Ezoic emplea pruebas multivariantes, que difieren significativamente de las pruebas A/B tradicionales en su enfoque y resultados. Las pruebas A/B tradicionales implican comparar dos versiones de un elemento web, como el diseño de una página web o un botón de llamada a la acción, para determinar cuál versión funciona mejor según las respuestas de los usuarios. Por ejemplo, si la versión B recibe un 60% de comentarios positivos mientras que la versión A recibe un 40%, la sabiduría convencional dicta cambiar a la versión B para todos los usuarios.
Sin embargo, las pruebas A/B tienen varias limitaciones que deben ser reconocidas. Uno de los principales problemas es su incapacidad para tener en cuenta el comportamiento del visitante. Por ejemplo, si el 60% de las personas prefieren el conjunto de anuncios A y el 40% prefieren el conjunto de anuncios B, seleccionar el conjunto de anuncios A deja sin abordar la preferencia del 40%. Además, métricas como CPM/CTR son promedios que oscurecen los detalles de los datos subyacentes y el precio de las impresiones.
Otro desafío con las pruebas A/B es asegurar que los grupos de prueba sean aleatorios. Surgen preguntas sobre la segmentación del tráfico y la asignación de usuarios a los grupos, ya sea por usuario, sesión o vista de página. La complejidad se extiende a las matemáticas involucradas: determinar la duración del ensayo, comprender la distribución de los datos, calcular el nivel de significancia y controlar el tráfico de bots aleatorios no son tareas sencillas.
Las pruebas A/B también carecen de capacidad de respuesta a los cambios en tiempo real. Un ensayo realizado en junio puede arrojar resultados significativos, pero estos pueden no ser válidos para diciembre.
En contraste, las pruebas multivariantes de Ezoic ejecutan miles de pruebas simultáneamente al aprovechar la inteligencia artificial (IA) para recopilar, analizar e implementar los resultados. Este enfoque adaptativo asegura que los usuarios vean la versión que prefieren. Si un subconjunto de usuarios muestra preferencia por la versión A, continuarán viendo la versión A. De manera similar, aquellos que prefieren la versión B verán la versión B. Para los usuarios que no tienen una preferencia clara, el sistema de Ezoic continuará probando y ofreciendo diferentes opciones hasta que se identifique la versión más adecuada.
Esta sofisticada capacidad de prueba es particularmente beneficiosa para los editores pequeños e independientes que carecen de los recursos para desarrollar una tecnología tan avanzada por sí mismos. Ezoic democratiza el acceso a poderosas pruebas multivariantes, poniéndolas a disposición de todos los propietarios de sitios web, independientemente de su tamaño, presupuesto o habilidades técnicas. En última instancia, el objetivo es tomar decisiones de diseño basadas en preferencias objetivas de los usuarios en lugar de gustos subjetivos o inclinaciones individuales, mejorando la satisfacción y el compromiso general del usuario.
En resumen, aunque las estadísticas resumidas suelen ser poco informativas, los enfoques impulsados por IA pueden desbloquear valiosos conocimientos y optimizar los ingresos publicitarios al profundizar en los datos.