Testowanie A/B AI: najlepsza strategia marketingowa właśnie doczekała się aktualizacji

Opublikowany: 2024-02-21

Testy A/B to strategia obecna w każdym materiale edukacyjnym dotyczącym marketingu cyfrowego, czy to na blogach, seminariach internetowych, e-bookach czy filmach na YouTube. Jest to jedna rzecz, którą powszechnie głoszą wszyscy guru marketingu: „Jeśli nie przeprowadzasz testów A/B, robisz marketing źle”.

To prawda, z dołączonymi gwiazdkami.

Tradycyjne testy A/B mają swoje ograniczenia. Więcej pracy wymaga przygotowanie wariantów reklamy lub strony docelowej, a późniejsza analiza danych. Może to wprowadzić w błąd, uniemożliwić dalsze wysiłki optymalizacyjne i błędnie uogólnić ustalenia na szerszą populację.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do przeprowadzenia testów A/B zamiast marketera łagodzi niektóre z tych problemów. Trzeba tylko mądrze wykorzystywać sztuczną inteligencję.

Co to są testy A/B?

Testowanie A/B oznacza publikowanie wariantów zasobu w cyfrowym punkcie styku, wariantu A i wariantu B, przy równych częściach ruchu, aby sprawdzić, który z nich przyniesie bardziej pożądane wyniki. Aktywa obejmują:

Ogłoszenie
Wstęp
wezwanie do działania
Treść
Wideo

Marketerzy zazwyczaj mierzą następujące wyniki, aby ocenić, który wariant jest skuteczniejszy.

Kliknięcia
Zakupy
Rejestracje

W bardziej konkretnym przykładzie marketer tworzy dwa warianty tej samej reklamy. Aby lepiej zidentyfikować czynnik, który przyniósł więcej kliknięć, najlepiej jest, gdy między dwoma wariantami jest tylko jedna mała zmiana: zmiana sformułowania, inny kolor tła itp. Jeśli warianty różnią się na kilka sposobów, dostosowanie kampanii marketingowej pod kątem zwycięskiej reklamy być trudniejsze.

Zatem jeden z dwóch wariantów jest wyświetlany odwiedzającym losowo, zwykle w równych proporcjach. Oznacza to, że każdy odwiedzający ma taką samą szansę zobaczenia każdego wariantu. Większość programów do śledzenia reklam, CMR lub innych platform pozwala na zmianę proporcji, ale test podziału 50/50 daje najbardziej jednoznaczny wynik.

Po pewnym czasie jedna reklama powinna uzyskać większe zaangażowanie (kliknięcia, wyświetlenia) niż druga. Następnie zwycięska reklama stanie się reklamą domyślną, a przegrywająca zostanie usunięta, aby zmaksymalizować wyniki.

Co jest potrzebne do pomyślnego przeprowadzenia testu A/B?

Nie w każdych okolicznościach można przeprowadzić testy A/B. Musisz upewnić się, że zaznaczyłeś następujące pola:

Duże natężenie ruchu . Jest to wymagane, aby osiągnąć istotność statystyczną, tj. aby wyniki były rozstrzygające.
Czas . Musisz poświęcić trochę czasu na testowanie, aby upewnić się, że przyzwoita liczba osób weszła w interakcję z Twoim punktem kontaktowym.
Narzędzie pomiarowe . Musisz mieć platformę, która gromadzi i prezentuje wyniki w łatwy do zrozumienia sposób.
Wariant . Powinieneś zastanowić się, który element Twojego cyfrowego punktu kontaktowego może mieć wpływ na Twoich odbiorców, a następnie przygotować warianty swojego zasobu.

Jakie są zalety testów A/B?

Główną zaletą testów A/B jest optymalizacja. Optymalizacja oznacza, że wykorzystujesz najbardziej atrakcyjne zasoby w najbardziej efektywny sposób. Testy A/B mogą wskazywać na zmianę strategii lub przynajmniej wypróbowanie innego podejścia, jeśli na przykład bardziej agresywny nagłówek przyciągnie większy ruch.

Testy A/B pomagają lepiej zrozumieć własną grupę odbiorców i mogą w przyszłości umożliwić uruchomienie bardziej przyciągających wzrok kampanii.

Jakie są zagrożenia i ograniczenia testów A/B?

Testy A/B mają jednak swoje zastrzeżenia – to nie tylko słońce i tęcza.

Po pierwsze, pozwala przetestować tylko dwa warianty jednocześnie. Ogranicza to liczbę elementów, które możesz poddać testowi, a tym samym może uniemożliwić znalezienie najbardziej optymalnego zasobu. Istnieje technika optymalizacji zwana testowaniem wielowymiarowym, w której więcej elementów jest poddawanych testowi względem siebie. Zamiast A vs B oceniasz A vs B vs C vs D vs E. Wymaga to jednak większego ruchu i może przynieść niejednoznaczne wyniki wyniki.

