AI A/B テスト: 最高のマーケティング戦略がアップグレードされました

公開: 2024-02-21

A/B テストは、ブログ、ウェビナー、電子書籍、YouTube 動画など、あらゆるデジタルマーケティング教材に存在する戦略です。すべてのマーケティングの専門家が普遍的に説いていることの 1 つは、「A/B テストを行っていない場合は、マーケティングのやり方が間違っているということです」です。

これは事実ですが、いくつかのアスタリスクが付いています。

従来の A/B テストには限界があります。広告またはランディングページのバリエーションを準備し、後でデータを分析するにはさらに多くの作業が必要です。それは誤解を招き、さらなる最適化の取り組みを妨げ、結果をより広範な人々に誤って一般化する可能性があります。

マーケターの代わりに AI を採用して A/B テストを行うことで、これらの問題がある程度軽減されます。必要なのは人工知能を賢く利用することだけです。

A/B テストとは何ですか?

A/B テストとは、デジタルタッチポイント上のアセットのバリアント (A バリアントと B バリアント) をトラフィックの同じ部分に公開して、どちらがより望ましい結果をもたらすかを確認することを指します。資産には次のものが含まれます。

広告
ランディングページ
CTA
コンテンツ
ビデオ

マーケティング担当者は通常、次の結果を測定して、どのバリエーションがより成功しているかを評価します。

クリック数
購入品
サインアップ

より具体的な例では、マーケティング担当者が同じ広告の 2 つのバリエーションを作成します。より多くのクリックをもたらした要因をより正確に特定するには、2 つのバリエーション間に、文言の変更、背景色の違いなど、小さな変化が 1 つだけある場合が最適です。バリエーションがいくつかの点で異なる場合は、広告が獲得できるようマーケティングキャンペーンを調整する必要があります。もっと難しくなる。

したがって、2 つのバリエーションのうちの 1 つが訪問者にランダムに (通常は同じ割合で) 表示されます。これは、各訪問者が各バリエーションを見る機会が同じであることを意味します。ほとんどの広告追跡ソフトウェア、CMR、またはその他のプラットフォームでは比率を変更できますが、50/50 分割テストが最も決定的な結果をもたらします。

しばらくすると、一方の広告のエンゲージメント (クリック数、閲覧数) が他方の広告よりも多くなるはずです。その後、勝った広告がデフォルト広告になり、結果を最大化するために負けた広告が削除されます。

A/B テストを成功させるには何が必要ですか?

あらゆる状況で A/B テストを実行できるわけではありません。次のボックスを必ずチェックする必要があります。

大量のトラフィック。これは統計的有意性を達成するために、つまり結果が決定的であるために必要です。
時間。かなりの数の人がタッチポイントと対話したことを確認するために、テストに時間を割く必要があります。
測定ツール。結果を集めて分かりやすく提示するプラットフォームが必要です。
変異体。デジタルタッチポイントのどの要素が視聴者に影響を与える可能性があるかを検討し、アセットのバリエーションを準備する必要があります。

A/B テストの利点は何ですか?

A/B テストの主な利点は最適化です。最適化とは、最も魅力的な資産を最も効率的な方法で使用することを意味します。たとえば、より積極的な見出しがより多くのトラフィックを獲得する場合、A/B テストは戦略の変更、または少なくとも別の角度を試していることを示している可能性があります。

A/B テストは、自社の視聴者をより深く理解するのに役立ち、将来的にはより目を引くキャンペーンを開始できるようになります。

A/B テストのリスクと制限は何ですか?

ただし、A/B テストには注意点もあります。すべてが晴れやかではありません。

まず、一度にテストできるバリアントは 2 つだけです。これにより、テストできる要素の数が制限されるため、最適なアセットを見つけることができなくなる可能性があります。多変量テストと呼ばれる最適化手法があり、より多くの要素を相互にテストします。つまり、A vs B ではなく、A vs B vs C vs D vs E を評価します。ただし、これにはより多くのトラフィックが必要となり、結論が得られない可能性があります。結果。

