Como fazer testes A/B em marketing (um guia de quadrinhos)

Seu marketing não está funcionando como você deseja?

Talvez você esteja se esforçando o máximo que pode, mas tem pouco tempo ou orçamento e precisa de mais impacto? Ou talvez você tenha um orçamento para anúncios, mas está lutando com o tráfego pago à medida que a competição por espaço publicitário aumenta e está cada vez mais difícil competir?

Você pode aprender a tornar seu marketing muito mais eficaz melhorando-o com testes A/B!

Não importa se você é uma pequena empresa ou uma empresa corporativa, o teste A/B pode ajudá-lo a obter 'mais' de todos os seus esforços de marketing. Mais aumento, mais conversões, mais impacto.

Neste artigo, veremos 5 canais de marketing populares e como você pode testar e melhorar seus resultados de cada um deles.

O que é teste A/B?

O teste A/B é o processo de pegar um 'evento' que seu público experimenta, medir seu desempenho e, em seguida, testar uma variação dessa experiência para ver qual tem o melhor desempenho.

Esse evento pode ser visitantes interagindo com sua página de vendas, mas pode ser facilmente aplicado a eles clicando em um anúncio ou abrindo e lendo um e-mail. Qualquer que seja o evento e objetivo que você tenha, você pode testar para tentar melhorar a ação.

Se a nova versão obtiver apenas uma melhoria de 1%, tudo isso se somará e aumentará seu desempenho. (Alguns testes podem ver saltos de 10-50% de diferença.)

Cada teste que você executa ajuda você a aprender mais e melhorar, ou a evitar possíveis falhas. É por isso que vale a pena testar qualquer elemento do seu negócio para encontrar melhorias, principalmente seu marketing…

O que é teste A/B no marketing digital?

Tradicionalmente, você pode pensar em testes A/B como simplesmente testar elementos do seu site. Talvez testando um CTA em um botão para ver qual versão recebe mais cliques.

No entanto, esta é apenas a ponta do iceberg. A realidade é que você pode testar qualquer evento, canal ou plataforma que interaja com seu público e tentar melhorar seu desempenho.

• Executar anúncios ? Você pode executar vários testes A/B para ver qual versão obtém a CTR mais alta. Tudo, desde a imagem ou vídeo, a cópia, o posicionamento e até o público-alvo.
• Tem uma página de destino ? Você pode testar o quão bem esse tráfego converte nessa página. Até que ponto eles leem, se saltam, se ficam presos, se convertem e como melhorá-lo. (Você pode até pegar esses princípios e aplicá-los ao seu marketing de conteúdo.)
• Enviar e-mails ? Você pode testar títulos para taxas de abertura, horários do dia para enviar, CTAs para clicar, etc.

Não há canal de marketing digital que não possa ser testado e aprimorado. Você pode precisar de uma ferramenta diferente ou pode até ter esses recursos integrados ao que já usa e não estar ciente deles.

A chave para uma campanha de marketing digital bem-sucedida não é apenas funis, público e mensagens. É um teste de divisão e melhorar esses elementos de novo e de novo.

Teste A/B? Isso não é para aumentar as conversões?

Sim e não. O teste A/B é apenas um método de "experimentação" desenvolvido para ajudar você a melhorar suas interações com seu público.

Na realidade, pertence a uma metodologia maior chamada CRO ou Otimização da Taxa de Conversão. Por causa do nome, é fácil pensar que CRO é apenas sobre conversões, mas a realidade é que as conversões são apenas um subproduto de testar cientificamente e melhorar todos os elementos que ajudam o cliente a querer comprar.

CRO é sobre:

• Melhorando a experiência do usuário,
• Removendo quaisquer falhas no sistema que afetem sua experiência ou prejudiquem sua capacidade de avançar,
• Entendendo seu público para que você possa fornecer as melhores ofertas e produtos,
• Usando a linguagem e as interações do público para se conectar com o que eles querem,
• Melhorar os processos para ajudá-los a tomar sua decisão de compra.

Claro, existem testes diretos que podem ajudar a obter mais conversões, como executar testes em sua página de vendas, mas ao melhorar esses elementos principais, você verá mais vendas simplesmente porque está afetando e melhorando todo o processo de vendas e marketing.

Como o teste A/B pode beneficiar uma campanha de marketing?

O teste A/B pode ser usado em praticamente qualquer elemento da sua estratégia de marketing. Não importa se é para um novo lançamento, ou mesmo se está em andamento. Existem testes que você pode executar para melhorar em quase todos os pontos em que interage com seu público.

Digamos que você tenha um novo produto.

Você pode usar testes A/B e CRO antes do lançamento para:

• Teste o produto com o público ideal com antecedência para ter certeza de que é o que eles querem,
• Teste o idioma, o preço e as imagens usadas para a oferta antes de enviá-la ao público, para descobrir quais versões obtêm mais ações,
• Execute testes de controle de qualidade para encontrar pontos de discórdia comuns na experiência de compra do cliente que os impede de comprar ou usar seu produto e, em seguida, crie ativos para ajudar a remover esses problemas,
• Execute testes de controle de qualidade para garantir que tudo funcione!

Então, quando o produto estiver ativo, você poderá melhorar ainda mais:

• Execução de testes no design, layout e cópia da página do produto para aumentar o aumento,
• Executando testes nos canais de tráfego para encontrar a comunicação com melhor desempenho,
• Executar testes em seus ativos de conteúdo para melhorar o desempenho (cliques, classificações, leads),
• Faça testes em seus e-mails para obter maiores taxas de abertura e mais cliques,
• Continue a executar testes em cada um desses elementos para obter ainda mais melhorias,
• Execute testes A/B para marketing em diferentes plataformas,
• Ou execute testes A/B de marketing para novos grupos de público…

… e muito mais!

Um equívoco comum é que o teste A/B é apenas para a página de destino, mas imagine se você melhorar todo o processo em apenas 1% em cada etapa da jornada do comprador? Mais aumento no front-end, mais pontos de contato atingidos, mais leads, mais vendas, vendas médias mais altas e mais vendas repetidas?

Tudo isso pode ser testado e melhorado, mas também não se trata apenas de vitórias. É tão importante descobrir o que não funciona para que você não tome medidas em relação a coisas que podem prejudicar seus negócios.

Em 2017, a Pepsi ficou frustrada com o tempo que as agências levaram para criar ativos de marketing e decidiu formar uma agência interna para criar mais rapidamente.

O resultado?

Eles criaram um anúncio banalizando o movimento Black Lives Matter e tiveram que tirar o anúncio do ar em 48 horas…

Imagine se eles tivessem testado a ideia com um grupo de foco de seus clientes e não com sua equipe antes de colocá-la em prática? (Heck, antes mesmo de criar o anúncio!)

KPIs de teste A/B com os quais os profissionais de marketing devem se preocupar

Os KPIs dependem de qual interação de público você está testando e qual é seu objetivo para essa interação. Pode ser mais aumento, tempo na página, taxa de rejeição, CTR, CVR, venda média, mas tudo mudará com base no que você está testando. (É conteúdo? Um anúncio? Uma página da web?)

As principais coisas a serem lembradas são:

• Tenha um objetivo único que você deseja melhorar que seja relevante para essa interação específica do público e use isso como o KPI para esse evento,
• Meça seu desempenho atual,
• Hipotetize como você pode melhorá-lo,
• Teste e meça esse evento em relação à versão atual,
• E, em seguida, meça como isso afeta seu objetivo final ou 'métricas de proteção'.

Por que testá-lo em relação ao seu objetivo final?

Digamos que você execute um anúncio e descubra que ele recebe muito mais cliques na sua página de destino, mas muito menos vendas desse novo público. Se tudo o que você focar fosse o CTR dos anúncios, pareceria um sucesso, mas, na realidade, você poderia estar perdendo dinheiro.

5 exemplos de testes A/B que vão explodir suas meias

Vamos dar uma olhada em alguns exemplos de 5 estudos de caso de teste A/B exclusivos, definidos nos 4 principais canais de marketing que abordaremos neste artigo.

1. A Datasine viu um aumento de 57,48% na CTR com o teste A/B da imagem em seus anúncios pagos do Facebook.
   
   

   

2. GrooveHQ viu um aumento de 296% na leitura completa e um aumento de 520% ​​no tempo na página testando a introdução do artigo.
   

   

3. O Mailshake teve um aumento de 97% nas respostas de e-mail após o teste A/B do conteúdo em seus e-mails de divulgação.
   

   

4. O Data36.com viu um aumento de 96% nas conversões em sua página de destino ouvindo seu público e aumentando a duração para fornecer contexto e remover objeções. (Tomar o tempo de leitura de 4 minutos a 16 minutos +.)
   

   

5. A AmpMyContent teve um aumento de 127,4% nos leads quando implementou formulários pop-up de 2 estágios.
   

   

Agora, vamos ver como executar testes A/B nessas plataformas e os erros comuns a serem observados…

11 mitos e erros do teste A/B que os profissionais de marketing devem evitar

Já sugerimos alguns deles, mas vamos quebrar cada mito e por que eles estão errados, para que você possa evitar os principais erros que a maioria das pessoas comete.

Teste A/B = Dinheiro

De jeito nenhum! CRO e testes, em geral, tratam de entender seu público e melhorar sua experiência. Sim, você pode realizar testes em elementos específicos que afetarão imediatamente as conversões e a receita, mas seu objetivo é entender melhor seu público.

A receita não é o objetivo do teste A/B. É simplesmente um subproduto da melhoria da experiência do nosso público.

