Los 12 mejores software de A/B testing para crecer en 2026

Encontrar el software de A/B testing adecuado puede sentirse como un trabajo a tiempo completo. Te pasas horas filtrando ruido de marketing, intentando averiguar qué plataforma de verdad funciona para tus necesidades concretas, sobre todo para optimizar campañas PPC y páginas de aterrizaje. La mayoría de las reseñas son o bien ventas disfrazadas o tan genéricas que no sirven de nada. Es un caos, y te hace perder tiempo que deberías dedicar a lanzar experimentos y hacer crecer tu negocio.

Este artículo es el antídoto contra ese caos. Como emprendedor europeo que lleva años creando y escalando productos tecnológicos, he visto de primera mano cómo las herramientas adecuadas pueden impulsar o hundir una estrategia de crecimiento. Esto no es otra lista superficial. Te voy a dar un desglose directo y sin rodeos del mejor software de A/B testing disponible hoy, desde gigantes enterprise hasta herramientas inteligentes y enfocadas como nuestra propia dynares.

Olvídate de las listas genéricas de funciones; aquí hablamos de lo que de verdad importa. ¿Qué puede hacer realmente? ¿Cómo se lleva con Google Ads? ¿Está pensado para una startup ágil, una agencia o una gran empresa? Te daré una visión clara del panorama para que puedas tomar una decisión y volver al trabajo. Vamos a quitar el ruido y a encontrar la herramienta que de verdad te ayude a ganar más dinero.

1. dynares

Vayamos al grano. Para cualquiera que se tome en serio exprimir al máximo el rendimiento de Google Ads, la mayoría de las herramientas de A/B testing son una ocurrencia tardía torpe y manual. O te quedas atrapado con tests básicos dentro de la interfaz de Google Ads, o estás pegando con cinta adhesiva una herramienta de páginas de aterrizaje a tus campañas, creando un flujo de trabajo desconectado. Es absurdo. Aquí es donde entra dynares y, sinceramente, es un enfoque completamente distinto, pensado para un problema concreto y de alto valor.

En lugar de enviar tráfico desde decenas de palabras clave a una o dos páginas de aterrizaje genéricas, dynares crea automáticamente un anuncio y una página de aterrizaje únicos y coordinados para cada palabra clave. Este enfoque en la coherencia del mensaje es fundamental para mejorar el Quality Score y las tasas de conversión. Después, su motor de Auto A/B Testing ejecuta experimentos de forma continua en esas páginas, mantiene activas las variantes ganadoras y reasigna presupuesto a lo que funciona. Esto no es solo software de A/B testing; es un sistema automatizado de optimización.

Fortalezas clave y caso de uso

El verdadero diferenciador está en cómo cierra el círculo. Dynares no solo registra leads; también sube los valores de conversión de vuelta a Google Ads. Esto es enorme. Significa que tus estrategias de puja inteligente pueden optimizarse para ingresos reales, no solo para leads baratos que no convierten. Así, toda tu operación de search de pago pasa de ser un centro de costes a convertirse en un motor de ingresos documentado.

Esta plataforma no está pensada para usuarios ocasionales que lanzan unos pocos anuncios en redes sociales. Está diseñada para performance marketers, agencias y empresas que viven y mueren por el ROAS de Google Ads. Si tu día a día incluye hojas de cálculo, creación manual de páginas y tratar de conectar analíticas dispersas, dynares busca hacer obsoleto todo ese proceso.

• Pros: automatización integral desde la palabra clave hasta el seguimiento de ingresos, creación automática de páginas de aterrizaje hiperrelevantes e integración profunda con Google Ads para pujas basadas en valor. Está pensada para escalar.
• Contras: está totalmente centrada en Google Ads. Si necesitas una herramienta para anuncios de Facebook o LinkedIn, vas a necesitar otra cosa. Además, aunque la IA genera contenido rápido, sigues necesitando a una persona para definir las pautas de marca y hacer una revisión final de calidad.

Precios y acceso

Los precios son transparentes y escalan según el uso. Hay un plan gratuito para empezar, con planes de pago como Starter (unos 29 €/mes) para freelancers, Pro (unos 243 €/mes) para negocios en crecimiento y Business (unos 765 €/mes) para agencias y equipos más grandes, con descuentos por facturación anual. También hay planes personalizados y onboarding dedicado para necesidades enterprise.

