Há grandes profissionais de marketing e há grandes profissionais de marketing que fazem testes A/B em tudo.
São eles que obtêm taxas de abertura de e-mail 40% mais altas, enquanto você se pergunta por que suas campanhas fracassam.
Eles estão conseguindo clientes com mais do que a taxas de conversão médias que fazem seu chefe se surpreender.
Enquanto isso, você fica preso a adivinhar o que funciona e o que não funciona.
A questão é a seguinte: eles não são necessariamente mais inteligentes do que você. Eles apenas testam suas suposições em vez de confiar em seus instintos.
O teste A/B não é um experimento complexo de ciência de dados reservado aos gigantes da tecnologia.
É um método simples que qualquer pessoa pode usar para tomar decisões melhores.
Se suas tarefas diárias são escrever linhas de assunto de e-mail, projetar páginas de destino ou criar publicações em mídias sociais, os testes A/B eliminam as suposições do marketing.
Hoje, vamos detalhar tudo o que você precisa saber sobre testes A/B.
Abordaremos os conceitos básicos, apresentaremos exemplos reais e mostraremos exatamente quais ferramentas devem ser usadas.
No final, você saberá como configurar testes que realmente movem o ponteiro das métricas do seu negócio.
Principais conclusões
- O teste A/B compara duas versões de conteúdo para ver qual tem melhor desempenho
- A significância estatística é mais importante do que a intuição na tomada de decisões
- As linhas de assunto de e-mail, o texto do anúncio e as páginas de destino se beneficiam mais dos testes A/B
- Existem ferramentas de teste gratuitas, mas as plataformas pagas oferecem recursos mais avançados
- A duração do teste deve ser de pelo menos um ciclo comercial completo
- Pequenas mudanças podem levar a grandes melhorias nas taxas de conversão
O que é teste A/B?
O teste A/B é como um experimento controlado para o seu marketing.
Você cria duas versões de algo (Versão A e Versão B), mostra-as a diferentes grupos de pessoas e canais de marketinge, em seguida, ver qual deles tem melhor desempenho.
Pense nisso como uma competição frente a frente entre suas ideias.
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Em vez de discutir sobre qual título é mais atraente ou qual cor de botão converte melhor, você deixa que os dados reais decidam.
O processo é simples: divida seu público aleatoriamente, mostre a metade deles a Versão A, mostre a outra metade a Versão B e, em seguida, meça os resultados.
A versão vencedora é implementada para todos.
Mas é aqui que a maioria das pessoas faz besteira. Elas executam testes por três dias, veem que a versão B está ganhando por 2% e declaram vitória.
O teste A/B real requer significância estatística.
Isso significa coletar dados suficientes para provar que a diferença não é apenas um acaso aleatório.
O teste A/B funciona porque elimina viés de marketing.
Suas preferências pessoais não importam. As opiniões de seu chefe não importam. O que importa é o que realmente faz as pessoas clicarem, comprarem ou se envolverem.
Por que você deve fazer um teste A/B?
Porque as suposições matam as empresas.
Todo profissional de marketing acha que sabe o que funciona.
Todos nós temos teorias sobre linhas de assunto perfeitas, cores de botões ideais e textos persuasivos. O problema é que? Estamos errados na metade das vezes.
Os testes A/B evitam que você erros dispendiosos.
Em vez de lançar uma campanha com base no que "parece certo", você testa primeiro pequenos lotes. Se a versão A for um fracasso, você desperdiçou apenas uma fração do seu orçamento.
A vantagem é enorme. Pequenas melhorias se acumulam com o tempo.
Um aumento de 10% nas taxas de abertura de e-mail não parece empolgante até que você perceba que isso significa 10% mais leads todos os meses durante o resto do ano.
Os testes A/B também criam confiança organizacional.
Quando você puder provar que o botão vermelho superou o azul com 95% de confiança, as partes interessadas deixarão de questionar suas decisões. Os dados sempre superam as opiniões.
Além disso, você aprende coisas que o surpreendem.
O título que você detestou pode ser o de melhor desempenho. O e-mail que você achava muito longo pode converter melhor do que a sua versão mais "incisiva".
Como funciona o teste A/B? Passo a passo
A execução de um teste A/B não é uma ciência de foguetes, mas há uma maneira certa e uma maneira errada de fazê-lo.
