การทดสอบ AI A/B: กลยุทธ์การตลาดที่ดีที่สุดเพิ่งได้รับการอัปเกรด

การทดสอบ A/B เป็นกลยุทธ์ที่มีอยู่ในสื่อการเรียนรู้ด้านการตลาดดิจิทัลทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นบล็อก การสัมมนาผ่านเว็บ อีบุ๊ก หรือวิดีโอ YouTube เป็นสิ่งหนึ่งที่กูรูด้านการตลาดทั่วโลกเทศนา: “ถ้าคุณไม่ทำการทดสอบ A/B แสดงว่าคุณกำลังทำการตลาดผิด”

นี่เป็นเรื่องจริง โดยมีเครื่องหมายดอกจันติดอยู่ด้วย

การทดสอบ A/B แบบดั้งเดิมมีข้อจำกัด การเตรียมโฆษณาหรือหน้า Landing Page ต่างๆ ต้องใช้เวลามากขึ้น และวิเคราะห์ข้อมูลในภายหลัง มันอาจทำให้เข้าใจผิด ป้องกันความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติม และสรุปการค้นพบอย่างไม่ถูกต้องกับประชากรในวงกว้าง

การใช้ AI เพื่อทำการทดสอบ A/B แทนนักการตลาดจะช่วยบรรเทาปัญหาเหล่านี้ได้บ้าง คุณเพียงแค่ต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างชาญฉลาด

การทดสอบ A/B คืออะไร?

การทดสอบ A/B หมายถึงการเผยแพร่เนื้อหาในรูปแบบต่างๆ บนทัชพอยต์ดิจิทัล ตัวแปร A และตัวแปร B เพื่อให้ปริมาณการรับส่งข้อมูลเท่ากันเพื่อดูว่ารายการใดจะให้ผลลัพธ์ที่ต้องการมากกว่า สินทรัพย์ประกอบด้วย:

• โฆษณา
• หน้า Landing Page
• ซีทีเอ
• เนื้อหา
• วีดีโอ

นักการตลาดมักจะวัดผลลัพธ์ต่อไปนี้เพื่อประเมิน ซึ่งตัวแปรใดประสบความสำเร็จมากกว่า

• จำนวนคลิก
• การซื้อ
• การสมัคร

ในตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมยิ่งขึ้น นักการตลาดสร้างโฆษณาเดียวกันสองรูปแบบ หากต้องการระบุปัจจัยที่ทำให้เกิดการคลิกมากขึ้น วิธีที่ดีที่สุดคือเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยระหว่างสองรูปแบบ ได้แก่ การเปลี่ยนถ้อยคำ สีพื้นหลังที่แตกต่างกัน ฯลฯ หากรูปแบบแตกต่างกันหลายประการ การปรับแคมเปญการตลาดไปสู่โฆษณาที่ชนะจะ จะยากขึ้น

ดังนั้นหนึ่งในสองรูปแบบจะแสดงต่อผู้เข้าชมแบบสุ่ม ซึ่งโดยปกติจะมีสัดส่วนเท่ากัน ซึ่งหมายความว่าผู้เข้าชมแต่ละคนมีโอกาสเท่ากันที่จะเห็นแต่ละรูปแบบ ซอฟต์แวร์ติดตามโฆษณา CMR หรือแพลตฟอร์มอื่นๆ ส่วนใหญ่อนุญาตให้คุณเปลี่ยนอัตราส่วนได้ แต่การทดสอบแยก 50/50 จะให้ผลลัพธ์ที่สรุปได้มากที่สุด

หลังจากผ่านไประยะหนึ่ง โฆษณาหนึ่งควรได้รับการมีส่วนร่วม (คลิก การดู) มากกว่าอีกโฆษณาหนึ่ง จากนั้นโฆษณาที่ชนะจะกลายเป็นโฆษณาเริ่มต้น และโฆษณาที่แพ้จะถูกลบออกเพื่อให้ได้ผลลัพธ์สูงสุด

สิ่งที่จำเป็นสำหรับการทดสอบ A/B ที่ประสบความสำเร็จ?

คุณไม่สามารถทำการทดสอบ A/B ได้ในทุกสถานการณ์ คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ทำเครื่องหมายในช่องต่อไปนี้:

• ปริมาณการจราจรจำนวนมาก สิ่งนี้จำเป็นเพื่อให้บรรลุนัยสำคัญทางสถิติ กล่าวคือ ผลลัพธ์ที่ได้จึงได้ข้อสรุป
• เวลา . คุณต้องสละเวลาในการทดสอบเพื่อให้แน่ใจว่ามีคนจำนวนพอสมควรโต้ตอบกับทัชพอยต์ของคุณ
• เครื่องมือวัด . คุณต้องมีแพลตฟอร์มที่รวบรวมและนำเสนอผลลัพธ์ในลักษณะที่เข้าใจง่าย
• ตัวแปร คุณควรพิจารณาว่าองค์ประกอบใดของช่องทางติดต่อลูกค้าทางดิจิทัลที่สามารถส่งผลกระทบต่อผู้ชมได้ จากนั้นจึงเตรียมเนื้อหารูปแบบต่างๆ ของคุณ

การทดสอบ A/B มีประโยชน์อย่างไร?

