Pruebas AI A/B: la mejor estrategia de marketing acaba de recibir una actualización

Publicado: 2024-02-21

Las pruebas A/B son una estrategia presente en todo material educativo de marketing digital, ya sean blogs, seminarios web, libros electrónicos o vídeos de YouTube. Es lo único que todos los gurús del marketing predican universalmente: "Si no estás haciendo pruebas A/B, estás haciendo mal el marketing".

Esto es cierto, con algunos asteriscos adjuntos.

Las pruebas A/B tradicionales tienen sus limitaciones. Requiere más trabajo preparar variantes de anuncios o páginas de destino y luego analizar los datos. Puede inducir a error, impedir mayores esfuerzos de optimización y generalizar incorrectamente los hallazgos a una población más amplia.

Emplear IA para realizar las pruebas A/B en lugar de un especialista en marketing alivia algunos de estos problemas. Sólo necesitas utilizar la inteligencia artificial de forma inteligente.

¿Qué son las pruebas A/B?

Las pruebas A/B se refieren a la publicación de variantes de un activo en un punto de contacto digital, variante A y variante B, en partes iguales del tráfico para ver cuál producirá los resultados más deseados. Los activos incluyen:

Anuncio
Página de destino
llamada a la acción
Contenido
Video

Los especialistas en marketing suelen medir los siguientes resultados para evaluar qué variante tiene más éxito.

Clics
Compras
Inscripciones

En un ejemplo más concreto, un especialista en marketing crea dos variantes del mismo anuncio. Para identificar mejor un factor que generó más clics, es mejor cuando solo hay un pequeño cambio entre dos variantes: cambio en la redacción, color de fondo diferente, etc. Si la variante difiere de varias maneras, ajustar la campaña de marketing hacia el anuncio ganador ser más difícil.

Así, una de las dos variantes se muestra a los visitantes de forma aleatoria, normalmente en proporciones iguales. Esto significa que cada visitante tiene las mismas posibilidades de ver cada variante. La mayoría del software de seguimiento de anuncios, CMR u otras plataformas le permiten cambiar la proporción, pero la prueba dividida 50/50 arroja el resultado más concluyente.

Después de un tiempo, un anuncio debería generar más participación (clics, vistas) que el otro. Luego, el anuncio ganador se convierte en el anuncio predeterminado y el anuncio perdedor se elimina para maximizar los resultados.

¿Qué se requiere para una prueba A/B exitosa?

No puedes realizar pruebas A/B en todas las circunstancias. Debe asegurarse de marcar las siguientes casillas:

Gran volumen de tráfico . Esto es necesario para lograr significación estadística, es decir, para que los resultados sean concluyentes.
Tiempo . Debe dedicar algo de tiempo a las pruebas para asegurarse de que una cantidad decente de personas haya interactuado con su punto de contacto.
Herramienta de medición . Es necesario tener una plataforma que recopile y presente los resultados de una manera fácil de entender.
Variante . Debes pensar qué elemento de tu punto de contacto digital puede tener un impacto en tu audiencia y luego preparar variantes de tu activo.

¿Cuáles son los beneficios de las pruebas A/B?

El principal beneficio de las pruebas A/B es la optimización. La optimización significa que está utilizando los activos más atractivos de la manera más eficiente. Las pruebas A/B pueden indicar un cambio de estrategia o al menos probar un ángulo diferente, si, por ejemplo, un titular más agresivo genera más tráfico.

Las pruebas A/B ayudan a comprender mejor a su propia audiencia y pueden permitir lanzar campañas más llamativas en el futuro.

¿Cuáles son los riesgos y limitaciones de las pruebas A/B?

Sin embargo, las pruebas A/B tienen sus advertencias: no todo es sol y arcoíris.

En primer lugar, le permite probar sólo dos variantes a la vez. Esto limita la cantidad de elementos que puede poner a prueba y, por lo tanto, puede impedirle encontrar el activo más óptimo. Existe una técnica de optimización llamada prueba multivariada, donde se ponen a prueba más elementos entre sí, por lo que, en lugar de A vs B, se evalúa A vs B vs C vs D vs E. Pero esto requiere más tráfico y puede no generar resultados concluyentes. resultados.

