Por que seus testes A/B não funcionam (e como criar uma estratégia que realmente converte)

O que é teste A/B e por que a maioria deles falha?

Teste A/B é uma técnica de experimentação usada para comparar duas versões de uma página, anúncio ou mensagem. Mas, segundo uma análise de 25.000 testes feita pela DoWhatWorks, apenas 10% dos testes relacionados à conversão realmente funcionam.

Ou seja: testar por testar não é suficiente. O que importa é a estratégia por trás do teste.

Por que seus testes A/B não melhoram a conversão?

1. A maioria dos testes A/B não gera impacto real

O estudo mostrou que 90% das variações testadas não superam o controle. Isso significa que os testes estão sendo mal escolhidos ou mal executados.

O que fazer:

• Priorize hipóteses com alto impacto potencial em métricas como CPL, MQL ou receita.

• Teste elementos que afetam a proposta de valor e a experiência, não só detalhes visuais.

2. “Melhores práticas” podem estar derrubando seus resultados

Copiar o que empresas grandes fazem pode parecer inteligente. Mas nem sempre o que funciona para o Slack vai funcionar para você.

Exemplo real:

Muitos times usam apenas um CTA na seção principal da landing page. Mas testes recentes mostram que ter múltiplos CTAs pode aumentar a conversão, dependendo do perfil da audiência.

3. Suas hipóteses estão desatualizadas?

O comportamento do usuário muda rápido. E o que funcionava bem há um ano pode estar prejudicando seus resultados hoje.

Erros comuns:

• Mostrar preços mensais em planos com cobrança anual

• Não incluir microtextos como “Sem necessidade de cartão” abaixo dos botões de cadastro

4. Você testa, mas não implementa

Muitos times descobrem uma versão que converte melhor, mas deixam de usar porque a copy “não combina com o branding” ou “não fala de inteligência artificial”.

Resultado: desperdício de tempo, verba e oportunidade.

Como criar uma estratégia de teste A/B que realmente funciona?

Aqui está um checklist prático para profissionais de Marketing e Growth:

✅ Teste hipóteses com potencial direto de impacto no negócio

✅ Baseie decisões em dados, não achismos

✅ Alinhe com o time o que será testado e o que será considerado sucesso

✅ Atualize suas ideias com frequência

✅ Documente aprendizados em um repositório acessível

✅ Implemente rapidamente o que dá certo, mesmo que vá contra o “gosto pessoal”

Qual é a melhor estratégia de A/B testing?

A melhor estratégia é aquela que maximiza o retorno do seu esforço. Isso inclui:

• Testar menos, mas com mais intenção

• Usar benchmarks reais para gerar hipóteses

• Automatizar a coleta e análise de dados

• Tomar decisões baseadas em aprendizado contínuo

Como a Enableurs pode ajudar?

Na Enableurs, desenvolvemos uma plataforma com inteligência artificial que analisa seus anúncios, campanhas e páginas para gerar insights automáticos sobre o que precisa ser ajustado.

Se você quer parar de perder tempo com testes que não levam a lugar nenhum, fale com a gente. Ajudamos empresas na estratégia de experimentação.

📌 Perguntas frequentes sobre testes A/B (FAQ)

Por que meus testes A/B não funcionam?

Porque a maioria é feita sem estratégia clara, com hipóteses fracas ou mal priorizadas. Testar por testar raramente traz impacto real.

Quais erros evitar em testes A/B?

Testar elementos de baixo impacto (como cor de botão), seguir "boas práticas" sem validação e não implementar variações vencedoras por insegurança ou vaidade de marca.

Como melhorar a estratégia de experimentação?

Priorize testes com potencial de mover KPIs importantes, alinhe expectativas com o time e documente tudo. Teste menos, mas teste melhor.

O que testar em uma landing page?

Proposta de valor, tipo e quantidade de CTA, prova social, estrutura de preço, mensagens de reforço (ex: “sem necessidade de cartão”).

Vale a pena copiar o que concorrentes fazem?

Nem sempre. O que funciona em uma empresa pode não fazer sentido para seu público ou momento de negócio. Copiar sem testar é uma armadilha comum.

Qual o impacto real dos testes A/B em campanhas de marketing?

Quando bem executados, os testes podem melhorar significativamente conversão e receita. Mas testes mal planejados consomem tempo e orçamento sem retorno.