{"id":3393,"date":"2022-03-02T07:00:53","date_gmt":"2022-03-02T07:00:53","guid":{"rendered":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/a-a-testing\/"},"modified":"2025-03-25T12:49:21","modified_gmt":"2025-03-25T12:49:21","slug":"a-a-testing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vwo.com\/glossary\/es\/a-a-testing\/","title":{"rendered":"A\/A Testing"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Definici\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>El A\/A Testing es una prueba estad\u00edstica realizada para comparar dos experiencias id\u00e9nticas en un conjunto aleatorio de usuarios. Al igual que en un <a href=\"https:\/\/vwo.com\/es\/testing\/ab-testing\/\">test A\/B<\/a>, el tr\u00e1fico se distribuye por igual entre ambas variaciones, pero el objetivo del A\/A Testing es validar que el test estad\u00edstico no arroja diferencias en las tasas de conversi\u00f3n entre las dos experiencias.<\/p>\n\n\n\n<p>La raz\u00f3n principal de que no haya diferencias es que, como se proporciona una experiencia id\u00e9ntica a cada grupo de usuarios, el KPI (indicador clave de rendimiento) esperado seguir\u00e1 siendo el mismo para cada grupo. Por ejemplo, si el 10% de los visitantes de tu p\u00e1gina web rellenan una encuesta en la p\u00e1gina de destino, podemos esperar que la tasa de conversi\u00f3n siga siendo la misma para otro grupo de visitantes que est\u00e1n obteniendo una experiencia id\u00e9ntica de la p\u00e1gina de destino.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Importancia del A\/A Testing<\/h2>\n\n\n\n<p>Pero, \u00bfqu\u00e9 se consigue ejecutando un test A\/A cuando ambas variaciones son id\u00e9nticas?&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Un test A\/A proporciona una comprobaci\u00f3n de validez de la herramienta que finalmente se utilizar\u00e1 para ejecutar tests A\/B. Varias organizaciones realizan tests A\/A en las siguientes circunstancias<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Para comprobar si el <a href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/tests-ab-herramientas\/\">software de tests A\/B <\/a>est\u00e1 configurado correctamente.\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>El resultado esperado de un test A\/A es que la audiencia reaccione de forma similar al mismo contenido. Sin embargo, cuando se ejecuta un test A\/A y la plataforma devuelve un ganador, entonces hay que evaluar el software. Puede que la herramienta est\u00e9 mal configurada.<\/li>\n\n\n\n<li>Es posible obtener un ganador de un test A\/A. Si se realizaran varios tests A\/A, establecer una Probabilidad de Ganar al Mejor (P2BB) del 95% significar\u00eda que el 5% de las veces una variaci\u00f3n podr\u00eda ser declarada ganadora al azar. Pero en la mayor\u00eda de los casos, no habr\u00e1 ganador.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Obtener una tasa de conversi\u00f3n de referencia para futuros tests A\/B\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Supongamos que una empresa quiere realizar una nueva serie de <a href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/testing-de-landing-page\/\">tests en una p\u00e1gina de aterrizaje<\/a>. Despu\u00e9s de ejecutar un test A\/A, si ambas variaciones convergen a una tasa de conversi\u00f3n similar despu\u00e9s de un tiempo, podr\u00e1n utilizar esa tasa de conversi\u00f3n como l\u00ednea de base y podr\u00e1n ejecutar futuros tests A\/B para superar esta tasa.&nbsp;&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>En un test A\/A, se espera que el resultado no sea concluyente. Sin embargo, sigue siendo posible en el A\/A Testing declarar un ganador entre dos variaciones id\u00e9nticas incluso si la herramienta est\u00e1 configurada correctamente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">\u00bfPor qu\u00e9 el A\/A Testing declara un ganador?<\/h2>\n\n\n\n<p>&nbsp;Las siguientes son las razones por las que se obtiene un ganador en un test A\/A &#8211;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Se trata de probabilidad &#8211; P2BB se estima bas\u00e1ndose en datos que pueden ser variables. En una ventana de tiempo corta, s\u00f3lo por casualidad, una variaci\u00f3n puede obtener una fuerte ventaja resultando en un P2BB extremo aunque no haya diferencia. Todas las estrategias de tests A\/B tienden a declarar un resultado en ocasiones incluso cuando no existe ninguna diferencia.