Bắt đầu với một giả thuyết sáng tạo có thể kiểm chứng

Một bài A/B test nên trả lời một câu hỏi cụ thể, thay vì chỉ đơn giản so sánh hai quảng cáo vì cả hai trông đều thú vị. Chẳng hạn, bạn có thể kiểm tra liệu hình ảnh tập trung vào sản phẩm có tạo ra nhiều lượt nhấp đủ điều kiện hơn so với một bối cảnh phong cách sống do AI tạo cho cùng một đối tượng và ưu đãi hay không. Hãy giữ giả thuyết đủ hẹp để kết quả chiến thắng cho thấy yếu tố nào đã tác động đến hiệu suất.

Bất cứ khi nào có thể, hãy chỉ thay đổi một biến sáng tạo quan trọng trong mỗi lần thử nghiệm. Nếu Phiên bản A sử dụng ảnh sản phẩm, nền màu xanh dương và tiêu đề giảm giá, trong khi Phiên bản B sử dụng hình ảnh một người, nền màu cam và tiêu đề tạo cảm giác cấp bách, bạn sẽ không biết thay đổi nào đã tạo ra kết quả. Một thử nghiệm tập trung sẽ tạo ra bài học có thể tái sử dụng cho các chiến dịch sau, thay vì chỉ tạo ra một phiên bản chiến thắng trong một lần duy nhất.

Tạo các biến thể quảng cáo AI có kiểm soát

Hãy sử dụng AI tạo sinh để sản xuất các biến thể một cách hiệu quả, nhưng áp dụng cùng một bộ quy tắc sản xuất cơ bản cho mọi phiên bản. Giữ nguyên ưu đãi, trang đích, định nghĩa đối tượng, vị trí quảng cáo, logo thương hiệu và mục tiêu chiến dịch. Sau đó, chỉ thay đổi một yếu tố, chẳng hạn như hình ảnh mở đầu, góc tiếp cận của tiêu đề, bố cục nền hoặc lời kêu gọi hành động.

Trước khi ra mắt, hãy kiểm tra các tài sản do AI tạo để phát hiện thông tin sản phẩm không chính xác, bàn tay bị biến dạng, văn bản khó đọc, tuyên bố miễn trừ bị thiếu và những tuyên bố mà doanh nghiệp không thể chứng minh. Chẳng hạn, một công ty du lịch nên xác minh rằng hình ảnh do AI tạo không hiển thị tiện ích của khách sạn mà cơ sở lưu trú đó không cung cấp. Việc con người kiểm duyệt là thiết yếu, vì hình ảnh được trau chuốt không đảm bảo tính chính xác về mặt thông tin hoặc sự phù hợp với thương hiệu.

Chọn cấu trúc thử nghiệm phù hợp

Một thử nghiệm A/B tiêu chuẩn phân bổ các phân khúc đối tượng tương đương cho những phiên bản nội dung quảng cáo khác nhau, đồng thời giữ các điều kiện phân phối giống nhau nhất có thể. Trên một nền tảng quảng cáo, điều này thường có nghĩa là sử dụng cùng mục tiêu chiến dịch, cài đặt đối tượng, lịch chạy, chiến lược giá thầu, vị trí hiển thị và cơ cấu ngân sách. Nếu hệ thống phân phối tự động của nền tảng ưu tiên mạnh một phiên bản ngay từ đầu, hãy ghi nhận hành vi đó thay vì cho rằng phép so sánh đã được cân bằng hoàn toàn.

Tránh thử nghiệm nhiều ý tưởng AI với chỉ một phiên bản đối chứng khi ngân sách nhỏ. Nếu mỗi trong số năm biến thể chỉ nhận được một phần nhỏ số lượt hiển thị khả dụng, kết quả có thể quá nhiễu để diễn giải. Một cấu trúc khởi đầu thực tế là một phiên bản đối chứng đã được xác lập và một phiên bản thách thức mới có hỗ trợ của AI, sau đó tiến hành các thử nghiệm bổ sung khi đã ghi nhận được bài học rõ ràng đầu tiên.

Thiết lập Ngân sách và Quy tắc Dừng

Hãy quyết định số tiền bạn có thể chi trước khi khởi chạy, đồng thời tách ngân sách thử nghiệm khỏi ngân sách dành riêng cho việc mở rộng phiên bản chiến thắng. Quy tắc dừng giúp ngăn những quyết định cảm tính, chẳng hạn như dừng một quảng cáo sau vài lượt nhấp tốn kém hoặc tiếp tục chạy một phiên bản yếu chỉ vì hình ảnh của nó có vẻ sáng tạo hơn. Hãy xác định các điều kiện như thời gian phân phối tối thiểu, số lượt hiển thị hoặc lượt chuyển đổi tối thiểu và chi phí tối đa có thể chấp nhận cho mỗi kết quả.

