Dlaczego sztuczna inteligencja jest lepsza od testów dzielonych i jak z niej korzystać

Firmy zawsze dążą do optymalizacji współczynnika konwersji – to ważna i szeroko stosowana strategia. Przeprowadzają setki testów i eksperymentów rocznie, aby zoptymalizować obsługę klienta. I robią to głównie poprzez testy AB lub testy dzielone. Ale problem z testowaniem dzielonym polega na tym, że nie jest to tak wydajne.

Firmy od dziesięcioleci ograniczają się do tego typu testów. Jednak te testy rzadko dają pozytywne wyniki, a firmy nie mają zasobów ani ruchu, aby przeprowadzić wymaganą liczbę testów, aby naprawdę uzyskać potrzebne wyniki. To wciąż ważne narzędzie do podejmowania decyzji i optymalizacji, ale w dziedzinie optymalizacji współczynnika konwersji może być znacznie lepsze.

Jednym z celów sztucznej inteligencji w marketingu cyfrowym jest dostarczanie właściwego przekazu we właściwym czasie, ale czasami się to nie udaje. Wszystkich nas prześladowała reklama w całej sieci – reklama, która nawet nas nie interesuje.

Dzieje się tak, ponieważ marketerzy muszą decydować, kiedy i gdzie pojawi się komunikat, poprzez ludzkie zgadywanie, co może być błędne – jak wszyscy wiemy. Te domysły pochodzą z wielu testów, ale jest to powolny proces.

Sztuczna inteligencja zmieniła świat

Od działu IT po obsługę klienta i tak dalej, zmienia sposób, w jaki myślimy o reklamach.

Niedawne badanie wykazało, że 46% klientów twierdzi, że idealne wrażenia obejmowałyby witryny z reklamami, które są tylko dla nich istotne, a aż 58% stwierdziło, że takie spersonalizowane podejście poprawia ich wizję marki.

Jednak testowanie podzielone w dużej mierze opiera się na przeszłych zachowaniach, wzorcach i preferencjach podobnych osób.

Technologia sztucznej inteligencji ma to zmienić – zarówno sposób testowania, jak i sposób wyświetlania reklam. Google uruchomiło narzędzie sztucznej inteligencji, które dostosowuje się do wyszukiwań i oszczędza reklamodawcom mnóstwo czasu. Inna firma, Bidalgo, uruchomiła sztuczną inteligencję kreatywną, która ułatwia marketerom poznanie tego, czego chcą ich klienci.

To zagłębia się coraz głębiej w media i proces zakupu, zwłaszcza w reklamę internetową.

Sztuczna inteligencja może przewidzieć, czego będą chcieli Twoi klienci

Narzędzie Sztucznej Inteligencji od Bidalgo ocenia różne elementy reklamy na podstawie wszystkich etapów podróży klienta. Porównuje również skuteczność różnych reklam i wiadomości, a także obrazów. Reklamodawcy mogą w wielu przypadkach lecieć na ślepo, ponieważ nawet jeśli widzisz wzór, nie wiesz, dlaczego tak się dzieje. Jednak sztuczna inteligencja może pomóc reklamodawcom zrozumieć, co i dlaczego, a także rozbić niektóre zmienne.

Bez sztucznej inteligencji reklamodawcy musieliby zastosować testy cząstkowe, zmieniając tylko jedną zmienną, a następnie porównując z oryginalną i innymi zmiennymi, aby wyłonić zwycięzcę. Następnie koło przesuwa się, gdy mają więcej zmiennych do przetestowania. Ale sztuczna inteligencja jest w stanie robić dziesiątki rzeczy jednocześnie. To szybszy i lepszy sposób tworzenia reklam.

Sztuczna inteligencja może mieć kilka odpowiedzi, jeśli chodzi o „dlaczego?” preferencji

Wiele firm przyjmuje i uczy się więcej o uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, dane są nadal dość cienkie. Jednak ta informacja nadejdzie wkrótce. Gdy to się stanie, marketerzy będą mogli porównać trendy i znaleźć to, co jest z nimi wszystkimi wspólnymi. Sztuczna inteligencja nie może jeszcze zrozumieć psychologii rzeczy, ale będzie w stanie to zrobić w przyszłości.