Etapa 1: Escolha uma coisa para testar
Concentre-se em uma única variável. Se você alterar tanto o título quanto a cor do botão, não saberá qual alteração causou a melhoria. Teste primeiro o título e depois a cor do botão.
Etapa 2: Formar uma hipótese
Não teste apenas coisas aleatórias. Tenha uma teoria sobre por que a versão B pode ter um desempenho melhor do que a versão A.
Talvez você ache que linhas de assunto mais curtas funcionam melhor, ou talvez botões vermelhos convertam mais do que os azuis.
Etapa 3: Crie suas variações
Crie a versão A (seu controle) e a versão B (seu teste). Mantenha todo o resto idêntico.
Se estiver testando linhas de assunto de e-mail, o conteúdo do e-mail deve ser exatamente o mesmo.
Etapa 4: Divida seu público aleatoriamente
A maioria das ferramentas de teste A/B trata disso automaticamente. A palavra-chave é "aleatoriamente". Não envie a versão A para seus melhores clientes e a versão B para todos os outros.
Etapa 5: Decidir sobre as métricas de sucesso
O que você está medindo? Taxas de cliques? Taxas de conversão? Receita por visitante?
Escolha sua métrica antes de começar a testar, não depois de ver os resultados.
Etapa 6: Determinar o tamanho da amostra
Use uma calculadora de tamanho de amostra para descobrir quantas pessoas você precisa para obter significância estatística.
Isso depende de sua taxa de conversão atual e do tamanho do aumento que você deseja detectar.
Etapa 7: Executar o teste
Deixe-o funcionar até atingir o tamanho da amostra ou o nível de confiança desejado. Não dê uma olhada nos resultados diariamente e não pare antes do tempo só porque uma versão está ganhando.
Etapa 8: Analisar os resultados
Procure a significância estatística, geralmente com confiança 95% ou superior.
Se você não atingir a significância, não terá um vencedor. Execute o teste por mais tempo ou aceite que não há diferença significativa.
Etapa 9: Implementar o vencedor
Implemente a versão vencedora para todo o seu público. Documente o que você aprendeu e use essas percepções em testes futuros.
Etapa 10: Continue testando
O teste A/B é um processo, não um evento único. Depois que você encontrar um vencedor, teste-o contra um novo concorrente.
Teste A/B em marketing: Casos de uso
Os testes A/B funcionam para quase todos os tipos de conteúdo de marketing.
Aqui estão as áreas em que você verá o maior impacto:
1. Linhas de assunto de e-mail e chamadas para ação
O e-mail é o paraíso dos testes A/B. Você pode testar linhas de assunto, texto de visualização, horários de envio, nomes de remetente e conteúdo do e-mail. As linhas de assunto geralmente apresentam as maiores diferenças.
Tente testar o tamanho (curto ou longo), a personalização (com ou sem nomes próprios), a urgência (tempo limitado ou permanente) e o tom (formal ou casual).
Até mesmo pequenas melhorias nas taxas de abertura se traduzem em mais receita.
Chamada para ação Os botões são outra mina de ouro. Teste diferentes cores, textos, tamanhos e posições. "Buy Now" pode funcionar melhor do que "Get Started", ou vice-versa.
2. Criativos de anúncios e publicações em mídias sociais
As plataformas de mídia social têm testes A/B integrados para anúncios.
Você pode testar diferentes imagens, vídeos, títulos e descrições para ver o que repercute no seu público.
Para postagens orgânicas, tente testar diferentes horários de postagem, estratégias de hashtag e formatos de conteúdo.
O vídeo pode superar as imagens para seu público, e as postagens em carrossel podem superar as imagens individuais.
Se estiver usando conteúdo gerado por IA para anúncios ou publicações em redes sociais, considere usar Humanizador de IA indetectável para refinar sua cópia.
O texto escrito por IA geralmente não tem o toque humano que gera engajamento, e humanizá-lo pode melhorar o desempenho em seus testes A/B.
3. Páginas de destino e taxas de conversão
As páginas de destino oferecem inúmeras oportunidades de teste.
Teste títulos, subtítulos, imagens, formulários, depoimentos e layouts de página. Mesmo pequenas alterações podem afetar drasticamente as taxas de conversão.
