Com uma atividade A/B manual, você pode perder conversões, pois não pode entregar a experiência vencedora a todo o público-alvo até que a atividade seja concluída. Sua distribuição de tráfego permanece fixa mesmo depois de reconhecer que algumas experiências estão com desempenho melhor que outras, e a atividade deve executar todo o curso antes de poder agir em um vencedor.
Se você quiser ter uma opção para distribuir a experiência vencedora com mais frequência e no início da atividade, removendo ou reduzindo simultaneamente o custo de configuração e cálculo de escolher tamanhos de amostra, níveis de confiança e outros conceitos estatísticos, Alocação automática O é a melhor opção.
Alocação automática usa o princípio do multi-armed bandit. Se o termo não é familiar, um bandido de um braço é um termo coloquial para uma slot machine (pense: Las Vegas). Visualize a alocação automática de tráfego como se tivesse várias máquinas de fenda, neste caso, variações de teste e, a princípio, puxando todas as alças igualmente. Com o tempo, uma ou mais máquinas, ou variações de testes, podem pagar mais do que outras. Quando isso acontece, um apostador naturalmente começa a puxar as alças daqueles que ganham com mais frequência. Em termos de alocação de tráfego, Target O atende mais visitantes à experiência ou às experiências que estão ganhando mais.
Considere a ilustração a seguir de uma atividade A/B de duas semanas. Com Alocação automática, à medida que uma experiência vencedora emerge, Target O desvia mais tráfego para o vencedor no início do teste.
A vantagem é clara: mais visitantes veem as variações com melhor desempenho. E à medida que uma única variação se antecipa, ainda mais visitantes são desviados para aquela experiência vencedora, enquanto o teste ainda estava em execução. Esse método é especialmente útil se a atividade A/B que está sendo executada estiver acontecendo durante um momento comercial principal, como um feriado, lançamento de produto ou evento de notícias mundiais.
Alocação automática O encontra o vencedor mais rapidamente do que uma divisão A/B manual e também permite explorá-lo imediatamente, capturando receita adicional que teria sido perdida em uma abordagem tradicional ou manual. Porque Alocação automática O direciona mais tráfego para a experiência com a taxa de conversão mais alta; portanto, pode aumentar sua receita enquanto a atividade é executada e aprendida.
No exemplo a seguir, Alocação automática A obteve mais receita durante o teste enviando mais tráfego (40%) para a Experiência D, que tinha a taxa de conversão mais alta.
Quando você precisa classificar a forma como cada experiência foi executada em relação às outras, um teste A/B manual é mais aplicável. Alocação automática O encontra e explora os melhores desempenhos, mas não garante a diferenciação entre as experiências de menor desempenho. Use a alocação manual de tráfego para obter controle completo de quanto do tráfego de visitantes vê cada variante de teste e para personalizar os limites estatísticos relevantes para sua empresa.
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