Por Kellison Ferreira

Publicado em 17 de janeiro de 2019. | Atualizado em 13 de abril de 2020


O teste A/B no Google Analytics é o experimento que possibilita entender quais versões de uma ação de Marketing podem ter melhores resultados. Assim, é possível trabalhar com hipóteses e, por meio das experiências, provar quais funcionam melhor em páginas, gerando mais conversões, cliques e outras ações desejadas.

No Marketing Digital, diferentes estratégias podem trazer resultados distintos, mas também é importante entender como detalhes podem gerar essas disparidades.

Por vezes, uma simples mudança na disposição de um item em uma página provoca mais cliques, por exemplo. Para saber o que performa melhor, o teste A/B no Google Analytics é fundamental.

Boas práticas garantem que toda estratégia chegue ao máximo de desempenho. Em alguns casos, será fácil detectar que o retorno está abaixo do esperado, mas em outros, até certo ponto eles podem estar satisfatórios.

O grande diferencial que os testes A/B proporcionam é, justamente, experimentar possibilidades para que a estratégia digital consiga alcançar o máximo de seu potencial.

Para isso, é fundamental saber como realizar esses testes dentro do Google Analytics, podendo analisar detalhadamente os resultados que cada alternativa gerou.

Este conteúdo abordará o assunto pelos seguintes tópicos:

Continue a leitura e acompanhe!

O que é um teste A/B no Google Analytics?

O teste A/B no Google Analytics é uma prática do Marketing Digital que permite experimentar diferentes configurações para uma estratégia, avaliando qual traz melhores resultados.

São criados dois modelos (A e B) de apresentação dessas práticas, para, então, ofertá-los na estratégia e avaliar qual deles desempenha melhor. O que tiver os números mais interessantes é mantido como principal.

Esses testes podem ser usados para experimentar diversos detalhes, como duas apresentações diferentes de landing pages, botões de CTA com cores ou mensagens diversas, títulos em uma página, posicionamento de banners e mais uma série de outras possibilidades.

No ambiente do Analytics, os resultados são mostrados para gerar um comparativo preciso e fácil.

A ferramenta automatiza a criação dessas duas versões do que precisa ser testado e gera um processo de monitoramento delas durante o período determinado.

Ao fim, são mostradas as métricas separadas, gerando essa possibilidade de comparação. Assim, o profissional de Marketing pode escolher qual tornará a principal, se é o modelo A ou o B.

Como o Analytics se integra ao Optimize, nova ferramenta do Google

O Google Analytics, sem dúvidas, dispensa apresentações, tendo em vista que é a principal plataforma de análise de métricas para Marketing.

Os testes A/B realizados nessa ferramenta têm ainda maior potencial de oferecer qualidade, já que o Google desenvolveu uma solução específica para essa proposta: o Google Optimize.

A ferramenta é específica para os testes e tem uma atuação totalmente independente, mas o seu diferencial que traz mais comodidade e funcionalidade é que ela é integrada ao Analytics.

Ainda que o usuário precise fazer sua conta no Optimize, ele consegue vincular ao Analytics e usar todos os recursos dentro da interface tradicional à qual já está acostumado.

Naturalmente, o Analytics já tinha suas opções para testes A/B, que garantiam uma ótima análise de diferentes modelos para estratégias.

No entanto, o Optimize pode ser visto como a solução específica e totalmente dedicada à otimização das estratégias, com foco nessa possibilidade de testar modelos.

Usuários que não desejam fazer essa transição podem continuar com as opções tradicionais do Analytics, mas é importante entender que o Optimize é mais avançado e funciona dentro do Analytics.

Sendo assim, as mudanças operacionais são realmente poucas, mas as possibilidades de testes, na interface que sempre foi usada, melhoram significativamente.

Por que essa análise é fundamental?

Profissionais de Marketing Digital sabem o quão importante é manter estratégias que, além de ser comprovadamente eficazes em um entendimento geral, realmente gerem impacto no público.

Os testes A/B no Analytics permitem que se entenda como os usuários se relacionam com as sensíveis diferenças que podem ser aplicadas em dois modelos de oferta dos conteúdos.

Por mais que as mudanças sejam sensíveis e mal possam ser percebidas pelo público geral, há efeitos distintos que são gerados. É muito mais uma questão comportamental, ou seja, cada modelo impacta de forma distinta quem está diante deles, provocando assim reações diferentes.

A seguir, entenda em alguns pontos por quais motivos o teste A/B no Google Analytics pode ajudar a conseguir os melhores resultados em cada estratégia.

Otimização contínua

A principal vantagem que um teste A/B no Google Analytics proporciona é garantir que os resultados sejam sempre os melhores possíveis.

Para que ele realmente seja decisivo, é importante manter um trabalho constante, ou seja, para cada estratégia implementada é necessário realizar os testes. Só assim há a certeza de que as ações chegarão ao máximo de suas possibilidades.

Otimizar precisa estar entre as prioridades dos profissionais de Marketing Digital. É sempre viável e necessário permitir que essas ações desempenhem acima do que era esperado ou até mesmo proposto como planejamento.

