O que é o teste A/B? Dicas, ferramentas e exemplos reais

Há grandes profissionais de marketing e há grandes profissionais de marketing que fazem testes A/B a tudo.

São eles que obtêm taxas de abertura de correio eletrónico 40% mais elevadas, enquanto você se pergunta porque é que as suas campanhas fracassam.

Estão a conseguir clientes com mais do que o taxas de conversão médias que fazem com que o teu patrão fique a pensar duas vezes.

Entretanto, fica-se a adivinhar o que funciona e o que não funciona.

A questão é a seguinte: eles não são necessariamente mais inteligentes do que tu. Eles apenas testam as suas suposições em vez de confiarem no seu instinto.

Os testes A/B não são uma experiência complexa de ciência de dados reservada aos gigantes da tecnologia.

É um método simples que qualquer pessoa pode utilizar para tomar melhores decisões.

Se as suas tarefas diárias consistem em escrever linhas de assunto de correio eletrónico, conceber páginas de destino ou criar publicações nas redes sociais, os testes A/B eliminam as suposições do marketing.

Hoje, vamos explicar tudo o que precisa de saber sobre os testes A/B.

Abordaremos as noções básicas, analisaremos exemplos reais e mostraremos exatamente quais as ferramentas a utilizar.

No final, saberá como configurar testes que realmente fazem avançar as métricas do seu negócio.

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Principais conclusões

• Os testes A/B comparam duas versões de conteúdos para ver qual tem melhor desempenho

• A significância estatística é mais importante do que o instinto na tomada de decisões

• As linhas de assunto do correio eletrónico, o texto do anúncio e as páginas de destino são os que mais beneficiam dos testes A/B

• Existem ferramentas de teste gratuitas, mas as plataformas pagas oferecem funcionalidades mais avançadas

• A duração dos testes deve ser de, pelo menos, um ciclo económico completo

• Pequenas alterações podem conduzir a grandes melhorias nas taxas de conversão

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O que é o teste A/B?

Os testes A/B são como uma experiência controlada para o seu marketing.

Cria duas versões de algo (Versão A e Versão B), apresenta-as a diferentes grupos de pessoas e canais de comercializaçãoe, em seguida, ver qual deles tem melhor desempenho.

Pense nisto como uma competição frente a frente entre as suas ideias. 

Em vez de discutir sobre qual o título mais apelativo ou qual a cor do botão que converte melhor, deixa que os dados reais decidam.

O processo é simples: divida o seu público aleatoriamente, mostre a metade deles a versão A, mostre a outra metade a versão B e depois meça os resultados.

A versão vencedora é distribuída a toda a gente.

Mas é aqui que a maioria das pessoas faz asneira. Fazem testes durante três dias, vêem que a versão B está a ganhar por 2% e declaram a vitória.

Os verdadeiros testes A/B requerem significância estatística.

Isso significa recolher dados suficientes para provar que a diferença não é apenas um acaso.

Os testes A/B funcionam porque eliminam preconceito de marketing.

As suas preferências pessoais não interessam. As opiniões do seu chefe não interessam. O que importa é o que realmente faz com que as pessoas cliquem, comprem ou se envolvam.

Por que razão deve efetuar um teste A/B?

Porque as suposições matam as empresas.

Todos os profissionais de marketing pensam que sabem 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 em cerca de metade das vezes.

Os testes A/B poupam-no de erros dispendiosos.

Em vez de lançar uma campanha com base no que "parece certo", testa primeiro pequenos lotes. Se a versão A for um fracasso, apenas desperdiçou uma fração do seu orçamento.

A vantagem é enorme. As pequenas melhorias acumulam-se ao longo do tempo.

Um aumento de 10% nas taxas de abertura de correio eletrónico não parece entusiasmante até perceber que isso significa 10% mais oportunidades todos os meses durante o resto do ano.

Os testes A/B também criam confiança organizacional.

Quando puder provar que o seu botão vermelho superou o azul com 95% de confiança, os intervenientes deixam de questionar as suas decisões. Os dados são sempre melhores do que as opiniões.

Além disso, aprendemos coisas que nos surpreendem.

O título que detestou pode ser o seu melhor desempenho. A mensagem de correio eletrónico que considerou demasiado longa pode converter melhor do que a sua versão "vigorosa".

Como funciona o teste A/B? Passo a passo

Efetuar um teste A/B não é uma tarefa difícil, mas há uma forma correta e uma forma incorrecta de o fazer.

Passo 1: Escolha uma coisa para testar

Concentre-se numa única variável. Se alterar tanto o título como a cor do botão, não saberá qual a alteração que causou a melhoria. Teste primeiro o título e depois a cor do botão.

Passo 2: Formular uma hipótese

Não se limite a testar coisas aleatórias. Tenha uma teoria sobre a razão pela qual a versão B pode ser melhor do que a versão A.

Talvez ache que linhas de assunto mais curtas funcionam melhor, ou talvez os botões vermelhos convertam mais do que os azuis.

