O que é teste A/B?
O teste A/B é um método de experimentação em que um público é separado em dois grupos. Cada um é mostrado variações de uma campanha de marketing para determinar qual delas tem melhor desempenho.
Também conhecido como teste de divisão ou bucket, o software de teste A/B mostra ao grupo A uma versão de um segmento de conteúdo de marketing. Este é tipicamente o grupo de controle. O grupo B, o grupo desafiador, vê o mesmo conteúdo com um aspecto alterado. Os testadores então analisam os resultados para ver qual tem uma taxa de conversão mais alta.
Os profissionais de marketing usam o teste A/B para entender mais precisamente o impacto de pequenas mudanças mensuráveis feitas no design de um site ou aplicativo e coletar dados importantes sobre essas mudanças. Isso significa que quaisquer atualizações serão baseadas em dados reais do público, em vez de suposições sobre o que pode funcionar bem.
Tipos de teste A/B
A maioria dos testes A/B é conduzida em peças de conteúdo de marketing focadas no público, como páginas de sites, e-mails ou anúncios pagos. Esses experimentos geralmente se enquadram em um dos três tipos de teste:
- Teste de divisão é o tipo mais tradicional de teste A/B, onde uma página da web existente é recriada com alterações em uma variável e depois apresentada a dois públicos. Estes são úteis antes de um redesenho de site para ver a qual deles o público responde melhor.
- Teste multivariado altera variáveis em uma página. No entanto, esses testes mudam várias variáveis de uma vez e criam muito mais versões de página do que em um teste de divisão, às vezes até 8 a 12 variações. O objetivo dos testes multivariados é encontrar a combinação vencedora de variáveis para uma conversão mais alta.
- Teste de múltiplas páginas altera ou adiciona um elemento a várias páginas ao mesmo tempo. Por exemplo, um botão de chamada para ação pode ser adicionado à página inicial e a várias páginas de serviço durante esses experimentos.
A maioria das principais ferramentas de teste A/B suporta todos esses tipos de testes.
Elementos básicos para alterar em testes A/B
Os profissionais de marketing escolhem uma variável com base no tipo de conteúdo que estão testando. Seja um anúncio pago, um e-mail ou uma página de destino, as variáveis experimentais podem incluir:
- Títulos e subtítulos. Os títulos chamam a atenção. Testar variações de títulos e subtítulos pode refinar o texto em publicidade, que deve então ser replicado em páginas de destino para consistência da mensagem de marketing. Não é apenas a redação em si que pode ser testada. Posicionamento, tipo ou tamanho da fonte e até mesmo o alinhamento do título podem ser alterados durante o teste A/B.
- Imagens. Assim como os títulos, as imagens atraem tráfego de um anúncio ou desaparecem no éter da internet. Executar variações de anúncios com diferentes imagens ou vídeos pode gerar dados interessantes para futuras campanhas de marketing.
- Botões de chamada para ação. Os materiais de marketing devem encorajar os usuários a converter e se tornarem clientes pagantes. Botões de chamada para ação e links são a melhor maneira de comunicar um comportamento desejado a um visitante do site; o posicionamento e o estilo destes em uma página de destino ou dentro de um e-mail são cruciais.
- Menus de navegação e links. Qualquer meio de mover usuários em um site deve ser claro e fácil de usar. Testar barras de navegação e campos é uma parte importante de qualquer processo de redesenho de site, garantindo que a experiência do usuário seja a melhor possível.
Benefícios do teste A/B
Qualquer experimento de marketing leva tempo para ser concluído, mas o teste A/B traz vários benefícios que podem, em última análise, economizar dinheiro e aumentar a taxa de conversão.
- Insight sobre o público-alvo. Todos interagem com sites de maneira diferente, mas o teste A/B apoia os profissionais de marketing na identificação de padrões de uso que indicam problemas com conteúdo ou design de site. Isso é especialmente verdadeiro se os públicos forem segmentados por um tema comum em vez de aleatoriamente. O teste pode delinear insights críticos para mudanças que precisam ser feitas para uma melhor UX.
- Taxa de rejeição do site mais baixa. Manter a taxa de rejeição de um site o mais baixa possível é melhor tanto para conversões de longo prazo quanto para otimização para motores de busca (SEO). Ao testar e melhorar continuamente o design e a usabilidade de um site, a taxa de rejeição naturalmente diminui à medida que os pontos problemáticos do usuário são resolvidos.
- Orçamento mais preciso. A publicidade é cara, então testar variações de anúncios para encontrar a que tem a maior taxa de conversão pode economizar milhares em designs que não são adequados para um público-alvo.
- Compreensão baseada em dados. As melhores campanhas de marketing são construídas em torno de dados tangíveis de públicos reais. Com o teste A/B, as mudanças podem ser feitas rapidamente e implementadas para os públicos em tempo real.
Melhores práticas em teste A/B
Praticamente qualquer aspecto de uma página de destino, e-mail ou anúncio pode usar o teste A/B. Pode ser fácil se empolgar e fazer centenas de mudanças de uma vez. Isso não só distorce os dados, mas também torna impossível entender o que realmente gerou melhores resultados.
Em vez disso, ao seguir as melhores práticas para o teste A/B, o impacto das variáveis definidas é mais fácil de identificar.
- Entenda os problemas atuais dos usuários. Não adianta consertar algo que não está quebrado. Comece revisando suporte ao cliente e informações de pesquisa, juntamente com dados de comportamento do usuário no site, para determinar com o que os usuários estão tendo problemas e como resolver isso.
- Altere uma variável de cada vez. A menos que esteja realizando testes multivariados para um propósito específico, é melhor começar com testes de divisão tradicionais com apenas uma variável alterada e um grupo de controle configurado para contrabalançar a diferença. Isolar essa variável independente torna os resultados muito mais claros uma vez que o teste é concluído.
- Decida sobre um tamanho de amostra e tempo de teste apropriados. Como qualquer forma de experimentação, o teste requer tempo para coletar dados significativos e utilizáveis. Para garantir que os resultados sejam relevantes para quaisquer futuras campanhas de marketing, também é vital que a população de teste tenha um tamanho e composição representativos em relação ao público-alvo usual para os materiais de marketing que estão sendo testados.
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Holly Landis
Holly Landis is a freelance writer for G2. She also specializes in being a digital marketing consultant, focusing in on-page SEO, copy, and content writing. She works with SMEs and creative businesses that want to be more intentional with their digital strategies and grow organically on channels they own. As a Brit now living in the USA, you'll usually find her drinking copious amounts of tea in her cherished Anne Boleyn mug while watching endless reruns of Parks and Rec.
