Provavelmente, você já viu no Instagram aqueles jogos de "isso ou aquilo".

É simples: em cada rodada, duas opções são apresentadas, e você precisa escolher apenas uma. Pizza ou hambúrguer? Praia ou montanha? Livro ou filme?

Não dá para escolher ambas ou nenhuma, é tudo ou nada! Esse jogo divertido e instintivo de tomada de decisões tem mais em comum com o universo do marketing digital do que você imagina.

Estamos falando do teste A/B.

Os testes A/B funcionam de forma semelhante aos joguinhos: apresentam-se duas opções, mas com o objetivo claro de entender qual delas gera os melhores resultados para o público. 

Ao contrário do jogo, a escolha não é baseada em preferências pessoais, mas sim em dados concretos que indicam qual decisão será mais eficaz. É uma abordagem essencial para otimizar campanhas, anúncios e conteúdos, ajudando marcas a escalarem os seus resultados com maior precisão.

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Neste post, explicaremos como o teste A/B pode ser aplicado para transformar dados em decisões certeiras, otimizando estratégias e maximizando impactos. 

Assim como no "isso ou aquilo", cada escolha é um passo rumo à descoberta do que realmente funciona. Tudo pronto para aprender a escolher o caminho certo? Então, siga conosco!

O que é um teste A/B?

O teste A/B é uma metodologia de experimentação usada em marketing digital para comparar duas versões de uma mesma estratégia e determinar qual delas gera melhores resultados. 

Funciona como uma "disputa" entre duas opções, chamadas de variações A e B, que são testadas simultaneamente em condições controladas. 

O objetivo é identificar, com base em dados, qual escolha é mais eficaz para atingir metas específicas, como cliques, conversões ou engajamento.

Na prática, o teste A/B pode ser aplicado a diferentes canais e estratégias. 

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Veja alguns exemplos:

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E-mail marketing

Imagine que você quer melhorar a taxa de abertura de seus e-mails. 

No teste A/B, duas versões do assunto do e-mail são enviadas para grupos diferentes da base de contatos. 

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Por exemplo:

• Assunto A: "Descubra como dobrar suas vendas agora"
• Assunto B: "Quer dobrar suas vendas? Clique aqui!"

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Após o envio, os dados indicarão qual assunto gerou mais aberturas, ajudando a escolher o melhor para futuras campanhas.

Landing pages

Suponha que você tenha uma página de cadastro. No teste A/B, você pode comparar duas versões da página:

• Versão A: Botão de inscrição em vermelho e texto "Cadastre-se agora".
• Versão B: Botão em azul com o texto "Comece já".

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O desempenho é medido com base na taxa de conversão, mostrando qual design ou copy foi mais eficaz.

Anúncios online

Para testar anúncios no Google ou nas redes sociais, você pode variar elementos como imagens ou chamadas para ação:

• Anúncio A: Imagem de produto + "Compre já";
• Anúncio B: Imagem de pessoas usando o produto + "Garanta o seu hoje".

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O desempenho é avaliado com métricas como cliques e ROI.

O teste A/B permite que decisões sejam guiadas por dados reais, eliminando achismos e aumentando as chances de sucesso das estratégias.

Por que o teste A/B é essencial para escalar resultados?

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Você deve saber que, no marketing digital, decisões baseadas em achismos podem custar caro, não é? 

Pois bem, o teste A/B é o antídoto perfeito contra isso. Ele é a ferramenta que coloca você no controle, ajudando a ajustar estratégias de maneira certeira e com base em dados reais.

Quer melhorar suas taxas de conversão?

O teste A/B é o caminho. Imagine uma landing page que não está performando como você gostaria. Testando duas versões – uma com um botão em destaque e outra com um texto mais persuasivo – você descobre qual delas atrai mais cadastros.

Não é mágica; é ciência! E o melhor: dá para aplicar a qualquer parte da sua estratégia.

Agora, se estamos falando de ROI (aquele retorno que você tanto quer para seu investimento), o teste A/B é indispensável. 

Ele ajuda você a concentrar seu orçamento no que realmente funciona, seja no design do seu site, no texto dos seus anúncios ou até no assunto dos seus e-mails. 

