Чому штучний інтелект кращий за спліт-тестування та як ним користуватися
Компанії завжди прагнуть оптимізувати свій коефіцієнт конверсії – це важлива та широко використовувана стратегія. Вони проводять сотні тестів і експериментів на рік, щоб оптимізувати взаємодію з клієнтами. І вони здебільшого роблять це через AB-тестування або спліт-тестування. Але проблема спліт-тестування полягає в тому, що воно не настільки ефективне.
Протягом десятиліть компанії обмежувалися цим типом тестування. Але ці тести рідко дають позитивні результати, а компанії не мають ресурсів або трафіку, щоб провести необхідну кількість тестів, щоб дійсно отримати потрібні результати. Це все ще важливий інструмент для прийняття рішень і оптимізації, але в області оптимізації коефіцієнта конверсії він може бути набагато кращим.
Однією з цілей штучного інтелекту в цифровому маркетингу є надання правильного повідомлення в потрібний час, але іноді воно йде не так. Усіх нас переслідувала реклама в Інтернеті – реклама, яка нас навіть не цікавить.
Це відбувається тому, що маркетологам доводиться вирішувати, коли і де повідомлення з’явиться через людські припущення, які можуть бути помилковими – як ми всі знаємо. Ці припущення дійсно випливають із багатьох тестувань, але це повільний процес.
Штучний інтелект змінив світ
Від ІТ-відділу до служби підтримки клієнтів і так далі, це змінює наше уявлення про рекламу.
Нещодавнє дослідження показало, що 46% клієнтів вважають, що ідеальний досвід – це веб-сайти з рекламою, релевантною лише їм, а 58% заявили, що такий персоналізований підхід покращує їхнє бачення бренду.
Однак спліт-тестування значною мірою залежить від минулої поведінки, моделей і переваг подібних людей.
Технологія штучного інтелекту є для того, щоб змінити це – як спосіб тестування, так і спосіб показу реклами. Google запустив інструмент штучного інтелекту, який підлаштовується під пошук і економить купу часу рекламодавців. Інша компанія, Bidalgo, запустила Creative Artificial Intelligence, яка дозволяє маркетологам легко дізнатися, чого хочуть їхні клієнти.
Це все глибше і глибше поширюється на ЗМІ та процес купівлі, особливо на онлайн-рекламу.
Штучний інтелект може передбачити, чого захочуть ваші клієнти
Інструмент штучного інтелекту від Bidalgo оцінює різні елементи реклами на основі всіх частин шляху клієнта. Він також порівнює ефективність різних оголошень і повідомлень, а також зображень. У багатьох випадках рекламодавці можуть помилятися, оскільки навіть якщо ви бачите закономірність, ви не знаєте, чому це відбувається. Але штучний інтелект може допомогти рекламодавцям зрозуміти, що і чому, а також дозволити їм розбити деякі змінні.
Без штучного інтелекту рекламодавцям довелося б застосувати спліт-тестування, змінивши лише одну змінну, а потім запустивши варіанти проти вихідної та інших змінних, щоб отримати переможця. Потім коло рухається далі, коли вони мають більше змінних для перевірки. Але штучний інтелект здатний робити десятки речей одночасно. Це швидший і кращий спосіб створення оголошень.
Штучний інтелект може дати деякі відповіді на запитання «чому?».
Багато компаній впроваджують і вивчають більше про машинне навчання та штучний інтелект, даних все ще досить мало. Проте незабаром ця інформація з’явиться. Як тільки це станеться, маркетологи зможуть порівняти тенденції та знайти спільне для всіх них. Штучний інтелект ще не може зрозуміти психологію речей, але в майбутньому він зможе.
Люди все ще створюють рекламу, але це може змінитися в майбутньому. Минулого року був запущений перший робот-креативний директор. Вони нагодували штучний інтелект робота чудовою рекламою, і робот придумав рекламу з собакою, яка літає навколо в діловому костюмі. Цій рекламі фактично віддали перевагу над рекламою, створеною людьми.
Проте концептуалізацію слід завжди залишати людям, оскільки вони набагато креативніші, ніж роботи. Люди можуть працювати над ідеями та творчими частинами, тоді як робот або штучний інтелект працюватимуть над тестуванням та аналізом.
Тестові обмеження спліт-тестування:
- Обмеження ресурсів – багато компаній не мають достатньо грошей, щоб дозволити більше людей працювати над тестуванням і аналізом поведінки та моделей.
- Збільшення обмежень – Компанії також мають проблеми з достатньо великою вибіркою, щоб забезпечити статистично значущий результат. Їм доводиться виділяти і трафік, і час, щоб перевірити змінну, яка працює дуже повільно.
- Спліт-тести часто зазнають невдачі – приблизно 10-20% усіх проведених спліт-тестів призводять до покращення продуктивності. Решта не вдається. Це означає, що ви можете вибрати лише певні гіпотези для перевірки, і навіть тоді це може виявитися невдалим
І штучний інтелект має певні переваги, які легко розпізнати:
- Це може підвищити продуктивність – Штучний інтелект може автоматично оцінювати багато різних гіпотез одночасно та дозволити одній людині створити такий великий і складний експеримент, як сотні тестів AB. Це дозволяє одному ресурсу досягти більше, ніж коли-небудь вдалося досягти спліт-тестуванням.
- Він може навчатися швидше – один експеримент дозволить вам побачити інформацію, для вивчення якої в іншому випадку знадобилися б сотні спліт-тестів. Це місяці в реальному часі, і це означає, що ви б пропустили багато речей.
