Como testar anúncios A/B para suas campanhas mais bem-sucedidas

Quando você cria suas campanhas de marketing e está trabalhando em seus criativos, a necessidade de apenas ir por intuição pode ser forte. Mas por que basear suas decisões de marketing em instintos quando há uma maneira infalível de obter dados para mostrar o caminho. Estamos falando de testes A/B. Aprendendo a fazer testes A/B de anúncios, você terá muito mais sucesso com suas campanhas.

Essa técnica ajudará você a validar ou invalidar suas teorias e aprimorar seus processos de conversão de clientes. E com isso ao seu lado, você poderá obter um ROI melhor em seu marketing e abordar campanhas com confiança.

O que exatamente é um teste A/B?

Antes de falarmos sobre como testar anúncios A/B, vamos dar uma olhada mais de perto no que isso significa. O teste A/B refere-se ao uso de duas versões de qualquer ativo de marketing para identificar qual gera os melhores resultados com um público. É importante observar aqui que a diferença nas duas versões não deve ser drástica para que você possa avaliar o que está fazendo um ativo ser um sucesso.

Em um dia comum, os consumidores se deparam com uma ampla variedade de criativos de marketing que estão tentando levá-los a realizar uma ação específica. Isso inclui, mas não se limita a, anúncios gráficos, e-mails promocionais, páginas de destino da campanha, fluxos de integração e vários formulários.

Quando você analisa como fazer o teste A/B dos anúncios que está executando, pode identificar exatamente o que ajustar para obter as taxas de conversão as mais altas possíveis. Isso pode significar executar o mesmo anúncio, mas com uma versão mais longa e mais curta da cópia. Ou usando o mesmo design, com exceção de diferentes imagens de fundo.

O teste A/B funciona dividindo o público de uma marca em dois grupos. Em seguida, cada grupo é direcionado a uma versão diferente de um ativo de marketing. Os dois grupos serão... você adivinhou, “A” e “B”. A é o grupo de controle e B é o grupo de tratamento. Isso significa que o grupo A verá uma versão do seu criativo e o grupo B uma versão diferente dele.

Uma nota sobre testes multivariados

Ao pesquisar como testar anúncios A/B, você provavelmente encontrará testes multivariados. E você provavelmente ficará muito animado com isso, pois inclui testes para várias variantes E testes para vários elementos também. O objetivo final dos testes multivariados é determinar qual combinação específica acaba tendo o melhor desempenho.

O problema é que você precisará ter muito tráfego para poder realizar testes multivariados de maneira produtiva e útil. Então, por enquanto, arquive isso como algo para voltar.

Quais são os benefícios do teste A/B?

Existem muitos tipos diferentes de testes A/B que você pode executar para ver o que dá à sua marca os melhores retornos. Seja qual for o tipo escolhido, os objetivos e benefícios comuns que acompanham o teste A/B são:

• Aumento do tráfego do site. Testar postagens de blog e títulos de páginas da Web pode alterar o número de pessoas que clicam em um link. Descobrir isso pode gerar mais tráfego para o seu site.
• Você pode aumentar as taxas de conversão testando diferentes cores ou locais para seus botões de CTA, ou até mesmo texto âncora nos botões de call to action. Essas mudanças podem aumentar o número de pessoas que se inscrevem, enviam um formulário ou convertem de alguma forma.
• Pode diminuir a taxa de rejeição. Se você percebeu que muitas pessoas saem de sua página da web ou que um anúncio específico não está obtendo conversões suficientes, testar com diferentes fontes e cores ou cópia pode ajudar a reduzir o número de pessoas que estão saindo do seu site ou anúncio.
• Cerca de 40% a 75% dos compradores de comércio eletrônico saem de um site com itens em seu carrinho de compras. Você pode diminuir as taxas de abandono de carrinho testando diferentes fontes, imagens e cores, ou até mesmo posicionamento de CTAs.