Cada detalhe testado é uma oportunidade de gastar menos e ganhar mais.

E sabe o que é mais incrível? Ele transforma o jeito de pensar suas campanhas. 

Com o teste A/B, você não precisa mais adivinhar o que vai funcionar. Dá para experimentar, medir e ajustar, criando um ciclo contínuo de melhorias. É um jeito mais inteligente e seguro de crescer.

Em outras palavras: o teste A/B é mais do que uma ferramenta técnica; é uma alavanca estratégica que transforma hipóteses em soluções, pavimentando o caminho para um crescimento consistente e sustentável.

Como planejar e executar um teste A/B eficiente?

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Se você quer resultados claros e confiáveis com um teste A/B, precisa começar com um bom planejamento. 

Sem isso, você arrisca investir tempo e recursos sem chegar a conclusões úteis. 

Vamos às etapas essenciais para garantir que seu teste seja eficiente e entregue o que você espera:

Defina uma hipótese clara

Antes de sair testando, pergunte-se: "O que quero descobrir?" 

A sua hipótese deve ser objetiva e mensurável. 

Por exemplo: “Se eu usar um botão de chamada para ação maior, as conversões vão aumentar.” Uma boa hipótese é o alicerce de um teste A/B bem-sucedido.

Crie variações inteligentes

Com a hipótese em mãos, é hora de criar as variações A e B. Por exemplo:

• Variante A: O design atual do seu site ou anúncio (versão de controle);
• Variante B: A nova versão com o elemento que você quer testar, como um botão de cor diferente ou um texto mais chamativo.

Teste uma variável por vez

Esse ponto é fundamental. Se você alterar mais de um elemento por teste, como o título e a cor do botão, não saberá qual mudança impactou realmente o resultado. 

Portanto, teste uma coisa de cada vez para garantir análises claras.

Configure e execute o teste

Certifique-se de dividir o tráfego de forma equilibrada entre as variações e mantenha o teste rodando por tempo suficiente para reunir uma amostra significativa de dados. 

Isso evita resultados enviesados e garante que as conclusões sejam representativas.

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Coleta e análise de resultados

Depois que o teste terminar, avalie os resultados com base na métrica definida. 

Seja a taxa de cliques, conversões ou outro indicador, os dados vão dizer qual variação foi mais eficaz.

Implemente e aprenda

Use os resultados para ajustar a sua estratégia e não pare por aí! Cada teste A/B é uma oportunidade de aprendizado. 

Com isso, você cria um ciclo contínuo de melhoria.

Planejamento, foco e análise são as palavras-chave para um teste A/B que realmente faz a diferença nos seus resultados.

Ferramentas e recursos para realizar testes A/B

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Para realizar testes A/B com eficiência, contar com as ferramentas certas faz toda a diferença. 

Elas automatizam processos, coletam dados precisos e ajudam você a tomar decisões embasadas. 

Mas como escolher a melhor opção para sua campanha? Primeiro, vamos conhecer algumas das ferramentas mais populares do mercado:

Optimizely

O Optimizely é uma das ferramentas mais robustas para testes A/B e experimentação em geral. 

Oferece recursos avançados como personalização e teste multivariado. 

Recomendado para equipes que precisam de análises detalhadas e flexibilidade em projetos de grande escala.

VWO (Visual Website Optimizer)

Excelente para testes em páginas da web, o VWO tem uma interface intuitiva e fácil de usar. 

Além do teste A/B, a ferremante realiza heatmaps e gravação de sessões para entender o comportamento dos visitantes.

Adobe Target

Indicamos o Adobe Target para empresas maiores que já usam a suíte Adobe Experience Cloud. 

É uma ferramenta poderosa para testes e personalização em larga escala, mas pode ser complexa e mais cara.

Unbounce

Se você trabalha muito com criação de landing pages, o Unbounce é uma ótima opção. 

Além de facilitar o design, integra ferramentas para testar diferentes variações de forma simples.

Como escolher a ferramenta certa?

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A escolha da ferramenta depende das necessidades e do nível de complexidade da sua campanha. 

Veja alguns pontos que podem ser analisados:

Orçamento

Quanto você tem à disposição a investir? 

