Como usar testes AB para otimizar conversões em 2025

Quando você avalia as conversões do seu site, emails ou campanhas, é comum utilizar a intuição para pensar em quais táticas seriam mais efetivas para aumentar sua performance. Mas a única forma de entender de forma precisa o que dá resultados é a realização de testes AB em criativos como copies, imagens e botões.

Os testes AB aceleram o processo de otimização do seu site, te ajudam a otimizar a experiência dos usuários e consequentemente a aumentar as taxas de conversão. Por isso, conforme profissionais de CRO e empresas usam essa estratégia para melhorar seus resultados, o mercado de softwares de testes AB vai crescendo. Afinal, se você não está testando o conteúdo do seu site, você está perdendo dinheiro.

Neste artigo, vamos discutir tudo o que você precisa saber sobre testes AB e te orientar sobre como começar a usar essa estratégia no seu negócio.

O que é um teste AB?

Um teste AB compara duas ou mais versões de um site para medir qual delas tem a melhor performance. No clássico exemplo com apenas duas variantes, o teste compara sua versão inicial, A, com uma versão alternativa, B, que traz alguma modificação com o objetivo de aprimorar a experiência do usuário, ou, de forma geral, trazer melhores resultados.

Você normalmente tem hipóteses sobre como a mudança de um determinado elemento no seu conteúdo poderia melhorar a experiência do seu usuário e, com isso, aumentar suas taxas de conversão. Os testes AB servem para você verificar se sua hipótese está correta antes da implementação.

Por exemplo, você pode criar duas landing pages iguais e em uma delas mudar a cor do botão de CTA para ver qual produz os melhores resultados. Você pode gradualmente sofisticar as alterações que vai testar e gerar dados para tomar diversas decisões estratégicas.

Por que os testes AB são eficientes?

Testes AB, também conhecidos como split testing, estabelecem os fundamentos para suas estratégias de marketing. Eles eliminam o "achismo" do seu processo de análise e permitem que você tome decisões com base em dados. Se seu objetivo é aumentar sua taxa de conversão, os testes AB são eficientes ao permitir que você experimente diferentes ideias para ver qual apresenta a melhor performance. Desta forma, você não fica restrito a uma única tática, que pode não ser a mais efetiva.

A diferença entre testes AB e outros tipos de teste

Existem outros tipos de teste, como os AB/n e AA, que, diferentemente dos testes AB, não cobrem apenas duas variantes alternativas.

Testes AB/n permitem que você compare mais de duas variantes. Com eles você pode testar infinitas hipóteses em relação a uma página de controle. O "n" é o número de variantes a serem testadas.

Existem situações em que faz mais sentido testar múltiplos elementos simultaneamente e nestes casos os testes multivariantes são bastante úteis.

Você já sabe que os testes AB te permitem checar a reação dos usuários a variações de um mesmo elemento, como a cor do botão de CTA, por exemplo. Mas você também pode usar testes multivariantes para verificar a performance quando mais de um elemento é alterado. Você pode utilizar esse tipo de teste para avaliar ao mesmo tempo como a cor de um botão e a posição de um vídeo impactam as taxas de conversão, por exemplo.

Já os testes AA não definem uma hipótese vencedora. Eles servem para testar a confiabilidade do seu software de teste AB e a precisão do seu método de experimentação. Aqui os dois grupos de usuários visualizam a mesma versão, ao invés de um deles visualizar uma versão B alternativa.

