Dlaczego sztuczna inteligencja jest lepsza niż testy podzielone i jak z niej korzystać

0

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

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

Jednym z celów sztucznej inteligencji w marketingu cyfrowym jest dostarczenie właściwej wiadomości we właściwym czasie, ale czasami idzie to nie tak. Wszyscy byliśmy nawiedzeni przez reklamę w całej sieci – reklamę, która nawet nas nie interesuje.

Dzieje się tak, ponieważ marketerzy muszą decydować, kiedy i gdzie pojawi się komunikat, na podstawie ludzkich domysłów, które mogą 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 idealnym doświadczeniem byłyby witryny z reklamami, które są tylko dla nich istotne, a aż 58% stwierdziło, że takie spersonalizowane podejście poprawia ich wizję marki.

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

Technologia sztucznej inteligencji ma to zmienić – zarówno w sposobie testowania, jak i w sposobie wyświetlania reklam. Google uruchomił narzędzie sztucznej inteligencji, które dostosowuje się do wyszukiwań i oszczędza reklamodawcom mnóstwo czasu. Inna firma, Bidalgo, uruchomiła kreatywną sztuczną inteligencję, która ułatwia marketerom poznanie potrzeb klientów.

Wchodzi to coraz głębiej w media i proces zakupu, zwłaszcza reklamy online.

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 często latać na ślepo, ponieważ nawet jeśli widzisz wzór, nie wiesz, dlaczego tak się dzieje. Ale sztuczna inteligencja może pomóc reklamodawcom zrozumieć, co i dlaczego, a także pozwolić im rozbić niektóre zmienne.

Bez sztucznej inteligencji reklamodawcy musieliby stosować testy podzielone, zmieniając tylko jedną zmienną, a następnie przeprowadzając wariacje względem oryginału i innych zmiennych, aby wyłonić zwycięzcę. Następnie koło przesuwa się dalej, gdy mają więcej zmiennych do przetestowania. Ale sztuczna inteligencja jest w stanie robić dziesiątki rzeczy jednocześnie. Jest to szybszy i lepszy sposób tworzenia reklam.

Sztuczna inteligencja może mieć kilka odpowiedzi, jeśli chodzi o preferencje „dlaczego?"

Wiele firm wdraża i uczy się więcej o uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, dane są nadal dość rzadkie. Informacje te pojawią się jednak wkrótce. Gdy tylko to nastąpi, marketerzy będą mogli porównywać trendy i znajdować wspólne cechy wszystkich z nich. Sztuczna inteligencja nie może jeszcze zrozumieć psychologii rzeczy, ale będzie w stanie to zrobić w przyszłości.

Ludzie nadal tworzą reklamy, ale w przyszłości może się to zmienić. W zeszłym roku powołano pierwszego dyrektora kreatywnego robota. Nakarmili sztuczną inteligencję robota znakomitymi reklamami, a robot wymyślił reklamę z psem latającym w garniturze. Ta reklama była faktycznie preferowana w stosunku do reklamy stworzonej przez człowieka.

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

Ograniczenia testowania testów dzielonych:

  • Ograniczenia zasobów – wiele firm nie ma wystarczających środków, aby pozwolić sobie na więcej ludzi do pracy nad testowaniem i analizowaniem zachowań i wzorców.
  • Zwiększone ograniczenia – Firmy mają również problem z posiadaniem wystarczająco dużej próby, aby zapewnić statystycznie istotny wynik. Muszą poświęcić zarówno ruch, jak i czas na przetestowanie zmiennej, która działa naprawdę wolno.
  • Testy podziału często kończą się niepowodzeniem — około 10-20% wszystkich przeprowadzonych testów podziału skutkuje poprawą wydajności. Reszta zawodzi. Oznacza to, że możesz wybrać tylko niektóre hipotezy do przetestowania, a nawet wtedy może się to nie powieść

A sztuczna inteligencja ma pewne zalety, które łatwo rozpoznać:

  • Może zwiększyć produktywność – sztuczna inteligencja może automatycznie ocenić wiele różnych hipotez jednocześnie i pozwolić jednej osobie na skonfigurowanie eksperymentu tak dużego i złożonego, jak setki testów AB. Pozwala to jednemu zasobowi osiągnąć więcej, niż kiedykolwiek udało się osiągnąć w testach podzielonych.
  • Może uczyć się szybciej – pojedynczy eksperyment pozwoli Ci zobaczyć informacje, których nauczenie wymagałoby setek testów. To miesiące w czasie rzeczywistym, a to oznacza, że ​​przegapiłeś wiele rzeczy.
  • Szanse na poprawę są większe – Testowanie większej liczby hipotez jednocześnie daje większe szanse na naprawienie i zmianę rzeczy, a Twój zespół nie musi nadawać priorytetu zmiennym, które muszą przetestować.
  • Może zoptymalizować cały lejek – sztuczna inteligencja jest stworzona do wprowadzania wielu zmian w lejku i na różnych stronach. Pomoże Ci to zrozumieć, w jaki sposób zmiany wpływają na współczynniki konwersji na dole ścieżki i ogólną skuteczność. Optymalizacja na całej ścieżce przyspiesza ten proces i zapewnia lepsze wrażenia dla wszystkich.