Si quieres profundizar más en la mecánica de un A/B testing eficaz, el equipo de dynares ha preparado una guía útil en su blog sobre software de A/B testing.

Sitio web: https://dynares.ai

2. Optimizely Web Experimentation

Optimizely es uno de los veteranos del A/B testing, y se nota. Esta plataforma es una herramienta seria, de nivel enterprise, pensada para empresas con programas de experimentación maduros. Si tu equipo ejecuta decenas de tests en web, móvil e incluso servicios backend, Optimizely te ofrece la gobernanza y el rigor estadístico que necesitas.

Está diseñada para escalar, y eso es tanto su mayor fortaleza como su principal desventaja. Tienes un editor visual potente y SDKs para experimentos server-side, pero la verdadera estrella es su Stats Engine. Usa testing secuencial, lo que significa que puedes confiar en tus resultados e incluso declarar ganadores antes sin esperar a tamaños de muestra fijos. Esto supone una ventaja enorme frente a un software de A/B testing más básico. Si quieres profundizar en la parte estadística, nuestra guía sobre multivariate versus A/B testing es un buen punto de partida.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: grandes empresas o compañías mid-market con equipos de CRO dedicados y mucho tráfico. También es una opción sólida para agencias que gestionan programas de experimentación complejos para grandes clientes.
• Precios: personalizados y orientados a enterprise. Prepárate para una inversión importante; no es para equipos pequeños que solo están empezando.
• Fortaleza única: la madurez de la plataforma se refleja en sus flujos de colaboración y en su analítica robusta. Está diseñada para evitar que los equipos se pisen entre sí, y eso es un problema real en organizaciones grandes.

3. VWO testing (plataforma VWO)

VWO se posiciona como una plataforma de experimentación todo en uno, y para muchos marketers eso es exactamente lo que es. Es una opción popular para equipos que vienen de Google Optimize, sobre todo porque combina un motor sólido de A/B testing con analítica de comportamiento integrada como mapas de calor y grabaciones de sesiones. Eso significa que no solo ves qué variante ganó; también obtienes pistas de por qué ganó, todo dentro de una misma interfaz.

La plataforma está pensada para marketers y especialistas en optimización de la tasa de conversión que necesitan un conjunto de herramientas sin la complejidad enterprise de algo como Optimizely. Tienes un buen editor visual para crear tests rápidamente, además de capacidades de testing por URL dividida, multivariate y server-side. Para equipos centrados en CRO, tener estas herramientas en un solo lugar supone una mejora importante del flujo de trabajo. Si estás construyendo tu programa de CRO, explorar distintos tipos de software de optimización de la tasa de conversión te puede dar una visión más completa del panorama.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: equipos de marketing de pymes y mid-market, especialistas en CRO y agencias que necesitan un kit de optimización completo sin una gran carga de TI. Es perfecto para quienes valoran la analítica integrada para orientar su estrategia de testing.
• Precios: planes transparentes basados en tráfico, lo que se agradece. Sin embargo, ten en cuenta que las funciones avanzadas están bloqueadas en los niveles superiores y los costes pueden subir conforme crece tu tráfico.
• Fortaleza única: su mayor ventaja es el conjunto integrado de herramientas de CRO. Tener A/B testing, mapas de calor y grabaciones de sesiones en una sola plataforma crea un bucle de feedback muy estrecho entre detectar un problema y probar una solución.

4. Adobe Target

Si tu organización ya está muy metida en Adobe Experience Cloud, entonces Adobe Target es menos una elección y más una extensión natural. Es un motor de experimentación serio, de nivel enterprise, diseñado para funcionar sin fricciones con Adobe Analytics y Audience Manager. Está pensado para grandes empresas que necesitan conectar su software de A/B testing directamente con un ecosistema más amplio de marketing y datos.

