Cómo hacer una prueba A/B en una landing page con tráfico de pago

Las pruebas A/B te permiten perfeccionar tus acciones de marketing, un elemento a la vez. Aunque puedes aplicarlas a todo, desde las imágenes de tus anuncios de display hasta los textos de tu blog, hoy veremos cómo usar los resultados de una prueba A/B en una landing page para mejorar tus páginas y convertir las visitas que reciben.

¿Qué es una prueba A/B?

Las pruebas A/B, también llamadas «pruebas divididas», consisten básicamente en crear dos versiones de un material con una sola diferencia entre ellas. Pones ambas versiones en marcha al mismo tiempo y, al terminar el período de prueba, comparas los resultados para saber cuál fue más eficaz.

Una vez completada la prueba, puedes descartar la versión menos eficaz y, si estás satisfecho con los resultados, dejarlo ahí. Si quieres probar otras versiones, puedes repetir la prueba hasta alcanzar el nivel de conversión que buscas.

¿Qué métricas puedes evaluar con pruebas A/B?

Las pruebas A/B te permiten comparar el impacto de todo tipo de cambios en tus landing pages. Son una forma práctica de comprobar el efecto de casi cualquier cambio y sirven para evaluar prácticamente cualquier métrica relevante, como las conversiones, las ventas y los registros mediante formularios.

Lo importante es elegir una métrica principal para cada prueba. Esta métrica determina la versión ganadora, así evitas la tentación de elegir el dato que mejor se vea al finalizar la prueba. Si tu landing page tiene como objetivo conseguir suscripciones a una lista de correo, esas suscripciones son tu métrica principal.

También debes vigilar otras dos o tres cifras, conocidas como métricas de control. Una métrica de control es un indicador que no debe empeorar mientras mejora la métrica principal, como el abandono de formularios o las solicitudes de reembolso. Un nuevo titular que aumenta las suscripciones un 10 % pero duplica las bajas durante la primera semana no es una verdadera victoria. Las métricas de control te permiten detectarlo antes de implementar el cambio.

Las métricas clave más fáciles de evaluar con este método son:

• Tasa de clics (CTR): el porcentaje de visitantes que hacen clic en tu llamada a la acción. En los anuncios, la tasa de clics se calcula dividiendo los clics entre las impresiones, por lo que conviene aclarar cuál de las dos estás evaluando.
• Tasa de rebote: el porcentaje de sesiones que terminan sin ninguna interacción. La analítica clásica contaba cada visita a una sola página como un rebote. Google Analytics 4 considera que una sesión es un rebote cuando dura 10 segundos o menos, no registra ningún evento clave e incluye una sola vista de página. Nuestra guía sobre sesiones, usuarios y vistas de página explica cómo cuenta GA4 cada una de estas unidades.
• Tasa de conversión: el porcentaje de visitantes que realizan la acción que quieres que lleven a cabo.
• Profundidad de desplazamiento: hasta qué punto de la página se desplazan los visitantes mientras leen tu contenido.
• Tasa de abandono: el porcentaje de personas que empiezan la acción que buscas (por ejemplo, completar un formulario) y no la terminan.
• Valor medio del pedido (AOV): los ingresos totales divididos entre el número de pedidos.
• Ingresos por visitante: los ingresos totales divididos entre el número de visitantes, incluidos quienes no compraron nada.

El AOV y los ingresos por visitante pueden evolucionar en direcciones opuestas. Eliminar un descuento de una página puede aumentar el AOV y, al mismo tiempo, reducir el número de compradores. Por eso, los ingresos por visitante son un indicador más fiable cuando tu objetivo son las ventas.

¿Qué variables puedes optimizar con pruebas A/B?

Lo mejor de las pruebas A/B es que permiten evaluar casi cualquier elemento de tus landing pages. Puedes centrarte en el efecto de un aspecto técnico, como los tiempos de carga, o en algo tan pequeño como la visibilidad del botón de llamada a la acción. El color en sí importa menos que el contraste. Un botón que se confunde con el resto de la página puede pasar desapercibido sea cual sea su color, por lo que probar el contraste o el tamaño suele aportar más información que comparar el naranja con el azul.

Lo importante es probar una sola variable en cada versión del sitio. Así puedes extraer conclusiones sólidas sobre su impacto sin complicar el análisis con dudas sobre qué cambio provocó qué resultado.

¿Por qué usar tráfico de pago para probar tus landing pages?

