虽然这是事实，但仍有一些细微差别需要考虑。
传统的 A/B 测试有其局限性。它需 洪都拉斯 whatsapp 号码列表 要大量准备广告或着陆页变体，然后进行严格的数据分析。它有时会误导、阻碍进一步的优化工作，并错误地将结果推广到更广泛的人群。
将 AI 集成到 A/B 测试中可以解决其中的一些挑战。智能地利用人工智能可以缓解这些问题。
那么，A/B 测试到底是什么？
A/B 测试涉及在平台上部署数字资产的两个变体，标记为变体 A 和变体 B，以相等的流量比例来衡量哪一个产生更有利的结果。这些资产包括：
广告
登陆页面
CTA（行动号召）
内容
视频
营销人员通常会衡量以下指标来确定每个变体的成功程度：
点击次数
购买
注册
例如，营销人员可能会制作同一广告的两个版本，但会进行一些细微的改动，例如措辞或背景颜色的改变。将改动保持在最低限度对于准确找出推动更高参与度的因素至关重要。处理多个改动可能会使基于获胜广告的广告系列优化变得复杂。
