Obtenha Mais Conversões com Estas Dicas de Testes A/B em Páginas de Destino

by Ian Hernandez
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Muitas das mudanças que fazemos em nossos sites dependem da intuição. Usamos designs que achamos que os usuários vão adorar e escrevemos conteúdo que acreditamos que resonará com eles — E enquanto a experiência e a intuição podem ajudar bastante na criação de um site popular, elas são substitutos insuficientes para dados do mundo real.

A boa notícia é que os testes A/B podem ajudá-lo a verificar diferentes versões de uma página web em frente ao seu público-alvo. Você pode usar essa informação para entender melhor o que seus usuários gostam e fazer alterações que irão impressionar seus visitantes.

Neste artigo, vamos discutir como funciona o teste A/B e o que os especialistas têm a dizer sobre isso. Também vamos guiá-lo por sete melhores práticas de teste A/B em páginas de destino para ajudá-lo a dominar seus experimentos. Sem mais delongas:

Uma Introdução ao Teste A/B (E Como Funciona)

Otimização da Taxa de Conversão (CRO) é um termo amplo que descreve a prática de fazer mudanças iterativas em seu site para melhorar a frequência com que os visitantes interagem (clicando, convertendo) com seu site. Testes A/B são realizados ao oferecer duas experiências simultâneas a diferentes grupos de usuários, muitas vezes com apenas uma alteração em uma página ou seção específica (como a cor, tamanho ou posição de um botão de chamada para ação [CTA]).

Glossário DreamHost

Otimização da Taxa de Conversão (CRO)

Otimização da Taxa de Conversão (CRO) refere-se à prática de fazer ajustes iterativos com o objetivo de melhorar o número de conversões obtidas de páginas da web, campanhas de e-mail e outros esforços de marketing.

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Se você recebe tráfego suficiente e o divide igualmente entre as duas versões (variante A e variante B), uma deve apresentar melhores resultados e conversões do que a outra. É por isso que o teste A/B é também comumente chamado de teste de divisão.

Por exemplo, se você está testando duas versões de um CTA, uma deve receber mais cliques do que a outra. Esses resultados mostram o que seu público prefere, e você pode então atualizar seu site e desfrutar de um maior engajamento:

Teste de taxas de conversão

Muitas plataformas modernas de CRO, incluindo Spiralyze, VWO e Optimizely, permitem que você lide com todos os aspectos técnicos dos testes A/B sem muitos problemas. Na maioria dos casos, você pode simplesmente escolher um elemento, usar um construtor de páginas para criar uma versão alternativa e, então, iniciar o teste quase imediatamente.

É importante notar que, como em qualquer tipo de experimento, os resultados dependerão de se você está fazendo as “perguntas” certas, bem como do tamanho da sua amostra. Estes são dois aspectos do teste A/B que exploraremos ao longo do restante deste artigo.

Quais Elementos Você Pode Testar em A/B?

Primeiro, você vai querer criar um plano de jogo. “Você pode testar quase tudo em seu site, desde o comprimento da sua página inicial até a cor do seu botão Comprar Agora, mas você deve priorizar aqueles itens que você acha que farão a maior diferença nos seus resultados,” Gallinger diz. “Um iniciante deve frequentemente começar com um dos quatro grandes.”

Extensão do Texto

O comprimento do texto de um site pode frequentemente impactar drasticamente a taxa de conversão de uma página. No entanto, é difícil saber antecipadamente se você precisa de mais ou menos texto para explicar sua ideia até que você o mostre a clientes potenciais reais usando um teste A/B:

Testando variantes

Recomendamos não usar testes A/B para conteúdo de blog e artigos porque muitos fatores podem afetar as taxas de conversão.

Por exemplo, um artigo de 3.000 palavras pode ter um desempenho melhor do que uma versão “condensada” de 1.500 palavras. No entanto, centenas de fatores podem impactar o envolvimento do usuário se você dobrar o conteúdo em uma página da web. Isso significa que os resultados dos testes não retornarão informações valiosas.

Em vez disso, recomendamos focar em testar elementos de texto curto, como listas e introduções. Eles têm mais probabilidade de impactar significativamente a reação dos usuários ao conteúdo, e são muito mais fáceis de testar em A/B.

