Varför AI är bättre än splittestning och hur man använder det

Företag strävar alltid efter att optimera sin konverteringsfrekvens – detta är en viktig och flitigt använd strategi. De kör hundratals tester och experiment per år för att optimera kundupplevelsen. Och de gör det mestadels genom AB-testning eller splittestning. Men problemet med delad testning är att det bara inte är så effektivt.

Företag har varit begränsade till denna typ av tester i decennier. Men dessa tester ger sällan några positiva resultat och företag har inte resurserna eller trafiken att köra det antal tester som krävs för att verkligen få de resultat de behöver. Det är fortfarande ett viktigt verktyg för beslutsfattande och optimering, men när det gäller omvandlingsfrekvensoptimering kan det fortfarande vara mycket bättre.

Ett av målen med artificiell intelligens inom digital marknadsföring är att ge rätt budskap vid rätt tidpunkt, men det går ibland fel. Vi har alla förföljts av en annons över hela webben – en annons vi inte ens är intresserade av.

Detta beror på att marknadsförare måste bestämma när och var budskapet ska visas genom mänskliga gissningar, vilket kan vara fel – som vi alla vet. Dessa gissningar kommer från många tester men det är en långsam process.

Artificiell intelligens har förändrat världen

Från IT-avdelningen till kundtjänst och så vidare, det förändrar hur vi tänker kring annonser.

En nyligen genomförd studie har visat att 46 % av kunderna säger att en idealisk upplevelse skulle involvera webbplatser med annonser som bara är relevanta för dem och så mycket som 58 % har uppgett att detta personliga tillvägagångssätt förbättrar deras syn på varumärket.

Men den delade testningen är starkt beroende av tidigare beteenden, mönster och preferenser från liknande personer.

Artificiell intelligens-teknologi är till för att ändra på det – både hur vi testar och hur vi visar annonserna. Google har lanserat ett verktyg för artificiell intelligens som anpassar sig till sökningar och sparar annonsörerna massor av tid. Ett annat företag, Bidalgo, har lanserat Creative Artificial Intelligence som gör det enkelt för marknadsförare att lära sig om vad deras kunder vill ha.

Detta går djupare och djupare in i media och köpprocessen, särskilt onlineannonsering.

Artificiell intelligens kan förutsäga vad dina kunder kommer att vilja ha

Verktyget för artificiell intelligens från Bidalgo betygsätter olika delar av annonsen, baserat på alla delar av kundresan. Den jämför också prestanda för olika annonser och meddelanden, såväl som bilder. Annonsörer kan flyga i blindo vid många tillfällen för även om du ser ett mönster vet du inte varför det händer. Men artificiell intelligens kan hjälpa annonsörer att förstå både vad och varför samt låta dem bryta ner vissa variabler.

Utan artificiell intelligens skulle annonsörer behöva tillämpa delad testning genom att bara ändra en variabel och sedan köra varianter mot originalet och andra variabler för att få vinnaren. Sedan går cirkeln vidare när de har fler variabler att testa. Men artificiell intelligens kan göra dussintals saker samtidigt. Detta är ett snabbare och bättre sätt att skapa annonser.

Artificiell intelligens kan ha några svar när det kommer till "varför?" av preferenser

Många företag anammar och lär sig mer om maskininlärning och artificiell intelligens, data är fortfarande ganska tunn. Denna information kommer dock snart. Så fort det händer kommer marknadsförare att kunna jämföra trender och hitta vad som är gemensamt med dem alla. Artificiell intelligens kan ännu inte förstå sakers psykologi, men det kommer den att kunna göra det i framtiden.

Människor skapar fortfarande annonser men detta kan förändras i framtiden. Förra året lanserades den första robotens kreativa chef. De matade robotens artificiella intelligens med enastående annonser och roboten kom med en annons med en hund som flög runt i kostym. Denna annons föredrogs faktiskt framför den mänskliga reklam.

Konceptualiseringen bör dock alltid överlåtas till människor eftersom de är mycket mer kreativa än en robot. Människor kan arbeta med idéer och kreativa delar medan en robot eller artificiell intelligens skulle arbeta med att testa och analysera.

Testningsbegränsningar för delad testning:

• Resursbegränsningar – Många företag har inte tillräckligt med pengar för att ge fler människor att arbeta med att testa och analysera beteendet och mönstren.
• Ökade begränsningar – Företag kämpar också med att ha ett urval som är tillräckligt stort för att ge ett statistiskt signifikant resultat. De måste ägna både trafik och tid åt att testa en variabel som allt fungerar väldigt långsamt.
• Delade tester misslyckas ofta – Cirka 10-20 % av alla delade tester som görs resulterar i förbättrad prestanda. Resten misslyckas. Det betyder att du bara kan välja vissa hypoteser att testa och även då kan det misslyckas

Och artificiell intelligens kommer med vissa fördelar som är lätta att känna igen:

• Det kan öka produktiviteten – Artificiell intelligens kan automatiskt utvärdera många olika hypoteser samtidigt och tillåta en enda person att sätta upp ett experiment lika stort och komplext som hundratals AB-tester. Detta gör att en enskild resurs kan åstadkomma mer än delad testning någonsin kunde åstadkomma.
• Det kan lära sig snabbare – Ett enda experiment låter dig se informationen som annars skulle ta hundratals delade test att lära dig. Det är månader i realtid och det betyder att du skulle ha missat många saker.
• Det finns fler chanser till förbättring – Att testa fler hypoteser på en gång ger dig fler chanser att fixa och ändra saker och ditt team behöver inte prioritera på variabler de behöver testa.
• Det kan optimera hela tratten – Artificiell intelligens är byggd för att skapa många förändringar över tratten och olika sidor. Detta kan hjälpa dig att förstå hur ändringarna påverkar dina omvandlingsfrekvenser längst ned i tratten och hur det fungerar totalt sett. Heltrattsoptimering påskyndar processen och skapar en bättre upplevelse för alla.

