Software de testes A/B.
Publique o vencedor.

Os visitantes são divididos entre as versões conforme o tráfego que você define — 50/50 para um A/B clássico, fatias iguais para um teste A/B/n, ou 45/45 com 10% retidos no site intocado para medir o ganho que você realmente causou. Por padrão, um visitante mantém a mesma versão em todas as visitas.

Depois o teste decide de uma de duas formas. Escolher um vencedor por significância: o tráfego fica como você definiu, e quando uma versão supera as outras nos seus objetivos, na confiança, no mínimo de sessões, no tempo de execução e na melhoria mínima que você escolheu, ela é promovida e o teste é concluído. IA: otimizar continuamente: não há conclusão — toda noite a divisão se desloca para a versão com melhor desempenho agora, dando mais peso ao tráfego recente, mudando só com confiança estatística e sempre mantendo 10% explorando. De um jeito ou de outro, o resultado também é lido por público descoberto, para você ver para quem cada versão venceu.

Escolher um vencedor quando você precisa de uma resposta em que vai agir uma vez: um redesign, um layout de preços, uma mudança no checkout. Ele roda uma divisão fixa e justa até uma versão se provar, diz o ganho e o grau de certeza, e para. Você consegue defender essa decisão.

Otimizar continuamente quando o conteúdo está sempre no ar e a resposta certa muda com o tempo: banners do hero, ofertas, blocos sazonais, qualquer coisa que você testaria de novo a cada trimestre. Ele nunca pede que você volte para declarar nada; mantém a divisão onde os dados recentes dizem que ela deve estar, e mantém 10% explorando para perceber quando isso muda. Alterne entre os dois na campanha a qualquer momento; a escolha vale quando você salva. A versão longa, com a rodada noturna passo a passo.

Toda noite o otimizador roda o teste de novo milhares de vezes em simulação a partir dos dados que tem, e conta quantas vezes cada versão sai na frente. Essa fatia é a chance de ela ser de fato a melhor; números quase iguais significam que os dados ainda não conseguem distinguir as versões, e aí a divisão fica como está. A divisão recomendada segue essa chance, com 10% do tráfego sempre dividido igualmente entre as versões — assim uma versão perdedora continua ganhando os dados que poderiam redimi-la, e uma versão que era a melhor há dois meses ainda pode perder hoje. Visualizações e cliques decaem com uma meia-vida de 28 dias, então o tráfego recente conta mais.

Você escolhe em cada teste. Alternar usuários, o padrão: um visitante mantém a mesma versão em todas as visitas, o certo para funis e para qualquer coisa medida ao longo de dias. Visitas: o mesmo visitante pode receber uma versão diferente a cada visita, para testes de banner e de título em que o que se mede é a impressão. Aleatório: cada visualização de página escolhe de novo. Sem rotação desliga a divisão, então os grupos viram camadas de conteúdo que se aplicam todas juntas, em vez de versões concorrentes.

Sim, assim que os resultados chegam. Enquanto o teste roda, uma única divisão vale para todo mundo, e cada teste é avaliado dentro de cada público descoberto separadamente — a taxa por versão, o líder ali e o grau de certeza. Depois, cada público pode receber a versão que venceu nele: aplique os vencedores aos seus públicos com um clique, ou deixe a Personyze aplicá-los automaticamente. Cada versão vencedora é exibida só para os públicos em que venceu; onde o grupo de controle venceu, esses visitantes continuam com o original, e uma versão que não venceu em nenhum público é desligada. Um grupo de controle pode continuar rodando, para que o resultado continue sendo conferido. A campanha é salva como uma nova versão, e você pode desfazer isso enquanto a campanha não for editada de novo. Os públicos podem ser os que o Audience Discovery encontra nos seus dados, ou qualquer público que você montar.

