Teste A/B de IA: a melhor estratégia de marketing acaba de ser atualizada

Publicados: 2024-02-21

O teste A/B é uma estratégia presente em todos os materiais educacionais de marketing digital, sejam blogs, webinars, e-books ou vídeos do YouTube. É a única coisa que todos os gurus de marketing pregam universalmente: “Se você não está fazendo testes A/B, você está fazendo marketing errado”.

Isto é verdade, com alguns asteriscos anexados.

Os testes A/B tradicionais têm suas limitações. É necessário mais trabalho para preparar variantes do anúncio ou da página de destino e, posteriormente, analisar os dados. Pode enganar, impedir esforços adicionais de otimização e generalizar incorretamente as descobertas para uma população mais ampla.

Empregar IA para fazer testes A/B em vez de um profissional de marketing alivia algumas dessas questões. Você só precisa usar a inteligência artificial de forma inteligente.

O que são testes A/B?

O teste A/B refere-se à publicação de variantes de um ativo em um ponto de contato digital, variante A e variante B, em partes iguais de tráfego para ver qual delas produzirá os resultados mais desejados. Os ativos incluem:

de Anúncios
Página de destino
CTA
Contente
Vídeo

Os profissionais de marketing geralmente medem os seguintes resultados para avaliar qual variante tem mais sucesso.

Cliques
Compras
Inscrições

Num exemplo mais concreto, um profissional de marketing cria duas variantes do mesmo anúncio. Para identificar melhor um fator que gerou mais cliques, é melhor quando há apenas uma pequena mudança entre duas variantes: mudança no texto, cor de fundo diferente, etc. Se a variante diferir em vários aspectos, ajustar a campanha de marketing para o anúncio vencedor seria ser mais difícil.

Assim, uma das duas variantes é exibida aleatoriamente aos visitantes, geralmente em proporções iguais. Isso significa que cada visitante tem a mesma chance de ver cada variante. A maioria dos softwares de rastreamento de anúncios, CMRs ou outras plataformas permitem alterar a proporção, mas o teste A/B 50/50 traz o resultado mais conclusivo.

Depois de algum tempo, um anúncio deverá obter mais engajamento (cliques, visualizações) do que o outro. Em seguida, o anúncio vencedor se torna o anúncio padrão e o anúncio perdedor é removido para maximizar os resultados.

O que é necessário para um teste A/B bem-sucedido?

Você não pode realizar testes A/B em todas as circunstâncias. Você precisa ter certeza de marcar as seguintes caixas:

Grande volume de tráfego . Isto é necessário para alcançar significância estatística, ou seja, para que os resultados sejam conclusivos.
Tempo . Você precisa dedicar algum tempo aos testes para ter certeza de que um número razoável de pessoas interagiu com seu ponto de contato.
Ferramenta de mensuração . Você precisa ter uma plataforma que reúna e apresente os resultados de forma fácil de entender.
Variante . Você deve pensar sobre qual elemento do seu ponto de contato digital pode ter impacto no seu público e então preparar variantes do seu ativo.

Quais são os benefícios do teste A/B?

O principal benefício dos testes A/B é a otimização. Otimização significa que você está usando os ativos mais atraentes da maneira mais eficiente. O teste A/B pode indicar uma mudança de estratégia ou pelo menos tentar um ângulo diferente, se, por exemplo, um título mais agressivo obtiver mais tráfego.

Os testes A/B ajudam a entender melhor o seu próprio público e podem permitir o lançamento de campanhas mais atraentes no futuro.

Quais são os riscos e limitações dos testes A/B?

Porém, os testes A/B têm suas ressalvas: nem tudo é luz do sol e arco-íris.

Em primeiro lugar, permite testar apenas duas variantes ao mesmo tempo. Isso limita o número de elementos que você pode testar e, portanto, pode impedir que você encontre o ativo ideal. Existe uma técnica de otimização chamada teste multivariado, onde mais elementos são colocados à prova uns contra os outros. Então, em vez de A vs B, você avalia A vs B vs C vs D vs E. Mas isso requer mais tráfego e pode trazer resultados inconclusivos. resultados.

