> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aftersell.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Testes A/B no checkout > Aprenda a configurar, gerenciar e analisar testes A/B para seus widgets de checkout no Aftersell
# Testes A/B no Checkout
O teste A/B (também conhecido como teste de divisão) permite comparar duas versões de um widget de checkout para determinar qual tem melhor desempenho. Atualmente, os testes A/B estão disponíveis apenas para widgets independentes e ainda não são compatíveis com páginas. Cada versão é exibida para uma parte do seu tráfego de checkout, e o desempenho é acompanhado separadamente para que você possa identificar a versão com melhor desempenho. Ao testar variações das suas ofertas, você pode melhorar as taxas de conversão, aumentar a receita e tomar decisões baseadas em dados sobre sua estratégia de upsell. Esta página aborda testes A/B apenas para widgets de checkout. Se você deseja testar suas ofertas pós-compra, consulte [Testes A/B para Ofertas Pós-Compra](/pt/aftersell/post_purchase_a_b_testing). Os widgets de checkout estão disponíveis apenas para lojistas Shopify Plus devido às restrições da API de Checkout Extensibility da Shopify.
## Como funcionam os testes A/B no checkout
Os widgets de checkout independentes suportam duas versões dentro de um único bloco. Quando ambas as versões estão ativas, o tráfego é dividido 50/50 entre elas, rotuladas como **Versão A** e **Versão B** na visualização de analytics. Cada versão é exibida para uma parte separada dos clientes, e o desempenho de cada uma é acompanhado de forma independente para que você possa comparar os resultados e identificar um vencedor. Cada versão tem sua própria configuração e ajustes, tornando possível testar diferenças significativas entre as ofertas. Atualmente, os testes A/B estão disponíveis apenas para widgets independentes. Páginas ainda não suportam testes A/B.
### O que você pode testar
Os testes A/B são suportados tanto em **widgets de upsell** quanto em **widgets de conteúdo**. **Widgets de upsell** - Você pode testar: * **Produtos**: Produtos diferentes, tipos de produto ou estratégias de recomendação (produto específico vs. recomendações de IA vs. produto mais caro) * **Descontos**: Valores ou tipos de desconto diferentes (porcentagem vs. valor fixo em dólares) * **Modo do widget**: Upsell de produto único, upsell de múltiplos produtos ou upsell com caixa de seleção * **Blank (Skip)**: Use uma versão vazia como controle para medir se exibir um upsell ajuda ou prejudica a conversão do checkout **Widgets de conteúdo** (selos de confiança, depoimentos, controles de carrinho, notas, texto, imagens, barra de recompensas) - Você pode testar: * Conteúdos diferentes de selos ou depoimentos * Mensagens ou textos diferentes * Exibir vs. não exibir um widget de conteúdo (usando Blank/Skip como controle)
## Tipos de teste
Ao adicionar uma nova versão a um widget independente, você escolhe um de três tipos de teste:
### Duplicar conteúdo
Duplicar conteúdo cria uma nova versão que é uma cópia de uma versão existente. Use isso quando quiser testar uma pequena mudança - como um valor de desconto diferente ou um produto diferente - mantendo todo o resto igual. Como o ponto de partida é idêntico, qualquer diferença de desempenho tem mais chances de ser causada pela única mudança que você fez. Este é o ponto de partida mais comum para testes A/B porque minimiza variáveis e torna os resultados mais fáceis de interpretar.
### Novo conteúdo
Novo conteúdo cria uma versão em branco que você configura do zero. Use isso quando quiser testar uma oferta fundamentalmente diferente - como um modo de widget diferente, uma categoria de produto completamente diferente ou uma estratégia de gatilho diferente. Versões de novo conteúdo oferecem total flexibilidade, mas exigem mais tempo de configuração. Este tipo é mais adequado para testes mais amplos, em que você quer comparar duas abordagens distintas em vez de uma única mudança incremental.
