Usando o Google Optimize e outras ferramentas de teste A/B gratuitas? Mude quando você vê essas 6 coisas…

Uma ferramenta de teste A/B pode ser realmente gratuita?

Não, na verdade não. Você pode pensar que pagar pelo serviço é apenas uma questão de entregar as informações do seu cartão de crédito, mas você já considerou o que mais você pode desistir em troca se alguém não pedir nada de você antecipadamente?

Claro, existem algumas ferramentas de teste A/B gratuitas e de código aberto por aí.

Mas você já se perguntou se a razão pela qual você não está pagando por um serviço que custa dinheiro para construir e manter é que você está pagando de alguma outra forma?

Quando você está começando, ferramentas gratuitas como o Google Optimize são ótimas. Eles ajudam você a entender e aplicar os fundamentos da experimentação.

Mas à medida que você avança, há coisas que farão você querer repensar seu software de teste A/B preferido. E isso não é porque as ferramentas gratuitas não fazem o trabalho, mas porque existem limitações que você gostaria de superar.

Vamos te mostrar…

Existe algum teste A/B gratuito?

Se o dinheiro é o único fator que você está considerando, o teste A/B pode ser gratuito.

Existem muitas ferramentas por aí que custam US $ 0 para executar testes e fornecer resultados.

Mas se você estiver analisando isso do ponto de vista comercial, considerando outros recursos que contribuem para o sucesso ou o fracasso, provavelmente desejará analisar mais profundamente.

Muitas dessas ferramentas gratuitas são projetadas para que os testadores iniciantes se envolvam em experimentos de marketing. Quando esses profissionais de marketing querem testar mais ou implementar estratégias mais avançadas, eles rapidamente descobrem que suas ferramentas gratuitas não podem executá-las.

E se for uma ferramenta freemium, você verá seu caminho para recursos avançados bloqueado por um aviso de “inscrever-se para um plano profissional”.

Mas isso não é tudo.

Para a maioria das ferramentas gratuitas, você estará sacrificando mais do que apenas recursos avançados.

Ferramentas de teste A/B gratuitas vs. Freemium (com exemplos)

Uma das melhores ferramentas de teste A/B gratuitas é o Google Optimize – o sucessor dos Google Analytics Content Experiments.

O Google Optimize ajuda você a começar com:

• Teste A/B, A/B/n, Multivariável e Split URL
• Entregando experiências personalizadas para seus visitantes da web
• Criando variantes do seu site com um editor WYSIWYG responsivo
• Editando o HTML, JS e CSS do seu site em um editor de código básico
• Integração com o Google Analytics para extrair informações valiosas e muito mais…

As ferramentas Freemium , por outro lado, vão de onde as ferramentas gratuitas param. Você começa com um plano gratuito que oferece recursos básicos ou usa recursos profissionais por um tempo limitado e depois precisa pagar.

Mas geralmente vale a pena. Estes são recursos comuns que você pode esperar ao usá-los:

• Sem limites no número de testes que você pode executar ao mesmo tempo
• Sem limites no seu número de metas
• Capacidade de planejar e executar testes mais complexos
• Execute testes em aplicativos e sites (não apenas sites)
• Integre com muitos outros aplicativos de marketing que você usa
• Suporte ao cliente

E muito mais dependendo da ferramenta que você está usando.

Um exemplo disso é o Nelio, um software de teste A/B de código aberto para sites WordPress e WooCommerce. É gratuito para 500 visualizações de página por mês. Se você tiver até 5.000 visitantes, precisará pagar o preço inicial de US$ 29/mês. Ele vem com experimentos ilimitados e suporte técnico.

Além disso, você deve saber que há outro tipo de ferramenta gratuita que você pode optar - ferramentas de teste A/B de código aberto.

O que há de diferente neles?

Ferramentas de teste A/B gratuitas versus de código aberto (com exemplos)

As ferramentas de teste A/B de código aberto oferecem alguns benefícios premium enquanto são gratuitas.

