Um guia para testes A/B de seus anúncios de banner de exibição

No mundo acelerado da publicidade digital de hoje, onde cada clique importa, o teste A/B é um passo importante na otimização de seus anúncios de banner de exibição, com o potencial de aumentar o ROI em até 30%! Você ouviu direito! O teste A/B também é conhecido como teste de divisão. É um método eficaz para profissionais de marketing por meio do qual eles determinam a melhor versão de um anúncio comparando-os. As empresas podem aprender muito sobre o que funciona melhor com seu público experimentando diferentes elementos. Esses elementos incluem imagens, títulos, chamadas para ação (CTAs) e segmentação de público. O teste A/B de anúncios de banner de display é um divisor de águas para empresas que buscam aumentar o engajamento do anúncio, economizar dinheiro em anúncios e otimizar suas estratégias. Essa abordagem ajuda você a melhorar seu CTR e conversões sem nem mesmo adivinhar. Este blog é um guia completo para testes A/B, como eles funcionam e por que testar seus anúncios de banner é importante. Vamos começar!

O que é o teste A / B?

Teste A / B Exemplo: crie XNUMX textos de email > XNUMX pessoas na sua lista, XNUMX receberao XNUMX email e XNUMX receberão outro e veja qual email converteu mais compara dois anúncios para ver qual funciona melhor. Imagine fazer dois banners de propaganda para um novo produto. A versão A tem um fundo vermelho e a versão B tem um fundo azul. Você pode mostrar esses anúncios para diferentes categorias de alvos para descobrir qual design obtém mais cliques.

Aqui está um exemplo: Digamos que você esteja promovendo uma liquidação de verão. A versão A do banner mostra uma praia com as palavras “Economize muito na liquidação de verão”, enquanto a versão B mostra uma imagem focada no produto com “Ofertas exclusivas de verão aguardam!” Você pode verificar qual design ressoa mais com seu público mostrando esses designs para dois grupos diferentes. A versão A pode engajar mais devido às suas imagens aspiracionais, enquanto a versão B pode converter melhor ao destacar o produto diretamente. Os resultados do teste AB podem levar você a criar estratégias para suas campanhas.

Como funciona o teste A/B?

O processo envolve:

• Estabelecendo uma meta: Decida o que você quer fazer. Você pode melhorar CTR ou conversões e assim por diante.
• Criando Variantes: Crie duas ou mais variantes do seu exibir banners, alterando apenas um elemento (como título, CTA, esquema de cores, etc.)
• dividir Testing: Divida seu público em grupos iguais para ver uma versão do anúncio e outra para comparar as duas.
• Acompanhar a coleta de dados: Realize o teste por um período de tempo adequado para coletar dados suficientes para ambas as variantes de anúncios.
• Usar análise estatística: Para determinar qual das variantes venceu, você precisa analisar as estatísticas. Os dados ajudarão a criar uma melhor estratégia de campanha.

Aplicações práticas de testes A/B em publicidade

1. Testando manchetes: Os títulos são os primeiros que o público vê. Portanto, testar que variar um título com outro ajuda a decidir qual fraseado atrai mais cliques. Por exemplo, “ofertas exclusivas hoje” provavelmente atrairá mais atenção em comparação com “explore nossa nova gama de produtos”.
2. Elementos visuais: Isso ocorre porque os visuais são essenciais para atrair mais pessoas para seu site. Testar diferentes imagens, cores de fundo ou gráficos entre A e B mostra qual imagem atende a esse objetivo. Por exemplo, um banner com cores brilhantes pode atrair mais cliques do que um com tons suaves.
3. CTA: Seu CTA é o que faz seu público agir. Pode não ser sempre a alavanca que você precisa para converter, mas testar um “Compre agora” versus “Comece já”, ou as cores dos seus botões, e até mesmo seus posicionamentos, pode ajudar você a aprender o que leva seu público a agir.
4. Posicionamento de anúncios: Os posicionamentos podem fazer toda a diferença. Você pode testar os posicionamentos do seu anúncio em diferentes sites, aplicativos e em diferentes espaços em uma página da web para saber quais deles obtêm o melhor engajamento. Por exemplo, se um anúncio for colocado acima da dobra, ele geralmente recebe mais atenção do que se estivesse abaixo da página.

Por que o teste A/B é importante para anúncios em banners gráficos?

