Como seguir em frente após o pôr do sol do Google Optimize

Recentemente, o cenário digital foi abalado pela notícia da saída do Google Optimize em 2023, marcando o fim de uma era para esta popular plataforma de testes A/B/n. Como proprietários de sites e profissionais de marketing, é natural se perguntar sobre as implicações e o que está por vir em sua jornada de otimização.

Felizmente, a saída do Google Optimize não significa o fim de sua capacidade de realizar testes A/B/n eficazes e gerar conversões. Na verdade, ele apresenta uma oportunidade de reavaliar sua estratégia, explorar soluções alternativas e impulsionar seus esforços de otimização a novos patamares. Existem muitas alternativas e estratégias do Google Optimize para testar.

Nesta postagem do blog, vamos nos aprofundar em por que ter uma estratégia de teste A/B/n é essencial para maximizar o desempenho do seu site. Também forneceremos um guia passo a passo sobre como configurar seu primeiro teste A/B/n com as práticas recomendadas.

O que é o Google Optimize?

O que exatamente é o Google Optimize? O Google Optimize é uma ferramenta de otimização da web oferecida pelo Google que permite aos usuários testar e otimizar seus sites para melhor desempenho e experiência do usuário. Com o Google Optimize, os profissionais de marketing podem criar diferentes variações do conteúdo de seus sites, como títulos, imagens, botões ou layouts, e testá-los uns contra os outros para determinar qual variação apresenta melhor desempenho em termos de conversões, engajamento ou outras métricas definidas. Essa abordagem orientada por dados ajuda os profissionais de marketing a tomar decisões informadas sobre o design e o conteúdo do site para melhorar a satisfação do usuário e atingir suas metas de negócios.

Mas, infelizmente, a ferramenta será desativada em 30 de setembro de 2023.

Então, se o Google Optimize tem sido sua principal ferramenta de experimentação, o que você pode fazer agora?

Por que você precisa de uma estratégia de teste A/B/n

Com a desativação do Google Optimize, torna-se ainda mais importante criar e implementar uma estratégia de teste A/B/n para o seu site. O teste A/B/n é um componente crucial de qualquer plano de otimização de site bem-sucedido. Ele permite que você tome decisões baseadas em dados e maximize o impacto das alterações feitas. Aqui estão algumas das principais razões pelas quais você precisa de uma estratégia de teste A/B/n:

Reduza as suposições: sem testes, suas decisões de marketing dependerão de suposições e suposições.Ao testar diferentes variações, você pode coletar dados concretos sobre como cada elemento afeta o comportamento e as preferências do usuário. Essa abordagem baseada em dados elimina a adivinhação e fornece informações valiosas sobre o que realmente ressoa com seu público.

Melhore a experiência do usuário: o teste A/B/n permite que você experimente diferentes elementos de design, layouts e fluxos de usuário para identificar a combinação que oferece a melhor experiência do usuário.Ao testar e refinar esses elementos, você pode criar uma experiência perfeita e envolvente para seus visitantes, levando a uma maior satisfação, duração mais longa da visita e maiores chances de conversão.

Estabeleça um ciclo de melhoria contínua: o teste A/B/n é um processo contínuo que permite que você refine e otimize continuamente seu site.Ele permite que você faça alterações incrementais com base em dados em tempo real, em vez de depender de redesenhos únicos. Ao adotar uma cultura de melhoria contínua por meio de testes, você pode ficar à frente da concorrência e melhorar consistentemente o desempenho do seu site.

Como configurar um teste A/B/n

Etapa 1: defina seus objetivos e variáveis

Comece definindo claramente o objetivo do seu teste A/B/n. Qual aspecto específico do seu site ou funil de conversão você deseja melhorar? Estabelecer uma meta clara ajudará você a concentrar seus esforços e a medir o impacto do teste com precisão. Em seguida, determine os elementos específicos que deseja testar em seu experimento A/B/n. Isso pode incluir títulos, botões de chamada para ação, etc.

Passo 2: Formule Hipóteses

Desenvolva hipóteses sobre como cada variação de suas variáveis ​​de teste pode afetar o comportamento ou o desempenho do usuário. Essas hipóteses servirão de base para suas previsões e o ajudarão a interpretar os resultados do seu teste.

