Почему ИИ лучше сплит-тестирования и как его использовать

Компании всегда стремятся оптимизировать коэффициент конверсии — это важная и широко используемая стратегия. Они проводят сотни тестов и экспериментов в год, чтобы оптимизировать работу с клиентами. И они в основном делают это с помощью AB-тестирования или сплит-тестирования. Но проблема сплит-тестирования в том, что оно не так эффективно.

Компании были ограничены этим типом тестирования на протяжении десятилетий. Но эти тесты редко дают какие-либо положительные результаты, и у компаний нет ресурсов или трафика для запуска необходимого количества тестов, чтобы действительно получить нужные им результаты. Это по-прежнему важный инструмент для принятия решений и оптимизации, но в области оптимизации коэффициента конверсии он может быть намного лучше.

Одна из целей искусственного интеллекта в цифровом маркетинге — предоставить правильное сообщение в нужное время, но иногда это идет не так. Нас всех преследовала реклама в Интернете — реклама, которая нас даже не интересует.

Это происходит потому, что маркетологи должны решить, когда и где появится сообщение, исходя из человеческих догадок, которые могут быть ошибочными, как мы все знаем. Эти догадки исходят из большого количества тестов, но это медленный процесс.

Искусственный интеллект изменил мир

От ИТ-отдела до службы поддержки клиентов и так далее, это меняет наше представление о рекламе.

Недавнее исследование показало, что 46% клиентов говорят, что идеальным опытом были бы веб-сайты с рекламой, которая имеет отношение только к ним, а целых 58% заявили, что такой персонализированный подход улучшает их видение бренда.

Однако сплит-тестирование в значительной степени зависит от прошлого поведения, моделей и предпочтений похожих людей.

Технология искусственного интеллекта призвана изменить это как в отношении того, как мы тестируем, так и в том, как мы обслуживаем рекламу. Google запустил инструмент искусственного интеллекта, который подстраивается под запросы и экономит рекламодателям массу времени. Другая компания, Bidalgo, запустила Creative Artificial Intelligence, который позволяет маркетологам легко узнавать, чего хотят их клиенты.

Это все глубже и глубже проникает в средства массовой информации и процесс покупки, особенно в онлайн-рекламу.

Искусственный интеллект может предсказать, чего хотят ваши клиенты

Инструмент искусственного интеллекта от Bidalgo оценивает различные элементы рекламы, основываясь на всех этапах пути клиента. Он также сравнивает эффективность различных объявлений и сообщений, а также изображений. Во многих случаях рекламодатели могут ошибаться, потому что даже если вы видите закономерность, вы не знаете, почему она происходит. Но искусственный интеллект может помочь рекламодателям понять, что и почему, а также позволить им разбить некоторые переменные.

Без искусственного интеллекта рекламодателям пришлось бы применять сплит-тестирование, изменяя только одну переменную, а затем запуская варианты с исходной и другими переменными, чтобы определить победителя. Затем круг движется дальше, когда у них есть больше переменных для тестирования. Но искусственный интеллект способен делать десятки вещей одновременно. Это более быстрый и лучший способ создания объявлений.

У искусственного интеллекта могут быть некоторые ответы, когда дело доходит до «почему?» предпочтений

Многие компании внедряют и узнают больше о машинном обучении и искусственном интеллекте, но данные все еще довольно скудны. Впрочем, эта информация скоро появится. Как только это произойдет, маркетологи смогут сравнивать тенденции и находить общее между ними. Искусственный интеллект пока не может понять психологию вещей, но в будущем он сможет.

Люди все еще создают рекламу, но это может измениться в будущем. В прошлом году был запущен первый робот-креативный директор. Они накормили искусственный интеллект робота отличной рекламой, и робот придумал рекламу с летающей собакой в ​​деловом костюме. Эта реклама на самом деле была предпочтительнее, чем реклама, созданная людьми.

Однако концептуализацию всегда следует оставлять людям, потому что они гораздо более креативны, чем роботы. Люди могут работать над идеями и творческими частями, в то время как робот или искусственный интеллект будут работать над тестированием и анализом.

Ограничения тестирования сплит-тестирования:

• Ограниченность ресурсов . Многие компании не имеют достаточно денег, чтобы позволить большему количеству людей работать над тестированием и анализом поведения и шаблонов.
• Увеличение ограничений . Компании также борются с тем, что выборка достаточно велика, чтобы обеспечить статистически значимый результат. Они должны выделить как трафик, так и время для тестирования переменной, которая работает очень медленно.
• Сплит-тесты часто терпят неудачу . Около 10-20% всех проведенных сплит-тестов приводят к повышению производительности. Остальное не получается. Это означает, что вы можете выбрать только определенные гипотезы для проверки, и даже в этом случае они могут потерпеть неудачу.

И искусственный интеллект имеет определенные преимущества, которые легко распознать:

• Это может повысить производительность. Искусственный интеллект может автоматически оценивать множество различных гипотез одновременно и позволяет одному человеку проводить масштабный и сложный эксперимент, состоящий из сотен тестов AB. Это позволяет одному ресурсу выполнять больше, чем когда-либо было возможно при раздельном тестировании.
• Он может учиться быстрее — один эксперимент позволит вам увидеть информацию, для изучения которой в противном случае потребовались бы сотни сплит-тестов. Это месяцы в реальном времени, а это значит, что вы бы многое упустили.
• Больше шансов на улучшение — одновременное тестирование большего количества гипотез дает вам больше шансов исправить и изменить ситуацию, и вашей команде не нужно расставлять приоритеты в отношении переменных, которые им нужно проверить.
• Он может оптимизировать всю воронку — искусственный интеллект создан для внесения множества изменений в воронку и на разные страницы. Это может помочь вам понять, как изменения влияют на ваши коэффициенты конверсии в нижней части воронки и как они работают в целом. Оптимизация полной воронки ускоряет процесс и создает лучший опыт для всех.