Agora vamos ver como testar anúncios A/B, além de dicas e práticas recomendadas. Isso o ajudará a seguir em frente, mesmo que seja a primeira vez que você está experimentando o teste A/B. E se você precisar de ajuda para preparar todos os seus designs para o teste A/B, arranje uma equipe do Kimp e obtenha todos os designs necessários por uma taxa mensal fixa.

Como testar anúncios A/B: identifique suas metas para testes A/B

Você poderá monitorar várias métricas para cada teste executado. O que é ótimo, mas ficar de olho em todos eles não é eficaz para fins de teste A/B. Escolha uma métrica-chave na qual você deseja se concentrar.

Essa métrica, também conhecida como variável dependente, deve ser determinada antes de executar o teste. E, idealmente, isso deve ser decidido antes mesmo de você configurar sua segunda variação.

Onde você quer que essa variável esteja no final do teste? Saber disso o ajudará a tomar decisões a favor de seu objetivo final. E isso o ajudará a otimizar todos os aspectos de seus testes A/B. Se você esperar até depois do teste para determinar as métricas mais importantes, poderá descobrir que o teste está exigindo etapas extras e mais tempo do que gostaria.

Como testar anúncios A/B: comece escolhendo uma variável para o teste

Você pode sentir que há muitas variáveis ​​diferentes que deseja testar, mas pode ser muito difícil fazer isso e obter resultados confiáveis. Especialmente quando você está começando a testar seus anúncios. Portanto, comece com apenas uma variável independente, a qualquer momento, e meça seu desempenho. Caso contrário, você terá muita dificuldade em descobrir qual variável está causando alterações nas métricas.

Dê uma olhada nos vários elementos do seu anúncio, como o design, o layout, as palavras e as cores usadas. Você pode testar qualquer um deles. Se você estiver executando uma campanha de e-mail, poderá testar a linha de assunto e as maneiras de personalizar seu e-mail. Lembre-se de que mesmo as mudanças mais simples podem gerar mudanças significativas.

Quanto mais simples forem as alterações que você fizer, mais fácil será medir os resultados e o desempenho.

Como testar anúncios A/B: identifique seu controle e seu desafiante

Depois de determinar suas variáveis ​​dependentes e independentes, bem como seu objetivo, você pode usar essas informações para configurar o controle. O controle é a versão atual da campanha publicitária que você está executando ou um design que usa o mesmo estilo, elementos e texto de sempre.

Então, comece a criar a variação ou o desafiante. É com isso que você testará o controle. Por exemplo, em sua campanha de anúncios de controle, você pode ter uma frase de chamariz que diz Compre agora. No seu desafiante, você pode incluir uma frase de chamariz que diz Compre agora.

Como testar anúncios A/B: divida o público

Se esta é a primeira vez que você está executando um teste A/B, o primeiro desafio é dividir o público aleatoriamente. É muito importante que essa divisão seja aleatória. Se você estiver usando uma plataforma, como faria para campanhas de e-mail, verifique se ela possui uma ferramenta integrada para essa finalidade. Se não, experimente Unbounce, Optimizely ou Google Optimize.

Como regra geral, os dois grupos devem ser tão semelhantes quanto possível. Se você dividiu seu público por gênero e depois fez o teste, por exemplo, obterá um resultado que é mais afetado pelo público do que pela variável real.

Claro que para alguns testes você não terá um público definido que você está dividindo desde o início. Continue lendo para descobrir como navegar nesse cenário.

Como testar anúncios A/B: considere o tamanho da amostra

Você também deve decidir o tamanho do público da amostra com base na ferramenta de teste e no tipo de teste que deseja executar. Algumas ferramentas exigirão que você tenha um público de um tamanho específico.

Quando se trata do tipo de teste, alguns permitirão que você tenha mais controle sobre o público do que sobre as roupas. Por exemplo, se você estiver executando um teste em e-mails, terá uma lista definida. E você pode enviar o teste para apenas uma pequena parte da sua lista de e-mail para começar. Isso permitirá que você obtenha resultados mais significativos. Depois de escolher a variante vencedora, você pode enviá-la para toda a lista.

