ਏਆਈ ਐਡ ਟੈਸਟਿੰਗ: ਬਜਟ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦੀ ਪੂਰਵ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

TL;DR

•ਪੰਰਪਰਿਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪੂਰਵ-ਪਰੀਖਣ: $10K-$50K ਪ੍ਰਤੀ ਅਧਿਐਨ, 4-6 ਹਫਤੇ, ਸਿਰਫ 3-5 ਵੈਰੀਐਂਟਾਂ ਦੀ ਪਰੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
•ਏਆਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ: ਪੈਰੋਨਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ, ਪਸੰਦ ਰੈਂਕਿੰਗ, ਸੁਨੇਹਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ 20+ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਕਰੋ
•AI ਦਾ ਉਪਯੋਗ ਕਰਕੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਅਸਲੀ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਸਿਖਰ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰੋ — ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਦੋਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ

Please provide the text you would like to have translated.

ਬਿਨਾਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਲਾਂਚ ਕਰਨਾ ਜੂਆ ਖੇਡਣ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ — ਅਤੇ ਦਾਅਵੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮੀਡੀਆ ਬਜਟ ਹਨ। ਏਆਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ Odds ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ: ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਕੋਈ ਮੁਹਿੰਮ ਥੋੜੀ ਕਾਰਗਰ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਸੰਕਲਪ ਲਈ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਸੰਭਾਵਿਤ ਜੇਤੂਆਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪੈਸਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋ।

ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਸਧਾਰਣ ਹੈ। ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਦਰਸ਼ਕ ਪੈਰੋਨਾ — AI-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੈਮੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ, ਰਵੱਈਏ ਅਤੇ ਖਰੀਦਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ — ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਉਹ ਕੀ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕੀ ਗਲਤ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਹੜਾ ਵੈਰੀਐਂਟ ਚੁਣਦੇ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਦਰਸ਼ਕ ਨਕਲੀ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਦੋ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਅਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵੀਹ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਇਹ ਗਾਈਡ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤਰੀਕੇ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਏਆਈ ਪੂਰਵ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦੁਨੀਆ ਦੇ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰ ਸਕੇ।

ਵਿਜ਼ਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ

ਲਗਭਗ ਹਰ ਮਾਰਕੀਟਰ ਸਹਿਮਤ ਹੈ ਕਿ ਵਿਗਿਆਪਨ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਹੀ ਘੱਟ ਲੋਕ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਆਲਸੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਜਾਏ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹਨ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਕਾਪੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਕਲਪ ਟੈਸਟਿੰਗ ਮਹਿੰਗੀਆਂ, ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਸੰਕੁਚਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ — ਇਸ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੱਡ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜੀਵੰਤ ਮੁਹਿੰਮ ਨੂੰ ਟੈਸਟ ਬਣਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਬਜਟ ਦਾਖਲਾ ਫੀਸ ਵਜੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਖਾਸ ਨਾਕਾਮੀ ਮੋਡ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:

✗ਲਾਗਤ: ਇੱਕ ਪਰੰਪਰਿਕ ਪੂਰਵ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਧਿਐਨ $10,000-$50,000 ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪੈਨਲ ਭਰਤੀ, ਸਰਵੇਖਣ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਫੀਲਡਵਰਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋ।
✗ਸਮਾਂ: ਬ੍ਰੀਫ ਤੋਂ ਰਿਪੋਰਟ ਤੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 4-6 ਹਫਤੇ — ਅਕਸਰ ਮੁਹਿੰਮ ਦੇ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਲੰਬਾ
✗ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਵਰੇਜ: ਬਜਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਰਫ 3-5 ਵੈਰੀਐਂਟਾਂ ਦੀ ਪਰੀਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਰਚਨਾਤਮਕ ਟੀਮ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਰਸ਼ਕ ਦੇ ਵੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਛਾਂਟ ਲੈਂਦੀ ਹੈ।
✗ਬਜਟ ਦੀ ਬਰਬਾਦੀ: ਅਣਪਰੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨੀਚੇ ਦਰਜੇ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਜਿਥੇ ਜਿਥੇ ਜਿੰਨਾ ਮੀਡੀਆ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਖੁਲਾਸੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਿੰਨਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ।

