Teste A/B: acerte na escolha com dados reais

Quem trabalha com marketing digital sabe: as etapas de testagem são essenciais para qualquer estratégia bem-sucedida. E é por isso que o teste A/B é tão popular.

Queridinho dos designers, especialistas em experiência do usuário (UX), conteudistas e profissionais das áreas criativas em geral, esse procedimento é conhecido por sua capacidade de fornecer insights valiosos para quem deseja impactar o público do jeito certo.

Se você já ficou naquela indecisão na hora de criar os materiais da sua marca por não saber qual é o melhor título ou qual versão do CTA tem mais potencial de gerar conversões… Não precisa mais ficar quebrando a cabeça com isso. Deixa que o teste A/B te ajuda na escolha!

Quer saber mais? Então é só continuar por aqui. Neste conteúdo, você vai descobrir o que é teste A/B, como ele funciona e de que formas pode contribuir para os resultados das suas estratégias de marketing.

Confira, a seguir:

Então o que é o Teste A/B e para que ele serve? 

O teste A/B é uma metodologia de testagem baseada na comparação dos dados de desempenho de duas versões do mesmo material. Muito utilizado na criação de páginas web e peças de marketing digital, ele serve para determinar qual variação do conteúdo testado é mais eficiente em obter as respostas desejadas.

Também conhecido como split test (“teste de divisão”) e teste bucket, o método permite a avaliação de uma variável por vez. 

Em outras palavras, as duas versões comparadas devem ser praticamente idênticas, com exceção de um elemento específico – que pode ser um intertítulo, por exemplo, ou a formatação dos textos, a presença de uma imagem, o uso de um determinado termo etc –. Esse elemento que está sendo testado é o que chamamos de variável.

Não é difícil de entender: imagine que você pensou em duas possibilidades de títulos incríveis para a sua landing page e gostaria de descobrir qual delas consegue incentivar mais usuários a concluírem a conversão.

Nesse caso, metade do seu grupo de amostragem – que é composto pelos usuários selecionados para visualizar o conteúdo – verá a versão “A” da sua landing page, e a outra metade verá a versão “B” (que, lembrando, deve ser quase igual à primeira, apenas com o título diferente).

Ao término do período de testagem determinado no início do processo, você poderá comparar a performance de ambas as versões (também chamadas de variantes) nas métricas relevantes para o seu objetivo. 

No fim, você elege a variante que se saiu melhor como a “oficial”. Faz sentido, né?

Por que é importante realizar testes A/B? Conheça as principais vantagens

Embora sigam uma lógica relativamente simples, os testes A/B exigem um pouco de conhecimento técnico e muita atenção por parte de quem realiza os experimentos.

No fim das contas, será que vale a pena ter esse trabalho todo?

Sem dúvidas, os testes A/B podem impulsionar bastante a eficácia das estratégias de conteúdo, desde que sejam realizados nas situações certas – e a gente vai falar mais sobre isso daqui a pouco –.

O principal benefício desse método é que ele evita que a empresa gaste recursos e tempo com a veiculação de conteúdos pouco eficientes. Com um bom processo de testagem, você aprende o que funciona para o seu público sem ter que errar antes.

Para entender melhor o que o teste A/B pode agregar aos seus projetos de marketing, confira abaixo os maiores benefícios dessa abordagem:

Precisão nos resultados 

O teste A/B te tira da escuridão do “achismo” e revela os caminhos mais promissores para chegar aos seus objetivos de comunicação.

Por envolver metodologias estruturadas e práticas de comprovação estatística, o método funciona a partir de dados precisos e exatos, o que proporciona muito mais segurança na hora de validar as opções de conteúdo. Como a gente sempre repete por aqui: os números não mentem!

É por isso que o teste A/B é um aliado tão valioso para quem deseja desenvolver um trabalho de marketing data-driven, isto é, construir estratégias baseadas em dados e medições concretas.

Auxílio nas decisões 

O propósito de usar os testes A/B é obter informações precisas… e informações precisas são essenciais na tomada de decisões assertivas.

