Tests A/B IA : la meilleure stratégie marketing vient d'être mise à niveau

Publié: 2024-02-21

Les tests A/B sont une stratégie présente dans tout matériel pédagogique de marketing numérique, qu'il s'agisse de blogs, de webinaires, d'ebooks ou de vidéos YouTube. C’est la seule chose que tous les gourous du marketing prêchent universellement : « Si vous ne faites pas de tests A/B, vous faites du mauvais marketing ».

C'est vrai, avec quelques astérisques attachés.

Les tests A/B traditionnels ont leurs limites. Cela nécessite plus de travail pour préparer des variantes d'annonce ou de page de destination, puis plus tard pour analyser les données. Cela peut induire en erreur, empêcher de nouveaux efforts d’optimisation et généraliser à tort les résultats à une population plus large.

Utiliser l’IA pour effectuer les tests A/B au lieu d’un spécialiste du marketing atténue certains problèmes. Il vous suffit d’utiliser l’intelligence artificielle de manière intelligente.

Qu’est-ce que les tests A/B ?

Les tests A/B font référence à la publication de variantes d'un actif sur un point de contact numérique, variante A et variante B, à parts égales de trafic pour voir laquelle produira les résultats les plus souhaités. Les actifs comprennent :

Annonce
Page de destination
Appel à l'action
Contenu
Vidéo

Les spécialistes du marketing mesurent généralement les résultats suivants pour évaluer quelle variante est la plus efficace.

Clics
Achats
Inscriptions

Dans un exemple plus concret, un marketeur crée deux variantes de la même publicité. Pour mieux identifier un facteur qui a généré plus de clics, il est préférable qu'il n'y ait qu'un petit changement entre deux variantes : changement de formulation, couleur d'arrière-plan différente, etc. Si la variante diffère de plusieurs manières, ajuster la campagne marketing vers l'annonce gagnante serait être plus difficile.

Ainsi, l'une des deux variantes est présentée aux visiteurs au hasard, généralement dans des proportions égales. Cela signifie que chaque visiteur a la même chance de voir chaque variante. La plupart des logiciels de suivi publicitaire, CMR ou autres plateformes permettent de modifier le ratio, mais le test de répartition 50/50 apporte le résultat le plus concluant.

Après un certain temps, une annonce devrait générer plus d'engagement (clics, vues) que l'autre. Ensuite, l'annonce gagnante devient l'annonce par défaut et l'annonce perdante est supprimée pour maximiser les résultats.

Que faut-il pour réussir un test A/B ?

Vous ne pouvez pas effectuer de tests A/B en toutes circonstances. Vous devez vous assurer de cocher les cases suivantes :

Grand volume de trafic . Ceci est nécessaire pour obtenir une signification statistique, c'est-à-dire pour que les résultats soient concluants.
Temps . Vous devez consacrer du temps aux tests pour vous assurer qu'un nombre décent de personnes ont interagi avec votre point de contact.
Outil de mesure . Vous devez disposer d’une plate-forme qui rassemble et présente les résultats de manière facile à comprendre.
Une variante . Vous devez réfléchir à quel élément de votre point de contact numérique peut avoir un impact sur votre audience, puis préparer des variantes de votre actif.

Quels sont les avantages des tests A/B ?

Le principal avantage des tests A/B est l’optimisation. L'optimisation signifie que vous utilisez les actifs les plus attractifs de la manière la plus efficace. Les tests A/B peuvent indiquer un changement de stratégie ou au moins essayer un angle différent, si, par exemple, un titre plus agressif génère plus de trafic.

Les tests A/B aident à mieux comprendre votre propre public et peuvent permettre de lancer des campagnes plus accrocheuses à l'avenir.

Quels sont les risques et les limites des tests A/B ?

Les tests A/B ont cependant leurs mises en garde : ce n'est pas que du soleil et de l'arc-en-ciel.

Premièrement, il vous permet de tester seulement deux variantes à la fois. Cela limite le nombre d’éléments que vous pouvez tester et peut ainsi vous empêcher de trouver l’actif le plus optimal. Il existe une technique d'optimisation appelée test multivarié, dans laquelle davantage d'éléments sont mis à l'épreuve les uns par rapport aux autres. Ainsi, au lieu de A contre B, vous évaluez A contre B contre C contre D contre E. Mais cela nécessite plus de trafic et peut apporter des résultats peu concluants. résultats.

