Qu'est-ce que le test A/B ?
L'A/B testing est une procédure dans laquelle deux variantes - version A (contrôle) et version B (variante) - sont réparties de manière égale entre différents utilisateurs dans le cadre d'une expérience numérique, afin de déterminer statistiquement quelle variante est la plus performante.
L'objectif de l'A/B testing est de vérifier des modifications ciblées dans des conditions réelles et de mesurer objectivement si elles ont réellement un effet positif.
Des termes comme Split Testing ou Bucket Testing sont souvent utilisés comme synonymes. En fait, ils décrivent le même principe.
Les avantages de l'A/B testing pour chaque entreprise
La plupart des décisions numériques sont prises dans l'incertitude...
Quel design convertit le mieux ? Quel message est plus convaincant ? Quelle fonction permet de réduire le taux de rebond ?
L'A/B testing apporte précisément des réponses solides à ces questions, et ce avec un minimum de risques.
Les 5 plus grands avantages de l'A/B testing :
Des taux de conversion plus élevés, grâce à une optimisation continue basée sur les données
Moins de risques, car les changements sont déployés de manière contrôlée
Meilleure compréhension du comportement des utilisateurs, car les données réelles des utilisateurs sont la base du développement ultérieur
Des conclusions plus rapides, parce que ce qui fonctionne vraiment mieux est visible de manière significative
Une utilisation plus efficace du budget et des ressources, car les mesures sont basées sur un impact prouvé.
Les entreprises qui sont prêtes à expérimenter régulièrement se créent un avantage certain. Au lieu de se fier à des suppositions, elles apprennent ce qui fonctionne vraiment en effectuant des changements ciblés.
Un exemple :
Si une entreprise de taille moyenne parvient à augmenter son taux de conversion de 3 à 4 % en optimisant son processus de passage en caisse, cela représente un chiffre d'affaires supplémentaire de 50 000 dollars par mois pour 50 000 visiteurs mensuels et un panier moyen de 100 dollars.
Mais l'A/B testing ne fournit pas seulement des opportunités, mais aussi une sécurité :
Ainsi, l'A/B Testing permet non seulement de tester de nouvelles idées de manière ciblée, mais aussi de sécuriser en même temps toutes les modifications avant qu'elles ne soient déployées à grande échelle.
Qu'il s'agisse du design, du formulaire, de l'offre ou du processus d'achat, les modifications sont testées dans des conditions réelles et ne sont mises en œuvre que si elles ont fait leurs preuves de manière mesurable.
Ainsi, toutes les incertitudes liées aux décisions disparaissent, puisque l'effet de chaque modification est préalablement vérifié.
L'efficacité de l'A/B testing est également illustrée par des exemples concrets d'entreprises numériques performantes.
En 2009, Google a testé 41 variantes du bleu pour les textes de liens dans les annonces de recherche. L'objectif était d'augmenter le taux de clics. La différence entre les couleurs était minime, mais l'effet mesurable : selon des estimations internes, la variante la plus réussie a généré environ 200 millions de dollars de chiffre d'affaires annuel supplémentaire.¹
Netflix et Booking.com misent également sur des tests cohérents. Booking effectue parfois 1000 tests A/B simultanés afin de sécuriser la moindre modification avant le déploiement.² Netflix expérimente avec les couvertures, la longueur des bandes-annonces ou l'affichage des contenus afin de comprendre ce qui attire vraiment les utilisateurs et d'augmenter le temps de consultation et l'engagement.³
Où l'A/B testing est-il utilisé ?
L'A/B testing est utile partout où le comportement des utilisateurs peut être mesuré numériquement. Il est particulièrement efficace dans les domaines où même de petites améliorations peuvent avoir des effets plus importants sur les conversions, les clics et finalement le chiffre d'affaires.