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Manchete

O título é geralmente a primeira coisa que as pessoas veem, sendo assim, é extremamente importante usá-lo de forma eficaz para captar a atenção delas. Alguns sites utilizam testes A/B em dez títulos ou mais antes de decidir pela opção final.

Testar manchetes

As manchetes podem afetar drasticamente as taxas de cliques em páginas de blog e resultados de motores de busca. Em nossa experiência, apenas ajustar uma manchete pode trazer muito mais atenção para algumas páginas.

Idealmente, você não precisará testar todos os títulos que cria. Em vez disso, recomendamos focar em páginas e postagens que não estão recebendo atenção suficiente (e você acha que o conteúdo delas merece). Tente emular o tipo de título que você ou seus concorrentes usam em outras páginas de sucesso e veja se isso impacta como os usuários reagem ao conteúdo.

Chamada para Ação (CTA)

Este pequeno trecho de texto pode muitas vezes fazer uma grande diferença. Por exemplo, um botão que diz “Compre Agora” em vez de “Comprar” pode criar um senso de urgência que incentiva as pessoas a clicarem nele ou gerar um senso de urgência falso que faz as pessoas evitá-lo.

Os CTAs são alguns dos elementos mais simples de um teste A/B ao analisar resultados. Um CTA “melhor” produzirá mais conversões. Então, você pode usar essa informação para aprender quais tipos de chamadas ressoam melhor com seu público.

Além disso, os CTAs tendem a ser curtos. Isso significa que há menos variações potenciais para testar, tornando a configuração dos testes mais fácil do que com textos regulares, títulos ou imagens.

Imagens

As imagens transmitem emoções importantes, mas nem sempre é fácil saber antecipadamente quais imagens funcionarão e quais não terão impacto com seu público. Assim como manchetes, você pode testar uma grande variedade delas antes de escolher a melhor:

Imagens de teste nelio

Como regra geral, as imagens devem sempre ser de alta qualidade e relacionadas ao tema em questão. Além disso, você não deve substituir as imagens aleatoriamente. Em vez disso, preste atenção nas métricas de desistência e veja quais páginas da web estão “perdendo” mais usuários.

Essa métrica indicará as páginas que precisam ser redesenhadas ou reformuladas de alguma forma. A partir desse ponto, você pode analisar as imagens existentes e considerar se elas podem afetar negativamente a experiência do usuário.

Como Melhorar os Testes A/B da Sua Página de Destino (7 Dicas)

Estas melhores práticas de teste A/B ajudarão você a configurar experimentos mais precisos para qualquer página do seu site. No entanto, uma página de destino é tipicamente o ambiente perfeito para teste A/B, pois é autocontida.

1. Desenvolva uma Hipótese

Praticamente qualquer coisa pode ser testada em A/B, e os resultados podem ser usados de várias maneiras para melhorar seu site.

“Em termos gerais, você pode testar o design, o texto ou a oferta,” diz Sid Bharath, um consultor de marketing SAAS. “Design se refere às cores, layout, fontes e visuais. Texto é o conteúdo na página, como cabeçalhos ou descrições de produtos. Finalmente, a oferta é exatamente o que você está pedindo para as pessoas fazerem, como inscrever-se em um e-curso ou comprar um produto.”

Entretanto, só porque você pode usar teste A/B para medir quase tudo não significa que deva ser usado para tudo. É crucial ter uma estratégia para empregá-lo de maneiras que realmente aproveitem ao máximo.

“Havia um ditado popular quando os testes se tornaram populares no início dos anos 2000 que dizia ‘teste sempre,’” diz Shukairy. “O que as pessoas presumiam era ‘teste uma cor e um chamado à ação no seu site, e você verá melhorias massivas nas conversões.’ Isso não é verdade de forma alguma.”

Existe uma arte e ciência para testar, exigindo análise estatística regular do seu site para identificar possíveis áreas problemáticas e investigar o motivo. Isso significa realizar pesquisas qualitativas, enquetes e testes de usabilidade para entender melhor com o que os clientes estão tendo dificuldades.

“Somente depois de compilar os problemas é que você pode começar a priorizá-los e decidir quais soluções poderiam ser testadas para melhorar os problemas descobertos,” Shukairy diz. “Uma hipótese é necessária para o teste, porque, no final, são as estatísticas que tornam os testes A/B viáveis.

