Gostaria de melhorar o desempenho do seu site ou aplicativo?
Então você veio ao lugar certo...
Neste artigo, revelamos como você pode usar o teste A/B para aumentar a taxa de conversão de suas ofertas digitais em um espaço de tempo muito curto.
O método é surpreendentemente simples quando você pega o jeito...
E não se preocupe, Não é necessário nenhum conhecimento técnico prévio.
Basta seguir este guia e as instruções passo a passo.
Você verá rapidamente como pode otimizar a interação dos seus usuários e influenciar diretamente o sucesso do seu site ou aplicativo.
Isso parece um plano?
Então vamos começar sem mais delongas 🙂
Tabela de conteúdo
Tabela de conteúdo
O que é teste A/B?
O teste A/B, às vezes também chamado de teste de divisão, é a comparação direta de duas versões do seu site ou aplicativo - um verdadeiro duelo entre o original e uma nova variante.
O comportamento de seus visitantes não é deixado ao acaso. Em vez disso, o poder das estatísticas decide qual versão atinge suas metas, como o aumento da taxa de conversão, de forma mais eficaz.
Imagine se você pudesse testar cada alteração em seu site com uma rede de segurança...
Esse é o teste A/B: um método sistemático que permite que você não apenas enfrente a mudança com ousadia, mas também meça com precisão seu impacto.
É assim que "Perguntas do tipo "e se" em respostas do tipo "é assim mesmo".
Porque, ao otimizar sua presença on-line, é fundamental não se basear em suposições, mas em dados verificáveis para definir. Ao medir o impacto de cada mudança, você pode ter certeza de que cada inovação é um passo na direção certa.
Por que todas as empresas devem realizar testes A/B?
Embora muitas empresas invistam grandes orçamentos em vários canais de marketing, elas geralmente ignoram uma estratégia que não é apenas econômica, mas também extremamente eficaz: Teste A/B.
Esse método pode ser visto como uma verdadeira mina de ouro, especialmente quando se trata de aumentar a taxa de conversão.
Seja na venda de produtos, na geração de leads ou no engajamento de conteúdo de mídia, o teste A/B abre as portas para maximizar os resultados com um investimento financeiro mínimo.
Visão geral das vantagens dos testes A/B
Conversões mais altas: O teste A/B é como a chave para um tesouro de conversões. Ao testar diferentes versões de um site ou elementos, é possível melhorar constantemente a experiência do usuário e, assim, aumentar a taxa de conversão.
Otimização da produtividade e dos orçamentos: Os testes A/B mostram onde os recursos são mais bem utilizados. Isso permite que você utilize o esforço e o orçamento de forma mais eficiente para obter o melhor resultado para cada grupo-alvo.
Decisões baseadas em resultados quantificados: Os testes A/B podem ser usados para testar hipóteses e minimizar riscos. As decisões são tomadas com base em dados concretos, não apenas por instinto.
Informações aprimoradas sobre os visitantes: O teste A/B é como uma janela para o mundo dos visitantes. Você aprende como diferentes elementos da página influenciam o comportamento e pode, portanto, responder melhor às necessidades e expectativas do grupo-alvo.
Melhor envolvimento dos visitantes: Trata-se de oferecer algo exclusivo aos visitantes. Os testes A/B ajudam a criar um site que não apenas atrai os visitantes, mas também os retém a longo prazo.
As empresas bem-sucedidas - e não apenas as gigantes como Amazon, Booking ou YouTube - usam o teste A/B para um aprimoramento gradual e iterativo de seus sites.
Eles alinham cada etapa com o visitante e o cliente para otimizar a experiência do site, melhorar o serviço e se adaptar perfeitamente ao grupo-alvo.
O teste A/B não é apenas uma ferramenta, é uma estratégia para se manter à frente em um ambiente de mercado digital dinâmico.
Exemplo de um teste A/B real: estudo da Carglass®.
Vamos dar uma olhada nos bastidores de um teste A/B real - o exemplo da Carglass®.
Conhecida na TV com o slogan "Carglass® repara, Carglass® substitui", a Carglass® costuma ser a primeira opção em caso de danos ao vidro do carro.
Mas você sabia que eles também oferecem selantes de para-brisa?
O desafio na situação inicial era:
Como a Carglass® pode incentivar os clientes a reservar o útil serviço adicional "Protect" (vedação do para-brisa) com mais frequência?
