Teste A/B para o seu site: um guia definitivo

• jul 25 2025
• por Ilona K.

O que leva as pessoas a assinar sua newsletter por e-mail? A ler seus artigos? A comprar seu produto ou contratar seus serviços online? É o seu site, com elementos que trabalham em conjunto. É necessário entender o que especificamente atrai os usuários e os transforma em clientes. Nesse ponto, você não deve agir ao acaso. Para otimizar um site de forma eficaz, é preciso separar as ideias que funcionam das que são menos práticas. É para isso que serve o teste A/B.

O que é teste A/B e por que você precisa dele

Teste A/B, ou split testing, é um método de pesquisa de experiência do usuário que compara a eficácia de duas opções de um recurso digital. Por exemplo, você pode mostrar duas versões da mesma página da web para segmentos diferentes de usuários e analisar qual versão leva às melhores taxas de conversão. 

O teste A/B ajuda a:

• Implementar novos recursos. Antes de fazer mudanças em um site ou outro recurso digital, é prudente testá-las primeiro. Isso ajuda a evitar alterações que possam prejudicar o desempenho. Assim, você consegue discernir quais elementos no site engajam os usuários e quais os afastam. Além disso, permite avaliar se as mudanças propostas vão alcançar o resultado desejado.
• Melhorar a experiência do usuário. Isso inclui testar opções do formulário de pedido, navegação, layout e design. Os testes podem mostrar qual opção de interface é mais conveniente para as pessoas interagirem.
• Levar mais usuários a concluir ações. Os testes podem indicar o texto, a imagem ou o design que melhor motivam o público a fazer uma compra ou deixar um pedido.

O teste A/B tem muitos casos de uso, mas não é adequado para todos os cenários. Eis quando ele não funciona:

• Se você não tem uma hipótese de marketing bem fundamentada, ou seja, nenhuma suposição sobre como exatamente um elemento pode ser aprimorado.
• Se o seu site tem pouco tráfego. Para obter resultados estatisticamente significativos, é preciso atrair uma audiência suficiente para o teste.
• Se você precisa de resultados estatisticamente significativos rapidamente (a análise estatística revela resultados com baixa probabilidade de serem aleatórios, sugerindo uma causa específica) e não tem tempo para esperar.
• Se você espera que as condições do experimento mudem durante sua execução. Para obter resultados precisos, é necessário manter tudo inalterado, exceto a variável que está sendo testada.

Como conduzir um teste A/B

O teste A/B é um processo sequencial. Vamos ver as etapas usando como exemplo um cenário de teste A/B para otimizar o botão “Assinar” de um blog de startup de TI:

1. Defina o objetivo, escolha o objeto e formule uma hipótese

Primeiro, você precisa ter clareza sobre os objetivos que deseja alcançar, seja aumentar conversões, ampliar o tempo que os usuários passam no site ou estimular ações específicas, como assinar uma newsletter. 

Depois, selecione um elemento para testar. Pode ser um título, um botão ou um formulário de assinatura – qualquer coisa relevante. Se você testar vários elementos ao mesmo tempo, não conseguirá determinar qual mudança específica tornou um resultado melhor que o outro.

Para selecionar um elemento, é preciso examinar o funil atual para entender onde os possíveis assinantes se perdem. Quando tiver uma suposição, é necessário formular uma hipótese bem fundamentada.

Uma hipótese de marketing bem fundamentada é uma suposição específica e testável sobre como uma ação particular afetará o resultado do negócio.

Uma hipótese contém três elementos:

1. Uma mudança clara. O que será feito, onde e como? Por exemplo, é possível adicionar um formulário de assinatura ao blog.
2. Um resultado esperado. O que exatamente você quer obter? O resultado deve ser mensurável e atrelado a um número, como aumento de conversão, redução de custo por lead ou ampliação do tempo que os usuários passam no site. Por exemplo, um crescimento de 20% na base da newsletter por e-mail em um mês.
3. A justificativa, explicando por que a mudança deve funcionar. No exemplo acima, adicionar um formulário pode aumentar a base da newsletter porque ele aparece imediatamente ao abrir a página do blog, onde chama a atenção dos usuários e os incentiva a assinar.

Exemplo

Objetivo: aumentar a taxa de conversão de assinaturas no blog da startup de TI.

Objeto: um botão “Assinar”.

Hipótese: alterar a cor, o texto e a posição do botão “Assinar” vai torná-lo mais visível e atraente, aumentando os cliques e o total de assinaturas.

2. Escolha as métricas

As métricas para teste A/B são indicadores que avaliam a eficácia de duas versões do mesmo elemento. Elas ajudam você a entender quais mudanças no produto têm impacto real em sua efetividade e a tomar decisões baseadas em dados, não em suposições.