Les domaines d'application typiques sont par exemple
- Sites web ou landing pages:
Tester les formulaires de chargement, les titres, les processus de réservation / d'inscription, le funnel de conversion, les call-to-actions, les images, les mises en page dans le but d'obtenir plus de clics, de demandes ou de conversions. - Boutiques en ligne:
Optimiser la présentation des prix, le processus de passage en caisse, le placement des produits ou la logique de filtrage afin de réduire les abandons de panier et d'augmenter les ventes. - Newsletter & email marketing:
Tester les lignes d'objet, les moments d'envoi, le contenu ou les call-to-actions pour améliorer les taux d'ouverture et de clics. - Marketing à la performance et annonces:
Tester différents textes d'annonces, images ou pages de destination, mesures SEO pour maximiser le ROI des campagnes. - Développement de produits & Apps:
Optimiser les fonctions, les menus ou le guidage des utilisateurs - de manière mesurable et sans risque avant le déploiement. - Plateformes SaaS et tableaux de bord :
Tester de manière ciblée la navigation, les invites de fonctionnalités ou l'onboarding afin d'augmenter l'utilisation et de mieux activer les utilisateurs. - UX & Usability
Améliorer les formulaires, simplifier les accès ou tester de manière ciblée de nouvelles fonctions afin d'optimiser de manière mesurable la convivialité, le guidage des utilisateurs et l'expérience globale.
Comment mettre en œuvre un test A/B ?
Un test A/B réussi ne suit pas le principe du hasard. Il se base sur un objectif clair, une hypothèse réfléchie, la création d'une variante et une mise en place propre. Tout se déroule selon un processus structuré, que nous présentons ci-dessous :
1. définir et fixer l'objectif
Un test A/B a besoin d'un objectif clair. Selon le contexte, l'objectif peut être différent : plus de clics sur un call-to-action, une conversion plus élevée sur une landing page / page de produit ou une interaction plus élevée avec des contenus ou des formulaires importants.
Il est décisif que l'objectif soit non seulement judicieux, mais aussi mesurable et évaluable. Cela permet de voir par la suite où de réels progrès ont été réalisés et si une variante a vraiment pu s'imposer en comparaison directe.
2. former une hypothèse
L'objectif est suivi de l'hypothèse. Elle décrit l'hypothèse du changement concret qui pourrait conduire à une amélioration.
Une hypothèse fondée s'appuie idéalement sur des données existantes, des retours d'utilisateurs ou des meilleures pratiques établies et donne une orientation claire au test.
Exemples :
- Si la couleur du CTA est plus voyante, le taux de clics augmente.
- Si moins de champs de formulaire sont demandés, la conversion augmente.
- Plus concrètement : Lorsqu'un effet avant/après clair est présenté au visiteur sous la forme de 2 images,
le taux de réservation supplémentaire augmente car la décision d'ajouter un produit supplémentaire est prise spontanément et de manière émotionnelle.
3. mettre en place le test
La troisième étape consiste à créer la variante qui sera testée par rapport à la version originale. Il est important que les deux versions ne se différencient que par un élément pertinent. Ainsi, l'effet reste clairement mesurable et attribuable.
L'outil de test A/B veille à ce que les visiteurs soient répartis équitablement entre les deux versions. Parallèlement, la cible et les événements doivent être correctement enregistrés dans l'outil d'analyse web afin que toutes les données pertinentes soient collectées.
4. lancer le test et le faire fonctionner
Dès que les variantes sont configurées et que tous les points de suivi fonctionnent, le test peut être lancé. À partir de ce moment, la règle est la suivante : observer, mais ne pas intervenir. Une erreur fréquente est d'interrompre les tests trop tôt, parce que les premières tendances se dessinent.
Un test pertinent nécessite suffisamment de temps et de données. La durée exacte dépend du trafic, de l'objectif visé et du changement attendu. Ce n'est qu'une fois qu'un échantillon suffisamment grand a été atteint et que la significativité a été vérifiée qu'il est possible de tirer des conclusions solides.
