Inicio › Tecnología › Prueba A/B
Una prueba A/B es un experimento controlado qué divide el tráfico real de una web o aplicación en dos grupos: uno ve la versión actual (A o control) y otro una variante (B), midiendo después qué versión obtiene mejor resultado en una métrica concreta, como la tasa de conversión o el tiempo de permanencia. Herramientas como Optimizely, VWO o los propios sistemas de feature flags de plataformas cloud permiten repartir el tráfico y calcular la significación estadística del resultado, de forma qué la diferencia observada no se deba simplemente al azar de la muestra.
Es enseñar a una parte de los visitantes una versión de la página y a otra parte otra versión distinta, para comprobar con datos reales cuál funciona mejor, en lugar de decidirlo solo por intuición o gusto personal.
Una tienda online qué quiere aumentar las ventas puede probar dos textos distintos en el botón de pagar durante dos semanas, repartiendo el tráfico al 50 %, y solo aplicar el cambio de forma definitiva si la diferencia de conversión resulta estadísticamente significativa y no un simple ruido de la muestra.
Lo suficiente para alcanzar el tamaño de muestra necesario según el nivel de confianza deseado y para cubrir ciclos completos de comportamiento, como una semana entera qué incluya días laborables y fin de semana.
La prueba A/B compara dos versiones completas entre sí, mientras qué la multivariante combina varios elementos a la vez (título, imagen, botón) para medir el efecto de cada combinación, lo qué exige mucho más tráfico para ser fiable.
Detener el experimento en cuanto una variante parece ganar, sin esperar a la significación estadística planificada; esa impaciencia produce conclusiones falsas con más frecuencia de la qué se cree.