Um teste é tão bom quanto seu efeito na sua taxa de conversão!

Nem todo teste é sobre conversões. Pelo menos, não uma 'conversão' tradicional de qualquer maneira.

Às vezes, simplesmente queremos saber o que está funcionando e o que não está. Outras vezes, queremos que nosso público realize uma ação que não podemos classificar como uma conversão.

Ideias e Opiniões Beat Data

Podemos ter ótimas ideias sobre o que funciona, mas precisamos testar e confiar nos dados.

Nem todo teste será bem-sucedido. Às vezes, a variante que você acha mais fraca tem melhor desempenho. Às vezes é o design.

Não importa se é a sua opinião pessoal ou a da Pessoa Mais Bem Paga (HiPPO), você precisa testar e confiar nos dados. É assim que você segue em frente.

Se um teste não vencer, então o CRO não é para você

CRO e testes não são sobre receita ou conversões, mas sobre entender seu público.

90% dos testes que você executa falharão. Estamos descobrindo o que não funciona e obtendo insights sobre o que funciona. Mesmo quando temos um vencedor, ele sempre pode ser melhorado. Encontramos o motivo e mergulhamos mais fundo, testando novamente e obtendo mais sustentação.

Se você quer que seu site e seu marketing melhorem, você tem que seguir o método científico. Abrace as perdas em vez de tentar evitá-las!

A velocidade dos testes é o fator mais importante

Se sabemos que 90% dos testes falham, certamente devemos executar o maior número de testes possível, certo?

Sim, deveríamos ter como objetivo correr mais, mas não antes de aprendermos com eles.

Um teste em que uma versão falha e a outra vence só é útil se entendermos por que ela venceu e por que falhou. Correr para fazer outro teste sem essa percepção é perder tempo.

O teste A/B obtém resultados rapidamente

Na verdade, não. Mesmo que você tenha muito tráfego e a capacidade de ver resultados rapidamente, precisamos levar em consideração outros fatores:

• Podemos confiar que este teste continuará a funcionar desta forma depois de escolhermos o vencedor?
• Existem outros fatores externos que podem ter afetado o teste?

A maioria dos testes é recomendada para um único ciclo de vendas (geralmente um mês ou o tempo que for no seu caso).

É por isso que é importante reduzir o tempo de inatividade entre os testes, mas também é por isso que devemos analisar e aprender antes de correr para o próximo teste de um mês.

Mesmo que você tenha tráfego para atingir a significância estatística rapidamente, certifique-se de executar seu teste por tempo suficiente para obter uma visão precisa do comportamento do seu público.

Você precisa de um tráfego enorme para poder testar

Para poder confiar nos resultados do seu teste, você precisa ter dados suficientes para apoiar seus resultados, OU seu teste precisa ter um desempenho incrivelmente bom em relação ao original.

Sem entrar muito na matemática, funciona assim:

• Se você estiver vendo uma diferença muito grande nos resultados de forma consistente, será necessário menos pontos de dados para confiar neles.
• Mas se você estiver vendo apenas uma alteração menor nos resultados do teste, precisará de mais tráfego para poder confiar nos resultados.

Para confiar em uma pequena mudança, precisamos de mais dados, mas para confiar em uma mudança maior, precisamos de menos. Como regra geral, isso significa que você precisa de cerca de 10.000 visitantes para seu teste específico ou cerca de 500 eventos de conversão, mas isso realmente depende do desempenho do teste.

Caso contrário, podemos obter falsos positivos e falsos negativos.

Dito isso, você pode deixar um teste ser executado pelo tempo que quiser até atingir esse tamanho de dados. Só pode demorar mais para chegar lá.

O que funcionou para os outros funcionará para você também

Não! Lembre-se que precisamos testar tudo.

Podemos usar testes e práticas recomendadas de outras empresas para encontrar ideias de teste, mas o que funcionou para um site pode não funcionar exatamente para você.

Em vez de copiá-los diretamente, use as ideias de teste deles para criar as suas próprias.

Teste, analise, melhore.

Você deve testar tudo

Você não precisa testar absolutamente tudo em seu site. Em vez disso, tente testar as coisas que você acha que terão o maior impacto e trabalhe com elas primeiro.

Testar as cores dos botões de CTA é ótimo, mas apenas quando você não consegue mais aumentar a versão que possui.

Você só pode mudar uma coisa de cada vez

A maioria das pessoas pensa que quando se trata de testes A/B, você só testa uma coisa de cada vez, mas isso não é estritamente verdade. Em vez disso, você pode executar o que chamamos de testes radicais. Em vez de apenas testar um novo título, você pode testar um novo design radical que muda tudo naquela página de uma só vez.

Claro, você não pode dizer qual mudança causou o impacto imediatamente, mas você pode testar os ajustes desses elementos depois para ver o que muda a resposta do público.

Por que faríamos isso?

Bem, quando uma página ou elemento tem uma taxa de conversão baixa, ajustar uma coisa de cada vez para um pequeno aumento levará muito tempo. A execução de um teste radical pode nos ajudar a encontrar essa grande mudança que pode ter um grande retorno.

O resultado vencedor será sempre bonito

Assim como uma opinião, você precisa testar e ver o que funciona. Eu tive anúncios executados onde o pior design supera o mais elegante. O mesmo para páginas de destino.

Você precisa testar e descobrir o que funciona para você!

Principais erros de teste A/B que os profissionais de marketing digital devem observar

Aqui está uma lista rápida do que fazer ao executar testes para evitar esses erros comuns:

• Sempre tenha um único objetivo para um teste. A falta de foco significa falta de resultados.
• Meça o desempenho atual desse evento. Você precisa saber como está funcionando agora antes de poder melhorá-lo.
• Crie uma hipótese de por que esse resultado é assim e tente criar uma variação para mudar. A chave é entender por que está acontecendo para poder resolvê-lo.
• Não tenha medo de executar QA e pesquisa de clientes. Assista a gravações de tela e até entreviste-os para descobrir o que está acontecendo, se possível. Nossas suposições às vezes podem ser diferentes do que está acontecendo na mente do cliente.
• Configure o teste e verifique se tudo funciona e funciona antes de executar qualquer coisa e testá-lo em vários dispositivos. Muitos testes falham porque as pessoas acertam ir cedo demais.
• Permita que o teste seja executado por tempo suficiente para obter dados e conversões suficientes e para um ciclo de vendas completo para que você possa confiar em seus resultados.
• Não mude nada no meio do teste.
• Sempre analise os dados. As opiniões não importam, os resultados sim.
• A maioria dos testes falhará. Alguns vão ganhar. De qualquer forma, aprenda o porquê e melhore! Mesmo se você tiver um vencedor, veja se pode melhorá-lo ainda mais.
• Sempre acompanhe seus testes para ver o que você testou até agora, o que funcionou, o que falhou e o quanto você melhorou!

Uma cartilha curta sobre estatísticas de testes A/B para profissionais de marketing

Então, vamos falar sobre estatísticas. Cobrimos esse tópico aqui com mais detalhes, mas é importante entender os conceitos básicos se você quiser executar testes A/B em seu marketing. Caso contrário, você pode obter testes vencedores que você acha que são falhas, ou pior, testes reprovados que você envia ao vivo.

O objetivo de qualquer teste é aprender e melhorar. O problema é que precisamos ser capazes de confiar nos dados do nosso teste. Está nos dando resultados precisos ou é um acaso? Além disso, quão preciso é? Até que ponto podemos confiar que ele continuará a funcionar dessa maneira?

Vou ser honesto com você, alguns dos conceitos e linguagem em estatística são um pouco secos e excessivamente complicados, então vamos decompô-los de forma simples e simples para que você possa entender o que eles significam e por que são importantes.

1. Amostra : Refere-se à fonte de dados do seu teste. Normalmente, esse é um segmento do seu público que visita a página específica/vê x anúncio.
2. Distribuição de tráfego: refere-se a como o tráfego do seu público de amostra é distribuído em seu teste. Idealmente, você deseja uma distribuição igualitária para que a versão a receba 50% do tráfego e a versão b também receba 50%. Ao fazer isso, podemos obter dados mais precisos.
3. Efeito Mínimo Detectável (MDE) : Refere-se à sensibilidade do seu teste. É um cálculo que podemos realizar antes do teste no qual especificamos a menor melhoria que queremos medir em nosso teste.
4. Hipótese: Simplificando, esta é a ideia que temos para nosso teste. Nosso objetivo é testar essa teoria e esperamos ver melhorias.
5. Significância estatística : Refere-se à probabilidade de que os resultados obtidos em seu teste não sejam devidos a uma chance aleatória. Nosso objetivo é executar testes com dados suficientes e por tempo suficiente para ter resultados mais significativos e ter confiança em sua precisão.
6. Confiança estatística: quanto mais visitantes seu teste recebe, mais aumenta a confiança estatística em seus resultados e maior a probabilidade de você não confiar em um resultado falso ou aleatório. A maioria dos testes está configurada para ser executada em um nível de confiança de 95%. Isso significa que precisamos obter tráfego suficiente de nossa amostra para que haja 95% de chance de que esses resultados estejam corretos.
7. Poder estatístico: Refere-se à probabilidade de você detectar um efeito de suas alterações de teste em seus resultados de teste.

Os diferentes tipos de testes que os profissionais de marketing podem executar e seu impacto no tráfego, engajamento e conversões

Embora estejamos falando sobre testes A/B neste guia, existem alguns outros tipos de testes que você pode usar, então vamos detalhá-los rapidamente.

