O teste A/B refere-se à comparação de duas (ou mais) variantes de um landing page para ver qual delas tem melhor desempenho. Um processo de teste adequadamente projetado é capaz de fornecer insights de dados inestimáveis sobre quais ajustes aplicados às suas páginas podem proporcionar o máximo de suas campanhas de marketing digital. Exatamente como funcionou para um dos ex-presidentes dos EUA…
Sim, algumas pequenas alterações na página inicial de Barrack Obama durante a campanha presidencial dos EUA em 2008 melhoraram a taxa de inscrição em 40,6%, o que se traduziu em um adicional de US$ 57 milhões em doações! Antes, é claro, sua equipe de marketing realizou uma série de testes para selecionar a variante de layout ideal (D. Siroker & P. Koomen, The most powerful way to turn clicks into customers, 2013).
Isso explica claramente por que, em 2024, 60% das empresas testam seus landing pages , conforme relatado pela InvespCRO.
Nesta postagem, examinarei a definição de teste landing page, as principais etapas, as ferramentas úteis e os estudos de caso reais mais interessantes, além de dicas profissionais e erros comuns a serem evitados. Vamos começar!
Principais conclusões:
- O teste A/B identifica o layout landing page mais eficaz ao confrontar duas ou mais alternativas.
- Testar diferentes elementos landing page pode levar a uma melhor experiência do usuário e a maiores conversões.
- Os insights orientados por dados dos testes A/B aumentam a eficácia do marketing.
- O Landingi oferece ferramentas avançadas para testes A/B eficientes e eficazes.
- Os experimentos de incrementalidade diferem dos testes A/B porque se concentram no impacto geral dos esforços de marketing.
O que é o landing page Teste AB?
O landing page teste A/B é um método usado para comparar duas versões de um landing page para determinar qual delas tem melhor desempenho. Esse processo envolve a criação de duas variantes de um landing page , geralmente chamadas de versão A e versão B, e a distribuição do tráfego do site entre elas para ver qual delas gera mais conversões. Para visualizar isso, dê uma olhada no landing page abaixo:
Vamos supor que seja a variante “A”. Lembre-se dela. Agora, dê uma olhada na variante “B” desta página:
Está vendo a diferença? Os botões em ambas as páginas são diferentes em termos de texto, cor de fundo, borda e alguns outros parâmetros sutis de design. O teste A/B dessas páginas pode mostrar qual delas (se houver) converte melhor. Como o botão é a única diferença, podemos ter quase certeza de que as possíveis diferenças no nível de conversão se devem exatamente às diferenças no design desse elemento. Essa é, em poucas palavras, a ideia de como o teste A/B funciona.
O que é landing page Split Testing?
O teste de divisão (ou teste de URL dividido) é frequentemente usado de forma intercambiável com o teste A/B, mas, às vezes, refere-se a uma função específica das ferramentas de teste A/B que permite que você altere a proporção do tráfego direcionado para cada variante testada. Por exemplo, talvez você queira enviar 70% do tráfego para a Variante A e 30% para a Variante B. No teste A/B simples, a distribuição do tráfego é automatizada e depende totalmente dos algoritmos da sua ferramenta ou plataforma de teste.
Você pode se perguntar em que casos é útil definir manualmente as proporções de tráfego. Aqui estão os motivos mais comuns para isso:
- Mitigação de riscos: Se uma variante (por exemplo, Variante A) for a versão padrão ou de melhor desempenho atual, o direcionamento de uma proporção maior de tráfego para ela (por exemplo, 70%) garante a minimização de qualquer possível impacto negativo no desempenho geral. Isso é particularmente importante quando os riscos são altos, como durante períodos de pico de vendas ou grandes campanhas de marketing.
- Coleta de dados mais rápida para novas variantes: Ao testar uma nova variante (por exemplo, Variante B) que pode melhorar significativamente o desempenho, o envio de mais tráfego para ela (por exemplo, 30%) pode reunir rapidamente dados suficientes para determinar sua eficácia. Essa coleta acelerada de dados ajuda a tomar decisões mais rápidas sobre a implementação total ou não da nova variante.
