Probar de manera inteligente los sitios web mejora el rendimiento

Las pruebas basadas en datos que se realizan en los sitios web tienen un enorme impacto en la experiencia del usuario y los ingresos por publicidad digital

Impacto de las pruebas automatizadas

Hay millones de formas potenciales de estructurar el contenido de un sitio web. El diseño, la posición del contenido y la combinación de anuncios son variables que afectan al modo en que los usuarios se comportan en un sitio web. Si puede encontrar el equilibrio de estos millones de puntos de datos, es posible lograr unas menores tasas de rebotes, una mayor duración de la sesión de los usuarios, un incremento de las páginas vistas en cada visita y una mejora de la cantidad de ingresos por usuario.

Las pruebas son la única manera de saber cómo responderán los usuarios a diferentes elementos de un sitio web.  Entender de qué manera la experiencia del usuario afecta a la duración de la sesión es vital para encontrar el equilibrio entre elementos como anuncios y contenido. Esta tarea es en realidad bastante difícil de llevar a cabo si no se dispone de grandes cantidades de datos y la capacidad de probar elementos de manera combinada.

 

rendimiento de las pruebas de los sitios web

(Sobre la importancia de las pruebas) …En un momento dado, no solamente se está ejecutando una versión de Facebook, probablemente se estén ejecutando 10.000.

Mark Zuckerberg

Fundador y CEO, Facebook

Conozca las diferentes formas en que puede probar y optimizar su sitio web

métricas sobre pruebas de sitios web
plataforma para probar sitios web

La experiencia del usuario es lo más importante

El modo en que el contenido está organizado, en perfecto equilibrio con los anuncios, y formateado en la página puede afectar a la interacción del usuario tanto como el propio contenido. Esto es algo que puede medirse consultando las métricas más importantes relacionadas con la experiencia del usuario como son la tasa de rebotes, el tiempo que se permanece en el sitio y las páginas vistas por visita. Todo ello tiene una correlación estadística con todo, desde el tráfico de los motores de búsqueda hasta los ingresos por publicidad digital.

Aquí puede ver la correlación directa que tienen el tiempo que se permanece en el sitio y las páginas vistas por visita sobre los ingresos por anuncios online. Puede que parezca obvio, pero cuando se toman decisiones basadas en datos, ¿tienen estos factores siempre el mismo peso? De hecho, hay pocas cosas, aparte de estos factores, que realmente tengan un mayor impacto sobre los ingresos por publicidad digital.

¿Qué puede ocurrir si está tomando decisiones a corto plazo que piensa que benefician la generación de ingresos pero en última instancia están perjudicando a la cantidad de tiempo que los usuarios permanecen en el sitio web y, por tanto, dañando el estado de su sitio web a largo plazo y su capacidad para maximizar los ingresos por anuncios online? Por lo que respecta a la optimización de los CPM, hemos llegado a la conclusión de que muchas veces…

Deje que los datos le guíen

Es habitual entre los editores digitales, los propietarios de sitios web y los blogger focalizarse en los CPM al intentar optimizar los ingresos por publicidad digital. Sin embargo, es importante percatarse de que los CPM no son directamente responsables de la obtención de mayores ingresos de este tipo. De hecho, es normal ver que los CPM aumentan al mismo tiempo que disminuyen los ingresos generales de un sitio web.

Como puede verse en el gráfico, el escenario con el eCPM (CPM efectivo) más bajo está en realidad ganando más por cada mil visitantes que llegan al sitio web que el sitio que cuenta con un eCPM más alto. Esto se debe al menor número de páginas vistas en el segundo escenario con los  CPM más altos.

Esto no es algo inusual, ya que los tamaños y las ubicaciones de los anuncios de mayor envergadura, e incluso los anuncios más disruptivos, a menudo tienen CPM más altos. Aunque esos anuncios pueden generar más dinero, sus visitantes abandonarán el sitio, lo que le costará perder todas las impresiones adicionales que podrían haberse dado si hubiesen visitado otras páginas. La única forma de conocer el impacto de esta situación es fijándose en qué manera afectan los diferentes cambios a las EPMV (ganancias por cada mil visitas).

La única forma de conocer el impacto de esta situación es fijándose en qué manera afectan los diferentes cambios a las EPMV (ganancias por cada mil visitas). Se trata de una métrica sencilla que puede calcular cualquier editor dividiendo las ganancias totales por cada mil visitas a un sitio web.

Las pruebas A/B penalizan a los visitantes

Las pruebas A/B tradicionales decían que si al 60% de los visitantes de un sitio web le gustaba más la variante A, A ganaría. Según esa lógica, usted implementaría una solución totalmente A. ¿Pero qué hacemos con los usuarios que prefieren la variante B?