A solução:
Teste A/B com uma boa pitada de criatividade! Ao usar uma sobreposição inteligente no processo de reserva que mostra aos clientes os benefícios da vedação do para-brisa pouco antes da conclusão, conseguimos encontrar uma verdadeira receita de sucesso para a Carglass®.
Original A
Variante B
Original A
Variante B
O resultado: um aumento de 28,5% para a variante B
Um aumento impressionante de 28,5% na taxa de reserva!
E isso foi apenas o começo. Após três desses testes, uma elevação cumulativa de 81,9% ser determinado - um verdadeiro divisor de águas.
Esses resultados não são apenas números no papel, mas têm efeitos reais e mensuráveis - um aumento na taxa de reserva de 182% em relação ao ano anterior. Você pode ler o estudo completo da Carglass® aqui.
Lembre-se: Com a combinação certa de gatilhos psicológicos e marketing inteligente, até mesmo pequenas mudanças podem ter um grande impacto.
A Carglass® acertou em cheio e o exemplo prova que o teste A/B é uma ferramenta poderosa no mundo do marketing on-line.
Agora é hora de você se familiarizar com essa poderosa ferramenta e realizar seu primeiro teste A/B. Siga nosso guia de 5 etapas para dominar o processo do início ao fim...
O guia prático de 5 etapas para a realização de um teste A/B
1. estabelecer a base
Antes de iniciar um teste A/B, é fundamental criar uma base sólida para ele...
Isso inclui a seleção de ferramentas adequadas e a criação de um banco de dados sólido para obter uma compreensão profunda de seu grupo-alvo e identificar o potencial de melhoria.
Para coleta, análise e rastreamento de dados Google Analytics 4 e o Gerenciador de tags do Google perfeitamente adequado.
Além disso, é necessária uma ferramenta de teste A/B especializada:
Recomendamos o seguinte Varify.io®. Nossa ferramenta interna de testes A/B é fácil de usar, tem um preço muito justo com uma taxa fixa de tráfego e garante uma integração perfeita com o Google Analytics 4 ou ferramentas de análise semelhantes.
Com essa combinação de ferramentas, você está pronto e equipado de forma ideal para realizar testes A/B com sucesso.
2. formular uma hipótese
Uma vez que a base tenha sido estabelecida com as ferramentas certas, a próxima etapa é formular uma hipótese bem fundamentada. Essa é a chave para colocar nosso teste A/B em funcionamento de forma eficaz.
Essa etapa se baseia nos dados coletados anteriormente e no seu entendimento do grupo-alvo.
Pense em qual mudança poderia ter uma influência positiva no comportamento do usuário ou na taxa de conversão.
Trata-se de um posicionamento diferente da CTA, um novo texto ou talvez uma mudança de cor?
Sua hipótese deve ser específica, mensurável e baseada em análises anteriores para maximizar o sucesso do seu teste A/B. Para tornar o conceito de uma hipótese mais tangível, vejamos um exemplo concreto abaixo.
Exemplo de uma hipótese formulada:
Quando o visitante só vê um efeito claro de antes/depois na forma de duas imagens,
então aumenta a taxa de reservas adicionais para vedação de para-brisa,
porque a decisão sobre a adição ou não de um selante de para-brisa é tomada de forma espontânea e emocional.
Implementar tecnicamente a terceira variante
Depois de estabelecer uma hipótese bem fundamentada, a próxima etapa é implementá-la tecnicamente como uma variante de teste.
Dependendo dos seus recursos e habilidades técnicas, você pode assumir essa tarefa sozinho ou utilizar o suporte da sua equipe de TI. O objetivo é garantir uma implementação tranquila que permita fazer o teste A/B da versão original do seu site com a nova variante.
Em seguida, você precisa configurar o teste A/B em sua ferramenta de teste A/B.
4. iniciar o teste e aguardar
Agora que tudo está tecnicamente preparado, você está entrando na fase quente: o início do seu teste A/B.
Este momento é o início de uma jornada empolgante para otimizar seu site. O importante agora é ter paciência!
Seu teste A/B precisa de tempo suficiente para gerar dados significativos. O período de tempo pode variar entre alguns dias e semanas. Dependendo do tráfego em seu site e do desempenho do original (A) e da variante (B).
