Teste de divisão (também conhecido como teste A/B) é a prática de executar múltiplas variações do mesmo elemento para ver qual tem melhor desempenho. O vencedor pode então ser submetido a um teste de divisão contra uma variação diferente, e assim por diante. Embora o processo possa ser repetido ad infinitum, até mesmo os esforços de teste de divisão mais básicos podem resultar em ROI aumentado.
Então, se você não estiver fazendo testes A/B em seus anúncios do Facebook, você está perdendo dinheiro. É simples assim.
Explorando o teste A/B
Como eu disse acima, um teste de divisão A/B envolve medir a diferença de desempenho entre variações do mesmo elemento. No caso de anúncios, há muitas coisas que você pode mudar.
Normalmente, você começa simulando um anúncio que você acha que terá um bom desempenho. Então, você duplica esse anúncio, mas muda algo nele. Você pode fazer testes A/B de praticamente qualquer coisa: imagens, manchetes, texto do anúncio, demografia segmentada, práticas de lances… a lista continua.
Ao trabalhar com testes de divisão, você deve alterar apenas um elemento por variação de anúncio. Alterar mais de um elemento por vez pode ficar confuso rapidamente, e pode ficar pouco claro por que uma variação está superando ou abaixo do desempenho do seu anúncio de controle inicial. É melhor começar a testar elementos mais gerais, trabalhando nas minúcias à medida que você reduz o que constitui seu anúncio “ideal” ao longo do caminho.
Vou entrar em mais detalhes sobre isso mais tarde. Uma última observação importante: há muitas métricas diferentes para comparar ao fazer testes de divisão. CTR, CPC, cliques, gasto e taxa de conversão são todas métricas válidas para rastrear.
No entanto, para fazer um teste A/B com sucesso, você vai querer escolher uma única métrica que você vai usar para comparar o desempenho do anúncio. Comparar métricas diferentes entre si não vai te ajudar muito.
Compreendendo a estrutura da publicidade no Facebook
Para fazer um teste A/B de forma otimizada, você precisa entender o melhor “nível” para fazê-lo. O processo de publicidade do Facebook é estruturado assim: Cada nível da estrutura de publicidade se presta a coisas diferentes:
- Nível de campanha: Em geral, o teste de divisão não deve ser conduzido no nível da campanha. Em vez disso, você deve ter cada campanha configurada para rastrear diferentes objetivos. Eles podem ser qualquer coisa que você esteja buscando realizar, como conversões de site, engajamento de postagem de página e assim por diante.
- Nível do conjunto de anúncios: O nível Ad Set é onde você define seu público, orçamento e cronograma. Você fará todos os seus testes de divisão demográfica neste nível, de idade a gênero, interesses e assim por diante. A maioria dos seus testes iniciais deve ocorrer aqui, pois otimizar seus anúncios criativos não importará se eles não estiverem sendo exibidos para o público certo.
- Nível do anúncio: É aqui que seu teste de divisão criativa acontecerá. Você está configurando anúncios individuais e pode testar imagens, manchetes, texto do anúncio e qualquer outra coisa que você possa incluir em um anúncio.
Exemplo de testes de divisão
Agora que você entende o que é teste de divisão e como ele funciona nos diferentes níveis de publicidade do Facebook, é hora de tentar! Eu juntei alguns testes de divisão de demonstração para que você possa conferir o processo antes de começar você mesmo.
Teste de divisão demográfica
Como mencionei antes, é importante começar com o geral e ir descendo até os detalhes. O seguinte é um muito exemplo geral, mas você deve iniciar seu teste de divisão com uma visão muito mais restrita e precisa do seu público-alvo para começar (com base no seu negócio e setor específicos).
Digamos que eu saiba que meu público-alvo são homens que vivem nos Estados Unidos, e eu estarei medindo as taxas de cliques. Se eu quiser descobrir quais idades respondem melhor aos meus anúncios, eu criaria dois conjuntos de anúncios segmentados para diferentes faixas etárias. Cada conjunto de anúncios conteria exatamente os mesmos anúncios, então a campanha final seria estruturada assim: Depois que cada conjunto tiver recebido alguns milhares de impressões, terei uma boa ideia de qual faixa etária tem o CTR mais alto.
A faixa etária vencedora poderia então ser dividida em mais conjuntos de anúncios de faixas etárias adicionais para definir melhor meu público-alvo ideal. Como eu disse antes, esse nível geral de teste de divisão é apenas um exemplo para demonstrar como o processo funciona. A maioria das empresas já conhece a faixa etária geral em que seu público-alvo se enquadra e não se beneficiaria muito de um teste tão amplo.
Também poderia ser mais eficiente estruturar esse tipo de teste de divisão para utilizar 3+ conjuntos de anúncios desde o início, com cada um dividido em faixas etárias mais específicas (por exemplo, 18-35, 36-50, 51-65+).
Teste de divisão de manchete
Abaixo está um teste de divisão bem direto, novamente comparando CTR. Estes são exemplos de anúncios que apareceriam na coluna da direita do site desktop do Facebook. Ambos os anúncios têm exatamente a mesma segmentação e usam a mesma imagem e texto do corpo.
