AI A/B-тестирование: лучшая маркетинговая стратегия только что получила обновление

Опубликовано: 2024-02-21

A/B-тестирование — это стратегия, присутствующая в каждом образовательном материале по цифровому маркетингу, будь то блоги, вебинары, электронные книги или видеоролики на YouTube. Это единственное, что проповедуют все гуру маркетинга: «Если вы не проводите A/B-тестирование, вы делаете маркетинг неправильно».

Это правда, с некоторыми звездочками.

Традиционное A/B-тестирование имеет свои ограничения. Требуется дополнительная работа по подготовке вариантов объявления или целевой страницы, а затем по анализу данных. Это может ввести в заблуждение, помешать дальнейшим усилиям по оптимизации и неправильно распространить результаты на более широкую аудиторию.

Использование ИИ для проведения A/B-тестирования вместо маркетолога частично облегчает решение этих проблем. Вам просто нужно разумно использовать искусственный интеллект.

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование подразумевает публикацию вариантов актива в цифровой точке взаимодействия, варианта A и варианта B, для равных частей трафика, чтобы увидеть, какой из них принесет более желаемые результаты. В состав активов входят:

Объявление
Целевая страница
призыв к действию
Содержание
видео

Маркетологи обычно измеряют следующие результаты, чтобы определить, какой вариант более успешен.

Клики
Покупки
Регистрация

В более конкретном примере маркетолог создает два варианта одного и того же объявления. Чтобы лучше определить фактор, который принес больше кликов, лучше всего, если между двумя вариантами есть только одно небольшое изменение: изменение формулировки, другой цвет фона и т. д. Если варианты отличаются по нескольким параметрам, корректировка маркетинговой кампании с учетом выигрышного объявления будет быть сложнее.

Таким образом, один из двух вариантов отображается посетителям случайным образом, обычно в равных пропорциях. Это означает, что каждый посетитель имеет одинаковый шанс увидеть каждый вариант. Большинство программ для отслеживания рекламы, CMR или других платформ позволяют изменять соотношение, но сплит-тест 50/50 дает наиболее убедительный результат.

Через некоторое время одно объявление должно получить больше активности (кликов, просмотров), чем другое. Затем выигравшее объявление становится объявлением по умолчанию, а проигравшее объявление удаляется, чтобы максимизировать результаты.

Что необходимо для успешного A/B-тестирования?

Вы не можете проводить A/B-тестирование при любых обстоятельствах. Вам необходимо убедиться, что вы отметили следующие флажки:

Большой объём трафика . Это необходимо для достижения статистической значимости, т.е. для того, чтобы результаты были убедительными.
Время . Вам нужно посвятить некоторое время тестированию, чтобы убедиться, что с вашей точкой взаимодействия взаимодействовало приличное количество людей.
Инструмент измерения . Вам нужна платформа, которая собирает и представляет результаты в простой для понимания форме.
Вариант . Вам следует подумать о том, какой элемент вашей цифровой точки взаимодействия может оказать влияние на вашу аудиторию, а затем подготовить варианты своего актива.

Каковы преимущества A/B-тестирования?

Основное преимущество A/B-тестирования — оптимизация. Оптимизация означает, что вы используете наиболее привлекательные активы наиболее эффективным способом. A/B-тестирование может указывать на изменение стратегии или, по крайней мере, на попытку использовать другой ракурс, если, например, более агрессивный заголовок привлекает больше трафика.

A/B-тестирование помогает лучше понять вашу собственную аудиторию и позволяет запускать более привлекательные кампании в будущем.

Каковы риски и ограничения A/B-тестирования?

Однако у A/B-тестирования есть свои предостережения: не все так радужно и солнечно.

Во-первых, он позволяет тестировать одновременно только два варианта. Это ограничивает количество элементов, которые вы можете протестировать, и, таким образом, может помешать вам найти наиболее оптимальный актив. Существует метод оптимизации, называемый многомерным тестированием, при котором больше элементов тестируются друг против друга. Таким образом, вместо A против B вы оцениваете A против B против C против D против E. Но это требует большего трафика и может привести к неубедительным результатам. Результаты.