Aunque puedes realizar con éxito una serie de pruebas A/B en tus landing pages con tráfico orgánico, recurrir a fuentes de pago, como los anuncios, ofrece varias ventajas claras:

• Tiempo: el crecimiento del tráfico orgánico suele ser un proceso lento y constante. Con el tráfico de pago puedes empezar a recopilar información casi al instante, lo que te permite obtener una respuesta a tu hipótesis mucho más rápido.
• Control: las campañas de pago te permiten decidir cuántos visitantes llegan cada día, cuándo empieza y termina la prueba y cuánto cuesta. También puedes mantener la misma segmentación durante toda la prueba, de modo que lo único que cambie entre la versión A y la B sea la propia página. El reparto al 50/50 entre versiones debes configurarlo en tu sitio, como se explica en el paso 5, porque la plataforma publicitaria por sí sola no puede garantizarlo.
• Segmentación: la publicidad de pago te permite elegir quién ve tus anuncios según su ubicación, dispositivo e intereses. Así, los visitantes que participan en la prueba se parecen al mercado que quieres conquistar y el resultado es más relevante para los clientes que te interesan. Ese resultado solo se aplica a esa audiencia. Una página que gana entre los visitantes móviles de un país puede no ganar entre quienes buscan desde una computadora en otro lugar.

Si tu objetivo es probar un nuevo mercado antes del lanzamiento, separa esa prueba piloto geográfica del experimento A/B. La primera evalúa la demanda y los costes de atender a una ciudad o país; la segunda compara versiones de la página con visitantes equivalentes asignados al azar.

SparkTraffic, una plataforma publicitaria que muestra tus anuncios en sitios web de editores asociados, está diseñada para ofrecer este tipo de control. Eliges los países, las ciudades y los dispositivos de una campaña y estableces un presupuesto diario o mensual, de modo que la composición de la audiencia y el volumen de visitantes se mantienen estables durante toda la prueba. Cuando envías este tráfico web segmentado geográficamente a una única URL de campaña y lo repartes en tu propio sitio, ambas versiones de la página reciben el mismo tipo de visitante, una condición indispensable para una prueba A/B justa.

En resumen, usar anuncios de pago para generar el tráfico de tus pruebas A/B te permite obtener resultados más relevantes en menos tiempo.

Cómo hacer una prueba A/B en una landing page con tráfico de pago

El propósito de una landing page es guiar a las personas para que realicen una acción concreta después de hacer clic en un enlace. Pueden descubrir esa página de varias formas: al navegar por redes sociales, mediante una búsqueda, a través de una recomendación de IA o, en el caso que nos ocupa hoy, al hacer clic en un anuncio.

El objetivo de una prueba A/B es mejorar tu landing page creando dos versiones ligeramente distintas y recopilando suficientes datos para determinar si la diferencia entre ellas es estadísticamente significativa. Esto significa que debes esperar hasta contar con pruebas suficientes de que los mejores resultados de una versión se deben a esos cambios.

Si lo dividimos en etapas, el proceso sería el siguiente:

Paso 1: elige una métrica principal

Las pruebas A/B funcionan mejor si estableces un objetivo claro desde el principio, en lugar de algo tan general como «obtener mejores resultados». Para ello, conviene elegir una única métrica relevante para tu negocio, como el impacto en la tasa de clics, los registros o las ventas.

Esta será tu «métrica principal» y constituirá el punto central de comparación de los resultados. No será el único hallazgo significativo, pero sí el más importante.

Paso 2: formula tu hipótesis

Como las pruebas A/B son una forma relativamente científica de evaluar tus landing pages, necesitas una hipótesis que poner a prueba. Esta debe estar directamente relacionada con la métrica que quieres mejorar. Por ejemplo: «Reducir el número de campos del formulario de registro aumentará las suscripciones a la lista de correo» o «Cambiar el H1 por un mensaje centrado en los beneficios, en lugar de uno general, aumentará las ventas».

Paso 3: aísla tu variable

La variable es el cambio que estás evaluando. Para garantizar que los datos recopilados sean claros y válidos, es importante cambiar un solo elemento en cada prueba (siempre puedes realizar otra prueba más adelante para comprobar otras teorías).

La variable puede ser casi cualquier elemento de tu landing page, pero los que suelen evaluarse incluyen:

• Imagen principal: el banner superior de tu página, lo primero que ven las personas al visitarla
• H1: el primer texto que leen
• Diseño: cómo se presenta la página
• Ubicación de la CTA: dónde aparece la llamada a la acción en la página
• Texto de la CTA: cómo se presenta la llamada a la acción a los visitantes
• Extensión del formulario: el número de campos que una persona debe completar
• Texto: el contenido escrito de tu página
• Tiempo de carga: si una carga más rápida genera más conversiones

Por supuesto, puedes hacer una prueba A/B con cualquier elemento de tu página, aunque los anteriores probablemente tengan el mayor impacto y permitan extraer conclusiones claras con más facilidad.

