A/B Testing
Testar duas variantes para ver qual performa melhor.
Definição
A/B testing (split testing) é testar duas versões de algo (anúncio, landing, email) em paralelo para ver qual converte melhor. Em ads, precisa de significância estatística, não decidas com 50 cliques.
Por dentro
Como funciona
Defines uma hipótese (“mudar headline aumenta CTR”), divides tráfego 50/50 entre versão A e B, deixas correr até atingires significância estatística (geralmente 95% confidence) e comparas resultados. Para ser válido, só uma variável deve mudar entre versões, caso contrário não sabes o que causou a diferença. Em Meta Ads existe A/B test nativo; em Google Ads, Experiments. Em landing pages, Vercel Edge Config, PostHog ou VWO.
Decisão
Quando usar
A/B testing faz sentido quando tens volume mínimo para tirar conclusões (300-1000 conversões por variante consoante o effect size esperado). Em campanhas pequenas, A/B testing puro é estatística pseudo-científica, escolhes pelo que “parece” melhor. Foca testes em mudanças com potencial alto (headline, oferta, CTA principal), não em pequenas alterações de cor de botão.
Cuidado
Erros comuns
- Decidir vencedor com 30 conversões por variante (significância estatística baixa)
- Mudar várias variáveis ao mesmo tempo (sem saber qual fez efeito)
- Parar o teste mal aparece um vencedor inicial (peeking bias)
- Testar coisas que não movem agulha (cor de botão raramente faz diferença significativa)
Exemplo
Na prática
Landing page de SaaS com CVR 2,1%. Hipótese: prova social acima da fold aumenta conversão. Versão A (controlo) sem prova social, Versão B com 4 logos de clientes. Tráfego dividido 50/50, total 1200 visitas por variante. Resultado após 14 dias: A = 2,1%, B = 3,4% (significância 96%). Mudança implementada como nova versão padrão.
Do conceito aos resultados
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É exatamente o tipo de coisa que afino nas contas dos meus clientes, como especialista em Google Ads e especialista em Meta Ads, com a medição sempre à frente do gasto.
Saber não basta. Aplicar é o que conta.
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