La potencia aquí viene de sus integraciones nativas. Puedes crear audiencias en Adobe Analytics y enviarlas directamente a Target para experimentar, creando un sistema de circuito cerrado para análisis y acción. Ofrece personalización basada en reglas y potenciada por IA, incluida una función de Auto-Allocate que desplaza dinámicamente el tráfico hacia la variante ganadora en tiempo real. Esto puede maximizar las conversiones durante un test. Recuerda tener en cuenta cómo tus tests afectan al tráfico orgánico; nuestra guía sobre A/B testing y SEO explica los principios clave que debes seguir.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: grandes empresas estandarizadas en Adobe Experience Cloud. Es para departamentos de marketing que necesitan una integración de datos profunda y una seguridad sólida.
• Precios: licencias enterprise personalizadas. Para obtener un presupuesto tendrás que hablar con su equipo comercial, y deberías contar con costes de implementación y formación, porque no es una solución plug-and-play.
• Fortaleza única: la integración estrecha con Adobe Analytics es su gran baza. La capacidad de usar datos de comportamiento ricos y propios de Analytics para definir audiencias de test es algo que las herramientas independientes tienen difícil de replicar.

5. AB Tasty (una sola plataforma)

AB Tasty da en el clavo en un punto que pocas plataformas consiguen. Reúne bajo el mismo techo la experimentación web client-side para marketers y la experimentación de funcionalidades server-side para desarrolladores, y realmente funciona. Tienes una única interfaz para gestionar desde simples tests de color de botones hasta despliegues complejos y por fases de funcionalidades. Esto es muy importante para equipos cansados de usar herramientas separadas para experimentos de marketing y de producto.

La plataforma da la sensación de estar pensada para colaborar. La interfaz es lo bastante limpia como para que un PPC manager entre y configure un test de página de aterrizaje sin quitarle tiempo a un desarrollador. Al mismo tiempo, ofrece los SDKs y la profundidad técnica necesarios para un buen feature flagging y tests server-side. Es este enfoque unificado lo que la convierte en una candidata fuerte para empresas que quieren una única fuente de verdad para todos sus esfuerzos de experimentación.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: empresas mid-market y enterprise que necesitan una solución única tanto para los equipos de marketing (CRO) como para los de producto (feature flags). Es especialmente útil para organizaciones que quieren romper los silos entre esos departamentos.
• Precios: presupuesto personalizado. El coste escala con tu tráfico y con los módulos concretos que necesites, así que prepárate para una inversión de nivel enterprise. No está pensada para pequeñas empresas que acaban de empezar.
• Fortaleza única: la plataforma unificada es su mayor diferenciador. Tener experimentos web y de funcionalidades en la misma interfaz elimina los dolores de cabeza de unión de datos que conlleva usar herramientas separadas y especializadas de software de A/B testing.

6. Convert Experiences

Convert Experiences es el software de A/B testing para equipos que se toman en serio el rendimiento, la privacidad y quieren funciones enterprise sin el precio enterprise. Es uno de los favoritos de agencias de CRO con experiencia y equipos internos que quieren potencia bruta y control sin quedar atados a una gran suite de marketing todo en uno. La plataforma es famosa por no generar flicker, gracias a su carga inteligente de scripts, lo que significa que tus usuarios no verán ese molesto destello antes de que cargue la variante del test.

Lo que realmente diferencia a Convert es su filosofía. Ofrecen una enorme cantidad de funciones avanzadas, como experimentos multipágina y segmentación profunda, incluso en sus planes más baratos. Tienes modelos estadísticos bayesianos y frecuentistas, así que tus fans de las estadísticas pueden obtener los datos que necesitan. Es un enfoque increíblemente práctico que respeta la inteligencia y el presupuesto del usuario. Este enfoque la convierte en una pieza destacada de software de A/B testing para equipos que saben lo que hacen.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: agencias de CRO, tiendas de e-commerce y empresas mid-market que necesitan capacidades de testing sólidas sin la complejidad y el coste de una suite enterprise. Es perfecta para equipos que valoran la rapidez y la privacidad de los datos.
• Precios: precios públicos y transparentes con una prueba gratuita de 15 días. Los planes se basan en el volumen de tráfico testeado, lo que la hace accesible y predecible. Tienes casi todas las funciones en todos los planes, y eso es un gran punto a favor.
• Fortaleza única: la combinación de rendimiento sin flicker y una postura centrada en la privacidad es su gran baza. No usan tus datos para nada más, punto. Para empresas europeas o cualquiera que se preocupe por el GDPR, esto no es un detalle menor; es un motivo de peso para elegirla.

