人工智能可以帮助您避开人工主导的 A/B 测试的常见陷阱。以下是人工智能和传统方法的对比。

借助人工智能处理从设置到分析的所有事务，您可以抛弃传统的苦差事，获得更清晰、更快的见解。让我们探讨一下这些效率如何使您的 A/B 测试策略受益并帮助您取得成功。

人工智能可简化您的工作流程并更快地生成更准确的见解。以下是人工智能对于 A/B 测试不可或缺的主要优势。

人类需要几天甚至几周的时间来收集和分析数据。与此同时，人工智能以闪电般的速度处理大量变量——想想数百个网页或应用程序功能版本。

，首席执行官，已经从这种良好的效率中获益：

“由于我们经常构建快速原型，因此使用 AI 帮助我们更快地编写 A/B 测试并且没有错误。我们能够快速生产快速原型，增加测试量并快速验证假设。”

人工智能可以区分大型数据集中的微妙相关性，帮助您确定优先顺序并评估正确的变体。因此，您可以更快地获得结果并做出更明智的决策，而不会陷入冗长的分析之中。

手动错误和认知偏差可能会扭曲 A/B 测试的结果和解释。广告 A/B 测试展示了人工智能如何提高这四个维度的准确性：

1.瞄准。机器学习可让您创建详细的音频科学片段。一些人工智能工具甚至允许根据实时数据进行实时、有针对性的调整。

2.个性化。人工智能利用推荐系统和虚拟助理技术，根据个人喜好定制内容。每个 A/B 测试变体仅针对具有相似兴趣的用户显示。

3.内容创作。生成式人工智能和自然语言处理 (NLP) 提高了广告内容的质量和多样性。您可以利用它来生成一致、高质量的广告变体。

4.广告优化。深度学习和强化学习动态调整广告策略。它根据实时效果数据优化广告投放、时间安排和频率等因素。

人工智能提高了 A/B 测试每个阶段的准确性。它可以微调您的测试参数，确保所有变体的最佳测试，并提供对用户交互的更深入的了解。

人工智能并不止于分析过去的数据。它还预测了未来的趋势预测用户如何响应变化并做出主动调整。

高级工具，例如使用历史数据和预测分析来预测访客行为。 Kameleoon 通过 Kameleoon 转化分数 (KCS™) 实现了这一目标。

如果 KCS™ 预测浏览高端产品的访问者更有可能使用布局 A 进行转化，则可以确保他们看到此布局。那些对经济实惠的选择更感兴趣的人可能经常会遇到布局 B。

您的 A/B 测试对于 AI 来说并不是静态的。您不会等待下次调整您的测试。相反，您可以立即优化并提供最佳的体验。

智能系统跟踪每个访问者的浏览模式、购买历史记录和偏好。 AI 利用这些数据专门针对不同的用户群体定制变体，使 A/B 测试更加相关和准确。

通过 AI 驱动的平台实现了这些成果。据电子商务rce Optimization Manager，他们的用户体验团队使用它来更好地了解客户体验、解决问题和设计新功能。

AB Tasty 帮助消除了 Ashley Furniture 多余的结账程序。他们测试了一种变体，提示购物者在登录后立即输入送货信息。这一调整将转化率提高了 15%，并将跳出率降低了 4%。

毫无疑问，人工智能优化的测试结果带来了切实的好处，但它们并不是包治百病的灵丹妙药。有一些固有的限制需要考虑，我们将在下一节中讨论它们。