Una guía para realizar pruebas A/B en sus anuncios de banner

En el acelerado mundo de la publicidad digital actual, donde cada clic cuenta, las pruebas A/B son un paso importante para optimizar sus anuncios de banner, con el potencial de aumentar el ROI hasta en un 30 %. ¡Lo escuchó bien! Las pruebas A/B también se conocen como pruebas de divisiónEs un método eficaz para los especialistas en marketing a través del cual determinan la mejor versión de un anuncio comparándolos. Las empresas pueden aprender mucho sobre lo que funciona mejor con su audiencia experimentando con diferentes elementos. Estos elementos incluyen imágenes, titulares, llamadas a la acción (CTA) y segmentación de audiencia. Las pruebas A/B de anuncios de banner de display son un cambio radical para las empresas que buscan aumentar la participación en los anuncios, ahorrar dinero en anuncios y optimizar sus estrategias. Este enfoque le ayuda a mejorar su CTR y sus conversiones sin siquiera adivinar. Este blog es una guía completa sobre las pruebas A/B, cómo funcionan y por qué es importante probar sus anuncios de banner. ¡Comencemos!

¿Qué es la prueba A / B?

A/B testing compara dos anuncios Para ver cuál funciona mejor, imagina crear dos banners publicitarios para un nuevo producto. La versión A tiene un fondo rojo y la versión B tiene un fondo azul. Puedes mostrar estos anuncios a diferentes categorías de destino para descubrir qué diseño recibe más clics.

Aquí se presenta una (aqui):Digamos que estás promocionando una oferta de verano. La versión A del banner muestra una playa con las palabras “Ahorra a lo grande en la oferta de verano”, mientras que la versión B muestra una imagen centrada en el producto con “¡Ofertas exclusivas de verano te esperan!”. Puedes comprobar qué diseño tiene más impacto en tu audiencia mostrando estos diseños a dos grupos diferentesLa versión A puede generar más interés gracias a sus imágenes atractivas, mientras que la versión B puede generar más conversiones si destaca el producto directamente. Los resultados de las pruebas AB pueden ayudarlo a diseñar estrategias para sus campañas.

¿Cómo funcionan las pruebas A/B?

El proceso implica:

• Establecer una meta: Decide qué quieres hacer. Puedes mejorar el CTR o las conversiones, etc.
• Creando variantes:Crea dos o más variantes de tu mostrar anuncios de banner, cambiando solo un elemento (como el título, el CTA, la combinación de colores, etc.)
• Split Testing:Divide tu audiencia en grupos iguales para ver una versión del anuncio frente a otra para compararlas.
• Seguimiento de la recopilación de datos:Realice la prueba durante un período de tiempo adecuado para recopilar datos suficientes para ambas variantes del anuncio.
• Usar análisis estadístico:Para determinar cuál de las variantes ganó, es necesario analizar las estadísticas. Los datos ayudarán a crear una mejor estrategia de campaña.

Aplicaciones prácticas de las pruebas A/B en publicidad

1. Titulares de prueba:Los titulares son lo primero que ve el público. Por lo tanto, probar que variar un titular por otro ayuda a decidir qué frase atrae más clics. Por ejemplo, es probable que “ofertas exclusivas hoy” atraiga más atención en comparación con “explore nuestra nueva gama de productos”.
2. Elementos visuales:Esto se debe a que los elementos visuales son fundamentales para atraer más personas a su sitio web. Probar diferentes imágenes, colores de fondo o gráficos entre A y B le mostrará qué imagen cumple ese objetivo. Por ejemplo, un banner de colores brillantes puede atraer más clics que uno con tonos apagados.
3. CTA:Tu CTA es lo que hace que tu audiencia actúe. Puede que no siempre sea el incentivo que necesitas para convertir, pero probar un "Comprar ahora" en comparación con un "Comenzar", o los colores de tus botones e incluso su ubicación pueden ayudarte a descubrir qué impulsa a tu audiencia a actuar.
4. Colocación de anuncios:La ubicación puede marcar la diferencia. Puedes probar la ubicación de tu anuncio en diferentes sitios web, aplicaciones y en diferentes espacios de una página web para saber cuáles generan más interacción. Por ejemplo, si un anuncio se coloca en la parte superior de la página, suele atraer más atención que si se coloca debajo de ella.

¿Por qué las pruebas A/B son importantes para los anuncios de banner?

