Tomar decisões de marketing baseadas em opinião é arriscado — o que parece uma “boa ideia” pode não gerar resultados. É aqui que entra o teste A/B, uma das ferramentas mais eficazes para transformar intuição em dados concretos.
Com ele, é possível comparar duas versões de um mesmo elemento (um título, botão ou imagem, por exemplo) e descobrir, com números, qual realmente desperta mais interesse e ação no público.
Em vez de apostar no que “achamos que funciona”, passamos a aprender diretamente com o comportamento do utilizador — e isso muda tudo: campanhas mais eficazes, decisões mais seguras e um retorno sobre o investimento muito mais previsível.
O que é um teste A/B
Um teste A/B é uma comparação entre duas versões de um mesmo elemento — para descobrir qual gera melhor resposta.
Exemplo:
- Versão A: título “Dormir melhor começa com o colchão certo.”
- Versão B: título “Acorda sem dores e com energia.”
Tudo o resto igual — mesma imagem, público e duração.
A versão com mais cliques e ações mostra o que realmente funciona.
Método simples para testar com propósito
1. Hipótese: o que queremos aprender?
“Se simplificarmos o título, aumentamos a taxa de cliques.”
2. Implementação: muda apenas uma variável.
3. Período: deixa o teste correr tempo suficiente (7–14 dias).
4. Observação: analisa as métricas certas — não likes, mas ações.
O objetivo não é provar uma ideia. É descobrir o que o cliente prefere.
Métricas que importam
|
MÉTRICA
|
O QUE MEDE
|
INTERPRETAÇÃO
|
|---|---|---|
|
CTR
|
Interesse
|
|
|
CPC
|
O público é relevante
|
|
|
Conversões
|
Decisão
|
O texto gera confiança
|
|
Taxa de Abandono
|
Fricção
|
Algo está a travar o utilizador
|
Um bom teste revela padrões, não opiniões.
Exemplo prático
Uma escola de idiomas queria mais inscrições online.
Testou duas versões do formulário:
- Versão A: formulário com 6 campos.
- Versão B: formulário com 3 campos.
Resultado: mais inscrições e menos desistências na versão B.
O mesmo público, a mesma oferta — apenas menos atrito.
Os testes não são para provar que tens razão.
São para aprender, melhorar e crescer com dados reais.
Quando testas com método, deixas de depender de sorte — e começas a construir previsibilidade.
Quer descobrir o que testar primeiro nas suas campanhas para aumentar o ROI?
Agende uma sessão estratégica gratuita com a Wcreate e recebe um plano de otimização baseado nos teus próprios dados.