Om man går djupare in i A/B eller split-testning har det varit en användbar resurs i decennier – och den enda på det. Det blev ännu mer populärt när Google använde det för att testa antalet sökresultat som skulle visas.

Det är i princip att dela upp besökarna i två grupper och visa var och en av grupperna en något förändrad version av samma sak. Oavsett vilken av dessa två saker som får mer uppmärksamhet, vinner. Varje reaktion registreras och övervakas för att se om de utför den önskade åtgärden. När grupper har testats tillräckligt har du förmodligen en definitiv lösning på vilken variabel som presterar bäst i en annons. Det gör att du kan öka konverteringar utan att verkligen öka trafiken – vilket tenderar att vara billigare och mer effektivt.

Som nämnts har den använts och användes i decennier. Allt ersätts dock av artificiell intelligens och det borde också denna trötta gamla metod. Även om det fungerar, är det en tråkig, långsam process som helt enkelt inte fungerar i moderna omständigheter.

Och det är här Artificiell Intelligens kliver in – en riddare i lysande rustning för alla marknadsförare och människor inom reklam. Det är fräscht, modernt, upp till hastighet, snabbt och kan multitaska. Artificiell intelligens låter dig testa och optimera i realtid. All mjukvara som drivs av artificiell intelligens är byggd och kan analysera handlingar för varje enskild person som besöker webbplatsen och sedan erbjuda varianter som serveras till varje användare. På så sätt testar du inte bara A mot B eller vice versa, utan du testar alla variabler som verkar intressanta och attraktiva för testning också. Detta skulle vara en fruktansvärt komplex uppgift för alla människor, men det är ganska enkelt för maskinen. Du kan prova olika kombinationer – testa en bild och en rubrik mot en annan bild och en rubrik.

Du kan analysera data för att se vilken kombination av alla dessa som ger ett bättre resultat. Artificiell intelligens använder sin kraft för att ta reda på den bästa kombinationen för varje individ i realtid.

Istället för att se människor som jämställda med samma intresse som delad testning gör, tar det hänsyn till olika andra faktorer. Detta inkluderar demografi, preferenser, beteenden och andra faktorer som avgör vilken annons som fungerar bäst för vilken användare. Artificiell intelligens är också kraftfullt eftersom det låter dig optimera dina egenskaper för att erbjuda den bästa chansen till konvertering till varje besökare.

Detta kan verka som ett komplext jobb och det kan vara i de flesta fall, men programvaran är väl värt det eftersom den tar hand om allt som du manuellt skulle behöva ta hand om. Allt du behöver göra är att tillhandahålla olika variabler som den kan testa.

På enkel engelska – det är mycket snabbare och mycket mer effektivt än delad testning.

Splittestning är inte effektivt för de flesta företag. Visst, stora företag kanske kan utföra det effektivt eftersom de har ett stort urval och resurser, men jag kan vara det bästa valet för alla. Det kräver inte ett team dedikerat till den specifika uppgiften eller någon outsourcing som också kan vara dyr. Den gör allt det hårda arbetet åt dig och frigör tid för kreativa och strategiska aspekter av reklam. Du kan optimera dina tillgångar i realtid och du behöver inte testa innan du kan publicera det slutliga resultatet.

Det är också mer fokuserat på vad varje individ skulle vilja se. Detta skapar en mer personlig upplevelse och ger mer tillfredsställelse för varje användare separat. Split testning antar att alla från publiken kommer att gilla antingen den ena eller den andra variabeln, vilket är fel i sig eftersom människor inte fungerar så. Visst, en stor grupp av liknande individer kan gilla en liknande sak – men varje person kommer att ha preferenser.

Tänk på det så här – även om en bättre rubrik som bestäms som ett resultat av delad testning kan öka konverteringarna baserat på det faktum att din publik gillar det som grupp, föreställ dig bara hur mycket de kommer att gilla och konvertera på en rubrik som fungerar för dem specifikt.

Du kanske fokuserar på färger eller bilder men den verkliga skillnaden ligger i den bättre anpassningen. Du kan bestämma vilken rubrik som är optimal för varje person.

Med A/B-testning kan du testa en sidoptimering åt gången, men med artificiell intelligens kan du arbeta på flera sidor vilket innebär att alla dina sidor kommer att optimeras för alla segment av trattlikhet. Så du kan arbeta på toppen av tratten, mitten av tratten och botten av tratten såväl som bortom tratten och optimera hela din resa. Detta är effektivt och det fungerar eftersom du verkar på olika fronter och olika människor engagerar sig samtidigt.

Så förbered dig på övergången från A/B till artificiell intelligens. Det kommer att förändra sättet du annonserar på.