La primera vez que los clientes potenciales ven su marca suele ser en forma de anuncios de banner. Las pruebas A/B son una estrategia fundamental para garantizar que obtenga una buena impresión en esta interacción. A continuación, le explicamos por qué:

1. Minimizar suposiciones:Los especialistas en marketing se ven obligados a hacer conjeturas fundamentadas o seguir las tendencias de la industria sin realizar pruebas A/B para validar sus decisiones, aunque esas tendencias puedan no ser adecuadas para su audiencia. Las pruebas A/B eliminan las conjeturas del proceso de diseño de la experiencia del usuario con información procesable basada en el comportamiento del usuario.
2. Maximizar ROI:Entender qué piezas funcionan mejor en sus anuncios gráficos, ya sean elementos visuales, textos o CTA, le permite hacer un uso mucho más económico de su presupuesto y lograr el mayor impacto posible con cada dólar gastado.
3. Mejora de la experiencia del usuario:Los anuncios relevantes generan un flujo interesante y fluido para la audiencia. Por ejemplo, si se utiliza un lenguaje o imágenes que resuenen con el grupo demográfico objetivo, se pueden mejorar drásticamente las tasas de clics y de conversión.
4. Mantenerse actualizado con los cambios de algoritmos:Los algoritmos de los motores de búsqueda y las plataformas publicitarias cambian constantemente. Las pruebas A/B te permiten estar al tanto de estos cambios con modificaciones y optimizaciones de contenido frecuentes, adaptando los anuncios a la nueva normalidad.
5. Familiaridad con la audiencia:Distintos públicos reaccionan de forma diferente a los anuncios. Las pruebas A/B revelan información valiosa sobre diferentes segmentos demográficos, lo que permite enfoques de marketing más personalizados e impactantes.
6. Construyendo Credibilidad y Confianza:Como los anuncios bien optimizados tienen menos probabilidades de sonar intrusivos o irrelevantes, harán que su marca parezca más confiable y profesional para el consumidor final. 

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Elementos de anuncios de banner para probar

A continuación se presentan los elementos clave de los anuncios de banner que deben probarse A/B:

1. Titulares:Al crear titulares, debes considerar usar diferentes palabras, longitudes y tonos para las diferentes versiones.
2. Imágenes:Puede utilizar distintos tipos de elementos visuales, como fotografías, ilustraciones o iconos, para interactuar con el usuario.
3. Colors :Juega mucho con los colores, ya que diferentes esquemas de color probablemente afectarán las emociones y acciones del usuario de muchas maneras diferentes.
4. CTA:Al crear CTA, debes probar múltiples textos, fuentes, ubicaciones, tamaños y colores.
5. Copia del anuncio:Puedes probar diferentes estilos y longitudes para encontrar lo que funciona mejor para ti. copia del anuncio.
6. Diseño y diseño:Puede experimentar con distintas disposiciones de elementos para crear el diseño más eficaz para su anuncio de banner.
7. Segmentos de audiencia objetivo: Puede comparar el rendimiento de su anuncio en diferentes grupos demográficos, ubicaciones o dispositivos para asegurarse de dirigirse al tipo de audiencia adecuado.

¿Cómo realizar una prueba A/B eficaz para anuncios de banner?

Establecer objetivos claros 

Establezca metas para la prueba, por ejemplo, si el objetivo es mejorar CTR así como la tasa de conversión o participación. Unos objetivos claros garantizan que no se desvíe de su objetivo de marketing y que la prueba proporcione resultados fáciles de medir.

Crear hipótesis

Formular supuestos concretos que se puedan probar y que sirvan para aumentar el rendimiento del anuncio. Por ejemplo, “Esperamos ver un aumento del 10 % en las conversiones si el color del botón CTA cambia de verde a rojo”. Una hipótesis sólida proporciona un sentido de dirección y enfoque a su prueba.

Variantes de construcción

Crear múltiples versiones de su anuncio con una diferencia principal en cada uno. Puede ser el título, una imagen o un botón de CTA. Cambiar una variable a la vez le permite identificar el momento en que el rendimiento aumentó a una variación específica.

Seleccionar métricas

Determina el Indicadores clave de rendimiento (KPI) Para evaluar. Estos pueden incluir KPI primarios como CTR, conversión, así como KPI secundarios como tiempo dedicado a la página de destino y tasa de rebote.

Ejecutar la prueba

emplear un herramienta de gestión de anuncios como Google Ads or Administrador de metaanuncios para garantizar que la audiencia se distribuya equitativamente entre ellos y pueda ver diferentes variantes. La asignación aleatoria reduce el sesgo y permite una comparación justa.

Duración del monitor

No establezca un límite de tiempo al realizar una prueba. Si finaliza una prueba demasiado pronto, puede obtener conclusiones inexactas. El volumen de tráfico y el nivel de confianza determinan el período funcional deseado.

Analizar resultados

Utilice herramientas de análisis de datos como heatmaps, o Google Analytics, o cualquier software de pruebas A/B para analizar los resultados. Examine las métricas de rendimiento entre variantes para identificar la tendencia ganadora.

Implementar cambios

Una vez reconocida la variante ganadora, se puede utilizar en campañas publicitarias estándar. Utilícela para mejorar aún más las pruebas futuras relacionadas con los anuncios.

