AI A/B 测试：最佳营销策略刚刚升级

已发表: 2024-02-21

A/B 测试是一种策略，存在于所有数字营销教育材料中，无论是博客、网络研讨会、电子书还是 YouTube 视频。这是所有营销大师都普遍宣扬的一件事：“如果你不进行 A/B 测试，那么你的营销就是错误的”。

这是真的，但附加了一些星号。

传统的 A/B 测试有其局限性。准备广告或着陆页变体以及随后分析数据需要更多工作。它可能会产生误导，阻止进一步的优化工作，并错误地将发现推广到更广泛的人群。

使用人工智能代替营销人员进行 A/B 测试可以缓解这些问题。您只需要以聪明的方式使用人工智能即可。

什么是 A/B 测试？

A/B 测试是指在数字接触点上发布资产的变体（A 变体和 B 变体），以等量的流量来查看哪一个会产生更理想的结果。资产包括：

广告
登陆页面
计算机辅助技术协会
内容
视频

营销人员通常会衡量以下结果来评估哪种变体更成功。

点击次数
购买
注册人数

在更具体的示例中，营销人员创建同一广告的两个变体。为了更好地识别带来更多点击的因素，最好两个变体之间只有一个微小的变化：措辞的变化、不同的背景颜色等。如果变体在几个方面有所不同，则可以根据获胜广告调整营销活动会更困难。

因此，这两种变体之一通常以相同的比例随机展示给访问者。这意味着每个访问者都有相同的机会看到每个变体。大多数广告跟踪软件、CMR 或其他平台都允许您更改比例，但 50/50 分割测试带来最决定性的结果。

一段时间后，一个广告应该比另一个广告获得更多的参与度（点击次数、观看次数）。然后获胜的广告将成为默认广告，而失败的广告将被删除以最大化结果。

成功的 A/B 测试需要什么？

您无法在所有情况下执行 A/B 测试。您需要确保选中以下复选框：

客流量大。这是达到统计显着性所必需的，即结果是结论性的。
时间。您需要花一些时间进行测试，以确保有相当多的人与您的接触点进行了互动。
测量工具。您需要一个能够以易于理解的方式收集和呈现结果的平台。
变体。您应该考虑数字接触点的哪些元素可以对受众产生影响，然后准备资产的变体。

A/B 测试有什么好处？

A/B 测试的主要好处是优化。优化意味着您以最有效的方式使用最具吸引力的资产。 A/B 测试可能表明策略发生变化，或者至少尝试不同的角度，例如，更激进的标题可以获得更多流量。

A/B 测试有助于更好地了解您自己的受众，并可以在未来发起更引人注目的活动。

A/B 测试的风险和局限性是什么？

不过，A/B 测试也有其警告，它并不都是阳光和彩虹。

首先，它允许您一次仅测试两个变体。这限制了您可以测试的元素数量，因此可能会阻止您找到最佳的资产。有一种称为多变量测试的优化技术，其中更多的元素相互进行测试，因此，您可以评估 A vs B vs C vs D vs E，而不是 A vs B。但这需要更多流量，并且可能会带来不确定的结果结果。

其次，A/B 测试并不能带来个性化的结果。它们对于普通观众来说是正确的。您可能会发现，将流量分成更小的部分并根据其特征调整消息可能会带来更好的结果。例如，移动用户可能对较短的标题和更突出的 CTA 反应更好，而桌面用户可能更欣赏广告的图形部分。 A/B 技术随机分配一种或多种变体，它不区分，也不尝试适应任何上下文。

第三，它带来了在进行测试时真实的静态结果。游客的需求可能会波动和变化，上周获胜的变体可能不会在本周的测试中获胜。

AI 驱动的 A/B 测试

Ai A/B 测试是数字营销行业多年来使用的静态方法的演变。它的运行原理相同，但这次流量的变化是由算法管理的。

因此，人工智能不是在固定的时间内运行测试，而是动态调整流量分配，使用选定的指标作为成功的标志。

先进的人工智能甚至可以在一小部分流量上继续测试资产的替代变体，即使在明确确定获胜者以捕捉新趋势、转变行为和早期进一步优化的潜力之后也是如此。

AI A/B 测试的好处

在 A/B 测试中使用人工智能可以消除传统 A/B 测试的大部分问题。好处包括：

结果会自动调整以代表当前访问者最感兴趣的内容。如果没有人工智能，这种持续的 A/B 测试就不可能实现。进行传统 A/B 测试的营销人员必须在某些时候做出决定，坚持使用一则广告或一个着陆页，以提高预期结果。但这种急于从广告费中榨取最大收益的行为忽略了这样一个事实：一些访问者确实对失败的变体做出了反应，而对他们来说，这个变体可能更好。只坚持一种变体，尽管对于普通受众来说仍然更可取，但可能会阻止某些用户点击。人工智能可以以最大限度发挥所有变体潜力的方式调整流量分配。
规模和完整性。人工智能可以处理巨大的流量负载，并可以连接进行测试的各个接触点的结果。当您拥有多个渠道时，传统的 A/B 测试效果不佳，因此您的广告会出现在网站上的社交媒体帖子、付费广告渠道和视频平台上。这些广告除了能够更好地适应特定环境的不同分辨率之外，在所有渠道中可能都是相同的。

体积 A/B 测试

Voluum广告追踪平台很早之前就意识到了手动测试的问题，并推出了一个名为“流量分配人工智能”的功能。它的设计考虑到了效果营销人员的需求，他们需要快速测试不同的登陆页面或大量流量的优惠。

如果流量允许，流量分配 AI 可以处理 A/B 测试或多变量测试。其工作原理是，营销人员将两个或多个元素（登陆页面、优惠、活动路径）放入一个活动中，选择所需的指标（投资回报率或转化率），并通过一个开关启用流量分配人工智能。然后算法开始测试期。

在此期间，流量在测试元素之间均匀分配，因此如果仅添加两个元素，则 50% 的流量流向一个元素，其余 50% 流向另一个元素。

测试期结束后，算法开始动态调整权重，以始终保持您的营销活动处于最高效率。

人工智能驱动的营销是高效的营销

人工智能为营销人员带来了许多工具，人工智能支持的 A/B 测试就是其中之一，它可以帮助数字营销人员更有效地完成工作，使广告空间对用户更具吸引力。总体而言，经过测试和验证的广告可以为所有人创造更愉快的网络浏览体验。