Passo 3: Crie as suas variações

Construa a Versão A (o seu controlo) e a Versão B (o seu teste). Mantenha tudo o resto idêntico.

Se estiver a testar linhas de assunto de e-mail, o conteúdo do e-mail deve ser exatamente o mesmo.

Passo 4: Divida o seu público aleatoriamente

A maioria das ferramentas de teste A/B trata disto automaticamente. A palavra-chave é "aleatoriamente". Não envie a versão A aos seus melhores clientes e a versão B a todos os outros.

Passo 5: Decidir sobre as métricas de sucesso

O que está a medir? Taxas de cliques? Taxas de conversão? Receita por visitante?

Escolha a sua métrica antes de começar a testar, não depois de ver os resultados.

Passo 6: Determinar o tamanho da amostra

Utilize uma calculadora de tamanho de amostra para calcular o número de pessoas necessárias para obter significância estatística.

Isto depende da sua taxa de conversão atual e da dimensão do aumento que pretende detetar.

Passo 7: Executar o teste

Deixe-o funcionar até atingir o tamanho pretendido da amostra ou o nível de confiança. Não espreite os resultados diariamente e não pare cedo só porque uma versão está a ganhar.

Etapa 8: Analisar os resultados

Procurar significância estatística, normalmente 95% de confiança ou superior.

Se não atingir a significância, não tem um vencedor. Efectue o teste durante mais tempo ou aceite que não existe uma diferença significativa.

Etapa 9: Implementar o vencedor

Disponibilize a versão vencedora a todo o seu público. Documente o que aprendeu e utilize essas informações para testes futuros.

Passo 10: Continuar a testar

Os testes A/B são um processo e não um evento único. Quando 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 conteúdos de marketing.

Eis as áreas em que verá o maior impacto:

1. Linhas de assunto de correio eletrónico e apelos à ação

O correio eletrónico é o paraíso dos testes A/B. Pode testar linhas de assunto, texto de pré-visualização, horários de envio, nomes de remetente e conteúdo do e-mail. As linhas de assunto geralmente mostram as maiores diferenças.

Experimente testar a duração (curta ou longa), a personalização (com ou sem nome próprio), a urgência (tempo limitado ou permanente) e o tom (formal ou informal).

Mesmo pequenas melhorias nas taxas de abertura traduzem-se em mais receitas.

Apelo à ação Os botões são outra mina de ouro. Teste diferentes cores, textos, tamanhos e posições. "Comprar agora" pode funcionar melhor do que "Começar a usar" ou vice-versa.

2. Criativos de anúncios e publicações nas redes sociais

As plataformas de redes sociais têm testes A/B integrados para anúncios.

Pode testar diferentes imagens, vídeos, títulos e descrições para ver o que é mais interessante para o seu público.

Para publicações orgânicas, experimente testar diferentes horários de publicação, estratégias de hashtag e formatos de conteúdo.

O vídeo pode superar as imagens para o seu público, e as publicações em carrossel podem superar as imagens individuais.

Se estiver a utilizar conteúdos gerados por IA para anúncios ou publicações nas redes sociais, considere utilizar Humanizador de IA indetetável para aperfeiçoar o seu texto.

O texto escrito por IA carece muitas vezes do toque humano que impulsiona o envolvimento, e humanizá-lo pode melhorar o desempenho nos 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, testemunhos 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 são os que recebem mais atenção.

Depois de os otimizar, passe para os elementos secundários.

4. Títulos e páginas SEO

Títulos diferentes podem duplicar ou triplicar as suas taxas de cliques nos resultados da pesquisa.

Teste apelos emocionais versus apelos lógicos, números versus ausência de números e diferentes colocações de palavras-chave.

Para Conteúdo SEOPara testar as etiquetas de título, as meta descrições e os títulos na página.

Os dados da Consola de Pesquisa mostram quais as páginas que obtêm impressões mas poucos cliques, tornando-as candidatas perfeitas para testes de títulos.

O que é o teste A/B nas redes sociais e no conteúdo de vídeo?

Os testes A/B nas redes sociais não se limitam aos anúncios.

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 publicação.

Os algoritmos do YouTube e do TikTok favorecem o conteúdo que mantém as pessoas a ver, pelo que testar diferentes ganchos e estruturas de conteúdo pode aumentar o seu alcance.

O Instagram e o Facebook permitem-lhe testar Stories, Reels e publicações normais.

Experimente diferentes comprimentos de legendas, estratégias de hashtag e estilos visuais. O que funciona numa plataforma pode falhar noutra.

As miniaturas de vídeo merecem uma atenção especial. São muitas vezes o fator decisivo para que alguém veja ou não o 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. As audiências profissionais respondem a factores diferentes das audiências focadas no entretenimento.

Teste a linguagem formal vs. informal, tópicos específicos do sector vs. tópicos gerais e diferentes formatos de conteúdo.