Além de evitar investimentos equivocados e perda de tempo, a testagem entrega ótimos insights sobre quais são as escolhas mais estratégicas para os seus projetos e campanhas. Assim, você descobre o que deve trazer resultados mais atrativos. 

Em outras palavras, o teste A/B pode melhorar o ROI (retorno sobre investimento) das suas ações de marketing, fazendo com que você gere um número maior de conversões gastando menos recursos.

Compreensão do público 

Já falamos que o teste A/B tem o poder de revelar o que funciona melhor para impactar o seu público, né?

Então, além de contribuir para a tomada de decisões pontuais (em projetos específicos), isso também enriquece o repertório de conhecimentos que você tem sobre a sua audiência. Se os testes demonstraram que um determinado tipo de elemento ou argumento aproximou os usuários da conversão, você pode replicar e adaptar esse aprendizado em outros conteúdos do futuro.

Portanto, os testes A/B podem refinar a sua compreensão acerca de como as personas da sua marca se comportam em relação aos seus materiais.

Saiba onde é possível utilizar o Teste A/B: 

Outra vantagem notável do teste A/B é a versatilidade. Todas as mesmas recriações 

A metodologia é aplicada a diversos formatos de conteúdo e funciona bem com uma imensa variedade de canais de comunicação. Dá para dizer que ela pode ser utilizada para avaliar praticamente qualquer material de marketing digital. As variáveis testadas podem ir desde layouts de páginas web até uma única palavra presente nos elementos textuais.

Abaixo, você confere algumas explicações sobre os tipos de conteúdo e os elementos variáveis que costumam aparecer com mais frequência nos testes A/B das empresas.

Landing Pages 

O objetivo de toda landing page é o mesmo: gerar o máximo possível de conversões.

Comumente utilizadas nas estratégias de aquisição de leads, essas páginas costumam ser cuidadosamente pensadas para incentivar os usuários a completarem uma determinada ação – que geralmente envolve o preenchimento de um formulário de dados pessoais –.

Por isso, elas tendem a usar uma abordagem mais objetiva, com títulos e descrições bem diretas, CTAs poderosos e muitas técnicas de copywriting mobilizadas para criar textos persuasivos (também chamados de copy).

Resumindo: o conteúdo precisa ser impactante na medida certa e bastante assertivo. Por isso, os testes A/B em landing pages geralmente são aplicados para avaliar:

• Título: o título da página (que muitas vezes aparece acompanhado por um subtítulo) é um dos primeiros elementos notados por quem acessa as landing pages. A testagem pode ser utilizada para definir quais versões do título são mais eficazes na tarefa de atrair e reter a atenção dos usuários.

• Copy presente em descrições, intertítulos e outros fragmentos textuais: talvez você consiga listar dezenas de benefícios que a sua oferta pode proporcionar aos usuários. Mas quais desses argumentos realmente merecem aparecer na landing page? Com o teste A/B, você avalia diferentes possibilidades de copy e descobre as propostas de valor que são mais relevantes para o seu público.

• Formulário: o formulário da sua landing page é o grande astro da jornada de conversão – é por meio dele que você terá acesso aos dados dos leads –. Portanto, é importante submeter esse elemento a alguns testes para descobrir qual é o formato perfeito em relação ao número de campos de preenchimento, à natureza dos dados solicitados, às CTAs, às copies etc.

• Design visual, formatação, layout e outros fatores ligados à aparência: a organização dos elementos da sua landing page facilita a navegação? Os componentes visuais utilizados promovem a legibilidade? Para encontrar respostas, você pode testar fatores como layout, cores das fontes, distribuição dos textos, presença e ausência de imagens etc.

Calls-to-Action (CTAs)

As famosas CTAs (ou “chamadas para a ação”, do inglês call-to-action) estão presentes em praticamente todo conteúdo de marketing digital.

Afinal, estamos falando das chamadas que convidam o usuário a tomar uma determinada atitude. São elementos textuais ou visuais que solicitam uma resposta imediata por parte de quem está visualizando.

