Test A/B dell'intelligenza artificiale: la migliore strategia di marketing è stata appena aggiornata

Pubblicato: 2024-02-21

Il test A/B è una strategia presente in ogni materiale didattico sul marketing digitale, siano essi blog, webinar, ebook o video di YouTube. È l’unica cosa che tutti i guru del marketing predicano universalmente: “Se non stai facendo test A/B, stai facendo il marketing sbagliato”.

Questo è vero, con alcuni asterischi allegati.

Il test A/B tradizionale ha i suoi limiti. Richiede più lavoro per preparare le varianti dell'annuncio o della pagina di destinazione e successivamente per analizzare i dati. Potrebbe fuorviare, impedire ulteriori sforzi di ottimizzazione e generalizzare erroneamente i risultati a una popolazione più ampia.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per eseguire i test A/B anziché di un operatore di marketing allevia alcuni problemi su questi problemi. Devi solo usare l’intelligenza artificiale in modo intelligente.

Cos'è il test A/B?

Il test A/B si riferisce alla pubblicazione di varianti di una risorsa su un touchpoint digitale, variante A e variante B, su parti uguali di traffico per vedere quale produrrà i risultati desiderati. I beni includono:

Anno Domini
Pagina di destinazione
CTA
Contenuto
video

Gli esperti di marketing solitamente misurano i seguenti risultati per valutare quale variante ha più successo.

Clic
Acquisti
Iscrizioni

In un esempio più concreto, un operatore di marketing crea due varianti dello stesso annuncio. Per identificare meglio un fattore che ha generato più clic, è meglio quando c'è solo un piccolo cambiamento tra due varianti: cambiamento nel testo, colore di sfondo diverso, ecc. Se la variante differisce in diversi modi, adattare la campagna di marketing verso l'annuncio vincente sarebbe essere più difficile.

Quindi una delle due varianti viene mostrata ai visitatori in modo casuale, solitamente in proporzioni uguali. Ciò significa che ogni visitatore ha la stessa possibilità di vedere ciascuna variante. La maggior parte dei software di monitoraggio degli annunci, CMR o altre piattaforme ti consentono di modificare il rapporto, ma il test diviso 50/50 porta il risultato più conclusivo.

Dopo un po' di tempo, un annuncio dovrebbe ottenere più coinvolgimento (clic, visualizzazioni) rispetto all'altro. Quindi l'annuncio vincente diventa l'annuncio predefinito e l'annuncio perdente viene rimosso per massimizzare i risultati.

Cosa è necessario per un test A/B di successo?

Non è possibile eseguire test A/B in tutte le circostanze. Devi assicurarti di selezionare le seguenti caselle:

Grande volume di traffico . Ciò è necessario per raggiungere la significatività statistica, cioè affinché i risultati siano conclusivi.
Tempo . Devi dedicare del tempo ai test per assicurarti che un numero decente di persone abbia interagito con il tuo touchpoint.
Strumento di misurazione . È necessario disporre di una piattaforma che raccolga e presenti i risultati in modo facile da comprendere.
Variante . Dovresti pensare a quale elemento del tuo touchpoint digitale può avere un impatto sul tuo pubblico e quindi preparare varianti della tua risorsa.

Quali sono i vantaggi del test A/B?

Il vantaggio principale del test A/B è l’ottimizzazione. Ottimizzazione significa utilizzare le risorse più interessanti nel modo più efficiente. Il test A/B può indicare un cambiamento di strategia o almeno provare un angolo diverso, se, ad esempio, un titolo più aggressivo ottiene più traffico.

I test A/B aiutano a comprendere meglio il tuo pubblico e possono consentire il lancio di campagne più accattivanti in futuro.

Quali sono i rischi e i limiti del test A/B?

I test A/B hanno però i loro avvertimenti: non è tutto rose e fiori.

Innanzitutto, ti consente di testare solo due varianti alla volta. Ciò limita il numero di elementi che puoi mettere alla prova e, quindi, potrebbe impedirti di trovare la risorsa più ottimale. Esiste una tecnica di ottimizzazione chiamata test multivariato, in cui più elementi vengono messi alla prova uno contro l'altro, quindi, invece di A vs B, valuti A vs B vs C vs D vs E. Ma questo richiede più traffico e potrebbe portare a risultati inconcludenti risultati.

In secondo luogo, i test A/B non portano risultati personalizzati. Sono veri per il tuo pubblico generale. Potresti scoprire che dividere il tuo traffico in segmenti più piccoli e adattare il tuo messaggio alle loro caratteristiche può produrre risultati migliori. Ad esempio, gli utenti di dispositivi mobili potrebbero rispondere meglio a titoli più brevi e inviti all'azione più importanti, mentre gli utenti di desktop potrebbero apprezzare di più la parte grafica del tuo annuncio. La tecnica A/B assegna una variante o l'altra a caso, non differenzia, non cerca di inserirsi in nessun contesto.