- Alocação de recursos: As proporções de tráfego personalizadas permitem um melhor gerenciamento de recursos. Por exemplo, se uma variante exigir mais recursos de servidor ou suporte ao cliente, a limitação do tráfego pode evitar a sobrecarga dos sistemas e garantir uma experiência de usuário mais tranquila.
- Experimentação controlada: Ao ajustar as proporções de tráfego, as empresas podem controlar o escopo de seus experimentos. Isso é útil ao testar mudanças inovadoras ou de alto risco, em que uma implementação gradual e um monitoramento cuidadoso são necessários para evitar interrupções significativas.
- Implementação gradual das alterações: A definição de proporções de tráfego personalizadas permite uma abordagem em fases para a implementação de alterações. Por exemplo, começar com 10% do tráfego direcionado a uma nova variante e aumentá-lo gradualmente à medida que a confiança em seu desempenho aumenta. Essa abordagem garante que quaisquer problemas possam ser identificados e resolvidos antes de uma implementação completa.
- Direcionamento estratégico: As proporções personalizadas permitem a segmentação estratégica, em que determinados segmentos de usuários podem ser direcionados a variantes específicas com base em dados demográficos, comportamento ou outros critérios. Essa abordagem direcionada pode gerar insights mais relevantes e melhorar a eficácia geral do teste.
Em resumo, a definição de proporções de tráfego personalizadas em testes divididos oferece flexibilidade, reduz os riscos e garante uma experimentação mais estratégica e controlada, o que, em última análise, leva a uma melhor tomada de decisões e a um desempenho otimizado.
Quais elementos landing page podem ser testados por AB?
No teste A/B, as variantes de página podem diferir em elementos como manchetes, elementos visuais (imagens, vídeos, carrosséis, efeitos etc.), formulários, botões de call-to-action, prova social e até mesmo layouts gerais. Ao medir as interações dos usuários e as taxas de conversão, os profissionais de marketing podem identificar qual versão é mais eficaz para atingir suas metas, seja para gerar leads, fazer vendas ou incentivar inscrições.
Quais são os principais benefícios do landing page teste AB?
A principal vantagem do teste A/B é sua capacidade de fornecer insights orientados por dados. Em vez de confiar em suposições, os profissionais de marketing podem tomar decisões informadas com base no comportamento real do usuário. Isso leva ao aprimoramento e à otimização contínuos do landing pages , melhorando, em última análise, a experiência do usuário e aumentando as taxas de conversão.
7 passos para landing page fazer testes AB para melhorar as taxas de conversão
O teste landing page consiste em várias etapas que o ajudam a otimizar sistematicamente suas páginas e melhorar as taxas de conversão. Ao segui-las, você pode identificar o que tem melhor repercussão junto ao seu público e fazer melhorias baseadas em dados.
1. Definição de metas e métricas
Em primeiro lugar, defina metas e métricas claras. Isso o ajudará a entender o que você pretende alcançar e como avaliará o sucesso. As metas podem ser aumentar as inscrições, melhorar as taxas de cliques ou aumentar as vendas. As métricas são os pontos de dados específicos que você acompanhará para avaliar o desempenho.
Exemplo: Você pode ter como meta melhorar a taxa de conversão em dispositivos móveis e como medida o número de conversões em dispositivos móveis por semana.
Dica: escolha uma métrica principal na qual se concentrar para evitar diluir o impacto do seu teste.
Erro a ser evitado: Evite definir muitas metas ou métricas, o que pode complicar a análise e diluir o foco.
2. Criação de hipóteses
Em segundo lugar, crie algumas hipóteses sobre quais alterações podem melhorar suas taxas de conversão. Uma hipótese bem definida orienta o design do teste e garante que você tenha uma ideia clara do que está testando e por quê. As hipóteses devem ser baseadas em dados, feedback do usuário ou insights de testes anteriores.
