Entenda seus diferentes públicos com o teste de divisão do Facebook!

O teste de divisão do Facebook permite a produção de anúncios diferentes para serem testados com públicos distintos. Aprenda como fazer.

Atualizado em: 12/02/2021
Teste de divisão do Facebook

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Reading Time: 6 minutes

Se você já ouviu falar em teste A/B, saiba que esse conceito ajudará bastante a entender o que é e como funciona o teste de divisão do Facebook.

Dentre as diversas ações de marketing que podem ser testadas, como envios de email marketing e landing pages, os anúncios produzidos no Facebook Ads também podem ser comparados.

Esse recurso foi lançado há pouco tempo e pode impulsionar os resultados de suas campanhas no Facebook.

Afinal, não há nada mais democrático e preciso do que um teste A/B para entender as preferências do público e identificar os pontos de melhoria na configuração dos anúncios.

Dito isso, vamos falar mais sobre o funcionamento do teste de divisão do Facebook – inclusive com algumas dicas de alterações para testar.

Mas antes, vamos compreender melhor o que é e qual a importância dos testes A/B.

O que é o teste A/B?

São testes que comparam duas variáveis (mais do que isso é um teste multivariado) de uma mesma ação de marketing para saber qual gera a melhor resposta.

Só que o detalhe bacana desses testes é que geralmente eles são feitos sob critérios muito precisos e matemáticos.

Por exemplo, as duas versões de uma campanha são enviadas para a mesma quantidade de pessoas (50% da amostra para cada modelo) e durante o mesmo período. Apenas a variável testada se diferencia.

Mais quais são as variáveis que podem ser comparadas?

Isso dependerá bastante da ação ou tática de marketing.

Por exemplo, em uma landing page, você pode mudar a quantidade de campos de preenchimento no formulário; já em um email, você pode fazer uma versão com imagem e outra sem essa imagem.

Além disso, há diversos outros pontos a serem considerados, como:

  • formatos, cores e textos de CTAs;
  • títulos, textos e imagens de anúncios;
  • linha de assunto dos emails;
  • elementos gráficos;
  • layouts de páginas;
  • tamanho e conteúdo de textos, etc.

Detalhe importante: ao fazer um teste, não compare dois tipos de variáveis ao mesmo tempo.

Por exemplo, não crie duas versões com imagem e texto diferentes. Isso tornará a análise menos precisa.

Afinal, como você saberá qual variável influenciou na decisão do público?

Qual a sua importância?

Os testes A/B surgiram para eliminar a imprecisão das decisões baseadas em achismos ou suposições.

Por vezes, é difícil descobrir o que pode fazer um anúncio ter um melhor desempenho.

Então, quando se resolve testá-lo, é possível ter uma ideia mais clara do que funciona melhor.

Por exemplo, se você acha que pode melhorar as conversões de uma landing page mudando a cor do botão de CTA de vermelho para verde, então faça o teste.

Crie duas versões: a original vermelha e a variável verde.

Depois de um tempo (de 1 a 2 semanas) e com uma quantidade razoável de conversões, você saberá qual performou melhor.

Viu só? Com isso, você passa a ter uma decisão baseada em resultados concretos e nas ações de quem mais interessa: o público.

Imagine, por exemplo, que a página com o botão vermelho tenha tido mais conversões do que a variável com botão verde. Aquela hipótese inicial de mudança estaria completamente equivocada.

Portanto, sempre que pensar em fazer uma mudança para otimizar um anúncio, recorra aos testes para validar suas hipóteses.

Assim, o futuro das suas estratégias e dos seus investimentos em marketing estará bem mais seguro.

Como funciona o teste de divisão do Facebook?

Os testes de divisão do Facebook Ads nada mais são do que testes A/B ou testes multivariados sobre a configuração dos anúncios dessa plataforma.

Como já mencionamos, esse recurso é ainda recente e, por isso, pode não estar disponível para todos os usuários do Power Editor ou do Gerenciador de Anúncios do Facebook.

O mesmo vale para os objetivos de campanha disponíveis para fazer esses testes.

Pode acontecer de um usuário conseguir realizar experimentos em mais objetivos do que um outro anunciante.

Dentre as metas que podemos observar, é possível realizar testes de divisão nas campanhas que buscam por:

  • Conversões no site
  • Visualizações de vídeos
  • Instalação de aplicativos
  • Geração de cadastros (leads)
  • Tráfego no site
  • Alcance para a fan page

Assim como os testes A/B convencionais, os do Facebook Ads dividem a amostra de pessoas impactadas de forma aleatória e proporcional aos públicos-alvo da campanha.

Além disso, a própria plataforma sugere um orçamento e um período mínimo de divulgação para que se tenha um alcance e uma amostra relevantes para a medição dos resultados.

Ainda assim, você pode editar esses parâmetros da maneira que bem entender.

Só que agora vem o detalhe diferencia os testes de divisão do Facebook dos demais testes A/B: as variáveis que podem ser experimentadas.

Quais alterações podem ser feitas?

Diferentemente dos testes tradicionais, os testes de divisão não permitem alterar cores, imagens, textos, títulos, enfim, a parte criativa do anúncio.

Existem três pontos específicos para serem comparados em uma campanha: público-alvo, otimização da veiculação e posicionamentos. Vamos entender melhor cada um:

Público-alvo

Para uma mesma campanha, você pode diferenciar os perfis de público que serão impactados pelo anúncio.

Em cada conjunto de anúncios (que é o nome que se dá às versões dos testes), você pode criar um público-alvo ou usar algum público salvo que tenha sido usado anteriormente.

Otimização da veiculação

Nessa categoria, você pode criar variáveis com diferentes tipos de otimização.

