Ezoic utilise des tests multivariés, qui diffèrent considérablement des tests A/B traditionnels dans leur approche et leurs résultats. Les tests A/B traditionnels consistent à comparer deux versions d'un élément web, tel qu'une mise en page de site ou un bouton d'appel à l'action, pour déterminer quelle version obtient de meilleurs résultats en fonction des réponses des utilisateurs. Par exemple, si la version B reçoit 60% de retours positifs tandis que la version A en reçoit 40%, la sagesse conventionnelle dicte de passer à la version B pour tous les utilisateurs.
Cependant, les tests A/B présentent plusieurs limitations qui doivent être reconnues. L'un des principaux problèmes est son incapacité à tenir compte du comportement des visiteurs. Par exemple, si 60% des personnes préfèrent le jeu de publicités A et 40% préfèrent le jeu de publicités B, choisir le jeu A laisse la préférence des 40% sans réponse. De plus, des métriques comme le CPM/CTR sont des moyennes qui masquent les détails des données sous-jacentes et le prix des impressions.
Un autre défi des tests A/B est de garantir que les groupes de test sont aléatoires. Des questions se posent sur la segmentation du trafic et l'affectation des utilisateurs aux groupes — que ce soit par utilisateur, session, ou affichage de page. La complexité s'étend aux mathématiques impliquées : déterminer la durée du test, comprendre la distribution des données, calculer le niveau de signification, et contrôler le trafic des bots aléatoires ne sont pas des tâches simples.
Les tests A/B manquent également de réactivité face aux changements en temps réel. Un test effectué en juin peut donner des résultats significatifs, mais ceux-ci peuvent ne plus être valables en décembre.
À l'inverse, les tests multivariés d'Ezoic exécutent des milliers de tests simultanément en utilisant l'intelligence artificielle (IA) pour recueillir, analyser et mettre en œuvre les résultats. Cette approche adaptative garantit que les utilisateurs reçoivent la version qu'ils préfèrent. Si un sous-ensemble d'utilisateurs montre une préférence pour la version A, ils continueront à voir la version A. De même, ceux qui préfèrent la version B verront la version B. Pour les utilisateurs qui n'ont pas de préférence claire, le système d'Ezoic continuera à tester et à proposer différentes options jusqu'à ce que la version la plus appropriée soit identifiée.
Cette capacité de test sophistiquée est particulièrement bénéfique pour les éditeurs plus petits et indépendants qui n'ont pas les ressources pour développer une telle technologie avancée par eux-mêmes. Ezoic démocratise l'accès aux tests multivariés puissants, les rendant disponibles à tous les propriétaires de sites web, quel que soit leur taille, budget ou compétences techniques. En fin de compte, l'objectif est de prendre des décisions de conception basées sur les préférences objectives des utilisateurs plutôt que sur les goûts subjectifs ou les inclinations individuelles, améliorant ainsi la satisfaction et l'engagement global des utilisateurs.
En bref, bien que les statistiques résumées soient souvent peu informatives, les approches basées sur l'IA peuvent révéler des informations précieuses et optimiser les revenus publicitaires en explorant plus en profondeur les données.