Testes A/B

Este é o teste que você usará 99% do tempo. Você está simplesmente executando uma variação contra seu 'controle' atual para ver se melhora.

Como estamos testando apenas uma variante, ela requer menos tráfego do que outros testes e obtém resultados rapidamente sem muita configuração. Existem alguns tipos diferentes de processos de teste A/B, mas quase todos os outros testes são algum tipo de variação dessa ideia.

Testes divididos

Um teste de divisão é apenas outro nome para um teste A/B! Estamos basicamente dizendo que vamos 'dividir o tráfego neste teste' igualmente, entre a versão original (a) e a nova versão (b).

Testes A/B/n

Em um teste A/B/n, você terá várias variantes testadas em relação ao controle.

Digamos que você tenha um título que deseja testar, mas em vez de executar um teste A/B e executar apenas uma variação, você pode executar um teste A/B/n e testar quantas variações desejar desse título.

O limite aqui é o tamanho do tráfego e quanto tempo você deseja esperar pelos resultados. Como cada variação precisa de cerca de 10.000 visitantes, isso pode afetar a duração do teste.

Testes multivariados

Eles exigem um volume muito alto de tráfego, mas permitem testar várias variações e combinações.

Digamos que você queira melhorar sua página inicial e queira testar seu título e a imagem da foto do herói. Um teste multivariado permite que você não apenas execute todas as variações de título de uma só vez, mas também todas as variações de imagem para encontrar a melhor combinação de elementos em diferentes versões de sua página da web.

(Talvez o título 1 funcione melhor sozinho com a imagem atual, mas o título 3 funciona melhor com a imagem 4 para o maior aumento. Sem executar um teste multivariado, você pode ter ignorado o título 3 completamente.)

Há uma desvantagem, é claro. Por causa de todas essas opções e combinações, isso significaria que, de repente, você teria potencialmente 30 ou mais variações em execução ao mesmo tempo. E como cada teste precisa de tráfego suficiente para confiar em seus resultados, você precisaria de um volume incrivelmente alto antes de poder confiar nos dados.

Testes multivariados permitem que você encontre a melhor combinação vencedora, mas eu evitaria, a menos que você veja 100.000 visitantes por mês em sua página de teste ou mais.

Testes de várias páginas

O teste de várias páginas é o processo de testar várias páginas conectadas de uma só vez, para ver como elas afetam umas às outras.

Digamos que você tenha uma biblioteca de produtos, uma página de produto e uma página de checkout. Você poderia, em teoria, executar testes A/B em cada uma dessas páginas ao mesmo tempo.

A questão aqui é que o resultado da mudança de uma página também pode afetar os visitantes do site que passam para a próxima e assim por diante, causando uma reação em cadeia.

E se a primeira página fizer com que menos pessoas cliquem? E se as alterações na descrição do produto os confundirem?

Isso prejudicaria a página de checkout, de modo que os testes de várias páginas raramente são usados. Em vez disso, a maioria dos testadores se concentraria em executar um único teste A/B na primeira página e terminaria antes de testar a próxima página.

Como você pode ver, existem vários tipos de teste, mas na maioria das vezes você estará executando testes A/B ou A/B/n simplesmente por causa da velocidade de implementação e dos requisitos de tráfego e conversão para cada um.

Teste A/B e privacidade: algumas coisas que os profissionais de marketing devem lembrar ao coletar dados

Houve muitas mudanças recentemente na privacidade e na proteção de dados do cliente, portanto, se você estiver executando campanhas de marketing ou testes que coletam dados do usuário, precisará estar ciente das principais alterações, especialmente se estiver rastreando o usuário dados em sua análise…

GDPR, privacidade eletrônica e Google Analytics

Escrevemos alguns guias sobre como implementar isso nos links abaixo, mas aqui está uma visão geral rápida.

Certifique-se de atender aos requisitos de GDPR e ePrivacy em suas análises:

• Eliminando URLs/parâmetros longos que rastreiam dados do usuário, como localização ou endereço de e-mail.
• Anonimizando endereços IP de usuários.
• Obtendo consentimento para rastrear cookies.
• Eliminando cookies não compatíveis.
• Protegendo sua conta do GA de terceiros. (As multas são altas para violações de dados!)

Agora que sua análise está atendendo aos requisitos, vamos a alguns testes A/B…

Existem 4 canais principais que quero melhorar com você abaixo:

• Tráfego pago (especificamente anúncios do Facebook)
• Tráfego orgânico nas redes sociais
• E-mail marketing, e
• Marketing de conteúdo.

Algumas dessas plataformas têm suas próprias ferramentas de teste A/B integradas ou você pode encontrar provedores que oferecem essa funcionalidade.

Como fazer um teste A/B de páginas de destino?

Vamos começar com o canal de marketing tradicional em que você provavelmente pensa quando falamos sobre o teste A/B de seus ativos de marketing: as páginas de destino!

É importante testar e melhorar suas páginas de destino.

Por quê?

Por causa de 2 coisas principais:

• Cada visitante de uma página de destino geralmente tem alta intenção , ou seja, eles são um público muito caloroso do qual você pode obter conversões,
• E cada página sempre terá um call to action direto e mensurável para seu público.

Por causa disso, qualquer aumento que possamos obter desse público é quase sempre um aumento direto no ROI e lucro imediatos ou downline. Seja por um aumento nos subs, testes ou vendas.

É por isso que sua página de destino é uma das primeiras coisas que você deve testar e melhorar em suas campanhas de marketing (supondo que você esteja recebendo tráfego suficiente para a página).

Com isso em mente, vejamos 3 maneiras simples de melhorar suas próprias páginas de destino:

• Testando o tiro do herói para chamar a atenção deles,
• Testar a proposta de valor que chama a atenção do seu público e os prende à sua oferta,
• E testando os campos do formulário que eles preenchem. Isso pode ser uma fonte de resistência, portanto, simplificar isso ajuda a impactar imediatamente o desempenho da página de destino.

E boas notícias?

O teste A/B desses elementos com uma ferramenta de teste é incrivelmente fácil.

Por quê?

Não só os testes são super simples de configurar, mas por causa de como essas ferramentas funcionam, você pode fazer edições diretas no aplicativo nativamente sem precisar alterar nada na página principal.

Isso mesmo. Você pode executar testes sem precisar de um designer para fazer alterações em sua página!

Você pode simplesmente carregar o URL da página no aplicativo e, em seguida, arrastar, soltar e editar para qualquer elemento que deseja testar. Então, assim que você terminar de configurar seu teste, o aplicativo exibirá essa alteração em sua página de teste para seu público sem que você precise editar nada na própria página.

Agora, vamos orientá-lo em 3 alterações recomendadas que você pode testar em suas próprias páginas de destino.

Instale uma ferramenta de teste A/B

A menos que você esteja usando um construtor de página de destino específico que tenha recursos de teste integrados, você precisará de uma ferramenta de teste A/B para executar testes.

Você pode fazer uma avaliação gratuita do aplicativo Convert Experiences aqui. Depois de criar uma conta de teste, vá em frente e instale o código em seu site. É superfácil de fazer. Você pode instalá-lo exatamente como faria com um Pixel do Facebook:

Basta clicar no código de instalação para copiá-lo.

E, em seguida, instalá-lo. Em uma seção separada em seu CMS (alguns têm locais para copiar e colar o código), no cabeçalho do tema ou no Gerenciador de tags do Google.

Agora que está instalado, você pode carregar o aplicativo e começar a fazer alterações em sua página de destino e executar testes…

Teste A/B das imagens "Hero" da sua página de destino

Outra coisa que recomendamos testar é a imagem do herói em sua página de destino.

Esta é a imagem principal no topo da página, projetada para chamar a atenção do público o mais rápido possível.

Testamos isso porque, se não conseguirmos chamar a atenção deles, eles podem não ler nossa proposta de valor ou CTA.

Agora, há algumas coisas que você pode fazer:

• Você pode tentar mover a foto do herói que você tem. (Talvez esteja muito baixo na página?)
• Você pode tentar testar novas imagens e ângulos. Talvez, em vez do usuário na foto, você mostre o produto ou o objetivo final que ele alcançou?

É difícil saber qual funcionará melhor, e é por isso que testamos isso com nossa ferramenta de teste. Podemos experimentar cada versão e ver qual é a vencedora.

Então, vamos mostrar como isso é fácil de fazer.

Depois de carregar o aplicativo Convert Experiences, você criará um novo projeto para realizar todos os seus testes.

Então, você vai criar seu primeiro teste ou 'experiência'.

Selecione o teste 'a/b' e preencha as informações do seu teste.

Certifique-se de adicionar o URL da página que deseja testar aqui. Isso carregará a página para que você possa fazer alterações nela de forma nativa dentro do aplicativo Convert.

Observação:

Quando a página for carregada no aplicativo, ela será carregada na guia 'Variação 1'.

Isso significa que você pode começar a fazer alterações no design da página agora e ainda ter a versão original salva para testar e descobrir qual funciona melhor para você e seu site.

Então, vamos dar uma olhada em alguns ajustes que podemos fazer nesta foto do herói.

Posso simplesmente clicar na imagem e arrastá-la para uma nova posição e alterar o layout da página.

Ou posso trocar a imagem por outra.

Basta clicar na imagem, selecionar editar e carregar uma imagem diferente.

Ou eu poderia removê-lo inteiramente ocultando o elemento.

Simples!

Então, agora que tenho minha imagem editada que quero testar, só preciso enviar o teste ao vivo.

Clique no botão azul 'salvar e continuar' no editor de página e ele carregará a página de configurações de teste.

