Quem trabalha com marketing digital deve procurar mensurar todas as suas ações. Se você ainda não faz isso, o teste A/B pode ajudá-lo. Conheça mais sobre essa prática e aumente a sua taxa de conversões!
O que é teste A/B?
Você já teve dúvidas sobre qual cor do botão de CTA você usaria? Saiba que isso faz diferença para os seus resultados, e entender qual é o mais efetivo é fundamental.
O teste A/B faz exatamente isso – toma essa decisão por você com base em dados. Diferente dos testes multivariados, o teste A/B trabalha com apenas uma variável, com o objetivo de escolher a melhor opção entre duas disponíveis. A ideia é pôr à prova duas teorias distintas e avaliar qual gera mais resultado.
Esses testes evitam que você tome decisões em sua estrategia de marketing digital com base em achismos ou suposições sem fundamento. Com eles, você tem números concretos que ajudam a definir a melhor opção.
O que testar?
Sempre surge a dúvida sobre o que testar na hora de montar um teste A/B. Devo focar em CTAs, assuntos de e-mail, copy de anúncios ou conversão em páginas de destino?
É importante definir claramente seus objetivos com o teste para que as análises sejam embasadas e levem a bons planos de ação.
No geral, normalmente são testados:
- Assuntos de e-mail;
- Textos em botões;
- Cor de botões;
- Número de elementos (botões ou ícones) em página ou e-mail;
- Texto de anúncio.
Como saber o que testar?
El primer paso é determinar quais métricas você quer alavancar. Está buscando aumentar conversões de fondo del embudo? Gerar mais conversas no WhatsApp? Conseguir mais inscritos na newsletter? Ou melhorar as conversões em uma landing page de parte superior del embudo?
Depois de determinar a métrica (ex.: “Quero testar se consigo aumentar as oportunidades de venda adicionando dois botões extras de chamada para ação em um e-mail de fluxo”), é só estabelecer os testes e as condições.
Teste A/B no Google
No Google, os testes A/B são essenciais para otimizar campanhas de anúncios e páginas de destino. Alguns dos principais elementos a serem testados incluem:
- Títulos dos anúncios: Qual variação gera maior taxa de cliques (CTR)?
- Descrições dos anúncios: Diferentes abordagens influenciam a conversão?
- Extensões de anúncio: Testar chamadas adicionais, links de site e snippets pode impactar a performance;
- Páginas de destino (Landing Pages): Layout, estrutura do formulário e CTA podem afetar a taxa de conversão;
- Palavras-chave e segmentação: Diferentes conjuntos de palavras-chave podem gerar tráfego mais qualificado;
- URLs de exibição: Pequenas mudanças na URL visível afetam a credibilidade e o CTR?
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Teste A/B no Facebook, Instagram e outras redes sociais
Nas redes sociais, os testes A/B podem ser aplicados para otimizar anúncios, postagens orgânicas e interações com o público. Aqui estão alguns pontos importantes para testar:
- Criativos dos anúncios: Testar imagens, vídeos e carrosséis para entender o que engaja mais;
- Textos de legenda e copy dos anúncios: Diferentes abordagens textuais influenciam o desempenho?
- Call-to-Action (CTA): Botões como “Saiba mais”, “Compre agora” ou “Cadastre-se” podem impactar conversões;
- Segmentação de público: Diferentes faixas etárias, interesses e comportamentos alteram os resultados?
- Posicionamento dos anúncios: Testar entre feed, stories, Reels e Audience Network para otimizar o desempenho;
- Frequência e horários das publicações: Identificar os momentos em que o público está mais engajado.
Teste A/B no e-mail marketing
No e-mail marketing, os testes A/B ajudam a otimizar taxas de abertura, cliques e conversões. Alguns dos principais elementos a serem testados incluem:
- Assunto do e-mail: Personalização com o nome do lead, emojis, urgência ou exclusividade;
- Remetente: Nome pessoal (ex.: “Ana da [Empresa]”) vs. nome genérico (“Equipe [Empresa]”);
- Horário e dia de envio: Testar diferentes momentos para identificar quando a taxa de abertura é maior;
- Conteúdo do e-mail: Texto longo e explicativo vs. curto e objetivo;
- Call-to-Action (CTA): “Saiba mais” vs. “Baixe agora”;
- Design e layout do e-mail: E-mails mais visuais vs. baseados apenas em texto;
- Imagens e botões: Teste de cores e formatos para avaliar impacto na conversão.
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Ferramentas de teste A/B
É necessário usar algumas ferramentas de teste A/B para acompanhar as métricas e validar os resultados, além de ter um local adequado para organizar e analisar as informações posteriormente.
