Miksi tekoäly on parempi kuin jaettu testaus ja kuinka sitä käytetään

Yritykset pyrkivät aina optimoimaan tulosprosenttinsa – tämä on tärkeä ja laajalti käytetty strategia. He suorittavat satoja testejä ja kokeiluja vuodessa asiakaskokemuksen optimoimiseksi. Ja he tekevät sen enimmäkseen AB-testauksen tai jaetun testauksen kautta. Mutta jaetun testauksen ongelma on, että se ei vain ole niin tehokasta.

Yritykset ovat rajoittuneet tämäntyyppiseen testaukseen vuosikymmeniä. Mutta nämä testit tuottavat harvoin positiivisia tuloksia, eikä yrityksillä ole resursseja tai liikennettä suorittaakseen tarvittavaa määrää testejä saadakseen todella tarvitsemansa tulokset. Se on edelleen tärkeä työkalu päätöksenteossa ja optimoinnissa, mutta tulosprosentin optimoinnin alalla se voisi silti olla paljon parempi.

Yksi tekoälyn tavoitteista digitaalisessa markkinoinnissa on tarjota oikea viesti oikeaan aikaan, mutta joskus se menee pieleen. Meitä kaikkia on ahdistanut mainos kaikkialla verkossa – mainos, joka ei ole edes kiinnostunut.

Tämä johtuu siitä, että markkinoijien on päätettävä, milloin ja missä viesti ilmestyy ihmisen arvailulla, mikä voi olla väärin – kuten me kaikki tiedämme. Nämä arvaukset ovat peräisin monista testauksista, mutta se on hidas prosessi.

Tekoäly on muuttanut maailmaa

IT-osastolta asiakaspalveluun ja niin edelleen, se muuttaa tapaamme ajatella mainoksista.

Äskettäin tehdyn tutkimuksen mukaan 46 % asiakkaista sanoo, että ihanteellinen kokemus olisi verkkosivustot, joissa on vain heille tärkeitä mainoksia, ja jopa 58 % on todennut, että tämä henkilökohtainen lähestymistapa parantaa heidän näkemystään brändistä.

Split-testaus perustuu kuitenkin vahvasti samankaltaisten ihmisten aiempaan käyttäytymiseen, malleihin ja mieltymyksiin.

Tekoälyteknologian tarkoituksena on muuttaa tätä – sekä tapaa, jolla testaamme että tapaamme näyttää mainoksia. Google on julkaissut tekoälytyökalun, joka mukautuu hakuihin ja säästää mainostajien aikaa. Toinen yritys, Bidalgo, on lanseerannut luovan tekoälyn, jonka avulla markkinoijien on helppo oppia siitä, mitä heidän asiakkaat haluavat.

Tämä menee yhä syvemmälle mediaan ja ostoprosessiin, erityisesti verkkomainontaan.

Tekoäly voi ennustaa, mitä asiakkaasi haluavat

Bidalgon tekoälytyökalu pisteyttää mainoksen eri elementtejä asiakkaan matkan kaikkien osien perusteella. Se myös vertaa eri mainosten ja viestien sekä kuvien tehokkuutta. Mainostajat saattavat lentää sokeasti useaan otteeseen, koska vaikka näet kuvion, et tiedä miksi se tapahtuu. Mutta tekoäly voi auttaa mainostajia ymmärtämään, mitä ja miksi, sekä antaa heille mahdollisuuden hajottaa joitain muuttujia.

Ilman tekoälyä mainostajien olisi sovellettava jaettua testausta muuttamalla vain yhtä muuttujaa ja suorittamalla sitten muunnelmia alkuperäistä ja muita muuttujia vastaan ​​saadakseen voittajan. Sitten ympyrä siirtyy eteenpäin, kun heillä on enemmän testattavia muuttujia. Mutta tekoäly pystyy tekemään kymmeniä asioita samanaikaisesti. Tämä on nopeampi ja parempi tapa luoda mainoksia.

Tekoälyllä voi olla joitain vastauksia, kun kyse on mieltymysten "miksi?"

Monet yritykset ottavat käyttöön ja oppivat lisää koneoppimisesta ja tekoälystä, data on vielä melko heikkoa. Tämä tieto tulee kuitenkin pian. Heti kun tämä tapahtuu, markkinoijat voivat vertailla trendejä ja löytää niille kaikille yhteistä. Tekoäly ei vielä pysty ymmärtämään asioiden psykologiaa, mutta pystyy ymmärtämään tulevaisuudessa.