ਏਆਈ ਐਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਏਆਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਭਰਤੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਨੁੱਖੀ ਪੈਨਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਪੈਨਲ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਦਰਸ਼ਕ ਕੌਣ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਰਚਨਾ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸੰਰਚਿਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹੋ — ਇਹ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਪੂਰਵ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਸਮਾਨ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਆਕਾਰ ਹੈ, ਜੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੋਂ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਕਾਮਕਾਜ ਦੇ ਚਾਰ ਪੜਾਅ ਹਨ:

ਐਡ ਸੰਕਲਪ ਅਪਲੋਡ ਕਰੋ

ਕਾਪੀ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ, ਵੀਡੀਓ ਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਹੈਡਲਾਈਨ, CTA — ਕੁਝ ਵੀ ਇੱਕ ਖਰਾਬ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲਗਭਗ ਅੰਤਿਮ ਰਚਨਾ ਤੱਕ।

ਲਕਸ਼ਿਆਤਮਕ ਦਰਸ਼ਕ ਪੇਸ਼ਾਵਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰੋ

ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਸੇਗਮੈਂਟਾਂ ਦਾ ਮਹੱਤਵ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਲੋਕ ਵਿਗਿਆਨ, ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਰਵੱਈਏ, ਕੀਮਤ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ, ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਆਦਤਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ।

ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਚਲਾਓ

ਹਰ ਪੈਰੋਨਾ ਹਰ ਧਾਰਣਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ — ਧਿਆਨ, ਸਮਝ, ਭਾਵਨਾ, ਵਿਰੋਧ — ਅਤੇ ਪੈਰੋਨਾਵਾਂ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸਮੂਹ-ਗਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਲਈ ਧਾਰਣਾਵਾਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ

ਸੇਗਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਇਹ ਪਛਾਣੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਤੱਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ।

ਏਆਈ ਕੀ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਦਰਸ਼ਕ ਸੰਰਚਿਤ, ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ, ਉਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ:

✓ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਯਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ — ਕਿਹੜੇ ਤੱਤ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਪਾਸੋਂ ਲੰਘ ਜਾਂਦੇ ਹਨ
✓ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਪੈਟਰਨ — ਚਾਹੇ ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਅਣਜਾਣ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪੰਨ ਕਰਦੀ ਹੈ
✓ਸੁਨੇਹਾ ਸਮਝਣਾ — ਕੀ ਦਰਸ਼ਕ ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?
✓ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਇਰਾਦਾ ਸੰਕੇਤ — ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈਰੀਅੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈ ਵੱਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖਿੱਚ
✓ਜਨਸੰਖਿਆਕ ਗੂੰਜ — ਕਿਹੜੇ ਖੰਡ ਕਿਹੜੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦੀ ਹੈ

ਏਆਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤਰੀਕੇ

ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪੱਕੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਿਆਂ 'ਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਸਭਨਾਂ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਤਰੀਕਾ 1: ਪੈਰਸੋਨਾ ਜਵਾਬ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ

ਮੂਲ ਭਾਵਨਾ: ਏਆਈ ਪੈਰੋਨਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਟਾਰਗਟ ਸੇਗਮੈਂਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਤਵ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਵਿਗਿਆਪਨ ਧਾਰਨਾ 'ਤੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਇਕੱਲੇ ਔਸਤ ਸਕੋਰ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੁਣਾਤਮਕ ਬਣਤਰ ਮਿਲਦੀ ਹੈ — ਸੰਦੇਹੀ ਮੱਧ-ਬਾਜ਼ਾਰ ਖਰੀਦਦਾਰ ਦਾਅਵੇ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕੀਮਤ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੇਗਮੈਂਟ ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਅਪਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸਿਰਲੇਖ ਨੂੰ ਆਮ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਪੈਰੋਨਾ ਲਈ ਭਾਵਨਾ, ਵਿਰੋਧ ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਕੈਦ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸੇਗਮੈਂਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੇ ਫਰਕ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਕਾਰਗਰ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਜੋ ਇੱਕ ਦਰਸ਼ਕ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਟਾਰਗਟਿੰਗ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਦੀ।

