Respuesta corta: una prueba A/B muestra dos versiones de una página a visitantes distintos al mismo tiempo y se queda con la que mejor cumple un objetivo que fijas antes. Cambia una sola cosa cada vez, espera a tener datos suficientes y monta la prueba de forma que Google no vea dos sitios distintos.
Qué es una prueba A/B
Google define la prueba A/B como probar dos o más variantes de un cambio, por ejemplo distintas fuentes en un botón para ver si más gente hace clic en él.
Nielsen Norman Group (NN/g) la llama un método de investigación cuantitativo, también conocido como split testing. Comparas el diseño original, llamado control, con una variante.
Lo ideal es que la variante se distinga del original en un solo elemento, como un botón, una imagen o una descripción.
Durante la prueba, el tráfico se reparte para que cada visitante vea solo una versión. Después comparas cuál consigue más de la acción que te importa.
Cada versión puede tener su propia URL, con los visitantes redirigidos a ella, o la variante se puede insertar en la misma URL con JavaScript, como explica Google.
Pruebas A/B y pruebas multivariable
Google describe la prueba multivariable como probar más de un tipo de cambio a la vez, para ver el impacto de cada cambio y cómo funcionan juntos.
Las pruebas multivariable necesitan todavía más datos para dar resultados fiables. Si cambias varias cosas en una sola prueba A/B, no sabrás qué cambio marcó la diferencia.
Cuándo vale la pena una prueba A/B
Una prueba A/B necesita tráfico. NN/g dice que a menudo hacen falta miles de usuarios para llegar a una diferencia estadísticamente significativa, así que no sirve en páginas con poco tráfico.
También necesita un objetivo que una computadora pueda contar. Según NN/g, funciona en proyectos que tienen un solo objetivo importante, medido contando acciones simples, como enviar un formulario.
Y solo funciona con diseños ya construidos. Un boceto no se puede probar así.
El mayor límite, según NN/g, es que no sabes por qué obtienes esos resultados. La prueba te dice qué versión ganó, no qué pensó la gente.
A nuestro juicio, la mayoría de las páginas de un negocio pequeño deberían empezar por otro lado. Ver a unas pocas personas usar la web muestra por qué se atascan, como explica nuestra guía de pruebas de usabilidad. Para los clics y el desplazamiento, mira nuestra guía de mapas de calor.
Cómo preparar una prueba
Empieza con una hipótesis basada en investigación con usuarios y atada a un objetivo claro, por ejemplo que un botón con un texto más claro reciba más clics.
Cambia un solo elemento del diseño, no la página entera. Puedes empezar por el texto de un botón, y nuestra guía de llamados a la acción explica cómo escribirlo.
Elige las métricas antes de empezar: una métrica principal, que muestra si la variante cambia el comportamiento, y métricas de control, que muestran si ese cambio ayuda de verdad al negocio.
Mide el objetivo igual en las dos versiones. Nuestra guía para configurar Google Analytics 4 explica cómo marcar tus leads para contarlos.
Calcula cuánto tiempo necesita la prueba. NN/g dice que el tamaño de la muestra depende de tres cifras: tu tasa de conversión actual, el cambio más pequeño que quieres detectar y la significancia estadística que buscas, normalmente el 95%.
Aunque tengas tráfico de sobra, NN/g recomienda que la prueba dure al menos una o dos semanas, para cubrir los cambios normales de comportamiento.
Comprueba antes la herramienta con una prueba A/A, en la que las dos versiones son idénticas. Dos diseños iguales deberían dar un resultado no concluyente; si no es así, algo está mal configurado.
Haz la prueba sin perjudicar tu posición en Google
Según Google, cambiar el tamaño, el color o el lugar de un botón, o el texto de un llamado a la acción, suele afectar poco o nada a la clasificación.
No le enseñes a Googlebot algo distinto de lo que ven los visitantes. Google lo llama encubrimiento y dice que infringe sus políticas de spam, haya prueba o no, y que puede hacer que un sitio baje o salga de los resultados.
Si la prueba se controla con cookies, Google advierte que Googlebot por lo general no las admite, así que verá la versión que reciben los navegadores que no aceptan cookies.
Si cada versión tiene su propia URL, pon rel="canonical" en las URLs de prueba apuntando a la original. Google lo recomienda antes que una etiqueta noindex. Nuestra guía de la etiqueta canonical explica cómo funciona.
Si rediriges a los visitantes a una variante, usa una redirección temporal 302, no una permanente 301, para que Google mantenga la URL original en su índice. Google añade que las redirecciones con JavaScript también sirven, y nuestra guía de la redirección 301 explica la diferencia.