Alguns exemplos são:

1. Wasabi

Esta é uma ferramenta de teste A/B de código aberto totalmente gratuita da Intuit. Então, qual é o problema? Não está mais em desenvolvimento ativo e não há suporte. Além disso, você precisa de algum conhecimento técnico para implantar essa plataforma de experimentação 100% orientada por API.

2. Vaidade

Vanity também permite que você execute experimentos em seus sites e aplicativos. Mas, assim como o Wasabi, você pode precisar de um desenvolvedor para ajudar a instalar e configurar o Vanity para executar seus testes A/B.

3. Mojito

É uma pilha de experimentação de código aberto que permite criar e executar testes com o git.

4. Divisão

Split é uma estrutura de teste A/B baseada em rack que permite máxima personalização e extensibilidade.

Mas é claro que não há equipe de suporte. E isso é difícil porque a implantação dessas ferramentas geralmente requer uma sólida formação técnica.

É só você, a ferramenta e seus experimentos. Se algo der errado ou você não souber como fazer uma determinada ação, você deve esperar que esteja na documentação ou que haja uma comunidade/fórum de ajuda para onde correr.

Além disso, ninguém é obrigado a se livrar de quaisquer bugs que você possa encontrar.

Uma ferramenta gratuita está acima de todas essas ferramentas de código aberto. Esse é o Google Optimize.

Embora seja um favorito entre os profissionais de marketing, não foi projetado para ser uma solução de experimentação total. Mas há momentos em que usar o Google Optimize faz todo o sentido.

Quando usar uma ferramenta de teste A/B gratuita como o Google Optimize está bem?

Além de ser uma introdução fantástica ao mundo do software de teste A/B de sites, as ferramentas de teste A/B do Google, como o Google Optimize, são ótimas para:

• Provar que uma nova ideia de design funciona em seu site
• Fazendo pequenas alterações para melhorar a taxa de conversão do seu site
• Obter a garantia de que uma ideia proposta não diminuirá o desempenho atual do seu site e
• Geralmente, ajudando você a tomar decisões informadas que aumentam seus resultados com o tráfego existente

Mas, em última análise, as equipes de otimização acabam superando isso.

Lorenzo Carreri, consultor de experimentação e otimização da taxa de conversão, disse:

O debate do Google Optimize

O que é o Google Optimize?

O Google Optimize permite que você execute testes A/B para melhorar o desempenho do seu site gratuitamente. Ele tem uma interface simples que qualquer pessoa pode descobrir facilmente em seu primeiro teste - e se integra perfeitamente ao Google Analytics.

Também é compatível com Google Ads, Google BigQuery, Accelerated Mobile Pages (AMP), etc. Além dos testes A/B, você pode executar testes de redirecionamento, personalização, multivariável e banner no Google Optimize.

Outras grandes coisas sobre o Google Optimize são que você pode:

• Solucione problemas facilmente por conta própria com pouco conhecimento técnico,
• Defina uma segmentação de público detalhada sem estresse e
• Visualize relatórios de teste em uma interface e termos fáceis de entender.

Isso é perfeitamente adequado para testes A/B para pequenas empresas. Mas quando você está trabalhando ativamente no crescimento, rapidamente descobrirá que está limitado de muitas maneiras.

Como o Google Optimize é uma ferramenta gratuita, eles não usam muitos recursos. Por exemplo, você não pode enviar uma foto diretamente para a plataforma. Tem que ser hospedado em outro lugar.

Quando suas necessidades ultrapassarem um certo ponto, o Google Optimize não poderá mais lidar com seus testes. Você terá que atualizar para a ferramenta de teste A/B paga do Google, o Google Optimize 360.