Ferramentas para executar testes A/B: Gratuitas e pagas

Não precisa de software empresarial dispendioso para começar a fazer testes A/B.

Muitas ferramentas funcionam para empresas de todas as dimensões.

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 precisa de alternativas.

• Optimizely é a escolha premium. É potente mas dispendioso, concebido para empresas com grandes orçamentos para testes. A interface é intuitiva e a análise estatística é sólida.
• VWO (Visual Website Optimizer) situa-se no meio. É mais económico do que o Optimizely, mas mais rico em funcionalidades do que as ferramentas básicas. É bom para empresas em crescimento que precisam de testes fiáveis sem preços empresariais.
• Unbounce oferece testes A/B incorporados para páginas de destino. Se já estiver a utilizá-lo para criar páginas, as funcionalidades de teste são práticas e eficazes.

Plataformas de correio eletrónico

A maioria das plataformas de correio eletrónico inclui funcionalidades de teste A/B. Eis as nossas escolhas: 

• Mailchimp permite-lhe testar linhas de assunto, tempos de envio e conteúdo para contas gratuitas. A sua interface facilita a configuração de testes e a interpretação dos resultados.
• Kit (anteriormente ConvertKit) concentra-se em negócios 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 correio eletrónico com automatização avançada. Pode testar sequências de correio eletrónico e não apenas mensagens individuais. Isto 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. Pode testar diferentes versões de páginas e acompanhar as conversões sem configuração técnica.
• Gestor de anúncios do Facebook tem testes A/B incorporados para campanhas publicitárias. Pode testar audiências, criativos e posicionamento em simultâneo. A interface não é óptima, mas a funcionalidade funciona.
• Anúncios do Google permite-lhe testar o texto do anúncio, as palavras-chave e as páginas de destino. As funcionalidades de significância estatística ajudam-no a tomar decisões seguras.

Para a criação de conteúdos, considere a utilização de Escritor de SEO da Undetectable AI quando necessita de várias versões de conteúdo optimizado para SEO para testes.

Ao executar testes específicos da plataforma, Escritor de IA furtiva da Undetectable AI garante que as suas variações de teste passam nas ferramentas de deteção de IA.

Melhores recursos de teste A/B para iniciantes

A aprendizagem dos testes A/B requer teoria e prática.

Estes recursos ajudá-lo-ão a começar no caminho certo.

• Blogue do ConversionXL abrange os fundamentos dos testes A/B com estudos de casos reais. Os seus artigos transformam conceitos estatísticos complexos em conselhos práticos.
• Blogue da Optimizely apresenta ideias de testes e estudos de casos de grandes marcas. Mesmo que não utilize 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 a pena o investimento se estiver a falar a sério sobre testes.
• Blogue de Neil Patel tem guias de teste A/B para principiantes. O conteúdo é menos técnico e mais prático para as pequenas empresas.
• Academia HubSpot tem cursos gratuitos sobre testes A/B e otimização de conversões. Os certificados não são muito importantes, mas o conteúdo é sólido.
• Blogue do VWO publica estudos de casos que mostram os resultados antes/depois de testes reais. Estes exemplos ajudam-no a compreender que tipos de melhorias são realistas.

Para cálculos de significância estatística, utilize ferramentas como Calculadora de testes A/B de Evan Miller ou a calculadora de significância da VWO.

Estes ajudam a determinar a dimensão das amostras e a interpretar corretamente os resultados.

Aceda ao nosso Detetor de IA e Humanizador de confiança utilizando o widget abaixo.

Perguntas frequentes sobre testes A/B

Nos dados confiamos

Os testes A/B transformam a adivinhação em conhecimento. Em vez de se perguntar se o seu marketing funciona, obtém respostas definitivas apoiadas em dados.

O processo não é complicado, mas exige disciplina.

É necessário testar uma variável de cada vez, efetuar testes durante o tempo suficiente para atingir a significância e resistir ao impulso de declarar vencedores demasiado cedo.

Escolha um elemento do seu marketing que sempre lhe suscitou dúvidas. Talvez sejam as linhas de assunto do seu correio eletrónico ou o título da sua página de destino.

Configure um teste simples, deixe-o funcionar corretamente e veja o que acontece.

Os resultados podem surpreender-vos. A versão que pensava que iria perder pode ganhar em grande.

A mudança que julgava ser insignificante pode mudar significativamente a situação.

A maioria das empresas deixa dinheiro na mesa porque não efectua testes.

Ficam com a primeira versão que funciona em vez de encontrarem a versão que funciona melhor.

Os seus concorrentes estão provavelmente a adivinhar. E enquanto eles estão a debater as cores dos botões nas reuniões, você pode estar a testá-los.

Enquanto eles discutem os títulos, você pode estar a medi-los.

E a melhor parte? Não tem de o fazer sozinho.

A IA indetetável oferece ferramentas que apoiam o seu processo de teste, quer esteja a criar um texto, a gerar ideias ou a analisar o que funcionou.