¿Cuál es la diferencia entre el "porcentaje de tráfico" y la "distribución A/B" en un test A/B? Cómo diseñarlo correctamente
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Resumen de este artículo
- "Porcentaje de tráfico" = qué % del total de visitantes se incluye en el experimento
- "Distribución A/B" = en qué proporción se muestran A y B dentro de ese grupo experimental
- Son dos conceptos distintos. Si los separas, podrás validar reduciendo el riesgo
Al configurar un test A/B, es habitual confundirse porque aparecen dos ajustes de "porcentaje": el "porcentaje de tráfico" (la parte del tráfico incluida en el experimento) y la "distribución A/B". Estos dos conceptos tienen significados completamente diferentes. Si los entiendes por separado, podrás avanzar en la validación con seguridad.
Qué es el "porcentaje de tráfico": cuántas personas se incluyen en el experimento
El porcentaje de tráfico (la parte incluida en el experimento) es qué % del total de visitantes se convierte en objeto del experimento.
- Si lo configuras al 100%, todos los visitantes verán A o B.
- Si lo configuras al 20%, solo el 20% de los visitantes formará parte del experimento, mientras que el 80% restante verá la página habitual (la original, sin cambios).
El objetivo de limitar el porcentaje de tráfico es gestionar el riesgo. Exponer de golpe a todos los usuarios a un cambio cuyo efecto es incierto puede dar miedo. Por eso conviene probarlo primero con una parte del tráfico y, si no hay problemas, ampliarlo poco a poco.
Qué es la "distribución A/B": en qué proporción se muestran A y B
La distribución A/B es la proporción en la que se muestran A y B entre las personas que forman parte del experimento.
- Lo habitual es 50% frente a 50%: permite una comparación justa y recopilar los datos necesarios más rápido.
- Si hay dudas sobre el cambio, también es posible mostrar más A (el original) y menos B (la versión modificada) para avanzar con más cautela.
¿Qué ocurre al combinar ambos conceptos?
Por ejemplo, con un "porcentaje de tráfico del 20% y una distribución A/B de 50:50", el resultado sería el siguiente.
| Visitantes | Porcentaje |
|---|---|
| Fuera del experimento (página habitual = sin cambios) | 80% |
| Dentro del experimento, ven A (Control) | 10% |
| Dentro del experimento, ven B (Variant B) | 10% |
Lo importante aquí es que se puede decidir de forma independiente "cuántas personas se incluyen" (porcentaje de tráfico) y "cómo se muestran dentro de ese grupo" (distribución A/B).
Por qué es mejor separarlos
Si el porcentaje de tráfico y la distribución A/B se mezclan en un solo ajuste, se combinan dos objetivos distintos —"reducir el riesgo" y "comparar de forma justa"— y la configuración se vuelve confusa.
Si se mantienen separados,
- el porcentaje de tráfico permite ajustar el nivel de riesgo,
- y la distribución A/B permite mantener la equidad de la comparación,
de modo que cada ajuste responde directamente a su propio objetivo. Este es también el enfoque adoptado por las principales herramientas de test A/B.
El diseño de HeatMapX
En los test A/B de HeatMapX también se pueden configurar por separado "el porcentaje incluido en el experimento (porcentaje de tráfico)" y "la distribución entre A y B". Esto permite empezar con un porcentaje de tráfico reducido para probar con seguridad, e ir ampliándolo a medida que se confirman los resultados.
Resumen
El "porcentaje de tráfico" determina a cuántas personas se incluye en el experimento, y la "distribución A/B" determina cómo se muestran A y B dentro de ese grupo. Separar estos dos conceptos es la clave para validar correctamente mientras se reduce el riesgo.