Não. A Personyze foi feita para ser sem código: o editor visual permite mudar textos, trocar imagens, redesenhar chamadas ou substituir seções inteiras clicando nelas na página ao vivo. Pop-ups, banners e formulários são montados a partir de uma biblioteca com mais de 20 modelos de widget — sem precisar de um time de engenharia.

Para os casos raros em que você quer uma lógica sob medida (JavaScript próprio, variações renderizadas no servidor, integrações com dados proprietários), há uma ação JS que você pode inserir e uma API REST para atribuir variações no servidor. A maioria dos times nunca precisa de nenhuma das duas.

Os testes A/B da Personyze são totalmente independentes de plataforma. Funcionam em Shopify, Magento, BigCommerce, WooCommerce, Salesforce Commerce, WordPress, Webflow, apps próprios em React ou Vue, Next.js, arquiteturas headless e sites em HTML puro. A integração é um único trecho de JavaScript.

Para variações no servidor há uma API REST. Para testes A/B de email, a Personyze insere o conteúdo no momento da abertura. E para dados, a Personyze se conecta ao seu martech atual: Google Analytics 4, Mixpanel, Segment, HubSpot, Salesforce, Marketo, ActiveCampaign e qualquer ferramenta com API REST ou webhooks.

Teste A/B, teste AB e split test são usados como sinônimos — os três descrevem dividir o tráfego entre duas ou mais variações e medir qual tem melhor desempenho. “Teste A/B” é a forma mais comum para experimentos de landing page e CRO; “split test” às vezes é usado especificamente para testes baseados em URL, em que cada variação fica em uma página diferente.

A Personyze faz os dois: variações A/B na mesma página pelo editor visual, e split tests de página inteira em que você redireciona uma porcentagem do tráfego para outra URL. Testes multivariados (A/B/n) e com grupo de controle também são suportados na mesma interface — sem precisar de outra ferramenta.

A partir de uma conta nova, a maioria dos times lança a primeira campanha em menos de 15 minutos: escolha um modelo, escolha um disparo, defina o público e publique. Sem código, sem fila de desenvolvimento.

Para configurações mais complexas (dados de CRM próprios, identificação de empresas por IP para ABM, fluxos com várias etapas), conte com algumas horas ou agende uma sessão de implementação gratuita com o nosso time de sucesso.

Não. O script da Personyze tem menos de 30 KB compactado, carrega de forma assíncrona e as decisões são tomadas em menos de 50 ms. Não bloqueamos a renderização. Os clientes relatam de forma consistente nenhum impacto mensurável nos Core Web Vitals depois da implantação.

Sim — cada pop-up, barra e banner é feito com HTML/CSS padrão, então você pode usar o editor visual, ou colar o seu HTML e herdar o CSS do seu site. Mas raramente é preciso: a Personyze oferece aplicar a sua marca a qualquer modelo que mostra — suas cores, suas fontes e o seu idioma — para que um design já comece com a cara da marca, em vez de ter que ser adaptado depois.

Sim — integrações nativas com HubSpot, Salesforce, Mailchimp, Klaviyo, ActiveCampaign e Marketo. Os contatos captados nos formulários de pop-up podem ir automaticamente para o seu CRM como novos leads, com mapeamento de campos personalizado. Webhooks permitem conectar qualquer outra coisa.

Sim — os testes estão embutidos em cada recurso, e não colados por fora. Teste algoritmos de recomendação uns contra os outros, coloque ofertas e disparos de pop-up frente a frente e prove quais variações de landing page vencem para cada público.

Sim, e o relatório foi feito para dizer isso. Todo teste também é lido por público descoberto: a taxa por braço dentro do público, o líder ali e a confiança de uma discordância com o líder geral, medida contra o braço com que ele discorda. Um veredito de uma linha no topo dos resultados nomeia o maior público que discorda; o relatório Testes A/B por público lista cada público com tráfego suficiente, com um filtro só para os conclusivos. A participação é a do momento da rodada que marcou as sessões, o que o painel informa na dica.