Por exemplo, em uma campanha que objetiva a geração de cadastros, é possível ter dois tipos diferentes de um conjunto de anúncios.

Um focado em cadastros (onde o Facebook programa a exibição para pessoas com maiores chances de converter esses formulários) e um outro conjunto voltado para cliques no link (onde o Facebook direciona os anúncios para as pessoas mais propensas a clicar nele).

Dependendo do modelo de otimização, o tipo de cobrança pode ser distinto.

No exemplo que usamos, o conjunto focado em cadastros cobraria por impressão e o outro voltado para cliques no link utilizaria o CPC.

Posicionamentos

Nessa variável, o que muda são os dispositivos e locais de exibição dos anúncios.

Você pode testar se o anúncio aparece no feed de notícias, na coluna da direita ou nos vídeos sugeridos do Facebook; no feed ou no Stories do Instagram; somente em desktop ou apenas em mobile; para dispositivos móveis de sistema Android ou iOS, etc.

Além disso, também é possível deixar que um posicionamento editado concorra com um posicionamento automático, que é definido pelo próprio Facebook visando os locais com maiores chances de ter um melhor desempenho.

Antes de partirmos para as dicas de alterações, vamos esclarecer alguns pontos relevantes:

  1. Não é possível testar dois tipos de variáveis diferentes (ex.: público-alvo e posicionamento);
  2. É permitido testar até três conjuntos diferentes de anúncio (ex.: posicionamento A, B e C);
  3. Caso você teste uma das três variáveis, as outras duas devem ser editadas normalmente.

Como você pode testar seus anúncios?

Depois de um bocado de teorias e explicações sobre o funcionamento dos testes de divisão, vamos mostrar como você pode aplicar esses experimentos na prática.

Para isso, vamos utilizar alguns exemplos para cada uma das variáveis. Confira:

Encontre o público que mais converte

Vamos supor que você trabalhe para uma loja virtual de presentes personalizados e criou uma campanha para a venda de canecas customizadas do Flamengo.

O objetivo escolhido, naturalmente, é o de conversões na página e a variável experimentada é o público-alvo.

A hipótese a ser testada é de que torcedores mais velhos do Flamengo geram uma taxa de conversão maior do que os torcedores mais jovens.

Nesse exemplo, vamos supor que você tenha criado um conjunto de anúncios (versão A) focado nas pessoas que vivam no estado do Rio de Janeiro, que tenham interesses relacionados ao Flamengo e que tenham de 18 a 30 anos.

O outro conjunto (versão B) possui as mesmas características, sendo que a idade do público-alvo foi elevada para a faixa de 31 a 45 anos.

A variável vencedora será aquela que apresentar uma taxa de conversão melhor ou um custo por conversão menor.

Independentemente do resultado, caso a diferença seja significativa, você descobriria qual faixa etária é mais interessante para a continuidade da campanha.

Descubra como você pode economizar

Quando se compara diferentes otimizações de veiculação, um dos principais objetivos é identificar qual método é mais econômico para sua empresa.

Vamos imaginar que você gerencie o marketing de uma empresa que venda um sistema de gestão hoteleira, ok? Nessa campanha, o objetivo é gerar mais tráfego no site.

Para isso, você cria duas variáveis de otimização de veiculação: um conjunto A focado em cliques no link e um conjunto B direcionado para impressões.

O público e o posicionamento de ambos são os mesmos. Logo, resta saber qual método de veiculação gera mais tráfego para o site, certo?

Nesse caso, mais importante até do que saber qual otimização levou mais visitas, é saber qual economizou mais, visto que os métodos de cobrança são diferentes.

Caso a campanha economize mais no CPC do que nas impressões, então é indicado que as próximas sigam utilizando o custo por clique.

Veja em quais locais seus anúncios tiram melhores resultados

Nesse último exemplo, a intenção é verificar se os posicionamentos e os locais de exibição dos anúncios influenciam nos seus resultados.

Vamos supor, então, que você trabalhe para uma universidade que está em busca de gerar mais leads para a sua base de contatos e relacionamentos.

O objetivo da campanha é a geração de cadastros e a variável experimentada é o posicionamento.

Em um conjunto de anúncios, você define uma exibição somente para usuários do Facebook e outra direcionada para usuários do Instagram.

O local que tiver uma taxa de conversão em leads maior será o vencedor.

Considerações finais sobre os testes de divisão

Apesar de as versões vencedoras indicarem o caminho de como as próximas campanhas devem ser produzidas, as variáveis perdedoras ainda podem continuar contribuindo.

Como nesse último exemplo do Facebook versus Instagram, qualquer que fosse o vencedor, você não deixaria de investir em uma das duas plataformas, não é verdade?

Portanto, as versões que tiverem um desempenho pior não devem ser deixadas de lado.

Elas podem sofrer uma redução no investimento, uma modificação na parte criativa da campanha ou uma alteração no público-alvo, por exemplo.

O importante é sempre continuar testando.

A cada comparação, você alimentará uma base de dados que oferecerá mais inteligência para suas próximas ações no Facebook Ads.

Pouco a pouco, será possível segmentar mais o público-alvo, escolher as melhores otimizações e entender em quais locais seus anúncios são mais eficientes.

Para fechar, gostaríamos de chamar sua atenção para uma outra boa prática de gestão de mídias sociais: o social benchmarking.

Em nosso artigo: Benchmarking para Redes Sociais: multiplique o seu engajamento aprendendo com outros, você verá como é importante analisar a concorrência para aprimorar suas ações de marketing, inclusive os anúncios do Facebook Ads.

Então não deixe conferir!

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