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CLS A/B testing
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CLS (Cumulative Layout Shift) est l’un des trois Core Web Vitals définis par Google, et il mesure la stabilité visuelle d’une page web : autrement dit, la façon dont les éléments se déplacent de manière inattendue pendant le chargement.
Dans le cadre de l’A/B testing, le CLS est un piège fréquent qui peut fausser les résultats d’un test ou nuire à l’expérience utilisateur, même si la variation testée semble meilleure sur le fond.
🎯 Pourquoi c’est critique en A/B testing
Un A/B test vise à isoler l’impact d’un changement spécifique sur le comportement utilisateur (clic, conversion…). Mais si la variation introduit un décalage visuel (ex. : bouton qui saute, image qui pousse le contenu en bas), alors :
- L’interaction utilisateur est perturbée : clic raté, mauvaise impression, attention détournée,
- Le résultat du test devient biaisé : la baisse de performance ne vient pas du contenu testé, mais de la qualité d’exécution technique.
💡 Un CLS trop élevé ne sera pas visible dans les KPIs classiques, mais il affectera le CVR sans qu’on comprenne pourquoi.
🧪 Comment un A/B test peut provoquer du CLS
Voici les scénarios fréquents où une variation déclenche du CLS involontairement :
- Ajout d’une image ou d’un bloc HTML sans réserver d’espace : le contenu "pousse" le reste de la page une fois chargé,
- Chargement de scripts A/B test via un tag manager lent (au lieu d’une intégration directe dans le
<head>), - Insertion dynamique d’un message ou d’un bandeau promotionnel au-dessus du contenu sans espace réservé,
- Changement de police ou de poids de police sans preload, provoquant des “sauts” de texte,
- Utilisation d’animations CSS non maîtrisées (ex. : effet de slide ou fade-in qui redessine la page).
📌 Risques directs en test A/B :
- Perte de conversions sur mobile (où les sauts visuels sont amplifiés),
- Résultats statistiquement significatifs mais faux,
- Baisse du CVR sans explication apparente,
- Rejet de la variation pour de mauvaises raisons.
✅ Bonnes pratiques CRO pour éviter d’impacter le CLS :
- Prévoir l’espace réservé pour chaque bloc ajouté dans une variation (ex. : réserver la hauteur d’une image avec CSS
aspect-ratioou des classes placeholder), - Éviter l’injection tardive de contenu avec JavaScript (préférer les insertions côté serveur ou le plus tôt possible côté client),
- Tester toutes les variations avec Lighthouse ou PageSpeed Insights avant déploiement pour vérifier le score CLS,
- Intégrer les scripts d’A/B test directement dans le code (head) pour éviter le flickering,
- Mesurer les Core Web Vitals en live sur chaque variation avec un outil comme Web Vitals Extension, SpeedCurve, Datadog RUM ou BigQuery + GA4.
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