Qué era Google Optimize
Permitía crear variantes de una página y distribuir parte del tráfico entre ellas. La medición ayudaba a comparar resultados según el objetivo configurado.
El producto tenía un editor visual y se integraba con el ecosistema de medición de Google. Las capturas y vídeos antiguos muestran esa interfaz histórica; no describen una herramienta que puedas instalar ahora.
Google confirmó el cierre de Optimize y Optimize 360 para el 30 de septiembre de 2023. Si todavía hay código suyo en tu web, revisa la guía para retirar una instalación antigua de WordPress.
Qué es un test A/B
Consiste en comparar variantes bajo un diseño de experimento que permita evaluar una hipótesis. La asignación de participantes y la medición deben ser coherentes para que la diferencia observada resulte interpretable.
Un ejemplo didáctico sería comprobar si explicar mejor los plazos de entrega en la ficha de producto mejora el avance hacia la compra. Antes de empezar debes concretar qué métrica será principal y qué cambios de experiencia o rendimiento no aceptarías.
No basta con esperar unos días y elegir el porcentaje más alto. La duración, el volumen, la variabilidad y el criterio estadístico dependen del diseño y de la herramienta utilizada. Evita detener una prueba únicamente porque un resultado provisional parece favorable.
Cómo se organizaba el producto
Una cuenta contenía contenedores y estos agrupaban experiencias. Cada experiencia tenía una página o contexto de aplicación, condiciones y variantes.
La variante original servía como referencia. Las otras podían modificar textos, elementos o el destino de una navegación. El peso asignado a cada variante determinaba el reparto configurado del tráfico.
Ese vocabulario ayuda a interpretar documentación antigua, pero no implica que todas las herramientas actuales utilicen exactamente la misma estructura.
Tipos de experiencias
Pruebas A/B
Comparaban una experiencia original con una o más variantes. Aunque se pueda modificar más de un elemento, una hipótesis clara facilita entender qué se está evaluando.
Pruebas multivariantes
Exploraban combinaciones de cambios. Repartir participantes entre más combinaciones exige considerar el volumen disponible; no es automáticamente una forma más rápida de obtener respuestas.
Pruebas de redirección
Enviaban a páginas diferentes según la asignación. Era necesario comprobar URLs, medición y comportamiento de la navegación en ambas versiones.
Personalización
Mostraba experiencias según condiciones definidas. Personalizar no equivale por sí solo a demostrar una mejora: si quieres evaluar su efecto, necesitas un diseño que permita compararlo.
Qué permitía el editor visual
El editor histórico podía modificar texto, HTML, tamaño, posición y otros elementos, además de incorporar determinadas acciones de JavaScript. Eso facilitaba prototipos, pero también podía introducir errores de diseño o diferencias entre dispositivos.
Las pruebas visuales no sustituyen a las funcionales. Un botón puede parecer correcto y dejar de enviar un formulario, o una variante puede cargar después de mostrar fugazmente la original. Estas comprobaciones siguen siendo relevantes en otros sistemas.
Qué revisar antes de elegir otra solución
Define la plataforma donde se realizará el experimento, el tráfico disponible, la necesidad de cambios desde servidor o navegador y cómo se medirá la exposición a cada variante.
Comprueba también integraciones, mantenimiento y condiciones actuales del proveedor. No traslades automáticamente una receta de Optimize a otra herramienta: la asignación, los identificadores y los criterios de evaluación pueden ser distintos.
Google cita integraciones de terceros en su comunicación sobre el cierre. Esa referencia no significa que todas las alternativas encajen en cualquier proyecto ni que mantengan condiciones idénticas a Optimize.
Empezar por una medición fiable
Antes de probar una variante, confirma que los eventos importantes se registran correctamente. Un experimento no puede distinguir bien los resultados si una versión duplica eventos o si cada recorrido usa una definición diferente de conversión.
Puedes revisar los eventos de GA4 y el plan de medición. Si necesitas comprobar la base antes de experimentar, consulta la auditoría de analítica digital.
Fuentes y documentación
Documentación revisada el 29 de septiembre de 2026. Los ejemplos ilustran el método; adapta las comprobaciones a tu proyecto.