Outras limitações são:

• Você pode apenas 5 testes por vez
• Você não pode definir mais de 3 metas
• Você só pode testar sites, não aplicativos
• Seus testes não podem ser executados por mais de 90 dias
• Em testes multivariados, o número máximo de variáveis ​​é 16
• Você não pode escrever mais de 10.240 caracteres de código no editor de código do Google Optimize
• E se você não estiver usando o Google Analytics, pode ser um incômodo integrar o Google Optimize à sua ferramenta de análise “alienígena”

Agora, não me entenda mal. Não estamos atacando essa ferramenta amada. Estamos apenas oferecendo a você uma perspectiva diferente.

O Google Optimize não foi projetado para ser o início e o fim de seus testes A/B. É por isso que eles oferecem a versão 360 avançada a um preço personalizado.

Além disso, olhar para Optimize e Optimize 360 ​​como um serviço mostra que, em essência, o Google Optimize é uma ferramenta freemium.

Se você deseja dimensionar seus testes A/B, mudar para uma opção paga é o caminho mais inteligente.

6 razões para mudar das ferramentas de teste A/B do Google

Por mais convenientes que sejam ferramentas gratuitas como o Google Optimize para testes A/B, chega a hora de fazer uma mudança.

Recomendamos fazer a troca quando os 6 problemas a seguir começarem a afetar a velocidade do teste ou introduzir opacidade na forma como os resultados de testes críticos são calculados:

1. Uma Interpretação Muito Generosa do Bayesiano

Na documentação do Optimize, o Google afirma que está usando a inferência bayesiana “para responder melhor às perguntas que os profissionais de marketing realmente têm”.

Aqui está um pouco de fundo sobre ele:

A inferência bayesiana é um método de fazer suposições educadas usando informações anteriores para atualizar a probabilidade de um evento ocorrer.

Aqui está um exemplo para ilustrar isso em termos mais simples.

Imagine que você foi vendado e pediu para escolher de uma cesta de 3 laranjas e 1 maçã. As chances de você escolher uma maçã são bem pequenas, certo? 1 em 4, ou 0,25, então uma chance de 25% de pegar uma maçã.

E se lhe dissessem que as últimas 3 pessoas que foram vendadas e pedidas para escolher, todas escolheram uma laranja? Como isso faz você se sentir sobre suas chances de pegar uma maçã agora? Bastante confiante, certo? Isso porque você sabe que havia apenas 3 laranjas, e se 3 pessoas já as colheram, você tem 100% de chance de colher a maçã.

Então você está ajustando mentalmente a probabilidade do evento de colher uma maçã ser verdade com base no conhecimento de eventos anteriores.

E essa é a estrutura que o Google Optimize usa — E muitos argumentam que falta rigor e é muito opaco, especialmente quando se trata de seleção “prévia”!

Aqui está o que quero dizer.

Na documentação, a resposta deles para "O que é 'probabilidade de ser o melhor'?" vai:

Observe que isso é preditivo e não baseado em resultados finais. Isso se soma ao fato de que suposições/crenças anteriores são consideradas em seus dados. E o Google Optimize não permite que você saiba exatamente quais são essas suposições/crenças anteriores.

Na outra ponta do espectro, temos uma metodologia estatística baseada em frequentista usada por outras ferramentas de teste.

Segundo a Wikipédia,

A inferência frequente permite que você tome decisões claras de “ir” ou “não ir” depois de executar experimentos aleatórios bem definidos com risco mínimo de influenciar os resultados com vieses.

É isso que o Convert Experiences usa para seus testes.

2. Restrições de recursos

O Google não está interessado em oferecer todos os seus recursos de teste para todos. Isso seria contra-intuitivo e levaria ao desperdício de dinheiro em recursos como servidores que custam dólares reais. Sem limitações de recursos no Google Optimize gratuito, muitas pessoas o usariam, pressionando imensamente a empresa.

Portanto, não faz sentido para o Google, que é uma empresa com fins lucrativos, fazer isso.