Trechos de copy do tipo “Visite nosso site novo” e “Conheça nossas unidades”, botões de “Comprar agora”, hiperlinks com textos como “Clique para conferir nossa seleção especial de produtos”... todos esses são exemplos de CTAs.

Como você provavelmente já sabe, as chamadas são essenciais para a conversão. Elas podem ou não estar associadas a elementos clicáveis (como botões e hiperlinks), e são presenças obrigatórias em landing pages, páginas de produtos, mensagens de e-mail marketing promocionais, formulários de cadastro etc.

Por isso, elas são escolhidas como variáveis nos testes A/B com bastante frequência.

Você pode testar as CTAs dos seus conteúdos para descobrir quais chamadas movem a sua audiência de maneira mais eficaz. É possível avaliar fatores como a posição da CTA no material, a copy utilizada, as paletas de cores e o design dos botões.

E-mail Marketing 

Apesar da reputação meio controversa, o e-mail marketing ainda está entre as estratégias mais populares (e poderosas) de marketing digital.

Nesse caso, a testagem é ainda mais importante para garantir a eficácia da comunicação: tomar decisões erradas durante a produção do conteúdo pode fazer com que suas mensagens nem sequer sejam abertas pelos usuários. Aqui, escolher os elementos mais impactantes é indispensável.

A boa notícia é que a maioria das ferramentas de e-mail marketing já contam com recursos especialmente voltados para a realização de testes A/B. Isso facilita a avaliação de aspectos como:

• Linha de assunto: o assunto do e-mail é o principal responsável por fazer os destinatários visualizarem o conteúdo completo das mensagens. Por isso, vale a pena usá-lo como variável nos testes A/B para identificar os termos, construções textuais e gatilhos que mais atraem cliques para os seus e-mails.

• Copies, CTAs e texto do e-mail: os testes A/B também podem ser usados para avaliar títulos, subtítulos, intertítulos e chamadas para a ação presentes no e-mail, assim como a formatação e o layout desses componentes textuais. Também é possível utilizar os blocos de texto existentes no corpo da mensagem como variáveis, embora isso seja menos comum.

• Uso de mídias e elementos gráficos: às vezes, o que toca os usuários e estimula a interação é a utilização de elementos visualmente chamativos, como imagens, ilustrações, GIFs, ícones etc. Você pode utilizar o teste A/B para descobrir se a presença desses componentes faz diferença para o seu público.

• Segmentação da lista de e-mail: embora as variáveis que mencionamos até agora sejam todas partes que compõem os conteúdos, esta sugestão de aplicação do teste A/B é um pouco diferente. É possível utilizar a metodologia para testar a seleção dos destinatários – a ideia é enviar o mesmo e-mail para dois grupos de contatos diferentes –. Assim, você consegue comparar as métricas de recepção de ambas as listas e segmentar o público-alvo de maneira mais assertiva.

Anúncios 

Seja em banners, nas redes sociais, no YouTube, nas SERPs (páginas de resultados das pesquisas) ou em outros veículos de publicidade paga, os anúncios são ferramentas preciosas de divulgação e conversão.

Mas, para que sejam capazes de gerar resultados favoráveis, eles precisam ser elaborados de maneira estratégica – usando os elementos certos para atrair cliques –. Tenha em mente que um anúncio pouco assertivo pode acabar sendo um desperdício de dinheiro.

Felizmente, as plataformas de publicidade paga costumam oferecer ferramentas de teste A/B para anúncios. Isso vem a calhar quando você precisa escolher:

• Títulos, CTAs e textos do anúncio: na composição de um anúncio, todos os elementos precisam atuar em sintonia para persuadir os usuários a clicarem. Por isso, vale a pena rodar testes A/B para encontrar as variações mais chamativas e convincentes dos fragmentos textuais e chamadas para a ação.

• Mídias e elementos visuais: aqui, o uso de imagens, vídeos e peças de design pode influenciar bastante o comportamento de quem visualiza o conteúdo – no bom e no mau sentido –. Alguns anúncios são beneficiados pela presença desses elementos, mas outros funcionam melhor só com textos e CTAs. Na dúvida, recorra ao teste A/B para determinar o que faz mais sentido para a campanha.