Realizar um teste A/B leva tempo, pois você precisa compilar dados suficientes para obter resultados estatisticamente precisos. Isso significa que é do seu interesse garantir que você está testando os elementos corretos.

Para que isso aconteça, você precisa ter uma hipótese baseada em dados. Por exemplo, se a sua página inicial tem uma taxa de rejeição alta, algumas hipóteses válidas para explicar isso poderiam incluir as seguintes:

  • A página demora muito para carregar
  • Os usuários estão desencorajados pelo conteúdo que veem acima da dobra
  • A página não oferece uma boa experiência em dispositivos móveis

Todos esses são motivos válidos e valeria a pena testar. No entanto, você pode delimitar ainda mais a causa potencial realizando testes de usabilidade internos e pedindo feedback de outras pessoas sobre o seu site. Esse esforço adicional ajudará você a focar exatamente nos elementos que você deveria estar testando em A/B.

2. Analise os Pontos de Desistência dos Usuários

Em vez de decidir aleatoriamente quais páginas do seu site testar em A/B, recomendamos focar nos pontos de “abandono” mais proeminentes. Ou seja, as páginas que estão fazendo você perder mais usuários.

“Ao usar o Google Analytics, você deve ser capaz de destacar onde estão os maiores pontos de desistência. Eu sugeriria começar seus testes A/B por aí,” aconselha Andrew Wheller, executivo de marketing digital & SEO na Pierre Cardin Stationery. “Revisar suas principais páginas de saída é um bom ponto de partida para destacar sua página, que pode ter o potencial para o maior aumento.”

Se você não tem certeza sobre como encontrar seus pontos de desistência, Bharath recomenda começar com seus dados existentes. Por exemplo, em um site de e-commerce, o fluxo de tráfego pode ser assim: Página Inicial → Página de Produto → Carrinho → Finalização de Compra.

“A cada etapa, você notará pessoas desistindo e deixando o site,” ele diz. “Identifique onde ocorre a maior desistência e faça um teste nessa etapa para reduzi-la. Priorize os testes com base em onde pode vir a maior melhoria.”

Concentrar-se nas páginas de desistência é sábio se o seu site possui uma grande biblioteca de conteúdo que você deseja testar. Encontrar os problemas com essas páginas proporcionará os melhores resultados a curto prazo se você desenvolver hipóteses racionais para testar.

3. Dê Tempo Suficiente para o Teste Rodar

Não há um período mágico quando se trata de testes. “O momento de declarar o que chamamos de ‘significância estatística’ para um teste A/B depende do tráfego fluindo pelo seu site,” diz Blake Puryear, líder de produto na Engine Insights.

“Se você está recebendo um fluxo pequeno de tráfego, deixe o teste A/B rodar por um tempo. Você precisa de cerca de uma semana de tráfego em ambos os lados do seu teste antes de poder começar a inferir algo,” Puryear acrescenta.

“Mesmo que um teste esteja indo muito bem após uma tarde, isso pode ser uma anomalia do tráfego. É fácil tentar tomar decisões precipitadas ou favorecer uma variante porque você gosta mais dela. É aqui que é realmente importante dar um passo atrás e deixar os dados falarem.”

É aqui que entra o teste de “significância estatística”. Se você projetar um teste A/B e, após 50 visitas, uma variante estiver claramente vencendo, isso não prova nada. Cinquenta usuários não é uma amostra de dados grande o suficiente para tomar uma decisão baseada em dados. Se você deixar esse teste correr por mais tempo, a tendência pode se reverter completamente.

A conclusão é dar aos seus testes todo o tempo necessário até que os resultados sejam inquestionáveis. Esse processo pode ser frustrante, pois leva mais tempo para implementar mudanças. No entanto, é a única maneira de garantir que seus testes não estejam retornando dados imprecisos.

Para os apaixonados por números, existem ferramentas que podem ajudá-lo a determinar o seu tempo de teste. “Um teste A/B está completo quando há uma diferença estatisticamente significativa entre as versões A e B da sua página de destino,” diz Gallinger. “A maioria dos softwares de teste A/B possui uma calculadora integrada para determinar quando um vencedor estatisticamente significativo foi alcançado, então você não precisa fazer os cálculos.”

