Marissa Mayer - VP Google
Marissa Meyer, vice-president of search products and user experience de Google, a dévoilé lors du séminaire Google I/O 2009 la manière dont ces derniers testaient leurs pages de résultats de recherche avant d’y insérer une quelconque nouveauté.
La méthode utilisée se nomme «A/B Testing ». Elle consiste à soumettre différentes versions du contenu du site en ligne pour identifier celle qui génère le taux de conversion le plus élevés.
Elle distribue donc aléatoirement aux internautes différentes versions d’une même page afin d’identifier celle qui est la plus performante versus l’objectif visé ; par exemple si elle retient plus longtemps l’attention de l’internaute, favorise le clic sur la publicité ou si celui-ci est plus enclin à effectuer un achat.
A/B split testing
Actuellement Google propose dans son panel de solution d’optimisation de site pour webmaster, un outil de split testing. Cet outil d’analyse comportementale offre dans leur contexte d’utilisation, une meilleure compréhension du comportement des visiteurs, de leurs attentes et de leurs priorités.
- Un outil de diagnostic pour résoudre des problèmes d’utilisabilité difficiles à anticiper ou à modéliser.
- Un outil de comparaison qui qualifie des alternatives de design ou de ligne éditoriale.
Un de ces autres avantages est sont faible coût. Auparavant, seules les grandes entreprises avaient les moyens de s’offrir ce genre d’étude. Désormais, ces tests sont accessibles à des entreprises plus modestes : mettre en place de l’A/B test n’est plus vraiment onéreux. Une fois les alternatives convenues, une simple couche d’outil d’analytique fera l’affaire.
Appliquer la méthode A/B testing
- Nécessite un nombre minimum de ventes : 5 à 10 au minimum par semaine, soit 2 par jour. En deçà de ce nombre, l’échantillon récolté ne sera pas significatif.
- Si vous n’arrivez pas à passer ce seuil, utilisez comme métrique, l’ajout au panier (et non la conversion).
- Pas de big-bang : inutile de tester de nombreuses variations ou alternatives dans la même phase de test. Les résultats n’en seront que plus flous et plus complexes à analyser. Tester variation après variation, une à une.
- Autre alternative : 2 à 3 combinaisons simultanées.
- Tester ce qui en vaut la peine : privilégiez pour le test des choix évidents pour vos visiteurs. L’A/B test est une méthodologie qui s’inscrit dans la durée, privilégiez donc les choix les plus marquants pour cette phase de tests.
- Plus l’impact des variations sera fort et plus les résultats seront significatifs et marquants.
- 6 semaines de test maximum.
- Stoppez le test, effectuez de nouvelles optimisations puis re-testez.
- Les optimisations doivent suivre deux guides : dans un premier temps jouer sur la persuasion des pages puis sur l’établissement d’un sentiment de confiance avec le visiteur.
Rapport Split testing
Explication en vidéo :
Pour aller plus loin :
- Marketing-digital : Le bon usage des tests A/B sur les sites media
- Jakob Nielsen : Putting A/B Testing in Its Place
- Marketing experiments : A/B Split Testing
- Support Google : Fractional versus Full Factorial analysis
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