Ihmiset luovat edelleen mainoksia, mutta tämä voi muuttua tulevaisuudessa. Viime vuonna lanseerattiin ensimmäinen robotin luova johtaja. He ruokkivat robotin tekoälyä erinomaisilla mainoksilla, ja robotti keksi mainoksen, jossa koira lensi työpuvussa. Tämä mainos oli itse asiassa parempi kuin ihmisen tekemä mainos.

Käsitteellistäminen tulisi kuitenkin aina jättää ihmisten tehtäväksi, koska he ovat paljon luovempia kuin robotti. Ihmiset voivat työskennellä ideoiden ja luovien osien parissa, kun taas robotti tai tekoäly työskentelee testaamisen ja analysoinnin parissa.

Jaetun testauksen testausrajoitukset:

• Resurssirajoitukset – Monilla yrityksillä ei ole tarpeeksi rahaa varaamaan useampia ihmisiä testaamaan ja analysoimaan käyttäytymistä ja malleja.
• Lisääntyvät rajoitukset – Yrityksillä on myös vaikeuksia saada riittävän suuri otos tilastollisesti merkitsevän tuloksen saamiseksi. Heidän on omistettava sekä liikennettä että aikaa testatakseen muuttujaa, joka kaikki toimii todella hitaasti.
• Jaetut testit epäonnistuvat usein – noin 10–20 % kaikista tehdyistä jaetuista testeistä parantaa suorituskykyä. Loput epäonnistuvat. Tämä tarkoittaa, että voit valita vain tiettyjä hypoteeseja testattavaksi, ja silloinkin se saattaa epäonnistua

Ja tekoälyllä on tiettyjä etuja, jotka on helppo tunnistaa:

• Se voi lisätä tuottavuutta – tekoäly voi automaattisesti arvioida useita eri hypoteeseja kerralla ja antaa yhden henkilön perustaa kokeen, joka on yhtä suuri ja monimutkainen kuin satoja AB-testejä. Tämä mahdollistaa yhden resurssin saavuttaa enemmän kuin jaettu testaus on koskaan pystynyt saavuttamaan.
• Se voi oppia nopeammin – Yhdellä kokeilulla voit nähdä tiedot, joiden oppiminen muuten vaatisi satoja jaettuja testejä. Se on kuukausia reaaliajassa ja se tarkoittaa, että olisit jäänyt paitsi monista asioista.
• Parannusmahdollisuuksia on enemmän – Useamman hypoteesin testaaminen kerralla antaa sinulle enemmän mahdollisuuksia korjata ja muuttaa asioita, eikä tiimisi tarvitse priorisoida muuttujia, joita se tarvitsee testata.
• Se voi optimoida koko suppilon – tekoäly on rakennettu luomaan monia muutoksia suppilossa ja eri sivuilla. Tämä voi auttaa sinua ymmärtämään, kuinka muutokset vaikuttavat tulosprosentteihisi suppilon alaosassa ja miten se toimii yleisesti. Koko suppilon optimointi nopeuttaa prosessia ja luo paremman kokemuksen kaikille.

Kun mennään syvemmälle A/B-testaukseen tai jaettuun testaukseen, se on ollut hyödyllinen resurssi vuosikymmeniä – ja ainoa siinä. Siitä tuli entistä suositumpi, kun Google testasi sen avulla näytettävien hakutulosten määrää.

Pohjimmiltaan se jakaa vierailijat kahteen ryhmään ja näyttää jokaiselle ryhmälle hieman muunneltu versio samasta asiasta. Kumpi näistä kahdesta asiasta saa enemmän huomiota, voittaa. Jokainen reaktio tallennetaan ja sitä seurataan sen selvittämiseksi, suorittavatko ne halutun toiminnon. Kun ryhmiä on testattu riittävästi, sinulla on todennäköisesti lopullinen ratkaisu, mikä muuttuja toimii paremmin mainoksessa. Sen avulla voit lisätä tuloksia lisäämättä liikennettä – mikä on yleensä halvempaa ja tehokkaampaa.

Kuten mainittiin, se on ollut käytössä ja hyödyllinen vuosikymmeniä. Kaikki kuitenkin korvataan tekoälyllä, ja niin pitäisi tehdä myös tämä väsynyt vanha menetelmä. Vaikka se toimii, se on ikävä, hidas prosessi, joka ei vain toimi nykyaikaisissa olosuhteissa.