### Blank (Skip)
Blank (Skip) cria uma versão vazia que não exibe nada para os clientes atribuídos a ela. Use isso como grupo de controle para medir a linha de base - o que acontece quando nenhum widget é exibido. Comparar uma versão Blank com uma oferta ativa ajuda você a entender se o seu widget está ajudando ou prejudicando a conversão do checkout. Isso é especialmente útil se você está preocupado que exibir um widget possa aumentar o abandono do checkout para determinados segmentos de clientes.
## Configurando um teste A/B no checkout
### Passo 1: Abra ou crie um widget independente
1. Abra o app Aftersell a partir do seu Admin da Shopify 2. Navegue até **Checkout** na barra lateral esquerda 3. Role até a seção **Standalone widgets** 4. Abra um widget independente existente clicando no ícone de lápis (editar) ou clique em **Create widget** para criar um novo
### Passo 2: Adicione uma versão
1. Dentro do editor do widget, adicione uma nova versão 2. Escolha um dos três tipos de teste: **Duplicate content**, **New content** ou **Blank (Skip)** 3. Configure a nova versão - defina o produto, o desconto, o modo do widget e quaisquer outras configurações que você queira testar
### Passo 3: Verifique seus gatilhos
Os gatilhos pertencem ao widget, não a uma versão individual — o card **Select triggers** fica acima das abas de versão, e tanto a Versão A quanto a Versão B são exibidas sob as mesmas condições. Não há nada para configurar por versão, e a segmentação em si não pode ser testada via A/B. Para uma lista completa das opções de gatilho disponíveis, consulte [Gatilhos de Checkout](/pt/aftersell/checkout_triggers).
### Passo 4: Verifique o posicionamento no editor de Checkout da Shopify
1. Abra o editor de Checkout da Shopify a partir do seu Admin da Shopify 2. Confirme que o bloco de app deste widget independente está posicionado no local desejado 3. O widget não será exibido para os clientes até que tenha sido posicionado Seu teste A/B agora está ativo.
## Como o tráfego é dividido
Os testes A/B de checkout usam uma **divisão 50/50** entre duas versões ativas (Versão A e Versão B). O tráfego é distribuído uniformemente entre as versões de forma automática e não pode ser ajustado manualmente. Se você pausar uma versão, todo o tráfego vai para a versão restante. Para executar um teste A/B válido, mantenha as duas versões em execução.
## Gerenciando seu teste
Depois que seu teste A/B estiver em execução, você pode gerenciá-lo a qualquer momento dentro do editor do widget.
### Pausando uma versão
Abra o menu **Manage A/B test** e escolha **Pause version A** ou **Pause version B**. A versão pausada para de receber tráfego e a versão restante recebe todo ele. Escolha **Reactivate split test** para retornar à divisão 50/50. Não há um botão de ativação por versão — o botão **Active** no cabeçalho do widget controla o widget inteiro, ambas as versões juntas.
### Editando uma versão
Abra a versão e faça suas alterações diretamente. Para resultados precisos, evite fazer alterações significativas em uma versão enquanto o teste está em execução, pois isso pode dificultar a interpretação do que causou as diferenças de desempenho.
### Excluindo uma versão
Exclua uma versão para removê-la permanentemente do widget. Depois de excluída, a versão e seus dados não podem ser recuperados. Todo o tráfego irá para a versão ativa restante.
### Selecionando um vencedor
Quando você estiver pronto para encerrar o teste e escolher uma versão: 1. Identifique a versão com melhor desempenho com base em seus analytics 2. Pause ou exclua a versão perdedora 3. A versão vencedora agora receberá 100% do tráfego
## Entendendo os resultados do seu teste A/B
Quando um teste A/B está em execução, você pode ver o desempenho da Versão A e da Versão B clicando no ícone de gráfico de barras ao lado do widget no painel de Checkout. As métricas exibidas dependem do tipo de widget - widgets de upsell e widgets de conteúdo mostram métricas diferentes. Para um detalhamento completo de todas as métricas por widget, analytics por versão e os gráficos de Checkout na aba Analytics, consulte [Analytics de Checkout](/pt/aftersell/checkout_analytics).
