¿Qué es Google Optimize y para qué sirve?

Google Optimize es una herramienta que sirve para ejecutar «experimentos» en sitios web y personalizar el contenido con el fin de dirigirse a diferentes audiencias. El objetivo es optimizar los sitios web para la experiencia de usuario, haciendo pruebas controladas de diferentes variantes de un mismo contenido para escoger la que funciona mejor, es decir, para crear pruebas A/B.

Google Optimize forma parte de la suite de herramientas de Google destinada a mejorar los esfuerzos de marketing digital de las compañías.

Google Optimize forma parte de la suite de herramienta de marketing digital de Google «Google 360», junto con Google Analytics, Google Attribution, Google Audience Center, Google Tag Manager y Google Surveys.

Para empezar a utilizar Google Optimize, será necesario instalar los códigos de seguimiento tanto para Google Analytics como para Optimize (ya que se sincronizan y funcionan en conjunto) en el sitio web que se quiera optimizar. También será necesario utilizar el navegador Google Chrome y la extensión de Optimize.

¿Qué tipo de experimentos puede hacer Google Optimize?

-Test A/B: Es el tipo de experimento más básico, ya que se trata de crear dos versiones de una misma página, una de ellas con un elemento diferente y analizar cuál de las dos funciona mejor. Se trata de un experimento que se puede utilizar para saber cómo afectaría un cambio de diseño concreto, por ejemplo, cambiar el tamaño de la tipografía o la imagen de cabecera.

-Test de redirección: Funciona de forma similar al anterior, pero en lugar de realizar el cambio desde Google Optimize, permite al usuario utilizar una URL diferente. Se trata de un experimento pensado para probar más de un cambio, sobre todo está diseñado para un cambio de formato, por ejemplo, para probar cómo funcionaría un rediseño del sitio web.

-Test Multivariable: Permite analizar cómo funcionarían varios cambios. Por ejemplo, para probar diferentes tipografías o tamaños de imagen. Por ejemplo, si se quiere cambiar el tamaño de los encabezados, pero también el color de los enlaces, en lugar de hacer varios Test A/B, se puede realizar un Multivariable con todas las combinaciones posibles para analizar cuál será la que mejor funciona.

-Test Multipágina: Funciona como un test A/B, pero crear una variante en más de una página del sitio para mejorar los resultados de la prueba. Por ejemplo, una ecommerce quiere saber si funciona mejor «añadir al carro» o «añadir al carrito», con este test puede cambiar varias páginas de producto para ver qué versión funciona mejor.

¿Cómo se crear un experimento en Google Optimize?

A continuación, se deben seguir unos pasos muy sencillos para comenzar con las primeras pruebas:

-Definir los parámetros de la prueba: Se debe identificar todos aquellos aspectos de la página web que se desean mejorar y plantear hipótesis, por ejemplo, «aumentar el tamaño de la fuente reducirá la tasa de rebote». Es importante seleccionar una métrica para tener algo que medir.

-Comenzar: Para ello, desde Google Optimize se debe hacer clic en «comenzar experimento», lo que abrirá el configurador de experimentos. Se deberá dar un nombre al experimento, ingresar una URL y el tipo de experimento que mejor se adapte entre las opciones que ofrece: test A/B, test de redireccionamiento o test multivariable.

-Versión original: A continuación, se creará automáticamente la página original que servirá como versión de control para comparar el rendimiento.

–Seleccionar objetivo: Google ofrece una serie de objetivos predefinidos (páginas vistas, duración de la sesión, tasa de rebote, etc.), pero también permite configurar objetivos personalizados. En esta sección también es posible configurar el número de visitantes a los que se les mostrará el experimento, así como la distribución del tráfico entre las variantes.

-Prueba de previsualización y lanzamiento: Finalmente, basta con realizar una prueba de previsualización, para asegurarse de que todo funciona correctamente y lanzar el experimento. Una vez lanzado, se deberá acceder a los resultados periódicamente para analizar el funcionamiento del mismo.