• Segmentação do público-alvo: assim como no caso das campanhas de e-mail marketing, você pode utilizar a testagem para segmentar o público-alvo que receberá os seus anúncios. Assim, é mais fácil descobrir quais configurações entregam o conteúdo para uma audiência mais qualificada.

Colocando o Teste A/B em prática: como fazer? 

Até aqui, você com certeza já entendeu o potencial dos testes A/B e as principais possibilidades de aplicação.

Mas… na prática, como iniciar o processo de testagem da maneira certa?

Bem, o passo a passo da realização dos experimentos pode variar de acordo com as especificidades dos conteúdos, os objetivos da empresa, as ferramentas utilizadas etc. Mas, de maneira geral, existem algumas etapas que estão presentes na maioria dos procedimentos.

Se quiser, você pode utilizar as dicas que listamos abaixo como pontos de partida para os seus testes A/B.

1. Determine o objetivo geral do teste: o que você deseja alcançar com o processo de testagem? Antes de começar, é importante ter clareza sobre a finalidade do teste (pode ser aumentar o número de conversões de uma landing page ou melhorar a taxa de cliques de um e-mail, por exemplo).

2. Defina a variável que será testada: qual é o elemento que você vai avaliar? Geralmente, essa decisão é feita a partir de uma hipótese inicial. Imagine que o seu time realizou estudos de mapeamento de melhorias ou análises de benchmarking e chegou à conclusão de que mudar a posição da CTA pode aumentar a taxa de conversão de uma landing page. Esse é um exemplo de hipótese que pode ser avaliada por meio do teste A/B.

3. Elabore a variante: agora, é hora de criar a “versão B” do seu conteúdo, com alterações no elemento escolhido como variável. Lembre-se: a ideia é testar apenas uma variável por vez.

4. Determine a amostragem e o intervalo de testagem: quantos usuários precisam visualizar o conteúdo e a variante do seu teste para que os dados registrados sejam precisos? Essa definição é essencial para definir o tempo que o teste passará no ar – afinal, não dá para interromper o processo antes de coletar um volume suficiente de informações, já que isso prejudica a significância estatística –. Para determinar o tamanho da amostra, a melhor opção é utilizar ferramentas específicas para testes A/B. Nós vamos dar algumas sugestões daqui a pouco.

5. Execute o teste durante o intervalo determinado: finalmente, você já tem tudo que precisa para colocar o seu teste A/B no ar. Esse é o momento de fazer os materiais chegarem até os usuários até o final do tempo de testagem. A etapa final do processo é a interpretação dos resultados, como explicamos aqui embaixo.

E como medir seus resultados? 

O funcionamento adequado do teste A/B também depende bastante de como os resultados são aferidos e interpretados.

Na hora de analisar os dados obtidos durante o intervalo de testagem, é importante se atentar a algumas boas práticas que vão te ajudar a garantir a precisão e a transformar as informações coletadas em insights úteis.

Para a interpretação dos resultados dos seus testes A/B, as nossas dicas de ouro são:

Selecione a métrica certa

Antes de iniciar o teste, escolha a métrica que será utilizada para avaliar a performance. Esse é o único indicador que você vai observar para determinar a diferença de desempenho entre o conteúdo “base” (também chamado de controle) e a variante. 

A seleção da métrica depende do objetivo do teste, do tipo de conteúdo e da variável analisada.

Imagine que a finalidade principal do seu experimento é aumentar o número de conversões de uma landing page, por exemplo. A sua hipótese é de que o texto da CTA, que está em um botão, pode ser alterado para levar mais usuários a clicarem no elemento e concluírem a jornada de conversão.

Portanto, a variável analisada é a copy dessa CTA. A única diferença entre a variante e o conteúdo controle será o texto que aparece dentro do botão. 

Nesse caso, faz sentido definir a taxa de cliques desse componente específico como métrica de referência. A versão “vencedora” será aquela que conquistar mais cliques no botão de CTA.