5. évaluer et mettre en œuvre les résultats
Au final, c'est le résultat qui décide : quelle variante remplit le mieux l'objectif défini au préalable ? Ce n'est pas seulement la différence elle-même qui compte, mais surtout si elle est statistiquement significative. Les outils de test A/B ou les calculateurs externes aident à vérifier correctement la significativité.
Si la variante de test montre un avantage clair, elle devrait être déployée de manière conséquente.
En revanche, si l'original obtient des résultats significativement meilleurs, cela confirme l'approche adoptée jusqu'à présent et évite d'investir inutilement dans une solution plus faible.
Si le test ne donne pas de vainqueur clair, il s'agit également d'un résultat précieux. Il montre que la modification testée n'a pas eu d'influence significative et donne des indications sur les domaines où des optimisations supplémentaires pourraient être utiles.
Chaque test fournit ainsi des connaissances qui peuvent être directement intégrées dans la prochaine étape d'optimisation. Il en résulte un processus d'amélioration continue qui, à long terme, permet d'augmenter les conversions et de prendre de meilleures décisions.
Types de tests A/B
Selon l'objectif et la configuration, il existe différents types de tests qui se distinguent par leur complexité et leur champ d'application. Le plus courant est le test A/B classique, dans lequel un élément est modifié de manière ciblée lors de la variante. Tu trouveras d'autres types dans l'aperçu suivant :
Test A/B classique
Lorsqu'on parle de test A/B, on fait généralement référence à ce type de test. Il s'agit de comparer une variante de contrôle A (l'original) avec une variante B optimisée de manière ciblée. Les deux versions sont diffusées de manière égale afin de mesurer laquelle est statistiquement la plus performante.
Idéal pour des conclusions rapides avec peu de risques. Le grand avantage : facile à mettre en place, clairement évaluée et souvent avec un effet clairement mesurable.
Test à plusieurs variables
Dans un test multivarié, plusieurs éléments sont modifiés simultanément et diffusés dans différentes combinaisons. Par exemple, trois variantes d'un titre combinées à deux images. On obtient ainsi plusieurs versions (par exemple A, B et C) qui sont testées en parallèle.
L'objectif est de déterminer quelle combinaison fonctionne le mieux. Le test montre comment différents éléments s'influencent mutuellement et quelle est la composition qui produit l'effet le plus fort.
L'évaluation est nettement plus complexe que pour un test A/B classique. Il faut davantage de trafic pour obtenir des résultats fiables. Il est donc important de vérifier au préalable s'il y a suffisamment de visiteurs pour que toutes les combinaisons puissent être évaluées de manière pertinente.
Test de l'URL divisée
Dans le cas du split URL test, un test A/B classique est effectué, mais sur des URL différentes, par exemple testing.de/original et testing.de/variante. Les utilisateurs ne voient qu'une seule des variantes à la fois.
Cette méthode est particulièrement adaptée aux comparaisons globales de mise en page ou de concept, par exemple pour les redesigns ou les landing pages alternatives.
Techniquement, le test est généralement mis en œuvre côté serveur, car l'utilisateur est déjà dirigé vers une variante avant le chargement de la page. Certains outils de testing permettent également une mise en œuvre côté client, ce qui peut toutefois s'avérer problématique en cas de différences importantes entre les pages.
Test A/A
Le test A/A consiste à jouer deux fois exactement la même variante. L'objectif n'est pas l'optimisation, mais la validation technique. L'outil de test A/B est-il correctement mis en place ? Le tracking fonctionne-t-il correctement ? La répartition du trafic est-elle régulière ? Le comportement des utilisateurs est-il correctement enregistré ?
Un test A/A permet d'identifier rapidement les sources d'erreurs potentielles avant de lancer un véritable test A/B. Il est particulièrement utile lorsqu'une nouvelle configuration de test est utilisée pour la première fois ou lorsqu'il s'agit de s'assurer que les résultats seront robustes par la suite.