## Limitações
### Testes A/B apenas dentro do mesmo tipo de widget
Os testes A/B no Aftersell comparam duas versões do **mesmo tipo de widget**. Por exemplo, você pode testar duas configurações diferentes de selos de confiança entre si, ou testar uma oferta de upsell contra Blank (Skip). Você não pode fazer testes A/B entre tipos de widget diferentes - por exemplo, não é possível testar um widget de selo de confiança contra um widget de imagem no mesmo teste A/B.
### Testes A/B não estão disponíveis para páginas
Atualmente, os testes A/B estão disponíveis apenas para widgets independentes. Páginas ainda não suportam testes A/B.
### Teste de posicionamento não é suportado
Você não pode fazer testes A/B de diferentes posicionamentos de widget (por exemplo, testar se um upsell tem melhor desempenho no resumo do pedido vs. acima da seção de pagamento). Os testes A/B comparam o conteúdo dentro de um único widget em um posicionamento fixo.
## Boas práticas
### Teste um elemento por vez
Quando você altera vários elementos de uma vez, fica difícil saber qual mudança gerou o resultado. Isole uma variável por teste para obter insights claros e acionáveis. **Bom**: Testar 10% de desconto vs. 20% de desconto (uma variável alterada) **Evite**: Testar 10% de desconto + Produto A vs. 20% de desconto + Produto B (duas variáveis alteradas de uma vez)
### Use Blank (Skip) como controle
Executar uma versão Blank (Skip) contra um widget ativo é um dos testes mais valiosos que você pode fazer. Ele mostra se a exibição do widget está ajudando ou prejudicando sua taxa de conversão do checkout. Se a versão Blank tiver desempenho melhor na conclusão do checkout, pode valer a pena repensar completamente a oferta ou ajustar sua segmentação.
### Monitore o abandono do checkout
Uma taxa de conversão de upsell mais alta é boa, mas certifique-se de que ela não está vindo à custa de um aumento no abandono do checkout. Verifique a **Taxa de abandono do checkout** em Analytics > aba Checkout regularmente enquanto executa testes A/B. Para widgets de conteúdo, a visualização de analytics por versão também inclui uma métrica de taxa de abandono do checkout.
### Ideias comuns de teste
**Testes de widget de upsell** * Produto específico vs. recomendações de IA vs. produto mais caro * Produto complementar vs. mesmo produto (reposição) * 10% de desconto vs. 20% de desconto * Desconto percentual vs. valor fixo em dólares * Desconto vs. sem desconto * Upsell de produto único vs. upsell com caixa de seleção * Upsell de múltiplos produtos vs. upsell de produto único * Oferta ativa vs. Blank (Skip) para medir o impacto líquido de exibir um upsell **Testes de widget de conteúdo** * Selo de confiança com vs. sem selos específicos * Conteúdos de depoimento diferentes * Notas ou mensagens de texto diferentes * Conteúdo ativo vs. Blank (Skip) para medir o impacto de exibir o widget de conteúdo
## Perguntas frequentes
### Os testes A/B param de rodar automaticamente após atingir significância estatística?
Não. Um teste A/B de checkout continua em execução até que você mesmo o encerre — não há parada automática quando um resultado atinge significância estatística. Analise o desempenho de cada versão nos analytics e, quando estiver confiante em um vencedor, encerre o teste manualmente desativando ou excluindo a versão perdedora (consulte [Selecionando um vencedor](#selecting-a-winner)). O Aftersell nunca interrompe um teste nem escolhe um vencedor por você. ***
## Precisa de ajuda?
Se você tiver dúvidas sobre como configurar ou analisar seus testes A/B de checkout, converse com nossa equipe de suporte usando o chat ao vivo no canto inferior direito do app.