Las pruebas A/B o split han sido la forma estándar de optimizar las campañas de marketing durante años. Google realizó por primera vez una prueba A/B en 2000 para identificar el número óptimo de búsquedas para mostrar en sus páginas de resultados. Hoy en día, las pruebas A/B son una práctica común en muchos canales de marketing digital diferentes, incluidos los anuncios gráficos, las páginas de destino, el marketing por correo electrónico y prácticamente en cualquier lugar donde se pueda ajustar la copia, las imágenes o la ubicación.
¿Qué son las pruebas A/B?
Un ejemplo básico de prueba A/B sería dividir a los visitantes de un sitio web en dos grupos (A y B) y mostrar a cada grupo una versión ligeramente diferente de la página de inicio.
Todo lo demás puede ser igual en la página, excepto la imagen del encabezado. Digamos que el grupo A ve una imagen de un grupo de personas sonrientes y el grupo B ve una imagen del horizonte de una ciudad.
Luego se registran las reacciones de cada visitante para ver si están completando la acción deseada. En este caso, podría ser simplemente hacer clic en otra página del sitio web.
Una vez que se haya mostrado a un grupo lo suficientemente grande de personas la versión A o la versión B del sitio web, debe tener suficientes datos para decidir qué versión es más efectiva.
Si el 30 % del grupo A convierte, pero solo el 10 % del grupo B convierte, puede concluir razonablemente que la imagen del grupo A es más efectiva para convertir a los visitantes del sitio web.
Las pruebas A/B le permiten aumentar sus conversiones sin aumentar su tráfico. Al experimentar con diferentes imágenes, titulares, CTA, colores y otras variables en su sitio, puede optimizar su tasa de conversión. Sin embargo, puede pasar algún tiempo antes de que haya probado suficientes variaciones diferentes con un grupo de visitantes lo suficientemente grande como para llegar a una conclusión definitiva.
¿Cómo funciona la optimización impulsada por IA?
Las pruebas A/B funcionan, pero no son terriblemente eficientes. Deberá utilizar una cantidad significativa de tiempo y recursos para realizar sus pruebas antes de poder obtener resultados significativos.
AI ahora ofrece una alternativa interesante a las pruebas A/B que permite que los sitios web, los anuncios y otros activos en línea se “optimicen automáticamente” en tiempo real.
El software impulsado por inteligencia artificial puede analizar las acciones de cada visitante web individual, ya que continuamente se ofrecen diferentes variaciones de su sitio a cada usuario.
De esta manera, en lugar de probar A versus B, también puede introducir C, D, E, F y G en la ecuación y probar diferentes combinaciones, como la imagen de encabezado A con el título B y CTA C.
Analizar los datos para determinar exactamente qué combinación de estas diferentes variables produce el mejor resultado sería una tarea muy compleja para cualquier ser humano, pero los algoritmos de aprendizaje automático pueden recopilar datos continuamente y ofrecer la mejor variación posible a cada usuario individual en tiempo real.
No solo eso, sino que en lugar de considerar que cada visitante es igual como en las pruebas A/B divididas, la IA puede tener en cuenta factores como la demografía, el estado del cliente y el comportamiento anterior para ofrecer de forma dinámica diferentes versiones de su sitio a diferentes grupos de usuarios. usuarios
La IA se está haciendo cargo del marketing digital. El poder de la IA le permite personalizar y optimizar sus propiedades web a partir de miles de posibles variaciones para mostrar la versión única que ofrece la mejor oportunidad de conversión para cada visitante individual.
¿Por qué la IA es una mejor opción?
Los algoritmos de aprendizaje automático suenan como una tarea compleja, y lo son, pero como el software se encarga de todo y aprovecha al máximo las decisiones por usted, todo lo que necesita hacer es proporcionar algunas variables diferentes para probar, y luego sentarse y dejar que hace lo suyo.
Ya hemos mencionado algunas de las ventajas que tiene la IA sobre las pruebas A/B tradicionales, pero solo para exponerlo en un lenguaje sencillo:
La IA es más rápida y eficiente que las pruebas A/B
Las pruebas divididas tradicionales consumen mucho tiempo, especialmente si desea probar varias variables diferentes. Debe realizar una sola prueba para cada elemento diferente con el que está experimentando y esperar un resultado bastante concluyente antes de poder continuar con la siguiente prueba.
Debido a que necesita un tamaño de audiencia considerable para cada prueba para obtener cualquier tipo de resultados significativos, las pruebas A/B también pueden requerir muchos recursos y, a menudo, requieren un equipo dedicado a la tarea o la subcontratación a una empresa de marketing costosa.
Como AI hace el trabajo duro por usted, libera su tiempo y recursos para concentrarse en otros aspectos más estratégicos de su estrategia de marketing.
Como sus activos se pueden optimizar continuamente en tiempo real, no es necesario realizar pruebas A/B durante meses antes de decidir el resultado final.
Las pruebas A/B solo prueban una variable
Si todo lo que quiere hacer es comparar un par de imágenes o titulares diferentes, y suponer que todos sus usuarios reaccionarán ante ellos de la misma manera, entonces la prueba dividida hará el trabajo.
Sin embargo, la IA le permite experimentar con un número potencialmente infinito de variables diferentes. Y puede tener en cuenta el hecho de que es más o menos probable que diferentes usuarios realicen conversiones dependiendo de una o más de esas variables que se cambien.
Es posible que esté tan concentrado en probar diferentes colores e imágenes que ni siquiera piense en verificar si hacer que el texto de su título sea unos píxeles más grande hará alguna diferencia en su tasa de conversión, pero la IA puede resolverlo por usted.
AI también puede determinar que un título es óptimo para convertir a usuarias de Mac de 25 a 35 años, mientras que otro es mejor para usuarios masculinos de PC de 45 a 55 años. Simplemente no es posible lograr este nivel de granularidad con pruebas A/B normales.
AI le permite optimizar todo su embudo
Con las pruebas A/B, así como solo puede probar cambiar una variable a la vez, solo puede concentrarse en optimizar una página o activo a la vez.
Como un embudo de ventas estándar puede constar de varias páginas de destino, correos electrónicos, anuncios y otros activos diferentes, puede ser muy desafiante, sin mencionar que requiere mucho tiempo y recursos para asegurarse de que cada parte del embudo esté optimizada para sus necesidades. gusto.
AI le permite seguir a cada usuario individual en su propio camino único a través del embudo, probando y optimizando sobre la marcha. Esto aumenta el efecto de sus esfuerzos de optimización, lo que da como resultado una tasa de conversión más alta y un embudo de mejor rendimiento en general.
