6 exemplos de testes A/B e estudos de caso para CRO

O teste A/B é um método de comparação de duas versões de um ativo de marketing – como um landing page, um título ou uma CTA – para ver qual delas tem melhor desempenho. É uma das maneiras mais eficazes de melhorar as taxas de conversão porque se baseia no comportamento real do usuário, não em suposições.

Os profissionais de marketing usam testes A/B para validar ideias, otimizar campanhas e tomar decisões baseadas em dados. E como os landing pages são criados com um único objetivo em mente – sejam inscrições, compras ou solicitações de demonstração – eles são o local ideal para executar experimentos focados e de alto impacto. Até mesmo pequenas alterações, como o texto do botão ou o layout do formulário, podem levar a grandes resultados.

Nesta publicação, você verá exemplos reais de testes A/B, desde simples ajustes de títulos até reformulações completas de layout, para que possa saber o que funciona, por que funciona e como aplicá-lo aos seus próprios landing pages.

O que é teste A/B?

O teste A/B é um método orientado por dados para comparar duas ou mais versões de uma página da Web ou de um aplicativo para determinar qual tem melhor desempenho. É comumente usado para melhorar a experiência do usuário e aumentar as taxas de conversão, identificando o design, o texto ou o layout mais eficaz.

De acordo com Adelina Karpenkova em “A/B Testing in Marketing: The Best Practices Revealed”, o teste A/B é uma parte essencial do processo de otimização da taxa de conversão (CRO). Ele envolve a exibição de duas versões de conteúdo quase idêntico para públicos semelhantes, com apenas uma variável alterada para medir o impacto.

Dennis van der Heijden, no artigo da CXL “5 Things We Learned from Analyzing 28,304 Experiments” (5 coisas que aprendemos analisando 28.304 experimentos), relata que os testes A/B representam 97,5% de todos os experimentos em sua plataforma. A popularidade dos testes A/B vem de seu sucesso repetível e do impacto comprovado nas melhorias de receita e conversão.

Onde o teste A/B é usado?

O teste A/B é amplamente utilizado em todos os setores para melhorar o desempenho digital por meio de dados reais do usuário. As áreas comuns de aplicação incluem:

• Comércio eletrônico: Teste de layouts de páginas de produtos, exibições de preços ou botões de CTA.
• SaaS: Otimização de fluxos de integração, landing pages e descrições de recursos.
• Publicação: Comparação de títulos, layouts de artigos ou ofertas de assinatura.
• Aplicativos móveis: teste de navegação, posicionamento de recursos ou tempo de notificação.
• Marketing por e-mail: Refinar linhas de assunto, ordem de conteúdo ou horários de envio.
• Mídia social: Teste de criativos de anúncios, legendas ou estratégias de segmentação de público-alvo.

Criar e testar uma nova versão de uma página em comparação com a original ajuda as empresas a aumentar as taxas de conversão e melhorar a experiência do usuário. Isso é especialmente útil para sites com várias páginas, em que a otimização consistente pode afetar significativamente o desempenho geral.

Quais são as vantagens do teste A/B?

Os testes A/B ajudam a eliminar a adivinhação e apóiam decisões baseadas em resultados mensuráveis. Ele permite que as empresas otimizem o desempenho digital e gerem melhores resultados em sites, aplicativos e campanhas.

Aqui estão dez vantagens principais dos testes A/B:

