Che si tratti di un sito web, di una newsletter o di un annuncio pubblicitario: uno split test mostra quale variante funziona meglio. Gli split test forniscono dati affidabili su quale titolo è più convincente, quale struttura genera più richieste o quale call-to-action incoraggia più clic.
Anche piccoli aggiustamenti possono avere un grande impatto. Una struttura di test sistematica che fornisca risposte chiare è fondamentale.
In questo articolo scoprirete come vengono utilizzati gli split test nella pratica, cosa è importante e cosa serve per ottenere risultati significativi.
Indice dei contenuti
Gli split test nel loro nucleo: definizione, origine, applicazione
Uno split test è un esperimento controllato: due versioni di un'offerta vengono riprodotte in parallelo per scoprire quale funziona meglio. La suddivisione degli utenti è casuale, mentre l'obiettivo è chiaramente definito. Ad esempio, un maggior numero di conversioni o una minore frequenza di rimbalzo. Invece di basarsi su ipotesi, il test fornisce dati affidabili che consentono un'ottimizzazione mirata. È proprio questo il suo valore nell'ottimizzazione delle conversioni: le decisioni vengono migliorate in modo misurabile, non stimate.
Il metodo ha origine nella scienza. Negli anni '20, lo statistico britannico Ronald Fisher sviluppò il principio di base per rendere sperimentalmente comparabili esperienze diverse. Il metodo è stato poi utilizzato in medicina per gli studi clinici e, a partire dagli anni '60, è stato applicato anche al marketing.
Tuttavia, lo split testing come lo conosciamo oggi è un prodotto dell'era digitale. La tecnologia web, i dati in tempo reale e gli strumenti automatizzati hanno reso possibile testare gruppi target specifici e analizzare i risultati in pochi minuti anziché in settimane.
Chiarimento dei termini
Split test vs. A/B test:
In pratica, i due termini vengono solitamente utilizzati come sinonimi. Le differenze sono solo teoriche. Il termine "A/B" si riferisce originariamente al confronto tra due varianti. "Split" si riferisce alla distribuzione uniforme del traffico tra queste varianti. In termini di contenuti, tuttavia, in entrambi i casi si tratta dello stesso processo: scoprire cosa funziona meglio.
Test multivariati:
In questo caso, vengono testati contemporaneamente diversi elementi, come il titolo, l'immagine e il pulsante in varie combinazioni. Si tratta di una procedura più complessa, ma utile per comprendere le interazioni tra i singoli elementi.
Perché gli split test sono così efficaci
Gli split test sono tra gli strumenti più efficaci per l'ottimizzazione delle conversioni per un semplice motivo: mostrano cosa funziona davvero. Niente congetture, niente discussioni sui gusti o sulle sensazioni, ma dati concreti su cui basare le decisioni.
Sono particolarmente utili nelle situazioni in cui interagiscono molte piccole viti di regolazione: Testo, design, struttura, tempi. Invece di cambiare tutto in una volta, è possibile verificare in modo specifico quale aspetto fa la differenza e quanto è grande questa differenza.
Gli split test aiutano anche a minimizzare i rischi. Le nuove idee possono essere testate su scala ridotta prima di essere lanciate su larga scala. In questo modo l'ottimizzazione diventa pianificabile, comprensibile e misurabile, anche nei confronti degli stakeholder.
Dove si possono utilizzare gli split test?
Gli split test vengono utilizzati quando è possibile registrare e confrontare le reazioni specifiche degli utenti. Possono essere utilizzati in quasi tutti i canali digitali. L'unico requisito è che ci siano due varianti chiaramente distinguibili e un obiettivo che possa essere misurato. Una struttura di test pulita con obiettivi chiari, varianti significative e uno strumento che consenta il test e fornisca dati affidabili sono fondamentali.
In sostanza, sono due le aree principali in cui gli split test si sono rivelati particolarmente efficaci:
Da un lato, sul vostro sito web, dove i visitatori diventano clienti. Dall'altro, nei canali in cui i contenuti vengono visualizzati attivamente, ad esempio nelle newsletter, negli annunci pubblicitari o nei pop-up. La logica del test è identica. Le differenze derivano dal canale, dall'obiettivo e, soprattutto, dall'implementazione tecnica.
Split test sul sito web
Aree di test tipiche:
- Pagine di destinazione: Quale versione è più convincente? Quale struttura conduce meglio all'obiettivo: lunga o compatta, pesantemente testuale o visiva?
- Pagine del prodotto: Immagini, prezzi, elementi di fiducia: spesso sono i dettagli a fare la differenza. Un dettaglio diverso dell'immagine o una nota aggiuntiva sulla disponibilità possono avere effetti misurabili.
- Call-to-action e pulsanti: Testo, colore, dimensione o posizionamento: anche piccoli aggiustamenti modificano il tasso di clic.
