Avviare un test A/A e controllare il tracciamento
Indice dei contenuti
Breve e dolce
Per verificare la configurazione del tracciamento in GA4, accedere al rapporto in tempo reale e cercare l'evento "Abtesting". Fare clic su di esso e verificare se il parametro "varify_abTestShort" è presente. Avviare un test A/A. Se l'evento non è presente, verificare l'integrazione dello snippet Varify e le impostazioni di tracciamento.
Tutorial passo dopo passo
Creazione di test A/A e monitoraggio dei test
1. creare il test A/A
Un test A/A funziona come un test A/B e assegna agli utenti due varianti, senza alcuna modifica visibile. Ciò consente di testare in modo ottimale la configurazione del tracciamento.
Prerequisito:
Lo snippet di codice Varify deve essere già integrato nel vostro sito web e il tracciamento deve essere impostato.
- Crea una nuova variante/esperimento aprendo la pagina iniziale del tuo sito web tramite la dashboard di Varify.io, ad esempio.
- Cliccare sul simbolo del codice in alto a destra e selezionare CSS.
- Inserire alcuni spazi nella finestra e fare clic su Salva (questo significa che non ci sono modifiche visibili per gli utenti).
- Salvare la variante in alto a destra sotto "Fine" e denominarla A/A test.
- Fare clic sulla pagina di destinazione del test A/A nella dashboard e poi su "Modifica condizioni".
- Inserite il vostro dominio e impostate il tipo di corrispondenza su "Contiene" (in questo modo otterrete il maggior numero di dati per il vostro test A/A, poiché verrà visualizzato da tutti gli utenti del vostro sito web).
- Avviare il test A/A.
8. accedere a qualsiasi pagina del proprio sito web e verificare se il test AA viene eseguito. Il modo più semplice per farlo è aprire il file Estensione del browser Google Chrome Varify e verificare che il test AA sia elencato tra gli "Esperimenti attivi". (Potrebbero essere necessari fino a 2 minuti dopo l'avvio del test prima di vedere l'esperimento. Ricaricare la pagina di conseguenza).
2. controllare gli eventi live in GA4
Una volta integrato lo snippet Varify, impostato il tracking e avviato un test A/A, è possibile verificare nella Panoramica in tempo reale di GA4 se gli eventi del test A/A stanno arrivando.
- In GA4, andare alla voce Panoramica in tempo reale sotto Rapporti.
- Cercare il widget "Conteggio eventi per nome evento".
- Controllare se appare un evento chiamato "Abtesting" (potrebbe essere necessario cliccare attraverso le pagine del widget).
- Fare clic su questo evento per aprire i parametri.
- Verificare se il parametro "varify_abTestShort" è disponibile (potrebbe essere necessario fare clic sulle pagine del widget).
- Fare clic sul parametro e verificare se il parametro costituito da Experiment ID e Variant ID viene visualizzato correttamente.
Se questo parametro è visibile e corretto, il tracciamento è impostato correttamente.
(Facoltativo) Controllare gli eventi di varifica nel DataLayer
Se in GA4 non sono visibili eventi live, è possibile verificare nella console sviluppatori del browser se gli eventi di tracciamento Varify vengono riprodotti correttamente nel DataLayer.
Ecco come procedere:
- Aprire una pagina in cui il test A/A è attivo.
- Aprire la console per sviluppatori del browser: In Chrome: fare clic con il pulsante destro del mouse sulla pagina → "Esplora" → selezionare la scheda "Console".
- Digitare dataLayer nella console e premere Invio.
- Cerca nel DataLayer un evento con il nome "varify".
- Dispiegare l'evento: qui si trovano tutti i parametri e le informazioni rilevanti sull'esperimento, ad es:
Nome dell'esperimento
Variante in cui ci si trova
3. importante per la valutazione dei test A/A
Come eseguire correttamente un test A/A
Un test A/A merita la stessa attenzione di un normale test A/B. Prevedi una durata del test di almeno una settimana o fino a circa 1.000 conversioni per variante, a seconda di quale delle due condizioni si verifichi per prima. Scegli una metrica principale e valuta il test solo al momento prestabilito. Se alla fine non si riscontra alcuna differenza significativa (p > 0,05), puoi ritenere che la tua configurazione funzioni correttamente.
Utilizza gli eventi anziché le metriche o gli eventi chiave
Nei test A/B, di solito ciò che interessa è se un utente raggiunge un obiettivo. GA4, tradizionalmente, non effettua misurazioni a livello di utente, ma a livello di evento; un utente può quindi attivare un obiettivo (un evento) più volte. Tuttavia, tramite l’API di GA4 non è possibile analizzare le metriche e gli eventi chiave sulla base del principio “una volta per utente”: si tratta di una limitazione dell’API stessa. I test automatizzati o i bot possono innescare eventi con particolare frequenza. Se un bot di questo tipo finisce casualmente in una sola variante, il confronto risulta notevolmente distorto. Effettua quindi l’analisi sempre in base agli eventi, con l’impostazione “Escludi eventi utente duplicati”, in modo che un obiettivo venga conteggiato al massimo una volta per utente.
Meno è meglio: scegliete saggiamente le metriche
Evita di analizzare troppe metriche contemporaneamente. Più metriche prendi in considerazione, maggiore è la probabilità di ottenere i cosiddetti “falsi positivi”, ovvero differenze apparentemente significative che in realtà non esistono affatto. Un esempio: con 14 metriche, la probabilità di ottenere almeno un falso positivo è pari a circa il 51%, anche se si applica un livello di significatività del 5% a ciascuna singola metrica. È quindi più probabile rilevare un falso positivo che non rilevarne alcuno.
Importante: non sbirciare troppo presto
Anche i test intermedi ripetuti possono distorcere notevolmente la significatività del test. Infatti, ogni ulteriore esame dei risultati aumenta la probabilità che un risultato casuale venga falsamente interpretato come significativo.
- 7 test intermedi (ad esempio, uno al giorno per una settimana): rischio di falso positivo pari a circa il 30%
- 14 test intermedi (ad esempio, uno al giorno per due settimane): rischio di falso positivo pari a circa il 51%
Conclusione: non interrompere il test prima del momento previsto, anche se prima sembra che “sia successo qualcosa”. Chi interrompe il test troppo presto rischia di prendere una decisione errata sulla base di un falso positivo.