ਤਰੀਕਾ 2: A/B ਪਸੰਦ ਰੈਂਕਿੰਗ

ਇੱਕੋ ਸਮਾਨਿਤ ਪੈਨਲ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਕਈ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪਸੰਦਾਂ ਨੂੰ ਫੋਰਸ-ਰੈਂਕ ਕਰੋ। ਫੋਰਸ-ਰੈਂਕਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ — ਜਦੋਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਨਾਲ ਦਰਜਾ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਨੁੱਖ ਅਤੇ ਏ.ਆਈ. ਪੈਰੋਨਾਸ ਦੋਹਾਂ ਹੀ ਸ਼ courteous ਮੱਧਮ ਸਕੋਰ ਵੱਲ ਝੁਕਦੇ ਹਨ; ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੋਣ 'ਤੇ, ਉਹ ਅਸਲ ਪਸੰਦ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਾਫੀ ਪੈਰੋਨਾਸ 'ਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਚਲਾਉਣ 'ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਲੀਡਰਬੋਰਡ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਚੋਣ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਧਾਰਨਾ ਜਿੱਤਦੀ ਹੈ ਪਰ ਕਿਹੜੇ ਤੱਤ — ਸਿਰਲੇਖ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮੈਟਾਫਰ, ਪ੍ਰੂਫ ਪੌਇੰਟ — ਜਿੱਤ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ।

ਤਰੀਕਾ 3: ਸੁਨੇਹਾ ਟੈਸਟਿੰਗ

ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕੱਚੇ ਸੁਨੇਹੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਸਿਰਲੇਖ, ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਕਾਲਾਂ, ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ, ਦਾਅਵਾ ਫ੍ਰੇਮਿੰਗ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਨਪੁਟ ਸਾਫ਼ ਪਾਠ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ — ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹੀ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਤੀਹ ਸਿਰਲੇਖ ਵੈਰੀਐਂਟਸ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਸਮਝ (ਕੀ ਪੈਰੋਨਾ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ?) ਅਤੇ ਆਕਰਸ਼ਣ (ਕੀ ਇਹ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ?) ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਉਹ ਸੁਨੇਹੇ ਅੱਗੇ ਵਧਾਓ ਜੋ ਦੋਹਾਂ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਪਾਸ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਏਆਈ ਪ੍ਰੀ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਤਪਾਦਨ ਪੈਸਾ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਮਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਉਹ ਕੁਝ ਵੀ ਉਤਪਾਦਨ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਨ।

ਤਰੀਕਾ 4: ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਸੰਦਰਭ

ਵਿਜ਼ਿਆਪਨ ਕਦੇ ਵੀ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਚਲਦੇ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੂਰਵ-ਪਰੀਖਣ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਪਰੀਖਣ ਤੁਹਾਡੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਵਿਜ਼ਿਆਪਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਪਨ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਜ਼ਿਆਪਨ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਖੜਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਹ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਵਾਟਰਕੋਲਰ ਵਿੱਚ ਮਿਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਪੇਰਸੋਨਾਸ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਨੂੰ ਯਾਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਣਗੇ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡੀ ਪੋਜ਼ੀਸ਼ਨਿੰਗ ਵੱਖਰੀ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ — ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਪੇਰਸੋਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਜ਼ਿਆਪਨ ਦੇ ਸੁਨੇਹੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਪਨ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਪਾ ਲਿਆ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ।

ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ

ਏਆਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਮਾਪ ਨਹੀਂ — ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਲੂਕ ਕਰਨਾ ਹੀ ਉਪਯੋਗੀ ਪੂਰਵ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਮਹਿੰਗੇ ਨਾਟਕ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝੋ। ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਪੈਨਲਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਖੋਜ ਸੰਗਠਿਤ ਪਸੰਦਗੀ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪੈਨਲਾਂ ਨਾਲ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਬੰਧ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੀ ਹੈ (85-92% ਦੇ ਆਸ-ਪਾਸ ਦੇ ਅੰਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਲਲੇਖਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਐਸੇ ਅੰਕ ਅਕਸਰ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ) — ਇਹ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਹੈ, ਪਰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ। ਵਿਹਾਰਕ ਅਰਥ: ਵੱਡੇ ਫਰਕਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਛੋਟੇ ਫਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਸੰਕਲਪ A ਸੰਕਲਪ B ਨੂੰ ਹਰ ਖੰਡ ਵਿੱਚ ਫ਼ੈਸਲੇ ਨਾਲ ਹਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਕ੍ਰਮ ਬਹੁਤ ਸੰਭਵਤ: ਸੱਚਾ ਹੈ। ਜੇ A, B ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਹਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਸਤਵਿਕ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਦਿਓ।