Algunos plataformas especializadas em automação de marketing, como Google Optimize (gratuito, mas com algumas limitações) e Optimizely (ferramenta paga), podem ajudar. O Google Analytics também pode ser utilizado para monitorar os impactos das mudanças nas conversões.
Para e-mails, não é necessário usar uma ferramenta separada, pois a maioria das plataformas de automação de marketing já possui testes A/B nativos. Elas permitem testar diferentes assuntos, horários de envio e conteúdos, além de contar com automações úteis, como selecionar automaticamente a melhor opção para envio ao restante da base após um teste com um pequeno grupo focal.
No caso de landing pages, é possível criar duas versões distintas e testar manualmente qual gera mais conversões ou usar ferramentas de automação que oferecem testes A/B integrados.
Já para os anúncios, é importante deixar que rodem por pelo menos uma semana para que os gerenciadores de anúncios possam otimizar a entrega e gerar melhores resultados.
Depois desse período, basta analisar métricas relevantes, como menor custo por clique (CPC), menor custo por aquisição (CPA) ou taxa de conversão, dependendo do objetivo da campanha.
Como mensurar os resultados do meu teste A/B?
Depois de colocar em prática o seu teste A/B, é hora de analisar os resultados! Mas tenha calma.
Esse é um processo que exige cautela. Embora seja possível acompanhar os números em tempo real, os resultados definitivos só se consolidam após um período de teste adequado. Então, seja paciente para garantir a efetividade da análise.
Os resultados não demoram muito. Em poucos dias, já é possível mensurá-los e avaliar os números.
- E-mails: O tempo médio para obter dados relevantes em testes de newsletter (disparos para toda a base simultaneamente) é de 1 a 3 dias;
- Automações: É necessário um pouco mais de paciência, pois os leads podem demorar a passar pela jornada de automação e serem captados aos poucos. O ideal é aguardar de 1 a 2 semanas;
- Blogs e sites: Os resultados orgânicos demoram mais para aparecer. O ideal é analisar por 2 a 3 semanas, ou até 1 mês, dependendo do volume de acessos diários – quanto maior o tráfego, menor o tempo necessário para uma análise confiável;
- Anúncios: O ideal é acompanhar os resultados diariamente, mas tomar decisões apenas após 7 dias de otimização para garantir que o aprendizado da plataforma tenha estabilizado a entrega dos anúncios;
Exemplos de teste A/B
Imagine que suas taxas de abertura de newsletters estão baixas e você quer descobrir se alguma alteração fará diferença nos resultados.
Para isso, você estuda sua persona, avalia sua comunicação, a estratégia de newsletter e os e-mails anteriores.
Com base nisso, você formula a seguinte hipótese: usar emojis no assunto pode aumentar a personalização da mensagem e tornar o texto mais atrativo, impactando positivamente as taxas de abertura.
Além disso, você considera outra possibilidade: adicionar o nome do lead no assunto pode gerar um impacto ainda maior nos resultados.
Então, você decide criar duas versões do mesmo e-mail, mantendo todo o conteúdo interno igual e alterando apenas o assunto.
Seus testes A/B podem ter esse formato:
- Novidades incríveis em joias e semijoias para você nesta semana ❤
- Novidades incríveis em joias e semijoias para você nesta semana [NOME]
Ou
- Você não pode perder essas promoções de brincos de prata 😱
- Você não pode perder essas promoções de brincos de prata!
Ou
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Idealmente testar ao longo de diferentes semanas e registrar os resultados em uma planilha.
Após um mês, quais modelos de assunto tiveram maior taxa de abertura? E após dois meses?
Com esses dados compilados, basta apresentar a conclusão à equipe e definir o melhor caminho para os próximos envios.
Caso os resultados não sejam conclusivos, é hora de formular uma nova hipótese e testar outra variável.
Por ejemplo:
- O problema pode estar na segmentação de leads?
- A autoridade do domínio pode estar afetando a entrega dos e-mails?
A única forma de descobrir é testando continuamente e ajustando a estratégia!
Testes A/B mantêm seu marketing atualizado!
Não existe uma lei absoluta no marketing digital. Muito pelo contrário. O mercado está sempre mudando e se ajustando às necessidades e exigências dos consumidores. Por isso, os testes A/B são fundamentais.
Eles garantem que sua empresa tome decisões mais assertivas com base em dados, além de oferecerem maneiras eficazes de gerar melhores resultados. Por esse motivo, são amplamente utilizados em estratégias de growth hacking dentro do Inbound Marketing.
Quer saber mais sobre como otimizar suas campanhas e garantir ainda mais oportunidades? Entre em contato com a equipe da Diálogo electrónico hoje mesmo!
