Por que sua landing page não está convertendo (e não é culpa só do design)
Você já teve aquela sensação de que a sua landing page está “bonita demais para converter tão pouco”? Tráfego entra, mas leads e vendas não aparecem na mesma proporção.
Na prática, o problema quase nunca é só a cor do botão ou a fonte do título. O que quebra a conversão é uma combinação de:
- Mensagem desalinhada com a expectativa do usuário
- Elementos que distraem do objetivo principal
- Barreiras invisíveis (medo, dúvida, desconfiança)
- Erros de usabilidade que você não vê, mas o usuário sente
É aqui que entram os testes A/B e a análise de comportamento em tempo real. Em vez de “achismos” sobre o que funciona, você passa a ter dados mostrando o que realmente faz o usuário clicar, rolar, ficar… ou ir embora.
Neste artigo, vou te mostrar como eu estruturaria um processo completo, prático, para criar landing pages de alta conversão usando justamente esses dois pilares: teste e observação.
O que é, na prática, uma landing page de alta conversão?
Antes de falar de ferramentas e experimentos, precisamos alinhar o que significa “alta conversão”. Não existe um número mágico que vale para todo mundo, mas dá pra definir com clareza:
- Objetivo único bem definido: capturar lead, vender um produto, gerar cadastro, agendar uma call etc.
- Mensagem principal cristalina: em 5 segundos o usuário entende o que você oferece e por que aquilo importa pra ele.
- Taxa de conversão compatível com o canal e a oferta: por exemplo, 20–40% em leads de tráfego qualificado para um material rico é um bom norte.
- Processo de melhoria contínua: uma landing page “de alta conversão” hoje só continua assim se você segue testando e otimizando.
Ou seja, alta conversão não é um estado, é um processo. E esse processo é guiado por duas perguntas simples:
- O que acontece quando o usuário chega na minha página?
- Qual mudança específica aumenta (ou derruba) a taxa de conversão?
As respostas vêm de testes A/B e de análise de comportamento em tempo real.
Fundamentos de uma landing page pronta para testar (e não para impressionar)
Antes de rodar qualquer teste, você precisa de uma página minimamente bem estruturada. Não adianta testar botão verde vs. azul se a proposta de valor está confusa.
Checklist rápido para a sua “versão base” (a versão que vai servir de controle nos testes A/B):
- Acima da dobra (hero) enxuto e direto:
- Headline que deixa claro o benefício principal.
- Subtítulo que explica o “como” ou para “quem” é.
- Call to action (CTA) único e bem visível.
- Prova social logo cedo: depoimentos, números, logos de clientes, mídia em que você apareceu.
- Estrutura lógica: Problema → Solução → Benefícios → Prova → Detalhes → CTA.
- Formulário essencialista: peça só os campos realmente necessários para aquele estágio.
- Remoção de distrações: menus, links desnecessários, pop-ups que competem com o CTA.
- Responsividade impecável: teste em mobile; a maioria do tráfego hoje vem de lá.
Com isso pronto, você tem uma base sólida. Agora, sim, faz sentido testar e analisar comportamento.
Testes A/B: o que realmente vale a pena testar
Teste A/B é simples na teoria: você cria duas versões de um elemento (ou de uma página inteira), divide o tráfego entre elas e mede qual converte mais.
O problema é que muita gente testa o que é fácil, não o que é relevante. Fica preso em microdetalhes, enquanto os grandes ganhos estão em mudanças mais profundas.
O que normalmente traz maiores impactos em uma landing page:
- Proposta de valor (headline + subheadline): o jeito como você explica o benefício principal.
- Oferta em si: tipo de isca digital, bônus, garantia, formato da entrega.
- Estrutura da página: ordem das seções, tamanho da página, uso de vídeo ou não.
- Prova social: quantidade, posição e formato (texto, vídeo, notas, cases).
- Fricção do formulário: número de campos, etapas, microtextos de ajuda.
- Tipo e posição do CTA: texto do botão, cor, presença de CTA secundário.
Elementos como cor do botão até podem ser testados, mas depois que você já trabalhou nas grandes alavancas.