Algumas ferramentas, como o Google Optimize, têm planos gratuitos. Já outras, como Optimizely e Adobe Target, são mais robustas, mas custam mais.

Objetivos da campanha

Você precisa de algo simples para testes rápidos ou uma solução avançada para personalização e múltiplos testes?

Dependendo do objetivo da sua campanha, você pode escolher por uma ou outra ferramenta.

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Facilidade de uso

A equipe tem experiência com ferramentas técnicas? 

Algumas plataformas, como VWO, têm interfaces mais amigáveis. Logo, elas são indicadas para pessoas mais leigas ou sem familiaridade com ferramentas do tipo.

Escalabilidade

Você pretende realizar apenas testes pontuais ou integrar os testes A/B em toda a sua estratégia digital?

Pense também nessa questão da escalabilidade para fazer a melhor escolha e tirar o máximo de proveito da opção escolhida.

Escolher a ferramenta certa é um passo estratégico. Independentemente da opção, o importante é garantir que ela atenda às suas necessidades e permita extrair insights que realmente otimizem os resultados.

Exemplos de testes A/B que impulsionaram resultados

Nada melhor do que exemplos reais para mostrar como o teste A/B pode transformar estratégias e gerar grandes resultados. 

Vamos conhecer alguns casos que provam como até pequenos ajustes podem fazer toda a diferença? Fique com a gente!

Airbnb: teste de posição do botão de reservas

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Em 2020, o Airbnb realizou um teste A/B para otimizar a conversão na página de reservas.

A principal mudança foi reposicionar o botão "Reservar" para uma posição mais alta, acima do resumo de preços, aumentando sua visibilidade e acessibilidade. 

Isso gerou mais interações, confirmando que chamadas para ação em posições mais visíveis têm melhor desempenho.

Outro ajuste incluiu substituir ícones clássicos no resumo de preços por links sublinhados, o que pode ter incentivado mais cliques, reduzindo incertezas sobre custos.

Esse case destaca como ajustes simples, como reposicionar botões ou melhorar a clareza visual, podem impulsionar resultados e melhorar a experiência do usuário. (1)

Vestiare: teste A/B em conteúdos do TikTok

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A marca de moda Vestiaire, buscando expandir a sua presença no TikTok e aumentar a conscientização sobre seu recurso de compras diretas entre a Geração Z, realizou uma campanha com influenciadores. 

O método envolveu oito influenciadores criando conteúdos diversos, com liberdade criativa, mas incluindo CTAs alinhados aos objetivos da marca.

Após a criação, a Vestiaire utilizou testes A/B para identificar os conteúdos com melhor desempenho. 

Os vídeos mais eficazes foram então promovidos com tráfego pago, maximizando o alcance e os resultados da campanha. 

Esse case demonstra como testes A/B podem otimizar estratégias criativas, especialmente ao trabalhar com influenciadores. (2)

Barack Obama: um marco na teoria dos testes A/B

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As campanhas presidenciais de Barack Obama para o governo dos Estados Unidos, em 2008 e 2012, revolucionaram o uso de dados e estratégias digitais, estabelecendo o teste A/B como peça central do planejamento digital moderno. 

Em 2008, liderada por Dan Siroker, a campanha utilizou testes A/B para otimizar sites, formulários de doação e e-mails, resultando em mais 2,88 milhões de inscrições e US$ 60 milhões adicionais em doações.

Um exemplo foi o uso de formulários sequenciais de doação, que dividiram longos campos em etapas menores, aumentando a conversão ao simplificar o processo. 

Além disso, elementos como imagens e CTAs foram testados para determinar o que melhor engajava os usuários e, assim, aumentar conversões.

Já em 2012, a estratégia foi elevada a outro patamar com um banco de dados centralizado que permitiu segmentações avançadas e personalização em larga escala. 

A campanha também usou dados do Facebook para criar mensagens direcionadas e explorar o impacto das redes sociais, popularizando o conceito de influenciadores. 

Esses esforços culminaram em mais de US$ 1 bilhão arrecadado, tornando-se a campanha de arrecadação de fundos mais bem-sucedida da história.