Como isso pode ajudar seu negócio

Testes AB trazem riscos baixos e retorno alto, e podem te ajudar a extrair o máximo do seu site como canal de aquisição e retenção. Em última análise, testes AB te permitem aumentar o retorno do seu investimento devido a benefícios como:

• Aumento de lucro: criar uma melhor experiência do usuário, que reduz as taxas de abandono, aumenta a fidelidade à sua marca e garante que o usuário volte a comprar. Como resultado, as vendas aumentam, e, consequentemente, seus lucros também.
• Identificação de problemas: identificar e corrigir pequenos erros de UX, que é crítico para garantir a conversão.
• Aprimoramento do conteúdo e engajamento: influenciar em decisões relativas a futuros conteúdos e campanhas, que leva ao aperfeiçoamento de conteúdo e maior engajamento.
• Melhora da imagem da empresa: permitir a identificação e eliminação de passos desnecessários que aumentam a simpatia do mercado pela marca.
• Aumento de taxas de conversão: testar diferentes elementos da experiência do usuário, que torna fácil enxergar o que funciona e o que não funciona para sua audiência alvo. Por exemplo, você pode mudar seu botão de assinatura de "assine já" para "assine já!" e comparar os dois para ver se um vende melhor que outro. O próximo passo é implementar a variante que performou melhor, e consequentemente converter mais.

Melhores práticas em testes AB

A seguir, discutiremos as melhores práticas de teste AB para te ajudar a criar experimentos que melhorem suas taxas de conversão, gerem engajamento e agreguem valor ao seu negócio.

1. Escolha uma variante para testar

Existem muitas variantes em potencial para você testar, mas é essencial focar em uma de cada vez. Assim você pode avaliar o resultado de forma eficiente e ter certeza sobre qual variante está relacionada a mudanças na performance.

2. Teste um elemento de cada vez

Uma vez que você determinou qual variante quer testar, é importante testar um elemento de cada vez. Se você está testando um formulário, por exemplo, você pode testar mudanças em elementos como:

• Headline
• CTAs
• Campos de formulários.

Os testes devem ser feitos separadamente, não simultaneamente. Testar muitos elementos de uma vez torna mais difícil identificar quais tiveram ou não sucesso.

3. Vincule seu teste a KPIs específicos

Para planejar seus testes da maneira mais efetiva possível, pense sobre quais métricas são essenciais para seus objetivos e como as variáveis vão afetar o comportamento do usuário. Defina quais KPIs você vai precisar para acompanhar e analisar seus experimentos. Assim será mais fácil categorizar seus resultados e entender o impacto que cada variação específica vai ter na sua hipótese.

4. Estabeleça a duração do teste

A confiabilidade do resultado do seu teste depende do tempo que ele dura. Ou seja, seu teste precisa demorar o tempo necessário para que o tamanho da amostragem seja suficientemente grande para ter significância estatística. Por outro lado, se o seu teste começar a demorar muito para atingir a confiabilidade desejada, talvez o elemento que você está testando não esteja impactando a métrica que você quer mudar. Portanto, defina antes de começar um teste o tempo máximo que ele deverá durar.

5. Teste ambas as versões simultaneamente

É necessário testar diferentes variantes de um elemento simultaneamente, porque caso você teste uma delas em um mês e a outra no mês seguinte, não será possível saber se a alteração na performance ocorreu por causa da variação, ou por causa de mudanças externas e sazonais.

6. Impacte a audiência correta

Uma escolha clara sobre qual segmento você quer impactar torna mais fácil definir quais variações fazer em um determinado elemento. Ao definir uma audiência, você sabe qual é o contexto no qual pretende validar suas hipóteses e o que pode influenciar os usuários deste segmento específico a completar a ação que você espera.

As limitações dos testes AB

Testes AB permitem experimentar novas ideias e prever se elas podem gerar resultados positivos. Por outro lado, você pode acabar testando indefinidamente sem entender quais problemas no seu site estão levando a resultados diferentes do que você gostaria. Isso porque os testes focam só nos elementos que você decide testar e os problemas podem estar em outras partes do seu site.

Em outras palavras, os testes AB não contam toda a história das suas ações de marketing. Um experimento de campanha de retenção conduzido pela Harvard Business Review é um exemplo disso.

No estudo, duas empresas realizaram testes AB para acompanhar taxas de churn de mais de 14.000 clientes. Um grupo escolhido aleatoriamente foi impactado com ações de redução de churn e o outro não.

