Ezoic verwendet multivariates Testen, das sich erheblich von herkömmlichem A/B-Testing in seiner Herangehensweise und seinen Ergebnissen unterscheidet. Traditionelles A/B-Testing beinhaltet den Vergleich von zwei Versionen eines Webelements, wie z.B. eines Webseitenlayouts oder eines Call-to-Action-Buttons, um festzustellen, welche Version basierend auf Benutzerreaktionen besser abschneidet. Wenn beispielsweise Version B 60% positives Feedback erhält, während Version A 40% erhält, besagt die konventionelle Weisheit, dass man für alle Benutzer auf Version B umschaltet.
Allerdings hat das A/B-Testing mehrere Einschränkungen, die berücksichtigt werden müssen. Eines der Hauptprobleme ist seine Unfähigkeit, das Verhalten der Besucher zu berücksichtigen. Wenn beispielsweise 60% der Leute das Anzeigenset A bevorzugen und 40% das Anzeigenset B, bleibt die Präferenz der 40% unberücksichtigt, wenn man Anzeigenset A auswählt. Zudem sind Metriken wie CPM/CTR Durchschnitte, die die zugrunde liegenden Daten und die Preisgestaltung der Impressionen verschleiern.
Eine weitere Herausforderung beim A/B-Testing besteht darin, sicherzustellen, dass die Testgruppen zufällig sind. Es stellen sich Fragen zur Segmentierung des Verkehrs und zur Zuweisung der Benutzer zu Gruppen – ob nach Benutzer, Sitzung oder Seitenansicht. Die Komplexität erstreckt sich auf die Mathematik: die Bestimmung der Laufdauer, das Verständnis der Datenverteilung, die Berechnung des Signifikanzniveaus und die Kontrolle von zufälligem Bot-Verkehr sind keine einfachen Aufgaben.
A/B-Tests reagieren auch nicht auf Echtzeitänderungen. Ein im Juni durchgeführter Test kann signifikante Ergebnisse liefern, die jedoch im Dezember nicht mehr gelten.
Im Gegensatz dazu führt Ezoics multivariates Testen mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) Tausende von Tests gleichzeitig durch, um die Ergebnisse zu sammeln, zu analysieren und umzusetzen. Dieser adaptive Ansatz stellt sicher, dass den Benutzern die Version angezeigt wird, die sie bevorzugen. Wenn eine Teilmenge von Benutzern eine Präferenz für Version A zeigt, wird sie weiterhin Version A sehen. Ebenso werden diejenigen, die Version B bevorzugen, Version B sehen. Für Benutzer, die keine klare Präferenz haben, wird Ezoics System weiterhin testen und verschiedene Optionen anbieten, bis die am besten geeignete Version identifiziert ist.
Diese ausgeklügelte Testmöglichkeit ist insbesondere für kleinere, unabhängige Verlage von Vorteil, die nicht über die Ressourcen verfügen, um solch fortschrittliche Technologien selbst zu entwickeln. Ezoic demokratisiert den Zugang zu leistungsstarkem multivariaten Testen, indem es es für alle Website-Besitzer zugänglich macht, unabhängig von ihrer Größe, ihrem Budget oder ihren technischen Fähigkeiten. Letztendlich ist es das Ziel, Designentscheidungen basierend auf objektiven Benutzerpräferenzen zu treffen, anstatt auf subjektive Geschmäcker oder individuelle Neigungen, um die allgemeine Benutzerzufriedenheit und das Engagement zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass, während zusammenfassende Statistiken oft wenig aussagekräftig sind, KI-gesteuerte Ansätze wertvolle Einblicke freischalten und die Werbeeinnahmen optimieren können, indem sie tiefer in die Daten eindringen.