Casos prácticos de pruebas A/B exitosas

Caso práctico 1: Bannersnack: aumento de inscripciones con pruebas A/B

Bannersnack, conocida por sus herramientas online para diseñar anuncios, quería mejorar la experiencia general en su página de publicidad y aumentar las tasas de registro. Sin embargo, decidir el primer paso resultó bastante complicado. Para resolver este problema, los expertos de Bannersnack utilizó el Hotjar Haga clic en la herramienta de mapa de calor que ayuda a evaluar los patrones y comportamientos de los usuarios. Estos mapas de calor destacaron los lugares con la mayor cantidad de atención de los usuarios, al tiempo que revelaron las áreas que los visitantes ignoraron por completo. Esta información ayudó a Bannersnack a hacer una suposición fundamentada: La adición de botones CTA grandes y de gran contraste mejoraría enormemente la tasa de conversión.

• Como parte de esta conjetura fundamentada, diseñaron un método adoptado internamente.
• Uno de los equipos de la aplicación, por ejemplo, realizó una prueba A/B comparando el diseño original y el que incluía el botón CTA modificado.
• El cambio en los resultados fue evidente: el diseño rediseñado resultó en un CTR 25% mayor que el diseño anterior.

Después de cada modificación, las herramientas de seguimiento de Bannersnack mejoraron aún más el diseño examinando los mapas de calor para ver qué elementos aún requerían cambios. Su capacidad para alcanzar los marcadores de transformación previstos demostró el papel del diseño estratégico para lograr un cambio progresivo.

Estas son las ideas clave:

• Colaboradores: Observa por qué los usuarios quieren visitar tu página.
• Obstáculos: ¿Cuáles son los factores que impiden que las personas prueben su sitio o realicen una conversión?
• cadenas: Proporcionar razones a los usuarios sobre por qué pueden realizar determinadas acciones.

Caso práctico 2: Turum-Burum: flujo de pago optimizado

Un diseño UX digital agencyTurum-Burum había colaborado con el minorista de calzado de comercio electrónico ucraniano Intertop para mejorar sus conversiones de pago. Descubrieron que El 48.6% de los usuarios abandonaron el pago proceso porque no pudieron completar el formulario, cuando lo llevaron a cabo encuestas de intención de salida Durante su análisis de UX, a partir de estos hallazgos, formaron una hipótesis y formularon su estrategia de pruebas A/B en consecuencia.

• Incluyó optimizaciones importantes como minimizar los campos del formulario, organizar la página en secciones diferenciadas e implementar una función de llenado automático para agilizar el proceso de pago.
• Usaron herramientas de reproducción de sesiones y mapas de calor para monitorear las interacciones de sus usuarios y descubrir problemas como clics repetidos y rutas de navegación confusas.

A continuación se muestran los resultados después de las modificaciones:

• La tasa de conversión aumentó en un 54.68%
• Los ingresos promedio por usuario (ARPU) también crecieron un 11.46%
• La tasa de rebote en el proceso de pago se redujo en un 13.35 %

Errores comunes que se deben evitar en las pruebas A/B

1. Si está probando varias variables a la vez, puede resultar difícil ver qué provocó un cambio en el rendimiento. Debe limitarse a una variable por prueba para obtener resultados claros.
2. Si finaliza las pruebas demasiado pronto, es posible que los datos no sean confiables. Deje que las pruebas se ejecuten durante el tiempo suficiente para recopilar información significativa en función de su tráfico y el tamaño de su audiencia.
3. Las muestras pequeñas o no representativas pueden interferir en los resultados. Asegúrese de utilizar una audiencia lo suficientemente grande para obtener resultados precisos.
4. Cambiar una prueba a mitad de proceso también afecta la precisión de los datos. Evite realizar ajustes durante el proceso y configure siempre la prueba por completo antes de comenzar.
5. El CTR es útil, pero no cuenta toda la historia. Incluye otras métricas como conversiones, ROI y tasas de rebote para comprender completamente qué está sucediendo exactamente.
6. Ignorar los datos demográficos, de dispositivos o de ubicación puede ocultar muchas oportunidades importantes. Por lo tanto, siempre analice los datos segmentados para una mejor segmentación.
7. Mantenga siempre registros detallados de los hallazgos y las conclusiones para futuras estrategias de campaña y referencias.
8. Centrarse únicamente en la variante ganadora puede hacer que se pierdan datos valiosos. Revise todos los datos para comprender qué funcionó y cómo mejorar aún más.

Conclusión

Las pruebas A/B son una herramienta esencial para los especialistas en marketing que buscan mejorar sus anuncios de banner y aumentar el impacto de sus campañas publicitarias. Esta estrategia de prueba mejora el rendimiento de los anuncios y también garantiza que los recursos se asignen de manera más eficiente. Dado que las pruebas se centran principalmente en los datos de los usuarios en tiempo real, permiten tomar decisiones basadas en datos. También construyen una relación más sólida con su audiencia al identificar preferencias y personalizar el marketing según sus requisitos específicos. Al evitar errores comunes y documentar sus resultados, las empresas pueden mantener una ventaja competitiva. Este enfoque ayuda a garantizar el éxito a largo plazo en sus esfuerzos de marketing digital.

Preguntas Frecuentes

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