Tome cuidado com a pressa

A pressa é inimiga da perfeição… e da testagem também!

Não adianta observar os dados coletados pelo teste A/B se ele está no ar há 20 minutos. Mesmo que você tenha a impressão de que já existe uma diferença significativa entre as duas medições de performance pouco tempo após o início do intervalo, o volume de informações coletadas ainda é insuficiente – o que deve te levar a conclusões equivocadas –.

Para evitar dores de cabeça, pode se desapegar da ideia de monitorar a métrica analisada várias vezes antes do encerramento do período determinado. Isso não vai te ajudar em nada (e talvez até aumente a sua ansiedade). Aliás, também não é uma boa ideia tirar o teste do ar antecipadamente. 

Não tem para onde fugir: o teste A/B só é confiável quando os conteúdos ficam rodando pelo tempo necessário para que os resultados tenham significância estatística.

Em alguns casos, o intervalo de testagem ideal pode variar entre 1 e 3 horas, como o que geralmente acontece nos testes A/B de e-mail marketing (mas é claro que isso está longe de ser uma regra). Já nos testes realizados em landing pages e páginas do seu site ou blog, é provável que você precise esperar entre 15 e 30 dias.

Saiba lidar com os resultados inconclusivos

É meio chato admitir, mas o teste A/B nem sempre vai entregar resultados úteis.

Às vezes, mesmo após o intervalo de testagem adequado, a comparação entre as métricas de performance não aponta nenhuma diferença significativa. Isso provavelmente mostra que a variável avaliada não tem tanta influência sobre o sucesso da sua estratégia (ou que a alteração proposta na “versão B” do seu conteúdo é insatisfatória em termos de “potencial de impacto”).

Obviamente, nesse tipo de situação, o teste A/B não contribui para a tomada de decisão.

Embora os resultados inconclusivos possam gerar frustração, o ideal é que eles sejam discutidos pelos membros da equipe responsável pela testagem. Assim, os testes futuros podem ser planejados com mais assertividade.

Mas como eu sei quando é preciso realizar o Teste A/B? 

Quer evitar que os seus testes A/B cheguem a resultados inconclusivos? Então é essencial que você saiba identificar os momentos em que a testagem é realmente pertinente.

Em geral, se algum dos seus conteúdos tem apresentado uma performance muito mais fraca do que você esperava, ele já é um bom candidato ao teste. Quando a necessidade de aprimorar o material é clara, o método tende a ser útil.

Também é importante ter uma hipótese sólida a ser testada. A variável analisada e as diferenças entre as duas versões do conteúdo não podem ser escolhidas arbitrariamente ou com base em “intuição”. Essas definições devem ser baseadas em estudos e observações consistentes.

Além disso, existem algumas situações pontuais nas quais o teste A/B pode vir a calhar, como quando você pretende fazer uma alteração significativa no conteúdo (por qualquer motivo que seja). 

Quer mudar o título da sua landing page ou o layout inteiro dos materiais de e-mail marketing? Não faça isso sem rodar um teste A/B antes. Afinal, esses são elementos-chave, componentes importantes podem ter bastante impacto na performance dos conteúdos. É melhor se certificar de que esse impacto não será negativo após a mudança.

Por fim, a gente recomenda fazer testes A/B durante a fase inicial dos lançamentos de campanhas. Vale a pena criar variantes para os principais conteúdos do projeto e realizar a testagem para verificar quais escolhas e elementos parecem trazer mais resultados.

Assim, você escolhe as versões mais promissoras das peças como os materiais “oficiais” da nova campanha.

Conheça as ferramentas que podem te ajudar: 

Nós já mencionamos as ferramentas de teste A/B algumas vezes por aqui. Agora, você vai entender melhor do que estamos falando.

O uso de plataformas, tecnologias e sistemas confiáveis é essencial para a eficácia dos testes A/B. Sem o apoio desses recursos, seria bem complicado estabelecer os critérios de significância estatística dos experimentos.