Eu executaria cada anúncio até que ambos recebessem alguns milhares de impressões e veria qual versão tem o CTR mais alto: contra
Outras sugestões
Embora esses sejam alguns exemplos muito gerais de testes de divisão, você pode testar praticamente todos os elementos dos seus anúncios. Aqui está uma lista básica de alguns bons pontos de partida para seus testes de divisão:
- Gênero
- Idade
- Localização
- Status de relacionamento
- Segmentação de interesses específicos vs. segmentação mais ampla
- Imagem
- Título do anúncio
- Texto do corpo do anúncio
- Páginas de destino
Uma nota rápida sobre conjuntos de anúncios
O algoritmo de anúncios do Facebook pode ser excessivamente agressivo na escolha de um anúncio “favorito” de um conjunto de anúncios. Se um anúncio dentro de um conjunto de anúncios parece estar indo melhor do que os outros, o Facebook canalizará a maior parte do tráfego (e a maior parte do seu orçamento) para esse anúncio “favorito”. O Facebook frequentemente se precipita ao fazer isso, decidindo sobre um “vencedor” bem antes de haver dados suficientes para tomar uma decisão precisa.
Isso resultará em análises distorcidas para você, pois os outros anúncios no conjunto de anúncios não receberão as impressões necessárias para uma análise significativa. O Facebook tomou medidas para resolver isso implementando o modelo de conjunto de anúncios e permitindo a alocação de orçamento no nível do conjunto de anúncios, mas o problema ainda pode surgir se você estiver testando designs de anúncios em um conjunto de anúncios. Você pode remediar isso de duas maneiras.
A primeira é pausar o anúncio “favorito” por tempo suficiente para que os outros alcancem as impressões recebidas. No entanto, a pausa provavelmente fará com que o Facebook escolha outro anúncio para favorecer. Isso significa que você terá que ficar de olho na sua campanha, pausando os anúncios conforme eles surgem como “favoritos” até que todos os seus anúncios tenham dados suficientes para uma análise adequada.
A segunda solução é criar um conjunto de anúncios totalmente diferente para cada anúncio individual, para que você possa alocar efetivamente um orçamento para cada variação de anúncio que estiver testando. Isso obviamente envolve mais trabalho inicial, pois pode ser bem tedioso criar vários conjuntos de anúncios, cada um contendo apenas um anúncio (especialmente se você estiver testando muitas variações diferentes). No entanto, após a configuração inicial, essa solução é muito mais “configure e esqueça” do que ter que pausar anúncios específicos para distribuição uniforme do tráfego.
Se você tiver esse problema, é melhor tentar algumas soluções diferentes para ver qual funciona melhor para sua campanha específica.
…e uma nota rápida sobre orçamento
Ao testar anúncios A/B, você pode perder dinheiro no curto prazo em anúncios que não têm bom desempenho. Isso é realmente uma coisa boa. Significa que você está identificando e podando anúncios de baixo desempenho para que seu orçamento de campanha ao vivo financie a nata da safra.
Este é um caso em que o ditado “você tem que gastar dinheiro para ganhar dinheiro” é verdadeiro. Muitas pessoas também perguntarão “quanto devo gastar em testes de divisão?” Infelizmente, não há um número mágico. Em geral, um orçamento maior significa mais dados adquiridos mais rapidamente, o que significa testes mais precisos e acionáveis.
Mas não se preocupe: você pode até mesmo obter dados com um pequeno orçamento de US$ 5 por dia. Pode levar mais tempo para atingir os padrões de impressão necessários para dados estatisticamente relevantes, mas ainda é um teste de divisão e pode fornecer informações úteis por um custo extremamente baixo.
Então, você fez testes A/B em seus anúncios e tem alguns vencedores. E agora?
Continue testando! Solte seus anúncios vencedores com um orçamento maior, mas nunca pare de testar variações adicionais.
A maioria dos anúncios do Facebook tende a ter uma vida útil relativamente curta antes que a cegueira de banner se instale, então é sempre inteligente ter um repositório de anúncios bem-sucedidos, mesmo que você não planeje executá-los imediatamente. Depois que estiver confortável com os testes de divisão básicos, você pode começar a escalar seu processo. Embora testar algumas variações diferentes de um anúncio possa parecer bastante simples no início, não há realmente um limite superior para a complexidade dos testes de divisão.
Abaixo está uma visualização de uma configuração de teste de divisão um pouco mais extensa que é estruturada para determinar a melhor combinação de imagem, título e corpo de texto. Este exemplo funcionaria usando uma imagem por conjunto de anúncios: Os três títulos diferentes são os mesmos para cada imagem, e as 5 variações de cópia diferentes são as mesmas para cada título (como em, enquanto os títulos 1, 2 e 3 são diferentes um do outro, você usará os mesmos três para cada imagem, e as mesmas cinco variações de corpo de texto para cada título). Mesmo este exemplo não é particularmente envolvente em comparação com o que alguns profissionais de marketing de mídia social experientes fazem – mas faz mostrar o quão rápido os testes podem passar do simples ao complexo.
Sua empresa realiza testes A/B em anúncios do Facebook?
Caso contrário, espero ter fornecido informações suficientes para você começar!
Se você tem experiência em testes A/B, adoraria ouvir suas estratégias e dicas/truques pessoais nos comentários abaixo!
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