Ja tässä astuu sisään tekoäly – ritari kiiltävässä panssarissa kaikille markkinoijille ja mainostajille. Se on raikas, moderni, ajan tasalla, nopea ja pystyy tekemään monia asioita. Tekoälyn avulla voit testata ja optimoida reaaliajassa. Mikä tahansa tekoälyn ohjaama ohjelmisto on rakennettu ja pystyy analysoimaan jokaisen verkkosivustolla vierailevan henkilön toimia ja tarjoamaan sitten kullekin käyttäjälle erilaisia ​​vaihtoehtoja. Tällä tavalla et vain testaa A:ta B:tä vastaan ​​tai päinvastoin, vaan testaat myös kaikkia muuttujia, jotka vaikuttavat mielenkiintoisilta ja houkuttelevilta testattavaksi. Tämä olisi hirveän monimutkainen tehtävä kenelle tahansa ihmiselle, mutta se on melko yksinkertainen koneelle. Voit kokeilla erilaisia ​​yhdistelmiä – testaa yhtä kuvaa ja otsikkoa verrattuna toiseen kuvaan ja otsikkoon.

Voit analysoida tietoja nähdäksesi, mikä yhdistelmä näistä kaikista antaa paremman tuloksen. Tekoäly käyttää voimaansa selvittääkseen kullekin yksilölle parhaan yhdistelmän reaaliajassa.

Sen sijaan, että näkisi ihmisiä tasavertaisina, joilla on sama kiinnostus, kuten split-testaus tekee, se ottaa huomioon useita muita tekijöitä. Tämä sisältää väestötiedot, mieltymykset, käytökset ja muut tekijät, jotka määrittävät, mikä mainos toimii parhaiten mille käyttäjälle. Tekoäly on myös tehokas, koska sen avulla voit optimoida kiinteistösi tarjoamaan parhaan mahdollisen konversion jokaiselle kävijälle.

Tämä saattaa tuntua monimutkaiselta työltä ja se saattaa olla useimmissa tapauksissa, mutta ohjelmisto on sen arvoinen, koska se hoitaa kaiken, mitä sinun pitäisi hoitaa manuaalisesti. Sinun tarvitsee vain tarjota erilaisia ​​muuttujia, joita se voi testata.

Yksinkertaisesti englanniksi – se on paljon nopeampaa ja tehokkaampaa kuin jaettu testaus.

Jaettu testaus ei ole tehokasta useimmille yrityksille. Toki suuret yritykset voivat pystyä suorittamaan sen tehokkaasti, koska niillä on suuri näyte ja resurssit, mutta minä saatan olla paras valinta kaikille. Se ei vaadi kyseiselle tehtävälle omistautunutta tiimiä tai ulkoistamista, joka voi myös olla kallista. Se tekee kaiken kovan työn puolestasi ja vapauttaa aikaa mainonnan luoville ja strategisille puolille. Voit optimoida omaisuuttasi reaaliajassa, eikä sinun tarvitse testata ennen kuin voit julkaista lopullisen tuloksen.

Se keskittyy myös enemmän siihen, mitä kukin yksilö haluaisi nähdä. Tämä luo henkilökohtaisemman käyttökokemuksen ja tarjoaa enemmän tyytyväisyyttä jokaiselle käyttäjälle erikseen. Split-testaus olettaa, että kaikki yleisöstä pitävät jommastakummasta muuttujasta, mikä on luonnostaan ​​väärin, koska ihmiset eivät toimi sillä tavalla. Tottakai suuri joukko samankaltaisia ​​henkilöitä voi pitää samankaltaisesta asiasta – mutta jokaisella ihmisellä on mieltymykset.

Ajattele asiaa näin – vaikka jaetun testauksen tuloksena päätetty parempi otsikko voi lisätä tuloksia sen perusteella, että yleisösi pitää siitä ryhmänä, kuvittele vain, kuinka paljon he pitävät ja saavat tuloksen heille sopivalla otsikolla. erityisesti.

Saatat keskittyä väreihin tai kuviin, mutta todellinen ero on paremmassa personoinnissa. Voit määrittää, mikä otsikko on optimaalinen kullekin henkilölle.

A/B-testauksella voit testata yhden sivun optimointia kerrallaan, mutta tekoälyllä voit työskennellä useilla sivuilla, mikä tarkoittaa, että sivusi optimoidaan kaikki suppilon tasa-arvon segmentit. Joten voit työskennellä suppilon yläosassa, suppilon keskellä ja suppilon alaosassa sekä suppilon ulkopuolella ja optimoida koko matkasi. Tämä on tehokasta ja toimii, koska toimit eri rintamilla ja eri ihmiset ovat sitoutuneet samaan aikaan.

Valmistaudu siis siirtymään A/B:stä tekoälyyn. Se muuttaa tapaa, jolla mainostat.