A partir daqui você pode especificar algumas coisas.

O objetivo do teste

Você pode escolher uma meta específica para o aplicativo procurar durante o teste.

Isso pode ser uma taxa de rejeição mais baixa entre páginas, CTR mais alta ou até mesmo anexá-la diretamente à receita para que o aplicativo saiba qual versão está obtendo o maior valor em dólar.

O público-alvo

Aqui você pode decidir exatamente quem vê seu teste.

Você pode dividi-lo 50/50 entre todos os visitantes da página, ou até mesmo segmentá-lo para mostrar apenas pessoas específicas, dados demográficos, locais ou até parâmetros UTM de onde eles clicaram!

Estatísticas e configurações

Finalmente, você também pode especificar a precisão que deseja que o teste seja.

Para sites ou testes de alto volume em que você deseja uma alta confiança nos resultados, normalmente você definiria isso para uma classificação de confiança de 97%.

Por fim, quando estiver satisfeito com essas configurações, você pode clicar no botão azul 'Ativar experiência' para definir o teste ao vivo.

Em seguida, o app mostrará essa variação para seu público-alvo e tamanho, tudo sem que você precise ir e alterar nada no próprio site!

Bem legal né?

OK, vamos orientá-lo através de duas outras alterações rápidas que você pode fazer em sua página de destino…

Teste A/B da sua proposta de valor

So once you've tested the hero shot and got their attention, the next logical thing to look at on your landing page is your value proposition.

This is the text that helps hook your reader in, and it's usually to the side of the hero shot or overlaid on top of it.

The value prop is so important because it provides context and desire to click on your CTA and buy or optin.

There are a lot of ways to improve this text:

• You can try different angles or hook idea,
• Or you can research and interview your audience to listen to their needs and address that in your value prop,
• Or you can simply improve it further by adding more clarity to what you're trying to say. (Sometimes the angle idea is good, but the execution is bad)

Either way, implementing this in a test is super simple.

It's as easy as highlighting the text you want to change, and then clicking on edit.

Então você simplesmente escreve a nova versão e configura o teste como faria antes.

Fácil, certo?

Então, vamos ver mais uma maneira de melhorar o desempenho da sua página de destino.

Teste A/B dos campos do formulário de usuário

Já cobrimos isso antes em detalhes aqui, mas deixe-me fazer uma rápida recapitulação.

Os formulários em uma página de optin são incrivelmente importantes, porque é o último passo para obter os detalhes do público e se comprometer com uma ação – seja uma inscrição, um teste ou uma venda.

O problema é que o número de formulários que eles precisam preencher ou o layout pode causar alguma resistência no usuário. É um esforço percebido que eles nem sempre podem se dar ao trabalho de seguir e concluir.

Agora você pode contornar isso:

• Fornecendo uma boa UX,
• Escalonar as solicitações de detalhes do formulário,
• Melhorar a cópia escrita e alinhamento do formulário e CTA

Ou simplesmente pedindo menos informações. (Você realmente precisa do nome e número de telefone deles apenas para se inscrever?)

Simples, certo?

E a boa notícia é que testar tudo isso é muito fácil dentro do app Convert Experiences.

Você pode simplesmente clicar no elemento do formulário e optar por editar o texto, editar o CTA, remover seções do formulário e muito mais, tudo com apenas alguns cliques.

Agora que abordamos alguns testes simples para melhorar suas páginas de destino, vamos ver alguns testes A/B que você pode executar nos canais que também podem direcionar tráfego para essas páginas…

Como testar A/B anúncios do Facebook?

Não importa qual plataforma de mídia paga você usa, os principais elementos do desempenho do anúncio são:

• O público alvo,
• A cópia do anúncio e os criativos,
• A(s) página(s) de destino.

Segmente o público errado e os melhores anúncios não farão diferença. Segmente as pessoas certas e tenha um anúncio ruim, e ele não funcionará. Tenha um ótimo anúncio, mas uma página terrível e os cliques do anúncio serão inúteis.

Como não estamos trabalhando na página de destino no momento, nossa principal preocupação é testar o público e o anúncio para que possamos melhorar a visibilidade, a taxa de cliques e, idealmente, a taxa de conversão.

O teste A/B de um público é tão simples quanto pegar o anúncio vencedor e executá-lo para um novo grupo de público. No entanto, vou compartilhar com você um método específico que uso para testar A/B anúncios do Facebook que deve funcionar mesmo se você for bastante amplo com a segmentação, simplesmente devido à IA do Facebook.

Existem diferentes tipos de anúncios e posicionamentos do Facebook. Alguns anúncios até permitem que você tente obter uma venda ou um lead ali mesmo no aplicativo do Facebook. Mas o tipo de anúncio mais popular no Facebook é o Newsfeed, então vou focar neste tipo aqui.

Você pode aplicar os mesmos princípios e ideologia para melhorar outros anúncios no Facebook ou em outras plataformas.

Esteja preparado para perder dinheiro para encontrar o que funciona

A primeira coisa a entender é que poucos testes começam como vencedores e isso é especialmente verdadeiro no espaço de anúncios pagos. Com isso em mente, você precisa se adaptar à mentalidade de que precisa gastar dinheiro para encontrar o desempenho atual do seu anúncio e melhorar a partir daí.

Neste exemplo, vou recomendar 4 testes diferentes para melhorar a imagem, o título, o corpo do texto e o CTA.

No entanto, recomendo que você comece com apenas um anúncio e obtenha lucro antes de adicionar mais anúncios. A razão é que você precisa de tráfego suficiente para cada teste para encontrar a variação vencedora.

Se você tiver um orçamento pequeno, execute apenas um anúncio no início e execute uma série de testes A/B até melhorá-lo o suficiente para que seja lucrativo ou próximo disso. Não cometa o erro de tentar testar vários anúncios de uma só vez e ficar sem orçamento antes de conseguir que qualquer um deles seja lucrativo!

Como a IA do Facebook funciona e problemas com o orçamento

A plataforma de anúncios do Facebook funciona por meio de um algoritmo de aprendizado de máquina. ML é um tipo de IA que encontra padrões em conjuntos de dados, como conexões em seu público que você nunca pensou em segmentar etc.

Por isso, você pode definir sua meta de anúncio e encontrar as pessoas certas para você, com base em quem converte mais em sua meta específica. O problema é que isso é meio falho, especialmente se você tiver um orçamento baixo.

Aqui está o porquê:

O Facebook tem o que é chamado de 'fase de aprendizado' para seus anúncios. Seu objetivo é conhecer seu público para ajudar o ML a segmentar as pessoas certas, mas para isso ele precisa de pelo menos 50 eventos de conversão durante um período de 3 dias. Como você pode imaginar, se você estiver veiculando um anúncio para leads e eles custarem US$ 2 cada, você precisará de pelo menos US$ 100 em orçamento de anúncio simplesmente para atingir o requisito mínimo de conversões, e isso apenas nos primeiros 3 dias.

(Sem falar no orçamento para cada dia depois disso para que o anúncio não desligue).

Como executar um anúncio com um orçamento menor

Uma maneira de contornar isso é afastar um evento de conversão da sua meta. Ao fazer isso, eles geralmente são muito mais baratos cada vez que você se muda.

Se analisarmos os eventos de conversão em potencial, as vendas custariam mais, depois os leads, os cliques e as impressões.

Em teoria, o ML pode encontrar o melhor público e o melhor anúncio, mas SOMENTE se você puder fornecer dados suficientes (o que significa orçamentos maiores). Se você não tem isso, porém, você precisa testar de forma mais inteligente. Aqui está como.

Teste com um Focus Group de um Público Ideal e depois Expanda

Em vez de usar a IA para encontrar o público certo enquanto também testamos versões de anúncios, usaremos algumas técnicas de resposta direta da velha escola e trabalharemos primeiro com um grupo de foco.

É tão simples quanto exibir um anúncio para seus fãs mais calorosos e testar o que funciona melhor com eles.

Custa mais mostrar para eles porque estamos usando um público restrito ou menor, mas não vamos ficar aqui. Nosso objetivo é criar um anúncio que obtenha uma resposta do nosso público ideal e depois expandir. Dessa forma, ao segmentar um público mais amplo e barato, sabemos que o texto do anúncio e as imagens já funcionam.

Só então deixamos a IA fazer seu trabalho de encontrar pessoas.

Por quê?

Porque neste momento temos um anúncio que responde com nosso público ideal. A IA do Facebook funciona rastreando as pessoas que convertem e depois mostrando para pessoas semelhantes. E porque nós testamos isso com um 'grupo de foco', isso significa que o público ideal responderá a isso.

O FB rastreará quem está convertendo e começará a mostrá-lo às pessoas certas, mas sem nos cobrar mais por isso.

Inteligente hein?

O processo de teste A/B do Facebook

Vamos testar os 4 principais elementos de um anúncio escrito, com base na ordem em que as pessoas prestam atenção neles:

• A imagem,
• A manchete,
• A cópia do corpo,
• O CTA.

E como estamos tentando encontrar o anúncio que atrai nosso público-alvo organicamente, em vez de configurar para conversões, executaremos os testes de anúncios apenas como impressões. Dessa forma, podemos reduzir o custo para exibir o anúncio e obter pontos de dados suficientes para um teste preciso.

Esse método também nos permite aprender quais elementos melhoram organicamente a CTR em vez da IA ​​escolher pessoas para nós.

Você deseja executar todos os 4 testes para este grupo de foco um após o outro, começando com a imagem.