Exemplo: Uma hipótese correta pode parecer:“Alterar o título de ‘Inscreva-se agora’ para ‘Receba atualizações exclusivas’ aumentará as inscrições no boletim informativo em 15% em um período de duas semanas“.
Dica: torne suas hipóteses específicas e mensuráveis para avaliar facilmente os resultados.
Erro a ser evitado: Evite definir muitas metas ou métricas, o que pode complicar a análise e diluir o foco.
3. Variações de design
Em terceiro lugar, projete pelo menos duas versões (uma versão de controle e outra) do seu landing page com base nas suas hipóteses. Essas variações serão comparadas para ver qual delas tem melhor desempenho. Certifique-se de que as alterações sejam claras e perceptíveis, mas não muito drásticas para não confundir os visitantes.
Exemplo: Como uma versão de controle, você pode usar a versão existente do seu landing page , enquanto a nova versão deve ser modificada no elemento que você deseja testar. Se quiser verificar a eficiência do seu formulário de geração de leads, você deve modificar o formulário na nova versão (por exemplo, limitar os campos do formulário, o layout, a cópia ou o tamanho total do formulário).
Dica: limite as alterações a um elemento por teste para isolar seu impacto no desempenho.
Erro a ser evitado: Evite fazer muitas alterações de uma só vez, o que pode dificultar a identificação de qual alteração afetou os resultados.
4. Divisão de tráfego
Em quarto lugar, divida o tráfego do site entre as diferentes versões do seu landing page . Isso garante uma comparação justa ao expor cada variante a um número adequado de visitantes. Na maioria das vezes, você deve usar partes iguais, mas, em alguns casos específicos, é aconselhável dividir o tráfego em outras proporções (consulte o parágrafo sobre testes de divisão).
Exemplo: Se você sabe tudo sobre o desempenho atual do landing page (inclusive quais elementos influenciam mais a taxa de conversão), pode ser razoável direcionar mais tráfego para a nova variante, o que lhe dá resultados e permite implementar mudanças valiosas mais rapidamente.
Dica: garanta uma distribuição aleatória e uniforme do tráfego para obter resultados precisos.
Erro a ser evitado: Evite a distribuição desigual do tráfego, que pode distorcer os resultados e levar a conclusões incorretas.
5. Execução do teste
Em quinto lugar, execute o teste por um período suficiente para coletar dados suficientes. A duração deve ser longa o suficiente para levar em conta as variações no comportamento do visitante, como dias de semana versus finais de semana.
Exemplo: Deixe o teste ser executado por pelo menos uma semana para coletar dados suficientes. Se o tráfego for baixo, o teste deverá ser executado por mais tempo.
Dica: evite fazer alterações durante o período de teste para garantir a consistência.
Erros a serem evitados: Não faça nenhuma alteração em seu site ou nas variáveis de teste durante o período de teste. As alterações podem distorcer os resultados e invalidar o teste.
6. Análise de resultados
Em seguida, analise os resultados revisando os dados coletados para determinar qual variação teve melhor desempenho. Use ferramentas estatísticas para comparar as taxas de conversão e outras métricas relevantes com base apenas nos resultados estatisticamente significativos
Exemplo: Compare as taxas de conversão das duas versões para ver qual teve melhor desempenho. Tente identificar o motivo pelo qual a landing page vencedora teve melhor desempenho. Compare suas conclusões com os resultados de estudos de caso semelhantes disponíveis on-line para aumentar a probabilidade de sua interpretação ser precisa.
Dica 1: Divida seus dados por diferentes segmentos de público-alvo, como dados demográficos, fontes de tráfego ou comportamento do usuário. Isso pode revelar insights que podem estar ocultos nos dados agregados e ajudar a adaptar as otimizações futuras.
Dica 2: Examine não apenas as taxas de conversão, mas também outras métricas relevantes, como taxa de rejeição, tempo no site e valor do tempo de vida do cliente. Essa visão holística proporciona uma compreensão mais abrangente do comportamento do usuário e do impacto de cada variação.
