Google Optimize es una plataforma de testing gratuita de Google Analytics 360, con la que podrás crear experimentos y test A/B, con el objetivo de mejorar el ratio de conversión [CRO] de tu web.
La optimización está directamente relacionada con la conversión. Google Optimize es la plataforma ideal para hacer tests con diferentes versiones de elementos y diseños de tu web y según los resultados, diseñar tu web para mejorar la conversión de tus objetivos.
Esta plataforma es la evolución de los experimentos de Google Analytics, que se encontraban dentro de los informes de Comportamiento y que eran más complejos de crear y más limitados en funcionalidades.
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A continuación, en el vídeo de la conferencia sobre Google Optimize en Pro Marketing Day te cuento todas las posibilidades de la herramienta y podrás ver los experimentos y test A/B que expongo a manera de ejemplo. Seis casos prácticos en tres sitios web (el blog de Aula CM, la home de Hoymarketing y la home de mi blog de marketing)
Qué es Google Optimize y cómo funciona
Google Optimize es una herramienta que se conecta con tu sitio web y que te permite crear experimentos y tests A/B de los diferentes elementos de tu web. Puedes jugar con diferentes formatos y diseños, sin necesidad de duplicar tu página. Podrás probar y medir el rendimiento de cada uno de ellos, según el comportamiento de los usuarios que visitan tu web.
La plataforma permite la optimización de tus landing pages, la corrección de la usabilidad y de la arquitectura web. Te ayuda a mejorar la interacción de los usuarios con los formularios, los contenidos, las descargas, las llamadas a la acción, mejorar las landings de conversión, etc.
Google Optimize te ofrece resultados inmediatos de tus experimentos, para medir qué versión funciona mejor. Se integra perfectamente con otras aplicaciones de Google 360 y te permite evaluar desde múltiples plataformas tus campañas de marketing.
Cómo instalar y activar Google Optimize paso a paso
Para instalar Google Optimize, será necesario que des unos pasos previos:
- Crear una cuenta de Google Analytics
- Usar el navegador Google Chrome
- Crear una cuenta en Google Tag Manager
- Crear una cuenta en Google Optimize
- Instalar en tu ordenador la extensión Optimize de Google de Chrome
Puedes activar Google Optimize de dos formas: con Código HTML o a través de Google Tag Manager.
1. Instalar Google Optimize con Código HTML
Puedes instalarlo agregando un fragmento de código HTML de Optimize, que es una línea adicional que se agrega a Analytics y que carga el contenedor de Optimize en la banda lateral derecha, haciendo click en Instalar Optimize:
2. Instalar Google Optimize con Google Tag Manager
También es recomendable instalar Google Optimize, una vez hayas instalado y activado Google Tag Manager. Sólo debes tener en cuenta que tu versión de Analytics y Tag Manager sean compatibles (si son cuentas recientes, normalmente deberían serlo).
Esto te permitirá sincronizar las tres aplicaciones: Google Analytics, Google Tag Manager y Google Optimize. Así podrás hacer una medición más precisa, agregando etiquetas y activadores de Google Tag Manager, lo que va a ampliar las posibilidades de medición de tus experimentos y Tests A/B con Google Optimize.
Previamente tendrás que vincular Google Tag Manager con Google Analytics. Verás que es muy fácil: solo tienes que añadir una etiqueta en Tag Manager con Google Analytics, eligiendo crear etiqueta nueva y escoger la de Universal Analytics. Esta etiqueta está preconfigurada en tu contenedor de Tag Manager.
Una vez creada la etiqueta dentro de tu contenedor de Tag Manager, copia y pega el ID de seguimiento de Analytics (UA) y lo activas a manera de Página Vista. Así se registrarán todas las visitas que tiene tu web en las dos plataformas.
Cuando hayas vinculado Google Analytics y Google Tag Manager, deberás crear una nueva etiqueta en Tag Manager en la que incluyas el número de identificación de Google Optimize (comienza con las siglas GTM). Actívala, secuenciándolo después de Google Analytics, para que se registren las visitas y el comportamiento de tus usuarios en ambas plataformas y así poder medir con mayor exactitud los resultados.
Cómo verificar la instalación de Google Optimize![Cómo crear Tests A/B con Google Optimize para mejorar la Conversión]( "Cómo crear Tests A/B con Google Optimize para mejorar la Conversión")
Una vez instalado Google Optimize por cualquiera de las dos vías (debes elegir una sola), la plataforma te ofrece un gráfico de verificación y concordancia.
Así podrás empezar a realizar y medir tus tests y experimentos. La herramienta verifica todos los pasos e indica si alguno de ellos no funciona, para que puedas corregirlo.
