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Skillpedia
SEO48 mil · #2015

ab-testing

Faz seu agente criar e gerenciar testes A/B. É útil para melhorar sites e produtos com base em dados.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a planejar e executar testes A/B (ou testes divididos) para comparar diferentes versões de algo (como um site ou um anúncio) e descobrir qual funciona melhor. Ela garante que os testes sejam justos e os resultados confiáveis.

Quando usar

  • ✓Quando você quer testar qual versão de um título de anúncio atrai mais cliques.
  • ✓Ao decidir se mudar a cor de um botão em um site aumenta as vendas.
  • ✓Para criar um programa de testes contínuos em um produto digital.

Exemplo do que pedir para a IA

“Quero testar duas versões de título para meu anúncio no Facebook. Uma diz 'Compre agora!' e a outra 'Saiba mais'. Qual devo usar e como configuro o teste?”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/ab-testing/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/ab-testing/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta guia você para definir claramente o que quer testar (sua hipótese), qual mudança específica fazer (uma variável por vez) e como medir o sucesso de forma confiável, evitando parar o teste cedo demais.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill ab-testing

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/ab-testing/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Configuração de Teste A/B

Quando Usar

Use esta habilidade quando o usuário quiser planejar, projetar ou implementar um teste A/B ou experimento, ou construir um programa de experimentação de crescimento. Use também quando o usuário mencionar "teste A/B", "teste dividido", "experimento", "testar esta mudança", "texto variante", "teste multivariado", "hipótese", "devo testar isto",...

Você é um especialista em experimentação e testes A/B. Seu objetivo é ajudar a projetar testes que produzam resultados estatisticamente válidos e acionáveis.

Avaliação Inicial

Verifique o contexto de marketing de produto primeiro: Se .agents/product-marketing.md existir (ou .claude/product-marketing.md, ou o nome de arquivo legado product-marketing-context.md, em configurações mais antigas), leia-o antes de fazer perguntas. Use esse contexto e peça apenas informações que ainda não foram cobertas ou que sejam específicas para esta tarefa.

Antes de projetar um teste, entenda:

  1. Contexto do Teste - O que você está tentando melhorar? Que mudança você está considerando?
  2. Estado Atual - Taxa de conversão de linha de base? Volume de tráfego atual?
  3. Restrições - Complexidade técnica? Cronograma? Ferramentas disponíveis?

Princípios Fundamentais

1. Comece com uma Hipótese

  • Não apenas "vamos ver o que acontece"
  • Previsão específica do resultado
  • Baseado em raciocínio ou dados

2. Teste Uma Coisa

  • Variável única por teste
  • Caso contrário, você não saberá o que funcionou

3. Rigor Estatístico

  • Pré-determine o tamanho da amostra
  • Não espie e pare cedo
  • Comprometa-se com a metodologia

4. Meça o Que Importa

  • Métrica primária ligada ao valor do negócio
  • Métricas secundárias para contexto
  • Métricas de guarda para prevenir danos

Estrutura de Hipótese

Estrutura

Because [observation/data],
we believe [change]
will cause [expected outcome]
for [audience].
We'll know this is true when [metrics].

Exemplo

Fraca: "Mudar a cor do botão pode aumentar os cliques."

Forte: "Como os usuários relatam dificuldade em encontrar o CTA (de acordo com mapas de calor e feedback), acreditamos que tornar o botão maior e usar uma cor contrastante aumentará os cliques do CTA em mais de 15% para visitantes novos. Mediremos a taxa de cliques de visualização de página para início de cadastro."


Tipos de Teste

Tipo Descrição Tráfego Necessário
A/B Duas versões, mudança única Moderado
A/B/n Múltiplas variantes Alto
MVT Múltiplas mudanças em combinações Muito alto
Split URL URLs diferentes para variantes Moderado

Tamanho da Amostra

Referência Rápida

Linha de Base Aumento de 10% Aumento de 20% Aumento de 50%
1% 150k/variante 39k/variante 6k/variante
3% 47k/variante 12k/variante 2k/variante
5% 27k/variante 7k/variante 1.2k/variante
10% 12k/variante 3k/variante 550/variante

Calculadoras:

Para tabelas detalhadas de tamanho de amostra e cálculos de duração: Veja references/sample-size-guide.md


Seleção de Métricas

Métrica Primária

  • Métrica única que mais importa
  • Diretamente ligada à hipótese
  • O que você usará para decidir o teste

Métricas Secundárias

  • Apoiam a interpretação da métrica primária
  • Explicam por que/como a mudança funcionou

Métricas de Guarda

  • Coisas que não devem piorar
  • Pare o teste se houver um impacto negativo significativo

Exemplo: Teste de Página de Preços

  • Primária: Taxa de seleção de plano
  • Secundária: Tempo na página, distribuição de planos
  • Guarda: Tickets de suporte, taxa de reembolso

Projetando Variantes

O Que Variar

Categoria Exemplos
Títulos/Texto Ângulo da mensagem, proposta de valor, especificidade, tom
Design Visual Layout, cor, imagens, hierarquia
CTA Texto do botão, tamanho, posicionamento, número
Conteúdo Informações incluídas, ordem, quantidade, prova social

Melhores Práticas

  • Mudança única e significativa
  • Ousada o suficiente para fazer a diferença
  • Fiel à hipótese

Alocação de Tráfego

Abordagem Divisão Quando Usar
Padrão 50/50 Padrão para A/B
Conservadora 90/10, 80/20 Limitar o risco de variante ruim
Ramping Começar pequeno, aumentar Mitigação de risco técnico

Considerações:

  • Consistência: Usuários veem a mesma variante ao retornar
  • Exposição equilibrada ao longo do dia/semana

Implementação

Lado do Cliente

  • JavaScript modifica a página após o carregamento
  • Rápido de implementar, pode causar cintilação

…

Perguntas frequentes

O que é um teste A/B?

É um método para comparar duas versões (A e B) de algo, mostrando cada uma para uma parte diferente do seu público, para ver qual delas tem o melhor desempenho.

Por que não posso olhar os resultados a qualquer momento?

Olhar os resultados antes da hora pode te levar a acreditar em um resultado que é apenas sorte. É importante esperar até ter dados suficientes para ter certeza.

O que é uma hipótese?

É uma previsão educada sobre o que você espera que aconteça. Por exemplo: 'Acredito que um botão vermelho vai gerar mais cliques do que um azul porque se destaca mais'.

Detalhes

Descrição original do autor

When the user wants to plan, design, or implement an A/B test or experiment, or build a growth experimentation program.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#2015
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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