Pode ser tentador querer interpretar os resultados logo, mas a verdadeira força está em esperar. Essa é a única maneira de garantir que seus resultados sejam estatisticamente significativos e que suas percepções sejam confiáveis.
5. analisar o teste
Após a conclusão do teste A/B, é hora de levar a sério a avaliação e colher os frutos de nosso trabalho.
Aqui é importante analisar cuidadosamente os dados coletados para descobrir qual versão - a original (A) ou a versão de teste (B) - teve melhor desempenho.
Há duas maneiras de analisar estatísticas: ou você se aprofunda no assunto das estatísticas ou usa nosso Calculadora de significânciao que simplifica consideravelmente o processo.
Basta inserir o número de visitas e conversões de ambas as versões em nossa calculadora e selecionar o nível de confiança desejado.
O nível de confiança define a probabilidade com a qual os resultados são considerados estatisticamente significativos. Um valor padrão de 95% significa que você pode ter certeza de que as diferenças não são aleatórias.
Use essa ferramenta para determinar de forma rápida e fácil se sua hipótese foi confirmada e quais mudanças você deve implementar permanentemente. Clique aqui para ir diretamente para a calculadora de significância.
Atenção: Não é apenas o "vencedor" que conta. Cada resultado de teste, seja positivo ou negativo, fornece percepções valiosas. Use esses dados para entender o que seus usuários realmente querem e como você pode melhorar a experiência deles.
Ganhou ou aprendeu: o que vem depois do teste
Sua nova variante venceu a corrida? Então é hora de integrar firmemente essas alterações em seu site e aproveitar o sucesso.
Caso contrário, não se preocupe: todo teste é um passo à frente. Use os insights, ajuste suas ideias e comece o próximo teste. Lembre-se de que cada rodada oferece novas oportunidades para aperfeiçoar ainda mais o seu site.
Vamos passar para o próximo experimento!
O teste A/B não é um projeto único, mas um processo contínuo. Use os resultados de cada teste para formular novas perguntas e planejar o próximo teste.
Isso o ajudará a melhorar o desempenho do seu site passo a passo e a garantir uma experiência de usuário ideal. Mantenha a curiosidade e a vontade de experimentar!
Quais são os tipos de testes A/B existentes?
No mundo dos testes A/B, há mais de uma maneira de colocar suas ideias à prova. Cada método tem seu próprio charme e propósito, dependendo do que você deseja examinar.
Teste A/B clássico - teste no lado do cliente
Vamos começar com o teste mais comum: o teste A/B clássico. Aqui você brinca de detetive com dois suspeitos: A versão A, sua página atual, e a versão B, que envolve uma grande alteração no site. Essas alterações são feitas com um editor visual ou com JavaScript ou CSS. A alteração feita otimiza a versão original do site enquanto ele é carregado. No entanto, isso acontece tão rapidamente que o visitante não percebe.
Ambas as versões compartilham um URL, o que torna as coisas mais simples. Esse método é ideal para aumentar a taxa de conversão o mais rápido possível.
O teste A/B clássico é seu caminho direto para a tomada de decisões claras. Ele permite ver rapidamente quais pequenas alterações têm o maior efeito e, assim, forma o A espinha dorsal de sua estratégia de otimização.
Teste de divisão de URL
Às vezes, uma pequena mudança não é suficiente e você precisa usar as armas grandes.
É nesse ponto que o teste de divisão de URL entra em ação. Imagine que você tenha dois designs completamente diferentes para o seu site - como você decide qual deles é mais bem recebido?
Exatamente, dividindo o tráfego entre dois URLs diferentes, cada um hospedando uma das versões. Adequado para as almas corajosas que estão dispostas a testar mudanças radicais.
Testes multivariados
Os testes multivariados vão um passo além dos testes clássicos A/B e de divisão de URL. Em vez de se concentrarem em uma única variável, eles permitem testar vários elementos e suas combinações simultaneamente.
Dessa forma, você pode descobrir quais elementos juntos têm o efeito mais forte sobre a experiência do usuário e as taxas de conversão.
Perfeito para aqueles que desejam utilizar totalmente a complexidade de seus sites, o teste multivariado oferece insights profundos sobre a interação de diferentes aspectos de design e conteúdo. Mas tenha cuidado: você precisa de muito tráfego em seu site para obter resultados estatisticamente significativos.