Te presento este tutorial de cómo instalar Google Optimize, para que puedes hacerlo a través de Google Tag Manager:
![Cómo crear Tests A/B con Google Optimize para mejorar la Conversión]( "Cómo crear Tests A/B con Google Optimize para mejorar la Conversión")
Ventajas de crear experimentos con Google Optimize
Ventajas de crear experimentos con Google OptimizeSon muchas las ventajas que tiene Google Optimize de cara a su uso, a su integración con Google Analytics, Google Tag Manager y otras plataformas de Google 360. Podrás crear experimentos con diferentes versiones de tu web, sin que tengas que crear réplicas de tus landing pages y obtener resultados inmediatos.
Estas son otras de las ventajas:
Google Optimize es una herramienta gratuita y fácil de manejar
Integración con Google Analytics
Se integra perfectamente con Google Analytics, con lo cual puedes crear test y medir los micro y macro objetivos que hayas creado en Google Analytics y medir los resultados (en el apartado de Informes de Comportamiento > Experimentos).
Analítica en tiempo real con Google Optimize
Google Optimize te ofrece analíticas e informes de comportamiento desde el minuto 1 del inicio del experimento. Con lo cual puedes ver la evolución diaria de cada uno de los experimentos y cuál funciona mejor según las fechas o días de la semana.
Sincronización e hipótesis
Google Optimize te permite sincronizar varios test y crear hipótesis de tus experimentos para tener un mejor seguimiento de los resultados y de la evolución de los experimentos.
Puedes realizar múltiples experimentos a la vez con Optimize
Aunque el término técnico es test A/B, puedes crear versiones A, B, C, D, etc; de tus experimentos y dividir el tráfico en porcentajes iguales o personalizarlos, si quieres darle más relevancia a unos que a otros. Puedes combinar y hacer más de 100 experimentos a la vez con una sola cuanta y ver el rendimiento de cada uno de ellos.
Google Optimize te permite hacer test con todos los elementos de tu web
Puedes hacer experimentos y diferentes versiones con cada uno de los elementos de tu web: títulos, imágenes, texto, botones, formularios, call to actions, etc. Incluso cambiar el orden, el color o el tamaño de cada uno de ellos para ver y medir el comportamiento de los usuarios que visiten tu web.
Los usuarios sólo ven una versión de cada experimento en Optimize
Una gran ventaja es que cuando creas un experimento, y este tiene varias versiones de diseño, color, tamaño, etc, los usuarios que visitan tu web sólo ven una versión del elemento en cuestión, con lo cual no le extraña ver cambios en el diseño, formato, imagen o contenido.
Mientras el usuario no borre las cookies, Google Optimize le seguirá mostrando la versión del experimento que vio en su primera visita.
Experimentos y test A/B con Google Optimize con todos subdominios de tu web
Te permite intervenir y variar fácilmente no solo la home, sino cada uno de los dominios y subdominios de tu web, landing pages, páginas de destino de tus campañas orgánicas o de pago, etc.
Informes y gráficos de resultados de Google Optimize
Los informes de resultados de las campañas, te ofrecen diferentes métricas y gráficos que te permiten ver y evaluar tus experimentos desde varias perspectivas.
Tipos de test que puedes realizar Con Google Optimize
Google Optimize te ofrece varios tipos de experimentos que puedes personalizar, diseñar y adaptar a las necesidades y a los objetivos de tu marca o de tu web.
Estos son los 4 tipos de experimentos principales que puedes crear:
Tests o pruebas A/B
También llamados Prueba A/B/n, el Test A/B es el experimento más común que puedes crear con Google Optimize. Consiste en crear una o más variantes de un solo elemento de tu web: un botón, un título, una imagen, una frase, el color o el copy de un call to action, etc; en diferentes versiones.
Aunque se denomina test A/B, puedes crear numerosas variables y ver cuál de ellas funciona mejor de cara a la interacción de los usuarios. En las diferentes variables puedes hacer tantos cambios como desees y la versión B puede ser totalmente diferente a la versión A.
Tests o pruebas Multivariables o TMV
Los Test Multivariables (TMV), te ofrecen la posibilidad de realizar pruebas con cambios en diferentes elementos de la web al mismo tiempo. Puedes cambiar de manera drástica en cada versión el diseño, la ubicación de los elementos, el orden, el color, el texto, la tipografía, etc.
El test identifica las variantes y combinaciones más efectivas de cada elemento. De esta manera, podrás ver cuáles son las que mejor funcionan en relación a las interacciones y las conversiones que realicen los usuarios en las diferentes versiones de tu página web.