Nesse sentido, os testes A/B são a melhor prática para garantir essa otimização contínua, a cada estratégia ou etapa do trabalho.

Mensuração de ações

Mensurar é uma das bases do digital — afinal, como saber se determinada ação tem sido realmente satisfatória e gerando resultados que justifiquem investimentos e esforço?

Seguindo nessa linha, os testes A/B nada mais são do que práticas que ajudam a mensurar. No entanto, atuam a partir de uma perspectiva ainda mais ampla e aprofundada, com opções distintas.

É como traçar um paralelo com a vida: quantas vezes você já refletiu sobre uma atitude ou decisão, e pensou o que teria acontecido se você tivesse feito diferente?

Por mais que o exemplo tenha sido profundo demais, não é diferente disso com os testes A/B. Com um segundo modelo, é possível fazer sensíveis alterações e testar qual versão atingiu o máximo de desempenho.

Validação de hipóteses

Ainda no sentido de ter uma segunda perspectiva, um teste A/B no Google Analytics funciona também como uma validação de hipóteses.

Essa possibilidade é o que faz com que os profissionais possam, concretamente, estudar diferentes modelos de apresentação da sua ação, sem que esses experimentos gerem nenhum impacto negativo na estratégia, de modo geral.

Um teste A/B tem um tempo máximo de execução, o que geralmente não passa de dias, ou uma semana.

Assim, uma segunda hipótese, pensada em uma possibilidade diferente da ideia original da ação, pode ser testada sem maiores problemas. Caso ela desempenhe bem, há uma percepção mais detalhada sobre como essas ações impactaram o público-alvo.

Aumento de conversões

Ao tratar sobre resultados em testes A/B, estamos falando prioritariamente de conversões, não importa quais sejam elas. Em uma landing page, conseguir uma conversão é obter o lead.

Então, nesse caso, os testes podem ser para gerar duas páginas, cada uma com um modelo de formulário, ou um botão de cor e mensagem distintos, por exemplo.

Ao rodar os testes, é facilmente possível monitorar no Google Analytics qual das duas versões, A ou B, gerou mais conversões naquele período limitado do teste.

Com os resultados devidamente checados, é mantida a versão que converteu melhor — ou seja, as chances de ela seguir com esses números em crescente são muito altas, gerando os resultados melhores possíveis.

Como fazer o teste A/B no Google Analytics?

O processo é bem mais fácil do que se pode imaginar, mas antes, é necessário definir alguns pontos relacionados à garantia de que o teste será realmente qualificado.

É importante não exagerar no número de mudanças e, principalmente, saber exatamente quais métricas se deseja observar.

A seguir, confira alguns pontos fundamentais que vão garantir um teste realmente qualificado e saiba como fazer o processo em um passo a passo simples no Google Analytics!

Uma alteração de cada vez

Na ansiedade de testar dois modelos, é comum que profissionais acabem por tentar experimentar muitas mudanças de uma só vez — o que pode ser um erro.

O ideal é que cada alteração seja testada por vez, e a razão é simples: é muito mais fácil mensurar as alterações, além de isso garantir a certeza de que os desempenhos diferentes foram motivados realmente por aquela mudança.

Criação de indicadores

Um teste A/B no Google Analytics só faz sentido se o profissional, ou time, que conduzir esses experimentos saiba exatamente o que quer entender em nível comportamental do público.

Por isso, crie indicadores que ajudem a monitorar o desempenho de cada versão. Assim, é possível analisar a taxa de cliques, o volume de conversões, entre outras possibilidades.

Passo a passo na ferramenta

Aviso importante: O Google anunciou que a partir do dia 7 de agosto de 2019 não será mais possível criar novos testes usando o Google Analytics.

Dessa forma, usando a ferramenta será possível apenas visualizar os testes já criados e, quando o objetivo for criar um novo, o usuário deverá usar o Google Optimize.


Sem mistérios, começar um teste A/B no Google Analytics é mais fácil do que muitos pensam. Assim, um passo a passo simples pode ajudar. Confira!

1. Abra a aba “Comportamento”, no Google Anaytics

Selecione a opção “Experimentos” ou “Experiments”.

Criar Experimento no Google Analytics

2. Clique em “Criar Experimento”

Experimentos no Google Analytics

3. Configure o experimento de acordo com as opções mostradas

Aqui será preciso definir os detalhes das versões A e B.

Teste a/b no Google Analytics

4. Use as opções avançadas para definir as métricas a serem avaliadas, criando os indicadores desejados

Ao fim, é só concluir o processo e continuar o monitoramento no período.

De um modo geral, o teste A/B no Google Analytics nada mais é do que uma estratégia de CRO, já que a proposta é que os detalhes de landing pages, CTAs e outros pontos de um site possam ser otimizados.

Melhores resultados dependerão sempre do estudo dessas possibilidades de versões, em prol da análise aprofundada de qual delas preenche melhor os indicadores desejados.

Você ainda sente que não está habituado o suficiente com o Google Analytics? Confira o nosso guia completo sobre a ferramenta e aprenda mais!

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