Test du bandit multi-armé
Dans le cadre du test Multi-Armed-Bandit, le trafic n'est pas réparti uniformément entre les variantes. Au lieu de cela, la répartition s'adapte de manière dynamique. Une logique d'apprentissage reconnaît quelle variante obtient de meilleurs résultats et dirige progressivement davantage d'utilisateurs vers cette version.
Cela permet de gagner du temps et d'utiliser plus efficacement le trafic existant. Par rapport au test A/B classique, cette approche fournit plus rapidement des résultats solides, sans attendre longtemps la significativité statistique.
Toutefois, il faut pour cela une définition propre de l'objectif et un trafic suffisant. En cas de mauvaise configuration, le risque est de miser hâtivement sur une variante apparemment réussie, alors qu'elle n'est pas clairement supérieure sur le plan statistique.
Test de fonctionnalités
Lors du feature testing, les fonctions nouvelles ou révisées sont testées de manière ciblée dans plusieurs variantes. Il peut s'agir par exemple de différentes versions d'une fonction de recherche, d'un menu de navigation ou d'un composant de recommandation. L'objectif est de déterminer quelle variante offre la meilleure expérience utilisateur avant de déployer une fonction à grande échelle.
D'un point de vue technique, on travaille souvent avec ce que l'on appelle des feature flags. Ils permettent de diriger les utilisateurs de manière ciblée vers différentes versions de code, sans déploiements séparés. De nombreux outils modernes permettent également des configurations sans code, de sorte que même les équipes non techniques comme la gestion de produit ou l'UX peuvent effectuer des tests de fonctionnalités de manière autonome.
La bonne configuration : L'A/B testing a besoin de ces outils
Pour mettre en œuvre l'A/B testing de manière professionnelle, il faut deux bases techniques : un outil d'A/B testing et un outil de tracking ou d'analyse web.
L'outil de test A/B se charge de diffuser les variantes et veille à ce que le trafic soit proprement réparti entre la version originale et la variante de test. Cela permet d'établir une comparaison équitable entre l'original et la variante.
L'outil de suivi ou d'analyse web est chargé d'enregistrer le comportement des utilisateurs et de le mettre en relation avec la variante affichée. Il mesure les clics, les conclusions ou d'autres événements pertinents et montre ainsi quelle variante a eu quel effet.
Important : l'affectation doit être exacte et les deux systèmes doivent fonctionner ensemble de manière propre.
L'outil de test A/B le mieux adapté dépend de la configuration, des exigences, des ressources propres et du budget disponible. Dans l'aperçu suivant, nous comparons une sélection d'outils de test A/B courants :
| Outil | Varify.io® : le meilleur de la technologie | Optimizely | VWO | AB Tasty |
|---|---|---|---|---|
|
Site web |
||||
|
Fonctionnalités |
||||
|
Pays d'origine |
Allemagne |
ÉTATS-UNIS |
Inde |
France |
|
Particularités |
Trafic illimité à prix fixe Évaluations de test réalisables avec un outil d'analyse web existant. Développé par des experts CRO |
L'un des premiers outils de test A/B et le plus grand fournisseur. Aujourd'hui, un pur produit d'entreprise axé sur d'autres domaines que l'A/B testing. |
Longue histoire et l'un des plus grands fournisseurs. Positionné plutôt dans le segment des entreprises. Contient également des heatmaps et des enregistrements de sessions.
|
Dispose d'une série de widgets et d'intégrations sympas.