Test o pruebas de Redireccionamiento
Los Test de Redireccionamiento, también conocidos como pruebas de división de URL, son muy similares a los test A/B pero con páginas de destino, que puedes editar y diseñar de forma muy distinta.
En estas pruebas, las variantes se identifican por la url de destino y te permiten ver qué diseño funciona mejor.
Test o pruebas de personalización (actualmente en fase Beta)
Los Test de personalización son la última actualización de Google Optimize. Son conjuntos de cambios que puedes realizar en tu web, pero destinado a un grupo específico de visitantes que cumplan ciertos requisitos.
A diferencia de los experimentos, puedes implementar las personalizaciones de forma permanente y sin la opción variables.
Las personalizaciones son un conjunto único de cambios que se muestran a los usuarios que cumplen determinadas condiciones de segmentación, por ejemplo por ubicación geográfica, por tipo de tráfico, que los usuarios provenientes de anuncios de Google Adwords vean una versión de la web diferente al tráfico orgánico, etc.
![Cómo crear Tests A/B con Google Optimize para mejorar la Conversión]( "Cómo crear Tests A/B con Google Optimize para mejorar la Conversión")
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Cómo crear experimentos y Test A/B con Google Optimize
Una vez instalado y activado, es muy fácil crear experimentos con Google Optimize. Una vez elijas qué tipo de test quieres crear y desarrolles los objetivos, la descripción y la hipótesis a desarrollar, puedes empezar a crear los cambios que quieras y creas oportunos.
Creación de objetivos e hipótesis en Optimize
Cuando hayas seleccionado el tipo de test, creas o asocias los objetivos. Recuerda que puedes vincular los test de Google Optimize con los objetivos de Google Analytics (transaccionales o no transaccionales). También puedes crear hipótesis (la plataforma te permite describirlos hasta con 5000 caracteres).
La descripción de los objetivos e hipótesis te ayudan a explicar, ver la evolución y analizar su desarrollo. Es muy recomendable describirlos bien para que puedas tener registrados los cambios. Si trabajas en un equipo de comunicación, con más razón, puesto que te permitirá explicar mejor toda la acción y los resultados.
Para editar y crear las variables, haz click en cambios y luego simplemente tienes que seleccionar el elemento que quieras editar. Entonces aparecerá una ventana emergente con una versión idéntica de tu web, que te indica qué puedes modificar: fondo, tipografía, tamaño, color, diseño, ubicación, etc.
Google Optimize crea una ventana de visualización con el nombre de la variable que estás editando, sobre la cual puedes ir registrando los cambios o puedes ir atrás si no te satisfacen.
Crear variables en los Test de Google Optimize
Una vez terminada la edición de los elementos y los cambios, en tus test de Google Optimize, guardas esa versión y puedes crear una nueva para producir nuevos cambios. Cuando tengas creadas todas las versiones de tu experimento, le adjudicas el volumen de tráfico, equitativo o no, destinado a cada versión de tu web. Guardas y pones en marcha tu experimento.
Quedará registrado tu experimento con el número de variables que quieras y estará listo para ser activado o programado para que se active en la fecha y hora que decidas, por ejemplo, que coincida con una campaña o una fecha especial. Una vez lo pongas en marcha puedes finalizar el experimento cuando desees o editar las variables.
Define el público que ve las variables de los Test
Con Google Optimize puedes determinar que el porcentaje de público que ve una versión de tu test sea equitativo entre la versión original y una variable, es decir, el 50% y el 50% de las personas que visitan tu web ven una versión u otra; o simplemente adjudicar un mayor porcentaje a una versión y darle prioridad sobre las otras.
Lo más recomendable sería dar una proporción equitativa a todas las versiones, acorde al número de variables que crees, de esta forma podrás ver cuál de ella te ofrece mayores resultados.
Google Optimize escoge al azar qué usuarios ven una u otra versión de tu experimento y siempre que se conecten verán la misma variable. Puedes hacer la prueba, conectándote en incógnito con varios ordenadores/sesiones y dispositivos para ver el funcionamiento de tus test.
Casos prácticos y resultados de experimentos con Google Optimize
Caso práctico 1: Objetivo > Test A/B para Mejorar las suscripciones al blog
Haciendo un análisis sensato de mi web www.fernandorubio.es, encuentro que tiene muy pocas llamadas a la acción. La preocupación por guardar el diseño uniforme, hacen que el botón de suscripción tenga el mismo color del fondo y que sea poco visible, ya que no tiene contraste.
