Les avantages de l'AB Testing pour vos publicités en ligne

L’A/B testing est une méthode simple en apparence, mais efficace pour optimiser vos campagnes publicitaires. Grâce à ce test comparatif, vous basez vos décisions sur des données concrètes plutôt que sur des intuitions. On vous explique dans cet article ses nombreux autres avantages, et comment mettre en œuvre un test A/B pour en tirer profit.

Qu’est-ce que l’A/B testing dans la publicité en ligne ? 

L’A/B test dans la publicité en ligne, aussi connu comme split testing, est une méthode utilisée pour comparer deux versions d’une même campagne, afin de déterminer laquelle produit les meilleurs résultats pour un même objectif. 

Selon l’objectif de votre publicité en ligne, vous pourrez tester les éléments suivants :

• Le visuel
• Ciblage
• Format de l’annonce
• CTA (Call-to-Action)
• L’offre etc…

L’A/B test s’applique également à d’autres interfaces digitales comme un site internet, une application mobile ou une newsletter. Dans chaque cas, l’A/B test consiste à expérimenter différentes variantes d’un même élément de l’interface auprès de sa cible.

Les différents types d’A/B testing 

Il existe différents types de tests de comparaison, mais voici les 4 principaux. 

Test A/B 

Comme dit précédemment, cette méthode vise à comparer deux versions, A et B, d’une même interface pour déterminer laquelle fonctionne le mieux en analysant le comportement des utilisateurs vis-à-vis de chacune. 

Test A/A 

Les tests A/A permettent de tester deux mêmes variations d’un élément, auprès d’un trafic divisé en deux groupes. Cela permet de comparer le comportement de ces deux groupes, comme le taux de conversion, et s’assurer qu’il est similaire, nous confirmant ou non que la variation réalisée est la plus optimale.

Test A/B/n 

Les tests A/B/n se font sur un site web sur lequel on compare plusieurs versions d’une landing page, auprès d’un trafic réparti de manière égale, afin de déterminer celle qui a les meilleures performances. La particularité de ce test est qu’il peut tester plusieurs versions, et non plus que deux.

Test Multi-Varié (MVT)

Par rapport aux tests A/B, les tests multi-variés comparent plusieurs variables d’un élément en une seule fois. Ils peuvent par exemple comparer le visuel et le CTA d’une publicité en ligne simultanément, plutôt que de faire des tests individuels pour chaque variable. Votre outil de testing générera autant de variantes que vous lui donnez de combinaisons, pour déterminer l’expérience utilisateur optimale. Toutefois, pour que ces tests soient menés correctement ils nécessitent un volume important de trafic.

Bien évidemment, il existe d’autres tests pour comparer les variables de vos interfaces, ces quatres sont là sont les plus utilisés.

Quels sont les avantages des tests A/B pour la publicité en ligne ? 

Selon l’objectif que vous vous fixez, l’a/b testing offrent plusieurs avantages en vous aidant à choisir la meilleure des variations.

Tester des hypothèses rapidement à faible coûts

Les tests A/B vous permettent d’évaluer l’impact de changements relativement peu coûteux et rapides à mettre en place. Vous pourrez ajuster par la suite le budget dédié à la variation la plus performante.

Améliorer l’expérience utilisateur

Cette méthode vous donne accès à de précieuses insights, vous permettant de mieux comprendre le comportement des utilisateurs et d'améliorer les publicités en ligne en conséquence, rendant l’expérience client plus agréable. Cela vous permettra aussi de faire de meilleurs choix pour vos futures ADS.

De meilleurs KPIs

Ces comparaisons peuvent être utilisées dans le but d’augmenter le trafic vers votre site internet, réduire le taux de rebond ou encore générer plus d'engagement en choisissant la variation la plus performante. 

Fluidifier votre parcours de conversion

Optimisez chaque étape de votre tunnel en maintenant l’attention de vos visiteurs jusqu’à l’action finale. En leur proposant une expérience fluide et engageante vous allez augmenter votre taux de conversion.

Les limites de l’A/B Testing dans les Ads

Néanmoins, ces tests de comparaisons comportent des risques et des limites qu’il est nécessaire de prendre en compte, comme : 

• Un échantillon de taille insuffisante qui peut mener à des résultats faussés et une mauvaise prise de décision
• Réaliser le test sur une période trop courte et ainsi ne pas récolter assez de données
• Réaliser un A/B test sur une saisonnalité particulière qui va biaiser les résultats
• Tester des micro-changements, qui n’ont pas de réel impact sur votre objectif principal.

Comment réaliser un A/B test ?

Lorsque vous souhaitez réaliser un test A/B sur une publicité en ligne, des outils existent directement sur les plateformes vous guidant dans le processus comme pour LinkedIn Ads, Meta Ads et Google Ads par exemple. Mais pour s’assurer de son succès, mieux vaut suivre les étapes suivantes : 

• Mesurer les performances actuelles de votre publicité en ligne ou autre interface
• Identifier les éléments à optimiser et KPIs associés
• Établir une hypothèse à tester, pour définir la variable qui va entrer en jeu
• Définir la portée du test pour en déterminer les ressources nécessaires
• Mettre en place l’A/B test sur une audience divisée en deux groupes égaux
• Analyser les résultats et ajuster votre publicité en ligne en conséquence

Comment analyser les résultats d’un A/B test ? 

La dernière étape d’un A/B test est aussi sa plus importante, son analyse, car les modifications qui vont être amenées à vos publicités en ligne dépendront de votre interprétation des résultats.

Vérifiez la significativité statistique

Avant d’implémenter des changements à votre publicité en ligne, assurez-vous que la variation observée n’est pas due au hasard. Pour cela, vérifiez la significativité statistique, généralement avec un seuil de confiance de 95 %. Un test est considéré comme concluant si la p-value est inférieure à 0,05.

Comparez les KPIs pertinents

Focalisez-vous sur les indicateurs de performance clés que vous avez définis avant le test :

• Taux de conversion
• Taux de clic (CTR)
• Temps passé sur la page, etc.

Analysez ces KPIs entre les deux versions, et mesurez l’uplift, c’est-à-dire l’amélioration en pourcentage par rapport à la version de référence.

Observez les résultats par segment

Les performances globales peuvent cacher des effets contrastés selon les profils. Analysez les résultats par segment :

• Mobile vs Desktop
• Nouveaux vs anciens visiteurs
• Sources de trafic

Par exemple, un même test peut être très performant sur mobile, mais neutre sur desktop : cette information est précieuse pour affiner vos optimisations.

Identifier les faux positifs

Pour prendre des décisions éclairées, il est essentiel de distinguer les résultats réellement fiables de ceux qui peuvent induire en erreur. Il existe quatre scénarios possibles lors de l’analyse des résultats :

• Le faux positif : une variante semble gagnante… mais la différence est en réalité due au hasard.
• Le faux négatif : aucune version ne semble sortir du lot, alors qu’une amélioration réelle existe mais n’a pas été détectée.
• Aucune différence significative : les deux versions performent de manière équivalente.
• Une variante clairement gagnante : la version testée surpasse nettement la version d’origine, avec une différence statistiquement significative.

Poursuivre les tests A/B 

Un seul test ne suffit pas toujours à valider une hypothèse. Si le changement est stratégique, il peut être judicieux de répéter le test ou de lancer une nouvelle itération plus poussée sur la version gagnante. N'arrêtez pas un A/B test si vous n’avez pas encore déterminé l’élément qui améliore les performances.

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