次に、A/B テストではパーソナライズされた結果は得られません。これらは一般の視聴者にも当てはまります。トラフィックをより小さなセグメントに分割し、その特性に合わせてメッセージを調整すると、より良い結果が得られる場合があります。たとえば、モバイルユーザーは短い見出しや目立つ CTA によく反応する可能性がありますが、デスクトップユーザーは広告のグラフィック部分をより高く評価する可能性があります。 A/B テクニックは、1 つのバリアントまたは別のバリアントをランダムに割り当てます。区別せず、いかなるコンテキストにも適合させようとしません。

第三に、テストを実施した瞬間に当てはまる静的な結果が得られます。訪問者のニーズは変動し、変化する可能性があり、先週は成功したバリエーションが今週は成功しない可能性があります。

AI を活用した A/B テスト

Ai A/B テストは、デジタルマーケティング業界で長年使用されてきた静的アプローチを進化させたものです。同じ原理で動作しますが、今回はトラフィック量の変化がアルゴリズムによって管理されます。

そのため、AI は、テストを一定期間実行する代わりに、選択されたメトリクスを成功のマーカーとして使用して、その場でトラフィックの分布を調整します。

高度な AI は、勝者が明確に決定された後でも、トラフィックのごく一部でアセットの代替バリアントをテストし続け、新しいトレンド、変化する行動、さらなる最適化の可能性を早い段階で捉えることができます。

AI A/B テストのメリット

A/B テストで人工知能を使用すると、従来の A/B テストの問題のほとんどを排除できます。利点は次のとおりです。

結果は、現在の訪問者の関心を最も表すように自動的に調整されます。この継続的な A/B テストは AI なしでは不可能です。従来の A/B テストを行うマーケティング担当者は、望ましい結果を高めるために、ある時点で 1 つの広告または 1 つのランディングページに固執することを決定する必要があります。しかし、広告費を最大限に絞り出そうとするこの急ぐ行動は、一部の訪問者が負けたバリアントに反応したという事実を無視しており、彼らにとってはこのバリアントの方が優れている可能性があります。 1 つのバリエーションだけに固執することは、たとえ一般視聴者にとって好ましいとはいえ、一部のユーザーがクリックを思いとどまる可能性があります。 AI は、すべてのバリアントの可能性を最大化する方法でトラフィックの分散を調整できます。
規模と完全性。 AI は膨大なトラフィック負荷を処理でき、テストが実施されるさまざまなタッチポイントからの結果を結び付けることができます。複数のチャネルがある場合、従来の A/B テストはうまく機能しませんでした。そのため、サイト上のソーシャルメディア投稿、有料広告チャネル、動画プラットフォームに広告が表示されていました。そして、これらの広告は、特定のコンテキストに適合させるための解像度が異なることを除けば、すべてのチャネルで同じである可能性があります。

ボリュームA/Bテスト

Voluum 広告追跡プラットフォームは、ずっと前に手動テストの問題点を認識し、Traffic Distribution AI という適切な名前の機能を導入しました。これは、大量のトラフィックでさまざまなランディングページやオファーを迅速にテストする必要があるパフォーマンスマーケティング担当者を念頭に置いて設計されました。

トラフィック分散 AI は、トラフィック量が許す限り、A/B テストまたは多変量テストを処理できます。その仕組みは、マーケティング担当者が 1 つのキャンペーンに 2 つ以上の要素 (ランディングページ、オファー、キャンペーンパス) を配置し、目的の指標 (ROI またはコンバージョン率) を選択し、1 回の切り替えでトラフィック分散 AI を有効にすることです。その後、アルゴリズムはテスト期間を開始します。

この期間中、トラフィックはテスト要素間で均等に分散されるため、要素が 2 つだけ追加された場合、トラフィックの 50% が 1 つの要素に送信され、残りの 50% がもう 1 つの要素に送信されます。

テスト期間が完了すると、アルゴリズムがその場で重みの調整を開始し、キャンペーンを常に最大の効率に保ちます。

AIを活用したマーケティングは効率的なマーケティングです

人工知能はマーケティング担当者に多くのツールをもたらし、AI を活用した A/B テストもその 1 つであり、デジタルマーケティング担当者の仕事をより効率的に行い、広告スペースをユーザーにとってより魅力的なものにするのに役立ちます。全体として、テストされ実証された広告は、すべての人にとってより快適な Web ブラウジングエクスペリエンスを提供します。