In terzo luogo, fornisce risultati statici che sono veri al momento dello svolgimento del test. Le esigenze dei visitatori possono fluttuare e cambiare e quella che è stata una variante vincente la scorsa settimana potrebbe non aver vinto il test questa settimana.

Test A/B basati sull'intelligenza artificiale

L’A/B testing è l’evoluzione dell’approccio statico utilizzato per anni nel settore del marketing digitale. Funziona secondo lo stesso principio ma questa volta i cambiamenti nel volume del traffico sono gestiti da un algoritmo.

Quindi, invece di eseguire un test per un periodo di tempo prestabilito, l’intelligenza artificiale regola al volo la distribuzione del traffico, utilizzando la metrica selezionata come indicatore di successo.

L’intelligenza artificiale avanzata può persino continuare a testare varianti alternative di un asset su una piccola porzione di traffico anche dopo aver chiaramente determinato il vincitore per cogliere in anticipo nuove tendenze, comportamenti mutevoli e un potenziale per un’ulteriore ottimizzazione.

Vantaggi dei test A/B dell'intelligenza artificiale

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale negli A/B testing permette di eliminare gran parte delle problematiche degli A/B testing tradizionali. I vantaggi includono:

I risultati vengono ottimizzati automaticamente per rappresentare al meglio l'interesse attuale del visitatore. Questo test A/B costante non sarebbe possibile senza l’intelligenza artificiale. Un professionista del marketing che esegue i tradizionali test A/B deve, a un certo punto, prendere la decisione di attenersi a un annuncio o a una pagina di destinazione per aumentare i risultati desiderati. Ma questa fretta di spremere il massimo da un dollaro pubblicitario ignora il fatto che alcuni visitatori hanno risposto a una variante perdente e, per loro, questa variante potrebbe essere migliore. Attenersi a una sola variante, sebbene preferibile per un pubblico generale, potrebbe dissuadere alcuni utenti dal fare clic. L’intelligenza artificiale può regolare la distribuzione del traffico in modo da massimizzare il potenziale di tutte le varianti.
Scala e integrità. L’intelligenza artificiale è in grado di gestire enormi carichi di traffico e di collegare i risultati provenienti da vari punti di contatto in cui viene condotto il test. I tradizionali test A/B non funzionavano bene quando avevi più canali, quindi il tuo annuncio era presente sul tuo sito nei post dei social media, sui canali pubblicitari a pagamento e sulla piattaforma video. E questi annunci, a parte le diverse risoluzioni che gli consentono di adattarsi meglio a un determinato contesto, potrebbero essere gli stessi su tutti i canali.

Test A/B del volume

La piattaforma di monitoraggio degli annunci Voluum ha riconosciuto i problemi dei test manuali molto tempo fa e ha introdotto una funzionalità denominata Traffic Distribution AI. È stato progettato pensando ai professionisti del performance marketing, che hanno bisogno di testare rapidamente diverse pagine di destinazione o offerte su grandi volumi di traffico.

L'intelligenza artificiale per la distribuzione del traffico può gestire test A/B o test multivariati, se solo il volume del traffico lo consente. Il modo in cui funziona è che un operatore di marketing inserisce due o più elementi (pagine di destinazione, offerte, percorsi della campagna) in una campagna, sceglie la metrica desiderata (ROI o tasso di conversione) e attiva l'intelligenza artificiale per la distribuzione del traffico con un semplice interruttore. L'algoritmo avvia quindi il periodo di test.

Durante questo periodo, il traffico viene distribuito equamente tra gli elementi di test, quindi nel caso in cui vengano aggiunti solo due elementi, il 50% del traffico va a un elemento e il restante 50% va all'altro.

Una volta completato il periodo di test, l'algoritmo inizia a regolare i pesi al volo per mantenere sempre le tue campagne alla massima efficienza.

Il marketing basato sull’intelligenza artificiale è un marketing efficiente

L'intelligenza artificiale ha offerto agli esperti di marketing molti strumenti, tra cui i test A/B supportati dall'intelligenza artificiale, che aiutano gli esperti di marketing digitale a svolgere il proprio lavoro in modo più efficiente, rendendo lo spazio pubblicitario più coinvolgente per gli utenti. Nel complesso, gli annunci testati e comprovati creano un'esperienza di navigazione sul Web più piacevole per tutti.