Entonces he creado un test A/B, con tres variantes: el original más dos versiones diferentes del botón de suscripción del blog, ubicado en la barra lateral. Lo hago aplicando diferentes colores y cambiando la tipografía de light a bold para aumentar el contraste del texto y hacer una mejor llamada a la acción. También he añadido mayor tamaño al botón para hacerlo más visible.
La distribución de las variantes es equitativa un 33% para la original, un 33% para una variante del botón en azul, asociado a los colores de la web y una tercera variante en color naranja totalmente diferente al diseño web original.
El experimento con las 2 variables se desarrolló durante 2 semanas, con la consecución de 42 objetivos (suscripciones) sobre un total de 2122 visitas a la web.
El resultado del experimento es contundente: es remarcable que el botón naranja no genera mayor interacción aunque es más visible. Quizás porque el color nada tiene que ver con la web y se asocia más a una señal de peligro que a una llamada a la acción.
Los informes del resultado dicen que el botón azul y el naranja han generado más probabilidades de conversión (suscripción) que el original, pero que el botón azul, al estar más integrado con el diseño de la web, ha generado más conversiones.
Caso práctico2 : Test Multivariable (TMV) Objetivo > Mejorar el porcentaje de rebote del blog
Otro de los experimentos surge del análisis con la extensión de Google Chrome Page Analytics que anteriormente hacía parte de Google Analytics y que ahora está externalizada, te informa de dónde hacen clicks los usuarios que visitan tu web.
Con la extensión Page Analytics pude analizar que una parte muy baja de visitantes no hacen clics en las etiquetas de categorías o comentarios de la parte inferior de cada post, debido a la poca visibilidad que tienen. El diseño de la web no genera interés o interacción.
Para ello hago un Test Multivariable con Google Optimize. El objetivo es mejorar el tiempo de permanencia, la navegación y el porcentaje de rebote, modificando los elementos para llamar la atención del usuario y que haga click. Igualmente cambié el color del icono y las palabras categoría y comentarios para fomentar la interacción.
Para este Test Multivariable en Google Optimize, hice una hay una variante (destacar los botones en azul), pero con varios elementos intervenidos. En los experimentos le he otorgando el 50% del tráfico a cada versión, es decir un tráfico equitativo para cada versión.
Al trabajar varios elementos, el número de cambios en este test multivariable es de 22 cambios entre colores, formato y tipografía de cada elemento intervenido.
El experimento se desarrolló entre abril y junio de 2018, sobre 1487 sesiones de prueba del total de las visitas a la web. Los informes de resultados de Google Optimize son ricos en datos y gráficos. Podemos ver que mejoró ostensiblemente el porcentaje de rebote y la interacción con el experimento. Lo que me ayuda a tomar decisiones con mi web.
En Google Analytics también puedo percibir que durante ese período, el tiempo de permanencia, la navegación de páginas por sesión y el tiempo de permanencia en la web mejoraron.
Casos prácticos 3 y 4: Test Multivariable (TMV) Objetivo > Mejorar las suscripciones a la web
Estos dos casos prácticos los resumo en un solo capítulo. La idea es hacer pruebas Mutivariables con la web Hoymarketing. El objetivo principal es mejorar el número de conversiones y leads.
Antes de hacer el test con Google Optimize, es importante analizar la página con una herramienta de interacción: un mapa de clicks. En este caso he usado Page Analytics para ver las zonas donde más hacen click los usuarios y rápidamente se nota que hay más interacciones en la parte izquierda de la web, que en la derecha, justamente donde está el elemento de «contacto».
Partimos entonces de que si hacemos un test con Google Optimize cambiando el elemento de color y formato, sería conveniente cambiarlo de lugar y desplazarlo hacia el costado izquierdo de la web.
Los experimentos y test que propongo para esta web son:
- Cambiar el color del botón de contacto, hacia un color más llamativo.
- Incluir una mejor llamada a la acción cambiando el texto a «contacta con nosotros»
- Desplazar el botón de contacto al hemisferio izquierdo de la web, que es donde hay más interacciones.
Google Optimize te permite cambiar fácilmente la apariencia y la ubicación de los elementos y así lo hice. Una vez puesta en marcha el experimento monitorizamos las interacciones y analizando los resultados.
Los resultados de los informes definen la variante del experimento 3, en la que hemos cambiado el color, texto y ubicación, con mejores resultados que el original. El único inconveniente es que agregar un nuevo color cambia el diseño y el concepto de la web, planteado en blanco y negro, al tratarse de una web de noticias.
Caso 5: Test Multivariable (TMV). Objetivo > Mejorar la suscripción al blog
En este experimento he querido hacer variaciones sobre la caja y el botón de suscripción al blog de Aula CM, haciendo cambios en el color del botón de suscripción y en el texto de la caja.