Antes de entrarmos nisso, vamos cobrir rapidamente nossas opções de teste…

Você deve executar 'testes manuais', criativos dinâmicos, uma ferramenta de terceiros ou usar a ferramenta de teste interno do Facebook?

Podemos usar uma ferramenta de terceiros para ajudar a testar, mas realmente não precisamos.

Da mesma forma, o Facebook tem sua própria opção de teste A/B interno que permite dividir campanhas de teste, criativos e conjuntos de anúncios.

Não sou muito fã dele por alguns motivos:

• Não é o mais fácil de usar. Você pode entrar em 3 locais diferentes e o UX é diferente quase todas as vezes. Sem mencionar que não está imediatamente claro como o teste está sendo configurado. (Às vezes ele quer que você já tenha criado os anúncios antes de testar, outras vezes quer que você os crie enquanto configura o teste).
• A opção 'terminar teste antecipado' para quando um vencedor é encontrado é definida com uma classificação de confiança de 80% em vez de 95% ou 99%, que é o padrão da indústria. (Com 80% de confiança, há 20% de chance de erro nos resultados. Tenho certeza de que eles definiram essa opção porque requer menos tráfego para testar esse nível de precisão.)
• Permite apenas testes A/B e não A/B/n.
• No entanto, ele divide o tráfego igualmente entre cada teste e não desvia o tráfego de opções de anúncios de baixo desempenho muito cedo.

Existem 2 outras opções embora.

Teste A/B com criativo dinâmico

Você pode configurar um único anúncio normalmente e, em seguida, selecionar "Criativo Dinâmico". Isso permite que você execute um teste multivariado, no qual você pode inserir várias opções de imagem, título e corpo de texto, e o Facebook as entregará ao seu público e encontrará a combinação de melhor desempenho dessas variáveis.

Existem algumas falhas com este método embora:

• Pode juntar combinações que nem sempre fazem sentido, como imagens e títulos que se referem a coisas diferentes.
• Isso também requer mais tráfego para cada variação para obter um teste preciso. O Facebook contorna esse requisito de tráfego prevendo os primeiros vencedores e dando-lhes mais atenção enquanto tira o orçamento e o tráfego de outras versões.

Teste A/B com teste manual

A opção final é executar um 'teste manual'. Aqui, você pode simplesmente testar uma opção A/B/n, duplicar o anúncio dentro do conjunto de anúncios e alterar o elemento único, como a imagem ou o título etc.

A beleza disso é que você precisa de pouco tráfego para fazer, pois há menos versões E o tráfego não está sendo desviado de um anúncio para outro por causa do aprendizado de máquina. (Desde que você não use a opção de otimização do orçamento da campanha).

Pessoalmente, acho que essa é a melhor maneira de encontrar um anúncio vencedor quando você tem apenas um orçamento baixo, ao mesmo tempo em que encontra os elementos de melhor desempenho do teste, sem que ele seja ajustado pelo ML ou exija um orçamento enorme.

Agora vamos orientá-lo na configuração dos testes…

Etapa 1: teste A/B da imagem primeiro

A imagem é a primeira coisa que chama a atenção do seu público. Dependendo do seu orçamento, recomendo criar de 2 a 4 imagens diferentes para testar umas com as outras.

O processo de configuração é bastante simples. Comece escolhendo a opção 'Tráfego' para a escolha do anúncio e dê um nome.

Certifique-se de que a "otimização do orçamento da campanha" não esteja ativada, pois isso fará com que os diferentes anúncios não sejam exibidos igualmente.

Em seguida, clique na seção de conjunto de anúncios e selecione o destino para o qual você deseja enviar o público (neste caso, seu site).

Defina um orçamento diário de cerca de US$ 10 a US$ 20 para que ele forneça impressões rapidamente e você possa obter um grande tamanho de dados para seu teste.

Em seguida, defina o público como a opção mais ideal e calorosa que você tem para o que você está incentivando. (Se você estiver testando o tráfego para uma página de vendas, teste o anúncio nos leads, mas se estiver testando o tráfego para o conteúdo, segmente os visitantes do site. Use um público personalizado para isso.)

Neste exemplo, estou veiculando anúncios em um artigo, então quero testar com todo o meu público para ver o que ressoa com eles para clicar.

Em seguida, você precisa escolher o posicionamento.

Pessoalmente, gosto de testar os anúncios do Feed de Notícias antes de qualquer outra coisa, pois eles oferecem a maior visualização para chamar a atenção do meu público. Você pode, em teoria, testar qualquer canal, mas se tentar testá-los todos de uma vez, poderá descobrir que a imagem do anúncio funciona bem em um canal e ruim em outro. Esteja ciente de que restringir assim o ajudará a testar inicialmente, mas será mais caro. Você verá os custos caírem significativamente mais tarde quando expandir. O objetivo é encontrar o anúncio que recebe mais cliques orgânicos do público ideal.

Portanto, defina o posicionamento como manual e selecione a opção “Facebook News Feed”. Para otimização, defina como impressões.

Role para baixo até a seção de otimização e entrega.

Embora estejamos configurando um anúncio para direcionar o tráfego para fora do Facebook, queremos selecionar a opção 'Impressões'. Dessa forma, nosso público verá o anúncio barato e todos os cliques são baseados no desempenho do criativo versus a IA.

Agora que o conjunto de anúncios está configurado, é hora de criar o primeiro anúncio para o teste.

Como estamos testando algumas variações de imagem, precisamos criar um anúncio, duplicar e alterar a imagem nas outras versões.

Então vá em frente e carregue a primeira de suas opções de imagem para o anúncio, e então preencha todas as configurações de conteúdo, como título, corpo e CTA.

Você vai mantê-los idênticos em cada variação e apenas alterar a imagem .

Para duplicar um anúncio, antes de clicar em publicar, vá até os 3 pontos no menu à esquerda e clique em 'duplicar rapidamente'. Apenas certifique-se de fazer isso no anúncio, e não no conjunto de anúncios ou na campanha.

Isso criará uma cópia do anúncio. Abra-o, renomeie-o para saber que é uma variante e, em seguida, troque a imagem desse novo anúncio por outra que você deseja testar.

Você deseja fazer isso para quantas variações de imagem desejar usar.

Quando tiver feito tudo isso, clique em publicar!

Etapa 2: execute o anúncio e teste seus resultados

Como demora um pouco para a entrega do Facebook se equilibrar e garantir que cada versão esteja sendo vista, você deseja permitir que o anúncio seja executado por pelo menos 24 horas antes de verificar novamente o desempenho dele. O objetivo é encontrar a imagem que recebe mais cliques orgânicos do seu grupo de foco.

Agora, apenas porque a plataforma nos informa o CTR de cada versão, precisamos olhar mais fundo e garantir que temos dados suficientes para confiar que esses resultados permanecerão os mesmos daqui para frente. (Pode ser que um anúncio tenha um ótimo desempenho com o público inicial, mas cairá quando dimensionado etc.).

Uma maneira realmente fácil de ver se podemos confiar nesses resultados é usar uma ferramenta de significância estatística.

Você pode simplesmente copiar e colar as impressões e cliques de cada versão e testá-los para ver se tem dados suficientes.

Depois de deixá-lo funcionar por tempo suficiente e encontrar a imagem vencedora, basta pausar o anúncio, manter o vencedor e remover os outros anúncios que estão exibindo as imagens mais fracas.

Etapa #3: Repita para os próximos testes

A próxima coisa que o público verifica depois que a imagem chama sua atenção é o seu título. Isso significa que é a segunda alteração de maior impacto que podemos testar.

Felizmente, todo o trabalho duro já está feito. Volte ao seu editor de anúncios e duplique o anúncio gráfico vencedor como você fez antes e dê a cada um deles um novo nome.

Mantenha a imagem vencedora igual para cada duplicata, mas agora comece a escrever títulos diferentes para cada uma e, em seguida, clique em publicar.

Deixe o anúncio ser exibido por 24 horas e, em seguida, verifique novamente e use a ferramenta stat sig para testar seus resultados como antes. Se precisar de mais tempo ou de um tamanho de amostra maior por variação, deixe-o funcionar por mais um dia.

Agora, você simplesmente repete o processo para o teste de cópia do corpo e escreve versões diferentes e encontra um vencedor. Então você pode testar novamente o CTA se quiser melhorá-lo ainda mais.

Você pode achar que seu anúncio está tecnicamente custando muito caro para você ser lucrativo e tudo bem. Nosso objetivo era fazer um teste A/B do anúncio para encontrar a versão com a maior CTR orgânica do seu público ideal. Nesse ponto, agora você pode expandir para um público mais frio e exibir isso como um novo anúncio com uma meta de conversão diferente e deixar o ML fazer sua mágica!

E isso é tudo que existe para testes A/B manuais no Facebook com um orçamento baixo. Você pode usar os mesmos princípios para qualquer um dos tipos de anúncio.

Como fazer o teste A/B nas redes sociais?

O teste nas mídias sociais é quase idêntico ao teste de anúncios pagos, pois você está ajustando a imagem, a cópia do corpo e o CTA para tentar melhorar sua resposta.

Seu objetivo pode ser melhorar a CTR se você quiser direcionar o tráfego para outros lugares, ou você pode testar para melhorar o engajamento. Não importa qual seja seu objetivo, o processo de teste é o mesmo, pois testamos primeiro os elementos de maior impacto.

Fazemos isso porque:

• Se a imagem não chamar a atenção deles, eles não lerão a cópia do corpo.
• Se eles não lerem a cópia do corpo, nunca verão o CTA.
• E se o CTA for fraco, eles não farão o que você pedir.