Por isso, o ideal é poder contar com ferramentas voltadas especificamente para a realização de testes A/B, como as que sugerimos abaixo. Também é interessante utilizar uma plataforma de análise de dados para facilitar a aferição e a visualização dos resultados.

Optimizely 

A Optimizely é uma ferramenta dedicada às testagens conhecida por sua eficiência e pelos recursos supermodernos de experimentação.

Ela oferece soluções bastante completas para quem deseja validar experiências e conteúdos por meio dos testes A/B ou de outros métodos, com garantia de resultados confiáveis e acesso a uma documentação robusta.

A plataforma é paga. Para ter acesso aos valores, é preciso solicitar um orçamento no site oficial da marca (em inglês).

VWO 

A VWO está entre as gigantes do mercado de ferramentas para testes digitais.

Além dos recursos de testagem para conteúdos web, a empresa também disponibiliza ferramentas voltadas especialmente para a experimentação de apps (para dispositivos móveis). 

Os valores dos planos variam a partir de $314 (dólares americanos) e aumentam de acordo com a quantidade mensal de usuários para os quais você deseja exibir os testes A/B. Para quem pretende testar até 50 mil visitantes únicos por mês, é possível utilizar a ferramenta no plano “Starter”, que é gratuito.

Unbounce 

A finalidade primária da Unbounce é a construção prática de landing pages (LPs) personalizadas.

Em outras palavras, é basicamente um criador de LPs. Mas além de oferecer ótimos recursos para quem deseja elaborar as páginas sem complicações, a plataforma também permite que você avalie a performance das sua criações com uma ferramenta própria de teste A/B.

O plano mais acessível que disponibiliza as funcionalidades de testagem é o “Experiment”, que custa $112 por mês.

Calculadoras de teste A/B 

Lembra que falamos sobre a importância de garantir a relevância estatística nos processos de testagem? Então, é para isso que servem as calculadoras de teste A/B. 

Essas ferramentas permitem que você encontre o tamanho da amostra ideal para os seus experimentos e o período mínimo de duração dos testes – ou seja, elas calculam quantos usuários precisam visualizar os conteúdos do seu teste e por quanto tempo os materiais devem ficar no ar para gerar resultados confiáveis –.

Vale mencionar que os critérios de significância são calculados automaticamente nas plataformas de testagem que mencionamos até aqui. Mas as calculadoras de teste A/B são muito úteis para quem não pode (ou simplesmente não quer) recorrer a ferramentas dedicadas mais complexas.

Elas costumam ser gratuitas e de utilização simples: geralmente, é só informar alguns dados sobre os seus conteúdos e sobre o objetivo do teste. A gente recomenda as calculadoras de teste A/B da SurveyMonkey, da Varify.io e da CXL.

Google Analytics 

Por fim, as plataformas de teste A/B que você acabou de conhecer podem ser integradas ao bom e velho Google Analytics (GA) para facilitar a visualização dos dados.

Embora não tenha uma funcionalidade própria para a realização dos experimentos, o GA permite a vinculação com ferramentas de testagem de terceiros. Assim, os resultados dos testes A/B são transportados para o Analytics de forma automática, o que pode ser uma boa para quem gosta de reunir e monitorar os dados na plataforma oficial do Google.

Como usar o Teste A/B para melhorar a performance das suas campanhas?

No marketing digital, é testando que se aprende. E se você está sempre buscando oportunidades de aprimorar os resultados das suas estratégias, o teste A/B tem tudo para se tornar o seu melhor amigo.

Em projetos de SEO, o método pode ser aplicado de várias maneiras: é possível criar testes para descobrir como melhorar a performance das suas páginas web em diversos aspectos relevantes, como taxa de engajamento, tempo de permanência e interações dos usuários.

Os experimentos podem te ajudar a encontrar formas de aprimorar o desempenho do seu site nesses e em outros fatores que influenciam a classificação dos resultados nos sites de busca. É por meio desse trabalho de melhoria contínua que o portal da sua marca conseguirá conquistar posições de destaque nas pesquisas e ganhar cada vez mais visibilidade orgânica.

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