Calculadora de teste A/B

Se você deseja usar uma calculadora separada, esta de Neil Patel funciona bem e é fácil de entender. A ferramenta também permite que você adicione mais variantes se sentir confiança suficiente para tentar testes multivariantes.

4. Use a Ferramenta de Teste A/B Correta

Dependendo do seu nível de habilidade, você pode configurar o teste sozinho. “Os testes A/B podem parecer bastante intimidadores no início, mas não há motivo para você não tentar fazer por conta própria,” Gallinger diz. “Antes de fazer, certifique-se de ter um bom entendimento das mudanças que deseja testar e das ferramentas que vai usar. Se precisar de ajuda para configurar um teste A/B, entre em contato com um desenvolvedor web para ajudar no processo de configuração.”

O próximo passo é usar software para mostrar cada versão do seu site para 50% dos visitantes do site. “Você pode usar ferramentas como Optimizely, VWO ou Omniconvert para criar testes A/B no seu site,” diz Bharath. “Com suas ferramentas de apontar e clicar, você pode criar variações de uma página e alterar elementos para testar sem necessidade de conhecimento em programação.”

Optimizely

“Se um cliente já possui um plugin do WordPress, eu me adaptarei ao conjunto de ferramentas deles e usarei isso durante a duração do projeto,” diz Puryear. “As ferramentas geralmente funcionam em conjunto com o Google Analytics, então você precisará se apoiar muito nisso.” Para aqueles com necessidades mais complexas, Gallinger recomenda Kissmetrics, Crazyegg, ou Optimizely.

Plugins do WordPress para testes A/B também podem ser úteis para iniciantes. “Eles oferecem alguns limites para operar — Pense nestes plugins como rodinhas de treinamento. Um que eu vi vários clientes usarem é Nelio A/B Testing para WordPress,diz Puryear.

Nelio A/B testing

Se você usa o WordPress, recomendamos a análise de Plugins de teste A/B populares, pois eles podem oferecer uma implementação mais direta do que plataformas de terceiros. Puryear recomenda o Nelio A/B testing, mas outras ferramentas também podem ajudar a testar elementos mais específicos.

Por exemplo, Title Experiments Free pode ajudá-lo a fazer testes A/B em postagens e títulos de páginas:

Experimentos de título

“No final, você precisa de uma ferramenta precisa que possa ajudá-lo a dividir o tráfego para dois designs diferentes e fornecer uma saída de informações para indicar o vencedor e outros pontos de dados e métricas que possam ser importantes para você,” diz Shukairy.

5. Aprenda Como Analisar Resultados

“As ferramentas de teste A/B geralmente sempre têm um painel de análise ou estatísticas,” diz Puryear. “Se sua ferramenta não tem, com certeza você está usando a ferramenta errada. Esses painéis devem mostrar o desempenho da sua variante A versus sua variante B. Observe a dispersão de desempenho e qual variante teve mais ocorrências do evento que você está testando. Boas ferramentas fornecerão um valor de confiança baseado na quantidade de tráfego que passou pelo teste.”

Resultados do experimento de confiança

Ao final do experimento, procure por um aumento ou possível diminuição na taxa de conversão para o grupo variante. “É importante considerar que às vezes, após um teste A/B, o grupo de controle continuará sendo a melhor opção,” Edelstein diz. “Este é um erro comum, pois pode ser tentador favorecer a mudança do site devido a um aumento insignificante na conversão.” E certifique-se de ter dados suficientes para obter um resultado estatisticamente significativo.

“Analisar os resultados é uma parte importante e muitas vezes ignorada dos testes,” diz Shukairy. “Primeiro, você precisa verificar se sua hipótese foi validada ou não. Em seguida, com base nos resultados, verificar se há outros testes de acompanhamento que podem ser considerados.”

Por exemplo, Shukairy testou remover um vídeo e colocar uma imagem estática no site de assinaturas de um cliente. Depois que sua equipe validou que a imagem estática aumentou as conversões e confirmou a hipótese do grupo de despoluir o topo da página, eles reintroduziram o vídeo em outra parte da página com a mesma imagem estática, e as taxas de conversão dispararam mais uma vez.