Esse método permite maximizar o potencial de otimização do seu site, compreendendo como diferentes alterações trabalham juntas para influenciar o comportamento do usuário.
Como você encontra ideias para um teste A/B?
Para encontrar ideias para o seu primeiro teste A/B, é útil começar com uma visão clara dos seus objetivos e das necessidades dos usuários.
Pergunte a si mesmo: O que eu quero melhorar? Como a experiência do usuário pode ser otimizada?
Como fonte de inspiração e para ajudá-lo a começar, veja os 20 elementos a seguir que são ideais para testes iniciais e têm o potencial de melhorar significativamente a experiência do usuário e a taxa de conversão do seu site.
Você poderia usar esses elementos para um teste A/B
1. títulos: Teste palavras diferentes para aumentar o engajamento. Tente usar uma linguagem emotiva ou voltada para a ação para ver o que melhor capta a atenção do seu público-alvo.
2. botões de chamada para ação (CTA): A cor, o tamanho e o posicionamento podem influenciar a taxa de cliques. Faça experiências com chamadas diretas à ação em comparação com mensagens mais sutis para medir a eficácia.
3. fotos: Imagens diferentes podem variar o envolvimento do usuário. Por exemplo, teste imagens emocionais versus imagens factuais para observar o impacto no comportamento do usuário.
4. Descrições do produto: Os detalhes e o estilo podem influenciar a decisão de compra. Experimente descrições técnicas versus descrições coloquiais para identificar as preferências de seus clientes.
5. layouts: A disposição dos elementos na página pode melhorar a experiência do usuário. Altere a posição dos principais elementos, como depoimentos ou benefícios do produto, para testar sua influência na taxa de conversão.
6. estruturas de menu: Uma navegação claramente estruturada ajuda os usuários a se orientarem no seu site. Teste diferentes layouts de menu para maximizar a facilidade de uso.
7. elementos de formulário: O design dos formulários pode influenciar muito a taxa de conversão. Experimente diferentes layouts e números de campos para incentivar os usuários a preencher o formulário.
8. esquemas de cores: As cores desempenham um papel importante no impacto psicológico de uma página. Faça experiências com paletas diferentes para controlar reações e ações emocionais.
9. processo de checkout: O design do seu processo de checkout pode ser decisivo para a conclusão de uma transação. Teste diferentes layouts, contagens de campos e palavras para as chamadas para ação. Um checkout claro e simples pode reduzir significativamente a taxa de cancelamento e melhorar a taxa de conversão.
10. preços: A forma como os preços são apresentados pode influenciar fortemente as decisões dos usuários. Investigue se os preços riscados, as ofertas agrupadas ou a ênfase no valor melhoram a conversão.
11. depoimentos e avaliações: A integração do feedback do cliente pode criar confiança e aumentar a credibilidade. Teste diferentes posicionamentos e formatos para medir seu impacto.
12. prova social: Mostre a popularidade de sua oferta. Teste diferentes representações de números de usuários ou provas sociais.
13. ofertas e descontos: Diferentes formas de apresentar ofertas podem motivar os usuários a comprar. Faça experiências com diferentes formulações e posicionamentos.
14. formatos de conteúdo: A alternância entre texto, imagens e vídeos pode influenciar o engajamento. Descubra qual formato seu grupo-alvo prefere.
15. páginas de destino: A apresentação de suas ofertas pode influenciar a taxa de conversão. Teste diferentes páginas de destino para determinar a mais eficaz.
16 Seção de perguntas frequentes: Uma seção de perguntas frequentes claramente estruturada pode ajudar a reduzir a incerteza entre os usuários. Teste o posicionamento e o design dessa área.
17. funcionalidades de pesquisa: Uma função de pesquisa intuitiva facilita a localização de informações. Faça experiências com o design e o posicionamento da barra de pesquisa.
18. processos de registro: Simplifique o processo de registro ou compra para aumentar a fidelidade do usuário. Teste diferentes formulários e etapas.
19. fontes: A legibilidade e a aparência geral de seu conteúdo podem ser influenciadas pela fonte. Teste como as diferentes fontes afetam a percepção de sua marca e a legibilidade.
20 Capacidade de resposta móvel: A exibição otimizada em dispositivos móveis é fundamental. Teste diferentes designs para melhorar a experiência do usuário em smartphones e tablets.