1. Melhoria da experiência do usuário (UX). O teste de variações de conteúdo, layout ou recursos revela o que os usuários consideram mais intuitivo. Uma UX melhor aumenta a satisfação e a retenção.
2. Decisões orientadas por dados. Os testes A/B substituem as suposições por dados reais de desempenho, permitindo que você faça alterações informadas que se alinham ao comportamento do público.
3. Aumento das taxas de conversão. Ao identificar elementos de página de alto desempenho, você pode aumentar as vendas, as inscrições ou outras ações importantes.
4. Redução das taxas de rejeição. Quando o conteúdo está mais alinhado com as expectativas do usuário – especialmente em dispositivos móveis – os visitantes permanecem mais tempo, reduzindo as taxas de rejeição.
5. Otimização econômica. Os testes evitam desperdícios ao validar as alterações antes da implementação total, ajudando a evitar investimentos em ideias que não funcionam.
6. Menor risco. Em vez de lançar grandes mudanças em todo o site, os testes A/B permitem implementações graduais, minimizando o possível impacto negativo.
7. Maior envolvimento com o conteúdo. Testar diferentes títulos, recursos visuais ou formatação ajuda a determinar o que mantém os usuários envolvidos e na página.
8. Melhor retorno sobre o investimento (ROI). Anúncios e landing pages otimizados levam a taxas de conversão mais altas, tornando os gastos com marketing mais eficazes.
9. Insights mais profundos sobre as preferências do público. Com o tempo, os testes A/B revelam padrões no comportamento do usuário, permitindo estratégias mais direcionadas e eficazes.
10. Melhoria contínua. Os testes A/B incentivam a experimentação e o refinamento contínuos, levando a ganhos de desempenho sustentados.

De acordo com o relatório State of Conversion Optimization 2020 da CXL, o teste A/B está classificado como uma das estratégias de CRO mais eficazes. Smriti Chawla, no CRO Industry Insights da VWO, observa que os testes A/B estatisticamente significativos aumentaram as taxas de conversão em uma média de 49%.

Quais são as desvantagens do teste A/B?

A principal desvantagem dos testes A/B éo risco de criar experiências de usuário inconsistentes, especialmente se os testes forem executados com muita frequência ou sem o planejamento adequado. Testes mal executados podem confundir ou frustrar os usuários, reduzindo a confiança e o envolvimento.

As armadilhas comuns incluem:

• Testes apressados: O lançamento de testes sem um projeto cuidadoso pode levar a dados não confiáveis e resultados ineficazes.
• Ignorar a significância estatística: Tirar conclusões a partir de dados incompletos pode levar a decisões baseadas em variações aleatórias em vez de diferenças reais.
• Agir com base em resultados inconclusivos: Fazer alterações antes que um teste chegue a conclusões válidas pode distorcer testes futuros e enganar o controle de desempenho.

Para evitar esses problemas, certifique-se de que cada teste seja executado por tempo suficiente para atingir a significância estatística, use um tamanho de amostra suficiente e não seja alterado no meio do processo. A paciência e a configuração adequada são essenciais para produzir insights confiáveis e acionáveis.

Elementos comuns testados em testes A/B

Os testes A/B geralmente se concentram em elementos que afetam diretamente o comportamento do usuário e as taxas de conversão. Os componentes mais comumente testados incluem:

• Manchetes e títulos: Esses são geralmente os primeiros elementos que os usuários veem e podem influenciar a continuidade do engajamento.
• Botões de chamada para ação (CTA): As variações no texto, na cor, no tamanho e no posicionamento podem afetar significativamente as taxas de cliques.
• landing page Designs: O layout, as imagens e a hierarquia do conteúdo são testados com frequência para determinar o que mantém os usuários envolvidos.
• Variações de campanhas de e-mail: As linhas de assunto, os nomes dos remetentes, a estrutura do conteúdo e o tempo podem influenciar as taxas de abertura e de cliques.

Outros elementos testados com frequência incluem:

• Formulários de registro: O ajuste do número de campos ou dos rótulos dos campos pode afetar as taxas de conclusão.
• Seções de prova social: A modificação de avaliações, depoimentos ou selos de confiança pode influenciar a credibilidade e a conversão.
• Texto do anúncio: Pequenas alterações no texto podem afetar o engajamento e o custo-benefício das campanhas pagas.

A chave para um teste A/B bem-sucedido é priorizar os elementos que têm maior probabilidade de influenciar suas metas de conversão específicas.

