چگونه با هوش مصنوعی نسخههای تبلیغاتی بسازیم و آزمایش کنیم
- سطح: متوسط
- راهاندازی در چند روز
پاسخ کوتاه
اول یک فرضیه بنویسید، بعد از مدل نسخههایی بخواهید که فقط همان بخش را تغییر میدهند. همه ادعاها را بررسی کنید، نسخهها را با بودجه و قاعده تصمیمی که پیش از شروع توافق شده اجرا کنید و ثبت کنید چه چیزی برنده شد و چرا، تا آزمایش بعدی از همین یادگیری شروع شود.
در این صفحه
در یک نگاه
- چه مسئلهای را حل میکند؟
- زیادکردن تعداد نسخهها لزوماً به یادگیری بیشتر منجر نمیشود. هر نسخه باید فرضیه مشخص، مقایسه کنترلشده و تصمیمی درباره نگهداشتنش داشته باشد.
- برای چه تیمهایی مناسب است؟
- تیمهای تبلیغات در لینکدین، گوگل، متا و پلتفرمهای مشابه.
- ابزارهای این فرایند
- LinkedIn Campaign Manager
- Claude API
- Google Ads
نتیجه در اجرای واقعی
478 خلاقیت تبلیغاتی تستشده در ۶۵ کمپین
دیدن نمونهکار ↗چه چیزهایی لازم دارید
قبل از شروع
- یک فرضیه برای آزمایش و مخاطبی که به آن مربوط است
- ادعاها و شواهد تأییدشده
- برنامه اندازهگیری: شاخص، حداقل حجم نمونه و قاعده تصمیم
چه اطلاعاتی لازم داریم؟
- بریف تبلیغاتی و پیشنهاد اصلی
- راهنمای لحن و تبلیغهای تأییدشده قبلی
- محدودیتهای پلتفرم: تعداد کاراکتر و قالبها
- نتیجه آزمایشهای قبلی
این فرایند چطور کار میکند
- ۰۱ · تصمیم با شمانوشتن یک فرضیه
- ۰۲ · مرحله هوش مصنوعیساخت نسخههای کنترلشده
- ۰۳ · ابزاراجرای آزمایش برنامهریزیشده
- ۰۴ · تصمیم با شمابررسی نتیجه
- ۰۵ · خروجیثبت یادگیری
- ابزار
- مرحله هوش مصنوعی
- تصمیم با شما
- خروجی
گامبهگام
۰۱ تصمیم با شما
نوشتن یک فرضیه
مخاطب و تنها تفاوتی را که آزمایش میشود انتخاب میکنیم؛ مثلاً مشکلی که مشتری نام میبرد در برابر مزیت محصول. شاخص و قاعده تصمیم را همین حالا مینویسیم.
۰۲ مرحله هوش مصنوعی
ساخت نسخههای کنترلشده
نسخههایی میخواهیم که فقط بخش مورد آزمایش را تغییر دهند و فقط از ادعاهای تأییدشده استفاده کنند.
پرامپت آماده
ما این فرضیه را آزمایش میکنیم: [فرضیه]. [تعداد] نسخه تبلیغ برای [پلتفرم] و مخاطب [مخاطب] بنویس. فقط [بخشی که آزمایش میشود] را تغییر بده و پیشنهاد، دعوت به اقدام و لحن را یکسان نگه دار. این محدودیتها را رعایت کن: تیتر [x] کاراکتر، متن [y] کاراکتر. فقط از این ادعاهای تأییدشده استفاده کن: [اینجا بگذارید]. کنار هر نسخه بنویس کدام زاویه را آزمایش میکند.
۰۳ ابزار
اجرای آزمایش برنامهریزیشده
نسخهها را با بودجه برابر در یک کمپین و مخاطب یکسان اجرا میکنیم و اگر پلتفرم امکان آزمایش دارد، از آن استفاده میکنیم.
۰۴ تصمیم با شما
بررسی نتیجه
وقتی هر نسخه به حجم نمونه توافقشده رسید، پیش از تصمیم، توزیع هزینه و کیفیت سرنخها را بررسی میکنیم.
۰۵ خروجی
ثبت یادگیری
فرضیه، نسخهها، نتیجه و تصمیم را کنار هم نگه میداریم تا آزمایش بعدی روی آنها ساخته شود.
کجا تصمیم با انسان است
بازاریاب پیش از انتشار ادعاهای هر نسخه را تأیید میکند و پس از رسیدن به حجم نمونه توافقشده تصمیم میگیرد چه چیزی بماند.
چه محدودیتهایی دارد؟
- نسخههای بیشتر بودجه را تقسیم میکنند و ممکن است هیچکدام به حجم نمونه کافی نرسند.
- تغییر همزمان چند بخش یعنی نمیشود فهمید کدام اثر داشته است.
- پلتفرمها تبلیغها را نابرابر نمایش میدهند؛ هزینه و نمایش هر نسخه را بررسی کنید.
از کجا بفهمیم جواب میدهد
- قاعده تصمیم پیش از شروع آزمایش نوشته شده است.
- هر نسخه به حداقل حجم نمونه رسیده است.
- کیفیت سرنخها بررسی میشود، نه فقط نرخ کلیک یا هزینه هر سرنخ.
نمونه ورودی و خروجی
ورودی
نمونه فرضی: آیا اشاره به یک مشکل مشخص مشتری، نسبت به توضیح کلی مزیت محصول، درخواستهای باکیفیتتری ایجاد میکند؟
خروجی
دو جهتگیری متنی بررسیشده با پیشنهاد و مخاطب یکسان، هر کدام با چهار نسخه، همراه با فرضیه، شاخص و قاعده تصمیم.
میخواهید این فرایند در تیم شما اجرا شود؟
پیادهسازی فرایندهای بازاریابی با هوش مصنوعی. طراحی و پیادهسازی فرایندهای خودکار، همراه با آزمایش، مستندسازی و آموزش تیم.
فرایندهای مرتبط
چگونه با هوش مصنوعی کلمات کلیدی منفی را از گزارش عبارتهای جستوجوی Google Ads پیدا کنیم
جدا کردن هزینه هدررفته از تقاضای مفید در گزارش طولانی عبارتهای جستوجوی Google Ads، با تأیید انسانی برای هر کلمه منفی.
چگونه با هوش مصنوعی لندینگ پیج را برای افزایش نرخ تبدیل بررسی کنیم
بررسی لندینگ پیج با چکلیست نرخ تبدیل و هوش مصنوعی، گرفتن پیشنهادهای مشخص بازنویسی و آزمایش تغییری که بیشترین اهمیت را دارد.
چگونه با هوش مصنوعی پیش از جلسه فروش درباره مشتری بالقوه تحقیق کنیم
تبدیل یک درخواست تازه به خلاصهای یکصفحهای و مستند با سؤالهای جلسه اول، که پیش از رسیدن به فروش یک نفر آن را بررسی میکند.