Se você está apenas começando, isso não afeta muito suas metas de otimização. Mas quando você está crescendo, as restrições de recursos do Google Optimize vão sufocar seu crescimento.

Como mencionamos acima, essas restrições incluem no máximo:

• 5 testes
• 3 gols
• 90 dias de duração
• 16 variáveis, e
• 10.240 caracteres no editor de código

E tem mais…

Você:

• Não é possível testar recursos complexos
• Não é possível adicionar metas enquanto o teste está em execução
• Não é possível personalizar um público do Google Analytics

Além disso, não há recurso para empurrar os vencedores para personalizações. Isso permite que você valide esses vencedores tentando replicar os aumentos obtidos nos experimentos sem alterar permanentemente as coisas imediatamente.

O Convert Experiences tem esse recurso.

3. Falta de suporte

A verdade é que nenhum desenvolvedor voltado para os negócios pagará por uma equipe de suporte dedicada para atender clientes não pagantes.

Portanto, no que diz respeito ao suporte, o melhor que você pode obter do Google Optimize é o hub de recursos.

No lado positivo, é muito detalhado. Você obtém tudo, desde dicas, tutoriais em vídeo do Google Optimize, comunidade, dicas de integração etc. Mas não há suporte ao vivo.

Ninguém para ligar, sem chat ao vivo, sem suporte por e-mail. Você só pode obter isso quando optar pela opção paga – Google Optimize 360.

4. Impacto de SEO como resultado de testes

Existem certas práticas recomendadas para executar testes A/B sem afetar negativamente seu SEO.

Mas, se você executar testes A/B usando o Google Optimize, corre o risco de prejudicar seu SEO de qualquer maneira.

Isso ocorre por causa da cintilação – que é o que acontece quando um usuário visita a página que você está testando e vê a versão original dessa página por uma fração de segundo antes de sua variante ser exibida.

Isso não apenas afeta a qualidade dos resultados do teste, mas também prejudica a experiência do usuário.

E o Google é grande na experiência do usuário em relação ao SEO.

Para resolver esse problema, o Google Optimize possui um snippet anticintilação que você pode adicionar à página.

Esse snippet anti-cintilação funciona tornando os elementos do seu site transparentes (ou invisíveis) até que a variante do JavaScript do Google Optimize seja carregada. Assim, em vez de ver uma fração de segundo do original, a página permanece branca até que a variante esteja pronta.

Mas há um problema com esse snippet que até o Google Optimize reconhece com este aviso na página de ajuda “instalar o snippet anti-flicker”.

Eles dizem:

Porque prolonga o tempo de carregamento da página. Assim, os usuários que visualizam a variante têm uma experiência pior do que aqueles que obtêm o controle.

Portanto, apesar de seu esforço para remover a cintilação com o snippet, seu SEO ainda sofre um impacto.

O Convert Experiences atende suas variações rapidamente, sem nenhuma oscilação irritante.

5. Inflação da contagem de visitantes testada

Sua contagem de visitantes é o número de visitantes mensais únicos que chegam ao seu site e participam de seus testes ativos. Essa contagem não é quantas vezes (sessões) um determinado visitante visitou seu site, apenas quantos desses visitantes únicos existem.

O Google Optimize tem uma maneira de registrar sua contagem de visitantes que afeta negativamente os resultados do seu teste.

Essa ferramenta de teste A/B do Google usa a regra do Google Analytics em que uma sessão é medida em 30 minutos e às vezes pode ser estendida para 4 horas. O que isso significa para você é que, se alguém visitar seu site às 9h e retornar às 14h (5 horas depois), o Google Optimize registrará isso como 2 visitantes únicos.

Isso torna suas taxas de conversão mais baixas do que realmente são, tornando seus resultados menos precisos e impressionantes.

Porque isto é assim? O Google Optimize é uma plataforma de teste gratuita. Para minimizar o uso do armazenamento do servidor para manter os dados do usuário, eles precisam manter essas sessões curtas.