|
|
Une tarification transparente |
Oui |
Non |
Oui |
Non |
|
Modèle de facturation |
Flatrate |
Sur demande |
Trafic (échelonné) |
Sur demande |
|
Résiliation mensuelle ? |
Oui |
Pas trouvé |
Oui |
Pas trouvé |
|
Prix pour 100.000 utilisateurs par mois |
$129 |
À partir de $665 |
Sur demande |
Sur demande |
|
Prix pour 500.000 utilisateurs par mois |
$129 |
$2961 |
Sur demande |
Sur demande |
|
Version gratuite |
Non |
Non |
Oui (jusqu'à 50000 utilisateurs/mois, fonctionnalités limitées) |
Non |
|
Version d'essai |
30 jours |
Sur demande |
30 jours |
Sur demande |
|
Un forfait de trafic ? |
Oui |
Non |
Non |
Non |
Ce que l'A/B Testing apporte vraiment : deux exemples réels
Des projets concrets montrent à quel point l'A/B testing peut être efficace dans la pratique. Les exemples suivants proviennent de deux secteurs différents, mais présentent un point commun : de petites modifications avec une hypothèse claire ont permis d'obtenir des résultats mesurables et meilleurs.
a) Carglass : +28,5 % de réservations supplémentaires grâce à un overlay ciblé
Carglass est surtout connue pour la réparation et le remplacement des vitres de voiture. Moins présent : l'entreprise propose également des services supplémentaires tels que la vitrification des vitres et c'est justement sur ce point qu'il faudrait mettre davantage l'accent grâce à un A/B testing ciblé.
Original (A)
👉 Processus d'écriture standard sans mention supplémentaire de "Protect" (scellement des vitres)
Variante (B)
Situation de départ:
La prestation supplémentaire était déjà réservable, mais rarement choisie activement. L'objectif était de la rendre visible au moment décisif, sans interrompre le flux de réservation.
Hypothèse:
Un court message contextuel juste avant la conclusion, clairement formulé et soutenu visuellement, augmente la probabilité que les utilisateurs ajoutent activement l'offre.
Configuration du test:
Les deux variantes ont été diffusées via l'outil de test A/B de Varify.io. La seule différence était la superposition. Le design et le déroulement sont restés inchangés.
Résultat:
La variante B a obtenu une augmentation de 28,5 % du taux de réservation pour "Protect". Après d'autres itérations, une augmentation cumulée de 81,9 % a pu être atteinte. Sur le long terme, le taux de réservation pour le service supplémentaire a augmenté de +182 % sur l'année.
b) AlpacaCamping : +33 % de conversions en plus grâce à un petit changement d'UX
AlpacaCamping met en relation des voyageurs avec des emplacements exceptionnels sur des terrains privés. L'authenticité et l'émotion sont au cœur de l'expérience utilisateur. Mais c'est justement là que la recherche a révélé un point faible.
Original (A)
Variante (B)
Situation initiale:
La plupart des utilisateurs entrent par la page de recherche. Celle-ci n'affichait par défaut qu'une carte. Ceux qui voulaient voir plus de détails sur une place devaient passer activement à la vue en liste. Beaucoup ne le faisaient pas et interrompaient prématurément la recherche.
Objectif:
Donner plus de visibilité aux emplacements dès l'entrée, sans clics supplémentaires. La liste devrait montrer immédiatement aux utilisateurs ce qui les attend.
Hypothèse:
Si une place concrète est visible dès l'entrée, le lien émotionnel augmente et, par conséquent, la probabilité d'interaction et de réservation.
Configuration du test:
Le test A/B s'est déroulé sur une période de 16 jours avec une répartition égale du trafic sur les deux variantes. Au total, plus de 92 000 utilisateurs ont participé. La diffusion a été effectuée via Varify.io, la signification statistique était de 97,7 %.
Résultat :
La variante avec aperçu visible a obtenu des taux de conversion 33 % plus élevés et 21 % d'utilisateurs en plus qui ont commencé à passer à la caisse.
Le test A/B s'est déroulé pendant 16 jours avec plus de 92.000 utilisateurs. Le résultat était statistiquement significatif à 97,7%.
Conclusion:
Les entrées visuelles activent plus rapidement qu'une vue cartographique austère. L'émotion bat la situation. L'aperçu fait désormais partie intégrante de l'expérience de recherche - avec un impact évident sur la conversion.