A primeira vez que clientes em potencial veem sua marca pode ser frequentemente na forma de anúncios de banner de exibição. O teste A/B é uma estratégia fundamental para garantir que você tenha uma boa impressão nessa interação. Aqui está o porquê:

1. Minimizando Suposições: Os profissionais de marketing são forçados a fazer suposições fundamentadas ou seguir tendências do setor sem testes A/B para validar suas escolhas, mesmo que essas tendências possam não ser adequadas para seu público. Os testes A/B eliminam as suposições do processo de design de UX com insights acionáveis ​​com base no comportamento do usuário.
2. Maximizando ROI: Entender quais peças têm melhor desempenho em seus anúncios gráficos, sejam elas visuais, textos ou CTAs, permite um uso muito mais econômico do seu orçamento, com cada dólar gasto causando o maior impacto possível.
3. Melhoria da experiência do usuário: Anúncios relevantes criam um fluxo interessante e suave para o público. Por exemplo, usar linguagem ou imagens que ressoem com seu público-alvo pode aumentar drasticamente suas taxas de cliques e conversão.
4. Mantendo-se atualizado com as mudanças de algoritmo: Os algoritmos de mecanismos de busca e plataformas de anúncios estão em constante mudança. Os testes A/B mantêm você a par dessas mudanças com frequentes alterações e otimizações de conteúdo ─ adaptando os anúncios ao novo normal.
5. Familiaridade com o público: Diferentes públicos reagem de forma diferente aos anúncios. O teste A/B revela insights valiosos sobre diferentes segmentos demográficos, permitindo abordagens de marketing mais personalizadas e impactantes.
6. Construindo Credibilidade e Confiança: Como anúncios bem otimizados têm menos probabilidade de soar intrusivos ou irrelevantes, eles farão com que sua marca pareça mais confiável e profissional para o consumidor final. 

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Elementos de anúncios de banner de exibição para testar

Abaixo estão os principais elementos dos anúncios de banner de exibição que devem ser testados A/B:

1. headlines: Ao criar títulos, você deve considerar usar diferentes palavras, tamanho e tom para diferentes versões.
2. Imagens: Você pode usar vários tipos de recursos visuais, como fotos, ilustrações ou ícones para interagir com o usuário.
3. Cor: Brinque bastante com as cores, pois diferentes esquemas de cores provavelmente afetarão as emoções e ações do usuário de muitas maneiras diferentes.
4. CTAs: Ao criar CTAs, você deve experimentar vários textos, fontes, posicionamentos, tamanhos e cores.
5. Cópia do anúncio:Você pode testar diferentes estilos e comprimentos para descobrir o que funciona melhor para você cópia do anúncio.
6. Layout e design: Você pode experimentar vários arranjos de elementos para criar o layout e o design mais eficazes para seu anúncio em banner.
7. Segmentos de público-alvo: Você pode comparar o desempenho do seu anúncio em diferentes dados demográficos, locais ou dispositivos para garantir que está segmentando o tipo certo de público.

Como conduzir um teste A/B eficaz para anúncios em banner gráfico?

Definir objetivos claros 

Estabeleça metas para o teste, como se o objetivo é melhorar CTR assim como taxa de conversão ou engajamento. Objetivos claros garantem que você não se desvie do seu objetivo de marketing e que o teste forneça resultados fáceis de medir.

Crie hipóteses

Formular suposições concretas que são capazes de serem testados e que servirão para impulsionar o desempenho do anúncio. Por exemplo, “Esperamos ver um aumento de 10% nas conversões se a cor do botão CTA for alterada de verde para vermelho.” Uma hipótese forte fornece um senso de direção e foco para seu teste.

Variantes de construção

Criar várias versões do seu anúncio com uma diferença principal em cada um. Pode ser o título, a imagem ou um botão CTA. Alterar uma variável por vez permite que você identifique o momento em que o desempenho foi impulsionado para uma variação específica.

Selecione métricas

Determinar o indicadores-chave de desempenho (KPIs) a serem avaliados. Eles podem cobrir KPIs primários, como CTR, Conversão, bem como KPIs secundários, como Tempo gasto na landing page e Taxa de rejeição.

Execute o teste

Empregue um ferramenta de gerenciamento de anúncios como Anúncios do Google or Gerenciador de Metaanúncios para garantir que o público seja dividido igualmente entre eles e possa ver diferentes variantes. A alocação aleatória reduz o viés e permite uma comparação justa.

Duração do Monitor

Não coloque um limite de tempo ao conduzir um teste. Terminar um teste muito cedo pode levar a conclusões imprecisas. O volume de tráfego e o nível de confiança determinam o período funcional desejado.

Analisar resultados

Uso ferramentas de análise de dados como heatmaps, ou Google Analytics, ou qualquer software de teste A/B para analisar resultados. Examine as métricas de desempenho entre variantes para identificar a tendência vencedora.

Implementar mudanças

A variante vencedora, uma vez reconhecida, pode ser usada em campanhas de anúncios padrão. Use isso para melhorar ainda mais os testes futuros relevantes para os anúncios.

