AA Test
Un type de test où deux groupes reçoivent la même expérience pour s'assurer que le système de test est fiable et que les différences observées ne sont pas dues au hasard.
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.
Autres termes : A/B testing
Voir tout le glossaire- A/B TestingL'A/B(n) testing est une méthode qui compare deux versions ou plus d'une page web, d'une application, d'un algorithme, de bannières publicitaires, etc., pour déterminer laquelle performe le mieux.A/B testing
- Client-side testing (A/B test)Le client-side testing modifie le contenu visible par l'utilisateur via des scripts exécutés dans le navigateur.A/B testing
- DatalayerUne structure de données utilisée pour transmettre des informations entre un site web et un outil de gestion de balises.A/B testing
- Feature FlaggingUne technique permettant d'activer ou désactiver des fonctionnalités à distance sans déployer de nouveau code.A/B testing
- Feature RolloutLe déploiement progressif d'une nouvelle fonctionnalité à un sous-ensemble d'utilisateurs avant une mise en ligne complète.A/B testing
- Hypothèse de testUne hypothèse de test est une déclaration formulée pour prédire le résultat d'une modification spécifique sur un site web ou une application dans le cadre d'un processus d'optimisation.A/B testing