Pengujian AI A/B: Strategi Pemasaran Terbaik Baru Saja Ditingkatkan

Diterbitkan: 2024-02-21

A/B testing merupakan strategi yang ada di setiap materi edukasi digital marketing, baik itu blog, webinar, ebook, atau video YouTube. Ini adalah satu hal yang secara universal dikhotbahkan oleh semua pakar pemasaran: “Jika Anda tidak melakukan pengujian A/B, Anda melakukan kesalahan pemasaran”.

Ini benar, dengan beberapa tanda bintang terpasang.

Pengujian A/B tradisional memiliki keterbatasan. Dibutuhkan lebih banyak pekerjaan untuk menyiapkan varian iklan atau laman landas dan kemudian menganalisis data. Hal ini dapat menyesatkan, menghalangi upaya optimalisasi lebih lanjut, dan menggeneralisasi temuan secara keliru untuk populasi yang lebih luas.

Menggunakan AI untuk melakukan pengujian A/B alih-alih pemasar dapat meringankan beberapa masalah ini. Anda hanya perlu menggunakan kecerdasan buatan dengan cara yang cerdas.

Apa itu pengujian A/B?

Pengujian A/B mengacu pada penerbitan varian suatu aset pada titik kontak digital, varian A dan varian B, ke bagian lalu lintas yang sama untuk melihat mana yang akan memberikan hasil yang lebih diinginkan. Aset tersebut antara lain:

Iklan
Halaman arahan
CTA
Isi
Video

Pemasar biasanya mengukur hasil berikut untuk menilai varian mana yang lebih berhasil.

Klik
Pembelian
Pendaftaran

Dalam contoh yang lebih konkrit, seorang pemasar membuat dua varian iklan yang sama. Untuk mengidentifikasi dengan lebih baik faktor yang menghasilkan lebih banyak klik, sebaiknya hanya ada satu perubahan kecil di antara dua varian: perubahan kata-kata, warna latar belakang yang berbeda, dll. Jika varian berbeda dalam beberapa hal, penyesuaian kampanye pemasaran terhadap iklan pemenang akan diperlukan. menjadi lebih sulit.

Jadi salah satu dari dua varian tersebut ditampilkan kepada pengunjung secara acak, biasanya dalam proporsi yang sama. Artinya setiap pengunjung mempunyai kesempatan yang sama untuk melihat setiap varian. Sebagian besar perangkat lunak pelacakan iklan, CMR, atau platform lain memungkinkan Anda mengubah rasio, tetapi uji pemisahan 50/50 memberikan hasil yang paling meyakinkan.

Setelah beberapa waktu, satu iklan akan mendapatkan lebih banyak interaksi (klik, penayangan) dibandingkan iklan lainnya. Kemudian iklan pemenang menjadi iklan default, dan iklan yang kalah dihapus untuk memaksimalkan hasil.

Apa yang diperlukan agar pengujian A/B berhasil?

Anda tidak dapat melakukan pengujian A/B dalam semua kondisi. Anda perlu memastikan bahwa Anda mencentang kotak berikut:

Volume lalu lintas yang besar . Hal ini diperlukan untuk mencapai signifikansi statistik, yaitu agar hasilnya dapat disimpulkan.
Waktu . Anda perlu mendedikasikan waktu untuk pengujian untuk memastikan bahwa sejumlah orang telah berinteraksi dengan titik kontak Anda.
Alat pengukuran . Anda perlu memiliki platform yang mengumpulkan dan menyajikan hasil dengan cara yang mudah dipahami.
Varian . Anda harus memikirkan elemen titik kontak digital mana yang dapat berdampak pada audiens Anda dan kemudian menyiapkan varian aset Anda.

Apa Manfaat Pengujian A/B?

Manfaat utama pengujian A/B adalah pengoptimalan. Pengoptimalan berarti Anda menggunakan aset paling menarik dengan cara paling efisien. Pengujian A/B dapat menunjukkan perubahan strategi atau setidaknya mencoba sudut pandang yang berbeda, jika, misalnya, judul yang lebih agresif mendapatkan lebih banyak lalu lintas.

Pengujian A/B membantu memahami audiens Anda dengan lebih baik dan memungkinkan peluncuran kampanye yang lebih menarik di masa mendatang.

Apa Risiko dan keterbatasan pengujian A/B?

Namun pengujian A/B memiliki kekurangannya, tidak semuanya cerah dan cerah.

Pertama, ini memungkinkan Anda menguji hanya dua varian sekaligus. Hal ini membatasi jumlah elemen yang dapat Anda uji sehingga dapat menghalangi Anda menemukan aset yang paling optimal. Ada teknik pengoptimalan yang disebut pengujian multivariat, yang mana lebih banyak elemen diuji satu sama lain. Jadi, alih-alih A vs B, Anda mengevaluasi A vs B vs C vs D vs E. Namun hal ini memerlukan lebih banyak lalu lintas dan mungkin menghasilkan hasil yang tidak meyakinkan. hasil.