Vamos explorar os elementos mais populares em mais detalhes.

Títulos e cabeçalhos de sites

Um título forte desempenha um papel fundamental na atração e retenção de visitantes do site. Os testes A/B ajudam a identificar quais palavras e tons repercutem melhor no seu público, permitindo que você compare variações de estilo, mensagens e frases.

A otimização de títulos por meio de testes pode levar a taxas de cliques mais altas, melhor envolvimento e melhor desempenho do site. De acordo com a HubSpot, testar títulos pode aumentar as taxas de cliques em até 10%.

Botões de chamada para ação (CTA)

Os botões de CTA são essenciais para orientar os usuários em direção à conversão. Os testes A/B permitem que você compare variações no texto, na cor, no tamanho, no design e no posicionamento do botão para determinar qual versão gera melhores resultados.

Mesmo pequenos ajustes podem influenciar o comportamento do usuário e melhorar as taxas de conversão. De acordo com a ConvertVerve, testar botões de CTA pode aumentar as taxas de conversão em 14,79%.

landing page Projetos

Um landing page bem estruturado afeta diretamente a experiência do usuário e as taxas de conversão. Os testes A/B e multivariados geralmente se concentram em elementos como:

• Layout da página
• Títulos e subtítulos
• Cópia do corpo
• Exibições de preços
• Botões de CTA
• Fluxo de registro
• Comprimento do formulário
• Elementos visuais

Testar diferentes designs ajuda a identificar quais elementos apoiam o envolvimento e as conversões do usuário e quais criam atrito ou confusão. Esse processo de aprimoramento contínuo leva a uma melhor qualidade dos leads e a taxas de conversão mais altas.

De acordo com a MarketingExperiments, a otimização do design landing page pode aumentar as conversões em até 30%.

O Landingi, um construtor dedicado landing page, oferece suporte a esse processo de otimização. Sua interface intuitiva e as ferramentas de teste integradas facilitam a criação, a duplicação e o teste de variações para melhorar o desempenho.

Variações de campanhas de e-mail

As campanhas de e-mail são um componente essencial do marketing digital, e os testes A/B ajudam a otimizar seu desempenho. Ao testar diferentes versões de linhas de assunto, estrutura de conteúdo ou horários de envio, você pode identificar o que gera taxas de abertura e de cliques mais altas.

Os testes A/B refinam sua estratégia de e-mail usando dados reais do usuário, eliminando suposições e melhorando os resultados.

Exemplo:
Uma marca de joias feitas à mão quer encontrar a linha de assunto mais eficaz para seu boletim informativo. Ela cria duas versões de e-mail que são idênticas, exceto pela linha de assunto:

• Versão A: “Nova coleção: Joias feitas à mão só para você”
• Versão B: “Descubra sua nova peça favorita”

Cada versão é enviada para um segmento de público diferente. A linha de assunto com a maior taxa de abertura é usada em campanhas futuras para aumentar o engajamento e as vendas em potencial.

De acordo com o Campaign Monitor, testar variações de e-mail pode aumentar a receita de e-mail em até 20%.

Por que landing pages são o núcleo das estratégias de teste A/B?

Os landing pages são ideais para testes A/B porque proporcionam um ambiente focado e orientado para a conversão. Independentemente de você estar testando títulos, CTAs, comprimento de formulários, imagens ou esquemas de cores, o landing pages permite isolar variáveis e ver quais elementos realmente afetam o comportamento do usuário. Essas condições controladas levam a decisões claras e baseadas em dados, em vez de suposições.

Como os landing pages geralmente representam a etapa final antes da conversão, até mesmo pequenas melhorias podem produzir um impacto imediato no ROI.

1. Exemplo de teste A/B

Os landing pages estão entre os ativos testados com mais frequência no marketing. Um exemplo notável vem da ForestView, uma agência digital sediada em Atenas, Grécia, que realizou um teste A/B para melhorar o desempenho de um cliente.