Paso 4: prepara tus páginas

El último paso antes de empezar a generar tráfico y poner en marcha la prueba es preparar tus páginas. En la mayoría de las pruebas de landing pages, lo mejor es trabajar con dos versiones. Cada versión adicional divide aún más el tráfico, por lo que una prueba con tres versiones necesita al menos un 50 % más de visitantes en total que una con dos. Comparar varias versiones a la vez también aumenta la probabilidad de identificar una falsa ganadora.

Aun así, puedes hacer una prueba A/B/n con tres o cuatro versiones si tu tráfico lo permite. En cualquier caso, cada versión debe diferenciarse de la de control en un solo elemento. Si quieres probar varios elementos juntos, se trata de otro método llamado prueba multivariante.

Tu página actual es la versión «A» y actúa como control, estableciendo la referencia inicial. La versión con un único cambio es la «B» y te permite poner a prueba tu hipótesis.

Paso 5: configura tu tráfico de pago

La mayoría de las plataformas de publicidad de pago incluyen funciones de experimentación, pero están diseñadas para comparar anuncios y campañas, no landing pages. En Google Ads, por ejemplo, un experimento de campaña reparte tu presupuesto entre una campaña original y una de prueba. Esto sirve para evaluar pujas o textos de anuncios, pero no garantiza que tus dos landing pages reciban la misma cantidad de visitantes ni visitantes comparables.

El motivo es que las plataformas publicitarias optimizan la distribución. Cuando dos anuncios apuntan a páginas distintas, el algoritmo de la plataforma decide quién ve cada anuncio y se lo muestra a las personas que, según sus predicciones, responderán. Los investigadores llaman a esto distribución divergente. Un estudio de Braun y Schwartz publicado en 2025 en el Journal of Marketing descubrió que puede distorsionar la magnitud del resultado de una prueba de anuncios e incluso invertir su dirección.

La configuración más segura consiste en enviar a todos los visitantes de pago a una única URL de campaña y repartirlos en tu propio sitio. Un script de pruebas o una regla del lado del servidor asigna aleatoriamente a cada visitante a la versión A o B, al 50/50. Esa misma regla guarda la asignación en una cookie propia, para que quien regrese siempre vea la misma versión. Sin esto, una persona puede ver ambas versiones y su comportamiento contará en los dos grupos, lo que desdibuja la diferencia que intentas medir.
Si tu configuración te obliga a usar dos campañas separadas, dales la misma segmentación, la misma hora de inicio y el mismo límite diario. Antes de analizar los resultados, compara la composición de ambos grupos por dispositivo y ubicación. Si uno tiene muchos más visitantes móviles que el otro, la comparación no es justa.

¿Cuánto tráfico debes comprar?

No existe una cifra única de visitas que garantice la precisión de una prueba, porque depende de cuatro factores. El primero es tu tasa de conversión inicial, es decir, con qué frecuencia convierte actualmente la página de control. El segundo es el incremento mínimo que quieres poder detectar. El tercero y el cuarto son el nivel de significación y la potencia estadística, que la mayoría de los equipos establecen en un 95 % de confianza y un 80 % de potencia.

Así quedan los números para una página con una tasa de conversión del 4 %. Para detectar una mejora del 20 % (del 4,0 % al 4,8 %), necesitas unos 10.300 visitantes por versión. Para detectar una mejora del 10 % (del 4,0 % al 4,4 %), necesitas unos 39.500 por versión, casi cuatro veces más. Una página que convierte al 2 % necesita unos 80.700 visitantes por versión para detectar una mejora del 10 %, mientras que una página que convierte al 10 % necesita unos 14.800.

La duración no cambia estas cifras. Una prueba que alcanza los 10.300 visitantes por versión en 14 días es tan fiable como otra que tarda 30 días en alcanzar el mismo total, siempre que ambas abarquen semanas completas. Puedes convertir el tamaño de la muestra en un presupuesto antes de empezar: visitantes por versión × 2 × costo por visita. Con un costo de ejemplo de $0.50 por visita, la prueba anterior para detectar una mejora del 20 % cuesta unos $10,300.

