Para entender como as marcas podem utilizar o A/B testing de forma eficaz, é importante saber que essa técnica envolve a comparação de duas ou mais versões de um conteúdo ou anúncio para determinar qual delas apresenta melhor desempenho. Analisando as opções: a) Ignorando os dados de desempenho - Essa abordagem vai contra o princípio do A/B testing, que se baseia na análise de dados. b) Testando diferentes versões de conteúdo ou anúncios para identificar quais geram melhor desempenho e engajamento - Esta é a definição correta do A/B testing e reflete sua eficácia. c) O A/B testing não é relevante para campanhas digitais - Isso é incorreto, pois o A/B testing é uma prática comum e relevante no marketing digital. d) Focar apenas em uma única versão de campanha - Isso não é A/B testing, que envolve a comparação de múltiplas versões. Portanto, a alternativa correta é: b) Testando diferentes versões de conteúdo ou anúncios para identificar quais geram melhor desempenho e engajamento.