A equipe levantou a hipótese de que a redução da necessidade de rolagem excessiva ajudaria os usuários a encontrar produtos com mais facilidade, aumentando assim as conversões de formulários. Para testar isso, eles redesenharam a página com duas alterações importantes:

• Substituição de uma longa lista de produtos por carrosséis
• Introduziu a filtragem em vários níveis para a descoberta dinâmica de produtos

O teste A/B foi executado por 14 dias, com mais de 5.000 visitantes divididos igualmente entre a versão original (controle) e a versão redesenhada (variação).

Resultados:

• Conversões de formulários móveis: ↑ 20.45%
• Conversões de formulários de desktop: ↑ 8.50%
• Envolvimento do usuário: ↑ 70.92%

Esses resultados confirmaram a hipótese: a navegação simplificada e a filtragem focada melhoraram a usabilidade e as taxas de conversão.

2. Exemplo de teste A/B de SaaS

No setor de SaaS, os testes A/B desempenham um papel fundamental na otimização do design do site e no aumento das conversões. Um estudo de caso do blog Signal v. Noise da Basecamp destaca os testes divididos realizados no site de marketing da Highrise.

A equipe levantou a hipótese de que um layout simplificado – chamado de “Página pessoal” – superariauma versão mais longa e detalhada do “Formulário longo”. Para testar isso, eles realizaram um experimento A/B comparando os dois.

Principais resultados:

• A “Página pessoal” aumentou as inscrições pagas em 47% em comparação com o design do “Formulário longo”.
• Em comparação com o projeto original (antes de qualquer uma das versões), o aumento foi de 102,5%.
• No entanto, quando foi adicionado conteúdo adicional à “Página pessoal”, as conversões caíram 22%.

Em um teste separado, a equipe examinou o efeito do uso de fotos de clientes. Eles descobriram que imagens grandes e sorridentes de clientes aumentavam as conversões, embora a pessoa específica retratada não fizesse diferença significativa.

Esses testes A/B, realizados ao longo de várias semanas, ajudaram a equipe a desafiar as suposições e a descobrir quais elementos de design realmente influenciavam o comportamento do usuário. A principal lição: os testes de balde revelam o que funciona, mesmo quando contradizem as expectativas.

3. Exemplo de teste A/B em imóveis

O setor imobiliário depende muito de experiências digitais otimizadas. Plataformas líderes como Zillow, Trulia e StreetEasy usam testes A/B para melhorar a usabilidade e atender melhor às necessidades dos usuários. Conforme destacado no artigo da Anadea “How Effective A/B Testing Helps to Build a Cool Real Estate App”, a StreetEasy realizou testes para adaptar sua experiência de pesquisa aos usuários da cidade de Nova York.

Destaques do teste A/B da StreetEasy:
A plataforma testou diferentes opções de filtro de pesquisa e descobriu que os usuários preferiam filtrar por bairro e tipo de imóvel. Em Nova York, a localização e o estilo da propriedade são fatores importantes na tomada de decisões. Por exemplo, alguém familiarizado com Tribeca pode não considerar um apartamento em Chinatown, mesmo que ele corresponda às suas outras preferências.

O conteúdo visual é importante:
As imagens dos anúncios são fundamentais para o envolvimento do usuário. A StreetEasy observou que os visitantes passam cerca de 60% do tempo visualizando fotos de anúncios, o que torna o tamanho e a apresentação da imagem um elemento essencial para testar e otimizar.

Impacto da linguagem descritiva:
A Zillow realizou um estudo de 24.000 vendas de casas e descobriu que palavras-chave específicas nas descrições dos anúncios – como “luxuoso”, “paisagístico” e “atualizado” – estavam relacionadasa preços de venda mais altos. Isso sugere que o texto pode influenciar diretamente a conversão e o valor percebido da propriedade.