- Є більше шансів на покращення – Перевірка кількох гіпотез одночасно дає більше шансів виправити та змінити речі, і вашій команді не потрібно визначати пріоритети для змінних, які потрібно перевірити.
- Він може оптимізувати повну послідовність – штучний інтелект створений для внесення багатьох змін у послідовність і на різних сторінках. Це може допомогти вам зрозуміти, як зміни впливають на ваші коефіцієнти конверсії в нижній частині послідовності та як це працює в цілому. Оптимізація повної послідовності пришвидшує процес і створює кращий досвід для всіх.
Якщо заглибитися в A/B або спліт-тестування, то десятиліттями він був корисним ресурсом – і при цьому єдиним. Він набув ще більшої популярності, коли Google використовував його для перевірки кількості результатів пошуку для відображення.
По суті, це ділить відвідувачів на дві групи та показує кожній із груп дещо змінену версію того самого. Яка з цих двох речей приверне більше уваги, виграє. Кожна реакція записується та контролюється, щоб побачити, чи виконуються вони бажану дію. Після того, як групи будуть достатньо протестовані, ви, ймовірно, матимете остаточне рішення щодо того, яка змінна ефективніша в оголошенні. Це дає змогу збільшити кількість конверсій без реального збільшення трафіку – що, як правило, дешевше та ефективніше.
Як згадувалося, він використовувався і був корисним десятиліттями. Проте все замінюється штучним інтелектом, як і цей старий набридлий метод. Хоча це працює, це нудний, повільний процес, який просто не працює в сучасних умовах.
І тут на допомогу вступає штучний інтелект – лицар у блискучих обладунках для всіх маркетологів і рекламників. Це свіжий, сучасний, швидкісний, швидкий і здатний виконувати багато завдань. Штучний інтелект дозволяє тестувати та оптимізувати в реальному часі. Будь-яке програмне забезпечення, кероване штучним інтелектом, створено та здатне аналізувати дії кожної окремої людини, яка відвідує веб-сайт, а потім пропонувати варіанти для кожного користувача. Таким чином, ви не просто перевіряєте A проти B або навпаки, але ви також перевіряєте всі змінні, які здаються цікавими та привабливими для тестування. Це було б надзвичайно складним завданням для будь-якої людини, але це досить просто для машини. Ви можете спробувати різні комбінації – порівняйте одне зображення й заголовок із іншим зображенням і заголовком.
Ви можете проаналізувати дані, щоб побачити, яка комбінація з усього цього дає кращий результат. Штучний інтелект використовує свою силу, щоб визначити найкращу комбінацію для кожної людини в реальному часі.
Замість того, щоб дивитися на людей як на рівних із однаковим інтересом, як це робить спліт-тестування, воно бере до уваги інші фактори. Сюди входять демографічні дані, уподобання, поведінка та інші фактори, які визначають, яке оголошення для якого користувача найкраще підійде. Штучний інтелект також потужний, оскільки він дозволяє оптимізувати ваші властивості, щоб запропонувати найкращі шанси конверсії для кожного відвідувача.
Це може здатися складною роботою, і це може бути в більшості випадків, але програмне забезпечення того варте, оскільки воно подбає про все, про що вам доведеться подбати вручну. Все, що вам потрібно зробити, це надати різні змінні, які він може перевірити.
Простою англійською – це набагато швидше та ефективніше, ніж спліт-тестування.
Спліт-тестування неефективне для більшості компаній. Звичайно, великі компанії можуть виконувати це ефективно, оскільки вони мають велику вибірку та ресурси, але я просто можу бути найкращим вибором для всіх. Для цього не потрібна команда, яка займається цим конкретним завданням, або будь-який аутсорсинг, який також може бути дорогим. Він виконує всю важку роботу за вас і звільняє час для творчих і стратегічних аспектів реклами. Ви можете оптимізувати свої активи в режимі реального часу, і немає необхідності тестувати, перш ніж опублікувати остаточний результат.
Він також більше зосереджений на тому, що хотів би бачити кожен. Це створює більш персоналізований досвід і забезпечує більше задоволення для кожного користувача окремо. Спліт-тестування передбачає, що кожному з аудиторії сподобається або одна, або інша змінна, що за своєю суттю є неправильним, оскільки люди так не працюють. Звичайно, великій групі схожих людей може сподобатися подібна річ, але кожна людина матиме переваги.
Подумайте про це так: хоча кращий заголовок, обраний у результаті спліт-тестування, може підвищити кількість конверсій на основі того факту, що він подобається вашій аудиторії як групі, просто уявіть, наскільки їм сподобається заголовок, який їм підходить, і вони перетворяться на нього. конкретно.
Ви можете зосередитися на кольорах або зображеннях, але справжня різниця полягає в кращій персоналізації. Ви можете визначити, який заголовок є оптимальним для кожної людини.
За допомогою A/B-тестування ви можете протестувати оптимізацію однієї сторінки за раз, але за допомогою штучного інтелекту ви можете працювати на кількох сторінках, що означає, що всі ваші сторінки будуть оптимізовані для всіх сегментів рівності воронки. Отже, ви можете працювати над верхньою, середньою та нижньою частинами воронки, а також за межами воронки та оптимізувати свою повну подорож. Це ефективно і працює, тому що ви працюєте на різних фронтах і різні люди беруть участь одночасно.
Отже, готуйтеся до переходу від A/B до штучного інтелекту. Це змінить спосіб вашої реклами.