<\/li>\n\n\n\n<li>Grandes vol\u00famenes de datos y peque\u00f1as diferencias &#8211; En la mayor\u00eda de los experimentos digitales con grandes tama\u00f1os de muestra, incluso diferencias m\u00ednimas en los KPI pueden conducir a un P2BB extremo. El analista tiene que juzgar si la mejora detectada tiene alg\u00fan valor para el balance final de la empresa.<\/li>\n\n\n\n<li>Observaci\u00f3n constante de los datos: en la nueva era de la experimentaci\u00f3n digital, tratamos de obtener resultados m\u00e1s r\u00e1pidos de los experimentos para que las buenas ideas puedan ponerse en marcha cuanto antes y contribuyan a aumentar el engagement. Con la intenci\u00f3n de poner fin al experimento antes de tiempo, los analistas no dejan de echar un vistazo a los resultados y, en cuanto se declara el ganador, se detiene el experimento. Esta continua observaci\u00f3n de los resultados con la intenci\u00f3n de determinar la mejor variaci\u00f3n puede llevar a finalizar el test prematuramente e invalidarlo por completo. Con el peeking constante de datos, los tests A\/A pueden declarar un resultado durante el test.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>S\u00f3lo despu\u00e9s de dar tiempo suficiente al test, la probabilidad de encontrar un ganador al azar decae. El control y la variaci\u00f3n podr\u00edan tener un rendimiento diferente en distintos momentos, pero ninguno de ellos ser\u00e1 declarado ganador indefinidamente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Mejores pr\u00e1cticas para realizar un test A\/A<\/h2>\n\n\n\n<p>Si tu empresa tiene previsto realizar un test A\/A, ten siempre en cuenta que el test puede declarar un ganador de forma temporal. Esto depende del tiempo que le hayas dado al test para ejecutarse. Pero a medida que el test tenga m\u00e1s visitas, es probable que la diferencia disminuya con el tiempo.<\/p>\n\n\n\n<p>Decide el<a href=\"https:\/\/vwo.com\/blog\/es\/como-calcular-tamano-muestras-tests-ab\/\"> tama\u00f1o de la muestra<\/a> antes del experimento utilizando la <a href=\"https:\/\/vwo.com\/tools\/ab-test-sample-size-calculator\/\">calculadora de tama\u00f1o de muestra de VWO<\/a>. A continuaci\u00f3n, dedica el tiempo y los visitantes adecuados al test antes de concluirlo. Ten en cuenta que, dependiendo del nivel de P2BB, existe la posibilidad de que una variaci\u00f3n pueda incluso declararse ganadora.<\/p>\n\n\n\n<p>Para comprobar la validez de una plataforma de software, puede ser necesario realizar varios tests A\/A para un conjunto fijo de visitantes y observar que, en funci\u00f3n del umbral P2BB configurado, se obtendr\u00e1 una determinada tasa de falsos positivos. Si la tasa de falsos positivos obtenida est\u00e1 dentro del umbral, la plataforma funciona correctamente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Como no es posible ejecutar m\u00faltiples tests A\/A de un experimento real, es una buena idea hacer este an\u00e1lisis mediante simulaciones definiendo un proceso de generaci\u00f3n de datos y utilizando la herramienta estad\u00edstica para <a href=\"https:\/\/vwo.com\/es\/tools\/ab-test-significance-calculator\/\">comprobar la significancia estad\u00edstica<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Testing con VWO<\/h2>\n\n\n\n<p>VWO es una plataforma l\u00edder de tests A\/B en la que conf\u00edan miles de marcas de todo el mundo, como Domino&#8217;s, HBO, eBay y Disney. Ofrece todo lo que necesitas para <a href=\"https:\/\/vwo.com\/es\/testing\/\">crear y ejecutar tests<\/a> para aumentar los ingresos, combatir el abandono de carritos y construir experiencias digitales estelares que conviertan, con una dependencia m\u00ednima de tus desarrolladores. <a href=\"#free-trial\">Empieza hoy mismo una prueba gratuita de 30 d\u00edas<\/a> con todo incluido para explorar las funciones y capacidades de VWO.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El A\/A testing es una prueba estad\u00edstica que se realiza para comparar dos experiencias id\u00e9nticas en un conjunto aleatorio de usuarios. 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