Testare AI A/B: Cea mai bună strategie de marketing tocmai a primit un upgrade

Publicat: 2024-02-21

Testarea A/B este o strategie prezentă în orice material educațional de marketing digital, fie că sunt bloguri, seminarii web, cărți electronice sau videoclipuri YouTube. Este singurul lucru pe care toți guru-ul de marketing îl predică în mod universal: „Dacă nu faci testări A/B, faci marketingul greșit”.

Acest lucru este adevărat, cu câteva asteriscuri atașate.

Testarea A/B tradițională are limitările sale. Este nevoie de mai multă muncă pentru a pregăti variantele de anunțuri sau pagini de destinație și apoi pentru a analiza datele. Poate induce în eroare, poate preveni eforturile de optimizare ulterioare și poate generaliza incorect descoperirea la o populație mai largă.

Folosirea inteligenței artificiale pentru a face testarea A/B în loc de un agent de marketing ameliorează o parte din aceste probleme. Trebuie doar să folosești inteligența artificială într-un mod inteligent.

Ce este testarea A/B?

Testarea A/B se referă la publicarea unor variante ale unui activ pe un punct de contact digital, varianta A și varianta B, pentru a egala părți din trafic pentru a vedea care dintre ele va produce rezultatele dorite. Activele includ:

Anunț
Pagina de destinație
CTA
Conţinut
Video

Specialiştii în marketing măsoară de obicei următoarele rezultate pentru a evalua care variantă are mai mult succes.

Clicuri
Achiziții
Înscrieri

Într-un exemplu mai concret, un marketer creează două variante ale aceluiași anunț. Pentru a identifica mai bine un factor care a generat mai multe clicuri, este mai bine atunci când există o singură modificare mică între două variante: modificarea textului, culoarea de fundal diferită etc. Dacă varianta diferă în mai multe moduri, ajustarea campaniei de marketing către anunțul câștigător ar fii mai dificil.

Deci una dintre cele două variante este afișată vizitatorilor la întâmplare, de obicei în proporții egale. Aceasta înseamnă că fiecare vizitator are aceeași șansă de a vedea fiecare variantă. Majoritatea programelor de urmărire a reclamelor, a CMR-urilor sau a altor platforme vă permit să schimbați raportul, dar testul împărțit 50/50 aduce cel mai concludent rezultat.

După ceva timp, un anunț ar trebui să obțină mai multă implicare (clicuri, vizualizări) decât celălalt. Apoi, anunțul câștigător devine anunțul implicit, iar anunțul pierdut este eliminat pentru a maximiza rezultatele.

Ce este necesar pentru un test A/B de succes?

Nu puteți efectua teste A/B în toate circumstanțele. Trebuie să vă asigurați că bifați următoarele casete:

Volum mare de trafic . Acest lucru este necesar pentru a obține semnificația statistică, adică pentru ca rezultatele să fie concludente.
Timpul . Trebuie să dedicați ceva timp testării pentru a vă asigura că un număr decent de persoane au interacționat cu punctul dvs. de contact.
Instrument de măsurare . Trebuie să aveți o platformă care să adună și să prezinte rezultatele într-un mod ușor de înțeles.
Variantă . Ar trebui să vă gândiți ce element al punctului dvs. de contact digital poate avea impact asupra publicului dvs. și apoi să pregătiți variante ale activului dvs.

Care sunt beneficiile testării A/B?

Principalul beneficiu al testării A/B este optimizarea. Optimizarea înseamnă că utilizați cele mai atractive active în cel mai eficient mod. Testarea A/B poate indica o schimbare de strategie sau cel puțin încercarea unui unghi diferit, dacă, de exemplu, un titlu mai agresiv obține mai mult trafic.

Testarea A/B vă ajută să vă înțelegeți mai bine propriul public și poate permite lansarea mai multor campanii atrăgătoare în viitor.

Care sunt riscurile și limitările testării A/B?

Testarea A/B are totuși avertismentele sale, nu totul este soare și curcubeu.

În primul rând, vă permite să testați doar două variante simultan. Acest lucru limitează numărul de elemente pe care le puteți pune la încercare și, prin urmare, vă poate împiedica să găsiți cel mai optim activ. Există o tehnică de optimizare numită testare multivariată, în care mai multe elemente sunt puse la încercare unele împotriva altora, deci, în loc de A vs B, evaluezi A vs B vs C vs D vs E. Dar acest lucru necesită mai mult trafic și poate aduce neconcludenți rezultate.