4. Exemplo de teste A/B de aplicativo móvel

À medida que a otimização de aplicativos móveis se torna cada vez mais importante, os testes A/B estão desempenhando um papel fundamental na formação de experiências no aplicativo e nas estratégias de monetização. Um caso notável é o da AppQuantum e da Red Machine, que colaboraram com testes A/B para o Doorman Story, um jogo de gerenciamento de tempo em que os jogadores administram um hotel. Esse caso é detalhado no artigo do Medium “How to Conduct A/B Tests in Mobile Apps: Parte I”.

Objetivo do teste:
A equipe testou se a adição de uma mecânica de jogo paga – umamáquina de chiclete – poderia se tornar um recurso de monetização viável. Ao contrário de jogos semelhantes que oferecem esses recursos gratuitamente, esta versão introduziu a mecânica por trás de um acesso pago em níveis selecionados. Tomou-se o cuidado de não prejudicar o equilíbrio do jogo.

Principais percepções:
O objetivo era medir como os jogadores reagiam a esse elemento pago e se ele era percebido como valioso. Uma das principais preocupações era a perda de usuários se os jogadores rejeitassem pagar por ferramentas anteriormente gratuitas.

Resultados:
O teste A/B revelou que a versão mais simples da mecânica teve o melhor desempenho. Esse resultado desafiou as suposições iniciais e demonstrou que a simplicidade pode superar modelos de monetização mais complexos.

Conclusão:
Esse teste destaca a importância dos testes A/B em aplicativos móveis, especialmente para monetização. Ao testar o comportamento dos jogadores antes de uma implementação completa, a equipe evitou a possível alienação dos usuários e identificou a abordagem mais eficaz.

5. Exemplo de teste A/B de marketing por e-mail

O MailerLite realizou vários testes A/B para melhorar o desempenho dos e-mails, conforme detalhado no artigo de Jonas Fischer, “A/B Testing Email Marketing Examples to Improve Campaigns, landing pages and More”. Seus experimentos se concentraram no comprimento da linha de assunto, no uso de emojis, em aberturas baseadas em perguntas, no posicionamento de imagens e no desempenho da automação.

Uso de emojis em linhas de assunto

Nos primeiros testes, os emojis tiveram pouco efeito. Por exemplo, em 2020:

• Com emoji: 31,82% de taxa de abertura
• Sem emoji: 31,93% de taxa de abertura

No entanto, testes repetidos mostraram uma mudança ao longo do tempo. Em experimentos posteriores:

• Com emoji: 37,33% de taxa de abertura
• Sem emoji: 36,87% de taxa de abertura

Isso indica que a eficácia dos emojis pode evoluir com base na familiaridade do público e nas tendências mais amplas de e-mail.

Comprimento da linha de assunto

O MailerLite também testou o impacto de linhas de assunto concisas versus longas. Os resultados mostraram que as linhas de assunto mais curtas levaram a um maior engajamento, inclusive:

• Taxa de abertura de até 100%
• 85,71% de taxa de cliques

Essas descobertas destacam a importância de testar continuamente até mesmo elementos menores para manter-se alinhado com as preferências do público.

6. Exemplo de teste A/B de comércio eletrônico

Um artigo de Tomer Dean, “The Battle of Conversion Rates – User Generated Content vs Stock Photos” (A batalha das taxas de conversão – conteúdo gerado pelo usuário vs. fotos de estoque), explorou como diferentes tipos de imagens afetam o desempenho do comércio eletrônico, especialmente no setor de moda e vestuário.

Foco do teste:

A campanha de teste A/B comparou o conteúdo gerado pelo usuário (UGC)– fotos de pessoas reais usando os produtos – com a tradicional fotografia de banco de imagens.

Principais resultados:

• Para um sutiã esportivo da Nike, uma imagem UGC do Instagram alcançou uma taxa de conversão de 0,90%, em comparação com 0,31% para a foto de estoque.
• Um landing page para saltos altos vermelhos que combinava uma imagem de estoque com três imagens UGC superou significativamente a versão que usava apenas uma foto de estoque.
• Testes adicionais com produtos como uma saia da Zara e tênis de corrida da Nike mostraram tendências semelhantes, embora com alguma variação por tipo de produto.

