Calculadora de Teste A/B – calculadora de relevância estatística
Descubra qual variação do seu site ajudará você a alcançar seu objetivo
Faça um teste A/B em 4 passos
Como fazer um teste A/B
Para fazer um teste A/B, você precisa comparar duas páginas (página A e página B) com um único elemento diferente em cada uma delas. A página A é a página original – conhecida como controle. A página B deve ser idêntica à página A, mas incluir uma pequena modificação.
Os melhores elementos para modificar são aqueles que geram conversões e chamam seus visitantes para realizar alguma ação. Você somente deve alterar UM elemento da página por vez para obter um resultado estatisticamente relevante. Caso altere vários elementos, você não saberá qual alteração funcionou e qual não foi bem-sucedida.
Elementos comuns para alterar incluem:
- Cabeçalho
- Botão de chamada para ação
- Texto do anúncio
- Texto do produto
- Imagem
Dentro de todos esses elementos, você também pode considerar alterar:
- Cor
- Fonte
- Design
A página que produzir mais conversões é a variante vencedora. Quanto mais você otimizar sua página, maior será sua taxa de conversão.
Quando suas páginas estiverem prontas, metade do seu tráfego deve ser direcionado para a página de controle (página A), e a outra metade deve ser direcionada para a página modificada (página B).
O que é pontuação de confiança A/B?
A pontuação de confiança é uma forma de medir a confiabilidade de uma estimativa. Se a pontuação de confiança for alta, isso significa que os resultados são estatisticamente relevantes, e você pode ter certeza de que os resultados são consequência das suas alterações realizadas, e não apenas um resultado obtido por acaso.
| 95-100% | Seu teste A/B é estatisticamente relevante, parabéns! Você deve implementar a variante vencedora. |
| 90-95% | Seu teste A/B provavelmente não é estatisticamente relevante. Você deve implementar a variante vencedora com cuidado, mas seria mais seguro fazer outro teste A/B primeiro. |
| <90% | Seu teste A/B não é estatisticamente relevante. Não implemente a variante vencedora. |
Perguntas frequentes
O que significa teste A/B?
Em um teste A/B, você testa duas variantes entre si – a variante A e a variante B. A variante A é a página original (também conhecida como controle), e a variante B é uma cópia da A, mas com uma pequena modificação. Também é possível testar mais variantes (C, D, E, etc.), mas para obter resultados estatisticamente relevantes, recomendamos testar a página A com a página B.Como fazer um teste A/B?
Para fazer um teste A/B, você precisará de uma página original, ou página de controle (variante A). Assim que a variante A estiver pronta, você deverá duplicá-la e, então, modificar algo pequeno na página para criar a variante B. Essa alteração pode ser uma pequena porção de texto, um cabeçalho, um botão, uma chamada para ação ou até mesmo a cor ou estilo de fonte utilizados. Você deverá mostrar essas duas variantes para um público de tamanho similar por um período mínimo de uma semana. A partir dos dados coletados durante a semana, você poderá determinar qual variante converte mais – e, portanto, a variante vencedora.Por quanto tempo um teste A/B deve ser feito?
Você deve fazer um teste A/B pelo tempo que for necessário para obter resultados estatisticamente relevantes. O número de sessões de usuários é essencial. Se a página de um site tem 1 milhão de visitantes por dia, o teste A/B pode mostrar resultados claros em questão de horas. Uma página de site que recebe 2 visitantes por dia poderia levar um ano para mostrar resultados estatisticamente relevantes. O comportamento do usuário tende a mudar ao longo da semana – por isso, recomendamos fazer testes A/B por no mínimo uma semana.O que é relevância estatística?
Relevância estatística é a probabilidade de que o motivo por trás de uma variante ser mais forte que a outra seja causado por algo além do acaso. Ela significa que você pode presumir de forma confiável que a variante vencedora é mais forte devido às suas alterações realizadas. Você pode usar nossa calculadora de significância estatística sem custos ocultos para planejar seu teste A/B.Que bom que você gostou!