În al doilea rând, testarea A/B nu aduce rezultate personalizate. Sunt adevărate pentru publicul tău general. Este posibil să descoperiți că împărțirea traficului dvs. în segmente mai mici și ajustarea mesajului dvs. în funcție de caracteristicile acestora poate da rezultate mai bune. De exemplu, utilizatorii de dispozitive mobile pot răspunde mai bine la titluri mai scurte și la îndemnuri mai proeminente, în timp ce utilizatorii de desktop ar putea aprecia mai mult partea grafică a anunțului dvs. Tehnica A/B atribuie o variantă sau alta la întâmplare, nu diferențiază, nu încearcă să se încadreze în niciun context.

În al treilea rând, aduce rezultate statice care sunt adevărate pentru momentul efectuării unui test. Nevoile vizitatorilor pot fluctua și se pot schimba, iar ceea ce a fost o variantă câștigătoare săptămâna trecută s-ar putea să nu fi câștigat testul în această săptămână.

Testare A/B alimentată de AI

Testarea Ai A/B este evoluția abordării statice care a fost folosită în industria de marketing digital de ani de zile. Funcționează după același principiu, dar de această dată modificările volumului de trafic sunt gestionate de un algoritm.

Așadar, în loc de a efectua un test pentru o perioadă fixă de timp, AI ajustează distribuția traficului din mers, folosind metrica selectată ca indicator al succesului.

Inteligența artificială avansată poate testa chiar și variante alternative ale unui activ pe o mică parte a traficului, chiar și după ce a determinat în mod clar câștigătorul să surprindă noi tendințe, comportamente de schimbare și un potențial de optimizare ulterioară de la început.

Beneficiile testării AI A/B

Utilizarea inteligenței artificiale în testarea A/B permite eliminarea majorității problemelor testării A/B tradiționale. Beneficiile includ:

Rezultatele sunt reglate automat pentru a reprezenta cel mai mult interesul actual al vizitatorului. Această testare constantă A/B nu ar fi posibilă fără AI. Un agent de marketing care face teste A/B tradiționale trebuie, la un moment dat, să ia decizia de a rămâne la un anunț sau o pagină de destinație pentru a crește rezultatele dorite. Dar această graba de a profita la maximum de un dolar publicitar ignoră faptul că unii vizitatori au răspuns la o variantă care pierde, iar pentru ei, această variantă poate fi mai bună. Respectarea unei singure variante, deși încă de preferat pentru un public larg, poate descuraja unii utilizatori să facă clic. AI poate ajusta distribuția traficului într-un mod care maximizează potențialul tuturor variantelor.
Amploare și integritate. AI poate face față sarcinilor uriașe de trafic și poate conecta rezultatele din diferite puncte de contact în care se efectuează testul. Testarea A/B tradițională nu a funcționat bine atunci când aveai mai multe canale, așa că anunțul tău a fost prezent pe site-ul tău în postările de pe rețelele sociale, pe canalele de publicitate plătite și pe platforma video. Și aceste reclame, în afară de diferite rezoluții care îi permit să se potrivească mai bine într-un anumit context, pot fi aceleași pe toate canalele.

Testarea volumului A/B

Platforma de urmărire a anunțurilor Voluum a recunoscut problemele testării manuale cu mult timp în urmă și a introdus o caracteristică numită Traffic Distribution AI. A fost proiectat ținând cont de specialiștii în marketing de performanță, care trebuie să testeze rapid diferite pagini de destinație sau oferte pe volume mari de trafic.

Traffic Distribution AI poate gestiona testarea A/B sau testarea multivariată, dacă doar volumul de trafic permite acest lucru. Modul în care funcționează este că un agent de marketing pune două sau mai multe elemente (pagini de destinație, oferte, căi de campanie) într-o campanie, alege o valoare dorită (ROI sau rata de conversie) și activează AI Distribuția Traficului cu o singură comutare. Algoritmul începe apoi perioada de testare.

În această perioadă, traficul este distribuit uniform între elementele de testare, așa că în cazul în care se adaugă doar două elemente, 50% din trafic merge către un element, iar restul de 50% către celălalt.

Odată ce perioada de testare este încheiată, algoritmul începe să ajusteze greutățile din mers pentru a vă menține întotdeauna campaniile la eficiență maximă.

Marketingul bazat pe inteligență artificială este un marketing eficient

Inteligența artificială a adus marketerilor multe instrumente, printre care testarea A/B susținută de AI, care îi ajută pe marketerii digitale să-și facă treaba mai eficient, făcând spațiul publicitar mai captivant pentru utilizatori. În general, reclamele testate și dovedite creează o experiență de navigare web mai plăcută pentru toți.