Ludzie nadal tworzą reklamy, ale może się to zmienić w przyszłości. W zeszłym roku wystartował pierwszy dyrektor kreatywny robota. Nakarmili sztuczną inteligencję robota znakomitymi reklamami, a robot wymyślił reklamę z psem latającym w garniturze. Ta reklama była faktycznie preferowana nad reklamą stworzoną przez człowieka.

Konceptualizację należy jednak zawsze pozostawić ludziom, ponieważ są oni znacznie bardziej kreatywni niż robot. Ludzie mogą pracować nad pomysłami i kreatywnymi częściami, podczas gdy robot lub sztuczna inteligencja będą pracować nad testowaniem i analizą.

Ograniczenia testowania testów dzielonych:

• Ograniczenia zasobów — wiele firm nie ma wystarczającej ilości pieniędzy, aby więcej osób pracowało nad testowaniem i analizowaniem zachowań i wzorców.
• Zwiększone ograniczenia – Firmy mają również problemy z posiadaniem próby wystarczająco dużej, aby uzyskać statystycznie istotny wynik. Muszą poświęcić zarówno ruch, jak i czas na przetestowanie zmiennej, która działa bardzo wolno.
• Testy dzielone często kończą się niepowodzeniem – około 10-20% wszystkich wykonanych testów dzielonych skutkuje poprawą wydajności. Reszta zawodzi. Oznacza to, że do przetestowania możesz wybrać tylko niektóre hipotezy, a nawet wtedy może się to nie udać

A sztuczna inteligencja ma pewne zalety, które łatwo rozpoznać:

• Może zwiększyć produktywność – sztuczna inteligencja może automatycznie oceniać wiele różnych hipotez jednocześnie i pozwolić jednej osobie na skonfigurowanie eksperymentu tak dużego i złożonego, jak setki testów AB. Dzięki temu pojedynczy zasób może osiągnąć więcej, niż kiedykolwiek było w stanie wykonać testowanie podzielone.
• Może uczyć się szybciej – pojedynczy eksperyment pozwoli Ci zobaczyć informacje, których poznanie wymagałoby setek podzielonych testów. To miesiące w czasie rzeczywistym, a to oznacza, że ​​wiele rzeczy byś przegapił.
• Jest więcej szans na poprawę — testowanie większej liczby hipotez jednocześnie daje większe szanse na naprawienie i zmianę rzeczy, a Twój zespół nie musi ustalać priorytetów zmiennych, które muszą przetestować.
• Może zoptymalizować cały lejek – sztuczna inteligencja jest zbudowana, aby wprowadzać wiele zmian w ścieżce i na różnych stronach. Pomoże Ci to zrozumieć, jak zmiany wpływają na współczynniki konwersji na dole ścieżki i ogólną skuteczność. Optymalizacja pełnej ścieżki przyspiesza proces i zapewnia lepsze wrażenia dla wszystkich.

Zagłębiając się w testy A/B lub split, jest to przydatne źródło informacji od dziesięcioleci – i to jedyne. Zyskał jeszcze większą popularność, gdy Google wykorzystał go do przetestowania liczby wyświetlanych wyników wyszukiwania.

Zasadniczo dzieli odwiedzających na dwie grupy i pokazuje każdej z nich nieco zmienioną wersję tego samego. Którakolwiek z tych dwóch rzeczy przyciągnie więcej uwagi, wygrywa. Każda reakcja jest rejestrowana i monitorowana, aby sprawdzić, czy wykonuje pożądane działanie. Po wystarczającym przetestowaniu grup prawdopodobnie uzyskasz ostateczne rozwiązanie, która zmienna będzie skuteczniejsza w reklamie. Umożliwia zwiększenie konwersji bez rzeczywistego zwiększania ruchu – co zwykle jest tańsze i bardziej wydajne.

Jak wspomniano, jest używany i użyteczny od dziesięcioleci. Jednak wszystko jest zastępowane przez sztuczną inteligencję, podobnie jak ta zmęczona stara metoda. Chociaż to działa, jest to żmudny, powolny proces, który po prostu nie działa we współczesnych okolicznościach.