Haz la prueba solo el tiempo necesario. Al terminar, actualiza la página y quita cuanto antes las URLs, los scripts y el código de la prueba. Google advierte que una prueba que dura más de lo necesario puede tomarla como un intento de engañar a los buscadores.
Cómo leer el resultado
Si la variante supera con claridad al original con significancia estadística, en muchos casos conviene usarla. Si la prueba no es concluyente o gana el original, quédate con el original y piensa en probar otra variante.
No pares antes de tiempo. Mirar la prueba en tiempo real y sacar conclusiones demasiado pronto da resultados poco fiables.
Cuenta con que la mayoría de las variantes pierdan. NN/g dice que solo una de cada siete pruebas A/B es ganadora.
Un resultado también puede ser estadísticamente significativo sin que el cambio valga la pena, así que NN/g aconseja combinarlo con investigación cualitativa y con el contexto del negocio.
Pruebas A/B después de Google Optimize
La herramienta gratuita de Google ya no existe. Google Optimize y Optimize 360 dejaron de funcionar el 30 de septiembre de 2023, y terminaron todas las pruebas que seguían activas ese día.
Google dice que invierte en integraciones de pruebas A/B de terceros para Google Analytics, y publicó sus APIs para que cualquier herramienta de pruebas pueda conectarse.
Para tus campañas de Google Ads, nuestra guía de experimentos de Google Ads explica cómo probar un cambio antes de aplicarlo.
Haz tu primera prueba A/B
- Elige una página con tráfico suficiente y un objetivo que puedas medir, como un formulario enviado o un clic en el botón de llamar.
- Escribe una hipótesis a partir de lo que viste en pruebas con usuarios o en mapas de calor, y cambia un solo elemento.
- Elige la métrica principal y las de control, y calcula el tamaño de la muestra antes de empezar.
- Móntala para que Googlebot vea lo mismo que los visitantes, con rel="canonical" en las URLs de prueba y una 302 en cualquier redirección.
- Déjala al menos una o dos semanas y hasta llegar a la muestra. Quédate con la ganadora y quita la prueba.
Estos pasos siguen a NN/g y a Google.
Antes de empezar la prueba
- La página tiene tráfico suficiente para llegar a la muestra.
- La variante cambia un solo elemento, y anotaste por qué.
- El objetivo se mide igual en las dos versiones.
- Googlebot ve lo mismo que los visitantes, y las URLs de prueba apuntan a la original con rel="canonical".
- Cualquier redirección a una variante es una 302, no una 301.
- Sabes cuándo termina la prueba y quién la va a quitar.
RecuerdaPrueba un cambio cada vez en una página con tráfico suficiente, y decide el objetivo antes de empezar. Espera al resultado, quédate con la ganadora y quita la prueba. Enséñale a Google lo mismo que ven los visitantes.
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Preguntas sobre las pruebas A/B
¿Qué es una prueba A/B?
Una prueba A/B muestra versiones distintas de una página a visitantes distintos al mismo tiempo y mide cuál funciona mejor para un objetivo que fijas antes. Google pone el ejemplo de probar distintas fuentes en un botón para ver si más gente hace clic en él.
¿Cuánto tiempo debe durar una prueba A/B?
Hasta que tengas datos suficientes. Google dice que el tiempo depende de tus tasas de conversión y de tu tráfico, y que una buena herramienta te avisa cuando el resultado es fiable. NN/g recomienda al menos una o dos semanas, aunque tengas tráfico de sobra.
¿Las pruebas A/B perjudican el SEO?
No, si sigues los consejos de Google. Enseña a Googlebot lo mismo que ven los visitantes, pon rel="canonical" en las URLs de prueba, usa una redirección 302 y termina la prueba lo antes posible. Google dice que los cambios pequeños, como el color de un botón, suelen afectar poco o nada a la clasificación.
¿Puede un negocio pequeño hacer pruebas A/B?
Solo en páginas con suficiente tráfico. NN/g dice que un resultado fiable suele necesitar miles de usuarios, así que las pruebas A/B no sirven en páginas con poco tráfico. A nuestro juicio, un sitio pequeño aprende más viendo a cinco personas usarlo que con una prueba que no termina nunca.
¿Sigue existiendo Google Optimize?
No. Google cerró Optimize y Optimize 360 el 30 de septiembre de 2023. Para probar páginas ahora necesitas otra herramienta de pruebas A/B, y Google publicó sus APIs para que esas herramientas se conecten con Google Analytics.
Fuentes
Consultadas el 7 de noviembre de 2026. De la Central de la Búsqueda de Google: Prácticas recomendadas para prueba A/B en la Búsqueda. De la Ayuda de Google Analytics: [Desactivación en septiembre de 2023] Google Optimize. De Nielsen Norman Group, en inglés: A/B Testing 101. Putting A/B Testing in Its Place.