Métricas para prestar atenção:

• Conversão é a proporção do número de visitantes do site que realizam ações alvo (como compra, registro, assinatura, visita a uma página específica do site ou clique em um link de anúncio) em relação ao total de visitantes, expressa em porcentagem.
• Taxa de rejeição é a porcentagem de visitantes que saem do site após visualizar apenas uma página.
• Tempo médio na página é um indicador que reflete quanto tempo, em média, os usuários passam na página, interagindo com seu conteúdo.
• CTR (Click-Through Rate) é uma métrica que mostra quão eficaz é um bloco publicitário ou informativo, medida como a razão entre o número de cliques e o número de impressões.
• Ticket médio (para lojas online) é o valor médio que um comprador gasta em uma visita. Para calculá-lo, divida o valor total das vendas em um período específico pelo número de compradores. A fórmula é: AOV = Receita / Conversões.
• Profundidade de rolagem é uma métrica que mede até onde o usuário rola uma página durante a visita. É expressa em porcentagem e ajuda a entender quanto conteúdo os usuários consomem antes de sair da página.

Você precisa escolher a métrica principal que mostrará a validade da sua hipótese. Se você estiver testando um formulário de assinatura de newsletter, por exemplo, essa métrica é o número de assinaturas. Depois disso, determine indicadores adicionais para uma análise mais detalhada. Para um formulário de assinatura, isso pode incluir o número de formulários concluídos, o tempo que os usuários passam no formulário e a utilidade dos campos.

Para escolher as métricas certas, você precisa:

• Considerar os objetivos do negócio. Determine o que você deseja alcançar com o teste e quais indicadores reportarão com precisão se o objetivo foi atingido. Por exemplo, se a meta é aumentar a conversão, a métrica principal será o número de ações realizadas (como compras ou assinaturas da newsletter).
• Considerar o contexto. Mudanças em uma página podem impactar os resultados apenas em situações específicas. Por exemplo, mudar a cor de um botão “Comprar” pode não aumentar significativamente as vendas, mas alterar o texto de uma página pode impactar bastante as conversões.

Exemplo

Métrica principal: porcentagem de usuários que assinam com sucesso após acessar um post do blog.

Métricas secundárias:

• CTR no botão “Assinar”.
• Profundidade de rolagem (indicador indireto de engajamento).
• Taxa de rejeição na página do post do blog.

3. Defina a audiência

Defina um grupo de controle e um grupo experimental para coletar dados de duas versões do elemento selecionado. Se necessário, divida o público-alvo em segmentos de acordo com critérios diferentes, como gênero, idade, interesses etc. É importante que a amostra tenha as mesmas características dos usuários que normalmente interagem com seu site. Não se esqueça de levar em conta os dispositivos usados. Durante o experimento, eles devem ser distribuídos de forma uniforme entre os grupos de usuários.

Se você fizer a pesquisa em plataformas especializadas, o sistema criará os grupos automaticamente. Normalmente, eles têm o mesmo número de usuários. Tudo o que você precisa fazer é definir o tamanho total da audiência.

Exemplo

Audiência: todos os usuários que acessam qualquer post do blog.

Segmentos para analisar após o teste:

• Novos vs. recorrentes (usuários recorrentes podem ter mais confiança ou estar mais propensos a assinar).
• Tipo de dispositivo (mobile vs. desktop, para avaliar como a visibilidade/posição do botão afeta o comportamento).
• Fonte de tráfego (orgânico – SEO, pago – anúncios, direto e social para entender o desempenho conforme o contexto).

4. Escolha as ferramentas

Para conduzir testes A/B em um site, use serviços especializados que permitem selecionar métricas adequadas, dividir o tráfego entre as opções testadas e analisar os resultados. Há muitos serviços desse tipo, e a escolha depende dos seus objetivos. 

Google Analytics

Custo: gratuito

O serviço, por meio da ferramenta “Experimentos”, permite realizar testes A/B padrão de páginas do site, distribuindo o tráfego igualmente entre duas versões da landing page. Após o teste, ele gera um relatório mostrando qual versão teve melhor desempenho.

O Google Analytics também oferece análise detalhada do comportamento do usuário no site, gera relatórios completos, pode ser integrado ao CRM e determina automaticamente quais usuários podem ser mais lucrativos.

Optimizely

Custo: sob consulta

O serviço realiza rapidamente testes de divisão de elementos de página, como títulos, chamadas para ação, imagens e formulários. Você também pode enviar ofertas personalizadas para diferentes visitantes, dependendo das páginas que abrem ou de outras ações realizadas.

É possível criar e gerenciar experimentos em todos os dispositivos.

Além disso, o Optimizely segmenta o tráfego por cookies, dispositivos, geolocalização, navegadores e outros parâmetros. Você também pode identificar o tráfego de campanhas publicitárias lançadas anteriormente.

VWO

Custo: há vários planos para objetivos diferentes e um período de teste de 7 dias

O serviço ajuda empresas a entender o comportamento dos visitantes do site, criar campanhas direcionadas e conversões, e obter informações sobre como os visitantes interagem com as páginas.

A ferramenta otimiza a conversão, coleta métricas de diferentes fontes, permite acompanhar as ações dos visitantes e ajuda a desenvolver conteúdo personalizado.

O VWO cria relatórios em tempo real, mostrando o que funciona e quais mudanças é melhor reverter.

AB Tasty

Custo: sob consulta

O serviço segmenta o tráfego por localização, URL, dispositivos e outros parâmetros. Você pode conectar sua plataforma de gerenciamento de dados para configurar uma segmentação minuciosa.

