Optimize, l’outil d’A/B testing de Google
On peut se demander (avec raison) si un bouton doit être rouge ou bleu, quel sera l’impact d’un texte d’accroche, si un call-to-action doit être placé en bas de page ou à droite du contenu, si un formulaire plus simple serait plus performant, …
L’outil d’A/B Testing de Google, disponible en version gratuite depuis 2017, permet justement de tester plusieurs variations d’une page, d’un simple bouton à deux pages réellement différentes. Il vient ainsi concurrencer les autres solutions d’A/B testing avec de sérieux arguments.
Quels sont les atouts de Google Optimize ?
Avec Google Optimize, les variations d’une page sont plus ou moins faciles à générer. Dans le cas le plus simple, on passera par l’éditeur intégré de Google Optimize : en quelques clics, on produit les versions pour les ordinateurs et pour les mobiles. Pour les tests plus compliqués, il est nécessaire d’avoir des connaissances en code, ou de faire appel à un développeur.
Une fois les variations produites, la mise en concurrence des variantes peut commencer : les visiteurs du site reçoivent une variante ou une autre (ou encore une troisième, etc.), et leurs comportements permettra de déterminer celle qui sera la plus efficace. Il est possible de cibler les utilisateurs auxquels les variations seront soumises : la version gratuite de Google Optimize permet de restreindre vos tests à des groupes d’utilisateurs spécifiques bien que la version 360 de la suite de Google soit plus efficace.
L’outil fonctionne avec Google Analytics, ce qui est un atout non négligeable puisque les analyses sont bâties à partir des données récoltées dans les rapports. Les résultats sont donc lus à la lumière d’indicateurs connus, directement connectés à la mesure de performance de votre site.
Conséquences sur la performance
L’A/B testing est un outil qui peut réellement changer les résultats d’un site. Pour être efficace, cette démarche doit faire partie d’une approche plus globale. Il ne s’agit pas de penser en termes de goûts et de couleurs mais en termes d’optimisation de la performance : où il faut agir dans le parcours des visiteurs, comment définir un périmètre de test pertinent ? En ayant analysé les opportunités à partir de données analytics et déterminé les critères de validité de vos tests, l’A/B testing peut faire la différence.
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