Inicie una prueba A/A y compruebe el seguimiento
Índice
Corto y dulce
Para comprobar su configuración de seguimiento en GA4, vaya al informe en tiempo real y busque el evento "Abtesting". Haga clic en él y compruebe si el parámetro "varify_abTestShort" está presente. Iniciando una prueba A/A. Si falta el evento, compruebe la integración del fragmento Varify y la configuración de seguimiento.
Tutorial paso a paso
Creación de pruebas A/A y seguimiento de pruebas
1. crear prueba A/A
Una prueba A/A funciona como una prueba A/B y asigna a los usuarios dos variantes, sin cambios visibles reales. Esto le permite probar de forma óptima la configuración de seguimiento.
Requisito previo:
El fragmento de código de Varify ya debe estar integrado en su sitio web y el seguimiento configurado.
- Haz clic en „Create new Experiment“ en el panel de control.“
- A continuación, selecciona „Client-Side“
- Ahora selecciona „Prueba A/A“
- Ahora asigna un nombre a la prueba A/A
- Introduce una URL de experimento para la prueba A/A (por defecto, tu dominio ya aparece aquí)
- Guarda la prueba A/A con „Create Experiment“
- Inicia la prueba A/A con „Start Experiment“
La prueba A/A está configurada de forma predeterminada con una coincidencia „Contains“ en la segmentación por página, con el fin de recopilar la mayor cantidad posible de datos para probar el seguimiento. La segmentación de la prueba A/A se puede editar a través de «Edit Conditions».
2. Comprobar la reproducción de la prueba
8. Vaya a cualquier página de su sitio web y compruebe si se está realizando la prueba AA. La forma más sencilla de hacerlo es abrir la página Extensión Varify para el navegador Google Chrome y compruebe que la prueba AA aparece en "Experimentos activos". (Pueden transcurrir hasta 2 minutos desde la activación de la prueba hasta que aparezca el experimento. Recargue la página en consecuencia).
3. comprobar los eventos en directo en GA4
Una vez que se ha integrado el fragmento de Varify, se ha configurado el seguimiento y se ha iniciado una prueba de A/A, puede comprobar en la vista general en tiempo real de GA4 si están llegando los eventos de su prueba de A/A.
- En GA4, vaya a la vista general en tiempo real en Informes.
- Busque el widget "Recuento de eventos por nombre de evento".
- Compruebe si aparece un evento llamado "Abtesting" (puede que tenga que hacer clic a través de las páginas del widget).
- Haga clic en este evento para abrir los parámetros.
- Compruebe si el parámetro "varify_abTestShort" está disponible (puede que tenga que hacer clic a través de las páginas del widget).
- Haga clic en el parámetro y compruebe si el parámetro formado por el ID del experimento y el ID de la variante se muestra correctamente
Si este parámetro es visible y correcto, el seguimiento está configurado correctamente.
(Opcional) Comprobar los eventos varify en DataLayer
Si no hay eventos en directo visibles en GA4, puede comprobar en la consola de desarrollador de su navegador si los eventos de seguimiento de Varify se están reproduciendo correctamente en el DataLayer.
Así es como se procede:
- Abra una página en la que esté activa su prueba A/A.
- Abra la consola de desarrollador de su navegador: En Chrome: Haga clic con el botón derecho en la página → "Explorar" → seleccione la pestaña "Consola".
- Introduce dataLayer en la consola y pulsa Intro.
- Busca en el DataLayer un evento con el nombre "varify".
- Despliegue el evento - aquí encontrará todos los parámetros relevantes e información sobre el experimento, por ejemplo:
Nombre del experimento
Variante en la que se encuentra
Aspectos importantes sobre la interpretación de las pruebas A/A
Cómo realizar correctamente una prueba A/A
Una prueba A/A merece el mismo cuidado que una prueba A/B convencional. Planifica una duración de la prueba de al menos una semana o hasta alcanzar unas 1.000 conversiones por variante, lo que ocurra primero. Elige una métrica principal y no evalúes la prueba hasta el momento previamente establecido. Si al final no se observa ninguna diferencia significativa (p > 0,05), puedes dar por hecho que tu configuración funciona correctamente.
Utiliza eventos en lugar de métricas o eventos clave
En las pruebas A/B, lo que suele interesar es si un usuario alcanza un objetivo. GA4, por lo general, no realiza el seguimiento por usuario, sino por evento, por lo que un usuario puede activar un objetivo (un evento) varias veces. Sin embargo, las métricas y los eventos clave no se pueden evaluar a través de la API de GA4 sobre la base de “una vez por usuario”; se trata de una limitación de la propia API de GA4. Las pruebas automatizadas o los bots pueden activar eventos con especial frecuencia. Si uno de estos bots acaba por casualidad solo en una variante, esto distorsiona considerablemente la comparación. Por lo tanto, realiza siempre el análisis en función de los eventos, con la configuración “Excluir eventos de usuario duplicados”, para que un objetivo se cuente como máximo una vez por usuario.
Menos es más: elige bien las métricas
Evita analizar demasiadas métricas a la vez. Cuantas más métricas analices, mayor será la probabilidad de que se produzcan los denominados «falsos positivos», es decir, diferencias aparentemente significativas que en realidad no existen. Un ejemplo: con 14 métricas, la probabilidad de que haya al menos un falso positivo es de alrededor del 51 %, incluso si se aplica un nivel de significación del 5 % a cada una de ellas. Por lo tanto, es más probable detectar un falso positivo que no detectar ninguno.
Importante: No lo mires demasiado pronto
La repetición de pruebas intermedias también puede distorsionar en gran medida la significación de la prueba. Esto se debe a que cada mirada adicional a los resultados aumenta la probabilidad de que un resultado aleatorio se interprete falsamente como significativo.
- 7 pruebas intermedias (por ejemplo, una al día durante una semana): riesgo de falso positivo de alrededor del 30 por ciento
- 14 pruebas intermedias (por ejemplo, una al día durante dos semanas): riesgo de falso positivo de alrededor del 51 %
Conclusión: No finalices la prueba hasta el momento previsto, aunque parezca que “ha pasado algo” antes. Quien la detenga demasiado pronto corre el riesgo de tomar una decisión errónea basada en un falso positivo.