No caso de testar ativos de marketing que não têm um público definido, como uma página de destino, a quantidade de tempo que você executa seu teste determinará o tamanho do seu público. E isso determinará seus resultados.

Portanto, certifique-se de testar por tempo suficiente para ver uma diferença significativa nas estatísticas entre os dois controle e o desafiante.

Como testar anúncios A/B: decida como os resultados notáveis ​​devem ser

Em seguida, é importante pensar em quão notáveis ​​seus resultados precisam ser para que você escolha o controle sobre o desafiante. Ou vice-versa. A importância da significância estatística do teste A/B não deve ser subestimada. Em última análise, quanto maior a porcentagem de confiança, melhores resultados você terá.

Você pode querer ter até 95% de confiança antes de seguir em frente, se o experimento levou muito tempo para ser configurado.

Ao mesmo tempo, há algumas outras coisas a considerar. Por exemplo, quando você está testando algo que é altamente específico (como a cor de um botão), mas afeta apenas sutilmente a taxa de conversão, você deve ter certeza de que está sendo mais metódico. Isso ocorre porque você pode realmente adotar uma abordagem muito precisa modificando um elemento de cada vez.

Mas quando se trata de mudanças mais drásticas, que podem aumentar muito suas taxas de conversão, você pode estar mais disposto a renunciar à significância estatística. Isso ocorre no caso em que você deseja experimentar uma abordagem ou estilo de design completamente novo porque seus criativos atuais simplesmente não estão funcionando.

Na verdade, tudo se resume a saber com quais probabilidades você se sente confortável em trabalhar. Algumas coisas valem a pena dar saltos e riscos maiores.

Como testar anúncios A/B: execute apenas um teste por campanha por vez

Se você testar mais de uma coisa em uma única campanha publicitária, estará se preparando para resultados complicados que serão difíceis de decifrar. Por exemplo, se você estiver executando um teste de e-mail que direciona as pessoas para seu site, não execute outro teste direcionando para sua página de destino também. Você não saberá qual teste causou quais resultados. E, por sua vez, você terá menos clareza sobre seus leads para trabalhar.

Como testar anúncios A/B: teste em um nível granular (na maioria das vezes)

Um dos erros mais comuns cometidos pela maioria dos profissionais de marketing é testar duas variantes extremamente diferentes uma da outra. Se os criativos de controle e desafiante forem muito diferentes um do outro, talvez você não tenha dados acionáveis.

Quando houver muita diferença entre duas versões, será difícil ver qual aspecto causou um aumento ou diminuição nas conversões. Há também um equívoco de que todas as variações no teste devem ser transformações dramáticas e maciças. Não compre esse hype se você já tiver um anúncio ou uma página de destino que está gerando alguns resultados. Nesse caso, seu objetivo é apenas aumentar esses resultados.

Uma simples mudança como cores, fontes ou cópia como dissemos antes, pode ser sutil mas causar uma grande diferença. Às vezes, basta usar uma chamada à ação diferente que levará as pessoas a se envolverem. Na verdade, a pontuação também pode mudar o comportamento dos clientes.

Mas há uma exceção. Talvez você esteja lidando com um ativo de marketing com o qual não tem muita experiência, se é que tem alguma. Ou quer ir em uma direção completamente nova com um criativo. Neste caso, usar dois conceitos muito diferentes tem mérito, logo no início do seu processo de teste. Com base no desempenho deles, você pode fazer de um deles o controle em um novo teste. E continue ajustando a partir daí.

Como testar anúncios A/B: o que você deve fazer com os resultados?

A maioria das ferramentas que você usa como parte do processo de teste A/B permitirá que você acompanhe o progresso mesmo durante a execução do teste. Isso ajudará você a ver qual variação está apresentando um desempenho melhor. Se a melhoria for muito óbvia, em um grupo substancial o suficiente, você poderá terminar o teste mais cedo.

Mas o que você faria se não fosse assim? Vamos supor que você esteja executando um teste A/B para um anúncio de banner. Com base no tráfego semanal que você costuma ter, você esperava um aumento de 25% ao final de 6 semanas. No entanto, 6 semanas se passaram e você está vendo apenas um aumento de 10%.

