G
A/B testing

AA Test

Type de test dans lequel deux groupes reçoivent exactement la même expérience (même page, même contenu, mêmes conditions) dans le but de vérifier la fiabilité du système de test. Dans un contexte de CRO (Conversion Rate Optimization), un test A/A permet de s’assurer que :

  • la répartition du trafic entre les variantes est bien équilibrée,
  • le tracking des conversions fonctionne correctement,
  • il n’y a pas de biais technique ou comportemental dans l’outil de testing,
  • les écarts observés entre variantes en conditions réelles ne sont pas dus au hasard ou à un mauvais paramétrage.

Ce type de test est souvent utilisé avant de lancer un A/B test critique, notamment lorsque :

  • un nouvel outil de testing a été installé (ex. : Dynamic Yield, AB Tasty, Optimizely),
  • une nouvelle logique de segmentation ou de ciblage est en place,
  • des variations server-side sont utilisées et doivent être validées.

💡 Bon à savoir : Il est normal que de petites différences statistiques apparaissent dans un test A/A, mais aucune ne devrait être significative. Si une variante surperforme l’autre avec un niveau de confiance élevé, cela peut indiquer un biais dans la configuration, un bug de tracking ou un problème de randomisation.

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