I tu właśnie wkracza sztuczna inteligencja – rycerz w lśniącej zbroi dla wszystkich marketerów i ludzi z reklamy. Jest świeży, nowoczesny, szybki, szybki i zdolny do wielozadaniowości. Sztuczna inteligencja pozwala testować i optymalizować w czasie rzeczywistym. Każde oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji jest budowane i jest w stanie analizować działania każdej osoby odwiedzającej witrynę, a następnie oferować odmiany podawane każdemu użytkownikowi. W ten sposób nie tylko testujesz A przeciwko B lub odwrotnie, ale testujesz również wszystkie zmienne, które wydają się interesujące i atrakcyjne do testowania. Byłoby to strasznie skomplikowane zadanie dla każdego człowieka, ale dla maszyny jest to całkiem proste. Możesz wypróbować różne kombinacje – przetestuj jeden obraz i nagłówek w porównaniu z innym obrazem i nagłówkiem.

Możesz przeanalizować dane, aby zobaczyć, która kombinacja daje lepszy wynik. Sztuczna inteligencja wykorzystuje swoją moc, aby znaleźć najlepszą kombinację dla każdej osoby w czasie rzeczywistym.

Zamiast postrzegać ludzi jako równych sobie z takim samym zainteresowaniem jak testy podzielone, bierze się pod uwagę różne inne czynniki. Obejmuje to dane demograficzne, preferencje, zachowania i inne czynniki, które określają, która reklama będzie najlepsza dla danego użytkownika. Sztuczna inteligencja jest również potężna, ponieważ pozwala zoptymalizować swoje nieruchomości, aby zaoferować największą szansę konwersji każdemu odwiedzającemu.

Może się to wydawać skomplikowaną pracą i może być w większości przypadków, ale oprogramowanie jest tego warte, ponieważ zajmuje się wszystkim, czym ręcznie musiałbyś się zająć. Wszystko, co musisz zrobić, to dostarczyć różne zmienne, które może przetestować.

W prostym języku angielskim – jest o wiele szybszy i bardziej wydajny niż testowanie podzielone.

Testy dzielone nie są skuteczne w przypadku większości firm. Jasne, duże firmy mogą być w stanie wykonać to skutecznie, ponieważ mają dużą próbkę i zasoby, ale po prostu mogę być najlepszym wyborem dla wszystkich. Nie wymaga zespołu dedykowanego do tego konkretnego zadania ani outsourcingu, który również może być kosztowny. Wykonuje za Ciebie całą ciężką pracę i uwalnia czas na kreatywne i strategiczne aspekty reklamy. Możesz zoptymalizować swoje zasoby w czasie rzeczywistym i nie ma potrzeby testowania przed opublikowaniem końcowego wyniku.

Jest również bardziej skoncentrowany na tym, co każda osoba chciałaby zobaczyć. Stwarza to bardziej spersonalizowane wrażenia i zapewnia większą satysfakcję każdemu użytkownikowi z osobna. Testy dzielone zakładają, że każdy z odbiorców polubi jedną lub drugą zmienną, która jest z natury niewłaściwa, ponieważ ludzie tak nie działają. Jasne, duża grupa podobnych osób może lubić podobne rzeczy – ale każda osoba będzie miała preferencje.

Pomyśl o tym w ten sposób – podczas gdy lepszy nagłówek wybrany w wyniku testów dzielonych może zwiększyć konwersje w oparciu o to, że Twoi odbiorcy lubią go jako grupa, wyobraź sobie, jak bardzo im się spodoba i dokona konwersji w nagłówku, który im odpowiada konkretnie.

Możesz skupić się na kolorach lub obrazach, ale prawdziwa różnica polega na lepszej personalizacji. Możesz określić, jaki nagłówek jest optymalny dla każdej osoby.

Dzięki testom A/B możesz testować optymalizację jednej strony na raz, ale dzięki sztucznej inteligencji możesz pracować na wielu stronach, co oznacza, że ​​wszystkie Twoje strony będą zoptymalizowane pod kątem wszystkich segmentów równości ścieżki. Możesz więc pracować na górze lejka, na środku lejka i na dole lejka, a także poza lejkiem i zoptymalizować całą podróż. Jest to skuteczne i działa, ponieważ działasz na różnych frontach i jednocześnie angażują się różne osoby.

Przygotuj się więc na przejście z A/B na sztuczną inteligencję. Zmieni to sposób, w jaki się reklamujesz.