Como é difícil ter confiança para agir em uma pequena mudança, você tecnicamente teria que manter o teste em execução por 32 semanas no mesmo ritmo para obter uma amostra de público grande o suficiente. Isso permitirá que você tenha confiança nesse aumento de 10%.

A menos que este anúncio de banner seja muito sensível ao tempo, e isso é muito longo para esperar. Na maioria dos casos, o que os profissionais de marketing fazem nesse cenário é identificar que a mudança é pequena demais para que eles tenham confiança. Eles então se concentram em mudar de marcha para realizar outro experimento que pode fornecer mais clareza. Essencialmente, é importante saber quando alocar tempo e energia para um teste e quando não. Se houver uma chance de você investir esse tempo e energia em um teste diferente que trará melhores resultados, vá em frente.

Como testar anúncios A/B: teste, ajuste, repita

Qualquer melhoria obtida com o teste A/B é iterativa. Isso significa que, a cada teste executado, você aprenderá mais sobre seus clientes e o que os motiva a comprar de você. Da mesma forma, também pode dizer o que afasta os clientes da sua marca.

À medida que você pega o jeito de executar esses testes, você poderá formar hipóteses melhores e também descobrir testes mais impactantes que você pode executar. Isso acabará por ajudá-lo a obter uma base de clientes mais ampla e mais satisfeita. A chave aqui é continuar testando. Em qualquer negócio, a cultura de melhoria contínua é aquela que o ajudará a crescer e prosperar. E os testes A/B podem ajudá-lo a promover essa cultura em sua marca também.

Como testar anúncios A/B: peça feedback de usuários reais

O teste A/B tem muito a ver com dados quantitativos e é útil de muitas maneiras diferentes, como mencionamos. Mas falta em uma área importante.

Descobrir como testar anúncios A/B não ajudará você a entender por que as pessoas realizam determinadas ações em detrimento de outras. Só que eles fazem. Portanto, sugerimos que você também colete alguns dados qualitativos enquanto estiver nisso.

Basicamente, o que você precisa fazer é coletar feedback de seus usuários reais. Você pode facilmente conduzir uma pesquisa ou uma enquete que lhe dará essa visão qualitativa. Por exemplo, adicionar uma pesquisa de saída em seu site onde você pergunta às pessoas por que elas escolhem não clicar em um determinado CTA. Ou você pode ter uma pesquisa em sua página de agradecimento por meio da qual você pergunta aos clientes por que eles clicaram em um botão ou enviaram um formulário.

Você pode descobrir que, às vezes, enquanto as pessoas clicam em um link que as leva a um e-book, elas não convertem quando veem o preço. Esse é o tipo de informação que permitirá que você saiba as razões que motivam o comportamento de seus clientes.

Não descarte a importância dos testes A/B

Embora possa parecer tudo, desde assustador a mundano e tedioso, não deixe de testar seus anúncios e criativos de marketing até o último minuto. Ou até que você tenha investido muito tempo, energia e dinheiro em seus anúncios. Se você começar a executar testes mais cedo em um processo, terá dados reais sobre o que os clientes fazem para ajudá-lo a executar campanhas mais bem-sucedidas. E você não tomará decisões com base no que você acha que eles podem fazer.

Isso ajudará você a criar anúncios e páginas de destino melhores. E, por sua vez, suas campanhas fornecerão melhores leads e conversões. Não desanime com todos os detalhes e terminologia técnica. Existem muitos recursos e ferramentas por aí que podem ajudar a tornar o processo mais fácil para você.

Recursos úteis para seus testes A/B

Aqui estão alguns recursos úteis que ajudarão você a descobrir como fazer um teste A/B de anúncios para suas campanhas. Tente examiná-los antes de começar e volte a eles sempre que precisar de mais dicas:.

• Teste A/B do Facebook
• Teste A/B do Google Ads
• Testes A/B do Instagram Stories