Etapa 3: criar variações de teste e alocar tráfego

Usando sua ferramenta ou plataforma de teste A/B/n, crie variações de seus elementos de teste. Certifique-se de que cada variação difere das outras de uma forma única e isolada, permitindo que você atribua com precisão quaisquer alterações no desempenho ao elemento específico que está sendo testado. Em seguida, decida sobre a alocação de tráfego para cada variação em seu teste A/B/n. A alocação pode ser distribuída uniformemente entre todas as variações.

Etapa 4: iniciar e monitorar o teste

Inicie seu teste A/B/n e monitore seu progresso. Revise regularmente os resultados do teste e verifique quaisquer problemas técnicos ou anomalias que possam afetar a precisão ou a integridade do experimento. Reserve tempo suficiente para que o teste seja executado para coletar uma quantidade significativa de dados.

Passo 5: Analise e Interprete os Resultados

Depois que seu teste atingir significância estatística ou for executado por uma duração predeterminada, analise os resultados. Compare o desempenho de cada variação com o objetivo definido e avalie a significância estatística de quaisquer diferenças observadas. Interprete os resultados à luz de suas hipóteses e obtenha insights acionáveis.

Etapa 6: implemente sua variação vencedora

Se uma variação superar significativamente as outras, implemente a variação vencedora em seu site. Aplique os insights obtidos com o teste para tomar decisões e melhorias baseadas em dados.Dica: Se não houver um vencedor claro, considere repetir o teste ou conduzir experimentos adicionais para obter insights adicionais.

Práticas recomendadas de teste A/B/n

Agora que sabemos como configurar um teste A/B/n, vamos voltar nossa atenção para as dicas e truques focados em CRO que levarão suas habilidades de teste A/B/n para o próximo nível.

Pense grande, comece pequeno: não tente consertar tudo de uma vez.Em vez disso, faça pequenas mudanças que levem ao aprendizado e, em seguida, repita esses aprendizados. Construindo mais testes com base em suas descobertas.

Certifique-se de ter tráfego suficiente: use um tamanho de amostra grande o suficiente para garantir significância estatística.Os testes em páginas de baixo tráfego demoram mais para determinar um vencedor e não fornecem aprendizados precisos ou informações sobre a experiência da maioria dos seus usuários.

Crie um roteiro priorizado para cada página que planeja testar: determine os elementos mais ousados ​​e impactantes da página para obter seu aprendizado inicial e, em seguida, priorize testes adicionais com base na facilidade de implementação e no impacto potencial em sua métrica principal.Seu roteiro de teste deve incluir a hipótese, ideia de teste, metas, aprendizados desejados e datas de lançamento específicas para manter seus esforços de teste no caminho certo.

Use mapas de calor e outras ferramentas de análise de comportamento do usuário para entender como os visitantes estão interagindo com a página de destino: testar o que você coloca acima e abaixo da dobra pode ter um grande impacto nas taxas de conversão, especialmente com determinados públicos e micropúblicos. elementos que as pessoas estão explorando e o que estão ignorando é a chave para criar uma página de destino totalmente otimizada.

• Aqui está uma dica, se você perceber que as pessoas estão constantemente rolando além da dobra e não clicando acima, é um indicador importante de que você não está fornecendo informações suficientes acima da dobra.

Agora você tem uma compreensão mais profunda da importância do teste A/B/n e como ele pode otimizar o desempenho do seu site, mesmo após a saída do Google Optimize. Lembre-se, embora o fim de uma era possa trazer alguma incerteza, também traz a oportunidade de crescimento e exploração! Ao embarcar em sua jornada de teste A/B/n, consulte os insights que compartilhamos sobre a estrutura de um teste A/B/n, o valor das estratégias de teste, configuração de testes e práticas recomendadas.

Lembre-se de que a otimização é um processo contínuo e, com a mentalidade e as ferramentas certas à sua disposição, você terá a capacidade de descobrir insights notáveis ​​e promover melhorias significativas. Se você estiver interessado em experimentar o Instapage como sua alternativa ao Google Optimize, inscreva-se para uma avaliação de 14 dias.

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