La experiencia óptima sería en realidad una que permitiese la implementación de la variante A/B/C/D/etc., una solución que vincule las diferentes variables a los visitantes que las prefieran. Por este motivo, las pruebas multivariables y la implementación preferida son tan eficaces a la hora de mejorar la experiencia de los usuarios en el sitio web de un editor. Si conoce cómo afectan las variables al comportamiento de un visitante, puede ofrecer estratégicamente a cada visitante un modo de mejorar su capacidad de interacción en el sitio web.

Las pruebas revelan la verdad

Es fácil hacer suposiciones y optimizar las medias de los datos, pero esto es algo que muchas veces puede llevar a engaño a los editores. Examinar el modo en que las impresiones de anuncios afectan a las tasas de rebote es un buen ejemplo de ello.

En este ejemplo, puede ver la manera en que los anuncios afectan a la tasa de rebotes en esta página concreta como promedio, pero es posible que algunos visitantes en realidad prefieran un menor número de impresiones de anuncios que el umbral mostrado aquí. Los visitantes que rebotan cuando se muestran más anuncios, es posible que necesiten ver menos anuncios para que permanezcan más tiempo en el sitio o visiten páginas adicionales (lo que a su vez permite aumentar las EPMV). Saber cómo responderán distintos tipos de visitantes a las impresiones de anuncios es esencial para optimizar las métricas de la experiencia de los usuarios y los ingresos de su sitio.

Las pruebas llevan tiempo

Como cabría esperar, las pruebas no pueden realizarse en 24 horas, pero los editores de medios digitales que utilizan Ezoic son testigos de enormes mejoras en EPMV cuanto más tiempo dedican a las pruebas mediante el uso de la plataforma.

Este modelo de pruebas nunca acaba y nunca deja de evolucionar. Cuanto más datos tenga, más recursos posee un sistema inteligente como Ezoic para ofrecer una mejor experiencia a los usuarios. Además, el comportamiento de los usuarios nunca deja de cambiar. Hacer pruebas con un sistema como Ezoic supone tanto ofrecer una experiencia óptima a cada usuario como medir su comportamiento.

Las pruebas de Ezoic siempre tienen dos finalidades: obtener mediciones y ofrecer una buena experiencia al usuario.

Experiencia del usuario falsa frente a auténtica

Los editores cada vez conocen más detalles del comportamiento y las intenciones de los usuarios. Una de las conclusiones más claras a las que hemos llegado recientemente a partir de los datos que hemos recabado es que no todas las experiencias del usuario son iguales. La interacción del usuario tiene un enorme impacto tanto en los ingresos como en el tráfico del sitio web. Muchas veces, las métricas de la experiencia del usuario, como las páginas vistas por visita, pueden estar infladas de manera artificial, lo que lleva a engaño a los editores y hace que los ingresos caigan.

Los editores deben tener en cuenta las experiencias de usuario inflada de maneras artificial cuando comiencen a hacer pruebas. De ahí la importancia de hacer un seguimiento de aspectos como los rebotes en la navegación, el tiempo de interacción, el porcentaje de visitantes que vuelven a visitar el sitio web y otros muchos elementos que se evalúan cuando se lleva a cabo una prueba.

Esto es lo que hace Ezoic

Así es exactamente por qué se diseñó Ezoic y cómo funciona. La plataforma contiene varias aplicaciones de pruebas que ofrece a los editores digitales y los propietarios de sitios web la capacidad de realizar pruebas exhaustivas basadas en datos.

Ezoic permite a los usuarios de la plataforma probar automáticamente anuncios, contenido, diseños y muchos otros aspectos. La inteligencia artificial se encarga de realizar lo más difícil y usted mantiene bajo su control los experimentos y el modo en que se integran las soluciones en su sitio web.

El poder de la inteligencia artificial

Probar, optimizar y ofrecer a cada visitante una mejor experiencia es una tarea simplemente demasiado complicada para un ser humano. Hay muchos datos que filtrar y analizar, por eso la inteligencia artificial puede sin duda proporcionar valor a los propietarios de sitios web y los editores de medios digitales.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automatizado son los últimos términos que se han puesto de moda en el sector, pero pocos conocen cómo aprovechar realmente esta verdadera tecnología de aprendizaje. Esto es algo esencial ya que sería imposible optimizar todos estos factores a escala a lo largo del tiempo sin una tecnología que pueda aprender sobre la marcha.

Empiece las pruebas con Ezoic

Puede empezar enviando primeramente solo una pequeña parte del tráfico a Ezoic para probar cómo funciona.