Perché l’AI può migliorare gli A/B test

A/B test

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Gli A/B test nella pubblicità sono uno dei modi più comuni per scoprire quali titoli di annunci, body copy, immagini, call-to-action, o una combinazione dei precedenti funzionano meglio per il tuo pubblico di riferimento. Conosciuti anche come “split test”, sono essenziali per determinare dove devi investire il tuo budget.

In un A/B test, si mostrano nello stesso momento a due pubblici identici versioni diverse di qualcosa, per scoprire quale porta risultati migliori.

Cos’è un A/B test

Lo split test, o A/B test, è una delle tecniche di marketing più diffuse. Hubspot la definisce come “un esperimento di marketing in cui si “divide” il pubblico per testare un certo numero di varianti di una campagna e determinare quale funziona meglio”.

Quando si sta per creare un nuovo elemento della strategia di marketing – landing page, newsletter, o CTA – può essere utile creare due, o anche più, versioni. In questo modo, si capisce chiaramente quale tipo di persone ha più probabilità di apprezzare il messaggio.

Potresti avere due landing page identiche, tranne che per un dettaglio. Potrebbe essere il colore del pulsante della CTA o l’immagine principale. Entrambe le versioni, però, hanno lo stesso scopo – il cliente deve cliccare sul pulsante CTA e convertire.

Una volta che hai realizzato le due versioni della pagina, le invii a due diversi gruppi target, tracci le loro azioni e vedi cosa succede. Se una delle due versioni raccoglie più conversioni dell’altra, puoi essere abbastanza sicuro che la ragione sta in quel piccolo dettaglio. Devi solo controllare quale versione è piaciuta di più.

Perché gli A/B test sono utili e come funzionano

Naturalmente, potrebbero essere necessari alcuni tentativi prima di trovare la migliore combinazione, ma vale la pena provare.

Grazie agli A/B test puoi ottimizzare il tuo tasso di conversione. Non tutti i pubblici gradiscono la stessa pubblicità.

Puoi giocare con molti elementi diversi fino a trovare la formula perfetta.

Tuttavia, anche se questa tecnica è in voga da anni, non è impeccabile. Creare le diverse versioni richiede molto tempo, e potrebbe anche non essere così utile come pensavi.

Prima di tutto, potrebbero essere necessari tanto tempo e risorse prima che i test forniscano una quantità sufficiente di dati da analizzare. Questo significa anche che dovrai bruciare una piccola parte del tuo budget per eseguire campagne o iniziare attività che saranno presto interrotte a causa dei loro scarsi risultati.

L’A/B test di Facebook

Anche in Facebook puoi fare A/B test delle tue creatività o fare esperimenti.

Quando accedi ad Ads Manager, entra nella scheda “Campagne”. Sotto quella scheda, vedrai un’opzione per “A/B Test”. Tieni presente che dovrai avere una campagna pubblicitaria esistente o una bozza di campagna per completare il test.

Serve però che le campagne restino attive per molto tempo, anche sei mesi, per dare risultati.

Quasi l’80% delle variazioni degli A/B test non riescono a fornire risultati positivi. È possibile rilevare solo un numero limitato di variabili allo stesso tempo, e non si possono incrociare tutti i dati di cui si avrebbe bisogno.

Configurare i test è lungo e complesso, ci sono software e piattaforme che aiutano chi lavora ogni giorno (possiamo dire “combatte”?) con le creatività, le campagne, i budget e i test. Piattaforme come AdEspresso, per esempio.

AdEspresso

È comunque possibile diminuire il numero di test non riusciti e imboccare in fretta la strada vincente? Fortunatamente per tutti i marketer del mondo, sì. Scopriamo insieme come l’intelligenza artificiale può rendere i test A/B per le campagne pubblicitarie più affidabili, precisi e di ampio respiro.

Come ottimizzare gli A/B test con l’AI

Recentemente, con i nuovi strumenti di intelligenza artificiale finalmente disponibili sul mercato, è possibile utilizzare l’AI per eseguire gli A/B test in modo molto più efficiente.

I risultati? Un ROI più alto per le tue campagne di digital marketing e diverse ore di lavoro e denaro risparmiati.

È qui che l’AI e il machine learning entrano in gioco. L’intelligenza artificiale può rendere l’intera elaborazione dei test più completa e utile per i marketer. È una scelta migliore per molte ragioni; vediamone alcune.

L’analisi dei dati è più veloce e accurata.

Come abbiamo detto, uno dei peggiori difetti degli A/B test è che richiedono molto tempo per ottenere risultati soddisfacenti. Questo tempo è ancora più lungo se si sta lavorando su più elementi in contemporanea. L’AI può lavorare su più fronti, regolando i parametri da sola – grazie al machine learning – e libera molto tempo.

L’AI può testare più variabili contemporaneamente.

Se devi affrontare più di una variabile, o se devi abbinarle tra loro, il rischio di fallimento è abbastanza alto. Potresti non capire la reale importanza di un elemento o dimenticare un abbinamento significativo.

Grazie all’AI, puoi sperimentare un numero virtualmente infinito di variabili e vedere cosa cambia quando le modifichi. La struttura può gestire un sistema complesso. È possibile abbinare le variabili con le metriche principali e selezionare migliaia di combinazioni. In questo modo, puoi individuare anche cambiamenti minuscoli.

La fortuna è sopravvalutata.

Grazie all’AI, puoi condurre un test per analizzare più informazioni. Puoi permetterti di sperimentare di più in una situazione a basso rischio con quadri estesi e ipotesi più selvagge. La logica e i dati prendono il posto delle ipotesi.

Come funziona l’A/B test predittivo di Ghostwriter AI

Usare l’A/B test predittivo di Ghostwriter AI è davvero facile.

  1. Basta collegare l’account pubblicitario di Facebook.
  2. Lasciare gli algoritmi studiare le campagne attive.
  3. Comparare i testi e le creatività tramite lo strumento.

Fatto!

Basta a questo punto usare la combinazione indicata dall’AI e il gioco è fatto.

Hai bisogno d’altro per le tue campagne?

Vuoi misurare in modo più personalizzato le tue metriche?

Contattaci e ti aiuteremo!

Conclusioni: L’intero funnel può approfittare dell’AI.

Puoi applicare i benefici dell’AI e del test A/B a molti elementi della tua strategia di marketing. Come abbiamo detto all’inizio di questo articolo, l’AI e gli A/B test possono essere utili nell’email marketing, nella pubblicità e altro ancora. Inoltre, ti permette di seguire quasi cliente per cliente nel loro percorso di acquisizione.

Hai già implementato l’A/B test e l’AI nelle tue strategie di marketing? Come sta andando?

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