Em segundo lugar, os testes A/B não trazem resultados personalizados. Eles são verdadeiros para o seu público em geral. Você pode descobrir que dividir seu tráfego em segmentos menores e ajustar sua mensagem de acordo com suas características pode trazer melhores resultados. Por exemplo, os usuários de dispositivos móveis podem responder melhor a títulos mais curtos e CTAs mais proeminentes, enquanto os usuários de computadores podem apreciar mais a parte gráfica do seu anúncio. A técnica A/B atribui uma variante ou outra aleatoriamente, não diferencia, não tenta se encaixar em nenhum contexto.

Em terceiro lugar, traz resultados estáticos que são verdadeiros para o momento da realização de um teste. As necessidades dos visitantes podem flutuar e mudar e o que foi uma variante vencedora na semana passada pode não ter vencido o teste desta semana.

Teste A/B alimentado por IA

O teste Ai A/B é a evolução da abordagem estática que foi usada na indústria de marketing digital durante anos. Funciona sob o mesmo princípio, mas desta vez as alterações no volume de tráfego são gerenciadas por um algoritmo.

Assim, em vez de executar um teste por um período fixo de tempo, a IA ajusta a distribuição do tráfego dinamicamente, usando a métrica selecionada como um marcador de sucesso.

A IA avançada pode até continuar testando variantes alternativas de um ativo em uma pequena porção do tráfego, mesmo depois de determinar claramente o vencedor para capturar novas tendências, mudanças de comportamento e um potencial para maior otimização desde o início.

Benefícios dos testes A/B de IA

O uso de inteligência artificial em testes A/B permite eliminar a maioria dos problemas dos testes A/B tradicionais. Os benefícios incluem:

Os resultados são ajustados automaticamente para representar melhor o interesse atual do visitante. Esses testes A/B constantes não seriam possíveis sem a IA. Um profissional de marketing que faz testes A/B tradicionais precisa, em algum momento, tomar a decisão de se limitar a um anúncio ou página de destino para aumentar os resultados desejados. Mas esta pressa para extrair o máximo do dinheiro publicitário ignora o facto de que alguns visitantes responderam a uma variante perdedora e, para eles, esta variante pode ser melhor. Limitar-se a apenas uma variante, embora ainda preferível para o público em geral, pode impedir alguns usuários de clicar. A IA pode ajustar a distribuição do tráfego de uma forma que maximize o potencial de todas as variantes.
Escala e integridade. A IA pode lidar com grandes cargas de tráfego e conectar resultados de vários pontos de contato onde o teste é conduzido. Os testes A/B tradicionais não funcionavam bem quando você tinha vários canais, então seu anúncio estava presente em seu site em postagens de redes sociais, em canais de publicidade paga e em plataformas de vídeo. E esses anúncios, além de diferentes resoluções que permitem uma melhor adaptação a um determinado contexto, podem ser iguais em todos os canais.

Teste de volume A/B

A plataforma de rastreamento de anúncios Voluum reconheceu os problemas dos testes manuais há muito tempo e introduziu um recurso apropriadamente chamado de Traffic Distribution AI. Ele foi projetado pensando nos profissionais de marketing de desempenho, que precisam testar rapidamente diferentes páginas de destino ou ofertas em grandes volumes de tráfego.

A IA de distribuição de tráfego pode lidar com testes A/B ou testes multivariados, se apenas o volume de tráfego permitir. A forma como funciona é que um profissional de marketing coloca dois ou mais elementos (páginas de destino, ofertas, caminhos de campanha) em uma campanha, escolhe uma métrica desejada (ROI ou taxa de conversão) e habilita a IA de distribuição de tráfego com um botão. O algoritmo então inicia o período de teste.

Durante este período, o tráfego é distribuído uniformemente entre os elementos de teste, portanto caso apenas dois elementos sejam adicionados, 50% do tráfego vai para um elemento e os 50% restantes vão para o outro.

Assim que o período de teste for concluído, o algoritmo começa a ajustar os pesos dinamicamente para manter sempre suas campanhas com eficiência máxima.

O marketing baseado em IA é um marketing eficiente

A inteligência artificial trouxe aos profissionais de marketing muitas ferramentas, sendo os testes A/B apoiados por IA uma delas, que ajudam os profissionais de marketing digital a fazer seu trabalho com mais eficiência, tornando o espaço publicitário mais envolvente para os usuários. No geral, os anúncios testados e comprovados criam uma experiência de navegação na web mais agradável para todos.