Erros a serem evitados: Tenha cuidado com o viés de confirmação – interpretar os dados de uma forma que confirme seus preconceitos. Analise os dados objetivamente e considere todas as explicações possíveis para os resultados observados.
7. Implementação da variação vencedora
Em sétimo lugar, apenas implemente a variação vencedora no landing page ao vivo. Documente os resultados e os aprendizados desse teste para informar futuros testes A/B.
Exemplo: Se o novo título aumentou as inscrições, atualize sua landing page de acordo. Em outras palavras, transforme a variante vencedora em sua página da Web ativa.
Dica: teste continuamente novas hipóteses para continuar otimizando seu landing page .
Cada etapa do teste se baseia na anterior, criando uma abordagem estruturada para obter melhores resultados e maior envolvimento do seu público.
Ao realizar testes landing page regulares, você pode melhorar sistematicamente as taxas de conversão, tomando decisões baseadas em dados que aprimoram seus esforços de marketing.
landing page Exemplos de testes AB
landing page O teste AB é um procedimento comum para empresas de diferentes setores. Abaixo, você encontrará vários aplicativos exemplares extraídos de estudos de caso reais publicados na Web. Explore e saiba como ele se parece na prática do marketing digital e que tipo de efeitos você pode esperar.
1. Bukvybag
Elemento testado: landing page manchete
Histórico (desafio): A Bukvybag, uma empresa especializada em bolsas femininas, estava enfrentando dificuldades com uma baixa taxa de conversão em sua página inicial. Eles suspeitavam que o título existente, “Bolsas e acessórios versáteis”, não estava captando o interesse do público-alvo de forma eficaz.
Escopo e variantes de teste A/B: Para resolver esse problema, a Bukvybag utilizou um recurso de conteúdo dinâmico para executar um teste A/B no título de sua página inicial. O objetivo era identificar qual título repercutiria melhor entre os clientes em potencial e geraria taxas de conversão mais altas. Eles testaram diversas variações do título, cada uma enfatizando uma proposta de valor diferente:
- Variante A: “Destaque-se da multidão com nossas bolsas exclusivas e modernas”
- Variante B: “Descubra o melhor companheiro de viagem que combina estilo e funcionalidade”
- Variante C: “Bolsas de qualidade premium projetadas para exploração e aventura”
Resultados: O teste A/B revelou um vencedor claro, levando a um aumento de 45% nos pedidos. O aumento significativo nas conversões demonstrou que o título escolhido foi mais eficaz para envolver o público. Os resultados alcançaram significância estatística, confirmando que a melhoria não se deveu ao acaso e que o novo título poderia sustentar o aumento da taxa de conversão ao longo do tempo.
Baseado em uma história de: Barbara Bartucz (OptiMonk)
2. Going
Elemento testado: Cópia do botão de chamada para ação
Contexto (desafio): A Going enfrentou um desafio significativo ao apresentar seus planos de assinatura de forma eficaz. A estratégia convencional se concentrava em atrair os visitantes da página a se registrarem em um plano gratuito e limitado, com a esperança de, mais tarde, venderem uma opção premium. No entanto, essa abordagem não conseguiu transmitir adequadamente o valor total das ofertas premium da Going, resultando em taxas de conversão decepcionantes.
Escopo e variantes de teste A/B: Para resolver esse problema, a Going utilizou as ferramentas de teste A/B da Unbounce para refinar sua chamada para ação (CTA). Eles fizeram experiências com duas CTAs diferentes em sua página inicial: “Inscreva-se gratuitamente” versus “Teste gratuitamente”.
Resultados: Esse ajuste aparentemente pequeno – apenas uma mudança de três palavras – teve como objetivo enfatizar melhor as vantagens do plano premium abrangente, apresentando um período de teste gratuito. Isso tornou a proposta de valor mais transparente e imediata para os clientes em potencial. A nova CTA “Teste grátis” resultou na redução da taxa de abandono do formulário, o que, por sua vez, proporcionou um aumento de 104% no início dos testes mês a mês. Essa melhoria substancial não apenas aumentou as taxas de conversão dos canais pagos, mas também, pela primeira vez, superou o desempenho do tráfego orgânico.