A boa notícia é que isso é muito mais fácil de configurar, pois não precisamos nos preocupar com nenhum aprendizado de máquina ou desequilíbrios de anúncios, como fazemos com anúncios pagos.

No entanto, existem algumas diferenças importantes com a configuração real para testes A/B em mídias sociais versus redes sociais pagas:

• Como você não está pagando para ampliar seu alcance diante de um público, talvez não obtenha um grande conjunto de dados . O público total com o qual você pode testar é limitado pelo tamanho de seus fãs sociais. Isso significa que seus resultados podem não ser totalmente precisos ou podem demorar um pouco para obter um tamanho de amostra grande o suficiente.
• Também pode demorar um pouco para ver a tração em diferentes testes por causa de como os testes nas redes sociais funcionam.

O processo de teste

A beleza dos testes sociais pagos é que podemos isolar quem vê cada versão. Dessa forma, segmentamos nosso público para que eles vejam apenas uma versão e não todas.

Com o social orgânico, não podemos realmente fazer isso. Mesmo que apenas cerca de 10% do seu público veja sua postagem social sem impulsionar, ainda queremos tentar evitar o possível constrangimento de postar várias variações e seu público ver todas elas de uma vez, por isso escalonamos seu lançamento.

Publicamos a primeira versão para seu público hoje, depois outra versão mais tarde ou em alguns dias. O objetivo é tentar ver qual versão se sai melhor, mas sem que eles vejam várias versões do mesmo post consecutivas. A questão, claro, é que isso atrasa um pouco o seu teste.

A boa notícia é que o processo para fazer isso é super fácil.

Você pode fazer de 2 maneiras. Você pode fazer isso manualmente por:

• Ter uma ideia para uma postagem e, em seguida, criar imagens diferentes, texto do corpo e CTAs.
• Criando links UTM para cada versão para que você possa rastrear os cliques que cada versão direciona para seu site.
• Postando a primeira versão.
• Automatizar ou auto-publicar uma variação de imagem em uma semana ou mais.
• Esperando mais uma semana e postando novamente a 3ª imagem, depois esperando uma semana e postando a 4ª.
• Finalmente, comparando o desempenho e encontrando a variação da imagem vencedora.
• Repetindo o mesmo processo para o teste de cópia do corpo, o CTA, etc.

Ou você pode configurar tudo e automatizar tudo usando uma ferramenta de agendamento de mídia social como o MeetEdgar.

Isso permite que você agende as postagens com as variações que deseja executar, registre os resultados e acompanhe os cliques no link, engajamento, CTRs para você.

Usando este processo, você pode:

• Configure 4 testes de variação de imagem,
• Deixe-o funcionar por 14-30 dias para testar cada variação de imagem,
• Encontre a imagem vencedora com o melhor CTR,
• E então repita e encontre a melhor cópia do corpo, o melhor CTA, etc. Tudo sem você ter que mexer.

Dica principal para postagens de mídia social e até anúncios?

Tente criar UGC ou 'Conteúdo gerado pelo usuário'.

Você simplesmente pega depoimentos de clientes e os formata como um post, quase como se tivesse sido compartilhado diretamente de sua própria conta de mídia social. A imagem parece boa, mas a cópia parece um amigo dando uma recomendação em seu feed de notícias.

Confie em mim, esses tipos de anúncios convertem!

Como testar e-mails de teste A/B?

Quando se trata de e-mail marketing de teste A/B, nos preocupamos com 3 áreas:

• Entrega: o e-mail está chegando na caixa de entrada ou indo para a pasta de spam?
• Taxa de abertura: eles estão abrindo o e-mail? Se não, o resto é inútil.
• CTR: Está lendo o email e depois clicando no CTA?

Quando se trata de entrega, não estamos realmente fazendo testes A/B aqui. Você pode experimentar diferentes provedores, pois existem algumas teorias de que, se uma ferramenta de automação de e-mail for usada por várias empresas com spam e você também estiver hospedado com elas, isso também poderá afetar sua taxa de abertura. (É por isso que algumas empresas usam apenas ferramentas que negam acesso a determinados setores).

Fora isso, a melhor coisa a fazer para garantir que você fique fora da pasta de spam é manter sua lista limpa, remover endereços consistentes não abertos ou devolvidos e ter cuidado com o que você escreve no e-mail para não ser pego por filtros de spam.

Também vale a pena verificar se qualquer e-mail que você escreve é ​​realmente responsivo a diferentes dispositivos. Às vezes, você pode obter uma CTR ruim simplesmente porque eles não conseguem ler o e-mail ou o botão ou link está fora da tela.

Uma consideração final sobre a entrega: quando você começar a melhorar seus e-mails usando o processo de teste que estamos prestes a compartilhar, você começará a ver uma resposta melhor do seu público. Isso pode ajudá-lo a ficar fora das pastas de spam, pois seu provedor de e-mail pode ver que seu público gosta dos e-mails que você envia e você não é penalizado, por isso é uma situação vantajosa para todos!

Com isso coberto, vamos ver este método de teste A/B.

O processo de teste de e-mail

Como você pode adivinhar na lista acima, há uma ordem de prioridade quando se trata de testes A/B de seus e-mails:

• Testamos primeiro as linhas de assunto do e-mail para garantir que o e-mail seja aberto,
• Em seguida, a cópia do corpo para garantir que eles leiam e se importem com o que você está dizendo,
• Por fim, o CTA para garantir que eles cliquem.

(Também podemos testar os horários do dia para obter a melhor entrega e outros recursos, mas são esses 3 elementos que farão a maior diferença nos resultados do seu e-mail.)

Nem toda ferramenta de e-mail tem testes A/B embutidos, então o ideal é usar uma que tenha esses recursos. Pessoalmente, uso o Active Campaign, pois permite que você teste A/B e A/B/n diferentes elementos de seus e-mails.

Você pode testar elementos como:

• A linha de assunto,
• De quem é o e-mail,
• A cópia do corpo do e-mail,
• Imagens incorporadas no e-mail,
• O CTA.

Melhor ainda, ele possui um recurso exclusivo chamado 'envio preditivo', que rastreia os tempos de abertura individuais de cada um de seus assinantes atuais e envia os próximos e-mails com base nos melhores horários.

Então vamos dar uma olhada em como faríamos isso…

Existem 2 tipos comuns de e-mail:

• E-mails perenes que podem fazer parte de uma automação.
• Transmita e-mails que você envia uma vez para sua lista, talvez para anunciar uma oferta.

E-mails evergreen são fáceis de testar e fazem sentido para melhorar porque você sempre os enviará na automação. Qualquer elevação aqui tem um efeito muito perceptível ao longo do tempo.

Dito isto, você também pode testar e-mails de transmissão A/B, mas o processo é um pouco diferente. A razão é que você testa com uma pequena parte do seu público primeiro para encontrar a versão de e-mail mais eficaz e depois a envia para o resto da lista.

Dessa forma, a maioria fica com a versão que oferece mais sustentação. Pode parecer um exagero, mas se você conseguir de 2 a 10% mais CTR de uma transmissão e sua lista tiver 100 mil inscritos, essa é uma ENORME diferença no tráfego desse e-mail e vale a pena testar. (Mesmo com listas menores.)

Deixe-me guiá-lo através de ambos rapidamente…

A configuração

Este processo é muito semelhante ao que falamos até agora. Testamos a linha de assunto, a cópia do corpo e, em seguida, o CTA. Também executamos um teste de cada vez, encontramos o vencedor e o usamos como o novo 'controle' para quando testarmos o próximo elemento.

Vai parecer um pouco diferente para testar e-mails de transmissão, mas vou explicar como quando chegarmos a isso. Então vamos mostrar como dentro do Active Campaign (você pode usar qualquer outra ferramenta btw).

Irritantemente, você só pode testar A/B uma única variação dentro do construtor de automação e não executar um teste A/B/n.

Isso é bom se você quiser testar apenas uma versão, mas se quiser testar até 4 variações, precisará usar o criador de campanhas para testar o e-mail e copiá-lo e colá-lo novamente em sua automação mais tarde.

Isso não é uma coisa ruim, pois você testaria e-mails de transmissão dessa maneira também. Então vá em frente e clique em uma nova campanha e escolha a opção de teste A/B.

Em seguida, escolha o público para o qual você deseja enviar isso. Aqui é onde o teste difere dependendo se você está testando os emails evergreen ou broadcast.

Se você quiser testar um e-mail evergreen (talvez uma automação quando alguém opta por sua página inicial, por exemplo), escolha essa lista.

Mas se você quiser fazer um teste A/B de um e-mail de transmissão, você precisa criar algumas listas de 'teste'. Você simplesmente cria algumas listas que são segmentos de seus assinantes atuais para os quais você pode executar seus testes iniciais de 'sensação' (quase como um grupo de foco que fizemos com anúncios pagos anteriormente).

Você executa os testes de transmissão para essas listas e melhora o e-mail antes de enviá-lo para o restante do seu público.

Agora, você precisará de uma lista de teste para cada elemento que deseja testar. Dessa forma, você pode enviar o e-mail de teste para eles e não enviar uma duplicata ou uma variação posteriormente.

Como recomendo executar 3 testes, você precisa fazer pelo menos 3 segmentos de teste e importar assinantes para eles que melhor correspondam ao tipo de conteúdo que deseja enviar e testar. (Idealmente, você quer algumas centenas de pessoas pelo menos em cada).