Kedua, pengujian A/B tidak memberikan hasil yang dipersonalisasi. Itu berlaku untuk khalayak umum Anda. Anda mungkin menemukan bahwa membagi lalu lintas menjadi segmen yang lebih kecil dan menyesuaikan pesan Anda dengan karakteristiknya dapat memberikan hasil yang lebih baik. Misalnya, pengguna seluler mungkin merespons lebih baik terhadap judul yang lebih pendek dan CTA yang lebih menonjol, sementara pengguna desktop mungkin lebih menghargai bagian grafis dari iklan Anda. Teknik A/B menetapkan satu varian atau lainnya secara acak, tidak membedakan, tidak mencoba menyesuaikan dengan konteks apa pun.

Ketiga, ini memberikan hasil statis yang berlaku pada saat melakukan tes. Kebutuhan pengunjung dapat berfluktuasi dan berubah, dan varian yang unggul pada minggu lalu mungkin tidak akan unggul pada minggu ini.

Pengujian A/B yang didukung AI

Pengujian Ai A/B adalah evolusi dari pendekatan statis yang digunakan dalam industri pemasaran digital selama bertahun-tahun. Ini beroperasi dengan prinsip yang sama tetapi kali ini perubahan volume lalu lintas dikelola oleh suatu algoritma.

Jadi, alih-alih menjalankan pengujian dalam jangka waktu tertentu, AI menyesuaikan distribusi lalu lintas dengan cepat, menggunakan metrik yang dipilih sebagai penanda keberhasilan.

AI tingkat lanjut bahkan dapat terus menguji varian alternatif suatu aset pada sebagian kecil lalu lintas bahkan setelah pemenangnya ditentukan dengan jelas untuk mengetahui tren baru, perubahan perilaku, dan potensi pengoptimalan lebih lanjut sejak dini.

Manfaat pengujian AI A/B

Penggunaan kecerdasan buatan dalam pengujian A/B memungkinkan untuk menghilangkan sebagian besar masalah pengujian A/B tradisional. Manfaatnya antara lain:

Hasil disetel secara otomatis untuk paling mewakili minat pengunjung saat ini. Pengujian A/B yang konstan ini tidak akan mungkin terjadi tanpa AI. Seorang pemasar yang melakukan pengujian A/B tradisional, pada titik tertentu, harus membuat keputusan untuk tetap menggunakan satu iklan, atau satu laman landas untuk meningkatkan hasil yang diinginkan. Namun ketergesaan untuk mendapatkan hasil maksimal dari iklan ini mengabaikan fakta bahwa beberapa pengunjung memang merespons varian yang kalah, dan bagi mereka, varian ini mungkin lebih baik. Hanya menggunakan satu varian, meskipun masih lebih disukai oleh khalayak umum, dapat menghalangi beberapa pengguna untuk mengeklik. AI dapat menyesuaikan distribusi lalu lintas sedemikian rupa sehingga memaksimalkan potensi semua varian.
Skala dan integritas. AI dapat menangani beban lalu lintas yang besar dan dapat menghubungkan hasil dari berbagai titik kontak tempat pengujian dilakukan. Pengujian A/B tradisional tidak berfungsi dengan baik bila Anda memiliki banyak saluran, sehingga iklan Anda muncul di situs Anda di postingan media sosial, di saluran iklan berbayar, dan di platform video. Dan iklan-iklan ini, terlepas dari resolusi berbeda yang memungkinkannya lebih sesuai dengan konteks tertentu, mungkin sama di semua saluran.

Pengujian volume A/B

Platform pelacakan iklan Voluum telah lama mengenali masalah pengujian manual dan memperkenalkan fitur yang diberi nama Traffic Distribution AI. Ini dirancang dengan mempertimbangkan kinerja pemasar, yang perlu dengan cepat menguji berbagai halaman arahan atau penawaran pada volume lalu lintas yang besar.

AI Distribusi Lalu Lintas dapat menangani pengujian A/B atau pengujian multivarian, jika volume lalu lintas mengizinkannya. Cara kerjanya adalah pemasar menempatkan dua atau lebih elemen (halaman arahan, penawaran, jalur kampanye) dalam satu kampanye, memilih metrik yang diinginkan (ROI atau Tingkat Konversi) dan mengaktifkan AI Distribusi Lalu Lintas dengan satu tombol. Algoritme kemudian memulai periode pengujian.

Selama periode ini, lalu lintas didistribusikan secara merata di antara elemen pengujian, jadi jika hanya dua elemen yang ditambahkan, 50% lalu lintas menuju ke satu elemen dan 50% sisanya menuju elemen lainnya.

Setelah periode pengujian selesai, algoritme mulai menyesuaikan bobot dengan cepat untuk selalu menjaga kampanye Anda pada efisiensi maksimum.

Pemasaran yang didukung AI adalah pemasaran yang efisien

Kecerdasan buatan memberikan banyak alat bagi pemasar, salah satunya adalah pengujian A/B yang didukung AI, yang membantu pemasar digital melakukan pekerjaan mereka dengan lebih efisien, sehingga membuat ruang iklan lebih menarik bagi pengguna. Secara keseluruhan, iklan yang teruji dan terbukti menciptakan pengalaman menjelajah web yang lebih menyenangkan bagi semua orang.