Os realizadores do estudo coletaram um conjunto de dados com informações sobre os clientes e métricas para prever os riscos de churn. Os resultados revelaram haver pouca ou nenhuma correlação entre o nível de risco de chun e a reação dos clientes a campanhas de intervenção. O exemplo mostra que empresas devem usar os testes AB não para medir a eficácia de campanhas de forma geral, mas para identificar e entender o comportamento de consumidores mais sensíveis a intervenções específicas.

Como realizar testes AB com segmentação

A segmentação de audiências leva os testes AB a um nível mais elevado e vice e versa. É uma poderosa aliada no processo de oferecer experiências cada vez mais relevantes aos seus usuários porque te permite incorporar os testes AB em suas estratégias de personalização. Para isso, você deve começar segmentando sua audiência com base nos dados que você tem sobre ela e então realizar testes dentro de cada segmento. Assim, você vai saber qual variação no seu site exibir para cada um deles.

Você também pode criar personalizações baseadas em regras pré estabelecidas (em um sistema rule-based) e testar cada regra. Rodar o teste em diferentes segmentos de usuários permite que você obtenha uma performance melhor para cada grupo de usuários do que ao mostrar para todos uma mesma experiência – mesmo que essa experiência tenha uma performance média melhor.

Veja como usar testes AB com personalização.

Como planejar seus testes AB

Testes AB geralmente são criados a partir de uma hipótese sobre como melhorar o engajamento da sua audiência a partir de uma mudança no seu conteúdo. É importante que você defina exatamente quais resultados espera após realizar a mudança, e as razões por trás disso.

Você pode, por exemplo, supor que mudar a cor do botão "compre agora" de azul para vermelho vai fazer sua conversão subir fortemente – e pode ser que você acerte.

Entretanto, não convém contar com grandes melhoras nos resultados a partir de mudanças simples no layout do seu site. Fazer da sua ideia uma hipótese e testá-la cientificamente ao invés de confiar em resultados gerados randomicamente é crucial.

Veja como colocar isso em prática ao planejar seus testes AB:

• Defina o problema que você espera resolver
• Estude os usuários para os quais você está tentando solucionar o problema
• Defina a mudança que você espera no comportamento dos usuários ou nas métricas
• Crie uma hipótese baseada em dados qualitativos e quantitativos sobre a navegação dos usuários. Exemplos: entrevistas, pesquisas, mapas de calor etc.

A qualidade dos seus insights vai definir a diferença entre uma boa hipótese e puro achismo. Depois de estruturar bem sua hipótese, o próximo passo é rodar seus testes e medir seus resultados a partir da abordagem estatística que fizer mais sentido para o seu negócio.

Probabilidade de ser melhor

Os resultados e a performance obtidos no teste devem se manter ao longo do tempo após a realização do teste. Você pode utilizar métodos estatísticos de análise de testes para compreender se a variante testada foi a causa direta da mudança de comportamento do usuário, ou se a alteração ocorreu apenas por força do acaso.

Recomendamos que a probabilidade de uma variante ser melhor seja de no mínimo 95%. Se for 65%, por exemplo, existem grandes chances de que sua variante vencedora não seja realmente vencedora. Verificar a probabilidade de ser melhor é um ponto central para decidir se os resultados são suficientes para justificar a mudança avaliada.

Como a Croct trabalha com testes AB

Na Croct utilizamos a abordagem Bayesiana para analisar testes AB. Nossa plataforma tem um mecanismo de testes AB para calcular as métricas em tempo real e sem o uso de amostragem, conforme novos dados entram no sistema. Com isso, garantimos a qualidade dos resultados e evitamos armadilhas comuns em alguns métodos estatísticos.

Você tem mais questões sobre como nossa plataforma funciona? Saiba mais aqui. E se você tiver interesse em criar seus testes AB, crie sua conta gratuitamente e explore nossa plataforma.