La segmentación para cada una de las 4 versiones (la original y 3 variantes) se aplicó de forma equitativa, otorgando un 25% del tráfico a cada una de ellas (sin aplicar segmentos de canales o tipo de tráfico).
El experimento estuvo activo durante dos semanas, teniendo en cuenta que la web recibe 500.000 visitas al mes.
Estas son las 4 versiones de la caja de suscripción, teniendo en cuenta la caja de suscripción original hasta entonces. Puedes ver que en ellas además del color, he hecho pequeñas variaciones de los textos.
Debes tener en cuenta que a diferencia de caracteres, evidentemente cambia el tamaño y el diseño del objeto. Como se puede apreciar en la imagen.
En este apartado, debo aclarar que después de la puesta en marcha del RGPD, nuestra web tuvo que adaptarse y cambió el formulario de suscripción y ahora es otro diferente a estos ejemplos que te expongo en teste artículo.
Los resultados del experimento arrojaron como mejor resultado la caja de color rojo, sin elementos azules. Las estadísticas reflejan que se lleva porcentaje mayor de conversiones, incluso por encima de la original.
Las otras versiones, con poco margen de diferencia sobre la original, tienen un rendimiento inferior, como puedes ver en el siguiente gráfico:
Como te explicaba anteriormente, puedes sincronizar tus objetivos de Google Optimize con Google Analytics y ver los resultados de tus experimentos en los informes de Google Analytics, en el área de Comportamiento > Experimentos.
Google Analytics te muestra el rendimiento de cada unos de los días y de las variantes de tus test con Google Optimize. Es una forma de analizar también el resultado de tus test según el día de la semana, la fecha en la que realizaste las variantes y de qué manera funciona con tu audiencia.
Caso 6: Test A/B. Objetivo > Mejorar la interacción con el apartado de contacto
El último experimento es muy sencillo, pero igualmente revelador. Hacer una versión distinta del icono y apartado de contacto de la parte superior de la home de Aula CM, cambiando el color y el tamaño de blanco a rojo, sin cambiar la disposición ni del elemento, ni del texto.
El objetivo del experimento es conseguir destacar el elemento y generar más interés e interacciones con visitantes y convertirlos en lectores o futuros alumnos. Al tratarse de un experimento muy visible, el rango de fechas ha sido corto, de sólo 9 días. La segmentación de audiencias se hizo al 50% de cada una de las versiones y el experimento funcionó sobre 4277 sesiones de prueba.
Los resultados del experimento son concluyentes. La variante del test, en color rojo, más que hacer una llamada a la acción, rompe la unidad gráfica de la web.
El informe muestra cómo el nuevo diseño del elemento, nunca supera las conversiones que genera el diseño original, mientras el diseño original consiguió un 50% más de conversiones durante los días que estuvo activo.
Consejos prácticos para Google Analytics
Bueno, ya te he mostrado muchos ejemplos y todas las características de Google Optimize como herramienta de Testing. Ahora te expongo una serie de consejos que debes tener en cuenta a la hora de realizar tus experimentos y test A/B con Google Optimize:
1# No olvides vincular Google Optimize con Google Analytics, para sincronizar tus objetivos de marketing en ambas plataformas.
2# Recuerda que puedes vincular Google Optimize a través de Google Tag Manager. Te permitirá aplicar variables y activadores y tener un plan de medición más completo
3# Al utilizar Google Optimize, desarrolla los experimentos con hipótesis, de tal manera que al ver los informes y resultados, puedas medir mejor si se han cumplido los objetivos iniciales.
4# No olvides segmentar correctamente las audiencias que pueden ver las diferentes versiones de tu web, según tus hipótesis y objetivos.
5# Cuando realices un experimento, de ser posible, déjalo funcionar al menos 2 semanas para tener datos más preciso sobre la interacción de los usuarios con tu web en diferentes días de la semana.
6# Es importante que junto a tus test y experimentos con Google Optimize, tengas en cuenta el diseño e identidad corporativa de la marca. Ten en cuenta que para optimizar tu página, debes a la vez mantener la unidad gráfica y corporativa de una web.
7# Una vez creas que es un periodo adecuado de testing, cierra tu experimento. No lo dejes abierto. La aplicación no lo dejará funcionar más de tres meses.
8# Saca conclusiones y aplícalas en tu web para mejorar el porcentaje de conversiones.
Espero que este post sea útil para ti. En todo caso si tienes dudas, preguntas o comentarios, no dudes en escribirme; estaré encantado de contestarte.
¡¡Mucha suerte con tus campañas de Marketing!!
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