El A/B testing o test A/B es un método de experimentación que compara dos versiones de un elemento —una página, un email, un anuncio, un titular— mostrando cada una a una parte de la audiencia de forma aleatoria, para medir cuál consigue mejor resultado en una métrica definida. Es la forma más fiable de tomar decisiones de marketing con datos en lugar de opiniones.
La mecánica es sencilla: la versión A (control) compite contra la versión B (variante), que cambia un solo elemento: el titular, el color o texto del botón, la imagen, el orden de los argumentos, el asunto del email. El tráfico se divide aleatoriamente y, cuando hay volumen suficiente, se comprueba si la diferencia de resultados es estadísticamente significativa o mero azar. Cambiar varios elementos a la vez impide saber qué causó la diferencia (para eso existen los tests multivariante).
Sus aplicaciones más habituales: landing pages (titulares, formularios, llamadas a la acción), email marketing (asuntos, remitentes, horas de envío), anuncios de pago (creatividades, textos) y producto digital (flujos de registro, precios).
Dos errores frecuentes lo invalidan: parar el test demasiado pronto (los primeros datos engañan; hay que esperar a la significancia estadística) y testar trivialidades en páginas con poco tráfico, donde nunca habrá volumen para concluir nada. La regla práctica: testa primero lo que más impacto puede tener (propuesta de valor, titular, oferta) y deja los matices para cuando lo grande esté resuelto. Es la herramienta que convierte el copywriting y el diseño en disciplinas medibles.