En segundo lugar, las pruebas A/B no aportan resultados personalizados. Son válidos para su audiencia general. Es posible que descubra que dividir su tráfico en segmentos más pequeños y ajustar su mensaje a sus características puede generar mejores resultados. Por ejemplo, los usuarios de dispositivos móviles pueden responder mejor a titulares más cortos y CTA más destacados, mientras que los usuarios de computadoras de escritorio pueden apreciar más la parte gráfica de su anuncio. La técnica A/B asigna una u otra variante al azar, no diferencia, no intenta encajar en ningún contexto.

En tercer lugar, proporciona resultados estáticos que son válidos en el momento de realizar una prueba. Las necesidades de los visitantes pueden fluctuar y cambiar, y lo que fue una variante ganadora la semana pasada podría no haber ganado la prueba esta semana.

Pruebas A/B impulsadas por IA

Las pruebas Ai A/B son la evolución del enfoque estático que se utilizó en la industria del marketing digital durante años. Funciona bajo el mismo principio pero esta vez los cambios en el volumen de tráfico se gestionan mediante un algoritmo.

Entonces, en lugar de ejecutar una prueba durante un período de tiempo fijo, la IA ajusta la distribución del tráfico sobre la marcha, utilizando la métrica seleccionada como marcador de éxito.

La IA avanzada puede incluso seguir probando variantes alternativas de un activo en una pequeña porción del tráfico, incluso después de haber determinado claramente al ganador para captar nuevas tendencias, cambios de comportamiento y un potencial para una mayor optimización desde el principio.

Beneficios de las pruebas A/B de IA

El uso de inteligencia artificial en las pruebas A/B permite eliminar la mayoría de los problemas de las pruebas A/B tradicionales. Los beneficios incluyen:

Los resultados se ajustan automáticamente para representar al máximo el interés actual de los visitantes. Estas pruebas A/B constantes no serían posibles sin la IA. Un especialista en marketing que realiza pruebas A/B tradicionales tiene que, en algún momento, tomar la decisión de ceñirse a un anuncio o una página de destino para aumentar los resultados deseados. Pero esta prisa por aprovechar al máximo el dinero publicitario ignora el hecho de que algunos visitantes respondieron a una variante perdedora y, para ellos, esta variante puede ser mejor. Limitarse a una sola variante, aunque sigue siendo preferible para el público general, puede disuadir a algunos usuarios de hacer clic. La IA puede ajustar la distribución del tráfico de manera que maximice el potencial de todas las variantes.
Escala e integridad. La IA puede manejar enormes cargas de tráfico y puede conectar resultados de varios puntos de contacto donde se realiza la prueba. Las pruebas A/B tradicionales no funcionaban bien cuando tenía varios canales, por lo que su anuncio estaba presente en su sitio en publicaciones de redes sociales, en canales de publicidad paga y en plataformas de video. Y estos anuncios, aparte de tener diferentes resoluciones que les permitan encajar mejor en un contexto determinado, pueden ser los mismos en todos los canales.

Pruebas de volumen A/B

La plataforma de seguimiento de anuncios Voluum reconoció los problemas de las pruebas manuales hace mucho tiempo e introdujo una función llamada Traffic Distribution AI. Fue diseñado pensando en los especialistas en marketing de rendimiento, que necesitan probar rápidamente diferentes páginas de destino u ofertas en grandes volúmenes de tráfico.

La IA de distribución de tráfico puede manejar pruebas A/B o pruebas multivariadas, si solo el volumen de tráfico lo permite. La forma en que funciona es que un especialista en marketing coloca dos o más elementos (páginas de destino, ofertas, rutas de campaña) en una campaña, elige la métrica deseada (ROI o tasa de conversión) y habilita la IA de distribución de tráfico con un solo botón. Luego, el algoritmo inicia el período de prueba.

Durante este período, el tráfico se distribuye uniformemente entre los elementos de prueba, por lo que en caso de que solo se agreguen dos elementos, el 50% del tráfico se dirige a un elemento y el 50% restante al otro.

Una vez que se completa el período de prueba, el algoritmo comienza a ajustar los pesos sobre la marcha para mantener siempre sus campañas con la máxima eficiencia.

El marketing impulsado por la IA es un marketing eficiente

La inteligencia artificial brindó a los especialistas en marketing muchas herramientas, una de las cuales son las pruebas A/B respaldadas por IA, que ayudan a los especialistas en marketing digital a hacer su trabajo de manera más eficiente, haciendo que el espacio publicitario sea más atractivo para los usuarios. En general, los anuncios probados y comprobados crean una experiencia de navegación web más placentera para todos.