Baseado em uma história de: Paul Park (Unbounce)
3. WorkZone
Elemento testado: Logotipos de depoimentos de clientes colocados ao lado do formulário de geração de leads
Histórico (desafio): A WorkZone, uma empresa de software com sede nos EUA, especializada em soluções de gerenciamento de projetos e ferramentas de colaboração de documentação, precisava aumentar suas taxas de conversão de leads. Para reforçar a reputação de sua marca, a WorkZone apresentou uma seção de avaliação de clientes ao lado do formulário de solicitação de demonstração em sua página de geração de leads. No entanto, os logotipos coloridos dos depoimentos dos clientes desviavam os visitantes do preenchimento do formulário, afetando negativamente as conversões.
Escopo e variantes do teste A/B: Para resolver esse problema, a WorkZone realizou um teste A/B para determinar se a alteração dos logotipos das empresas nos depoimentos dos clientes, de sua cor original para preto e branco, reduziria a distração e aumentaria o número de solicitações de demonstração. O teste foi realizado durante 22 dias, comparando os logotipos coloridos originais (controle) com as versões em preto e branco (variação).
Resultados: Os logotipos em preto e branco geraram 34% mais envios de formulários do que a versão original. Com uma significância estatística de 99%, a conclusão foi simples: os logotipos redesenhados reduzem efetivamente a distração e aumentam a conversão de leads. Eles foram implementados imediatamente após os testes.
Baseado em uma história de: Astha Khandelwal (VVO)
4. Orange
Elemento testado: Lightbox/Overlay
Contexto (desafio): As assinaturas móveis da Orange são uma parte vital de sua estratégia de negócios. A meta principal era melhorar a taxa de coleta de leads do site e aumentar o número de usuários móveis ativos. Os dados indicavam que a página de assinatura era a principal fonte de leads registrados, o que levou a um foco na otimização dessa página para aumentar a coleta de leads em geral.
Escopo e variantes do teste A/B: Anteriormente, a Orange usava uma sobreposição de intenção de saída (uma espécie de lightbox) na versão para desktop da página de assinatura para capturar leads antes que os usuários saíssem do site. O objetivo do teste A/B era determinar se a implementação de uma sobreposição baseada em tempo na versão móvel melhoraria a coleta de leads. O teste envolveu o acionamento de uma sobreposição após 15 segundos para usuários que ainda não haviam fornecido suas informações de contato, comparando essa variante com a página padrão sem a sobreposição.
Resultados: Os resultados foram notáveis, com um aumento de 106,29% na taxa de coleta de leads. O experimento demonstrou que as sobreposições baseadas no tempo em dispositivos móveis superam significativamente os acionadores de saída do desktop, levando a uma taxa de conversão aprimorada.
Baseado em uma história de: Oana Predoiu (Omniconvert)
5. InsightSquared (agora: Mediafly)
Elemento testado: Campos de formulário em um formulário de geração de leads
Histórico (desafio): A InsightSquared, uma empresa B2B focada em simplificar a previsão de vendas, enfrentou um desafio com seus formulários de geração de leads. O formulário original parecia excessivamente longo devido a vários campos opcionais, o que parecia intimidar os leads em potencial e levava a uma maior taxa de abandono. Apesar de esses campos serem opcionais, sua presença estava impedindo os usuários de preencher o formulário.
Escopo e variantes do teste A/B: A empresa decidiu testar uma versão simplificada do formulário, removendo os campos opcionais, com o objetivo de tornar o formulário menos intimidador e mais fácil de usar. A principal métrica foi a porcentagem de usuários que forneceram seus números de telefone, com uma observação inicial de que apenas 15% estavam fazendo isso. O teste envolveu a implantação do formulário novo e simplificado na página de download do eBook para verificar se a redução dos campos levaria a uma taxa de conversão mais alta.