Si ese presupuesto es demasiado alto, tienes dos opciones honestas. Puedes probar un cambio más radical, porque las mejoras más grandes requieren muchos menos visitantes. O puedes elegir una métrica principal con una tasa de partida más alta, como la tasa de interacción: si ronda el 50 %, 1.000 visitantes por versión permiten detectar una diferencia de unos 6 puntos porcentuales. El método en el que se basan estos números se llama cálculo del tamaño de la muestra, y las calculadoras gratuitas en línea hacen las cuentas por ti.

Paso 6: ejecuta la prueba

Antes de que llegue el primer visitante, fija el tamaño de la muestra del paso anterior y la duración necesaria para alcanzarlo. Recomendamos semanas completas (7, 14, 21 o 28 días), para que cada día de la semana esté representado por igual en ambas versiones. Después, espera a que termine la prueba antes de tomar cualquier decisión.

El motivo es que el ruido aleatorio es mayor al principio de una prueba. Si revisas los resultados todos los días y te detienes en cuanto una versión parece mostrar una diferencia significativa, tu tasa real de falsos positivos sube muy por encima del 5 % que habías previsto. Los estadísticos llaman a esto parada opcional, y en marketing suele hablarse de revisar los resultados antes de tiempo.

Un plan fijo no elimina el azar, pero mantiene el riesgo de elegir un falso ganador en el nivel que hayas establecido. También protege tus datos frente a distorsiones pasajeras, como:

• Patrones según la hora del día y el día de la semana
• Unos pocos usuarios muy activos que visitan la página muchas veces
• Eventos puntuales, como una oferta de un competidor o una noticia

Elegir una versión «ganadora» antes de que la prueba haya concluido, solo porque parece rendir mejor en las primeras etapas, implica el riesgo de implementar un falso positivo y perjudicar tus resultados a largo plazo.

Lo que se considera una prueba «justa» varía según el caso, pero la regla general es que debes ejecutarla durante el tiempo suficiente y con suficientes visitantes para que tus resultados alcancen significancia estadística. El tamaño de la muestra que calculaste antes del lanzamiento te indica qué significan «tiempo suficiente» y «suficientes visitantes» en tu prueba.

Paso 7: evalúa los resultados e implementa la versión ganadora

Una vez que la prueba haya completado toda su duración, puedes evaluar los resultados. Esto implica dos cosas: primero, comprobar si tu hipótesis era correcta y si modificar la variable elegida mejoró tu métrica principal; segundo, revisar las demás métricas para detectar consecuencias no previstas.

Si tu métrica principal ha mejorado de forma estadísticamente significativa y tus métricas de control no han empeorado, la prueba ha sido un éxito y puedes sustituir la página original por la nueva versión. Si el impacto fue negativo, conserva la versión de control y descarta la nueva. Si la diferencia no es significativa en ningún sentido, la prueba no es concluyente. El cambio no produjo una diferencia medible con este tamaño de muestra, y conservar la versión de control suele ser la opción más económica.

Si descubres que tu métrica principal ha mejorado, pero otras métricas importantes también se han visto afectadas, tendrás que valorar qué versión de tu landing page te conviene usar. Sopesa los efectos con cuidado y considera hacer más pruebas para seguir afinando tu página.

Evaluación de los resultados

Aunque puede resultar tentador declarar «ganadora» a una de las versiones de tu página solo porque ha subido la métrica principal que elegiste, es importante recordar que no existe una landing page «perfecta». Además, como en cualquier actividad de marketing digital, estamos pensando en términos estadísticos: lo que realmente analizamos es el porcentaje de personas expuestas a nuestros materiales que luego realizan la acción deseada.

Al realizar una prueba A/B, buscamos información detallada que nos permita tomar decisiones fundamentadas, así que cuanto más detallados sean tus informes, mejor.

Esto significa que, para comprender mejor los resultados, tendremos que recurrir a las matemáticas (no te preocupes: ¡hay herramientas que pueden ayudarte!).

Significancia estadística

Para declarar una versión ganadora, necesitas saber si la diferencia entre tus dos páginas refleja un efecto real o simplemente una variación aleatoria en las personas que las visitaron. Nunca puedes tener una certeza absoluta, por eso los estadísticos utilizan una prueba de hipótesis para medir lo sorprendente que sería tu resultado si el cambio no tuviera ningún efecto.