Esses marcos colocaram o teste A/B no centro das estratégias digitais, consolidando-o como uma prática essencial para experimentação e crescimento em campanhas de qualquer setor. (3)

Erros comuns em testes A/B e como evitá-los

Embora os testes A/B sejam ferramentas poderosas para otimizar resultados, erros comuns podem comprometer a validade dos dados e levar a decisões equivocadas. 

Conhecer essas armadilhas e saber como evitá-las é fundamental para o sucesso da estratégia. 

As falhas mais comuns são:

Amostragem insuficiente

Erro: Encerrar o teste antes de atingir uma amostra estatisticamente significativa. Isso pode levar a conclusões baseadas em dados insuficientes ou enviesados.

Como evitar: Use calculadoras de tamanho de amostra para determinar quantos usuários você precisa antes de iniciar o teste. Espere até que o tráfego alcance esse número antes de tomar qualquer decisão.

Testar muitas variáveis ao mesmo tempo

Erro: Alterar múltiplos elementos (como título, botão e imagem) em um único teste. Isso dificulta identificar qual mudança gerou o impacto observado.

Como evitar: Teste apenas uma variável por vez. Se precisar testar várias mudanças, considere um teste multivariado em vez de um teste A/B simples.

Não definir uma métrica clara de sucesso

Erro: Realizar o teste sem uma métrica específica para avaliar o desempenho. Isso pode levar a análises confusas ou irrelevantes.

Como evitar: Antes de iniciar o teste, defina exatamente o que deseja medir, como taxa de cliques, conversões ou tempo na página. Certifique-se de que todas as análises estejam focadas nessa métrica.

Encerrar o teste cedo demais (ou tarde demais)

Erro: Interromper o teste assim que uma variação parecer estar "ganhando" ou mantê-lo ativo por tempo excessivo, o que pode gerar mudanças contextuais e resultados menos confiáveis.

Como evitar: Estabeleça uma duração mínima com base no tráfego esperado e garanta que o teste dure o tempo necessário para captar padrões representativos.

Ignorar o contexto ou segmentação

Erro: Realizar um teste sem considerar os diferentes segmentos do público, como localização, dispositivos ou horários de acesso.

Como evitar: Analise os resultados por segmento. Uma variação pode funcionar melhor para mobile, enquanto outra pode ser mais eficaz para desktop. Adapte as decisões ao contexto.

Não analisar os resultados adequadamente

Erro: Basear-se apenas no percentual de "ganho" sem considerar significância estatística ou a qualidade dos dados.

Como evitar: Use ferramentas ou métodos estatísticos para confirmar se os resultados são significativos e não fruto de acaso.

Não implementar o aprendizado dos testes

Erro: Fazer testes sem documentar ou aplicar os aprendizados, o que desperdiça recursos e tempo.

Como evitar: Crie um relatório ao final de cada teste, documentando hipóteses, resultados e decisões. Use esses insights para futuros testes e estratégias.

Realizar testes A/B eficazes exige planejamento, paciência e atenção aos detalhes. Evitar essas armadilhas frequentes e adotar boas práticas garantirá resultados confiáveis que realmente impulsionem sua estratégia. 

Lembre-se: um teste bem feito hoje é o aprendizado para as otimizações de amanhã!

E para fazer testes A/B com qualidade, você pode contar com o time da Adtail, tendo uma verdadeira consultoria de marketing. Conheça os nossos serviços e decole o seu negócio rumo ao sucesso!

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‍Referências:‍

(1) AIRBNB A/B tests and discovers that a higher button position is better. GoodUI, 10 ago. 2020. Disponível em: <https://goodui.org/leaks/airbnb-a-b-tests-and-discovers-that-a-higher-button-position-is-better/>. Acesso em: 19 dez. 2024.

(2) RISERBATO, Rebecca. 11 A/B testing examplas from real business. Hubspot, 21 abr. 2023. Disponível em: <https://blog.hubspot.com/marketing/a-b-testing-experiments-examples>. Acesso em: 19 dez. 2024.

(3) VIRAG, Jack. A/B testing and experimentation in the Obama 2008 and 2012 campaigns. Statsig, 5 out. 2022. Disponível em: <https://www.statsig.com/blog/data-experimentation-testing-obama-election-campaigns>. Acesso em: 19 dez. 2024.

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