Com essa seleção de elementos de teste, você está bem preparado para entrar no mundo dos testes A/B.
Além disso, uma compreensão mais profunda da otimização de conversões permitirá que você faça testes ainda mais eficazes e aprimore seu site de forma direcionada.
Portanto, na próxima seção, vamos nos concentrar especificamente nos acionadores psicológicos, um aspecto fundamental da otimização da conversão.
Gatilhos psicológicos: a arma secreta na otimização de conversões
Para ter um início bem-sucedido com os testes A/B, é essencial ter um conhecimento sólido da otimização de conversões...
Uma parte essencial disso são os acionadores psicológicos que têm um impacto profundo na tomada de decisões dos usuários. Esses acionadores usam tendências humanas básicas para influenciar positivamente o comportamento e as decisões dos visitantes de seu site.
Ao usar esses acionadores em seus testes A/B, você pode não apenas melhorar a experiência do usuário em seu site, mas também aumentar significativamente sua taxa de conversão.
Então, vamos dar uma olhada em alguns gatilhos psicológicos:
Efeito chamariz
Efeito chamariz
Afetar a heurística
Afetar a heurística
Efeito de primazia
Efeito de primazia
Mero efeito de exposição
Mero efeito de exposição
Paradoxo da escolha
Paradoxo da escolha
Efeito de moldura
Efeito de moldura
Escassez
Escassez
Quais erros devem ser evitados nos testes A/B?
Especialmente no início, muitas pessoas tropeçam em erros frequentes que não apenas consomem recursos, mas também podem distorcer os resultados.
Nesta seção, mostraremos como evitar erros típicos de testes A/B para que suas estratégias de otimização permaneçam no caminho certo e sua taxa de conversão não sofra desnecessariamente.
Com o conhecimento correto e a execução precisa, você pode utilizar plenamente os benefícios dos testes A/B sem cair nas armadilhas comuns.
1. confiar na intuição em vez de nos dados
No marketing on-line, cada clique conta, e é exatamente nesse ponto que os testes A/B se destacam. Talvez você tenha uma forte intuição sobre qual título é mais bem recebido ou qual design aumenta a taxa de conversão.
Mas espere um pouco! Antes de dar ouvidos à sua intuição, deixe os dados falarem por si mesmos. A coleta e a análise das interações dos usuários lhe darão uma prova incontestável de qual variante realmente oferece os melhores resultados.
Lembre-se: os dados não mentem, mas nossa intuição às vezes pode nos desviar do caminho.
2. subestimar o tamanho da amostra
2. subestimar o tamanho da amostra
O tamanho da amostra pode parecer uma estatística árida, mas é seu melhor amigo quando se trata de testes A/B significativos. Um tamanho de amostra muito pequeno pode fazer com que você faça alterações que não fazem nenhuma diferença real.
É como pescar com uma rede pequena demais: você pode perder o peixe grande. Certifique-se de que sua amostra seja grande o suficiente para fornecer resultados realmente representativos e confiáveis. Lembre-se, no mar de dados, o tamanho da rede é crucial.
3. ajustar as configurações ou variáveis durante o teste
Imagine que você está em uma caça ao tesouro, mas o mapa está mudando constantemente. É assim que você se sente quando muda as regras do jogo durante um teste A/B.
A consistência é o princípio básico para obter resultados de teste válidos. Se você alterar as condições enquanto o teste estiver em execução, perderá o controle de quais alterações levam a quais resultados. Portanto, mantenha a consistência, mesmo que seja tentador fazer ajustes ao longo do caminho. Você só encontrará os verdadeiros tesouros - em outras palavras, os insights valiosos - se seguir o mapa original.
4. distribuição desigual do tráfego
Uma distribuição justa do tráfego em suas variantes de teste é como regar suas plantas: muita água aqui, pouca ali, e o crescimento é prejudicado.
Se uma variante receber mais visitantes do que a outra, isso pode distorcer os resultados do teste. É como dar a um lado uma vantagem em uma corrida. Certifique-se de que cada variante seja iniciada sob as mesmas condições para que você possa ver qual delas realmente sai na frente no final.
5. interpretar erroneamente os resultados dos testes
Depois de planejar e executar cuidadosamente o teste A/B, é hora de analisá-lo, e é aqui que se esconde outra armadilha. A interpretação correta de seus resultados é crucial.
