Abra qualquer vídeo, blog ou tutorial sobre como melhorar o desempenho do seu anúncio e todos terão um conselho em comum: isso é teste A/B, ou, em outras palavras, teste A/B dos seus anúncios. Por que tantas pessoas confiam nessa técnica? Ela é benéfica? Sim, é, e vamos analisá-la em detalhes para descobrir como!
O que é teste de divisão e por que ele é importante?
Um anúncio é um coquetel de muitos elementos diferentes, como fontes, imagens, CTA, categoria de público e assim por diante. Agora, eles podem se combinar de diferentes maneiras para formar versões distintas do mesmo anúncio. E uma dessas versões pode ser a que tiver o melhor desempenho.
Verificar algumas versões selecionadas e ver qual delas tem a combinação vencedora é chamado de teste de divisão. Como não há como testar todas as combinações, precisamos de uma estratégia para criar um plano de testes que funcione.
Mas quais são os benefícios de ir tão longe?
- Mudanças no algoritmo da plataforma: As redes sociais são conhecidas por alterar seus algoritmos de tempos em tempos. E justamente quando você está realmente se adaptando à mudança, você é pego de surpresa. Com 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, você saberá logo se seus anúncios estão falhando e poderá corrigi-los antes de incorrer em grandes perdas.
- Menos requisitos orçamentários: Com um anúncio bem otimizado, conquistar e reter um público se torna muito fácil. Assim, com um Custo por Aquisição menor, você pode realmente obter um bom ROI.
- Incompatibilidade de atributos de público: Às vezes, o que você pensa sobre o seu público pode ser muito diferente de quem ele realmente é. Ao fazer testes de divisão, essa questão se destacará.
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Fazendo testes de divisão para atingir a otimização máxima
Como mencionamos anteriormente, testar todas as permutações e combinações de um anúncio não é viável. Por isso, ensinaremos como planejar seus testes de divisão para obter o melhor anúncio. Ok, vamos lá:
- Existem muitas variáveis que determinam o sucesso de um anúncio. Mas as mais importantes que você pode testar para obter os melhores resultados são as seguintes:
- projeto: Imagem, texto da postagem, posicionamento do anúncio, texto e design da landing page, títulos.
- Parâmetros de segmentação de anúncios: País, gênero, idade, interesses, públicos-alvo, educação.
- Orçamento: Estratégia de lances, tipo de anúncio, meta final (cliques, engajamento ou conversões).
- De todos os parâmetros acima, anote aqueles em que você tem bastante confiança e não precisa se preocupar em testar. Em seguida, faça uma lista dos parâmetros que podem não se aplicar ao seu anúncio. Agora, concentre-se apenas nos parâmetros que não foram incluídos nos objetivos do teste.
- Selecione 4 objetivos da sua lista que pareçam muito cruciais. Este será o seu assunto para a fase de testes inicial.
- Use categorias amplas para o primeiro teste. Por exemplo, você pode testar um anúncio com uma imagem versus um anúncio com apenas texto. Veja quais apresentam melhor desempenho e selecione o vencedor combinação.
- Depois de ter a combinação que produz mais resultados, divida-o em partes menores componentes a cada iteração e testar sua eficiência. Como alterar a cor do botão de CTA, o texto do CTA, o posicionamento e assim por diante.
Ao escolher o vencedor e detalhá-lo cada vez mais nos próximos testes, você não testará versões que são um fracasso total e chegará ao seu criativo ideal mais rapidamente.
5 variáveis de teste comuns para você considerar
Vamos começar com um aviso. Nunca teste mais de uma variável em um teste. Se fizer isso, seus resultados podem não ser confiáveis. Dito isso, vamos ao assunto. Quais são algumas das variáveis que você pode testar em seus anúncios do Facebook? Aqui estão algumas opções:
1. Criativo de anúncios
Esta é a variável mais comum que os profissionais de marketing testam em versões A/B. Um anúncio criativo de sucesso contém diversos elementos, como CTA, fontes, imagens, elementos da marca e assim por diante.
2. público
A segunda questão que pode ter sido um problema é a seleção do público-alvo. Teste o público-alvo personalizado que você criou com base nas preferências dos seus clientes. Você pode escolher um público-alvo entre pessoas que interagiram com os anúncios do seu concorrente. Você também pode escolher um público semelhante, que pode ter interesse no seu produto. Compare os resultados para encontrar o seu público-alvo ideal.
3. Objetivos da campanha
Às vezes, usar um objetivo diferente também pode trazer os resultados desejados. Por exemplo, quando você começa a criar anúncios em Gerenciador de anúncios do FacebookA primeira coisa que você precisa mencionar é o objetivo do seu anúncio. Vamos todos partir do óbvio: se queremos que as pessoas visitem o seu site, escolhemos Tráfego. Mas, às vezes, ter um objetivo diferente também pode trazer resultados melhores e mais econômicos.
Vamos explicar melhor. Digamos que sua empresa queira gerar leads com anúncios do Facebook e você escolha a opção Geração de Leads. Agora, você obtém um bom número de leads do Facebook, os custos são baixos. Mas a qualidade dos leads e a capacidade de convertê-los não são tão boas.