Concentre-se primeiro nos elementos acima da dobra. O título, a imagem principal e a chamada para ação principal recebem mais atenção.
Depois de otimizá-los, passe para os elementos secundários.
4. Manchetes e páginas de SEO
Títulos diferentes podem dobrar ou triplicar suas taxas de cliques nos resultados de pesquisa.
Teste apelos emocionais versus lógicos, números versus ausência de números e diferentes posicionamentos de palavras-chave.
Para Conteúdo de SEOSe você quiser testar as tags de título, as meta descrições e os cabeçalhos na página, poderá testar as tags de título, as meta descrições e os títulos na página.
Os dados do Search Console mostram quais páginas recebem impressões, mas poucos cliques, o que as torna candidatas perfeitas para testes de títulos.
O que é teste A/B em mídia social e conteúdo de vídeo?
O teste A/B de mídia social vai além dos anúncios.
Você pode testar o desempenho do conteúdo orgânico experimentando diferentes abordagens e medindo o envolvimento.
Para conteúdo de vídeo, teste miniaturas, títulos, durações de vídeo e horários de postagem.
Os algoritmos do YouTube e do TikTok favorecem o conteúdo que mantém as pessoas assistindo, portanto, testar diferentes ganchos e estruturas de conteúdo pode aumentar seu alcance.
O Instagram e o Facebook permitem que você teste Stories, Reels e publicações regulares.
Experimente diferentes tamanhos de legenda, estratégias de hashtag e estilos visuais. O que funciona em uma plataforma pode fracassar em outra.
As miniaturas de vídeo merecem atenção especial. Elas costumam ser o fator decisivo para que alguém assista ao seu conteúdo.
Teste diferentes expressões faciais, sobreposições de texto e esquemas de cores.
O conteúdo do LinkedIn tem um desempenho diferente do conteúdo do Instagram. Os públicos profissionais respondem a gatilhos diferentes dos públicos voltados para o entretenimento.
Teste a linguagem formal versus casual, tópicos específicos do setor versus tópicos gerais e diferentes formatos de conteúdo.
Ferramentas para executar testes A/B: Gratuitas e pagas
Você não precisa de um software empresarial caro para começar a fazer testes A/B.
Muitas ferramentas funcionam para empresas de todos os tamanhos.
Alternativas ao Google Optimize (Sunset)
O Google Optimize era a ferramenta de teste A/B gratuita até que o Google a fechou em 2023.
Agora você precisa de alternativas.
- Optimizely é a opção premium. É avançado, mas caro, projetado para empresas com grandes orçamentos para testes. A interface é intuitiva e a análise estatística é sólida.
- VWO (Visual Website Optimizer) fica no meio termo. É mais econômico do que o Optimizely, mas mais rico em recursos do que as ferramentas básicas. É uma boa opção para empresas em crescimento que precisam de testes confiáveis sem preços empresariais.
- Unbounce oferece testes A/B integrados para páginas de destino. Se já o estiver usando para criar páginas, os recursos de teste são convenientes e eficazes.
Plataformas de e-mail
A maioria das plataformas de e-mail inclui recursos de teste A/B. Aqui estão nossas escolhas:
- Mailchimp permite que você teste linhas de assunto, horários de envio e conteúdo para contas gratuitas. Sua interface facilita a configuração de testes e a interpretação dos resultados.
- Kit (anteriormente ConvertKit) concentra-se em empresas de criadores. Seus recursos de teste A/B funcionam bem para boletins informativos, lançamentos de cursos e promoções de produtos. Os recursos de automação permitem que você configure testes contínuos.
- ActiveCampaign combina testes de e-mail com automação avançada. Você pode testar sequências de e-mail, não apenas e-mails individuais. Isso é poderoso para funis de vendas complexos.
Ferramentas de teste de anúncios e páginas de destino
- Leadpages inclui testes A/B na maioria dos planos. Você pode testar diferentes versões de página e acompanhar as conversões sem configuração técnica.
- Gerente de anúncios do Facebook tem testes A/B integrados para campanhas de anúncios. Você pode testar públicos, criativos e posicionamento simultaneamente. A interface não é excelente, mas a funcionalidade funciona.
