Google Optimize : Lancement de la version gratuite de la solution de tests A/B

LES FAITS

• Déjà intégrée à la suite payante Google Analytics 360, Optimize, solution d’A/B Testing est désormais disponible en version gratuite.
• Optimize propose 2 fonctionnalités-clés :
  • A/B Testing : comme n’importe quel outil de tests A/B, Optimize permet de tester plusieurs variantes d’un wording, d’une couleur, de l’emplacement d’un bouton, etc…. Les tests A/B peuvent être déployés sur l’ensemble des devices.
  • Personnalisation : l’outil permet de créer des variantes du site en fonction de l’internaute qui visite le site.  Par exemple, un site d’un réseau retail va afficher les coordonnées de ses magasins dès la page d’accueil en fonction de la géolocalisation de l’internaute. Une promotion spéciale sera proposée aux internautes en provenance d’une campagne Adwords. Optimize s’appuie sur les données collectées par Google Analytics pour déterminer les critères de personnalisation.

• A noter que Google Analytics disposait d’une solution de tests A/B complexe à déployer et limitée en fonctionnalités.

Interface de création des tests

NOTRE PREMIER RETOUR D’EXPÉRIENCES

Les avantages

• Simplicité d’installation et d’utilisation : l’installation d’Optimize est réalisée en quelques clics via Google Tag Manager. La création de tests A/B est également très simple : un éditeur Wysiwig permet de créer le variantes des pages sans connaissances techniques (il est toutefois possible de créer des tests avancés en Javascript). Cette simplicité ne constitue pas néanmoins un avantage concurrentiel par rapport aux autres solutions d’A/B testing (A/B Tasty, Optimize, Kameleoon…) qui peuvent être déployées facilement via une solution de tag management (Tag Commander, GTM) et qui disposent toutes d’une interface type Wysiwig.

• Intégration avec Google Analytics : c’est l’énorme atout d’Optimize, aussi bien pour les tests A/B que pour la personnalisation :
  • Création des segments et scénarios de tests à partir des données Google Analytics :  toutes les dimensions disponibles dans Google Analytics (origine géographique, équipements, parcours de navigation, historique de navigation et d’achat…) permettent de créer des scénarios de tests et de personnalisation très avancés. Dans la même logique, les objectifs paramétrés sur Google Analytics sont récupérés pour fixer les objectifs du test. Les solutions classiques disposent également de nombreux critères de segmentation mais encore une fois, c’est la simplicité de liaison des données Analytics avec la solution de test A/B qui donne à Optimize une avantage concurrentiel.
  • Consultation des rapports de tests dans Analytics : L’intérêt sera de pouvoir analyser la performance d’un test en le mettant en perspective du trafic global d’un site. Cet élément est intéressant car on sait que le contexte trafic d’un site influence grandement l’efficacité d’un test (l’enseignement d’un test peut être biaisé par un phénomène externe non maîtrisable comme la météo). Là-aussi, il est possible de lier un test créé avec une solution de tests A/B classique avec Google Analytics mais le travail est plus fastidieux.

Les inconvénients

Google a logiquement bridé certaines de ses fonctionnalités sur sa version gratuite :

• Limitation du nombre de tests : seuls 3 tests peuvent être lancés en parallèle sur un site. Mais il est très probable que Google fasse progressivement évoluer cette limitation.
• Nécessité d’utiliser les objectifs Analytics comme objectifs de tests : seuls les objectifs paramétrés sur Google Analytics (achat, inscription newsletter…) peuvent être utilisés comme objectifs de tests. Il n’est pas possible de créer dans Optimize des objectifs spécifiques pour un test. Or, la finalité d’un test n’est pas forcément d’impacter l’achat ou le remplissage d’un formulaire de demande de devis. On peut par exemple changer la disposition ergonomique d’une page pour faire baisser le taux de rebond. Dans ce cas, il sera nécessaire de créer un objectif spécifique dans Analytics et de le « récupérer » dans Optimize.
• Limitation des tests multi-variés : un test multi-varié consiste à tester plusieurs variantes d’une même page et non 1 seule (= test A/B). Optimize bride le nombre d’éléments à tester simultanément.
• Limitation sur les critères de segmentation : Optimize limite le nombre critères que l’on peut appliquer à un segment utilisé pour un test ou un scénario de personnalisation.
• Polémique sur la méthode de calcul statistique : selon A/B Tasty Optimize se base sur la notion de sessions et non de visiteurs uniques pour afficher un test (logique puisqu’il s’appuie sur l’infrastructure de Google Analytics). La durée d’une session est de 30 minutes par défaut et peut être étendue à 4 heures. Si un internaute visite 2 fois le site au cours d’une même journée, il sera comptabilisé comme 2 visiteurs distincts. Selon A/B Tasty cela impactera la précision de mesure du taux de conversion et des estimations de gains potentiels.

Éditeur Wysiwig pour la création des variantes

RECOMMANDATIONS ET PROSPECTIVES

Une opportunité pour démocratiser la pratique des tests A/B et de la personnalisation

• Même si les annonceurs sont de plus en plus sensibles aux enjeux d’optimisation de la conversion, nous constatons que les investissements sur ce levier restent beaucoup plus faibles comparés aux budgets des canaux d’acquisition classiques (SEO, SEA, display…).
• L’arrivée d’Optimize va probablement contribuer à évangéliser la pratique et la rendre accessible auprès des plus « petits » annonceurs.
• Certains de ces annonceurs pourraient alors migrer vers des logiciels comme A/B Tasty, Optimizely ou Kameleoon si les limites d’Optimize s’avèrent rédhibitoires (si elles persistent)….
• Mais il est encore plus probable qu’Optimize grappille des parts de marchés auprès des éditeurs historiques qui peuvent avoir de bonnes raisons de s’inquiéter…

Une intégration de plus en plus forte aux autres produits google pour tendre  vers le marketing prédictif

• Google a toujours sensibilisé les annonceurs sur la nécessite d’optimiser l’expérience utilisateur et la conversion. Ces critères sont pris en compte en SEO et en SEA (matérialisé par le niveau de qualité qui analyse la pertinence d’une landing page par rapport à une recherche).
• Nous pouvons parier que Google « poussera » à l’avenir Optimize dans les interfaces de gestion des campagnes Adwords pour inciter les annonceurs à lancer des tests.
• Et demain, grâce au machine learning, l’ère du marketing prédictif s’ouvrira définitivement : Google sera en mesure de vous conseiller les pages à tester et même de concevoir et mettre en ligne les tests à votre place. Tout ça grâce à toutes les données collectées sur des millions de sites web et des milliards d’internautes….

Découvrez notre offre d’AB Testing