Если углубиться в A/B или сплит-тестирование, то это был полезный ресурс на протяжении десятилетий — и при этом единственный. Он стал еще более популярным, когда Google использовал его для проверки количества отображаемых результатов поиска.

Это в основном разделение посетителей на две группы и показ каждой из групп слегка измененной версии одного и того же. Какая бы из этих двух вещей ни привлекла больше внимания, она и побеждает. Каждая реакция записывается и контролируется, чтобы увидеть, выполняют ли они желаемое действие. После того, как группы будут достаточно протестированы, вы, вероятно, получите окончательное решение о том, какая переменная работает лучше в рекламе. Это позволяет вам увеличить конверсию без реального увеличения трафика, что, как правило, менее затратно и более эффективно.

Как уже упоминалось, он использовался и полезен на протяжении десятилетий. Однако все заменяется искусственным интеллектом, как и этот утомленный старый метод. Хотя это и работает, это утомительный и медленный процесс, который просто не работает в современных условиях.

И здесь в дело вступает искусственный интеллект — рыцарь в сияющих доспехах для всех маркетологов и рекламщиков. Это свежий, современный, современный, быстрый и способный к многозадачности. Искусственный интеллект позволяет тестировать и оптимизировать в режиме реального времени. Любое программное обеспечение, управляемое искусственным интеллектом, создано и способно анализировать действия каждого отдельного человека, посещающего веб-сайт, а затем предлагать варианты для каждого пользователя. Таким образом, вы не просто сравниваете A с B или наоборот, но также тестируете все переменные, которые кажутся интересными и привлекательными для тестирования. Это было бы ужасно сложной задачей для любого человека, но для машины это довольно просто. Вы можете попробовать разные комбинации — протестируйте одно изображение и заголовок в сравнении с другим изображением и заголовком.

Вы можете проанализировать данные, чтобы увидеть, какая комбинация из них дает лучший результат. Искусственный интеллект использует свою мощь, чтобы в режиме реального времени определить наилучшую комбинацию для каждого человека.

Вместо того, чтобы рассматривать людей как равных с одинаковыми интересами, как это делает сплит-тестирование, оно принимает во внимание различные другие факторы. Это включает в себя демографические данные, предпочтения, поведение и другие факторы, которые определяют, какая реклама будет лучше всего работать для каждого пользователя. Искусственный интеллект также эффективен, потому что он позволяет вам оптимизировать ваши свойства, чтобы обеспечить наилучшие шансы на конверсию для каждого посетителя.

Это может показаться сложной работой, и в большинстве случаев это может быть так, но программное обеспечение того стоит, поскольку оно позаботится обо всем, о чем вам придется позаботиться вручную. Все, что вам нужно сделать, это предоставить различные переменные, которые он может протестировать.

Говоря простым языком — это намного быстрее и намного эффективнее, чем сплит-тестирование.

Сплит-тестирование неэффективно для большинства компаний. Конечно, крупные компании могут выполнить это эффективно, потому что у них есть большая выборка и ресурсы, но я просто могу быть лучшим выбором для всех. Для этого не требуется команда, посвященная этой конкретной задаче, или какой-либо аутсорсинг, который также может быть дорогим. Он делает всю тяжелую работу за вас и освобождает время для творческих и стратегических аспектов рекламы. Вы можете оптимизировать свои активы в режиме реального времени, и вам не нужно тестировать их, прежде чем вы сможете опубликовать окончательный результат.

Он также больше ориентирован на то, что каждый человек хотел бы видеть. Это создает более персонализированный опыт и обеспечивает большее удовлетворение каждому пользователю в отдельности. Сплит-тестирование предполагает, что всем из аудитории понравится либо та, либо другая переменная, что по своей сути неправильно, потому что люди так не работают. КОНЕЧНО, большой группе похожих людей может нравиться одно и то же, но у каждого человека будут свои предпочтения.

Подумайте об этом так: в то время как лучший заголовок, выбранный в результате сплит-тестирования, может увеличить конверсию на основе того факта, что он нравится вашей аудитории как группе, просто представьте, насколько им понравится и конвертируется заголовок, который им подходит. конкретно.

Вы можете сосредоточиться на цветах или изображениях, но реальная разница заключается в лучшей персонализации. Вы можете определить, какой заголовок оптимален для каждого человека.

С помощью A/B-тестирования вы можете протестировать оптимизацию одной страницы за раз, но с помощью искусственного интеллекта вы можете работать с несколькими страницами, что означает, что все ваши страницы будут оптимизированы для всех сегментов воронки равенства. Таким образом, вы можете работать в верхней части воронки, в середине воронки и в нижней части воронки, а также за пределами воронки и оптимизировать весь свой путь. Это эффективно и работает, потому что вы работаете на разных фронтах, и в одно и то же время участвуют разные люди.

Итак, подготовьтесь к переходу от A/B к искусственному интеллекту. Это изменит способ вашей рекламы.