“O teste revela muito sobre os padrões de comportamento do cliente, gostos e desgostos, claro, dependendo do elemento que você está realmente testando,” ela diz. “Esses dados podem influenciar testes futuros.”

6. Arquivar Resultados de Testes A/B Anteriores

Mesmo depois de ter seguido em frente de um teste A/B específico, você vai querer salvar esses dados, caso queira consultá-los no futuro. “É uma boa ideia manter todos os resultados e descobertas dos testes juntos,” Wheller sugere. “Eu pessoalmente uso uma pasta separada no Google Drive; isso é particularmente bom, pois você pode compartilhar facilmente suas descobertas com os membros relevantes da equipe e os tomadores de decisão.”

A maioria das ferramentas de teste A/B salvará os resultados dos testes para referências futuras. “Qualquer plataforma de teste A/B que valha a pena terá um recurso de arquivo ou referência que você pode voltar e olhar para testes antigos,” diz Puryear. “Uma das minhas coisas favoritas a fazer em um novo ano é olhar para testes antigos que realmente impactaram e então repetir esses testes para ver como eles se sustentam seis, oito ou 12 meses depois. Você pode achar os resultados realmente interessantes, pois seus clientes ou perfil de tráfego podem mudar ao longo de um ano.”

Outro benefício crítico de salvar dados de testes antigos é ver como suas hipóteses se sustentam ao longo do tempo. Executar múltiplos testes permitirá que você tente fazer diferentes alterações, e algumas delas resonarão melhor com seu público específico.

Por exemplo, seu público pode responder melhor a um tom específico no texto ou tipos de imagens. Ao salvar dados de testes anteriores e revisá-los periodicamente, você deve ser capaz de identificar padrões que ajudarão a refinar testes futuros.

7. Comece com Testes Pequenos

Um dos erros mais comuns que observamos em testes A/B é que muitas pessoas tentam fazer mais do que podem. Se você é novo nesse tipo de teste, recomendamos começar pequeno. Identifique um ponto de desistência em seu site, desenvolva uma hipótese simples em torno de um elemento (como um CTA) e teste-o.

Essa abordagem pode não ser inovadora, e mesmo que o teste ocorra bem, pode não resultar em muitas conversões adicionais. No entanto, esse método científico é todo sobre pequenas mudanças incrementais aplicadas ao longo do tempo para melhorar seu site pouco a pouco.

Testar versões completamente diferentes de uma página não lhe dará resultados precisos, e realizar dezenas de testes simultaneamente simplesmente o sobrecarregará. Em vez de pensar no teste A/B como uma solução mágica, recomendamos vê-lo como um projeto de longo prazo.

“Comece com pequenos testes até que você esteja familiarizado com a significância estatística do seu site e os padrões de tráfego,” diz Puryear. “Eu vi coisas terríveis acontecerem quando alguém se lança de cabeça em um teste enorme como sua primeira tentativa de teste A/B. Otimize algo pequeno e familiarize-se com o que você está fazendo.”

Obtenha Mais Conversões Com Testes A/B

O teste A/B não é um truque nem uma habilidade que você precisa ser um especialista em marketing para realizar. No fundo, o teste A/B é tão simples quanto perguntar, “Qual destas duas opções funciona melhor?” e depois ver o que os usuários pensam em um ambiente controlado. Com as ferramentas certas, configurar testes A/B pode ser notavelmente simples.

A parte mais difícil de realizar esses testes com sucesso é aprender a fazer as perguntas certas e interpretar os resultados. Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a ter sucesso em ambos os aspectos:

  1. Desenvolva uma hipótese.
  2. Analyze os pontos de desistência dos usuários.
  3. Dê tempo suficiente para o teste ser executado.
  4. Use a ferramenta certa de teste A/B.
  5. Aprenda como analisar os resultados.
  6. Arquive os resultados antigos de testes A/B.
  7. Comece com testes pequenos.

O teste A/B pode ajudá-lo a determinar o que seu público gosta, mas para um teste bem-sucedido, seu site precisará de muitos visitantes. Na DreamHost, fornecemos serviços profissionais de marketing SEO para ajudar a aumentar seu público e incrementar o tráfego orgânico. Saiba mais sobre nossos planos profissionais de marketing SEO!

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