Testes A/B com adserver: como a prática pode aumentar conversões?
A otimização de criativos de uma campanha deve passar por uma etapa crucial: os testes. Ao integrar um adserver de forma completa à campanha é possível realizar testes A/B e analisar o desempenho do anúncio de forma holística e eficiente para possibilitar a tomada de decisões baseadas em dados.
Essa funcionalidade é crucial, sobretudo, para a execução de campanhas de performance. Os testes ajudam a avaliar e acompanhar quais elementos de design são mais bem recebidos pelo público com base em dados, eliminando a adivinhação e escolhas intuitivas e, sobretudo, aperfeiçoando a experiência do usuário.
Os testes A/B entram em cena como uma das funcionalidades oferecidas pelo adserver. Trata-se de um processo de experimentação que permite comparar variáveis de anúncios que podem levar ao sucesso ou fracasso de uma campanha.
Há algumas maneiras de realizar testes A/B no adserver:
– Exibir os mesmos anúncios para perfis de públicos distintos e identificar qual desses obteve engajamento mais alto. Nessa opção, o adserver garante que os usuários que receberem o banner A não receberão o banner B, e também o contrário. Ao comparar os resultados, você consegue identificar qual anúncio funciona melhor.
– Veicular anúncios diferentes para um mesmo público e analisar qual apresenta o melhor desempenho. Aqui, o adserver consegue indicar, por exemplo, se um banner com fundo vermelho gerou mais leads que um de fundo verde.
Como otimizar seus testes
Há uma quantidade enorme de variáveis criativas nos anúncios, por isso, é importante alterar um elemento de cada vez no teste A/B e manter todas as variáveis externas iguais nos dois grupos de teste. Só assim você conseguirá dizer efetivamente se o que foi alterado no criativo atraiu mais ou menos atenção do público.
Ademais, esse deve ser um processo de refinamento contínuo. Você também não precisa testar tudo, ou será impossível chegar a uma conclusão definitiva.
A partir de centenas de experiências com testes A/B conduzidas na Predicta, nossos especialistas comprovaram que os testes mais completos abrangem variáveis de anúncios com imagens, call to action, elementos gráficos, cores de fundo, texto e tipos de letra.
Quanto mais sutil a alteração – como a mudança de algumas palavras no texto – menor a oscilação no desempenho. Portanto, o teste deve ser feito entre elementos diferentes o suficiente para identificar qual criativo é mais atrativo.
Concentre-se nos objetivos da campanha e foque nos elementos mais relevantes do anúncio.