Statistiques dans l'A/B Testing : ce qui compte vraiment
L'A/B testing n'apporte de véritables connaissances que si le résultat est statistiquement fiable. Une différence de quelques pour cent dans le résultat a souvent l'air impressionnante sur le tableau de bord. Mais est-ce vraiment mieux ou est-ce juste une coïncidence ?
Pourquoi la significativité est décisive :
Un test n'est terminé que lorsque tu peux affirmer avec certitude qu'une variante obtient des résultats significativement meilleurs. Dans la pratique, un niveau de confiance de 95 % s'est imposé comme norme courante. Cela signifie que la probabilité que la différence ne soit que le fruit du hasard est de cinq pour cent au maximum.
Voici les trois termes statistiques que tu dois connaître en matière d'A/B testing :
- Niveau de confiance (niveau de signification): Indique le degré de certitude du résultat. Une valeur de 95 % signifie : le résultat est confirmé dans 95 cas sur 100.
- Taille de l'échantillon: Indique le nombre d'utilisateurs nécessaires pour que le résultat soit significatif. Trop peu de visiteurs = pas de conclusion fiable.
- Intervalle de confiance: L'intervalle dans lequel la valeur réelle a de fortes chances de se trouver. Plus l'intervalle est étroit, plus le résultat est précis.
Ce dont a besoin un test valide :
- une métrique cible claire (par exemple, les clics ou les réservations)
- Répartition uniforme du trafic sur les variantes
- Une base d'utilisateurs suffisamment importante
- Durée de fonctionnement suffisante (généralement plusieurs jours à plusieurs semaines)
- Une évaluation propre avec un contrôle statistique
Tu veux savoir combien d'utilisateurs il te faut pour ton test ?
👉 Voici le calculateur de significativité.
Tu n'as pas besoin d'être un professionnel des statistiques, mais tu dois comprendre pourquoi la significativité est si importante. Si l'on arrête trop tôt ou si l'on teste avec trop peu de données, on prend des décisions basées sur le hasard. Et c'est le contraire de l'optimisation.
FAQ - Questions & réponses sur l'A/B Testing
Pour ancrer l'A/B testing dans ton entreprise, commence par exemple par un atelier qui en montre la valeur : Comment de petits changements peuvent-ils avoir de grands effets ?
Construis une équipe interfonctionnelle qui sera présente dès le début pour planifier et réaliser les tests. Fixe des objectifs communs et assure une plateforme qui permette à tous de voir les résultats en temps réel.
C'est ainsi que tu créeras une culture dans laquelle les décisions axées sur les données deviendront la norme.
Pour surmonter les éventuelles résistances, il est également essentiel de communiquer clairement et de manière convaincante aux décideurs le potentiel et l'importance de cette méthode.
Démontrer comment l'A/B testing offre un aperçu direct du comportement des utilisateurs et permet de prendre des décisions sur la base de données solides, ce qui entraîne une augmentation des conversions, du chiffre d'affaires et, en fin de compte, de meilleurs produits et services.
Nous recommandons
- Prends en compte les éventuelles résistances: Confronte-toi au scepticisme éventuel de l'équipe et des décideurs, ainsi qu'à la peur fréquente du changement.
- Faire preuve de persuasion: Démontrer le retour sur investissement et l'amélioration de l'expérience utilisateur.
- Saisis-toi d'un soutien professionnel: Envisage de faire appel à des experts qui faciliteront le processus d'intégration grâce à leur savoir-faire et aux meilleures pratiques.
En combinant des arguments clairs, des exemples tirés de la pratique et la volonté d'investir dans un soutien professionnel, l'A/B testing peut être établi avec succès comme un outil précieux dans l'entreprise.
L'A/B testing fait craquer la surface de ce qui fonctionne sur ton site, mais il atteint ses limites lorsqu'il s'agit de révéler les raisons profondes.
C'est pourquoi il est important de voir plus loin que le bout de son nez...