Como planejar um teste A/B sem virar um cientista de dados
Não precisa entrar em fórmulas complexas, mas é importante fugir do “achismo estatístico” (tirar conclusões antes da hora).
Antes de rodar o teste, defina:
- Objetivo único: por exemplo, aumentar a taxa de conversão do formulário de 20% para 24%.
- Métrica principal: envio do formulário, clique no botão de checkout, cadastro concluído.
- Hipótese clara: “Se eu simplificar o formulário, reduzindo de 7 para 3 campos, vou aumentar a conversão, porque removo fricção no preenchimento.”
- Duração mínima: deixe rodar tempo suficiente para pegar ciclos diferentes (pelo menos 1–2 semanas em muitos casos).
Uma regra prática: se a sua landing recebe pouco tráfego (menos de 500 visitas/semana), foque em mudanças grandes que podem gerar diferenças mais visíveis. Testar microdetalhe com pouco tráfego é perda de tempo.
Ferramentas para testes A/B em landing pages
Hoje existem várias opções — de soluções completas até recursos embutidos em construtores de página.
- Ferramentas dedicadas de experimentação: VWO, Optimizely, Convert, AB Tasty.
- Plataformas de landing pages: Unbounce, Instapage, Leadpages (já trazem A/B nativo).
- Construtores WordPress: alguns page builders e plugins aceitam experimentos, como:
- Elementor (com add-ons de split test)
- Thrive Optimize (para quem usa Thrive Architect)
- Plugins específicos de split test para WP
Escolha com base em três pontos simples:
- Você consegue configurar sem depender de um time gigante?
- A ferramenta se integra ao seu formulário/CRM?
- Ela mostra claramente as métricas que você precisa (impressões, conversões, taxa de conversão, significância)?
Análise de comportamento em tempo real: vendo o que os números não contam
Taxa de conversão te diz quanto as pessoas convertem. Mas não te diz por que elas não convertem. É aí que entra a análise de comportamento.
Ferramentas como Hotjar, Microsoft Clarity, Smartlook, Mouseflow permitem acompanhar, em tempo real ou quase, o que os usuários fazem na sua landing:
- Mapas de calor (heatmaps): mostram onde as pessoas clicam, até onde rolam a página, onde passam mais tempo com o mouse.
- Gravações de sessão: permitem assistir o “filme” da navegação do usuário (sem dados sensíveis).
- Funis de conversão: ajudam a identificar exatamente em qual etapa o usuário desiste.
- Eventos em tempo real: você consegue ver quantas pessoas estão ativas e o que estão tentando fazer.
Na prática, o que você procura nesses dados?
- Elementos importantes que ninguém vê ou clica.
- Seções com alto abandono (scroll até ali e saída imediata).
- Campos de formulário onde as pessoas ficam travadas.
- Clara confusão de navegação (cliques em coisas que não são clicáveis).
Esses sinais viram insumo para hipóteses de testes A/B. Você não tira conclusões só olhando um vídeo de sessão, mas identifica padrões que se repetem.
Exemplo prático: do comportamento ao teste A/B (e ao ganho real)
Imagine este cenário: você tem uma landing page para um e-book gratuito sobre marketing digital para pequenos negócios.
Dados iniciais:
- Taxa de conversão: 18%
- Tráfego principal: anúncios no Instagram
- Formulário com 6 campos: nome, e-mail, telefone, empresa, cargo, faturamento mensal
Ao analisar o comportamento em uma ferramenta como Hotjar ou Clarity, você percebe:
- Muitos usuários rolam até o formulário, começam a preencher, mas fecham a página.
- O campo de “faturamento mensal” é onde a maioria para por mais tempo e, logo depois, abandona.
- Há vários cliques em uma frase próxima ao formulário (“não compartilhamos seus dados com terceiros”), sugerindo que as pessoas estão preocupadas com privacidade.
Hipótese: o campo “faturamento mensal” passa sensação de invasão de privacidade para um material gratuito, aumentando a desconfiança.
Teste A/B estruturado:
- Versão A (controle): formulário com 6 campos (incluindo faturamento).