Portanto, se você precisar de melhores resultados, considere uma alternativa paga que valha cada centavo investido nela.

6. O Debate em torno da Amostragem

O Google nega que qualquer amostragem ocorra no Optimize, Optimize 360, Analytics ou Analytics 360. Em vez disso, afirma que extrai dados sem amostragem das tabelas de dados do Google Analytics e não realiza mais amostragem no próprio aplicativo de otimização.

Aqui está a declaração oficial de sua equipe de suporte:

Os dados do Optimize são extraídos das tabelas de dados subjacentes do Google Analytics e não são amostrados. E o Optimize não impõe nenhuma amostragem na interface do Optimize. Isso significa que todos os dados que você vê no Optimize não têm amostragem, independentemente de você usar o Optimize ou o Optimize 360, o Analytics ou o Analytics 360.

Dito isso, otimizadores experientes estão percebendo uma tendência preocupante de amostragem em sites de alto tráfego (pense em milhões de visitantes).

Silver Ringvee, CTO da Speero, descobriu que a amostragem é um problema que sua equipe enfrenta diariamente:

Na Speero, a maioria dos sites com os quais trabalhamos tem um número bastante grande de visitantes, gerando milhões de acessos todos os meses. Naturalmente, a maioria desses sites possui o Google Analytics e nem todos possuem a versão premium do GA360.

Isso significa que a amostragem é um problema com o qual lidamos diariamente, especialmente ao analisar os resultados de testes A/B usando segmentos personalizados. Seja o Optimize ou alguma outra ferramenta, a amostragem ainda é um problema na hora de analisar esses dados no Google Analytics.

Dito isto, os números que você vê nos relatórios do Google Optimize não são amostrados, mas não permitem nenhuma análise avançada. Embora os dados nos relatórios do Google Optimize não sejam amostrados e não digam isso claramente em seu ToC, acredito que esses dados ainda estejam sendo afetados pelos limites de coleta de dados mencionados no ToC do Google Analytics. Essa crença é apoiada pelo fato de que o Optimize é baseado no mesmo conjunto de dados do Google Analytics e vimos alguns números bastante estranhos no Optimize para sites que recebem grandes quantidades de acessos (100 milhões ou mais por mês).

Por que a amostragem acontece em primeiro lugar? É uma maneira de economizar dinheiro em infraestrutura ou fazer com que os relatórios sejam carregados mais rapidamente. No entanto, reduz a precisão dos resultados porque você está analisando apenas uma parte dos dados do conjunto de dados original.

Silver Ringvee of Speero encontrou uma solução para contornar problemas de amostragem:

Para qualquer decisão crítica aos negócios (como decidir o vencedor de um teste A/B), eu sempre esperaria mais e obteria meus relatórios com base em 100% dos dados. Infelizmente, a versão gratuita do Google Analytics não nos oferece essa opção. Sites que estão recebendo muitos visitantes terão que lidar com amostragem. Especialmente ao usar segmentos personalizados que são muito comuns para analisar os resultados de testes A/B.

Portanto, a amostragem pode resultar em dados distorcidos de seus testes A/B que podem levá-lo ao caminho errado. Se você recebe muito tráfego em seu site, considere mudar para uma ferramenta paga que não atrapalhe seus dados e forneça relatórios precisos.

Como escolher uma alternativa para ferramentas de teste A/B gratuitas

Você atingirá pontos de parada naturais com soluções gratuitas de teste de divisão. E isso pode impedir os resultados que você obtém de seus experimentos.

Mas tudo bem. Isso significa apenas que você avançou até o ponto em que não é mais um iniciante.

E mesmo que você ainda não esteja em um nível empresarial, você pode encontrar a ferramenta certa adequada para essa posição de sanduíche em que você está.

Veja como:

1. Descubra o seu “Porquê

Por que você está optando por mudar para uma ferramenta paga?