O AB Tasty fornece relatórios em tempo real, mostrando imediatamente dados sobre métricas específicas.

Você pode integrar o serviço a plataformas e CMS de terceiros, incluindo WordPress, Google Analytics, PrestaShop e Drupal.

5. Conduza o experimento

Uma opção é preparar uma versão modificada do elemento e executar um experimento. O teste dura até atingir significância estatística. Para descobrir o período ideal para você, divida a amostra total pelo tráfego diário. Isso lhe dará o número de dias necessário.

É melhor realizar testes em períodos de calmaria, quando não há promoções, sazonalidade ou condições especiais. 

Quaisquer que sejam os resultados, o melhor é não encerrar o experimento antes da hora. A métrica pode sugerir a validade da hipótese na fase inicial, e os resultados serem bem diferentes no fim do estudo. 

Exemplo

Variantes:

Distribuição de tráfego: divisão igual para enviar 50% dos usuários elegíveis para cada variante (A, B).

Significância estatística:

• Conversão atual de 2%.
• Aumento detectável de +25%.

Usuários aproximados necessários por variante: cerca de 5.000.

Duração: até cada variante atingir o tamanho mínimo de amostra.

6. Analise os resultados

Junto com a métrica principal, estude indicadores adicionais e o comportamento da audiência por segmento. Essa abordagem ajuda a ver o quadro como um todo, pois, mesmo que você tenha confirmado a hipótese e alcançado o resultado desejado para a métrica principal, outros indicadores correlatos, como o tempo no site, podem ter sido afetados negativamente.

Erros comuns em testes A/B

Testar pode ser empolgante – mas evite estas armadilhas:

1. Testar vários elementos ao mesmo tempo. A regra principal do teste A/B é testar apenas um elemento por vez, caso contrário você não conseguirá entender qual mudança levou ao objetivo. Se você alterar cinco elementos de uma vez, não saberá exatamente o que afetou a melhora ou a piora. Você ficará apenas no achismo. 

Em vez de testar muitos elementos de uma vez, faça uma lista de hipóteses, classifique-as por prioridade e conduza vários testes. Isso trará resultados confiáveis que ajudarão a otimizar seu site.

2. Executar vários experimentos ao mesmo tempo. Ao rodar vários experimentos simultaneamente, há o risco de o usuário ver a versão original da página em um experimento, a versão de teste no segundo e a versão original no terceiro. Esse cruzamento distorce os resultados e impede conclusões confiáveis.

Vale a pena seguir a regra: “um experimento por vez”. Caso contrário, o público de vários experimentos simultâneos vai se sobrepor.

3. Testar com pouco volume de tráfego. Se a amostra do experimento for pequena, a obtenção dos dados necessários para a análise será mais lenta. Enquanto você espera, a hipótese testada pode se tornar irrelevante.

Se você não tiver tráfego suficiente para conduzir o teste, considere abandonar o experimento ou adiá-lo por um tempo.

4. Seguir exemplos prontos. Assim como cada site é único, cada teste A/B também é. Eles não podem ser feitos usando modelos prontos. Cada site tem seu próprio público-alvo e sua própria experiência de interação com os usuários. Simplesmente copiar ideias de outras pessoas não faz sentido e às vezes até leva a resultados contraproducentes.

Não procure uma versão pronta de teste A/B, mesmo que você ainda seja iniciante. É melhor dedicar mais tempo e recursos para realizar um teste relevante para o seu site e seu público. Evite simplesmente seguir a experiência dos outros. Em vez disso, aprenda com ela, analisando e extraindo insights. Depois, forme suas próprias hipóteses e teste-as na prática.

Perguntas frequentes

O que é teste A/B e por que ele é importante?

Teste A/B, ou split testing, é um método que compara a eficácia de duas opções. Ele ajuda a implementar novos recursos, melhorar a experiência do usuário e aumentar as ações alvo. Identifica os elementos atraentes e os que afastam no site e também avalia a eficácia das mudanças.

Como posso conduzir um teste A/B com sucesso?

Para conduzir um teste A/B com sucesso, é preciso ser consistente e seguir rigorosamente as etapas: definir o objetivo e o objeto do teste, formular uma hipótese, determinar as métricas-chave, garantir tráfego suficiente para obter significância estatística e evitar erros comuns.

Quais métricas devem ser acompanhadas durante o teste A/B?

A métrica a acompanhar depende dos objetivos do teste. Opções comuns incluem conversão, taxa de rejeição, CTR, ROI e ticket médio.

O que é uma hipótese de marketing bem fundamentada?

É uma suposição específica e testável sobre como uma determinada ação afetará o resultado do negócio. Por exemplo, adicionar um formulário de assinatura ao seu blog fará sua base de newsletter por e-mail crescer 20% em um mês.

Quer saber mais sobre soluções de sites para o seu negócio? Visite o it.com Domains blog e siga-nos nas redes sociais.

Este artigo foi traduzido por inteligência artificial e pode conter imprecisões. Consulte o original em inglês.

Compartilhe esta postagem!