Glossaire

A/B testing

L’A/B testing est une méthode expérimentale qui consiste à diffuser simultanément deux versions d’une page à des audiences équivalentes pour mesurer laquelle obtient le meilleur résultat sur un objectif défini.

Définition

Qu'est-ce que a/b testing ?

Le principe : on prend une variable (titre, CTA, image, formulaire) et on la modifie sur une version B. La moitié du trafic voit l’original (A), l’autre la variante (B). Au bout d’un échantillon suffisant — généralement 95 % de significativité statistique — on peut conclure laquelle gagne.

Un A/B test sérieux exige une hypothèse claire ("changer le titre fera grimper la conversion de 10 %"), un échantillon minimum (souvent plusieurs milliers de visiteurs par variante), et un seul changement à la fois. Tester trois éléments en même temps (titre + CTA + visuel) s’appelle un multivariate test et demande beaucoup plus de trafic.

Les outils standards incluent VWO, Optimizely, AB Tasty, Google Optimize (déprécié en 2023, remplacé par GA4 + outils tiers). Pour les sites à faible trafic (<10k visiteurs/mois), les tests qualitatifs (interviews, heatmaps) sont souvent plus rentables que l’A/B test classique.

Exemple

Booking.com lance plus de 1 000 A/B tests par an. Un test célèbre : remplacer "Réservez maintenant" par "Plus que 1 chambre à ce prix !" — l’ajout d’urgence a augmenté les réservations de 22 %.

Quand on utilise ce terme

On parle d’A/B testing en CRO, en growth marketing, en product management et lors des optimisations de landing page.

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