Deuxièmement, les tests A/B n’apportent pas de résultats personnalisés. Ils sont vrais pour votre public général. Vous constaterez peut-être que diviser votre trafic en segments plus petits et ajuster votre message en fonction de leurs caractéristiques peut donner de meilleurs résultats. Par exemple, les utilisateurs mobiles peuvent mieux réagir aux titres plus courts et aux CTA plus visibles, tandis que les utilisateurs d'ordinateurs de bureau peuvent apprécier davantage la partie graphique de votre annonce. La technique A/B attribue une variante ou une autre au hasard, elle ne différencie pas, ne cherche à s'insérer dans aucun contexte.

Troisièmement, il apporte des résultats statiques qui sont vrais au moment où le test est effectué. Les besoins des visiteurs peuvent fluctuer et changer et ce qui était une variante gagnante la semaine dernière n'aurait peut-être pas remporté le test cette semaine.

Tests A/B basés sur l'IA

Les tests Ai A/B sont l’évolution de l’approche statique utilisée dans l’industrie du marketing numérique depuis des années. Il fonctionne selon le même principe mais cette fois-ci, les changements de volume de trafic sont gérés par un algorithme.

Ainsi, au lieu d’effectuer un test pendant une période de temps déterminée, l’IA ajuste la répartition du trafic à la volée, en utilisant la métrique sélectionnée comme marqueur de réussite.

L'IA avancée peut même continuer à tester des variantes alternatives d'un actif sur une petite partie du trafic, même après avoir clairement déterminé le gagnant, afin de détecter dès le début les nouvelles tendances, les changements de comportement et un potentiel d'optimisation supplémentaire.

Avantages des tests A/B IA

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans les tests A/B permet d’éliminer la plupart des problèmes des tests A/B traditionnels. Les avantages comprennent :

Les résultats sont automatiquement ajustés pour représenter au mieux l’intérêt actuel du visiteur. Ces tests A/B constants ne seraient pas possibles sans l’IA. Un spécialiste du marketing effectuant des tests A/B traditionnels doit, à un moment donné, prendre la décision de s'en tenir à une seule annonce ou à une seule page de destination afin d'augmenter les résultats souhaités. Mais cette précipitation pour tirer le meilleur parti d’un dollar publicitaire ignore le fait que certains visiteurs ont réagi à une variante perdante et que pour eux, cette variante pourrait être meilleure. S’en tenir à une seule variante, bien que toujours préférable pour un public général, peut dissuader certains utilisateurs de cliquer. L’IA peut ajuster la répartition du trafic de manière à maximiser le potentiel de toutes les variantes.
Échelle et intégrité. L’IA peut gérer d’énormes charges de trafic et connecter les résultats de différents points de contact où le test est effectué. Les tests A/B traditionnels ne fonctionnaient pas bien lorsque vous disposiez de plusieurs canaux. Votre annonce était donc présente sur votre site dans les publications sur les réseaux sociaux, sur les canaux publicitaires payants et sur la plateforme vidéo. Et ces publicités, outre les différentes résolutions qui leur permettent de mieux s'adapter à un contexte donné, peuvent être les mêmes sur tous les canaux.

Tests A/B en volume

La plate-forme de suivi des publicités Voluum a reconnu il y a longtemps les problèmes des tests manuels et a introduit une fonctionnalité bien nommée Traffic Distribution AI. Il a été conçu pour les spécialistes du marketing performant, qui ont besoin de tester rapidement différentes pages de destination ou offres sur de gros volumes de trafic.

Traffic Distribution AI peut gérer les tests A/B ou les tests multivariés, si seul le volume du trafic le permet. La façon dont cela fonctionne est qu'un spécialiste du marketing place deux éléments ou plus (pages de destination, offres, chemins de campagne) dans une seule campagne, choisit une métrique souhaitée (ROI ou taux de conversion) et active l'IA de distribution du trafic avec une seule bascule. L’algorithme démarre alors la période de test.

Pendant cette période, le trafic est réparti uniformément entre les éléments de test, donc si seulement deux éléments sont ajoutés, 50 % du trafic va à un élément et les 50 % restants vont à l'autre.

Une fois la période de test terminée, l'algorithme commence à ajuster les pondérations à la volée pour toujours maintenir vos campagnes avec une efficacité maximale.

Le marketing basé sur l'IA est un marketing efficace

L'intelligence artificielle a apporté aux spécialistes du marketing de nombreux outils, parmi lesquels les tests A/B basés sur l'IA, qui aident les spécialistes du marketing numérique à faire leur travail plus efficacement, rendant l'espace publicitaire plus attrayant pour les utilisateurs. Dans l’ensemble, les publicités testées et éprouvées créent une expérience de navigation Web plus agréable pour tous.