Esses testes demonstraram que os recursos visuais autênticos podem superar as imagens de banco de imagens refinadas para gerar conversões. No entanto, o estudo também enfatizou a necessidade de testes contínuos e a adesão aos padrões de licenciamento de imagens e direitos autorais ao usar o UGC.

De acordo com Smriti Chawla, em “CRO Industry Insights from Our In-App Survey Results” da VWO , os sites de comércio eletrônico geram uma média de US$ 3 por visitante único, e um teste A/B bem executado pode aumentar esse valor em até 50%.

O teste A/B pode ser aplicado a todos os elementos de um site?

Tecnicamente, o teste A/B pode ser aplicado a qualquer elemento. No entanto, é mais eficaz priorizar os elementos que têm maior impacto sobre o comportamento do usuário e as taxas de conversão, como títulos, CTAs, formulários e principais recursos de navegação. Os testes direcionados garantem que os recursos sejam concentrados onde proporcionam o maior valor.

Existe o risco de alienar os usuários com testes A/B frequentes?

Sim. Se os testes A/B forem executados com muita frequência ou sem levar em consideração a experiência do usuário, eles podem causar confusão ou frustração. Para evitar isso, faça testes cuidadosamente e mantenha a consistência nas principais funções do site. Equilibre a experimentação com uma experiência estável e fácil de usar.

O que é um grupo de controle no teste A/B?

Um grupo de controle é a versão original de uma página da Web, aplicativo ou elemento usado como linha de base em um teste A/B. Ele fornece um ponto de referência para medir o impacto das alterações feitas na variação do teste.

O que constitui um resultado estatisticamente significativo em testes A/B?

Um resultado estatisticamente significativo significa que a diferença observada entre o controle e a variação provavelmente não se deve ao acaso. A maioria dos testes A/B usa um nível de confiança de 95%, o que significa que há apenas 5% de probabilidade de que o resultado tenha ocorrido aleatoriamente.

Qual a porcentagem de falhas nos testes A/B/x?

De acordo com o CRO Industry Insights da VWO, de Smriti Chawla, apenas 14% dos testes A/B resultam em ganhos estatisticamente significativos, o que significa que 86% não conseguem produzir uma melhoria mensurável nas taxas de conversão. A pesquisa da Convert.com corrobora achados semelhantes. No entanto, as taxas de falha podem variar dependendo do setor, do tamanho do público e da complexidade do teste.

Quais são as ferramentas populares usadas em testes A/B?

As ferramentas de teste A/B comumente usadas incluem:

• Optimizely
• VWO (Visual Website Optimizer)
• Google Optimize (expiração em 2023, mas ainda referenciada)
• Adobe Target
• AB Tasty

Essas plataformas permitem que as empresas projetem, executem e analisem testes A/B, oferecendo recursos como segmentação, testes multivariados e relatórios detalhados.

O que tem um impacto mais profundo no comportamento do usuário: mudar a cor da CTA ou seu texto?

O texto da CTA geralmente tem um efeito mais profundo, pois influencia diretamente a maneira como os usuários interpretam e respondem à ação solicitada. Embora a cor possa aumentar a visibilidade, o texto molda a intenção e a urgência.

• Um estudo da HubSpot realizado por Joshua Porter mostrou que mudar a cor de um botão (vermelho vs. verde) aumentou as conversões em 21%.
• Uma pesquisa realizada por Melanie Deziel descobriu que o texto de CTA personalizado pode melhorar as taxas de conversão em até 202%.

Em resumo, embora a cor seja importante visualmente, o texto tem uma influência maior no comportamento do usuário e no desempenho geral da conversão.

Quais setores se beneficiam mais com os testes A/B?

