Un test A/B (también llamado split test) muestra dos versiones de lo mismo a grupos de personas comparables y mide cuál consigue más clics, respuestas o ventas. Entre una versión y otra solo debe cambiar un elemento: el titular, la imagen, el texto del botón o la oferta.
Para un pequeño negocio, los tests A/B sustituyen las suposiciones por datos. En lugar de discutir si funciona mejor «Reserva ahora» o «Ver huecos gratis», dejas que decidan los visitantes reales. Las pequeñas mejoras se acumulan: un botón algo mejor en una página con tráfico constante trae más leads cada semana sin aumentar el presupuesto.
Ejemplo: un estudio de uñas lanza un popup en su web en dos versiones. La A ofrece un 10 % de descuento en la primera visita; la B, una mejora de diseño gratis. Tras un par de semanas, el estudio se queda con la versión que recogió más teléfonos y prueba la siguiente idea contra ella.
En AI SMM puedes enfrentar dos versiones de un popup y ver cuál generó la venta en popups con tests A/B.
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