Como aplicar o teste A/B às mídias sociais: seu guia básico

Não seria ótimo se pudéssemos testar tudo antes de nos comprometermos totalmente?

Como quando você vai tomar sorvete e eles permitem que você experimente alguns sabores antes de decidir qual você quer. Ou quando você vai comprar um carro novo e pode fazer alguns test-drives antes de pousar no carro que deseja levar para casa.

Por quê?

Porque é uma merda escolher um sabor de sorvete que parece bom, mas tem um gosto horrível. E é mais chato comprar um carro com péssima dirigibilidade e pouca visibilidade.

Comparar um sabor de sorvete ou test drive com outro ajuda você a tomar a melhor decisão.

Portanto, faz sentido que, ao usar a mídia social para o seu negócio, você queira testar o que está publicando antes de criar uma campanha inteira ou um calendário de conteúdo cheio de atualizações.

Felizmente, há um processo específico usado para fazer isso direito: teste A/B.

O que é o teste A/B de mídia social?

Em geral, o teste A/B é simplesmente um método de testar dois itens um contra o outro: seu item “A” (o controle) e seu item “B” (a variação). Você então compara os resultados e avança com uma seleção de A ou B, dependendo do desempenho de cada um.

Nesse tipo de teste, você se concentra apenas em uma alteração entre A e B por vez, para poder determinar os resultados dessa alteração específica.

Quando aplicado à mídia social, o teste A/B refere-se à execução de uma postagem de controle A em uma postagem variável B e determina como a mudança entre as duas afeta o desempenho.

A mudança na atualização B tem um impacto positivo significativo no desempenho em relação à atualização A? Então, parece que você seguirá em frente com o formato da atualização B sobre a atualização A quando se trata de agendar sua próxima campanha de mídia social ou calendário de conteúdo.

Antes de mais nada: configurando sua análise

Mas antes de começar a testar, você precisa ter uma plataforma de análise configurada para medir o desempenho.

Algumas contas como Twitter e Facebook oferecem análises integradas que você pode organizar com base em suas necessidades específicas.

Você também pode usar uma plataforma de análise como o Google Analytics para cobrir todas as contas que está usando para o teste A/B.

Não é um especialista em análise?

Sem suor.

Existem muitos recursos excelentes por aí que podem orientá-lo na configuração de suas contas - e descrever tudo o que há para saber quando se trata de revisar e entender seus resultados.

Aqui estão apenas alguns que oferecem um bom curso intensivo:

• Tweet Analytics: o guia definitivo para testes A/B (divididos) e multivariados usando o Twitter
• Guia para iniciantes do Facebook Analytics e Insights
• Google Analytics para iniciantes

Depois de organizar suas análises, você precisará decidir quais elementos de suas atualizações de mídia social devem ser alterados para seus testes A/B e para quais resultados pretendidos.

Ideias de testes A/B

Graças à flexibilidade das mídias sociais, há muito espaço para criatividade quando se trata de testes A/B.

Aqui estão algumas ideias de teste que você pode aplicar às suas atualizações sociais, bem como os resultados potenciais de cada uma em termos de desempenho.

1. Com/sem imagem

Uma ideia para testes A/B se aplica ao uso de imagens.

As imagens podem afetar o desempenho do tweet ao inspirar níveis mais altos de engajamento.

Para fazer isso, primeiro você deve compartilhar sua atualização de controle (A) apenas com texto. Em seguida, você compartilharia a variável update (B) com uma imagem e o mesmo texto usado na atualização A.

Por fim, meça e compare o nível de engajamento que cada atualização recebeu.

2. Imagem x vídeo

Outra opção seria testar se um vídeo gera níveis mais altos de engajamento do que uma imagem.

Para este teste, você compartilharia sua atualização de controle (A) com uma imagem. Em seguida, você compartilharia sua atualização de variável (B) com o mesmo texto, mas substituiria a imagem por um vídeo.