7. Kameleoon

Kameleoon es un jugador híbrido interesante que intenta tender un puente entre la experimentación liderada por marketing y la liderada por desarrollo. Ofrece una plataforma unificada tanto para tests A/B client-side como para feature flagging server-side, lo que significa que tu equipo de marketing puede retocar una página de aterrizaje mientras tu equipo de producto lanza una nueva funcionalidad, todo dentro del mismo ecosistema. Este enfoque ayuda a unificar los datos y a evitar el clásico problema de los silos.

Lo que realmente me llamó la atención es su flujo de Prompt-Based Experimentation (PBX). Puedes describir literalmente en inglés sencillo los cambios que quieres probar, y te ayuda a poner en marcha el experimento. Es una forma inteligente de rebajar la barrera técnica y acelerar el proceso para usuarios no técnicos. No es perfecto, pero es un paso en la dirección correcta para hacer que un software de A/B testing potente sea más accesible.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: empresas mid-market y enterprise que necesitan una sola herramienta tanto para los equipos de marketing (CRO) como para los de producto (gestión de funcionalidades). Encaja bien si quieres consolidar tu stack tecnológico.
• Precios: personalizados y orientados a enterprise. Tendrás que hablar con su equipo comercial para obtener un presupuesto. La función PBX funciona con un sistema de créditos, algo que conviene vigilar para no agotar tu asignación demasiado rápido.
• Fortaleza única: la plataforma unificada es su principal atractivo. Tener la experimentación web y el feature flagging bajo el mismo techo simplifica los flujos de trabajo y evita la situación tan común en la que un test de marketing rompe accidentalmente una nueva funcionalidad.

8. LaunchDarkly (con complemento de Experimentation)

LaunchDarkly es, ante todo, una plataforma de gestión de funcionalidades. Ese es su negocio principal, y es excelente en ello. Piensa en progressive delivery, despliegues segmentados y kill switches que dan a los equipos de ingeniería un control preciso. Su enfoque del software de A/B testing es una extensión de esta filosofía, ofrecida como un complemento llamado Experimentation.

Esta no es la típica herramienta centrada en marketing para retocar titulares de páginas de aterrizaje. Está pensada para experimentos de producto liderados por ingeniería y ejecutados directamente dentro de tu aplicación. Todo el sistema gira en torno a SDKs y feature flags, lo que significa que los desarrolladores pueden envolver nuevas funcionalidades en una bandera, lanzarlas a un pequeño segmento de usuarios y medir el impacto con un experimento formal. Se trata de probar cambios de producto de fondo, no solo cosméticos.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: equipos de ingeniería y producto que necesitan probar el impacto de nuevas funcionalidades dentro de una app web o móvil. Es perfecto para empresas que practican CI/CD y quieren reducir el riesgo de los despliegues.
• Precios: personalizados. La plataforma base tiene su propio precio y el módulo Experimentation es un complemento. Esto lo convierte en una inversión más importante, así que necesitas estar realmente comprometido con este flujo de trabajo para justificar el coste.
• Fortaleza única: sus capacidades de gobernanza y mitigación de riesgos son de primer nivel. La posibilidad de eliminar al instante un experimento o una funcionalidad que falla con un solo clic es una red de seguridad enorme para organizaciones grandes.

9. Statsig

Statsig es una cara nueva en el mundo del software de A/B testing, pero llega con una credibilidad de ingeniería muy seria, ya que fue fundada por exingenieros de Meta. Es una plataforma moderna de experimentación y analítica de producto pensada para velocidad y escala. Lo que la diferencia es su enfoque developer-first combinado con precios claros basados en uso y un generoso plan gratuito que la hace accesible para startups.

No es solo una herramienta para lanzar tests A/B sencillos; es una plataforma completa que incluye feature flags, configs dinámicas y analítica de producto. Esta integración significa que puedes publicar funcionalidades detrás de flags, desplegarlas gradualmente y medir su impacto todo dentro de un mismo sistema. Además, la plataforma emplea métodos estadísticos avanzados para reducir la varianza y darte resultados fiables más rápido, algo muy importante para equipos con menos tráfico.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: empresas con mentalidad tecnológica, desde startups hasta grandes corporaciones, que quieren integrar la experimentación en su ciclo de desarrollo. Es perfecta para equipos con recursos de ingeniería que valoran tanto el feature flagging como el A/B testing.
• Precios: transparentes y basados en uso, con un plan gratuito muy generoso. Esto es una gran ventaja para equipos pequeños, porque elimina la barrera de entrada alta que es común en otras herramientas potentes.
• Fortaleza única: la combinación de un feature flagging potente con capacidades sólidas de A/B testing es su gran baza. Esto te permite reducir el riesgo de los lanzamientos y ejecutar experimentos sobre la lógica backend, no solo sobre las visuales frontend.