- Moduli e percorsi di prenotazione: Più breve o più lungo? Ridurre o strutturare i campi obbligatori? Ogni test può valere oro in questo caso.
- Navigazione e menu di navigazione: È possibile testare anche il modo in cui gli utenti navigano tra le pagine: menu orizzontale o verticale, selezione ridotta o completa.
Ulteriori aree di applicazione degli split test
Gli split test possono essere utilizzati ben oltre il sito web. Soprattutto nei canali esterni come l'email marketing o gli annunci a pagamento, spesso forniscono un feedback più rapido con uno sforzo tecnico relativamente ridotto.
👉 Email marketing
Che si tratti di oggetto, orario di invio o layout, ogni modifica può avere un'influenza diretta sui tassi di apertura e di clic. I test aiutano ad adattare meglio i contenuti ai gruppi target e a ridurre al minimo gli sprechi.
👉 Pubblicità (ricerca, social, display)
Gli split test sono una leva decisiva nella gestione delle campagne. Le variazioni del testo, dell'immagine o della pagina di destinazione influenzano i prezzi dei clic, la pertinenza e la probabilità di conversione. Ciò consente di utilizzare il budget in modo più mirato.
👉 Pop-up, widget, banner
Gli elementi visivi come i pop-up o i banner all'interno della pagina possono essere testati in termini di tempistica, design e posizionamento. Anche piccoli aggiustamenti possono avere un impatto sui lead, sulla frequenza di rimbalzo o sul tempo di permanenza, soprattutto nelle aree sensibili alla conversione.
👉 Split test SEO
Un caso tecnico particolare: vengono testati elementi come i meta titoli, le descrizioni o i link interni. Se implementati correttamente, forniscono preziose indicazioni sul comportamento organico degli utenti, a condizione che il traffico sia sufficiente.
Il giusto setup: Quali strumenti sono necessari per gli split test
Per poter effettuare gli split test, è necessaria una configurazione tecnica pulita. Senza strumenti affidabili, non è possibile eseguire varianti in modo mirato, misurare il comportamento degli utenti e valutare i risultati. Per gli split test sui siti web sono necessari tre componenti centrali:
Uno strumento di A/B testing (split testing): F per la creazione, la gestione e il playout delle varianti
Uno strumento di analisi: Per analizzare i risultati, ad esempio tramite Google Analytics 4
Un sistema di gestione dei tag: per una facile integrazione dei codici di tracciamento, ad esempio con Google Tag Manager.
Cosa deve fare uno strumento di split testing
Un buon strumento di test deve essere pratico, affidabile e facile da integrare. Deve soddisfare i seguenti requisiti:
Editor visuale per modificare le pagine senza codice
Opzioni di targeting per testare specificamente determinati gruppi di utenti
Distribuzione affidabile del traffico (randomizzata, equamente ponderata)
Integrazione diGA4 o funzioni di analisi proprie per la valutazione
Tempi di caricamento e prestazioni stabili, anche con volumi di test maggiori
Facile integrazione, ad esempio tramite Google Tag Manager
Sul mercato esistono diversi strumenti consolidati che soddisfano sostanzialmente questi requisiti. Ad esempio Varify.io, Optimizely, VWO o AB Tasty. La soluzione giusta dipende dalla configurazione, dal budget e dal volume di test.
Perché Varify è convincente qui
Vantaggi di Varify:
Traffico illimitato in tutte le tariffe (senza paywall per la crescita)
Editor visuale senza codice - ideale per test rapidi senza sviluppatori
Collegamento diretto a GA4 - i risultati confluiscono direttamente nel tracking familiare
Struttura dei prezzi trasparente - nessun costo aggiuntivo nascosto
Integrazione semplice tramite Google Tag Manager
Assistenza veloce e personalizzata - anche per le domande più complesse sull'integrazione o su altri problemi
Varify.io offre un chiaro vantaggio, soprattutto per i team che vogliono effettuare test regolari senza perdersi in costose strutture aziendali.
Strumenti per split test esterni al sito web
In altri canali, la configurazione è solitamente diversa: la funzione di test è spesso già integrata nella piattaforma:
Marketing via e-mailLa funzione di split testing è standard in strumenti come Mailchimp, Brevo o Hubspot.
Annunci (Google Ads, Meta Ads ecc.)Gli split test possono essere creati direttamente nelle strutture della campagna.
Pop-up, widget, bannerQuesti elementi possono essere testati direttamente in molti strumenti di A/B testing come Varify, poiché fanno parte della struttura del sito web.
Esecuzione di uno split test: dal concetto all'implementazione
1. formulare obiettivo e ipotesi
Prima di creare varianti, è necessario avere un obiettivo chiaro e un'ipotesi fondata. L'obiettivo definisce ciò che si vuole ottimizzare. Ad esempio, potrebbe trattarsi di un tasso di conversione più elevato, di un maggior numero di clic su un determinato pulsante o di una minore frequenza di rimbalzo.