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

Zasadniczo dzieli odwiedzających na dwie grupy i pokazuje każdej z nich nieco zmienioną wersję tej samej rzeczy. Którakolwiek z tych dwóch rzeczy przyciągnie więcej uwagi, wygrywa. Każda reakcja jest rejestrowana i monitorowana, aby zobaczyć, czy wykonują pożądane działanie. Po wystarczającym przetestowaniu grup prawdopodobnie będziesz mieć ostateczne rozwiązanie, w przypadku której zmienna ma lepsze wyniki w reklamie. Umożliwia zwiększenie liczby konwersji bez faktycznego zwiększania ruchu – co jest zwykle tańsze i bardziej wydajne.

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

I tu wkracza Sztuczna Inteligencja – rycerz w lśniącej zbroi dla wszystkich marketerów i ludzi reklamy. Jest świeży, nowoczesny, szybki, szybki i zdolny do wielozadaniowości. Sztuczna inteligencja pozwala testować i optymalizować w czasie rzeczywistym. Każde oprogramowanie sterowane przez sztuczną inteligencję jest zbudowane i jest w stanie analizować działania każdej osoby odwiedzającej witrynę, a następnie oferować wariacje serwowane każdemu użytkownikowi. W ten sposób nie tylko testujesz A przeciwko B lub odwrotnie, ale testujesz wszystkie zmienne, które wydają się interesujące i atrakcyjne do testowania. Byłoby to strasznie skomplikowane zadanie dla każdego człowieka, ale dla maszyny jest 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 z nich wszystkich daje lepszy wynik. Sztuczna inteligencja wykorzystuje swoją moc, aby w czasie rzeczywistym znaleźć najlepszą kombinację dla każdej osoby.

Zamiast postrzegać ludzi jako równych sobie z takimi samymi zainteresowaniami, jak ma to miejsce w przypadku testów podzielonych, bierze pod uwagę różne inne czynniki. Obejmuje to dane demograficzne, preferencje, zachowania i inne czynniki, które określają, która reklama będzie działać najlepiej dla danego użytkownika. Sztuczna inteligencja jest również potężna, ponieważ pozwala zoptymalizować Twoje właściwości, aby zapewnić najlepszą szansę na konwersję każdemu odwiedzającemu.

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

W prostym języku angielskim – jest to o wiele szybsze i bardziej wydajne niż testowanie podzielone.

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

Jest również bardziej skoncentrowany na tym, co każda osoba chciałaby zobaczyć. Tworzy to bardziej spersonalizowane doświadczenie i zapewnia większą satysfakcję każdemu użytkownikowi z osobna. Testy podzielone zakładają, że każdy z publiczności polubi jedną lub drugą zmienną, co jest z natury błędne, ponieważ ludzie tak nie działają. PEWNIE, dużej grupie podobnych osób może podobać się podobna rzecz – ale każda osoba będzie miała swoje preferencje.

Pomyśl o tym w ten sposób – podczas gdy lepszy nagłówek wybrany w wyniku testów podzielonych może zwiększyć konwersje w oparciu o fakt, że Twoi odbiorcy lubią go jako grupę, wyobraź sobie, jak bardzo im się spodoba i skonwertuj na nagłówek, 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 przetestować optymalizację jednej strony na raz, ale dzięki sztucznej inteligencji możesz pracować na wielu stronach, co oznacza, że ​​wszystkie strony będą zoptymalizowane pod kątem wszystkich segmentów równości ścieżki. Możesz więc pracować na szczycie 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 różni ludzie.

Przygotuj się więc na przejście od A/B do sztucznej inteligencji. Zmieni sposób, w jaki się reklamujesz.

Comments are closed, but trackbacks and pingbacks are open.

Ta strona korzysta z plików cookie, aby poprawić Twoje wrażenia. Zakładamy, że nie masz nic przeciwko, ale możesz zrezygnować, jeśli chcesz. Akceptuję Więcej szczegółów