Quando você entender quais limitações deseja deixar para trás e os recursos que deseja começar a usar, isso o ajudará a tomar uma ótima decisão.

Você está tentando se livrar da cintilação? Você deseja executar mais testes simultâneos? Ou você está procurando por suporte especializado para expandir seus negócios?

Quando você encontrar os recursos que estão impulsionando sua migração, a próxima coisa a fazer é avaliar as ferramentas disponíveis para determinados critérios.

2. Faça uma comparação de ferramentas de teste A/B

Nem todas as ferramentas são criadas iguais. Claro, as características são um fator de diferenciação. Mas há mais nisso.

Mesmo que eles ofereçam os mesmos recursos pelo mesmo preço, existem outras características abaixo da superfície que podem ser importantes para você e merecem avaliação.

Você pode ter dúvidas como:

• Qual é a posição deles sobre a privacidade do usuário?
• Que modelo de preços eles estão usando?
• Suas características fazem sentido em comparação com o custo?
• Eles estão mostrando cuidado com o mundo?

3. Selecione suas ferramentas preferidas

Neste ponto, você pode ter encontrado 3 ou 4 ferramentas que se encaixam na sua ideia de ferramenta ideal.

Para algumas ferramentas, sua avaliação inicial pode atingir um muro de pedra quando você estiver verificando os preços. Muitas ferramentas de teste A/B só revelam um preço personalizado depois de muitas conversas com os representantes de vendas.

Quando você descobrir suas ferramentas preferidas na lista, teste-as com uma avaliação gratuita. E então, encontre o seu vencedor.

Ao mudar do Google Optimize (ou qualquer outra ferramenta de teste A/B gratuita), você pode estar entrando em um ambiente mais complexo. As ferramentas pagas são mais equipadas e podem ser complicadas em comparação com as alternativas gratuitas.

É por isso que seu vencedor deve vir com um ótimo suporte ao cliente. Seja por bate-papo ao vivo ou suporte por telefone e e-mail 24 horas por dia, 7 dias por semana, você precisará de um suporte confiável ao qual sempre poderá recorrer para que seu trabalho não fique lento devido a qualquer desafio.

Escolha uma ferramenta cujos usuários falem da equipe de suporte desta forma:

• “A equipe de suporte ao cliente é rápida, experiente e orientada para a solução.”

• “O suporte é sempre amigável e útil.”

• “O suporte é excelente e muito responsivo.”

A ferramenta escolhida deve ter a equipe de suporte certa para ajudá-lo a fazer uma transição suave das ferramentas de teste A/B gratuitas para as pagas e dimensionar seu programa de testes.

O atalho para encontrar uma alternativa para ferramentas de teste A/B gratuitas

Se você precisar encontrar uma alternativa a uma ferramenta de teste A/B gratuita, mas ainda não quiser desembolsar o dinheiro para isso, faça uma avaliação gratuita do Convert Experiences. Ele oferece acesso gratuito por 15 dias para que você possa avaliar se ele atende às suas necessidades antes de tomar qualquer decisão de compra. Você pode integrar com mais de 100 ferramentas e executar testes A/B em seus termos. Sem limites.

Conclusão

Ferramentas de teste A/B gratuitas, como o Google Optimize, são ideais para iniciar sua experiência com testes de interface do usuário, UX, sites, aplicativos etc. Mas, naturalmente, eles são projetados para ter limites, pois não geram receita para os proprietários das ferramentas .

O que isso significa para você é que, quando você precisa fazer mais do que experimentação básica, os recursos dessas ferramentas de teste gratuitas e de código aberto o limitarão.

Para atravessar essa barreira e levar sua otimização para o próximo nível, você deve optar pelas alternativas pagas do GO. O incrível é que você pode obter uma ferramenta acessível e poderosa, como o Convert Experiences, que oferece recursos ilimitados com uma equipe de suporte dedicada para ajudá-lo a maximizar seu ROI.