L'ipotesi descrive il cambiamento che si sta testando e l'effetto che ci si aspetta.
Dovrebbe:
- Essere specifici: relativi a un elemento concreto
- Essere mirati: legati a un obiettivo misurabile.
- Essere giustificati: derivati da dati, esperienza o feedback degli utenti.
Esempio:
Se cambiamo il testo del pulsante da "Invia ora" a "Richiedi un preventivo gratuito", il tasso di conversione aumenta perché il beneficio è più chiaramente riconoscibile.
Evitate affermazioni generiche come "Proveremo qualcosa di diverso". Non è possibile effettuare test significativi senza un obiettivo chiaro.
2. garantire la tracciabilità e l'integrazione
Prima di iniziare, la configurazione deve funzionare. Lo strumento di analisi (ad esempio GA4) e lo strumento di A/B testing (ad esempio Varify.io) devono essere collegati correttamente, idealmente tramite un sistema di gestione dei tag come Google Tag Manager. Verificare che tutti gli eventi siano attivati correttamente. Solo quando la misurazione è completa è opportuno avviare il test.
3. creare varianti nello strumento
4. definire il gruppo target e la distribuzione del traffico
5. calcolare il tempo di esecuzione e la dimensione del campione
6. analizzare i risultati e prendere una decisione
7. documentare e ottimizzare ulteriormente gli apprendimenti
Statistiche degli split test: una spiegazione semplice
Gli split test forniscono risultati affidabili solo se vengono impostati e analizzati statisticamente in modo corretto. Ciò non richiede conoscenze statistiche approfondite, ma la comprensione di concetti chiave quali significatività, dimensione del campione e rilevanza.
I principi statistici più importanti per gli split test in sintesi:
Significatività statistica
La significatività statistica indica la probabilità che una differenza osservata tra due varianti non si sia verificata per caso. Di norma, un risultato superiore al 95 % di significatività è considerato affidabile. Ciò significa che esiste solo il 5% di probabilità che l'effetto sia puramente casuale.
Significatività significa che la differenza misurata è abbastanza grande e consistente da essere considerata "reale" entro un rischio statistico definito. Questo rischio è controllato dal livello di confidenza.
Il nostro calcolatore di significatività gratuito può essere utilizzato per calcolare la significatività statistica.
Livello di fiducia
Il fatto che un risultato del test sia considerato significativo dipende dal livello di confidenza selezionato. Esso determina quanto deve essere alta la certezza perché una differenza misurata sia considerata affidabile. Nella maggior parte dei casi, questo valore è 95 %. Ciò corrisponde a una tolleranza di errore di 5 %. Ciò significa che esiste un rischio residuo di 1 su 20 che il risultato sia puramente casuale.
Questa soglia si è affermata perché offre un buon equilibrio tra valore informativo e volume di dati. Chi lavora a un livello inferiore ottiene risultati più rapidamente, ma rischia di prendere più decisioni sbagliate.
Intervallo di confidenza
L'intervallo di confidenza mostra l'intervallo in cui è più probabile che si trovi il valore effettivo di una variante testata. Invece di visualizzare un singolo valore, viene calcolato un intervallo. Esempio: invece di un tasso di conversione esattamente pari a 5 %, il risultato è compreso tra 4,6 % e 5,4 %.
Un intervallo stretto indica un database stabile e basse fluttuazioni. Se l'intervallo è ampio, indica una dispersione o un numero insufficiente di dati. Se gli intervalli di due varianti si sovrappongono, non è possibile rilevare alcuna differenza evidente, anche se una variante ha prestazioni migliori in media.
Molti strumenti visualizzano graficamente questi intervalli e aiutano quindi a valutare i risultati dei test in modo più realistico.
Dimensione del campione e durata:
Per ottenere un risultato valido è necessario disporre di dati sufficienti. La dimensione del campione determina il numero di utenti da includere nel test per poter fare affermazioni affidabili. Essa dipende, tra l'altro, dal tasso di conversione previsto, dal livello di confidenza desiderato e dalla dimensione dell'effetto ipotizzato.
Se si vogliono misurare piccole differenze, occorrono molti dati. Più piccolo è l'effetto, più grande deve essere il campione per poterlo dimostrare con certezza statistica. Strumenti come Varify.io o calcolatori di significatività specializzati aiutano a determinare in anticipo la quantità ottimale di dati.
Anche la durata è fondamentale. Un test dovrebbe durare abbastanza a lungo per mappare i modelli di utilizzo tipici, ad esempio le differenze tra i giorni della settimana o le fluttuazioni stagionali. Allo stesso tempo, dovrebbe raccogliere abbastanza dati per poter calcolare la significatività statistica.
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