La prueba parte de la hipótesis nula, que supone que la versión B funciona exactamente igual que la versión A. Las conversiones siguen una distribución binomial, porque cada visitante convierte o no convierte, y ese modelo indica a la prueba cuánto variaría la tasa de conversión solo por azar. Para las tasas de conversión, lo habitual es usar una prueba z de dos proporciones o una prueba de chi-cuadrado, y cualquier calculadora de significancia la ejecuta por ti.

La prueba genera un valor p: la probabilidad de observar una diferencia al menos tan grande como la tuya si el cambio realmente no tuviera ningún efecto. No es la probabilidad de que tu cambio haya funcionado, ni indica la magnitud de la mejora. Un valor p de 0,03 significa que una diferencia al menos así de grande aparecería en unas 3 de cada 100 pruebas de dos páginas idénticas.

La mayoría de los equipos fija el umbral en 0,05 (5 %) antes de comenzar la prueba y considera que el resultado es estadísticamente significativo cuando el valor p queda por debajo. Es importante establecer el umbral de antemano, porque si lo eliges después de ver los datos, puedes ajustarlo para que encaje con el resultado que esperabas. Para una decisión importante, como rediseñar todo el sitio, un umbral más estricto de 0,01 te ofrece protección adicional frente a un falso ganador.

Tamaño de la muestra y duración

Aunque deberías haberlos establecido al inicio del proceso de pruebas, conviene revisarlos al evaluar los resultados. Hay herramientas que pueden ayudarte a determinar qué tamaños de muestra y plazos necesitas para alcanzar significancia estadística en tus resultados.

En esencia, cuanto más dure tu prueba y más personas incluya, mayor será tu certeza de que las mejoras que encuentres pueden mantenerse a largo plazo. Por supuesto, esto tiene límites: ningún equipo de marketing dispone de tiempo ni presupuesto ilimitados para comprar tráfico web, así que es importante establecer cifras realistas y verificarlas.

Al revisar los tamaños de muestra, conviene comprobar que cada versión recibió la proporción de visitantes prevista. Si estableciste un reparto de 50/50 y ves 5.400 visitantes en una versión y 4.600 en la otra, hay un problema con la configuración, no con tu suerte. Este problema se conoce como desajuste en la proporción de la muestra, y una sencilla prueba de chi-cuadrado permite confirmarlo.

Un desajuste en la proporción de la muestra suele deberse a la configuración, no a la fuente de tráfico. Entre las causas habituales están una redirección que pierde algunos visitantes, una etiqueta de seguimiento que no se activa en una versión o un filtrado de bots que elimina más visitas de un grupo. Si la comprobación falla, los resultados no son fiables: debes encontrar la causa y repetir la prueba. Si sospechas que hay visitas automatizadas detrás del desequilibrio, nuestra guía sobre cómo detectar tráfico de bots te muestra qué señales comparar entre las variantes.

Contar con una segunda persona que revise los datos hace que esta comprobación sea más fiable. Un colega con acceso Viewer (lector) a tu propiedad de GA4 puede confirmar de forma independiente el reparto y los eventos clave, sin tener permisos para cambiar la configuración. Nuestra guía para añadir usuarios en Google Analytics explica qué rol es adecuado para un revisor y cómo asignarlo de forma segura.

Evaluación de los factores externos

Por desgracia, internet no es un entorno de pruebas aislado, y es probable que los factores externos influyan en tus resultados. Aunque usar tráfico de pago puede ayudar a minimizar esta posible contaminación estadística, no puede eliminarla por completo.

Estos factores pueden incluir todo tipo de situaciones, desde cambios estacionales en el comportamiento (personas más receptivas a los anuncios de comercio electrónico durante las fiestas) hasta otras campañas de marketing que estés ejecutando. Los problemas técnicos, como que una página cargue un poco más despacio que la otra, también pueden tener un impacto sorprendentemente grande en tus resultados. Si nadie espera lo suficiente para ver la variable que estás probando, no puedes ponerla a prueba de verdad.

Estos factores no invalidan tus resultados, pero debes tenerlos muy en cuenta antes de empezar a aplicarlos.

Segmentación de la audiencia

Además de extraer cifras generales de tus pruebas A/B, como «un 5 % más de registros», puedes analizar cómo respondieron distintos grupos de visitantes. Esto es especialmente útil con el tráfico de pago, porque tú elegiste la audiencia y tu herramienta de analítica registra el dispositivo, la ubicación y la fuente de tráfico de cada visitante.

