O que é teste A/B e como usar para otimizar conversões e gerar mais resultados!

O bom desempenho de uma estratégia de marketing digital não depende de uma “receita de bolo”, certo? De fato, não existe um passo a passo com etapas definidas que garantam o sucesso.

Mas, existem boas práticas! São técnicas comuns que estão por trás dos sites, e-mails e páginas de conversão e anúncios bem-sucedidos. E o teste A/B é uma delas!

A possibilidade de testar formatos, imagens, cores, botões, horários de postagem e até mesmo a linguagem da comunicação, possibilita a otimização da estratégia ao longo do tempo. E é exatamente isso que o teste A/B te oferece.

Pense no teste A/B como se fosse um experimento de laboratório, em que é preciso analisar dois produtos diferentes para saber qual deles têm mais benefícios ou oferece mais vantagens para o cliente.

A realização dessa prática permite comparar diferentes variáveis, de modo a descobrir qual delas promove uma melhor performance.

No caso do marketing digital, as comparações também podem ser feitas com landing pages, mudando as cores dos botões ou alterando a CTA (call to action), por exemplo.

A tomada de decisão com base em números e informações mais concretas é o melhor caminho para o sucesso das suas páginas.

Independentemente da página escolhida, os testes A/B apontam as melhores formas de receber um feedback real do mercado com base em fatos consolidados, nada de achismo.

Assim, você consegue obter melhoras em indicadores importantes e, até mesmo, traçar o perfil do público-alvo com mais precisão. Confira as taxas mais avaliadas nos testes A/B:

• taxa de conversão: para validar se é possível converter mais visitantes em leads, comparado com o método atual;
• taxa de rejeição: para verificar mudança no comportamento dos visitantes e validar se eles ficarão por mais tempo no seu site, blog ou e-commerce;
• taxa de cliques: para medir se os usuários tendem a clicar mais em determinados links do seu site, anúncio, ou outra página a ser testada.

Tanto em anúncios nas redes sociais ou Google Ads, no site ou e-commerce, nos e-mails marketing e landing pages, a sua performance pode ser melhor ou pior em razão de pequenas mudanças em um texto ou layout.

Por isso, fique sempre atento a variáveis para cada tipo de teste:

• Imagem;
• Texto;
• Botões de CTA;
• Segmentação do público;
• Formato;
• Horário da postagem.

• Títulos;
• Intertítulos;
• CTAs (chamadas para ação);
• Imagens;
• Organização dos elementos;
• Dia e horário dos disparos;

• Títulos;
• Intertítulos;
• CTAs (chamadas para ação);
• Imagens;
• URL;
• Campos de um formulário;
• Informações descritivas sobre o produto;
• Elementos visuais como cores, etc.

A verdade é que você pode realizar testes A/B sempre que sentir necessidade de testar o seu desempenho ou houver desejo de aumentar a receita, porém existem alguns momentos em que eles são cruciais e não devem ser ignorados, são eles:

• mudança de design do site;
• alteração de serviço, plug-in ou recurso;
• alteração de preços;
• oscilações na taxa de conversão fora do comum.

Além da escolha de quando fazer o teste, outro problema comum dos profissionais de marketing digital é o de não conseguir obter resultados expressivos com testes A/B.

Isso pode acontecer por diversos motivos, como escolha da variável errada, falta de conversões suficientes para torná-la válida, período de teste muito curto e comparação de mais de uma variável ao mesmo tempo.

Confira as melhores dicas de como fazer teste A/B para colocar em prática assim que terminar de ler esse artigo. 😉

Como você pode perceber o teste comparar diferentes variáveis, mas é importante que elas sejam testadas uma de cada vez.  Pense que se você testar muitas coisas ao mesmo tempo, não conseguirá descobrir o que realmente gerou o melhor resultado.

A combinação por etapas é o que irá permitir verificar com exatidão qual variável vai trazer resultado! Você pode testar mais de uma variável para o site, e-mail, lading page, anúncio etc., apenas certifique-se de testá-las uma de cada vez.

Sem uma meta definida é impossível avaliar a viabilidade dos esforços para conseguir otimizar sua página, anúncio ou campanha. Como diz o ditado: “para quem não sabe onde vai, qualquer caminho serve”.

Então, se o objetivo do post ou anúncio é trazer tráfego para um blog, crie uma meta para isso. Lance as duas variáveis e observe qual delas mais se aproxima (ou cumpre primeiro) a meta estipulada.

Nos testes de e-mail, por exemplo, em que você tem mais controle sobre o público é necessário testar com dois ou mais públicos iguais para conseguir obter resultados conclusivos.

A dica aqui é dividir os testes igualmente e aleatoriamente para esses dois públicos para que cada variação obtenha uma amostra aleatória de visitantes. A forma como você fará isso pode variar de acordo com a ferramenta de teste A / B a ser utilizada.

É importante determinar do tamanho da amostra do teste A/B para garantir que ele seja bem-sucedido, é esse número que mostrará a viabilidade do experimento.

O tamanho da amostra está diretamente relacionado o seu objetivo de teste, ele pode ser a quantidade de visitantes a acessar uma página, pessoas que devem abrir um e-mail ou clicar em um botão etc.

Depois de escolher uma variável, estipular um objetivo e realizar os testes, é chegado o momento de decidir quão significativos seus resultados precisam ser e de definir uma métrica para a amostra vencedora.

Os seus resultados precisam ser significativos para justificar a escolha de uma variação em vez de outra, com base na métrica escolhida.

Essa decisão pode estar relacionada ao percentual do teste, afinal quanto mais alta a porcentagem do seu nível de confiança, mais certeza você pode ter sobre os resultados.

Para fazer um teste A/B em sites, landing pages ou e-mail marketing, você precisará usar uma ferramenta específica. Existem diversos nomes reconhecidos no mercado que variam de acordo com preço e funcionalidades.

Confira a lista das cinco ferramentas de teste A/B mais utilizadas por profissionais de marketing:

• AB Tasty;
• Adobe Target;  
• Google Optimize;
• Optimizely;
• VWO.

Ficou com alguma dúvida sobre os testes A/B? Se sim, conta pra gente nos comentários!

Os testes A/B são uma excelente forma de melhorar as taxas de conversão das suas páginas, aumentar as taxas de cliques dos seus e-mails e a impulsionar a performance dos seus anúncios.

Além do teste A/B, existem outras técnicas que ajudam a otimizar a conversão de sites, uma delas é o CRO (Conversion Rate Optimization ou Otimização de Conversão).

Quer saber mais? Leia nosso artigo sobre O que é CRO: saiba como aplicar para melhorar a taxa de conversão do site!