A significância estatística não é apenas uma palavra da moda, mas seu critério para avaliar se as diferenças entre as variantes são realmente significativas. Não se trata apenas de quem vence a corrida, mas também por qual margem. Só então você poderá ter certeza de que as alterações feitas estão em bases sólidas.
6. negligenciar o trabalho em equipe
Um dos erros mais críticos nos testes A/B é trabalhar em silêncio e não envolver a equipe.
Um teste é muito mais do que apenas um experimento; é uma oportunidade de aprender e crescer juntos. Ao trazer a sua equipe para participar, você se beneficia de diferentes perspectivas e conhecimentos que podem aumentar significativamente a qualidade e a relevância dos seus testes.
Lembre-se de que o teste A/B não é uma aventura individual, mas um esforço de equipe que prospera com a diversidade de pensamentos e experiências.
7. testar muitas variáveis ao mesmo tempo
Testar muitas variáveis ao mesmo tempo pode levar rapidamente a um desastre. É como fazer malabarismo: Quanto mais bolas você tiver no ar, mais difícil será pegar todas elas. Limite-se a uma ou duas alterações por teste para identificar claramente o que exatamente faz a diferença. Isso evitará confusão e garantirá que você obtenha insights claros e acionáveis de cada teste.
8. pular processos iterativos
O teste A/B é uma maratona, não uma corrida de velocidade. A chave para o sucesso está na repetição e no aprimoramento contínuo. Cada teste oferece a oportunidade de aprender e aplicar o que você aprendeu no próximo teste.
Se pular esse processo iterativo, você se privará da chance de encontrar soluções realmente ideais. Lembre-se sempre: o primeiro teste é apenas o começo, não o fim da jornada de otimização.
9. desconsiderar fatores externos
O mundo da Internet é dinâmico e influenciado por muitos fatores externos. Sejam flutuações sazonais, feriados ou eventos atuais, todos esses fatores podem influenciar os resultados de seus testes.
Ao ignorar os fatores externos, você corre o risco de interpretar erroneamente os resultados do teste. Não deixe de considerar o contexto dos seus testes e planejá-los adequadamente.
10. persistir com testes A/B simples
Por último, mas não menos importante, limitar-se a um simples teste A/B pode impedi-lo de perceber o potencial total de seus esforços de otimização.
Embora os testes simples sejam ótimos para aprender o básico e obter ganhos rápidos, também é importante explorar métodos de teste mais avançados. Eles permitem que você obtenha insights mais profundos sobre o comportamento do usuário e responda a perguntas mais complexas.
Perguntas e respostas
Aqui você encontrará respostas para as perguntas mais urgentes que o ajudarão a dominar com sucesso a arte do teste A/B:
Como você integra o teste A/B em sua empresa?
Para ancorar o teste A/B em sua empresa, por exemplo, comece com um workshop que demonstre o valor: Como pequenas mudanças podem ter um grande impacto?
Crie uma equipe multifuncional que esteja a bordo desde o início para planejar e executar os testes. Defina metas comuns e forneça uma plataforma que permita que todos vejam os resultados em tempo real.
É assim que você cria uma cultura na qual as decisões orientadas por dados se tornam a norma.
Para superar a possível resistência, também é essencial comunicar o potencial e a importância desse método de forma clara e convincente aos tomadores de decisão.
Mostre como os testes A/B fornecem insights diretos sobre o comportamento do usuário e colocam as decisões em uma base sólida de dados, levando a mais conversões, vendas e, por fim, melhores produtos e serviços.
Recomendamos:
- Observe as possíveis resistências: Lidar com o possível ceticismo da equipe e dos tomadores de decisão, bem como com o medo frequente de mudanças.
- Realizar trabalhos de persuasão: Demonstre o ROI e a melhoria na experiência do usuário.
- Obtenha apoio profissional: Considere a possibilidade de trazer especialistas para facilitar o processo de integração com conhecimento especializado e práticas recomendadas.
Ao combinar argumentos claros, exemplos práticos e a disposição de investir em suporte profissional, o teste A/B pode ser estabelecido com sucesso como uma ferramenta valiosa na empresa.
Quais são os limites dos testes A/B?
Os testes A/B revelam a superfície do que funciona em seu site, mas atingem seus limites quando se trata de descobrir os motivos mais profundos.