10. GrowthBook

GrowthBook es el caballo oscuro de esta carrera, especialmente para equipos liderados por ingeniería que odian el bloqueo con proveedor y los precios opacos. Es una plataforma open source de experimentación y feature flagging, lo que la distingue de inmediato. Puedes usar su versión cloud totalmente gestionada o alojarla tú mismo en tu propia infraestructura. Esta flexibilidad cambia las reglas del juego si tienes requisitos estrictos de gobernanza de datos o simplemente quieres control total.

La plataforma extrae las métricas directamente de tu data warehouse (como Snowflake o BigQuery). Esto es una victoria enorme para la integridad de los datos, porque usas la misma fuente de verdad para tus tests que para tu inteligencia de negocio. Para equipos que buscan un software de A/B testing potente y amigable para desarrolladores sin el precio enterprise, GrowthBook es una excelente elección. Échale un vistazo en https://www.growthbook.io.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: startups y scale-ups con perfil técnico y equipos de ingeniería fuertes. Es perfecta para empresas que quieren construir su cultura de experimentación sobre una base open source.
• Precios: la versión autoalojada es gratis y de código abierto. Los planes cloud están escalonados, empezando con un plan gratuito muy generoso, seguido de niveles Pro y Enterprise. Es mucho más predecible que los precios basados en métricas.
• Fortaleza única: su enfoque open source y nativo del data warehouse es el diferenciador principal. Esto te da una flexibilidad sin igual, evita silos de datos y permite que tus ingenieros se hagan cargo de todo el pipeline de experimentación sin quedar atrapados en un ecosistema propietario.

11. Unbounce

Unbounce no es un software de A/B testing tradicional y de propósito general; es un creador de páginas de aterrizaje hipercentrado y diseñado para marketers que necesitan velocidad. Su objetivo principal es ayudarte a crear, publicar y probar páginas de aterrizaje para tus campañas PPC sin tener que pedir ayuda a un desarrollador. Todo el flujo de trabajo está pensado para la iteración rápida, que es justo lo que necesitas cuando gestionas inversión publicitaria de pago.

La verdadera magia de la plataforma está en su simplicidad. Tienes un creador no-code de arrastrar y soltar, un montón de plantillas y A/B testing integrado. Pero la función Smart Traffic es la parte interesante; es un sistema impulsado por IA que empieza a enviar más tráfico automáticamente a la variante con mejor rendimiento. Esto va más allá de un reparto clásico 50/50 y empieza a optimizar para conversiones desde el primer día, lo que supone una ventaja enorme para los performance marketers.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: PPC managers, agencias de marketing y pymes que viven y mueren por las tasas de conversión de sus páginas de aterrizaje. Si estás invirtiendo dinero en Google Ads o Facebook Ads, Unbounce está creada expresamente para ti.
• Precios: planes mensuales escalonados, con una prueba gratuita de 14 días. El A/B testing básico está disponible en la mayoría de los planes, pero funciones avanzadas como Smart Traffic están reservadas a los niveles superiores.
• Fortaleza única: la rapidez absoluta desde la idea hasta el test en vivo es su mayor activo. Un marketer puede diseñar una nueva variante de página de aterrizaje, configurar un test dividido y tenerla publicada en menos de una hora. Ese bucle de feedback cerrado es donde Unbounce supera a herramientas más complejas.

12. PostHog Experiments

PostHog es una bestia interesante porque no es solo software de A/B testing. Es una suite completa de analítica de producto open source pensada para ingenieros, con la experimentación como funcionalidad central. Este enfoque todo en uno es su gran atractivo. En vez de pegar con cinta una herramienta de analítica a una plataforma de testing aparte, obtienes session replay, funnels, analítica, feature flags y experimentos desde un único SDK.