- Anúncios do Google permite que você teste o texto do anúncio, as palavras-chave e as páginas de destino. Os recursos de significância estatística o ajudam a tomar decisões confiantes.
Para a criação de conteúdo, considere o uso de Escritor de SEO da Undetectable AI quando você precisa de várias versões de conteúdo otimizado para SEO para testes.
Ao executar testes específicos da plataforma, Escritor furtivo de IA indetectável garante que suas variações de teste sejam aprovadas pelas ferramentas de detecção de IA.
Melhores recursos de teste A/B para iniciantes
O aprendizado de testes A/B requer teoria e prática.
Esses recursos o ajudarão a começar no caminho certo.
- Blog do ConversionXL abrange os fundamentos dos testes A/B com estudos de casos reais. Seus artigos detalham conceitos estatísticos complexos em conselhos práticos.
- Blog da Optimizely apresenta ideias de testes e estudos de caso das principais marcas. Mesmo que você não use a ferramenta deles, o conteúdo é valioso para aprender o que testar.
- Instituto CXL oferece cursos sobre otimização de conversões e testes A/B. O conteúdo é avançado, mas vale o investimento se você leva a sério os testes.
- Blog de Neil Patel tem guias de teste A/B fáceis de usar para iniciantes. O conteúdo é menos técnico, mas mais prático para pequenas empresas.
- Academia da HubSpot tem cursos gratuitos sobre testes A/B e otimização de conversões. Os certificados não são muito importantes, mas o conteúdo é sólido.
- Blog do VWO publica estudos de caso que mostram resultados de testes reais antes e depois. Esses exemplos ajudam você a entender quais tipos de melhorias são realistas.
Para cálculos de significância estatística, use ferramentas como Calculadora de testes A/B de Evan Miller ou a calculadora de significância da VWO.
Isso o ajuda a determinar o tamanho das amostras e a interpretar os resultados corretamente.
Acesse nosso Detector e Humanizador de IA confiável usando o widget abaixo.
Perguntas frequentes sobre testes A/B
Qual é a duração ideal para um teste A/B?
Execute-o por uma ou duas semanas para capturar os padrões dos dias úteis, ou por mais tempo se você estiver no setor B2B. Não termine antes do tempo - aguarde um tamanho de amostra sólido e significância estatística.
Posso fazer um teste A/B sem codificação?
Sim. A maioria das ferramentas oferece editores visuais. As plataformas de e-mail, os criadores de páginas de destino e o Gerenciador de tags do Google suportam testes sem código ou com pouco código.
Qual é a diferença entre os testes A/B e multivariados?
A/B testa uma variável. A multivariada testa várias de uma vez e precisa de muito mais tráfego. Comece de forma simples, aprenda primeiro com o A/B.
Como posso saber se meu teste funcionou?
Procure confiança estatística de 95%+. Concentre-se em melhorias significativas, não apenas em quem "ganhou", mas em quanto.
Nos dados nós confiamos
Os testes A/B transformam a adivinhação em conhecimento. Em vez de se perguntar se o seu marketing funciona, você obtém respostas definitivas respaldadas por dados.
O processo não é complicado, mas exige disciplina.
Você precisa testar uma variável de cada vez, executar os testes por tempo suficiente para atingir a significância e resistir ao impulso de declarar vencedores muito cedo.
Escolha um elemento de seu marketing sobre o qual você sempre teve dúvidas. Talvez sejam as linhas de assunto de seu e-mail ou o título de sua página de destino.
Configure um teste simples, deixe-o funcionar corretamente e veja o que acontece.
Os resultados podem surpreendê-lo. A versão que você achava que perderia pode ganhar muito.
A mudança que você achava que era pequena pode alterar significativamente a situação.
A maioria das empresas deixa dinheiro na mesa porque não faz testes.
Eles se atêm à primeira versão que funciona em vez de encontrar a versão que funciona melhor.
Seus concorrentes provavelmente estão adivinhando. E enquanto eles estão discutindo as cores dos botões em reuniões, você pode testá-los.
Enquanto eles estão discutindo sobre as manchetes, você pode medi-las.
E a melhor parte? Você não precisa descobrir isso sozinho.
A IA indetectável oferece ferramentas que dão suporte ao seu processo de teste, quer você esteja elaborando um texto, gerando ideias ou analisando o que funcionou.