Configuraste a análise. Configuraste os eventos. Construíste a tua camada de dados. E agora? Testas. Os testes apanham erros antes de afetarem os teus dados. Confirmas que os eventos disparam corretamente. Confirmas que os parâmetros captam os valores certos. Confirmas que os dados chegam à tua plataforma de análise. Testas antes de publicar. Testas depois de publicar. Testes rigorosos poupam tempo e evitam dados maus.
Este artigo explica como testar e validar a implementação da tua análise.
Porque é que os testes importam
Os erros de análise são difíceis de apanhar depois da publicação. Um evento avariado dispara durante semanas sem ninguém reparar. Um parâmetro mal configurado capta dados errados durante meses. Nessa altura já perdeste meses de dados. O custo de corrigir é alto.
Testar antes de publicar evita isto. Apanhas os erros no ambiente de testes. Corriges. Publicas com confiança. Os dados desde o primeiro dia são bons.
Os testes também poupam tempo de desenvolvimento. Encontrar um erro em produção demora mais a depurar. Encontrá-lo no ambiente de testes é mais rápido. Os testes encontram os erros cedo, quando são baratos de corrigir.
Testa primeiro no ambiente de testes
Nunca testes em produção. Testa no ambiente de testes. O ambiente de testes é uma cópia do teu ambiente de produção. Parece produção. Comporta-se como produção. Mas não é real.
Testa cada evento. Testa cada parâmetro. Testa casos extremos. O que acontece se a quantidade for zero? E se o preço for negativo? E se o utilizador for anónimo?
Testa antes e depois das integrações. Se estás a integrar uma ferramenta nova, testa essa integração no ambiente de testes. A ferramenta recebe os dados corretamente? Processa-os corretamente?
Usa as ferramentas de programador do navegador
As ferramentas de programador do navegador permitem-te inspecionar o que o teu site envia. Abre o separador Network. Faz uma ação. Observa as chamadas de análise. Vê que dados são enviados. Confirma que estão corretos.
Usa o separador Console. Escreve "dataLayer" ou a variável da tua camada de dados. Verifica o conteúdo. Confirma que tem os dados que esperas.
A maioria dos gestores de etiquetas tem um modo de pré-visualização. Ativa-o. Mostra o que dispararia sem enviar dados de facto. Usa o modo de pré-visualização para confirmar tudo antes de publicar.
Cria uma lista de verificação de testes
Cria uma lista do que testar. O evento dispara na página certa. O evento dispara na ação certa. Os parâmetros têm os valores certos. Os parâmetros têm os tipos certos. Os dados chegam à plataforma de análise. Os relatórios em tempo real mostram os dados.
Usa a lista de verificação sempre que publicares. Não saltes passos. Testes rigorosos evitam problemas.
Atualiza a lista à medida que acrescentas eventos. Mantém-na completa. Torna-a prática habitual.
Testa com dados reais
Testa com dados realistas. Não uses valores de exemplo. Usa nomes de produtos reais. Preços reais. IDs de utilizador reais. Testar com dados falsos deixa escapar os casos extremos do mundo real.
Cria transações de teste, se possível. Uma compra real. Um envio de formulário real. Uma criação de conta real. As ações reais revelam problemas reais.
Testa com tipos de utilizador diferentes. Utilizadores gratuitos. Utilizadores premium. Utilizadores administradores. Tipos de utilizador diferentes podem ter dados diferentes. Testa cada um.
Acompanha os relatórios em tempo real
Depois de publicar, acompanha os relatórios em tempo real. O tráfego aparece logo? Os eventos aparecem? Os parâmetros estão a aparecer? Os relatórios em tempo real dão feedback instantâneo.
Continua a acompanhar durante o primeiro dia. A maioria dos problemas aparece depressa. Se algo estiver errado, apanhas logo.
Configura alertas. Se um evento não disparar durante uma hora, avisa alguém. Se um parâmetro estiver sempre vazio, avisa. Os alertas apanham os problemas depressa.
Compara o antes e o depois
Se estás a atualizar uma análise existente, compara o antes e o depois. Os dados novos coincidem com os antigos? Se a atualização não devia mudar nada, os números devem manter-se iguais. Se os números mudaram de forma inesperada, investiga.
Faz um acompanhamento em paralelo. Mantém o acompanhamento antigo a funcionar enquanto testas o novo. Compara os dados dos dois. Quando tiveres confiança de que coincidem, passa só para o acompanhamento novo.
Perguntas frequentes
Durante quanto tempo devemos testar antes de publicar em produção?
Pelo menos uma semana, se possível. Testa tudo. Testa cada evento. Testa em navegadores e dispositivos diferentes. Testa em dias e horas diferentes. Uma semana de testes apanha a maioria dos problemas. Algumas equipas testam durante duas semanas o acompanhamento crítico. Com o criador de websites da WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
E se encontrarmos um erro depois de publicar?
Corrige-o logo. Desativa o evento ou o parâmetro avariado. Corrige a configuração. Testa a correção no ambiente de testes. Volta a publicar. Quanto mais depressa corrigires, menos dados maus recolhes. Tem um processo para correções rápidas.
Devemos testar em dispositivos móveis?
Sim. Os dispositivos móveis podem comportar-se de forma diferente dos computadores. As velocidades de rede são diferentes. Os agentes de utilizador são diferentes. Testa em dispositivos móveis reais. Testa em navegadores diferentes. Safari. Chrome. Firefox. Cada um pode comportar-se de forma diferente.
Podemos publicar de forma gradual em vez de tudo de uma vez?
Sim. Publica primeiro para 10 por cento dos utilizadores. Acompanha os erros. Se estiver bem, aumenta para 50 por cento. Depois 100 por cento. A publicação gradual apanha os erros cedo e com impacto limitado.
Como testamos eventos que exigem ações de utilizadores que não conseguimos simular?
Usa o modo de pré-visualização do teu gestor de etiquetas. Mostra o que dispararia sem exigir ações reais. Para cenários realmente impossíveis, cria dados de teste. Uma ferramenta interna que simula a ação. Ou testes manuais em produção depois de um acompanhamento cuidadoso.
Devemos apagar os dados de teste da produção?
Sim. As transações de teste poluem os teus dados. Cria um filtro para excluir os dados de teste. Ou usa uma propriedade de teste separada. Mantém os dados de produção limpos. Não deixes os dados de teste misturarem-se com os dados reais.