A/B testing
Définition
Que veut dire
A/B testing
?
La définition technique
L'A/B testing est une méthode d'expérimentation contrôlée qui consiste à présenter deux variantes d'un même élément à deux groupes de visiteurs distincts et à mesurer laquelle produit les meilleurs résultats selon un objectif prédéfini.
Le principe : la version A est la version de contrôle, la version B est la variante testée. Le trafic est divisé aléatoirement entre les deux.
En clair
Imaginez que vous hésitez entre deux titres pour votre page d'accueil. Au lieu de trancher au feeling, vous montrez le premier titre à la moitié de vos visiteurs et le second à l'autre moitié. Les chiffres parlent d'eux-mêmes.
A/B testing vs Heatmap
- La heatmap montre ce que les utilisateurs font sur une page. Elle diagnostique un problème.
- L'A/B test propose une solution et la valide avec des données.
Les erreurs fréquentes
- Tester plusieurs variables à la fois
- Arrêter le test trop tôt
- Tester sans hypothèse claire
- Ne pas tenir compte de la saisonnalité
Les questions en lien avec ce terme.
Combien de trafic faut-il pour un A/B test fiable ?
Au minimum 100 à 200 conversions par variante pour atteindre une significativité statistique correcte.
Peut-on faire de l'A/B testing sur Webflow ?
Webflow ne propose pas d'outil A/B testing natif. On intègre des solutions tierces comme AB Tasty, VWO ou Optimizely via le custom code.
Quels éléments tester en priorité ?
Le titre de la hero section, le texte et la couleur du CTA principal, la proposition de valeur, le visuel principal.
L'A/B testing peut-il nuire au SEO ?
Non, si c'est bien fait. Google tolère l'A/B testing à condition de ne pas utiliser de cloaking.