Po drugie, testy A/B nie przynoszą spersonalizowanych wyników. Odnoszą się one do ogółu odbiorców. Może się okazać, że podzielenie ruchu na mniejsze segmenty i dostosowanie przekazu do ich charakterystyki może przynieść lepsze rezultaty. Na przykład użytkownicy mobilni mogą lepiej reagować na krótsze nagłówki i bardziej widoczne wezwania do działania, podczas gdy użytkownicy komputerów stacjonarnych mogą bardziej docenić graficzną część reklamy. Technika A/B przydziela losowo ten czy inny wariant, nie różnicuje, nie stara się wpasować w żaden kontekst.

Po trzecie, przynosi statyczne wyniki, które są prawdziwe na moment przeprowadzania testu. Potrzeby odwiedzających mogą się zmieniać i zmieniać, a wariant, który w zeszłym tygodniu okazał się zwycięskim rozwiązaniem, mógł nie wygrać testu w tym tygodniu.

Testy A/B wspomagane sztuczną inteligencją

Testowanie Ai A/B to ewolucja podejścia statycznego, które od lat stosowane jest w branży marketingu cyfrowego. Działa na tej samej zasadzie, ale tym razem zmianami w natężeniu ruchu zarządza algorytm.

Zamiast więc przeprowadzać test przez określony czas, sztuczna inteligencja dostosowuje rozkład ruchu na bieżąco, wykorzystując wybrane dane jako wskaźnik sukcesu.

Zaawansowana sztuczna inteligencja może nawet nadal testować alternatywne warianty zasobu na niewielkiej części ruchu, nawet po wyraźnym określeniu zwycięzcy, aby na wczesnym etapie wychwycić nowe trendy, zmiany zachowań i potencjał dalszej optymalizacji.

Korzyści z testów AI A/B

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testach A/B pozwala wyeliminować większość problemów tradycyjnych testów A/B. Korzyści obejmują:

Wyniki są dostrajane automatycznie, aby najlepiej odzwierciedlały aktualne zainteresowanie odwiedzających. Te ciągłe testy A/B nie byłyby możliwe bez sztucznej inteligencji. Marketer przeprowadzający tradycyjne testy A/B musi w pewnym momencie podjąć decyzję, czy trzymać się jednej reklamy lub jednej strony docelowej, aby zwiększyć pożądane wyniki. Jednak pośpiech, by wycisnąć jak najwięcej z dolara reklamowego, ignoruje fakt, że niektórzy odwiedzający rzeczywiście zareagowali na przegrany wariant, a dla nich ten wariant może być lepszy. Trzymanie się tylko jednego wariantu, choć nadal preferowanego dla ogółu odbiorców, może zniechęcić niektórych użytkowników do kliknięcia. Sztuczna inteligencja może dostosować rozkład ruchu w sposób maksymalizujący potencjał wszystkich wariantów.
Skala i integralność. Sztuczna inteligencja radzi sobie z ogromnym obciążeniem ruchem i może łączyć wyniki z różnych punktów styku, w których przeprowadzany jest test. Tradycyjne testy A/B nie sprawdziły się, gdy miałeś wiele kanałów, więc Twoja reklama była obecna na Twojej stronie, we wpisach w mediach społecznościowych, w płatnych kanałach reklamowych i na platformie wideo. A te reklamy, poza różnymi rozdzielczościami, które pozwalają lepiej dopasować się do danego kontekstu, mogą być takie same we wszystkich kanałach.

Objętościowe testy A/B

Platforma śledzenia reklam Voluum już dawno dostrzegła problemy związane z ręcznym testowaniem i wprowadziła funkcję trafnie nazwaną AI dystrybucji ruchu. Został zaprojektowany z myślą o marketerach efektywnościowych, którzy muszą szybko testować różne strony docelowe lub oferty przy dużym natężeniu ruchu.

AI zajmująca się dystrybucją ruchu może obsłużyć testy A/B lub testy wielowymiarowe, jeśli tylko pozwala na to wielkość ruchu. Działa to w ten sposób, że marketer umieszcza dwa lub więcej elementów (strony docelowe, oferty, ścieżki kampanii) w jednej kampanii, wybiera żądane dane (ROI lub współczynnik konwersji) i włącza sztuczną inteligencję dystrybucji ruchu za pomocą jednego przełącznika. Następnie algorytm rozpoczyna okres testowania.

W tym okresie ruch rozkłada się równomiernie pomiędzy elementy testowe, więc w przypadku dodania tylko dwóch elementów, 50% ruchu trafia do jednego elementu, a pozostałe 50% do drugiego.

Po zakończeniu okresu testowego algorytm zaczyna na bieżąco dostosowywać wagi, aby zawsze utrzymywać maksymalną efektywność kampanii.

Marketing oparty na sztucznej inteligencji to skuteczny marketing

Sztuczna inteligencja zapewniła marketerom wiele narzędzi, a jednym z nich są testy A/B wspierane przez sztuczną inteligencję, które pomagają marketerom cyfrowym efektywniej wykonywać swoją pracę, czyniąc przestrzeń reklamową bardziej angażującą użytkowników. Ogólnie rzecz biorąc, przetestowane i sprawdzone reklamy zapewniają wszystkim przyjemniejsze przeglądanie sieci.