Esta mentalidad centrada en el desarrollador significa que los experimentos normalmente se implementan en código, no con un editor visual. Aunque eso pueda asustar a algunos marketers, ofrece una potencia y una fiabilidad enormes. Estás probando la ruta de código real, no solo poniendo una capa visual encima, lo que es mucho más robusto. Además, los precios transparentes basados en uso, con un plan gratuito enorme, son un soplo de aire fresco; puedes empezar sin hablar con un comercial.

Consideraciones clave y casos de uso

• Usuario ideal: startups y scale-ups con perfil técnico y recursos de ingeniería internos. Es perfecta para equipos de producto que quieren una única fuente de verdad para el comportamiento de usuarios y los datos de experimentación.
• Precios: basados en uso, con un plan gratuito generoso para la mayoría de productos. Pagas por lo que usas más allá de los límites gratis, lo que la hace accesible, aunque los costes pueden crecer si tu volumen de eventos se dispara.
• Fortaleza única: la plataforma unificada es su gran baza. Vincular directamente un experimento fallido con las grabaciones de sesión de los usuarios en esa variante y luego profundizar en todo su recorrido dentro de la misma herramienta es increíblemente potente.

Comparativa de 12 herramientas de A/B testing

Reflexiones finales

Vale, hemos cubierto muchísimo terreno. Desde bestias enterprise como Optimizely hasta herramientas más ágiles y enfocadas en desarrollo como Statsig, está claro que el mundo del software de A/B testing no es un mercado de talla única. Pensar que una sola plataforma es la mejor es un error de principiante; la herramienta adecuada es la que encaja con el flujo de trabajo, las habilidades técnicas y el presupuesto de tu equipo.

Si eres PPC manager o llevas una pequeña agencia, no vas a plantearle Adobe Target a tu cliente. Sería excesivo. Tu realidad pasa por moverte rápido, demostrar ROAS y no atascarte en configuraciones complejas. Ahí es donde brillan herramientas como Unbounce o Convert Experiences, porque ofrecen una vía directa desde la hipótesis hasta el test sin el drama propio de una solución enterprise.

Por otro lado, si estás escalando un producto tecnológico con un equipo de ingeniería, plataformas como LaunchDarkly o GrowthBook se convierten en tu terreno de juego. Se integran directamente en tu pipeline de CI/CD y le dan a los desarrolladores el control que necesitan. Intentar encajar a la fuerza una herramienta pensada primero para un editor visual en un movimiento de growth liderado por producto solo te va a frustrar. Se trata de usar la herramienta adecuada para cada trabajo.

Cómo elegir tu camino

Entonces, ¿cómo decides de verdad? Deja de perseguir objetos brillantes y sé realista con tus límites y objetivos. Sé honesto con las capacidades de tu equipo. ¿Tienes a un desarrollador que pueda dedicar tiempo a la implementación? Si no, descarta de inmediato las herramientas centradas en desarrollo. Tu decisión debería resumirse en quién se va a hacer cargo, cuál es tu presupuesto real (¡incluido el tiempo!) y cuánto tráfico tienes.

El mayor error que veo es que los equipos compran software de A/B testing potente y luego… no hacen nada con él. Lanzan un test a medias, no obtienen un ganador claro y la suscripción cara se llena de polvo digital. Esto no es una varita mágica. Es un instrumento de precisión que necesita una cultura de experimentación para funcionar. Empieza en pequeño, crea un proceso y consigue victorias.

En última instancia, el objetivo no es solo lanzar tests; es construir un sistema que aprenda y mejore de forma constante. El software solo es el facilitador. El verdadero trabajo está en el pensamiento, la disciplina y el valor para actuar sobre los datos, incluso cuando te dicen que tu idea favorita era un fracaso. Así es como construyes algo que dure.

Si estás gestionando campañas de pago en Google Ads, sabes que crear y probar manualmente variantes de páginas de aterrizaje consume muchísimo tiempo. Construimos dynares para resolver exactamente ese problema. Es una plataforma de IA que genera automáticamente y prueba con A/B testing variantes de páginas de aterrizaje para tus grupos de anuncios, encontrando las combinaciones que más convierten sin que tengas que mover un dedo. Visita dynares para ver cómo puedes automatizarte hasta conseguir un ROAS más alto.