ประโยชน์หลักของการทดสอบ A/B คือการเพิ่มประสิทธิภาพ การเพิ่มประสิทธิภาพหมายความว่าคุณกำลังใช้สินทรัพย์ที่น่าดึงดูดใจที่สุดในวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุด การทดสอบ A/B อาจบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์หรืออย่างน้อยก็ลองใช้มุมอื่น ตัวอย่างเช่น หากพาดหัวข่าวที่ก้าวร้าวมากขึ้นจะทำให้ได้รับการเข้าชมมากขึ้น

การทดสอบ A/B ช่วยให้เข้าใจกลุ่มเป้าหมายของคุณดีขึ้น และช่วยให้เปิดตัวแคมเปญที่สะดุดตามากขึ้นได้ในอนาคต

ความเสี่ยงและข้อจำกัดของการทดสอบ A/B คืออะไร

การทดสอบ A/B มีข้อแม้ แต่ไม่ใช่เพียงแสงแดดและสายรุ้งเท่านั้น

ประการแรก ช่วยให้คุณสามารถทดสอบตัวแปรได้เพียงสองแบบในคราวเดียว ซึ่งจะจำกัดจำนวนองค์ประกอบที่คุณสามารถทดสอบได้ และอาจส่งผลให้คุณไม่สามารถค้นหาสินทรัพย์ที่เหมาะสมที่สุดได้ มีเทคนิคการปรับให้เหมาะสมที่เรียกว่าการทดสอบหลายตัวแปร โดยที่องค์ประกอบต่างๆ จะถูกทดสอบเปรียบเทียบกัน ดังนั้น แทนที่จะเป็น A กับ B คุณจะประเมิน A กับ B กับ C กับ D กับ E แต่สิ่งนี้ต้องมีการรับส่งข้อมูลมากขึ้นและอาจทำให้ไม่สามารถสรุปผลได้ ผลลัพธ์.

ประการที่สอง การทดสอบ A/B ไม่ได้ให้ผลลัพธ์เฉพาะบุคคล เป็นเรื่องจริงสำหรับผู้ชมทั่วไปของคุณ คุณอาจพบว่าการแบ่งการเข้าชมของคุณออกเป็นกลุ่มเล็กๆ และการปรับข้อความของคุณตามลักษณะเฉพาะอาจทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้มือถืออาจตอบสนองต่อพาดหัวข่าวที่สั้นกว่าและ CTA ที่โดดเด่นกว่าได้ดีกว่า ในขณะที่ผู้ใช้เดสก์ท็อปอาจชื่นชอบส่วนกราฟิกของโฆษณาของคุณมากกว่า เทคนิค A/B กำหนดตัวแปรตัวใดตัวหนึ่งหรือตัวอื่นๆ แบบสุ่ม โดยจะไม่สร้างความแตกต่าง และไม่ได้พยายามให้เข้ากับบริบทใดๆ

ประการที่สาม จะให้ผลลัพธ์คงที่ซึ่งเป็นจริงในขณะทำการทดสอบ ความต้องการของผู้เยี่ยมชมอาจผันผวนและเปลี่ยนแปลง และรูปแบบที่ชนะในสัปดาห์ที่ผ่านมาอาจไม่ชนะการทดสอบในสัปดาห์นี้

การทดสอบ A/B ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

การทดสอบ Ai A/B เป็นวิวัฒนาการของแนวทางคงที่ซึ่งใช้ในอุตสาหกรรมการตลาดดิจิทัลมานานหลายปี มันทำงานภายใต้หลักการเดียวกัน แต่การเปลี่ยนแปลงปริมาณการรับส่งข้อมูลในครั้งนี้ได้รับการจัดการโดยอัลกอริธึม

ดังนั้น แทนที่จะทำการทดสอบตามระยะเวลาที่กำหนด AI จะปรับการกระจายการรับส่งข้อมูลทันที โดยใช้ตัวชี้วัดที่เลือกเป็นเครื่องหมายแห่งความสำเร็จ

AI ขั้นสูงยังสามารถทดสอบรูปแบบทางเลือกของสินทรัพย์บนปริมาณการเข้าชมส่วนเล็กๆ ได้ แม้ว่าจะตัดสินผู้ชนะอย่างชัดเจนเพื่อจับกระแสใหม่ๆ พฤติกรรมที่เปลี่ยนไป และศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติมตั้งแต่เนิ่นๆ

ประโยชน์ของการทดสอบ AI A/B

การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการทดสอบ A/B ช่วยขจัดปัญหาส่วนใหญ่ของการทดสอบ A/B แบบเดิมได้ สิทธิประโยชน์ได้แก่:

• ผลลัพธ์จะได้รับการปรับแต่งโดยอัตโนมัติเพื่อแสดงความสนใจของผู้เข้าชมในปัจจุบันมากที่สุด การทดสอบ A/B อย่างต่อเนื่องนี้จะเป็นไปไม่ได้หากไม่มี AI ในบางจุด นักการตลาดที่ทำการทดสอบ A/B แบบดั้งเดิมจะต้องตัดสินใจว่าจะใช้โฆษณาตัวเดียวหรือหน้า Landing Page หนึ่งหน้าเพื่อเพิ่มผลลัพธ์ที่ต้องการ แต่การเร่งรีบเพื่อบีบเงินโฆษณาให้ได้มากที่สุดโดยไม่สนใจข้อเท็จจริงที่ว่าผู้เข้าชมบางรายตอบสนองต่อรูปแบบที่สูญเสียไป และสำหรับพวกเขา รูปแบบนี้อาจดีกว่า การยึดติดกับรูปแบบเดียว แม้ว่าจะยังเหมาะสำหรับผู้ชมทั่วไป แต่ก็อาจทำให้ผู้ใช้บางรายไม่สามารถคลิกได้ AI สามารถปรับการกระจายการรับส่งข้อมูลในลักษณะที่เพิ่มศักยภาพสูงสุดให้กับทุกรูปแบบ
• ขนาดและความสมบูรณ์ AI สามารถรองรับปริมาณการรับส่งข้อมูลจำนวนมากและสามารถเชื่อมต่อผลลัพธ์จากจุดสัมผัสต่างๆ ที่ทำการทดสอบได้ การทดสอบ A/B แบบเดิมทำงานได้ไม่ดีเมื่อคุณมีหลายช่องทาง โฆษณาของคุณจึงปรากฏบนเว็บไซต์ของคุณในโพสต์โซเชียลมีเดีย บนช่องทางโฆษณาแบบชำระเงิน และบนแพลตฟอร์มวิดีโอ และโฆษณาเหล่านี้ นอกเหนือจากความละเอียดที่แตกต่างกันซึ่งช่วยให้ปรับให้เข้ากับบริบทที่กำหนดได้ดีขึ้นแล้ว อาจจะเหมือนกันในทุกช่องทาง

การทดสอบ A/B เชิงปริมาณ

แพลตฟอร์มติดตามโฆษณา Voluum รับรู้ถึงปัญหาของการทดสอบด้วยตนเองเมื่อนานมาแล้ว และได้เปิดตัวฟีเจอร์ที่มีชื่อว่า Traffic Distribution AI ได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงนักการตลาดที่มีการปฏิบัติงาน ซึ่งต้องทดสอบหน้า Landing Page ต่างๆ อย่างรวดเร็วหรือเสนอข้อเสนอเกี่ยวกับปริมาณการเข้าชมจำนวนมาก

AI การกระจายการรับส่งข้อมูลสามารถจัดการการทดสอบ A/B หรือการทดสอบหลายตัวแปรได้ หากปริมาณการรับส่งข้อมูลเท่านั้นที่อนุญาต วิธีการทำงานคือนักการตลาดใส่องค์ประกอบตั้งแต่สององค์ประกอบขึ้นไป (หน้า Landing Page ข้อเสนอ เส้นทางแคมเปญ) ในแคมเปญเดียว เลือกตัวชี้วัดที่ต้องการ (ROI หรืออัตรา Conversion) และเปิดใช้งาน AI การกระจายการเข้าชมด้วยการสลับเพียงครั้งเดียว อัลกอริทึมจะเริ่มช่วงการทดสอบ

ในช่วงเวลานี้ การรับส่งข้อมูลจะกระจายเท่าๆ กันระหว่างองค์ประกอบการทดสอบ ดังนั้นในกรณีที่เพิ่มเพียงสององค์ประกอบ การรับส่งข้อมูล 50% ไปที่องค์ประกอบหนึ่งและ 50% ที่เหลือจะไปที่อีกองค์ประกอบหนึ่ง

เมื่อระยะเวลาการทดสอบสิ้นสุดลง อัลกอริธึมจะเริ่มปรับน้ำหนักทันทีเพื่อให้แคมเปญของคุณมีประสิทธิภาพสูงสุดอยู่เสมอ

การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI คือการตลาดที่มีประสิทธิภาพ

ปัญญาประดิษฐ์นำเครื่องมือมากมายมาสู่นักการตลาด โดยการทดสอบ A/B ที่สนับสนุนโดย AI เป็นหนึ่งในนั้น ซึ่งช่วยให้นักการตลาดดิจิทัลทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้พื้นที่โฆษณาน่าดึงดูดสำหรับผู้ใช้มากขึ้น โดยรวมแล้ว โฆษณาที่ผ่านการทดสอบและพิสูจน์แล้วจะสร้างประสบการณ์การท่องเว็บที่น่าพึงพอใจยิ่งขึ้นสำหรับทุกคน

หากคุณต้องการเป็นส่วนหนึ่งของนักการตลาดกลุ่มนี้ที่ใช้ AI เพื่อประโยชน์ของตนเอง ลองดูที่ Voluum!