Simulador de A/B test com IA: quando parar ou continuar o teste

Simule significância estatística de A/B test. Insira conversão base, uplift esperado e tráfego. Veja sample size necessário e prazo. Grátis.

Como o simulador funciona

Você informa 4 variáveis do seu A/B test e a ferramenta calcula quantos visitantes você precisa, por quanto tempo rodar e se o resultado vai ser confiável.

  1. Taxa de conversão do controle: a conversão que você tem hoje (%)
  2. Uplift esperado: o ganho que a IA promete gerar sobre o controle (%)
  3. Tráfego diário , visitantes por dia disponíveis para o teste
  4. Nível de confiança , 90%, 95% ou 99%

A ferramenta devolve o sample size por braço (visitantes necessários em cada variação), os dias estimados para atingir significância e o poder estatístico do teste. Tudo roda no navegador. Nada é enviado pra servidor.

Por que simular antes de rodar

O erro mais comum em A/B test é parar cedo demais. Você roda um teste por 4 dias, vê a variação na frente e declara vitória: mas com pouca amostra o resultado é ruído, não sinal. Semana que vem a conversão volta ao normal e ninguém entende por quê.

O simulador responde as perguntas certas antes de você gastar tráfego:

  • Quantos visitantes preciso?: calculado pela fórmula de tamanho de amostra
  • Quantos dias de teste?: sample size dividido pelo tráfego diário
  • Vai dar pra confiar no resultado?: poder estatístico (geralmente 80%)

Se a resposta for “precisa de 90 dias”, talvez não valha a pena rodar. Melhor priorizar outra hipótese.

Como os números são calculados

A fórmula de tamanho de amostra por braço usa a aproximação normal para diferença entre duas proporções:

n = (z_α/2 + z_β)² × [p1(1−p1) + p2(1−p2)] / (p2 − p1)²

Onde p1 é a conversão do controle, p2 é a conversão esperada com o uplift, z_α/2 vem do nível de confiança (90% → 1.645, 95% → 1.96, 99% → 2.576) e z_β vem do poder estatístico (80% → 0.84). Trate como referência: testes reais envolvem fatores como efeito mínimo detectável, sazonalidade e múltiplas comparações que afetam a leitura final.

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O simulador planeja o experimento. O diagnóstico gratuito (30 min, online) ajuda a escolher quais hipóteses valem testar primeiro e como integrar a IA ao funil sem poluir a leitura.

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Simulador de A/B test

A conversão que você tem hoje
Ganho percentual que a variação (com IA) deve gerar
Visitantes por dia que entram no teste (somando os dois braços)
Quanto maior, menos chance de erro , mas mais amostra necessária
Sample size por braço
,
visitantes / braço
Dias estimados
,
dias de teste
Poder estatístico
,
%

Cálculo pela fórmula de tamanho de amostra para diferença entre duas proporções (aproximação normal), com poder estatístico fixado em 80% (z_beta = 0.84) e nível de confiança conforme selecionado (90% → 1.645, 95% → 1.96, 99% → 2.576). Resultado assume tráfego dividido 50/50 entre os braços e ignora sazonalidade, efeito mínimo detectável distinto e múltiplas comparações. Referência de planejamento, não substitui análise estatística completa do experimento.

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