Os setores que mais se beneficiam dos testes A/B incluem:

• Comércio eletrônico – otimização de páginas de produtos, exibições de preços e fluxos de checkout
• SaaS – aprimoramento dos processos de registro, fluxos de integração e mensagens de recursos
• Marketing digital – refinamento de campanhas de e-mail, landing pages e desempenho de anúncios
• Desenvolvimento de aplicativos móveis – aprimoramento de UI/UX, compras no aplicativo e estratégias de retenção

Esses setores se beneficiam com o uso de testes A/B para melhorar a experiência do usuário, aumentar as conversões e tomar decisões informadas e orientadas por dados.

O que é o teste A/B no exemplo do marketing?

O teste A/B em marketing envolve a comparação de diferentes versões de campanhas, como criativos de anúncios, títulos ou mensagens, para identificar qual tem melhor desempenho. Ao testar variações de forma sistemática, as empresas podem determinar o que mais repercute em seu público e melhora o engajamento ou as taxas de conversão. Os testes frequentes também ajudam a refinar a estratégia e a tomar decisões mais eficazes e orientadas por dados.

Qual é um exemplo de teste A/B na mídia social?

Os testes A/B em mídias sociais envolvem a comparação de variáveis como imagens de anúncios, legendas ou segmentação de público-alvo. Por exemplo, uma empresa pode testar dois anúncios no Facebook – um usando uma foto de produto e outro usando conteúdo gerado pelo usuário – para ver qual versão gera mais cliques ou conversões com um segmento de público-alvo específico.

Por que usamos o teste A/B?

Os testes A/B ajudam os profissionais de marketing a tomar decisões baseadas em dados, melhorar a experiência do usuário e aumentar as taxas de conversão. Ao testar diferentes versões de páginas da Web, aplicativos ou campanhas, as empresas podem identificar o que funciona melhor, otimizar o desempenho e melhorar o retorno sobre o investimento.

O teste A/B é um KPI?

O teste A/B não é um KPI em si, mas um método usado para influenciar e medir KPIs, como taxa de conversão, taxa de cliques ou taxa de rejeição. Ele fornece insights sobre como mudanças específicas afetam o comportamento do usuário e ajuda a identificar estratégias que geram resultados mensuráveis.

Qual é um exemplo de teste A/B na vida real?

Um exemplo real de teste A/B é a comparação de dois designs de embalagens de produtos para ver qual deles gera mais vendas. Outros exemplos incluem testar diferentes layouts de lojas ou estratégias de preços para determinar qual versão melhora a experiência do cliente ou aumenta a receita.

O que são amostras A/B?

As amostras A/B referem-se às duas versões usadas em um teste: o controle (versão original) e a variação (versão modificada). A comparação de seu desempenho ajuda a identificar qual versão suporta melhor as metas, como maior engajamento ou conversão.

Quantas empresas usam testes A/B?

De acordo com o relatório State of Conversion Optimization de 2020 do CXL Institute, 44% das empresas pesquisadas usam software de teste A/B. O estudo incluiu 333 empresas de tamanhos variados em vários setores.

A adoção é especialmente comum em setores com fortes operações digitais, como comércio eletrônico e SaaS. Um relatório separado da Econsultancy de 2019 constatou que 77% das empresas com programas estruturados de CRO usam testes A/B regularmente.

Como a Netflix usa os testes A/B?

A Netflix usa testes A/B para melhorar a experiência do usuário, testando elementos como:

• Miniaturas de programas e filmes
• Layouts de interface do usuário
• Algoritmos de recomendação personalizados
• Visualizar configurações de reprodução automática

O objetivo é identificar quais versões aumentam o envolvimento do usuário, a retenção e o tempo total de visualização.

O YouTube tem testes A/B?

O YouTube não oferece ferramentas de teste A/B para criadores. No entanto, o próprio YouTube realiza regularmente testes A/B internos para melhorar os recursos da plataforma e a experiência do usuário. Os criadores que desejam testar o desempenho do conteúdo devem contar com ferramentas externas ou métodos manuais (por exemplo, testar miniaturas ou títulos ao longo do tempo).

