Teste A/B de Landing Page: Split Testing e CRO Feitos do Jeito Certo

O teste A/B de landing page separa vitórias reais de sorte. Um bom teste A/B de landing page é otimização de taxa de conversão construída sobre split testing honesto e desenho de experimento sólido. Este guia explica teste A/B de landing page, otimização de taxa de conversão, split testing e desenho de experimento para o seu teste A/B de landing page produzir verdade, não bobagem confiante.

O que o teste A/B de landing page mede

O teste A/B de landing page divide o tráfego entre duas versões e compara a conversão. O objetivo do teste A/B de landing page não é qual versão ganhou, porque o split testing garante que uma ganhe por acaso; o objetivo do teste A/B de landing page é se o gap é real. Isso é o todo da otimização de taxa de conversão, e é por isso que o desenho de experimento importa em cada rodada de split testing.

O teste A/B de landing page é distinguir sinal de ruído. Split testing em páginas idênticas ainda mostra um gap, então o teste A/B de landing page e um bom desenho de experimento existem para responder uma pergunta de otimização de taxa de conversão: este gap é maior que o acaso?

O que testar primeiro no teste A/B de landing page

A otimização de taxa de conversão testa em impacto decrescente, e o teste A/B de landing page deve seguir essa ordem.

1. A oferta: a maior alavanca no teste A/B de landing page e na otimização de taxa de conversão; o split testing da oferta move resultados em múltiplos.
2. O título: o copy de maior alavancagem no teste A/B de landing page; o desenho de experimento deve testar a promessa, não a redação.
3. A estrutura: longa vs curta; o split testing estrutural ganha do teste A/B de landing page cosmético para a otimização de taxa de conversão.
4. A prova: teste A/B de landing page de alto valor em ofertas mais caras, onde o desenho de experimento testa crença.
5. Todo o resto: cor de botão por último; é aqui que a otimização de taxa de conversão fraca desperdiça tráfego de split testing.

A falha comum é começar o teste A/B de landing page por baixo, onde o split testing de mudanças mínimas desperdiça o esforço de otimização de taxa de conversão.

A parte honesta do teste A/B de landing page

É aqui que o teste A/B de landing page e a otimização de taxa de conversão costumam estar quebrados. Uma fatia grande das vitórias "significativas" de split testing é falso positivo, produzida por encerrar o teste A/B de landing page cedo, espiar e limiares frouxos. Um desenho de experimento sólido corrige isso.

Defina o tamanho da amostra

O desenho de experimento decide, antes de o teste A/B de landing page começar, quantas conversões cada versão precisa. A otimização de taxa de conversão depende da taxa-base e do tamanho do efeito, então o split testing de uma página de baixa conversão precisa de mais tráfego. Use uma calculadora; não chute o teste A/B de landing page no olho.

Não espie

O hábito mais danoso no split testing é parar o teste A/B de landing page quando uma versão lidera. Espiar infla falso positivos, então o desenho de experimento trava o tamanho da amostra e a duração, e a otimização de taxa de conversão espera.

Respeite confiança e duração

A otimização de taxa de conversão usa um limiar de confiança de 95%; limiares mais baixos dão mais vitórias falsas de teste A/B de landing page. Rode o split testing por semanas inteiras, ou o desenho de experimento perde o comportamento de dia útil e de fim de semana, e o teste A/B de landing page tira a conclusão errada de otimização de taxa de conversão.

Quando encerrar uma rodada de teste A/B de landing page

O teste A/B de landing page termina quando atinge o tamanho de amostra que o desenho de experimento definiu, não quando parece bom. Então o split testing entrega três resultados honestos de otimização de taxa de conversão:

• Um vencedor claro: publique, e o teste A/B de landing page o torna a nova baseline.
• Um perdedor claro: aprendizado valioso de otimização de taxa de conversão vindo do split testing.
• Sem diferença: o resultado mais comum do teste A/B de landing page, e não uma falha do desenho de experimento.

Mate o teste A/B de landing page cedo só por uma variante quebrada, nunca por impaciência, porque a confiança precoce é exatamente o que a otimização de taxa de conversão e o split testing existem para resistir.

Desenho de experimento que ensina alguma coisa

Um bom desenho de experimento isola a causa. O teste A/B de landing page muda uma coisa significativa, ou o split testing não consegue dizer qual mudança ganhou. Enquadre cada rodada de teste A/B de landing page como uma hipótese, para a otimização de taxa de conversão aprender se ganha ou perde. Mantenha um registro de teste A/B de landing page; ao longo de um ano esse registro de desenho de experimento é o melhor ativo de otimização de taxa de conversão que você tem.

A realidade de tráfego do teste A/B de landing page

Um teste A/B de landing page honesto precisa de tráfego. Páginas de baixo tráfego não sustentam split testing rápido, então a otimização de taxa de conversão ali significa testar oscilações grandes com desenho de experimento que detecta efeitos grandes. Combine a ambição do teste A/B de landing page ao tráfego; isso faz parte da disciplina de otimização de taxa de conversão, não de um compromisso do split testing.

Perguntas frequentes

O que eu devo testar em A/B primeiro?

No teste A/B de landing page, teste a oferta, o título e depois a estrutura. A otimização de taxa de conversão mais se move com isso; split testing de cor de botão por último é desenho de experimento fraco.

Quanto tempo o teste A/B de landing page deve rodar?

Até atingir o tamanho de amostra que o desenho de experimento definiu, em semanas inteiras. Nunca pare o split testing quando uma variante lidera, porque isso quebra a otimização de taxa de conversão.

Qual nível de confiança para o teste A/B de landing page?

95%. Limiares mais baixos dão mais vitórias falsas de split testing, então a otimização de taxa de conversão e o desenho de experimento seguram a linha em 95%.

Por que as vitórias de teste A/B de landing page não se replicam?

Espiar, amostras pequenas e limiares frouxos inflacionam falso positivos. Um desenho de experimento sólido trava o tamanho da amostra e a duração para o teste A/B de landing page e o split testing produzirem otimização de taxa de conversão de verdade.

Dá para fazer teste A/B de landing page com pouco tráfego?

Sim, mas só mudanças grandes. O split testing de baixo tráfego precisa de desenho de experimento que detecta efeitos grandes, então a otimização de taxa de conversão testa oferta e formato, não ajustes mínimos de teste A/B de landing page.

O essencial

O teste A/B de landing page recompensa disciplina. Teste as grandes alavancas primeiro, defina o tamanho da amostra com desenho de experimento, respeite a confiança e aceite que "sem diferença" é um resultado real de split testing. Os times que vencem na otimização de taxa de conversão não são os que acham mais vencedores de teste A/B de landing page; são os mais difíceis de enganar, e é para isso que servem o split testing honesto e o desenho de experimento.