چگونه با هوش مصنوعی لندینگ پیج را برای افزایش نرخ تبدیل بررسی کنیم
- سطح: مبتدی
- راهاندازی در چند ساعت
پاسخ کوتاه
متن صفحه، اسکرینشات موبایل، تبلیغی که ترافیک میفرستد و هدف صفحه را به مدل بدهید. بخواهید هماهنگی پیام، وضوح پیشنهاد، شواهد، سختی فرم و دعوت به اقدام را بررسی کند و برای هر یافته از صفحه نقلقول بیاورد. اولویت اصلاحها را خودتان تعیین کنید و مهمترین را آزمایش کنید.
در این صفحه
در یک نگاه
- چه مسئلهای را حل میکند؟
- لندینگ پیجها اغلب به دلایل ساده بازدیدکننده را از دست میدهند: تیتر با تبلیغ نمیخواند، پیشنهاد مبهم است، شاهدی نیست یا فرم زیادی میپرسد. بررسی ساختاریافته اینها را سریع پیدا میکند؛ تصمیم درباره تغییر و اثبات اثرش همچنان به داده نیاز دارد.
- برای چه تیمهایی مناسب است؟
- بازاریابهای عملکرد، بازاریابهای رشد و مدیرانی که ترافیک تبلیغاتی یا کمپین را به یک صفحه میفرستند.
چه چیزهایی لازم دارید
قبل از شروع
- یک هدف روشن برای صفحه: یک اقدام تبدیل
- ابزار تحلیل روی صفحه: نرخ تبدیل و در صورت امکان داده اسکرول یا نقشه حرارتی
- اجازه اجرای آزمون A/B یا مقایسه تمیز پیش و پس از تغییر
چه اطلاعاتی لازم داریم؟
- متن کامل صفحه و اسکرینشات موبایل
- تبلیغ، ایمیل یا پستی که به صفحه ترافیک میفرستد
- داده تحلیلی صفحه در سی روز اخیر
- زبان مشتری از نظرها یا مصاحبهها، اگر دارید
این فرایند چطور کار میکند
- ۰۱ · ابزارثبت صفحه و زمینه آن
- ۰۲ · مرحله هوش مصنوعیبررسی با چکلیست نرخ تبدیل
- ۰۳ · مرحله هوش مصنوعینوشتن گزینههای بازنویسی
- ۰۴ · تصمیم با شماانتخاب مورد آزمایش
- ۰۵ · خروجیآزمایش و ثبت
- ابزار
- مرحله هوش مصنوعی
- تصمیم با شما
- خروجی
گامبهگام
۰۱ ابزار
ثبت صفحه و زمینه آن
متن صفحه را ذخیره میکنیم، از نسخه موبایل اسکرینشات میگیریم و تبلیغ یا ایمیلی که ترافیک میفرستد و داده تبدیل صفحه را جمع میکنیم.
۰۲ مرحله هوش مصنوعی
بررسی با چکلیست نرخ تبدیل
برای هر بند چکلیست امتیاز و یافته همراه با نقلقول میخواهیم تا هر نکته با خود صفحه قابل بررسی باشد.
پرامپت آماده
تو داری لندینگ پیجی را بررسی میکنی که هدفش [هدف] برای [مخاطب] است و بازدیدکننده از این تبلیغ میآید: [متن تبلیغ]. صفحه را با این موارد بسنج: ۱) هماهنگی پیام با تبلیغ، ۲) اینکه تیتر نتیجه مشخصی را بیان میکند یا نه، ۳) وضوح پیشنهاد و قدم بعدی، ۴) شواهد در کنار ادعاها، ۵) تردیدهای بیپاسخ، ۶) طول و سختی فرم، ۷) دعوت به اقدام در موبایل. برای هر مورد امتیازی از ۱ تا ۵ بده، بخشی از صفحه را که قضاوت میکنی نقل کن و یک اصلاح مشخص پیشنهاد بده. بعد سه اصلاحی را که احتمالاً بیشترین اثر را دارند با دلیل فهرست کن. متن صفحه: [اینجا بگذارید] (اسکرینشات موبایل پیوست است)
۰۳ مرحله هوش مصنوعی
نوشتن گزینههای بازنویسی
برای ضعیفترین بخشها جایگزین میخواهیم که از زبان مشتری و اطلاعات تأییدشده ساخته شده باشند.
پرامپت آماده
برای سه مشکل اصلی، دو نسخه جایگزین از بخش مربوط بنویس و هر جا مناسب است از این زبان مشتری استفاده کن: [نقلقولها]. ادعاها را به این اطلاعات تأییدشده محدود کن: [اینجا بگذارید].
۰۴ تصمیم با شما
انتخاب مورد آزمایش
تغییری را انتخاب میکنیم که احتمالاً بیشترین اثر را دارد و قابل اندازهگیری است. اطلاعات و لحن برند در متن بازنویسیشده بررسی میشود.
۰۵ خروجی
آزمایش و ثبت
آزمون A/B یا مقایسه تمیز پیش و پس از تغییر را اجرا میکنیم و نتیجه و تصمیم را کنار گزارش بررسی ثبت میکنیم.
کجا تصمیم با انسان است
بازاریاب تصمیم میگیرد کدام اصلاحها انجام شوند و نتیجه آزمایش را با شاخص توافقشده میسنجد.
چه محدودیتهایی دارد؟
- مدل کیفیت ترافیک شما را نمیبیند؛ صفحه خوب با مخاطب اشتباه نرخ تبدیل پایینی دارد.
- اسکرینشات مشکلات تعاملی مثل کندی بارگذاری یا خرابی فرم در بعضی دستگاهها را نشان نمیدهد.
- توصیههای چکلیست تا وقتی روی مخاطب شما آزمایش نشوند کلی میمانند.
از کجا بفهمیم جواب میدهد
- هر یافته از صفحه نقلقول میآورد یا به اسکرینشات اشاره میکند.
- تغییر انتخابشده با ترافیک کافی برای تصمیم آزمایش میشود، یا پیش و پس از تغییر با همان منبع ترافیک مقایسه میشود.
- کیفیت سرنخها بررسی میشود، نه فقط نرخ تبدیل.
نمونه ورودی و خروجی
ورودی
نمونه فرضی: صفحه درخواست دموی یک ابزار تحلیل فرضی که از تبلیغی در لینکدین با وعده «گزارش در پنج دقیقه» بازدید میگیرد.
خروجی
امتیاز پایین هماهنگی پیام، چون تیتر هیچ اشارهای به زمان گزارشگیری ندارد؛ فرمی با هفت فیلد؛ دو تیتر بازنویسیشده و فرمی کوتاهتر پیشنهاد شده و تغییر تیتر برای اولین آزمایش انتخاب میشود.
میخواهید این فرایند در تیم شما اجرا شود؟
ارزیابی مسیر رشد B2B. بررسی عملکرد بازاریابی و تعیین اولویت تغییرات، از جذب مخاطب تا ثبت درخواست و تحویل به فروش.
فرایندهای مرتبط
چگونه با هوش مصنوعی نسخههای تبلیغاتی بسازیم و آزمایش کنیم
نوشتن نسخههای تبلیغاتی با هوش مصنوعی حول یک فرضیه روشن و سپردن تصمیم به یک آزمایش برنامهریزیشده، بهجای انتشار دهها نسخه تصادفی.
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 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.