Во-вторых, A/B-тестирование не приносит персонализированных результатов. Они верны для вашей широкой аудитории. Вы можете обнаружить, что разделение вашего трафика на более мелкие сегменты и корректировка вашего сообщения в соответствии с их характеристиками может принести лучшие результаты. Например, пользователи мобильных устройств могут лучше реагировать на более короткие заголовки и более заметные призывы к действию, в то время как пользователи настольных компьютеров могут больше оценить графическую часть вашего объявления. Методика А/Б случайным образом назначает тот или иной вариант, не дифференцирует, не пытается вписаться в какой-либо контекст.

В-третьих, он дает статические результаты, верные на момент проведения теста. Потребности посетителей могут колебаться и меняться, и то, что было выигрышным вариантом на прошлой неделе, возможно, не выиграет тест на этой неделе.

A/B-тестирование на базе искусственного интеллекта

Ai A/B-тестирование — это эволюция статического подхода, который использовался в индустрии цифрового маркетинга в течение многих лет. Он работает по тому же принципу, но на этот раз изменения объема трафика управляются алгоритмом.

Таким образом, вместо запуска теста в течение фиксированного периода времени ИИ корректирует распределение трафика на лету, используя выбранную метрику в качестве маркера успеха.

Усовершенствованный ИИ может даже продолжать тестировать альтернативные варианты актива на небольшой части трафика даже после того, как четко определил победителя, чтобы уловить новые тенденции, изменение поведения и потенциал для дальнейшей оптимизации на раннем этапе.

Преимущества AI A/B-тестирования

Использование искусственного интеллекта в A/B-тестировании позволяет устранить большинство проблем традиционного A/B-тестирования. Преимущества включают в себя:

Результаты настраиваются автоматически, чтобы максимально отражать текущий интерес посетителей. Это постоянное A/B-тестирование было бы невозможно без ИИ. Маркетолог, проводящий традиционное A/B-тестирование, в какой-то момент должен принять решение придерживаться одного объявления или одной целевой страницы, чтобы повысить желаемые результаты. Но это стремление выжать максимум из рекламного доллара игнорирует тот факт, что некоторые посетители отреагировали на проигрышный вариант, и для них этот вариант может быть лучше. Придерживаясь только одного варианта, хотя он по-прежнему предпочтителен для широкой аудитории, это может удержать некоторых пользователей от кликов. ИИ может регулировать распределение трафика таким образом, чтобы максимизировать потенциал всех вариантов.
Масштаб и целостность. ИИ может обрабатывать огромные нагрузки трафика и связывать результаты из различных точек взаимодействия, где проводится тест. Традиционное A/B-тестирование не работало, когда у вас было несколько каналов, поэтому ваша реклама присутствовала на вашем сайте в сообщениях в социальных сетях, на платных рекламных каналах и на видеоплатформе. И эти объявления, за исключением разного разрешения, позволяющего лучше вписаться в тот или иной контекст, могут быть одинаковыми на всех каналах.

Объемное A/B-тестирование

Платформа отслеживания рекламы Voluum давно осознала проблемы ручного тестирования и представила функцию, удачно названную Traffic Distribution AI. Он был разработан для маркетологов, которым необходимо быстро протестировать различные целевые страницы или предложения на больших объемах трафика.

ИИ распределения трафика может проводить A/B-тестирование или многовариантное тестирование, если это позволяет объем трафика. Принцип работы заключается в том, что маркетолог помещает два или более элемента (целевые страницы, предложения, пути кампании) в одну кампанию, выбирает желаемую метрику (ROI или коэффициент конверсии) и включает искусственный интеллект распределения трафика одним переключателем. Затем алгоритм начинает период тестирования.

В этот период трафик распределяется между элементами тестирования равномерно, поэтому в случае добавления только двух элементов 50% трафика уходит на один элемент, а оставшиеся 50% — на другой.

По завершении периода тестирования алгоритм начинает оперативно корректировать веса, чтобы ваши кампании всегда оставались максимально эффективными.

Маркетинг на основе искусственного интеллекта — эффективный маркетинг

Искусственный интеллект принес маркетологам множество инструментов, одним из которых является A/B-тестирование на основе ИИ, которые помогают цифровым маркетологам выполнять свою работу более эффективно, делая рекламное пространство более привлекательным для пользователей. В целом, проверенная и проверенная реклама делает просмотр веб-страниц более приятным для всех.