Então, você muda para um objetivo de geração de tráfego e o combina com uma landing page focada em converter visitantes em leads. Essa abordagem gera um número menor de leads, mas leads altamente qualificados que podem ser facilmente convertidos.
4. Posicionamento do anúncio
Assim como nos anúncios do Google Display, o Meta também permite que você escolha onde posicionar seus anúncios. Você pode experimentar dois tipos de anúncios, como anúncios de feed ou anúncios da coluna à direita, para descobrir onde obtém mais engajamento e conversões.
5. Métrica de desempenho
Para cada objetivo, há uma métrica de desempenho a ser analisada. Por exemplo, se você está focado em conversões, provavelmente estará analisando CTR e taxas de custo por conversão.
No final das contas, tudo se resume ao seu objetivo final, então selecione uma métrica que se correlacione diretamente com a indicação do sucesso ou fracasso do seu objetivo final. Acompanhe o desempenho da métrica em duas versões diferentes para ver qual apresenta o melhor resultado.
Quanto teste é teste demais?
Todos sabemos que sempre há espaço para melhorias, mas com os testes de divisão, é preciso traçar um limite, pois continuar testando pode causar mais mal do que bem. Por que dizemos isso? Vamos descobrir!
1. O orçamento pode estourar
O principal motivo por trás de testes extensivos é garantir que você alcance e converta o máximo de público dentro de um orçamento limitado.
Mas os testes também consomem muito do seu orçamento, já que você está veiculando variações do mesmo anúncio. Os resultados que esses anúncios trazem são mais valiosos a longo prazo, e é por isso que os profissionais de marketing não se importam com os trocos extras.
Então exiba anúncios conforme necessário e, quando obtiver os resultados desejados, pare de testar e deixe o anúncio fazer o que precisa.
2. Suas chances de viralização diminuirão
Ter um anúncio viral é o sonho de muitas empresas. Mas quando você divide seus anúncios em várias versões e as testa, suas chances de viralizar diminuem.
Por exemplo, vamos supor que seu anúncio viral tenha 1000 curtidas. Quando um usuário em potencial encontra seu anúncio e vê esse número, é mais provável que ele queira interagir com ele.
Mas se você dividir o mesmo anúncio e enviar 10 versões diferentes para o mundo, o que acontece? As 1000 curtidas que sua publicação viral teria recebido serão divididas entre 10 publicações, obtendo assim 100 curtidas cada. Esse número pode fazer com que algumas pessoas se envolvam, mas não terá os mesmos resultados que a publicação viral.
E há uma desvantagem adicional: uma dessas 10 versões pode não ter um bom desempenho e não atrair seu público.
Você está fazendo testes de divisão errados?
Se você parece estar fazendo tudo certo com seus testes, mas suas estratégias de otimização simplesmente não funcionam, pode haver um erro que você esteja ignorando. E aqui estão alguns dos erros comuns que as pessoas cometem repetidamente.
- Não alinhar metas com métricas: Você pode querer melhorar o engajamento do anúncio, mas você poderia ter testado a taxa de conversão do anúncio. Essas duas variáveis não estão correlacionadas. Por isso, é ideal pensar bastante sobre seus objetivos finais e selecionar a métrica correta para monitorar.
- Desistir muito cedo: Algumas empresas economizam e encerram o ciclo de testes com um único teste. Isso pode economizar algum dinheiro por enquanto, mas você terá que pagar por isso a longo prazo. Portanto, tente fazer pelo menos 3 ou 4 ciclos de testes por conjunto de anúncios para descobrir a intenção do seu público.
- Configurando parâmetros errados: Hipersegmentar seu público também é um problema que a maioria das pessoas enfrenta. Embora possa parecer uma ótima ideia, segmentar apenas as pessoas relevantes também pode restringir seu alcance a outras partes interessadas. Ter um orçamento pequeno com um público enorme também é um erro. Porque sem o orçamento certo, você não conseguirá alcançá-los de forma alguma.
O teste de divisão foi concluído. O que vem a seguir?
O teste de divisão foi concluído e agora você precisa implementar suas descobertas. Qual linha de ação você deve seguir? Aqui estão 3 maneiras de dar o próximo passo:
- Remova os que não têm bom desempenho: Agora que você executou os testes, sabe quais tiveram o menor desempenho. Sua primeira ação precisa ser retirá-los de circulação para que você não perca mais dinheiro com eles.
- Realocar recursos: Se você tem receio de interromper anúncios abruptamente, pode redistribuir o orçamento. Você pode alocar mais orçamento para os anúncios com melhor desempenho e menos para os demais. Dessa forma, você pode continuar coletando dados dentro do orçamento.
O Takeaway final
As plataformas de mídia social e as preferências do público mudam constantemente. Se você não acompanhar as mudanças e manter sua estratégia de anúncios flexível, a concorrência pode acabar com você.
Uma das maneiras mais fáceis de acompanhar essas mudanças de preferências é testar variações de anúncios e implementar as descobertas. E, para ser sincero, é um processo demorado.
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