Calcolatore di significatività A/B test gratuito

Scopri in pochi secondi se il risultato del tuo split test è statisticamente significativo. Inserisci visitatori e conversioni di entrambe le varianti per vedere vincitore, lift, p-value e la dimensione campionaria che ti serve.

Livello di confidenza
Controllo (A)
0,00%tasso di conversione
Variante (B)
0,00%tasso di conversione
In attesa di datiInserisci visitatori e conversioni di entrambe le varianti per vedere il verdetto.
Confidenza--
Lift--
p-value--
Dimensione campionaria--

Consiglio da pro. Non fermare un test appena la confidenza supera il 95%. Stabilisci prima la dimensione campionaria e lascia girare il test, altrimenti è molto probabile che tu stia dichiarando falsi positivi.

Come verificare la significatività di un A/B test in 3 passaggi

Ottieni un verdetto chiaro e statisticamente solido sul tuo split test in meno di un minuto, senza fogli di calcolo e senza registrazione.

  1. 01

    Inserisci i numeri del controllo

    Aggiungi visitatori e conversioni totali della variante A, la versione originale con cui stai facendo il confronto.

  2. 02

    Inserisci i numeri della variante

    Aggiungi visitatori e conversioni della variante B, la nuova versione. I tassi di conversione si aggiornano al volo.

  3. 03

    Leggi il verdetto

    Scopri se il risultato è significativo, con lift, p-value e confidenza, oltre a quanti visitatori ti mancano se non ci sei ancora.

Perché i marketer fanno un controllo di significatività

Un tasso di conversione più alto da solo non significa avere un vincitore. Un test di significatività fatto bene ti dice quando fermarti, quando continuare e quando un risultato è solo rumore.

Sapere quando fermare un test

Dichiara i vincitori con vera confidenza invece che a intuito, senza lasciare sul tavolo varianti che funzionano.

Evita i falsi positivi

Non lasciare che il problema del peeking ti costi soldi. Un p-value corretto ti dice quando una differenza è reale.

Pianifica il prossimo test

L'indicazione sulla dimensione campionaria mostra esattamente quanti dati ti servono ancora per decidere con sicurezza.

Report più puliti

Condividi il link del risultato con il team in un clic: tutti leggono gli stessi numeri, con la stessa confidenza.

Dove i team usano il calcolatore per A/B test

Dalle landing page alle creatività pubblicitarie, ecco come i marketer inseriscono un rapido controllo di significatività in ogni esperimento che lanciano.

Test su landing page

Confronta due versioni di una landing page per capire quale titolo, quale hero o quale CTA sposta davvero il tasso di conversione.

Facebook e Meta Ads

Scegli tra due creatività o due audience con un vero supporto statistico, invece di fidarti delle etichette di Ads Manager.

Test di copy su Google Ads

Confronta due varianti di annuncio adattabile della rete di ricerca e conferma che un nuovo titolo batte davvero il controllo prima di aumentare la spesa.

Test sugli oggetti email

Invia due oggetti a una piccola parte della lista e scegli il vincitore con sicurezza prima dell'invio completo.

Test sul flusso di checkout

Verifica che un nuovo passaggio di checkout, un trust badge o un upsell migliori davvero il tasso di completamento e non sia solo rumore.

Esperimenti sulla pagina prezzi

Fai un test pulito tra due piani o due layout e decidi in base alle iscrizioni, non a sensazioni.

Domande frequenti

La significatività statistica misura quanto puoi essere sicuro che la differenza tra due varianti sia reale e non semplice variazione casuale. La regola più diffusa è dichiarare un vincitore quando la confidenza raggiunge il 95% o più, cioè quando la probabilità che il risultato sia frutto del caso è inferiore al 5%.
Il p-value è la probabilità di osservare il tuo risultato (o uno ancora più estremo) se in realtà non ci fosse alcuna differenza tra le varianti. Più il p-value è basso, più forte è la prova che la differenza sia reale. Un p-value di 0,05 corrisponde al 95% di confidenza.
La maggior parte dei marketer lavora al 95% di confidenza, accettando così un 5% di probabilità di falso positivo. Usa il 99% quando la decisione pesa molto (per esempio un rollout su tutto il traffico a pagamento) e il 90% solo per esperimenti iniziali a basso rischio.
Dipende dal tuo tasso di conversione di partenza e dall'entità del lift che vuoi rilevare. Come regola di massima, i lift piccoli (sotto il 5%) richiedono decine di migliaia di visitatori per variante, mentre quelli grandi (dal 20% in su) si confermano con qualche migliaio. Il nostro calcolatore ti dice esattamente quanti visitatori ti mancano per raggiungere la significatività con l'effetto che stai osservando.
Il lift è la differenza percentuale relativa tra i tassi di conversione delle due varianti. Se la variante A converte al 3% e la B al 4,5%, il lift di B su A è del 50%. È il lift che usi davvero per decidere se vale la pena rilasciare una modifica.
Un tasso di conversione più alto da solo non basta. Servono abbastanza dati perché la differenza sia difficilmente attribuibile al caso. Più il lift è piccolo, più visitatori servono. Se fermi un test troppo presto, rischi di rilasciare una modifica che era solo rumore.
Il peeking consiste nel controllare di continuo i risultati e fermare il test appena la confidenza supera il 95%. Così il tasso di falsi positivi cresce moltissimo. Per evitarlo, stabilisci in anticipo la dimensione campionaria necessaria e guarda il risultato una sola volta, alla fine.
Sì. La significatività è una statistica universale, quindi il calcolatore funziona per qualsiasi A/B test in cui puoi misurare visitatori (o impression, clic, invii) e conversioni. Inserisci i numeri di Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads, delle piattaforme email o dell'analytics della tua landing page.
Sì. Il calcolatore di significatività per A/B test è gratuito al 100%: nessuna registrazione, nessun limite, nessuna email richiesta. Fai tutti i test che vuoi, per uso personale o commerciale.
No. Tutti i calcoli avvengono interamente nel tuo browser. I numeri di visitatori e conversioni non lasciano mai il tuo dispositivo e non vengono mai inviati ai nostri server.

Fai A/B test sulla landing page che i visitatori vedono davvero

I risultati più grossi negli A/B test arrivano testando la pagina su cui atterra il tuo traffico a pagamento. Con LanderLab crei, testi e pubblichi landing page che convertono, poi riporti i numeri in questo calcolatore.

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