Puede resultar tentador desglosar los resultados por todas las dimensiones disponibles, como dispositivo, navegador, país, edad y género. El problema es que cada desglose ofrece otra oportunidad para que el azar produzca un falso ganador. Al analizar 10 segmentos con un umbral del 5 %, la probabilidad de que al menos uno muestre una diferencia «significativa» solo por azar es de aproximadamente el 40 %, una trampa conocida como el problema de las comparaciones múltiples. Además, cada desglose contiene solo una parte de tu muestra, por lo que sus cifras son menos fiables.

También conviene crear segmentos a partir de tus propios datos de analítica en lugar de usar perfiles de redes publicitarias. Los perfiles creados con cookies de terceros son incompletos, porque varios de los principales navegadores bloquean esas cookies de forma predeterminada y los banners de consentimiento reducen las visitas que puedes medir.

Lo más práctico es definir uno o dos segmentos antes de empezar la prueba, y el tipo de dispositivo es la opción más útil para la mayoría de las landing pages. Por ejemplo, si planificaste una comparación entre móviles y computadoras y los visitantes de computadoras convierten con mucha más frecuencia en la versión B, tienes un hallazgo sólido sobre el que actuar. Cualquier patrón que detectes en un segmento que no habías previsto es una hipótesis para tu próxima prueba, no un resultado.

Tratamiento de los valores atípicos

Según la métrica que hayas elegido, unos pocos resultados inusuales pueden distorsionar tus datos. Los ingresos son el caso clásico: una sola compra grande en la versión B puede hacer que parezca la ganadora, aunque la mayoría de sus visitantes no haya comprado nada.

La solución más sencilla es establecer un límite, una técnica también llamada winsorización. Eliges un umbral, como el percentil 99 del valor de los pedidos, y sustituyes todos los valores que lo superen por ese umbral. Por ejemplo, si el 99 % de los pedidos está por debajo de $400, un pedido de $5,000 cuenta como $400. Todos los visitantes permanecen en los datos, incluidos los que no gastaron nada, por lo que puedes seguir comparando de forma justa los ingresos medios por visitante.

Establecer un límite funciona mejor que el recorte, que elimina los valores más altos y más bajos. En los datos de ingresos, los valores más bajos corresponden principalmente a visitantes que no gastaron nada, por lo que eliminarlos infla el promedio y oculta a las personas que no compraron.

Algunos analistas utilizan en su lugar la prueba U de Mann-Whitney. Esta combina los resultados de ambas páginas, los ordena por rangos y comprueba si un grupo tiende a producir valores más altos. No necesita grupos del mismo tamaño, pero responde a una pregunta distinta de «qué página genera más ingresos por visitante» y tiene dificultades cuando la mayoría de los valores son cero. Para la mayoría de las pruebas de landing pages, establecer un límite y después comparar los promedios es más sencillo y se ajusta mejor a la decisión de negocio que necesitas tomar.

Conclusión: por qué usar tráfico de pago en las pruebas A/B de tus landing pages

Siempre hay margen para mejorar, como dice una vieja máxima, y tus páginas de destino no son la excepción. Aunque tus páginas actuales te estén dando excelentes resultados, siempre podrías conseguir más.

Las pruebas A/B te permiten probar cambios y recopilar datos estadísticos reales y sólidos sobre su impacto antes de implementarlos de forma definitiva. Con unas cuantas pruebas, puedes mejorar considerablemente tus resultados sin arriesgarte a cometer errores difíciles de revertir.

Aunque podrías recurrir al posicionamiento SEO o a otro método para generar tráfico web, usar anuncios de pago ofrece varias ventajas.

• Puedes segmentar al público al que se dirige tu sitio por ubicación, dispositivo e intereses desde el primer día, de modo que la prueba refleje al público que quieres captar.
• Controlas el volumen, los horarios y la segmentación de cada visita, por lo que ambas versiones se prueban con el mismo público y en las mismas condiciones. Después, una distribución aleatoria en tu propio sitio garantiza una comparación justa.
• Tu prueba puede comenzar casi de inmediato. En cuanto se muestran los anuncios, el tráfico empieza a llegar rápidamente, por lo que alcanzas el tamaño de muestra previsto mucho antes que si esperaras a recibir tráfico orgánico.
• Etiquetar la campaña con parámetros UTM te permite analizar únicamente a los visitantes que llegaron a través de tu prueba, para que los visitantes orgánicos, directos y recurrentes no distorsionen los resultados.
• Controlar el volumen desde tu plataforma publicitaria te permite detener la prueba en cuanto alcances el número de visitantes deseado en cada página.

Para realizar pruebas A/B precisas y controladas que muestren qué cambios generan más conversiones, el tráfico de pago es difícil de superar.