Dessa forma, você pode executar o teste de linha de assunto para o segmento 1 e ver como eles respondem. Em seguida, você pode executar o teste de cópia do corpo para o segmento 2, depois o CTA para o segmento 3 e, finalmente, enviar o vencedor para todos os outros.

Faz sentido? O restante dos testes daqui é idêntico para os dois tipos de e-mail até o final.

Depois de escolher a lista, role até a parte inferior da página para encontrar as opções de teste A/B que você pode executar. Escolha a opção inferior, “Testar diferentes assuntos de e-mail, informações e/ou conteúdo de e-mail”, pois isso permitirá que você execute qualquer teste e clique em 'próximo' para carregar o editor de e-mail e escrever seu e-mail.

Faça isso normalmente e clique no botão azul 'próximo'. Isso fará com que um pop-up apareça com a opção de dividir o teste nas linhas de assunto.

Clique no botão 'teste' para criar quantas linhas de assunto você quiser testar. Em seguida, basta clicar em cada um e editar a linha de assunto.

Escreva suas diferentes linhas de assunto. Eu recomendo tentar pensar em diferentes ângulos de por que seu público se importaria com o conteúdo do e-mail. Eu escreveria talvez 4 variações no máximo para tentar encontrar a melhor versão.

Em seguida, clique em “próximo” para ir para a página final para confirmar seus dados. Aqui, você verá a porcentagem de tráfego para cada teste, que deve ser igual. Além disso, há uma opção para 'não determinar o vencedor' e 'determinar o vencedor'.

Agora, este texto é um pouco enganador. Qualquer uma das opções fornecerá um relatório depois de executar o teste e informará os resultados. A opção superior simplesmente encerrará o teste, que é o que queremos, porque usaremos o vencedor da linha de assunto para testar novamente a cópia do corpo etc.

A opção inferior, no entanto, encontrará o vencedor e o usará em todas as futuras inscrições nessa lista. Nós nunca realmente precisamos usar isso como se fosse um evergreen que estamos copiando e colando de volta, e se for uma transmissão, vamos reenviar a versão vencedora para as pessoas restantes de qualquer maneira.

Por enquanto, basta clicar em enviar e deixar o teste de linha de assunto ser executado.

Depois de ter uma variação vencedora, volte e configure um novo teste e certifique-se de escolher a opção de conteúdo de e-mail (“Testar diferentes assuntos de e-mail, informações e/ou conteúdos de e-mail”) ao escolher o tipo de teste A/B que você deseja quer correr.

Mantenha a linha de assunto vencedora e o email original. Em seguida, role a página no editor de e-mail e você verá alguns botões de teste verdes e brancos.

Você pode clicar em qualquer um dos testes para editar o conteúdo do corpo desse e-mail específico. (O verde é o que você está editando no momento).

Teste nossa escrita em diferentes seções do corpo. Experimente novos ângulos ou ganchos para mantê-los interessados. Experimente uma versão curta ou longa.

Depois de fazer as alterações e criar as variações, basta enviar como antes. Mais tarde, volte para ver qual versão ganhou.

Depois de ter o vencedor, basta repetir o processo para testar o CTA até obter a versão final com a linha de assunto, a cópia do corpo e o CTA com melhor desempenho.

Neste ponto, você pode copiar e colar este e-mail de volta em suas campanhas permanentes ou, se estiver testando um e-mail de transmissão para segmentos de seu público, basta enviar esta versão vencedora para o restante de sua lista (e optar por não enviá-lo para os segmentos de teste).

E aí está. Uma maneira super simples de testar seus e-mails A/B para aumentar muito mais.

O e-mail é um canal MUITO eficaz. Você seria louco se não tentasse melhorar cada e-mail que envia, especialmente porque isso ajuda a melhorar a entrega de todos os e-mails futuros!

Como fazer um teste A/B de conteúdo com engajamento ou conversão como KPI?

Me surpreende que tão poucas pessoas façam isso porque seu conteúdo é como uma página de vendas. Seu objetivo é atrair um público específico e obter algum tipo de evento de conversão, seja um lead, um clique, um compartilhamento ou até mesmo um momento 'aha' em que eles agora se aproximam da compra.

(Todo mundo parece focado em testá-los e atualizá-los para o tráfego de SEO, mas realmente não se importa se ele faz seu trabalho quando o tráfego chega lá…)

Os processos e métodos de teste são incrivelmente semelhantes e podem ter um efeito enorme nos resultados do seu conteúdo.

Existem 3 elementos principais de desempenho com os quais nos preocupamos com o marketing de conteúdo:

• Visibilidade . As pessoas estão encontrando? Eles podem ler?
• Engajamento . Eles estão lendo isso? Eles saltam? Quanto eles estão lendo?
• CTA . Eles estão tomando providências? Eles veem seu CTA? Estamos pedindo para eles agirem...?

Então, vamos analisar cada um desses elementos e áreas em que poderíamos executar testes A/B em potencial.

Melhorando a visibilidade do conteúdo

Seu público precisa ser capaz de ler seu conteúdo. Isso significa:

• Carregando rápido o suficiente para que eles não saltem,
• Ter o conteúdo responsivo para que eles possam ver o conteúdo e ter uma boa experiência em qualquer dispositivo.
• Encontrando-o nos motores de busca.
• E querendo clicar nesse resultado.

Aqui está uma maneira legal (ainda que subestimada) de melhorar sua CTR do tráfego de pesquisa: testando e melhorando a tag de título e a meta descrição. Ao fazer isso, você pode obter muito mais tráfego e melhorar seus rankings. (Especialmente quando você percebe que a maioria dos sites nem escreve uma meta descrição convincente e apenas deixa o WordPress puxar a introdução de seu artigo.)

A Allied Pickfords, uma empresa de mudança de móveis, decidiu fazer um teste em sua meta descrição para uma página que recebe cerca de 6.600 pesquisas por mês. Eles conseguiram um aumento de 36% nos cliques (passando de 2,8% para 3,9%) com apenas o teste inicial para esta única página (e eles testaram apenas melhorar a meta descrição).

Isso era para uma página de alta intenção que afetaria diretamente suas vendas, mas você poderia aplicar o mesmo método a qualquer artigo que atraia tráfego.

O que é muito legal é que o Google usa o CTR nas SERPs como um fator de classificação menor. A razão é que, se as pessoas estão clicando no conteúdo e ele nem é a primeira escolha na página, então deve ser bom e, portanto, eles o recompensam apresentando-o mais alto nos resultados.

Infelizmente, não há ferramentas automatizadas para esse tipo de teste e só funciona se você estiver nas páginas 1-3 para sua palavra-chave, pois o público precisa encontrar você nas SERPs antes de ver sua descrição.

Dito isto, o processo para aplicar isso é simples:

1. Acesse o Google Search Console, verifique o tráfego e a CTR da sua página de teste no mês passado.
2. Execute um teste de meta descrição editando a versão atual, deixe-o funcionar por 14 a 30 dias e acompanhe os resultados.
3. Volte para o Google Search Console e compare a CTR e as classificações dessa página antes e depois.
4. Continue a melhorar a descrição para melhorias iterativas e incrementais adicionais.
5. Comece a testar títulos para ver se isso aumenta ainda mais.

Testar e melhorar o engajamento de conteúdo e CTAs

Quando se trata de melhorar o engajamento e o CTA, os principais elementos em que nos concentramos são:

Taxas de rejeição

Idealmente, você já tem uma página de carregamento rápido e responsiva para combater quaisquer problemas óbvios de rejeição, mas você verificou se tudo está funcionando?

Imagens corrompidas e texto descentralizado proporcionam uma experiência ruim ao usuário que pode fazê-lo sair.

Se a página funciona, é realmente o que os visitantes querem?

De uma perspectiva de teste, você pode analisar o conteúdo concorrente sobre o tópico com classificação alta e ver como ele difere. O ângulo é diferente? Eles cobrem coisas que você está perdendo?

You can easily edit your article to better fit intent and measure the difference in Google Analytics and track the bounce rate before and after the changes.

Noivado

It doesn't matter if your content ranks if you lose visitors.

A simple test is to find drop-off points in your articles where you lose the audience. It's easy enough to set up some QA tests and track scroll depth by setting up goals in either your analytics or A/B testing tool and using that as an engagement tracking factor.

Or, you can take it a step further and use a tool like Hotjar to track heatmaps of your articles along with user recordings, so you can track your user behavior and see exactly what they are doing on the page and where you lose them.

You can even survey or interview your audience to find out why they are leaving. I know it seems like overkill for a blog post but every article should not just attract but also convert in some way.

Falando nisso…

Conversões

Do you have a call to action for visitors to take?

Maybe a trial, an opt-in, or a social share? A lot of blog posts forget to ask the audience to do anything. You put the work in and got the traffic so you should at least try and get some measured response from it!

If you do have a CTA, does it work? Have you tested the buttons or links lately? Can the audience see the CTA? Do they scroll far enough to even see it? Is it even clear that it's a CTA? Sometimes hyperlinks are the same color as site branding. Other times buttons are not clear that they can be clicked. Or perhaps the language on the CTA isn't compelling enough.

All you need is the right A/B testing tools to do this. With that in mind, here is a list of specific A/B testing software and tools you can use to test out your content, site, and much more!

As 7 principais ferramentas de teste A/B amigáveis ​​para profissionais de marketing

I've based this shortlist on a few criteria that I, as a marketer, find crucial:

• The price!
• Does the tool have a WYSIWYG editor to visualize the changes and not need a coder or developer to implement them?
• Does it provide adequate support when setting up and running tests?
• Does it provide real-time results on tests (and not delayed by x days)?
• Does the test also connect to guardrail metrics (ie can you see revenue generated from each variation or test live)?
• Can it connect with an analytics tool for easy reporting?

