AI

如果我们告诉您，AI 不只是个流行词，而是真正能让您的邮件营销效能翻倍的工具，您会怎么想？有 97% 的企业主相信 AI 工具能帮助他们的业务发展，难怪邮件营销会成为他们优先用 AI 优化的管道之一。

过去需要手动进行实验并等待好几天才能取得数据，现在 AI 能够让您更快做出决定、提供个人化见解并获得更好的绩效。现在就来看看如何利用 AI 来精进您的 A/B 测试策略，不只是跟上潮流，而是领先一步。

传统的邮件 A/B 测试模式

您应该很熟悉这个做法：花上一整周撰写邮件主旨，将 A 版发给一组受众，B 版发给另一组，等待结果、比较开启率率，然后重复同样步骤。这种方法虽然可行，但也有不少痛点：

• 搜集有意义的数据需要时间。
• 您通常一次只能测试一个变数。
• 结果可能会受到发送时间、名单分众，甚至天气等因素的影响而产生偏差。

手动的 A/B 测试仍然有其价值，但说实话 — 您有一半时间是在靠直觉操作。而当您面临要快速交出成果的压力时，这种凭感觉的做法可能会代价高昂。

轮到 AI 上场：您的全新邮件 A/B 测试助手

AI 并不会让 A/B 测试变得多余 — 它让测试变得更有弹性。想像 AI 是您测试流程引擎盖下的强力引擎。不只是告诉您「什么有效」，AI 还能帮助您了解「为什么有效」，甚至预测「下次什么会更有效」。

以下是 AI 提升您 A/B 测试效能的几种方式：

邮件主旨的预测分析

与其随机测试邮件主旨，不如让 AI 模型分析成千上万个过去的电子报，预测哪些关键字、长度或格式最有可能产生最好的效果。如果您不是使用现成工具，而是自行建立模型，可能需要软体开发人员协助，将自然语言处理（NLP）流程与基于历史资料的训练工作流程整合进来。

实时优化

传统的 A/B 测试通常要等到收集到足够数据后，才能选出表现最佳的版本。而由 AI 驱动的平台则能实时调整活动，根据实时结果将发送量重新分配给表现最好的版本。这代表更少的机会流失，以及更高的投资报酬率（ROI）。

多变量测试变得简单

以往同时测试多个变数是一场后勤恶梦。但现在，AI 能在同一个营销活动中，同时处理邮件主旨、寄送时间、版面配置、行为召唤（CTA）等多个元素。它处理资料的速度远超任何人类团队，并且能准确地分离出影响绩效的因素。这一切都归功于自然语言处理（NLP）的运用，使其能在人类无法掌握的庞大资料集中，得出类似人类的结论。

行为个人化

如果 AI 可以帮助您更聪明地进行分众，为什么还要进行广泛测试？透过分析用户行为资料，AI 能让您能够针对不同的使用者角色执行更准确的测试。针对特定利基市场，分众往往根据购买旅程阶段与关键字意图来进行 — AI 驱动的行为测试，让您能在邮件工作流程中反映这些原则，提升相关性与连贯性。

如何开始将 AI 纳入 A/B 测试流程

在全面导入之前，请记住：AI 是一项工具，而不是万灵丹。它在与人类的创意与策略思维搭配时效果最佳。以下是您可以开始使用 AI 来强化 A/B 测试策略的方法：

1. 汇出并分析历史邮件数据

首先将过往的营销活动资料汇出成 CSV 档或导入资料仓库。别忘了包含像是开启率（open Rate）、点击率（CTR）、转换率、退件率（bounce rate）以及寄送时间等变数。接着进行相关性分析（例如皮尔森卡方检定），以找出哪些因素稳定地影响绩效表现。这将成为您应用任何 AI 模型的基础。您可以使用 Python 的 pandas 套件进行分析，或者将资料集汇入 Google AutoML Tables 等无须编码的观点。

2. 透过多臂赌徒演算法实施自适应测试

将静态的 A/B 测试切分方式，转换为动态的流量分配机制。使用支援多臂赌徒（Multi-Armed Bandit）演算法的工具，这类算法会在发送电子报期间，自动将更多流量分配给表现较佳的版本。像是 VWO、Mutiny，或使用 TensorFlow Probability 建立自订的 Bandit 模型，都能利用贝叶斯优化（Bayesian Optimization）并根据即时使用者行为来改善测试效率，无需等待完整的统计显著性。

3. 整合电子邮件与网站的行为追踪

安装像 Segment 或 Heap 这样的行为追踪工具，以收集使用者在开启邮件后的行为资料。透过 Webhook 或 API 将这些工具与您的电子邮件平台串接，即可追踪使用者从「开启邮件 → 造访网站 → 产品互动 → 完成购买」的整个流程。将这些完整漏斗（full-funnel）的数据输入 AI 引擎，能带来比点击数据更深入的效能观点

4. 使用 AI 与评分模型自动生成测试变体

利用基于 GPT 的 AI 文案工具（例如 OpenAI API 或 Jasper）根据您表现最佳的电子报，大量生成邮件主旨、标题和 CTA（行为召唤）。然后，将这些变体交给如 Phrasee 或您自行微调的大型语言模型（LLM）进行评分。在上线前舍弃潜力低的变体，能节省发送量并提高测试的精准度。

真实世界的影响：AI 的 A/B 测试实际样貌

假设您正在发送一封产品公告的邮件。传统上，您可能会对两个邮件主旨和两个 CTA（行为召唤）进行 A/B 测试，将它们发送给静态的名单分群，然后等待结果。但有了 AI，您可以将整个流程重构为一个持续回馈的循环。

当然，这一切的关键在于稳定的资料流管理。如果没有自动化流程来收集活动与使用者行为数据，AI 的回馈机制就会中断。使用集中式系统，确保每一个讯号 — 例如开启、点击、购买 — 都能不断回馈到模型中。

这样一来，您的平台就能分析先前电子报的元资料与互动讯号，例如哪一种主旨语调在点击后带来最高转换、哪一个 CTA 增加了网站停留时间、哪一种版面配置促进了最多的滚动行为。根据这些资讯，系统可以自动生成主旨行变体，并使用训练自您自有资料的 NLP 模型来预测它们的表现。

完成这些后，AI 可以即时执行多变量测试，并动态地将流量导向文案、设计与 CTA 最佳组合。它甚至能针对不同用户分群自动变化版面元素，而无需您制作多个邮件版本。同时，发送时间最佳化演算法会根据每位用户最可能开启邮件的时间进行分发。

这不仅节省时间，还能建立一个数据飞轮，使每次活动都能最佳化下一次 — 不只是从测试的角度，更是从系统大规模理解用户行为的层面上。

最后的想法

AI 在邮件营销中不再是遥远的未来。它已经来到我们身边，并正在重新定义聪明营销人员的运作方式。无论是测试主旨行还是建立整个电子报，AI 都能帮助您做得更好、更快，并大幅减少猜测。

如果您已经在使用像 Benchmark Email 这样的平台，现在就可以开始将 AI 融入 A/B 测试中。越早采用，您累积的资料就越多，结果也会越强大。

所以别再等了。让 AI 改善您的 A/B 测试，提升您的电子邮件策略，并释放团队的时间，专注在他们最擅长的事情上：打造真正能产生连结的电子报。