Resultados: O formulário simplificado melhorou significativamente o envolvimento do usuário, resultando em um aumento notável de 112% nas conversões. Isso confirmou que a simplificação do formulário com a remoção de campos opcionais o tornou mais acessível, incentivando mais usuários a preenchê-lo.
Baseado em uma história de: Willem Drijver
Como os experimentos de landing page incrementalidade diferem dos experimentos A/B?
Os experimentos de incrementalidade landing page medem o verdadeiro impacto adicional de toda uma campanha de marketing ou de um conjunto de intervenções de marketing comparando o desempenho de um grupo de teste exposto à intervenção (ou campanha) com o de um grupo de controle durante um período mais longo, enquanto os experimentos A/B comparam duas ou mais versões de um landing page (com pequenas alterações em elementos individuais, não múltiplos) para determinar qual tem melhor desempenho em um ambiente controlado e de curto prazo. Vamos colocar isso de forma mais precisa na tabela:
| Aspecto | Experimentos A/B | Experimentos de incrementalidade |
| Objetivo | Comparar duas ou mais versões para identificar a de melhor desempenho | Medir o impacto adicional de uma campanha específica ou de um conjunto de intervenções de marketing. |
| Prazo | Curto prazo, resultados imediatos | Longo prazo, avaliando o impacto sustentado |
| Tipo de insight | Determinar qual versão tem melhor desempenho | Determinar o efeito líquido de toda a campanha (ou pelo menos de um conjunto de ações) |
| Foco | Elementos específicos da página e seu desempenho | Métricas gerais de desempenho e suas alterações incrementais |
| Exemplo de caso de uso | Testar diferentes títulos ou botões de chamada para ação | Avaliação do impacto de uma política de preços de uma promoção de inverno |
Qual é a melhor ferramenta de teste A/B para landing pages?
A melhor ferramenta de teste A/B para landing pages é a Landingi, pois, além de sua interface supersimples, ela oferece muitas funções indisponíveis na maioria das ferramentas de seus concorrentes, como Unbounce ou Carrd. Além dos testes A/B simples que comparam duas variações diferentes de seu landing page (por exemplo, duas páginas idênticas com diferentes chamadas para ação ou títulos), você pode realizar na plataforma, entre outros:
- teste multivariado (teste A/B/x) – permite que você crie diversas variantes de seu landing page para executar um teste abrangente de várias alterações simultaneamente,
- teste de divisão – refere-se à comparação do desempenho de duas ou mais páginas totalmente diferentes (não as variações de uma página) enviando tráfego – em proporções iguais (ou personalizadas), não aleatórias – para o mesmo URL a fim de determinar qual página converte melhor (com isso, você determinará mais rapidamente qual estratégia de design traz melhores resultados).
Um benefício adicional é ter ferramentas de teste integradas à plataforma de construção landing page, o que não é apenas conveniente, mas também garante a compatibilidade e reduz o custo gasto com ferramentas de marketing digital.
Execute o teste AB landing page com Landingi
Embora o Landingi seja principalmente um construtor de páginas popular, ele vem com um conjunto de ferramentas para otimização da taxa de conversão – desde uma suíte abrangente de experimentos landing page (incluindo testes multivariados e testes de divisão landing page), passando pelo rastreamento do comportamento do usuário, até ferramentas de IA multiuso. Com isso em mãos, bem como com inúmeros modelos e integrações prontos para uso, você pode criar landing pages não apenas altamente atraentes, mas também bem-sucedidos, que atingem seu público-alvo com mais eficiência.
Para aqueles que desejam otimizar seus gastos com anúncios, o Landingi também oferece suporte à experimentação de páginas relacionadas às suas campanhas realizadas no Google Ads. O teste A/B, nesse caso, ajuda a determinar qual layout de página gera mais conversões, garantindo que seu orçamento de anúncios seja usado de forma eficaz.
O Landingi também é uma ótima opção para quem não tem experiência prévia com testes A/B, pois seus recursos de teste estão disponíveis gratuitamente por 7 dias, o que é perfeito para se familiarizar com a ideia com base na prática. Basta se registrar e experimentar!