Estudos de caso de testes A/B bem-sucedidos

Estudo de caso 1: Bannersnack: Inscrições impulsionadas com testes A/B

A Bannersnack, que é conhecida por suas ferramentas online para criação de anúncios, queria melhorar a experiência geral em sua página de publicidade e aumentar as taxas de inscrição. No entanto, decidir sobre o primeiro passo provou ser bastante complicado. Para resolver esse problema, os especialistas da Bannersnack usou o Hotjar clique na ferramenta de mapa de calor que ajuda a avaliar padrões e comportamentos do usuário. Esses mapas de calor destacaram os lugares com a maior quantidade de atenção do usuário, ao mesmo tempo em que revelaram as áreas que foram completamente ignoradas pelos visitantes. Essas informações ajudaram a Bannersnack a fazer um palpite bem fundamentado: a adição de botões CTA grandes e altamente contrastantes aumentaria muito a taxa de conversão.

• Como parte dessa suposição fundamentada, eles projetaram um método adotado internamente.
• Uma das equipes do aplicativo, por exemplo, realizou um teste A/B entre o design original e aquele que incluía o botão CTA modificado.
• A mudança nos resultados foi evidente: o layout redesenhado resultou em um CTR 25% maior que o design anterior.

Após cada modificação, as ferramentas de rastreamento da Bannersnack melhorariam ainda mais o design examinando os mapas de calor para ver quais elementos ainda precisavam de mudanças. Sua capacidade de atingir os marcadores transformacionais conforme previsto provou o papel do design estratégico na obtenção de mudanças progressivas.

Estas são as principais percepções:

• Contribuintes: Veja por que os usuários querem visitar sua página.
• Barreiras: Quais são os fatores que impedem as pessoas de experimentar seu site ou converter?
• cadeias: Forneça aos usuários motivos pelos quais eles podem tomar determinadas ações.

Estudo de caso 2: Turum-Burum: Fluxo de checkout otimizado

Um design UX digital agency, Turum-Burum colaborou com o varejista ucraniano de calçados de comércio eletrônico Intertop para melhorar suas conversões de checkout. Eles descobriram que 48.6% dos usuários abandonaram o checkout processo porque não conseguiram preencher o formulário, quando realizaram pesquisas de intenção de saída durante sua análise de UX. Por causa dessas descobertas, eles formaram uma hipóteses e formaram sua estratégia de teste A/B adequadamente.

• Incluiu otimizações importantes, como minimizar os campos do formulário, organizar a página em seções distintas e implementar um recurso de preenchimento automático para agilizar o processo de checkout.
• Eles usaram ferramentas de repetição de sessão e mapas de calor para monitorar as interações do usuário e problemas descobertos, como cliques repetidos e caminhos de navegação confusos.

Abaixo estão os resultados após as modificações:

• A taxa de conversão aumentou em 54.68%
• A receita média por usuário (ARPU) também cresceu 11.46%
• A taxa de rejeição do checkout foi reduzida em 13.35%

Erros comuns a serem evitados no teste A/B

1. Se você estiver testando múltiplas variáveis ​​ao mesmo tempo, pode ser difícil ver o que causou uma mudança de desempenho. Você precisa se ater a uma variável por teste para obter resultados claros.
2. Se você estiver encerrando os testes muito cedo, isso pode levar a dados não confiáveis. Deixe os testes rodarem por tempo suficiente para reunir insights significativos com base no seu tráfego e no tamanho do público.
3. Amostras pequenas ou não representativas podem interferir nos resultados. Certifique-se de que você está usando um público grande o suficiente para resultados precisos.
4. Alterar um teste no meio da execução também afeta a precisão dos dados. Evite ajustes durante o processo e sempre configure o teste completamente antes de começar.
5. Documentar cada etapa e resultado em um plataforma de gerenciamento de testes garante clareza, preserva registros de testes confiáveis ​​e dá suporte a decisões baseadas em dados para campanhas futuras.
6. CTR é útil, mas não conta a história toda. Inclua outras métricas como conversões, ROI e taxas de rejeição para uma compreensão completa do que exatamente está acontecendo.
7. Ignorar dados demográficos, de dispositivo ou de localização pode esconder muitas oportunidades importantes. Portanto, sempre analise dados segmentados para melhor direcionamento.
8. Mantenha sempre registros detalhados de descobertas e conclusões para futuras estratégias de campanha e referências.
9. Focar apenas na variante vencedora pode levar à perda de insights valiosos. Revise todos os dados para entender o que funcionou e como melhorar ainda mais.

Conclusão

O teste A/B é uma ferramenta essencial para profissionais de marketing que buscam melhorar seus anúncios de banner de exibição e aumentar o impacto de suas campanhas publicitárias. Essa estratégia de teste melhora o desempenho do anúncio e também garante que os recursos sejam alocados de forma mais eficiente. Como o teste se concentra principalmente em dados do usuário em tempo real e, portanto, permite decisões baseadas em dados. Ele também cria um relacionamento mais forte com seu público ao identificar preferências e personalizar o marketing de acordo com seus requisitos específicos. Ao evitar erros comuns e documentar seus resultados, as empresas podem manter uma vantagem competitiva. Essa abordagem ajuda a garantir o sucesso a longo prazo em seus esforços de marketing digital.

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