Plonge dans le monde de l'optimisation des conversions et l'économie comportementale. Ces champs t'offrent les outils pour non seulement reconnaître quels changements apportent du succès, mais aussi pour comprendre pourquoi il en est ainsi.
Il s'agit de développer une compréhension plus profonde des besoins et des motivations de tes utilisateurs et de faire de ton site web un lieu qui non seulement fonctionne, mais qui fascine et fidélise.
L'un des plus grands défis des tests A/B est en effet la patience. Attendre des données significatives peut être une véritable épreuve de patience, car des conclusions hâtives pourraient dévier la direction de ta stratégie d'optimisation.
Il est tout aussi important de maintenir un équilibre entre la quantité et la qualité des tests. Trop de tests en même temps pourraient te noyer dans un flot de données. Alors que trop peu de tests ne révèlent pas tout le potentiel que l'A/B testing offre pour l'optimisation et la compréhension des préférences des utilisateurs.
Le secret est de faire des choix stratégiques :
En donnant la priorité aux tests présentant le plus grand potentiel d'aperçu significatif, on maximise la valeur de chaque test et on évite la surcharge de données.
Pour réaliser des tests A/B de manière efficace et en accord avec les pratiques SEO, l'approche suivante est essentielle.
Tout d'abord, la bonne nouvelle : les moteurs de recherche comme Google soutiennent et encouragent les tests A/B. Tant qu'ils sont mis en œuvre correctement, le classement des moteurs de recherche n'est pas affecté négativement.
Voici trois directives de base pour y parvenir :
1. éviter strictement le cloaking: Le cloaking, c'est-à-dire l'affichage de contenus différents aux visiteurs et aux moteurs de recherche, peut nuire à ton site. Il est important que tous les utilisateurs, y compris le Googlebot, voient le même contenu. Cette approche garantit que tes tests A/B restent transparents et conformes aux directives de Google, ce qui protège l'intégrité de tes efforts de référencement.
2. utilisation de redirections 302: Pour les tests A/B qui nécessitent une redirection de l'URL originale vers une URL de test, l'utilisation de redirections 302 est préférable à celle de 301. 302 signale que la redirection n'est que temporaire, ce qui garantit que l'URL d'origine reste dans l'index du moteur de recherche.
3. utilisation de l'attribut rel="canonical": Afin d'éviter toute confusion chez les moteurs de recherche et de signaler quelle page doit être considérée comme le contenu principal, l'attribut rel="canonical" doit être utilisé sur toutes les URL de test qui renvoient à la page originale. Cela ne doit toutefois être pris en compte que pour les tests d'URL divisées.
En suivant ces directives, tu peux t'assurer que tes tests A/B complètent tes efforts de référencement et ne les sapent pas. C'est la clé pour tirer pleinement profit des tests A/B sans compromettre le classement dans les moteurs de recherche.
Lors du choix d'une plateforme d'A/B testing, tu dois faire attention à la facilité d'utilisation, à l'intégration avec d'autres outils et au type d'analyse des données.
Une bonne plateforme te permet de créer, de gérer et d'analyser facilement des tests sans que tu aies besoin de devenir un scientifique des données. Veille également à ce qu'elle s'intègre de manière transparente dans ta pile technologique existante.
Les plateformes de haute qualité peuvent être coûteuses, il est donc important de trouver un bon rapport qualité/prix.
Notre plateforme Varify.io® offre une solution complète qui non seulement répond parfaitement aux critères susmentionnés, mais est également efficace en termes de coûts. Même si le trafic augmente, les prix n'augmentent pas grâce à notre forfait de trafic.
En savoir plus sur les fonctionnalités de notre plateforme d'A/B testing !
L'A/B testing n'est pas seulement pour les spécialistes du marketing en ligne...
Les équipes de produits peuvent l'utiliser pour affiner les fonctionnalités, les équipes de développement pour améliorer l'utilisabilité et les équipes de contenu pour mesurer l'impact de leurs textes.
