visita. Per calcolarlo, bisogna dividere il valore delle vendite totali di un periodo per il numero di acquirenti. Formula: AOV = Ricavi / Conversioni.
• La profondità di scroll è una metrica che misura fino a che punto un utente scorre una pagina durante la visita. È espressa in percentuale e aiuta a capire quanta parte del contenuto viene fruita prima di lasciare la pagina.

Bisogna scegliere la metrica chiave che indicherà la validità dell’ipotesi. Se, per esempio, si testa un modulo di iscrizione alla newsletter, la metrica principale è il numero di iscrizioni. Una volta individuata, definisci indicatori aggiuntivi per un’analisi più dettagliata. Per un modulo di iscrizione, potrebbero essere il numero di moduli completati, il tempo trascorso sul modulo e l’utilità dei campi.

Per scegliere le metriche giuste, bisogna:

• Considerare gli obiettivi di business. Determina che cosa vuoi ottenere tramite il test e quali indicatori diranno con precisione se l’obiettivo è stato raggiunto. Per esempio, se l’obiettivo è aumentare la conversione, la metrica principale sarà il numero di azioni compiute (acquisti, iscrizioni alla newsletter, ecc.).
• Considerare il contesto. Le modifiche a una pagina possono incidere sui risultati solo in situazioni specifiche. Per esempio, cambiare il colore di un pulsante “Acquista” potrebbe not aumentare sensibilmente le vendite, mentre modificare il testo di una pagina può incidere significativamente sulle conversioni.

Esempio

Metrica primaria: percentuale di utenti che, dopo l’atterraggio su un post del blog, completano l’iscrizione.

Metriche secondarie:

• CTR del pulsante “Iscriviti”.
• Profondità di scroll (proxy dell’engagement).
• Frequenza di rimbalzo dalla pagina del post del blog.

3. Creare il pubblico

Imposta un gruppo di controllo e uno sperimentale per raccogliere dati su due versioni dell’elemento selezionato. Se necessario, suddividi il pubblico target in segmenti secondo criteri diversi, come genere, età, interessi, ecc. È importante che il campione abbia le stesse caratteristiche degli utenti che di solito interagiscono con il tuo sito. Non dimenticare di considerare i dispositivi utilizzati. Durante l’esperimento, devono essere distribuiti in modo uniforme tra i gruppi.

Se conduci la ricerca su piattaforme dedicate, il sistema creerà i gruppi automaticamente. Di solito hanno un numero di utenti uguale. A te basterà impostare la dimensione complessiva del pubblico.

Esempio

Pubblico: tutti gli utenti che atterrano su un qualsiasi post del blog.

Segmenti da analizzare post‑test:

• Utenti nuovi vs. di ritorno (gli utenti di ritorno potrebbero essere più propensi o pronti a iscriversi).
• Tipo di dispositivo (mobile vs. desktop, per valutare come la visibilità e il posizionamento del pulsante influenzano il comportamento).
• Fonte di traffico (organico/SEO, a pagamento/ads, diretto e social, per comprendere le performance in base al contesto).

4. Scegliere gli strumenti

Per condurre l’A/B testing di un sito, utilizza servizi specializzati che consentono di selezionare le metriche appropriate, dividere il traffico tra le varie opzioni in test e analizzare i risultati. I servizi sono molti e la scelta dipende dai tuoi obiettivi. 

Google Analytics

Costo: gratuito

Il servizio, tramite lo strumento “Esperimenti”, consente di condurre A/B test standard delle pagine del sito, distribuendo il traffico in parti uguali tra due versioni della landing page. Al termine, genera un report che mostra quale versione ha funzionato meglio.

Google Analytics offre anche un’analisi dettagliata del comportamento degli utenti sul sito, genera report approfonditi, si integra con il CRM e determina automaticamente quali utenti possono essere i più profittevoli.

Optimizely

Costo: prezzo su richiesta

Il servizio consente di effettuare rapidamente split test di elementi della pagina come titoli, inviti all’azione (call to action), immagini e moduli. Puoi anche inviare offerte personalizzate a visitatori diversi in base alle pagine che aprono o ad altre azioni che hanno compiuto.

Puoi creare e gestire esperimenti su tutti i dispositivi.

Inoltre, Optimizely segmenta il traffico per cookie, dispositivi, geolocalizzazione, browser e altri parametri. Puoi anche identificare il traffico proveniente da campagne pubblicitarie avviate in precedenza.

VWO

Costo: diversi piani per obiettivi differenti e prova gratuita di 7 giorni

Il servizio aiuta le aziende a comprendere il comportamento dei visitatori del sito, creare campagne mirate e incrementare le conversioni, oltre a ottenere informazioni su come i visitatori interagiscono con le pagine web.

Lo strumento ottimizza la conversione, raccoglie metriche da diverse fonti, consente di tracciare le azioni dei visitatori e aiuta a sviluppare contenuti personalizzati.

VWO elabora report in tempo reale, mostrando cosa funziona e quali cambiamenti è meglio annullare.

AB Tasty

Costo: prezzo su richiesta

Il servizio segmenta il traffico per località, URL, dispositivi e altri parametri. Puoi collegare la tua piattaforma di gestione dei dati per impostare una segmentazione granulare.

