A reunião de aprovação de campanhas tem um padrão universal. Alguém do time criativo apresenta duas versões. O diretor de marketing prefere uma. O sócio prefere outra. Quinze minutos de debate com argumentos que se equivalem. No final, a hierarquia decide: vai a versão que o cargo mais alto preferiu.

Esse processo gera uma decisão de design, de copy ou de oferta baseada em gosto pessoal de quem tem mais poder na sala, não em dado sobre o que realmente funciona para o público que vai receber a mensagem. E frequentemente a versão preferida pela hierarquia não é a que converte mais.

Teste A/B é o método que elimina esse processo da equação.

Teste A/B é um experimento controlado onde duas versões de um elemento são exibidas simultaneamente para grupos diferentes de usuários com o objetivo de determinar qual versão gera melhor resultado. A versão A é o controle (geralmente o que existe atualmente). A versão B é a variante (a alternativa que se quer testar). O tráfego ou a base é dividida aleatoriamente entre as duas. Após acumular dados suficientes, você compara os resultados e determina qual versão ganhou, com base em dado, não em opinião.

O que vale testar

Praticamente qualquer elemento que influencia a decisão do usuário pode ser testado: o headline de uma landing page, o texto do botão de call to action, a imagem principal de um anúncio, a oferta (desconto vs. garantia estendida vs. bônus), a sequência de argumentos num e-mail, o assunto de um e-mail marketing, a cor de um elemento de destaque, o formato de um formulário.

A única regra que precisa ser seguida para que o teste seja válido: testar uma variável por vez. Se você muda o headline e a imagem ao mesmo tempo e a versão B performa melhor, você não sabe o que causou a melhora. O próximo teste precisaria isolar cada variável para entender o que funciona.

O que invalida um teste A/B

O erro mais comum é encerrar o teste cedo demais, quando uma das versões está na frente depois de poucas centenas de interações. Com amostra pequena, a diferença pode ser estatisticamente irrelevante: ruído, não sinal. A versão que aparece ganhando com 200 cliques pode perder com 2.000.

A regra geral é: defina o tamanho de amostra necessário antes de começar o teste (calculadoras de significância estatística como a do Optimizely ajudam com isso) e só encerre o teste quando esse número for atingido.

Outro erro é testar variações triviais. Se a diferença entre A e B é a tonalidade de azul de um botão, a diferença de conversão dificilmente vai ser significativa o suficiente para ser detectável. Teste elementos que têm impacto real na decisão: a headline, a oferta, o argumento principal.

Leia também: O que é uma Campanha de Marketing e Seu CTR está ótimo. Sua conversão, uma tragédia..

A WeMade usa testes estruturados para otimizar conversão em campanhas e landing pages. Fale com a gente em wemade.com.br.

A reunião de aprovação de campanhas tem um padrão universal. Alguém do time criativo apresenta duas versões. O diretor de marketing prefere uma. O sócio prefere outra. Quinze minutos de debate com argumentos que se equivalem. No final, a hierarquia decide: vai a versão que o cargo mais alto preferiu.

Esse processo gera uma decisão de design, de copy ou de oferta baseada em gosto pessoal de quem tem mais poder na sala, não em dado sobre o que realmente funciona para o público que vai receber a mensagem. E frequentemente a versão preferida pela hierarquia não é a que converte mais.

Teste A/B é o método que elimina esse processo da equação.

Teste A/B é um experimento controlado onde duas versões de um elemento são exibidas simultaneamente para grupos diferentes de usuários com o objetivo de determinar qual versão gera melhor resultado. A versão A é o controle (geralmente o que existe atualmente). A versão B é a variante (a alternativa que se quer testar). O tráfego ou a base é dividida aleatoriamente entre as duas. Após acumular dados suficientes, você compara os resultados e determina qual versão ganhou, com base em dado, não em opinião.

O que vale testar

Praticamente qualquer elemento que influencia a decisão do usuário pode ser testado: o headline de uma landing page, o texto do botão de call to action, a imagem principal de um anúncio, a oferta (desconto vs. garantia estendida vs. bônus), a sequência de argumentos num e-mail, o assunto de um e-mail marketing, a cor de um elemento de destaque, o formato de um formulário.

A única regra que precisa ser seguida para que o teste seja válido: testar uma variável por vez. Se você muda o headline e a imagem ao mesmo tempo e a versão B performa melhor, você não sabe o que causou a melhora. O próximo teste precisaria isolar cada variável para entender o que funciona.

O que invalida um teste A/B

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A regra geral é: defina o tamanho de amostra necessário antes de começar o teste (calculadoras de significância estatística como a do Optimizely ajudam com isso) e só encerre o teste quando esse número for atingido.

Outro erro é testar variações triviais. Se a diferença entre A e B é a tonalidade de azul de um botão, a diferença de conversão dificilmente vai ser significativa o suficiente para ser detectável. Teste elementos que têm impacto real na decisão: a headline, a oferta, o argumento principal.

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