- Versão B (variação): remove o campo de faturamento e adiciona microcópia de segurança (“Seus dados são usados apenas para enviar o e-book. Nada de spam.”).
- Métrica: envios de formulário.
- Objetivo: aumentar a conversão de 18% para pelo menos 22%.
Após duas semanas, com volume razoável de tráfego, os resultados:
- Versão A: 18,3% de conversão
- Versão B: 25,7% de conversão
Você não só aumenta a performance como aprende algo sobre o seu público: para esse tipo de oferta, pedir menos dados é decisivo.
Passo a passo para criar (e otimizar) uma landing page de alta conversão
Juntando tudo, aqui vai um fluxo que você pode reaproveitar em qualquer projeto:
- Defina o objetivo da página
- Qual é a ação única que define conversão? (download, cadastro, compra)
- Qual é a meta de taxa de conversão que você quer atingir neste ciclo?
- Mapeie a jornada até a landing
- De onde vem o tráfego (anúncios, orgânico, e-mail)?
- O que a pessoa viu antes de chegar na página (promessa do anúncio, assunto do e-mail)?
- A mensagem da landing está alinhada com essa expectativa?
- Construa uma primeira versão enxuta
- Foque em clareza da proposta de valor, oferta e CTA.
- Inclua prova social mínima viável.
- Remova tudo que não contribui diretamente para a conversão.
- Instale ferramentas de análise de comportamento
- Configure heatmaps (clique, scroll) para desktop e mobile.
- Ative gravação de sessões.
- Se possível, configure funis (ex.: visita → scroll 50% → clique no CTA → envio do formulário).
- Coleta inicial de dados
- Deixe a página rodar alguns dias ou semanas, dependendo do tráfego.
- Observe onde as pessoas param de rolar, onde clicam, onde hesitam.
- Anote padrões (não casos isolados).
- Formule hipóteses específicas
- “Se eu mover o formulário mais para cima, aumento conversão porque menos gente desiste antes de ver o CTA.”
- “Se eu adicionar depoimentos acima da dobra, reduzo o medo e aumento os envios.”
- Implemente testes A/B
- Comece pelas mudanças que podem gerar maior impacto.
- Teste uma grande variável por vez (estrutura, oferta, formulário).
- Deixe rodar até ter dados suficientes para uma diferença clara.
- Analise resultados e tome decisões
- Se a variação ganhou, torne-a o novo padrão.
- Se empatou, você aprendeu que aquela mudança específica não moveu a agulha.
- Se perdeu, ótimo: você poupou dinheiro evitando uma ideia ruim.
- Documente os aprendizados
- Mantenha um registro com: hipótese, variação, resultado, insight.
- Use isso para criar o “manual de boas práticas” das suas futuras landing pages.
- Repita o ciclo
- Sempre haverá algo a testar: nova oferta, nova página, novo público.
Checklist rápido para sua próxima landing page
Para fechar de forma prática, aqui vai uma lista que você pode revisar toda vez que for colocar uma nova landing no ar:
- Objetivo único definido e medido? (sim/não)
- Headline deixa claro o benefício em 5 segundos? (sim/não)
- Oferta está alinhada com a promessa do anúncio ou canal de origem? (sim/não)
- Formulário pede apenas o necessário para o próximo passo? (sim/não)
- Prova social visível sem precisar rolar muito? (sim/não)
- CTA é único, direto e aparece em mais de um ponto da página? (sim/não)
- Mobile está realmente testado (não só “responsivo no papel”)? (sim/não)
- Ferramentas de analytics e comportamento já instaladas? (sim/não)
- Primeiro teste A/B já definido com hipótese clara? (sim/não)
- Processo de revisão de dados agendado (semanal ou quinzenal)? (sim/não)
No fim, criar landing pages de alta conversão não é sobre ter a ideia perfeita de primeira, e sim sobre montar um sistema onde cada visita vira aprendizado. Testes A/B te mostram o que funciona, análise de comportamento te mostra por quê. Quando você junta os dois, para de depender de sorte e passa a construir conversão de forma previsível.