AB Tasty fornisce report in tempo reale, mostrando subito i dati sulle metriche specifiche.

Hai la possibilità di integrare il servizio con piattaforme e CMS di terze parti, tra cui WordPress, Google Analytics, PrestaShop e Drupal.

5. Condurre l’esperimento

Una possibilità è preparare una versione modificata dell’elemento e avviare l’esperimento. Il test dura fino al raggiungimento della significatività statistica. Per stimare il periodo ottimale, dividi il campione totale per il traffico giornaliero: otterrai il numero di giorni necessari.

È preferibile effettuare i test nei periodi tranquilli, quando non ci sono saldi, fattori stagionali o condizioni particolari. 

Qualunque siano i risultati, è meglio non concludere l’esperimento in anticipo. All’inizio la metrica potrebbe suggerire la validità dell’ipotesi, ma i risultati potrebbero cambiare sensibilmente verso la fine dello studio. 

Esempio

Varianti:

Allocazione del traffico: suddivisione equa, con il 50% degli utenti idonei inviati a ciascuna variante (A, B).

Significatività statistica:

• Conversione attuale: 2%.
• Incremento rilevabile: +25%.

Utenti approssimativi necessari per variante: ~5.000.

Durata: fino al raggiungimento della soglia di campione per ciascuna variante.

6. Analizzare i risultati

Oltre alla metrica chiave, analizza gli indicatori aggiuntivi e il comportamento del pubblico per segmento. Questo approccio aiuta a vedere il quadro completo perché, anche se l’ipotesi è stata confermata e si è raggiunto il risultato desiderato per la metrica principale, altri indicatori correlati, come il tempo trascorso sul sito, potrebbero essersi deteriorati.

Errori tipici nell’A/B testing

Testare può essere entusiasmante, ma evita queste trappole:

1. Testare più elementi contemporaneamente. La regola principale dell’A/B testing è provare un solo elemento alla volta, altrimenti non riuscirai a capire quale cambiamento porta all’obiettivo. Se cambi cinque elementi insieme, non saprai che cosa abbia determinato il miglioramento o il peggioramento. Rimarrai nel dubbio. 

Invece di testare molti elementi tutti insieme, crea un elenco di ipotesi, ordinalo per priorità e conduci diversi test. Otterrai risultati affidabili che ti aiuteranno a ottimizzare il sito.

2. Eseguire più esperimenti in parallelo. Se esegui più esperimenti nello stesso momento, c’è il rischio che l’utente veda la versione originale della pagina in un esperimento, quella di test nel secondo e di nuovo l’originale nel terzo. Questa sovrapposizione distorce i risultati e impedisce di trarre conclusioni affidabili.

Meglio attenersi alla regola: “un esperimento alla volta”. Altrimenti, il pubblico di più esperimenti simultanei finirà per sovrapporsi.

3. Testare con volumi di traffico ridotti. Se il campione dell’esperimento è troppo piccolo, si rallenta la raccolta dei dati necessari all’analisi. Nell’attesa, l’ipotesi testata potrebbe persino diventare obsoleta.

Se non hai traffico sufficiente per condurre il test, valuta di rinunciare all’esperimento o di rimandarlo.

4. Seguire esempi preconfezionati. Ogni sito è diverso, e così ogni A/B test. Non possono essere eseguiti usando modelli standard. Ogni sito ha il proprio pubblico e una propria storia di interazione con gli utenti. Copiare le idee altrui non ha senso e talvolta porta perfino a risultati controproducenti.

Non cercare una versione pronta di A/B test, anche se sei alle prime armi. Meglio investire più tempo e risorse in un test rilevante per il tuo sito e il tuo pubblico. Evita di seguire ciecamente l’esperienza degli altri. Piuttosto, studiala per ricavarne spunti. Poi formula ipotesi tue e mettile alla prova nella pratica.

Domande frequenti

Che cos’è l’A/B testing e perché è importante?

L’A/B testing, o split testing, è un metodo che confronta l’efficacia di due opzioni. Aiuta a implementare nuove funzionalità, migliorare l’esperienza utente e aumentare le azioni target. Identifica gli elementi di un sito che attraggono o respingono e valuta anche l’efficacia delle modifiche.

Come posso condurre con successo un A/B testing?

Per condurre con successo un A/B testing, bisogna essere metodici e seguire rigorosamente i passaggi: definire l’obiettivo e l’oggetto del test, formulare un’ipotesi, stabilire le metriche chiave, assicurarsi di avere traffico sufficiente per ottenere significatività statistica ed evitare gli errori comuni.

Quali metriche vanno monitorate durante l’A/B testing?

Le metriche da monitorare dipendono dagli obiettivi del test. Tra le più comuni ci sono conversione, frequenza di rimbalzo, CTR, ROI e AOV (valore medio dell’ordine).

Che cos’è un’ipotesi di marketing ben fondata?

È un presupposto specifico e testabile su come una determinata azione influenzerà il risultato di business. Per esempio, aggiungere un modulo di iscrizione al blog farà crescere del 20% la base della newsletter entro un mese.

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Questo articolo è stato tradotto da un’intelligenza artificiale e può contenere imprecisioni. Consulta l’originale in inglese.

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