Meça e compare o nível de engajamento que cada um conquistou.

3. Alterações no CTA

Interessado em obter mais cliques em suas atualizações e mais tráfego para seu site?

Fazer alterações no call to action (CTA) entre a atualização A e B pode ajudar você a determinar qual cópia gera resultados mais fortes.

4. Alterações na(s) hashtag(s)

Testar hashtags diferentes entre a atualização A e B pode afetar o nível de engajamento entre as duas.

Para fazer isso, você compartilharia a atualização A com uma hashtag e, em seguida, atualizaria B com uma hashtag diferente.

Outra opção para este teste seria compartilhar a atualização A sem uma hashtag e depois usar a mesma cópia, mas incluir uma hashtag, ao compartilhar a atualização B.

5. Citação x título do blog

Você compartilha atualizações com links para artigos ou postagens de blog?

Tente compartilhar a atualização A com uma cópia que inclua uma citação do artigo + URL e, em seguida, compartilhe a atualização B apenas com o título do artigo + URL para ver qual ganha mais compartilhamentos e cliques.

6. Comprimento da cópia

Seu público prefere atualizações mais longas ou mais curtas?

Você pode compartilhar a atualização A com algumas frases mais longas + URL e a atualização B com apenas uma frase curta de cópia + URL e determinar qual recebe mais curtidas, compartilhamentos e cliques.

Estas são apenas algumas ideias para você começar.

Como você pode ver, a mídia social oferece a liberdade de experimentar tudo e qualquer coisa ao postar atualizações e, em seguida, medir e avaliar o desempenho.

Dicas e práticas recomendadas ao realizar testes A/B

Uma última coisa…

Existem algumas práticas recomendadas a serem lembradas ao realizar seus testes A/B. Seguir estas diretrizes ajudará você a obter os resultados mais precisos:

• Teste mais de um post.
  Os melhores resultados são medidos em termos de uma tendência versus um único ponto no tempo. Ao testar algumas atualizações com características A e algumas atualizações com características B, você elimina quaisquer elementos aleatórios e únicos que possam afetar o desempenho de um único tweet no tempo.
• Mantenha os tempos de postagem consistentes .
  Seu público pode estar mais ou menos ativo em determinados momentos do dia. Veja como encontrar o melhor momento para twittar. Postar a atualização A no mesmo horário que a atualização B garante que seus resultados serão afetados pela mudança que você fez, não pela hora do dia que você postou. Se você quiser evitar ser muito específico nos horários de postagem, teste grupos de postagens A e postagens B em horários aleatórios. É provável que você consiga obter resultados precisos com a média dos resultados.
• Mantenha-se organizado .
  Claramente, se você estiver executando vários testes A/B compostos de várias atualizações, as coisas podem ficar confusas. Eu recomendo manter uma planilha para salvar e acompanhar todas as variações de suas atualizações, bem como seus resultados. Ao documentar seus testes A/B dessa maneira, você não apenas poderá organizar melhor as postagens com melhor desempenho de cada teste, mas também criará um registro dos testes que tentou. Então você não perderá tempo repetindo testes repetidamente.

Esteja sempre testando

Espero que todos os itens acima ajudem você a perceber não apenas o valor do teste A/B, mas também que ele não seja muito complicado ou difícil de implementar.

E isso é uma coisa boa.

Porque seus testes A/B não terminam depois de uma volta. Sem chance.

Como você sabe, o mundo das mídias sociais está mudando constantemente com a adição de novos algoritmos, plataformas, especificações de postagem, etc.

Portanto, você precisa repetir e ajustar seus testes A/B ao longo do tempo para garantir que o desempenho do seu post acompanhe a taxa de mudança.

Mas essa é a boa notícia: se você ainda não é um especialista em testes e análises, em breve será.
As más notícias?

Não há mais desculpas para atualizações de mídia social com baixo desempenho em suas campanhas e calendários.