Com uma atividade A/B manual, você pode estar perdendo conversões porque não pode entregar a experiência vencedora para todo o seu público-alvo até que a atividade seja concluída. Sua distribuição de tráfego permanece fixa mesmo depois que você reconhece que algumas experiências estão superando outras e que a atividade deve executar todo seu curso antes que você possa agir em um vencedor.
Se você quiser oferecer uma opção para oferecer a experiência vencedora com mais frequência e anteriormente na atividade, removendo ou reduzindo simultaneamente a configuração e o custo de cálculo da escolha de tamanhos de amostra, níveis de confiança e outros conceitos estatísticos, Alocação automática é sua melhor opção.
Alocação automática usa o princípio do multi-armed bandit. Se o termo não é familiar, um bandit com um único braço é um termo coloquial para uma máquina de slot (pense: Las Vegas). Visualize a alocação automática do tráfego como tendo várias máquinas de slot, neste caso, variações de teste e, inicialmente, obtendo todas as alças igualmente. Com o tempo, uma ou mais máquinas, ou variações em testes, podem pagar mais do que outras. Quando isso acontece, um jogador começaria naturalmente a puxar os punhos dos que ganham com mais frequência. Em termos de alocação de tráfego, Adobe Target fornecerá a mais visitantes a experiência ou experiências que estão ganhando mais.
Considere a ilustração a seguir de uma atividade A/B de duas semanas. Com Alocação automática, à medida que surge uma experiência vencedora, Target desviar mais do tráfego para o vencedor no início do teste.
O lado de cima é bem claro: mais visitantes visualizam as variações que têm melhor desempenho. E à medida que uma única variação avança, ainda mais visitantes são desviados para aquela experiência vencedora, enquanto o teste ainda estava em execução. Isso 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 do mundo.
Alocação automática O encontra o vencedor mais rapidamente do que uma divisão A/B manual e também permite que você explore o vencedor imediatamente capturando a receita ascendente que teria sido perdida em uma abordagem tradicional ou manual. Porque Alocação automática O direciona mais tráfego para a experiência com a maior taxa de conversão, ele pode aumentar sua receita enquanto a atividade é executada e aprende.
No exemplo a seguir, Alocação automática ganhou mais receita durante o teste, enviando mais tráfego (40%) para a Experiência D, que teve a taxa de conversão mais alta.
Quando você precisa classificar o desempenho de cada experiência 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 desempenho mais baixo. Você deve usar a alocação de tráfego manual para obter controle total sobre quanto do tráfego de visitantes vê cada variante de teste e para personalizar os limites estatísticos relevantes para sua empresa.
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