A Shopify tem testes A/B?

A Shopify não inclui testes A/B integrados, mas os lojistas podem usar aplicativos de terceiros da App Store da Shopify para executar testes. Essas ferramentas permitem testar elementos como páginas de produtos, preços e fluxos de checkout.

O Mailchimp pode fazer testes A/B?

Sim. O Mailchimp oferece recursos de teste A/B que permitem aos usuários comparar linhas de assunto, conteúdo de e-mail e horários de envio para melhorar as taxas de abertura e de cliques.

O Wix pode fazer testes A/B?

O Wix não oferece testes A/B nativos. No entanto, os usuários podem integrar ferramentas de terceiros, como Google Optimize, para executar testes em seus sites. Essas ferramentas permitem que os usuários do Wix testem o layout, o conteúdo e os elementos de design para aumentar as conversões e o envolvimento do usuário.

O Google faz testes A/B?

Sim. O Google realiza regularmente testes A/B e multivariados em seus produtos e serviços para avaliar alterações de recursos, atualizações de interface e melhorias no algoritmo. Esses testes ajudam a garantir que as novas implementações atendam às metas de desempenho e experiência do usuário.

Como fazer testes A/B com Google Ads?

Para executar um teste A/B em Google Ads:

1. Selecione a variável que você deseja testar (por exemplo, texto do anúncio, palavras-chave ou landing page).
2. Crie duas versões de anúncio – umaoriginal (controle) e uma variação.
3. Execute os dois anúncios simultaneamente em condições semelhantes.
4. Analisar os dados de desempenho (CTR, conversões, etc.) para determinar a versão vencedora.

Como realizar um teste A/B no Excel?

Para executar um teste A/B no Excel:

1. Use a função T.TEST do Excel para determinar se a diferença entre os grupos é estatisticamente significativa.
2. Organize os dados em dois grupos: controle (A) e variação (B).
3. Calcule a média e o desvio padrão de cada grupo.

Quantos dados são necessários para o teste A/B?

O tamanho da amostra necessário depende do nível de confiança desejado, do tamanho do efeito esperado e do volume de tráfego. Como diretriz geral, procure obter pelo menos 100 conversões por variação para detectar diferenças significativas. Um tráfego maior e durações de teste mais longas aumentam a confiabilidade.

Os testes A/B são caros?

Os custos variam de acordo com as ferramentas, a complexidade e quem executa o teste.

• Ferramentasgratuitas: Algumas plataformas oferecem recursos básicos de teste A/B sem custo.
• Ferramentaspagas: As ferramentas avançadas podem exigir uma taxa mensal ou baseada no uso.
• Interno vs. terceirizado: A execução de testes internamente costuma ser mais econômica, enquanto a terceirização pode acarretar custos mais altos, mas oferece orientação estratégica.

Crie campanhas melhores com testes A/B orientados por dados em landing pages

O teste A/B é mais do que uma ferramenta – é uma mentalidade voltada para a melhoria contínua. Ele permite que os profissionais de marketing tomem decisões informadas e baseadas em dados que refinam as campanhas e melhoram os resultados. Seja testando um botão de CTA, um layout landing page ou uma variação de e-mail, o teste A/B ajuda a identificar o que realmente gera engajamento e conversões.

Com o aumento da concorrência digital, a função do teste de divisão para aprimorar a experiência do usuário e gerar resultados comerciais continua a crescer.

Plataformas como a Landingi democratizaram o acesso a essa poderosa ferramenta, permitindo que empresas de todos os portes realizem experimentos criteriosos. Com a Landingi, você pode criar uma ótima campanha e otimizá-la com testes multivariados, agendador de campanhas, substituição dinâmica de texto e opções de personalização para obter os melhores resultados. O mais interessante é que você pode começar a usar a plataforma Landingi gratuitamente!