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# Teste A/B

> Execute testes A/B em campanhas do X Ads para comparar variações de criativos, segmentação, tipo de lance e unidade de lance em splits de grupos de usuários randomizados e medir lift.

export const Button = ({href, children}) => {
  return <div className="not-prose">
    <a href={href}>
      <button className="x-btn">
        <span>{children}</span>
        <svg width="3" height="24" viewBox="0 -9 3 24" class="h-6 rotate-0 overflow-visible"><path d="M0 0L3 3L0 6" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.5" stroke-linecap="round"></path></svg>
      </button>
    </a>
  </div>;
};

## Visão geral

### Introdução

O Teste A/B permite que os anunciantes segmentem os usuários que estão alcançando no X para que possam entender a melhor forma de otimizar o desempenho da campanha e reunir aprendizados para informar suas estratégias de marketing.

Esses segmentos — chamados de user group splits — são randomizados e mutuamente exclusivos. Com a randomização, os fatores que influenciam os resultados são distribuídos igualmente. Em outras palavras, não há diferenças inerentes entre os grupos ou seus comportamentos esperados. Por causa disso, quando uma única variação é aplicada a um grupo de usuários e não aos outros, a diferença no desempenho da campanha pode ser atribuída a essa variação.

Embora seja possível testar muitas variações de uma vez, recomendamos fortemente testar uma única variação por vez. Isso isola o fator causal para a diferença observada no desempenho da campanha.

Variações são definidas em nível de campanha. Por exemplo, se o anunciante quiser testar a eficácia de um novo criativo, ele deve criar duas campanhas idênticas onde a única diferença é o criativo. No futuro, planejamos oferecer suporte a variações em nível de line item.

### Casos de uso

O teste A/B é mais comumente usado para dar suporte a (1) casos de uso de otimização para clientes de performance que desejam entender o que funciona melhor no X para otimizar seu investimento e (2) casos de uso de aprendizado para anunciantes de marca que desejam usar aprendizados para informar sua estratégia de marketing.

A API dará suporte a testes A/B para qualquer variável de campanha, incluindo:

* Criativo

* Segmentação

* Tipo de lance

* Unidade de lance

## Teste A/B

Esta é uma referência técnica extensa que cobre criação, atualização, leitura e exclusão de testes A/B em nível de campanha e line item. Para atributos, uso, exemplos de requisição e regras de validação, consulte a documentação em inglês em [/x-ads-api/measurement/ab-testing](/x-ads-api/measurement/ab-testing). Os exemplos de código, valores de parâmetros e estruturas JSON permanecem iguais.