人工智能驱动型网站 A/B 测试缘何关键
最好的人工智能网站构建器能够帮助您比以往任何时候都更快地生成一个功能完备的网站。
但是，如果未进行彻底的质量保证分析和 A/B 测试就盲目采纳人工智能建议，可能会损害您的业务。
人工智能建议可能会强化算法内部现有的偏差，引入错误，致使客户信任度降低，如果您不够谨慎，甚至可能会面临违反当地法规的风险。
让我们探讨一下 A/B 测试如何能让营销人员有信心地借助人工智能的潜力来创建超优化和高转化率的网站，且不会存在任何风险。我们将分享一些关键的好处，提供战略建议，并展示人工智能网站的 A/B 测试实际是什么样子。
虽然人工智能能够简化网站的创建过程，但是仅仅依赖外部算法而缺少人工监督，可能会引发一些问题。以下是您应当留意的人工智能网站构建器的一些常见陷阱：
A/B 测试是验证人工智能生成的网站有效性的有力工具。通过比较不同版本的网页，您可以确定哪些人工智能输出最能引起目标受众的共鸣。A/B 测试有助于在完全部署之前识别人工智能创建内容中的潜在偏差、不准确或可用性问题。
通过数据驱动的实验，您能够优化模型，以生成质量更高的网站，进而推动转化率和参与度等关键指标。A/B 测试还能够确保您的人工智能驱动的网站符合关键的合规标准。A/B 测试可以帮助的几种方式：
1. 定义明确的目标
首先确定您希望通过 A/B 测试实现什么。这可能是提高点击率、提高转化率、降低跳出率，或者任何其他与您的业务目标一致的特定目标。明确的目标有助于指导 A/B 测试的设计与实施。
在定义目标时，要确保其符合 SMART 原则。例如，别设定像“改善用户体验”这般模糊的目标，而要瞄准更具体的，比如“在下一季度将新闻通讯注册量增加 10%”。这提供了明确的工作目标和衡量成功的标准。
向参与 A/B 测试过程的所有利益相关者清楚地传达您的目标。使用简单的语言和视觉效果，确保每个人都理解测试的目的和预期结果。提前获得支持和一致意见将使整个过程更加顺畅。
2. 选择正确的指标
选择关键绩效指标（KPI）来衡量您的测试成功与否。这可能包括像转化率、跳出率、点击率、平均订单价值或任何其他与您的目标一致的指标。
专注于直接影响您业务目标的指标，例如每位用户的收入或客户获取成本，而不是像页面浏览量这样的虚荣指标，因为它们无法提供真正的洞察力。正如俗话说：“要衡量关键的东西”。
确保您选择的指标与您的特定测试相关，并能提供可行的见解。避免跟踪过多指标，以防混淆结果。确定一个主要指标，它将是您测试性能的关键指标。
在分析工具中进行适当的跟踪设置，以便您在整个测试过程中对所选指标进行监控。在启动测试之前，请验证数据是否准确捕获。
3. 细分您的受众
为您计划测试的每个元素制定一个假设。假设是您在开展实验之前所创建的预测。它清晰地说明了正在改变的内容、您所认为的结果将会怎样以及原因。
一个好的假设是具体且可测试的。使用如下格式：如果[变量]，那么[结果]，因为[理由]。例如：“如果我们减少表单字段的数量，表单完成量将会增加，因为它减少了注册过程中的摩擦。”
在研究和数据中为假设奠定基础能让它们更具说服力。首先要做好准备工作，对现有网站数据进行分析、收集用户反馈，还要审查竞争对手的网站。从这些活动中获取的见解能够为您的假设提供参考。
优先考虑并控制假设的数量。专注于那些您觉得会产生最大影响的假设。一次测试太多东西，精力分散，会限制您获取有意义结果的能力。注重质量而不是数量。
4. 一次测试一个变量
为了得出确凿的结论，每次只测试一个元素。如果您同时更改多个变量，您就无法确定是哪个变量导致了性能的变化。
比如说，如果您同时修改标题和按钮颜色，然后看到转化率增加了，您就不知道到底是哪个元素（或者是两者的组合）真正带来了提升。您得进行后续测试，来隔离每个更改所产生的效果。
通过在每个变体中只测试一件事，比如只测试标题或者只测试按钮颜色，您就能笃定地把结果的任何差异归因于正在测试的特定变量。这能让您确切地知道哪些有效，哪些无效。
5. 分析并落实所学成果
一旦您的测试按照计划的持续时间运行并达到所需的样本量，就该对结果进行分析了。如果您一切都设置得当，这应该就像在测试工具中比较每个变体的关键指标的性能一样简单。
留意任何可能对结果造成影响的潜在外部因素，比如节假日、特别促销活动或者技术问题。依据用户属性（像流量来源、设备或者位置）对结果予以细分，从而发现更深入的见解。
使用 A/B 显著性测试确定您的结果是否具有统计学意义。这样做能够告诉您结果是真实的而非偶然的概率。大多数 A/B 测试工具都内置了此功能，或者网上有很多免费的选项。
如果一个变体具有统计学意义并且与您的假设一致，恭喜！您可以放心地进行更改的实施，因为您清楚这是一种改进。如果不是，也不要烦恼。负面结果仍然是有价值的学习。了解什么不起作用与了解什么起作用同样重要。