Avvia un test A/A e controlla il tracciamento
In breve
Per controllare la configurazione del tracciamento in GA4, vai al report in tempo reale e cerca l'evento "Abtesting". Clicca su di esso e controlla se il parametro "varify_abTestShort" è presente. Avviando un test A/A. Se l'evento manca, controlla l'integrazione dello snippet Varify e le impostazioni di tracciamento.
1. Crea un test A/A
Un test A/A funziona come un test A/B e assegna agli utenti due varianti, senza alcuna modifica visibile effettiva. Questo ti permette di testare in modo ottimale la configurazione del tracciamento.
Prerequisito:
Lo snippet di codice Varify deve già essere integrato nel tuo sito web e il tracciamento deve essere configurato.
- Nella dashboard, clicca su „Create new Experiment“
- Poi seleziona „Client-Side“
- Ora seleziona „A/A Test“
- Ora assegna un nome all'A/A test
- Inserisci un URL dell'esperimento per l'A/A test (il tuo dominio è già impostato qui come predefinito)
- Salva l'A/A test cliccando su „Create Experiment“
- Avvia l'A/A test cliccando su „Start Experiment“
Per impostazione predefinita, il test A/A è impostato su una corrispondenza „Contains“ nel Page Targeting per raccogliere quanti più dati possibile per testare il tracciamento. Puoi modificare il targeting per il test A/A tramite "Edit Conditions.".
2. Verifica della riproduzione del test
- vai su qualsiasi pagina del tuo sito web e verifica se il test AA viene erogato. Il modo più semplice per farlo è aprire la Varify Google Chrome Browser Extension e verificare che il test AA sia elencato sotto „Active Experiments.“ (Potrebbero volerci fino a 2 minuti dopo che il test è stato pubblicato prima che tu possa vedere l'esperimento. Aggiorna la pagina se necessario.)
3. Controlla gli eventi live in GA4
Una volta integrato lo snippet Varify, configurato il tracking e avviato un test A/A, puoi controllare nella Realtime Overview di GA4 se gli eventi del tuo test A/A stanno arrivando.
- In GA4, vai alla Realtime Overview sotto Reports.
- Cerca il widget "Event count by Event Name".
- Controlla se appare un evento chiamato "Abtesting" (potrebbe essere necessario scorrere le pagine del widget).
- Clicca su questo evento per aprire i parametri.
- Controlla se è disponibile il parametro "varify_abTestShort" (potrebbe essere necessario scorrere le pagine del widget).
- Clicca sul parametro e controlla se il parametro composto da Experiment ID e Variant ID viene visualizzato correttamente
Se questo parametro è visibile e corretto, il tracking è configurato correttamente.
(Facoltativo) Verifica gli eventi varify nel DataLayer
Se non sono visibili eventi in tempo reale in GA4, puoi verificare nella console per sviluppatori del tuo browser se gli eventi di tracciamento di Varify vengono inviati correttamente al DataLayer.
Ecco come procedere:
- Apri una pagina in cui il tuo test A/A è attivo.
- Apri la console per sviluppatori del tuo browser: In Chrome: fai clic con il tasto destro sulla pagina → "Ispeziona" → seleziona la scheda "Console".
- Scrivi dataLayer nella console e premi invio.
- Cerca nel DataLayer un evento con il nome "varify".
- Espandi l'evento - qui troverai tutti i parametri e le informazioni rilevanti sull'esperimento, ad es.:
Nome dell'esperimento
Variante in cui ti trovi
Informazioni importanti sull'interpretazione dei test A/A
Come eseguire correttamente un test A/A
Un test A/A merita lo stesso livello di attenzione di un normale test A/B. Prevedi una durata del test di almeno una settimana o fino a circa 1.000 conversioni per variante, a seconda di cosa si verifica prima. Scegli una metrica primaria e non valutare il test prima del momento prestabilito. Se alla fine non c'è una differenza significativa (p > 0,05), puoi presumere che la tua configurazione funzioni correttamente.
Usa eventi invece di metriche o key event
Nell'A/B test, l'attenzione principale è tipicamente rivolta al fatto che un utente raggiunga o meno un obiettivo. GA4 misura questo tradizionalmente non su base per-utente, ma su base evento; quindi un utente può attivare un obiettivo (un evento) più volte. Tuttavia, le metriche e i key event non possono essere analizzati su base «una volta per utente» tramite l'API di GA4; si tratta di una limitazione dell'API GA4 stessa. Test automatizzati o bot possono attivare eventi con particolare frequenza. Se un bot del genere finisce per caso in una sola variante, questo distorce significativamente il confronto. Pertanto, esegui sempre l'analisi su base evento, utilizzando l'impostazione «Exclude duplicate user events», in modo che un obiettivo venga conteggiato al massimo una volta per utente.
Meno è meglio: scegli le metriche con attenzione
Evita di analizzare troppe metriche contemporaneamente. Più metriche consideri, più alta è la probabilità dei cosiddetti falsi positivi, ovvero differenze apparentemente significative che in realtà non esistono. Ecco un esempio: con 14 metriche, la probabilità di almeno un falso positivo è di circa il 51 percento, anche utilizzando un livello di significatività del 5 percento per ogni singola metrica. È quindi più probabile rilevare un falso positivo che non rilevarne nessuno.
Importante: non controllare troppo presto
Test intermedi ripetuti possono distorcere notevolmente la significatività del tuo test. Questo perché ogni ulteriore controllo dei risultati aumenta la probabilità di interpretare erroneamente un risultato casuale come significativo.
- 7 test intermedi (ad esempio, quotidianamente nel corso di una settimana): circa il 30 percento di rischio di un falso positivo
- 14 test intermedi (ad esempio, quotidianamente in un periodo di due settimane): circa il 51 percento di rischio di un falso positivo
Conclusione: Non terminare il test prima dell'orario previsto, anche se sembra che «succeda qualcosa» prima di allora. Se ti fermi troppo presto, rischi di prendere la decisione sbagliata basandoti su un falso positivo.