O Content Experiments, uma ferramenta do Google incorporada ao Analytics pode ajudar a medir o desempenho de testes A/B do seu website. Veja como fazê-lo
Veja o passo-a-passo para utilizar o Google Content Experiments.
Neste artigo vamos discutir o Content Experiments, uma ferramenta que pode ser usada para criar testes A/B dentro do Google Analytics.
Esta ferramenta tem várias vantagens sobre o antigo Google Website Optimizer, especialmente se você está apenas começando a jornada de testes em seu website. Content Experiments fornecem uma maneira rápida de testar suas páginas principais (landing pages, homepage, categorias e etc.) e exige pouquíssimas implementações de código.
Aqui está a visão geral das características mais importantes que irão ajudar os profissionais de marketing a fazer os testes.
- Será necessário executar testes apenas na sua página padrão do Google Analytics. O código de acompanhamento do Analytics será utilizado para medir as metas e variações.
- As metas do website definidas no Analytics podem ser usadas como metas de experiência, incluindo metas de receitas do AdSense.
- O Google Analytics pode ser usado para apontar resultados segmentados com base em qualquer critério de segmentação, através do segment builder.
- Multi-armed Bandit approach: produz resultados mais rápidos do que os testes clássicos, a um custo menor e com validade elástica.
- O período de testes expira automaticamente após 3 meses.
Abaixo está o guia passo-a-passo sobre como utilizar o Content Experiences para criar testes A/B.
Criando experiências de conteúdo
Para criar uma nova experiência, vá até a sessão comportamento e clique no link experiments na barra lateral. Você verá uma página que mostra todas as experiências existentes.
Acima dessa tabela, você vai encontrar o botão criar experimento. Em seguida será solicitado as seguintes informações:
- Nome do experimento.
- Objetivo do experimento: você pode escolher um objetivo existente (incluindo e-commerce e métricas de AdSense), ou pode criar um novo objetivo.
- Percentagem de tráfego para o experimento: quanto maior a percentagem, mais rápido você vai obter resultados significativos.
- Notificações por e-mail sobre mudanças importantes: altamente recomendado.
- Distribuir tráfego uniformemente em todas as variações: se você ativar essa opção, você não vai obter os benefícios da abordagem Multi-armed Bandit approach mencionada acima.
- Defina um tempo mínimo em que o experimento será executado: define o período mínimo em que o Analytics não irá declarar o experimento vencedor.
- Defina um limite de confiança: Quanto maior o limiar, mais confiante você pode estar no resultado, mas também significa que os experimentos vão demorar mais tempo para terminar.
Depois de definir todas as informações acima, clique sobre ela e você vai chegar a página seguinte.
Nesta página, você pode adicionar todas as URLs de sua página inicial e as variações que você gostaria de testar. Você vai ver as miniaturas de página o que ajuda a ter certeza que as URLs estão corretas.
Configurando o código da experiência de conteúdo
Nesta seção, você simplesmente tem que optar por implementar por si mesmo o código necessário para executar o teste (nesse caso, você deve copiar o código), ou se você vai enviar um e-mail para quem irá implementar o código.
Validação e confirmação do código
Como mencionado acima, você precisará implementar um código para usar esta ferramenta. Nesta etapa as páginas serão verificadas. Se o código não for encontrado você verá uma mensagem de erro.
Note que você é capaz de pular a validação, se quiser, apenas clicando em iniciar experimento.
Se fizer isso, vai ver um pop-up com a seguinte mensagem: “Experiment validation had erros or did not complete. Are you sure you want to start the experimente? If you are sure that you experiment is properly set up, you may continue”.
Mas antes de continuar, verifique o código para entender porque está recebendo mensagens de erro e tente validar novamente.
Resultados da experiência
Uma vez que o experimento foi feito, você terá as seguintes opções:
- Taxa de conversão: dá-lhe a opção de verificar os resultados do teste usando métricas alternativas.
- Parar o experimento.
- Revalidar o experimento.
- Desativar a variação.
- Segmentação: como mencionado acima, este é um recurso extremamente valioso, ele permite que você entenda melhor como cada variação foi executada em cada segmento de visitantes em seu website.
E abaixo, veja a página de resultados de um teste com uma versão vencedora, o blue sign up, com uma diferença de 52% em conversões, em comparação com o original.
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Este artigo foi adaptado do original, “Google Analytics Content Experiments – A Guide To Creating A/B Tests” do Online-Behavior.