Ngân sách cần thiết phụ thuộc vào mục tiêu, chi phí lưu lượng truy cập, tỷ lệ chuyển đổi và mức độ khác biệt mà bạn muốn phát hiện. Một sản phẩm thu hút khách hàng tiềm năng có giá thấp có thể tạo đủ lượt chuyển đổi để so sánh nhanh hơn so với một dịch vụ B2B có giá trị cao và chu kỳ bán hàng dài. Khi số lượt chuyển đổi khan hiếm, hãy sử dụng các hành động đủ điều kiện trên landing page làm tín hiệu tạm thời, nhưng cần ghi rõ rằng chúng chỉ mang tính định hướng chứ chưa phải bằng chứng cuối cùng.

Đo lường Vượt ra ngoài Tỷ lệ Nhấp

Tỷ lệ nhấp hữu ích để đánh giá liệu một nội dung quảng cáo có thu hút được sự chú ý hay không, nhưng không thể chứng minh rằng quảng cáo tạo ra giá trị kinh doanh. Khi có thể, hãy theo dõi toàn bộ phễu: lượt hiển thị, phạm vi tiếp cận, lượt nhấp, lượt xem landing page, lượt đăng ký, khách hàng tiềm năng đủ điều kiện, lượt mua hàng, doanh thu và chi phí trên mỗi lượt thu hút khách hàng. Một quảng cáo AI có tỷ lệ nhấp 2,4% có thể kém giá trị hơn phiên bản đạt 1,8% nếu khách truy cập của nó rời khỏi trang thường xuyên hơn.

Hãy điều chỉnh chỉ số chính cho phù hợp với mục tiêu chiến dịch. Đối với thương mại điện tử, tỷ lệ chuyển đổi mua hàng và lợi nhuận trên chi tiêu quảng cáo có thể là những chỉ số quan trọng nhất; đối với hoạt động tạo khách hàng tiềm năng, tỷ lệ khách hàng tiềm năng đủ điều kiện và chi phí trên mỗi khách hàng tiềm năng đủ điều kiện thường có ý nghĩa hơn số lượt bắt đầu điền biểu mẫu. Ngoài ra, hãy xem xét tần suất, bình luận tiêu cực, thời gian xem video và hiệu suất theo từng vị trí hiển thị, vì một mức trung bình cao có thể che giấu tình trạng mỏi quảng cáo hoặc kết quả kém ở một phân khúc đối tượng.

Tính đến Sai lệch và Sự Mỏi mòn của Nội dung Quảng cáo

Các nền tảng quảng cáo tối ưu hóa việc phân phối dựa trên hệ thống dự đoán riêng của họ, vì vậy một kết quả tốt có thể phản ánh cả việc phân bổ đối tượng lẫn chất lượng nội dung sáng tạo. Hãy kiểm tra xem một phiên bản có nhận được cơ cấu khác về nhóm tuổi, vị trí hiển thị, thiết bị hoặc người dùng có ý định mua cao hay không. So sánh kết quả trong các phân khúc quan trọng, nhưng tránh chia nhỏ dữ liệu thành quá nhiều nhóm đến mức các biến động ngẫu nhiên trông như những insight đáng tin cậy.

AI có thể nhanh chóng tạo ra nhiều hình ảnh tương tự nhau, khiến tình trạng mỏi mòn nội dung sáng tạo dễ bị bỏ qua hơn. Hãy theo dõi hiệu suất theo ngày và tần suất thay vì chỉ dựa vào mức trung bình cuối cùng của chiến dịch. Nếu chi phí trên mỗi kết quả tăng sau khi người dùng tiếp xúc lặp lại, hãy làm mới hình ảnh hoặc thông điệp nhưng vẫn giữ lại yếu tố đã được chứng minh là hiệu quả nhất, chẳng hạn như góc thể hiện sản phẩm hoặc ba giây đầu tiên của video.

Biến Kết Quả Thành Quy Trình Có Thể Lặp Lại

Hãy ghi lại bài test trước khi thay thế một trong hai phiên bản. Ghi rõ giả thuyết, prompt hoặc phương pháp sản xuất, các tệp asset cuối cùng, thiết lập đối tượng, thời gian, ngân sách, cỡ mẫu, chỉ số chính, các chỉ số phụ và quyết định cuối cùng. Bản ghi này giúp đội ngũ tránh lặp lại một ý tưởng không thành công, đồng thời giúp một marketer mới hiểu vì sao một nội dung sáng tạo được mở rộng, chỉnh sửa hoặc loại bỏ.

Hãy xem mỗi kết quả là bằng chứng cho thử nghiệm tiếp theo, không phải một quy tắc phổ quát về quảng cáo bằng AI. Nếu phần trình diễn sản phẩm hiệu quả hơn hình ảnh phong cách sống, hãy thử nghiệm phần trình diễn đó với các khung hình mở đầu hoặc luận điểm chứng minh khác trong vòng tiếp theo. Hãy mở rộng dần bằng cách tăng ngân sách trong khi theo dõi chi phí trên mỗi kết quả, và khi có thể, hãy duy trì một nhóm đối chứng nhỏ để những cải tiến do AI tạo ra trong tương lai luôn có cơ sở so sánh ổn định.

Bài viết liên quan

Đọc thêm

Thử nghiệm A/B

Trí tuệ nhân tạo

Tiếp thị kỹ thuật số