La clé est que chaque équipe élabore ses propres hypothèses et effectue des tests adaptés à ses objectifs. Ainsi, l'A/B testing devient un outil polyvalent qui crée de la valeur au-delà des frontières des départements.
Les meilleurs experts en A/B Testing & Optimisation de la conversion
S'inspirer, créer des liens, apprendre. Ces personnalités marquent le domaine de l'A/B testing et de l'optimisation de la conversion.
Ronny Kohavi
Professionnel de l'expérimentation et de l'A/B testing reconnu dans le monde entier. A dirigé des équipes d'analyse et d'expérimentation chez Microsoft, Airbnb et Amazon. Co-auteur de Trustworthy Online Controlled Experiments.
Dan Siroker
Peep Laja
Fondateur de CXL.com, Speero & Wynter. Précurseur renommé en matière d'A/B testing & de CRO, il publie chaque semaine des conclusions de recherche et dirige le podcast "How to Win" sur les stratégies B2B.
Talia Wolf
Fondatrice de GetUplift, une agence spécialisée dans le ciblage émotionnel et les stratégies de conversion. Développeuse de l'Emotional Targeting Framework, qui aide les marques à se développer depuis plus de 10 ans.
Thomas Kraus
Co-fondateur de Varify.io® et expert en conversion de longue date. Développe des stratégies d'optimisation sur mesure pour les points de contact numériques et aide les entreprises à mettre en pratique des décisions basées sur les données.
Steffen Schulz
Co-fondateur de Varify.io®. et a ainsi créé un produit SaaS qui rend l'A/B testing abordable et accessible aux entreprises de toutes tailles. Combine un savoir-faire approfondi en matière d'optimisation de la conversion avec l'objectif de démocratiser le testing piloté par les données.
André Morys
Fondateur de KonversionsKRAFT & pionnier dans le domaine de l'optimisation de la conversion. A développé son propre cadre de conversion, a publié le livre Conversion Optimisation. Organisateur du Growth Marketing Summit.
Karl Gilis
Co-fondateur d'AGConsult, une agence belge spécialisée dans l'ergonomie et l'optimisation de la conversion. Listé par PPC Hero comme l'un des trois meilleurs experts mondiaux en matière de conversion et connu internationalement comme conférencier.
Plus d'articles sur l'A/B Testing
- Testing des utilisateurs : méthodes, processus & métriques
Découvrez comment un véritable feedback des utilisateurs permet de prendre de meilleures décisions grâce à un testing ciblé des utilisateurs.
-Tout sur l'intervalle de confiance dans les tests A/B
Expliqué de manière claire : l'intervalle de confiance et le niveau de confiance dans le contexte des tests A/B.
- Les tests A/A expliqués : la validation pour des données fiables
Pourquoi les tests A/A sont importants pour valider ta configuration de test et assurer la qualité des données.
- Optimisation efficace grâce aux tests multivariés
Apprends à tester plusieurs éléments simultanément afin d'identifier la meilleure combinaison.
- 10 Red Flags en A/B Testing à éviter
Les erreurs les plus fréquentes en A/B Testing et comment les éviter de manière ciblée.
- Big Query A/B Testing
Comment analyser efficacement les tests A/B au niveau des données avec BigQuery et Varify.io.
- Suivi côté serveur avec GTM & GA4
Un meilleur contrôle de tes données grâce au suivi côté serveur avec Google Tag Manager et GA4.
- A/B Testing pour Shopify : tout ce que vous devez savoir
Simple stratégie et conseils techniques pour réussir l'A/B Testing dans les boutiques Shopify.
- Les split-tests expliqués simplement : définition, application, mise en œuvre
Comment fonctionnent les split-tests et comment tu les utilises de manière ciblée.
- WordPress A/B Testing
Comment intégrer efficacement les tests A/B dans ton site WordPress.
- Thèmes Shopify A/B Testing
Optimisation des thèmes Shopify par un A/B Testing ciblé pour de meilleurs taux de conversion.
