Comme faire un test A/B dans Google Analytics ?

Découvrez, pas à pas, comment configurer et mettre en place un test A/B grâce à Google Analytics.

Depuis 2012, Google propose au sein de son célèbre outil d’analyse d’audience, Google Analytics, la possibilité de créer gratuitement et facilement un test A/B. Cette fonctionnalité s’appelle « Google Analytics : Content Experiments ». Elle a remplacé Google Website Optimizer, l’ancien outil d’A/B testing anciennement proposé par Google.

Paramétrer un campagne de split-testing sur Google Analytics est très simple, n’exige pas de grandes compétences techniques et ne prend que quelques minutes. C’est un très bon outil de départ pour commencer à optimiser le taux de conversion de son site web.

Avant de commencer, vous devez, bien sûr, avoir un compte Google Analytics (c’est gratuit) et avoir installé le code de suivi sur votre site internet. Si ce n’est pas encore le cas, rendez vous sur https://www.google.com/analytics pour vous inscrire.

1. Création d’une variante

La variante est la nouvelle page que vous testez contre votre page actuelle (on l’appelle « contrôle ») pour déterminer celle qui est la plus performante.

Sur votre site internet, commencez par créer une nouvelle page. Pour vous simplifier la tâche, vous pouvez faire une copie de la page d’origine pour laquelle vous souhaitez créer une variation et y modifier les éléments souhaités (titre, visuels, design, bouton d’appel à l’action, argumentaire de vente, etc.).

Par exemple, si la page de votre site que vous souhaitez tester est :

  • www.votre-site-internet.com/page_de_vente

vous pouvez créer une page nommée :

  • www.votre-site-internet.com/page_de_vente_2

Quand nous aurons créé et lancé notre test, Google Analytics rédigera automatiquement, et de façon indétectable pour les utilisateurs, une partie du trafic vers cette page.

2. Création d’un objectif

Avant de paramétrer notre test A/B, il nous faut d’abord créer un objectif. Dans Google Analytics, les objectifs sont, comme leur nom l’indique, des indicateurs que l’on peut paramétrer pour nous renseigner à chaque fois qu’une action donnée est accomplie par un visiteur.

Dans le cas de la vente d’un produit (mais cela peut aussi être validation d’un formulaire, l’inscription à une newsletter, etc.), l’objectif vous permettra de suivre, dans Google Analytics, à chaque fois qu’un visiteur a finalisé son achat. C’est ce qui va permettre à l’outil de Google de calculer le taux de conversion pour l’objectif.

Pour indiquer à Google Analytics la manière de comprendre que cet objectif est atteint, on va servir de la page de confirmation de paiement (souvent appelée « thank-you page ») comme repère. Ainsi, à chaque fois qu’un visiteur atteint cette page (et a donc validé son achat), Analytics considérera qu’une vente a eu lieu et que l’objectif a été atteint.

Pour créer un objectif dans Google Analytics, sélectionnez votre site (« Toutes les données du site web ») sur la page d’accueil, puis cliquez sur l’onglet “Admin”.

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Nommez ensuite votre objectif et sélectionnez le type « Destination ». De cette façon, votre objectif sera considéré comme « accompli » quand un visiteur consulte une page donnée de votre site internet (page que nous allons préciser ensuite).

Cliquez sur étape suivante.

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Renseignez la page en question – l’URL de la page de confirmation d’achat sur laquelle arrive les visiteurs après avoir effectué une commande sur votre site – puis cliquez sur « Créer un objectif ».

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3. Création du test A/B

Retournez dans l’onglet « Rapports » et cliquez sur « Comportement » dans la barre de gauche. Puis sur « Tests ».

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Sélectionnez ensuite « Créer un nouveau test ».

Dans la page de création du test, entrez un nom pour ce test et sélectionnez l’objectif que vous venez juste de créer :

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Entrez ensuite l’URL de votre page d’origine et l’URL de votre variante, et sélectionnez « Consolider les URL du test ».

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Vous devrez ensuite copier/coller un code dans le header des pages de votre site concernées par le test. Si vous avez les connaissances techniques nécessaires, vous pouvez le faire vous même (c’est très simple !). Dans le cas contraire, Google Analytics vous donne la possibilité d’envoyer un email à votre webmaster avec les instructions nécessaire à la mise en place.

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Insérer le code dans une page WordPress

Si votre site tourne sous WordPress, sachez qu’il existe un plugin permettant d’insérer directement le code Analytics à intégrer depuis l’interface d’administration de chaque article / page sur WordPress.

Ça rend les choses encore plus simple. Pas besoin de « mettre les mains » dans le code de la page. Le plugin s’appelle Google Content Experiments, et il est gratuit.

Une fois installé, vous pouvez activer le plugin sur chaque page concernée par le test afin de pouvoir inclure le code de tracking fourni par Google Analytics.

4. Validation et suivi des résultats

Une fois le code mis en place, Google Analytics effectuera une vérification afin de contrôler que tout fonctionne, et vous pourrez lancer votre test !

Suivant le nombre de visiteurs quotidiens sur votre site, il vous faudra attendre plus ou moins longtemps pour obtenir des résultats significatifs pour votre test. Vous pouvez en suivre la progression à tout moment dans l’interface Google Analytics et comparer le taux de conversion de votre variante avec la page originale.

Suivez les résultats du test A/B directement sur Google Analytics.

Suivez les résultats du test A/B directement sur Google Analytics.

5. Pas de conclusions hâtives

Sur le tableau de bord récapitulatif du test, Google Analytics vous indiquera les performances de chaque variante et la fiabilité des résultats. L’une des erreurs fréquentes – notamment lorsqu’on débute en optimisation du taux de conversion – est de vouloir conclure trop vite sur les résultats d’un test A/B. Et de l’arrêter avant que Google Analytics ait déclaré vainqueur une des versions proposées.

Car même si une variante peut se détacher pendant quelques jours, rien n’atteste qu’elle sera forcément, statistiquement, déclarée gagnante à la fin du test.

C’est pourquoi il est nécessaire d’attendre que le test ait recueilli au moins plusieurs dizaines de conversions, plusieurs (dizaines de) milliers de visiteurs et un niveau de significativité d’au moins 95% avant de pouvoir en tirer des conclusions. Et que Google Analytics puisse annoncer la variante gagnante du test.