So let's show you some options…

#1: Converter experiências

So let me try to be impartial, seeing as it's Convert writing this guide.

Here at Convert, our focus is on providing the best tool we can, for you to run CRO experiments, while providing unparalleled support and customer service.

We're the tool of choice for a lot of CRO agencies, even when they have a suite of them available. Our clients usually pick us when they're looking to move away from single tests and start scaling out their testing programs.

We're also a forward-focused company. We care about customer and audience privacy and built our tool to meet GDPR and other regulatory requirements, and are constantly looking for ways to provide better, focusing on data privacy and security.

We also care about our impact on the world and work with multiple charities and tree planting campaigns. Good tool, good service, good people, doing good :D.

WYSIWYG editor: Yes.

Preços : a partir de US$ 699 por mês, com US$ 199 para cada 100 mil visitantes depois disso.

Does it provide support and help when setting up and running tests? Sim, desde o início do julgamento. That's right, we also offer a 15-day free trial, no card needed! Que tipo? Bate-papo ao vivo, blog e base de conhecimento com mais por vir.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Sim.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Sim.

Can it connect with your analytics software? Sim. GA and others.

#2: Saboroso AB

A/B Tasty is another entry to mid-level tool, for those companies looking to move past basic experimentation and start scaling their testing programs.

It features a clean-to-use interface, simple test set up, and even has machine learning features to help sites with large traffic run more sophisticated personalization and data tracking. (Apparently, 33% of their team is dedicated to R+D for new features).

The reporting function could do with being updated as it is quite simple and uses bar graphs instead of plotting data points, but overall a great tool.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing: Starts at $1900 per month for 400k monthly tested visitors for the Essentials plan. O plano de crescimento custa $ 3800/mês, enquanto o plano Elite começa em $ 5700/mês.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Sim. Eles têm uma base de conhecimento e bate-papo ao vivo.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Sim.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Sim.

Can it connect with your analytics software? Sim.

#3: Otimize

Optimizely é muito focado em empresas. Their goal seems to be to deliver the best testing product they can, for sites with very high traffic volume that are trying to become more data driven.

They have all the features you would expect, along with a machine learning element. (Again, ML works best with large traffic sites so this makes sense.)

Rather than just a testing tool, Optimizely also offers a content CMS for building a blog and an e-commerce site platform ala Shopify and similar under their 'Digital Experience Platform'.

WYSIWYG editor: Yes.

Preços : eles estão usando um modelo de preços personalizado. But Splitbase predicts they cost at least $36,000 per year (3k per month.) Pricing varies if using other tools also.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Sim. Eles têm um banco de recursos para ajudar os usuários a se libertarem e números de telefone para pedir ajuda 24 horas por dia, 7 dias por semana.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Sim.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Sim.

Can it connect with analytics software? Sim.

O primeiro passo para encontrar a melhor alternativa Optimizely

Agende uma demonstração com o Convert e veja como os testes podem ser mais precisos e lucrativos.

Demo do livro

Conduzido pelo gerente de sucesso da Convert, George Crewe

#4: Kameleoon

Kameleoon is a French-based A/B testing platform used by teams around the world.

Praised for its UI, personalization settings, Shopify (and other 3rd party tool) integrations, it's also the tool of choice for Healthcare and Fintech, thanks to its focus on privacy and data protection.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing : Customized according to your requirements, but roughly starts at around $30k per year. Você obtém seu preço exclusivo entrando em contato com a equipe de vendas.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? Sim. Você pode até obter um gerente de contas dedicado para ajudá-lo com projetos complicados.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? Sim.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? Sim.

Can it connect with your analytics software? Sim.

Nº 5: Teste VWO

VWO is another entry tool for those looking to start out in the A/B testing space and is actually quite popular with marketers who are just getting started with testing.

Not only does it offer a suite of tools that also support many marketing efforts, but the UI to set up a test is very intuitive.

Eles oferecem os principais recursos de teste A/B que você pode esperar, juntamente com a capacidade de executar mapas de calor, gravações de cliques, pesquisas na página, rastreamento de funil completo, rastreamento de pilha completa (para aplicativos e ferramentas) e até mesmo oferecer carrinho recursos de marketing de abandono, como integrações com o Facebook Messenger, notificações push e e-mails automatizados!

Outro ângulo inteligente é o recurso 'Deploy', que permite que você use o editor WYSIWYG para fazer alterações em seu site e enviá-las ao vivo, separadas de um teste (embora eu recomende testar as alterações do site primeiro). A coisa inteligente sobre esse recurso é que a maioria das ferramentas de teste A/B pode fazer isso, mas elas são as únicas a anunciá-lo, o que, como colega de marketing, posso respeitar!

A única desvantagem é que o editor WYSIWYG pode quebrar às vezes, excluindo o código e a configuração de teste antes de entrar no ar, portanto, certifique-se de salvar uma cópia do código antes de clicar em publicar.

Editor WYSIWYG: Sim.

Preço : não está no site, mas se você fizer login no aplicativo por meio de uma avaliação gratuita, poderá ver os preços iniciais. 10 mil visitantes únicos por mês começam em US$ 199 por mês, subindo para US$ 284 por mês para 30 mil visitantes e depois US$ 354 por mês para até 50 mil visitantes. (Depois disso, o preço é alterado).

Ele fornece suporte e ajuda na configuração e execução de testes? Se sim, que tipo? Sim, você pode ligar para eles quando precisar de ajuda. Ou consulte sua página de recursos.

Fornece resultados em tempo real? (e não atrasado por x dias) Sim.

O teste também se conecta às suas métricas de proteção? Sim.

O teste mostra Receita por variações nos relatórios? Sim.

Ele pode se conectar ao seu software de análise? Sim.

#6: OmniConvert

Principalmente uma ferramenta de teste para e-commerce, isso não quer dizer que você não possa usar isso para outros tipos de negócios e sites.

Em vez de apenas uma ferramenta quantitativa, o OmniConvert também oferece um conjunto de 3 outras ferramentas complementares, Explore, que é sua plataforma de teste A/B, Reveal, que é um rastreador de retenção de clientes e churn, Adapt, que é uma plataforma CRO automatizada e Survey, um feedback ferramenta para análise qualitativa. (Tudo em preços separados).

Editor WYSIWYG: Sim.

Preço : $ 320 por mês é a taxa inicial para 50 mil visitantes (ou $ 167 se pago anualmente). Em seguida, mais custos se você usar suas outras ferramentas.

Ele fornece suporte e ajuda na configuração e execução de testes? Sim. Que tipo? Eles têm um banco de recursos para ajudar os usuários a se libertarem, suporte por chat, suporte por e-mail e números de telefone para pedir ajuda.

Fornece resultados em tempo real? (e não atrasado por x dias) Sim.

O teste também se conecta às suas métricas de proteção? Sim.

O teste mostra Receita por variações nos relatórios? Sim. Como uma ferramenta focada no comércio eletrônico, eles também rastrearão o CLV e outros atributos, dependendo de qual ferramenta você usa.

Ele pode se conectar ao seu software de análise? Sim. GA e outros.

#7: ABLyft

Você pode não ter ouvido falar do ABLyft antes, mas não deixe que isso o influencie. Eles são uma ótima plataforma que está ocupada trabalhando em sua ferramenta e com os clientes, mas ainda não está fazendo nenhum marketing para expandir seus negócios.

Seu foco principal parece ter sido trabalhar diretamente com desenvolvedores da Web que configuravam testes personalizados e, em seguida, construíam sua ferramenta em torno desses recursos e necessidades. Isso significou por um tempo que eles nunca tiveram um editor WYSIWYG, mas desde então começaram a atender a usuários mais amigáveis ​​para iniciantes.

Esta pode ser uma ótima ferramenta na faixa de preço para aqueles que desejam algo melhor do que uma ferramenta gratuita.

Editor WYSIWYG: Sim.

Preço : Disponível mediante solicitação. Eu encontrei um documento mais antigo onde eles ofereciam testes limitados gratuitamente para usuários de 5k, depois $ 329 por mês depois disso ($ 279 por mês se pagando anualmente).

Ele fornece suporte e ajuda na configuração e execução de testes? Sim. Que tipo? Eles oferecem suporte ao cliente? Sim. Eles têm uma base de conhecimento básica e opções de bate-papo ao vivo disponíveis em determinados momentos do dia.

Fornece resultados em tempo real? (e não atrasado por x dias) Sim.

O teste também se conecta às suas métricas de proteção? Sim.

O teste mostra Receita por variações nos relatórios? Sim. Desde que você defina a meta de rastreamento de receita na configuração do teste.

Ele pode se conectar ao seu software de análise? Sim. GA e outros.

Conclusão

Aqui está, nosso guia detalhado para campanhas de marketing de teste A/B em 4 principais canais de tráfego.

Cobrimos os tipos de testes, estudos de caso de grandes aumentos, quatro canais principais nos quais você pode executar testes A/B e as 7 principais ferramentas de teste A/B amigáveis ​​para os profissionais de marketing usarem para se tornarem otimizadores de sites proficientes. E lembre-se, um bem é tão bom quanto a pessoa que o usa – então aqui está como você pode fazer com que sua ferramenta de teste funcione o máximo possível para você.

Então, o que você está esperando?

Comece a melhorar seu marketing hoje e veja melhorias em todos os aspectos!