É por isso que é importante pensar fora da caixa...
Mergulhe no mundo de Otimização de conversões e economia comportamental. Esses campos fornecem a você as ferramentas para não apenas reconhecer quais mudanças trazem sucesso, mas também para entender por que isso acontece.
Trata-se de desenvolver um entendimento mais profundo das necessidades e motivações dos usuários e de tornar seu site um lugar que não apenas funcione, mas que também fascine e envolva.
Quais são os desafios dos testes A/B?
Um dos maiores desafios dos testes A/B é, na verdade, a paciência. Esperar por dados significativos pode ser um verdadeiro teste de paciência, pois tirar conclusões precipitadas pode desviar sua estratégia de otimização.
É igualmente importante manter um equilíbrio entre a quantidade e a qualidade dos testes. Muitos testes ao mesmo tempo podem fazer com que você se afogue em uma enxurrada de dados. Por outro lado, poucos testes não revelarão todo o potencial que os testes A/B oferecem para otimização e compreensão das preferências do usuário.
O segredo está em fazer uma escolha estratégica:
Ao priorizar os testes com maior potencial para obter insights significativos, você maximiza o valor de cada teste e evita a sobrecarga de dados.
Como faço para realizar testes A/B alinhados com SEO?
Para realizar testes A/B de forma eficaz e de acordo com as práticas de SEO, a abordagem a seguir é essencial.
A primeira boa notícia é que os mecanismos de pesquisa, como o Google, apoiam e incentivam os testes A/B. Desde que sejam implementados corretamente, as classificações dos mecanismos de pesquisa não serão afetadas negativamente.
Aqui estão três diretrizes básicas que ajudarão:
1. evitar estritamente a camuflagem: A camuflagem, ou seja, a exibição de conteúdo diferente para visitantes e mecanismos de pesquisa, pode prejudicar seu site. É importante que todos os usuários, inclusive o Googlebot, vejam o mesmo conteúdo. Essa abordagem garante que seus testes A/B permaneçam transparentes e alinhados com as diretrizes do Google, o que protege a integridade de seus esforços de SEO.
2. uso de 302 desvios: Para testes A/B que exigem um redirecionamento do URL original para um URL de teste, o uso de redirecionamentos 302 é preferível a redirecionamentos 301. O 302 sinaliza que o redirecionamento é apenas temporário, garantindo que o URL original permaneça no índice do mecanismo de pesquisa.
3. uso do atributo rel="canonical": Para evitar confusão para os mecanismos de pesquisa e para sinalizar qual página deve ser considerada o conteúdo principal, o atributo rel="canonical" deve ser usado em todos os URLs de teste que se referem à página original. Entretanto, isso só se aplica a testes de URLs divididos.
Ao observar esses Diretrizes você pode garantir que seus testes A/B estejam complementando seus esforços de SEO, e não os prejudicando. É fundamental tirar o máximo proveito dos testes A/B sem prejudicar suas classificações nos mecanismos de pesquisa.
O que você deve procurar em uma plataforma de teste A/B?
Ao escolher uma plataforma de teste A/B, você deve prestar atenção à facilidade de uso, à integração com outras ferramentas e ao tipo de análise de dados.
Uma boa plataforma permitirá que você crie, gerencie e analise testes com facilidade, sem precisar se tornar um cientista de dados. Certifique-se também de que ela se integre perfeitamente à sua pilha de tecnologia existente.
Plataformas de alta qualidade podem ser caras, por isso é importante encontrar uma boa relação custo-benefício.
Nossa plataforma Varify.io® oferece uma solução abrangente que não apenas atende perfeitamente aos critérios acima, mas também é eficiente em termos de custos. Mesmo com o aumento do tráfego, os preços não aumentam devido à nossa taxa fixa de tráfego.
Como os testes A/B podem ser usados por diferentes equipes?
O teste A/B não é apenas para profissionais de marketing on-line...
As equipes de produto podem usá-lo para refinar os recursos, as equipes de desenvolvimento para melhorar a usabilidade e as equipes de conteúdo para medir o impacto de seu texto.
O segredo é que cada equipe formule suas próprias hipóteses e realize testes personalizados de acordo com seus objetivos. Isso torna o teste A/B uma ferramenta versátil que cria valor além das fronteiras departamentais.
DE 
EN 
PT 
IT 
TR 
ES 
FR