Le A/B testing est une méthode itérative de test qui permet de vérifier et d'améliorer l'efficacité d'une communication, de campagne publicitaire ou de performance de site internet en testant différentes variations A ou B. Le but est de ne retenir que les éléments qui donne les meilleurs taux de retour. Au départ cette méthode était plutôt utilisée lors de campagne de mailing. On peut, cependant, l'étendre aux publicités insérées sur d'autres sites, aux bannières, aux sites eux-même. Le principe est toujours de présenter plusieurs variantes qui, sur un grand nombre d'internautes, déclencheront plus ou moins de visites.

Dans le cas du seul webdesign, il sera impossible de se limiter à un seul changement dans la page. Il faut toutefois s'astreindre à ne changer qu'un seul élément majeur à la fois, par exemple la position du logo ou la bannière, ou encore, la couleur des titres. Il faut alors procéder au test proprement-dit : Dans une même unité de temps et d'espace, on sert le même nombre de fois chaque version A et B puis on analyse le résultat à l'aide d'outils statisique. Attention à la représentativité de échantillonnage de test. Lequel des deux a généré la meilleure performance. Attention aussi car la performance varie en fonction du but recherché : Sur deux versions d'un site internet, celui qui a eu le plus de visite par exemple n'est pas forcément celui qui a généré le plus de vente ou sur lequel le temps de passage a été le plus long. Pour affiner les résultats obtenu il est souvent nécessaire de faire une seconde passe de test et ainsi de suite...

Le A/B testing est une bonne méthode pour connaître la performance réelle d'un échantillon. Dans le cas d'un site internet et d'un webdesign cette méthode oblige à bien définir ce que le commanditaire de ce test entend par "performance". D'autre part la nature itérative de ce test interdit sa mise en place stricte en ne modifiant qu'un élément à la fois. Un site internet se compose de trop d'élément séparés (contenu, images, layout, éléments de design etc...) pour se permettre un test unitaire à chaque fois. Ce serai trop long ! Il faudra donc raisonner en variante d'éléments significatifs pour appliquer le A/B au design d'un site internet et d'en mesurer la "performance".