ਜਾਣੋ ਕਿ ਕੀ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਇਕਲ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਅਬਸੋਲਿਊਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਟੈਸਟ "ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀ ਹੈ?" ਦਾ ਚੰਗਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਇਹ ਕਿੰਨਾ CTR ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ?" ਦਾ ਬੁਰਾ। ਇਸਨੂੰ ਰੈਂਕ ਅਤੇ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਮੁਹਿੰਮ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ।

ਜਾਣੋ ਕਿ ਕਦੋਂ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। AI ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਰੋਸਾ ਉਹਨਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਲਈ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿਹਾਰ ਨਾਲ ਜਾਣੂ ਹੋ, ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਤੇਜ਼ ਹਾਸੇ, ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਰਚਨਾ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ — ਉਹ ਜਗ੍ਹਾ ਜਿੱਥੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪਤਲਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅਣਪੇਖਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉੱਚ ਖਰਚ ਵਾਲੇ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਲਈ, ਜਵਾਬ ਕਦੇ ਵੀ "AI 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ" ਜਾਂ "AI ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰੋ" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ — ਇਹ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਹੈ।

ਅਸਲੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ

ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ AI ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫਨਲ ਪੜਾਅ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਜੀਵੰਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦਾ ਬਦਲ. ਇਹ ਪੈਟਰਨ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਟੀਮਾਂ AI ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪਾਂ ਨਾਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਚੌੜਾਈ, ਫਿਰ ਮਨੁੱਖੀ ਗਹਿਰਾਈ.

ਵਿਆਪਕ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: 20 ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸੰਕਲਪ ਪੂਲ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ 5 ਤੱਕ ਘਟਾਓ। ਇਹ ਉਹ ਪੜਾਅ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਰਵਾਇਤੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਬਜਟ ਕਦੇ ਵੀ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਅਤੇ ਇੱਥੇ AI ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ ਫਾਇਦਾ ਫੈਸਲਾਕਾਰ ਹੈ। ਫਿਰ, ਉਹਨਾਂ ਬਚੇ ਹੋਏ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਜੀਵੰਤ ਬਜਟ 'ਤੇ ਅਸਲੀ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ A/B ਟੈਸਟ ਕਰੋ; 5 ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਕੀਤੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਸਲੀ ਪ੍ਰਭਾਵ 20 ਅਣ-ਸਕ੍ਰੀਨ ਕੀਤੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਸਲੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲੇ ਅਸਲ ਵਿਹਾਰ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੁਆਰਾ। ਆਖਿਰਕਾਰ, ਜੀਵੰਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਲੇ AI ਟੈਸਟਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਵਿੱਚ ਫਿਰ ਤੋਂ ਭੇਜੋ — ਤੁਹਾਡੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਗਏ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਕੈਲਿਬਰੇਟ ਕਰਨਾ ਹਰ ਅਗਲੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਯੋਜਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਹੈ: ਹੋਰ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ, ਨਾਕਾਮੀਆਂ 'ਤੇ ਘੱਟ ਪੈਸਾ ਖਰਚ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਵਾਸਤੇ ਕੀ ਕੁਝ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਧਦੀ ਸਬੂਤ ਦੀ ਆਧਾਰਸ਼ੀਲਤਾ। ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪੂਰੀ ਕਾਰਜਪ੍ਰਵਾਹ ਲਈ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਕੇਸ ਨੂੰ ਦੇਖੋ।

ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤੁਲਨਾ

ਏਆਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸਥਾਪਿਤ ਖਿਡਾਰੀ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੇਂਦਰ ਹਨ। Behavio ਵਿਵਹਾਰਕ ਵਿਗਿਆਨ ਆਧਾਰਿਤ ਵਿਗਿਆਪਨ ਪੂਰਵ-ਟੈਸਟਿੰਗ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਰਚਨਾਤਮਕ ਆਸੇਟਾਂ ਤੋਂ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਯਾਦ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। Kantar LINK AI Kantar ਦੇ ਵੱਡੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਕਾਪੀ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਡੇਟਾਬੇਸ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਏਆਈ ਸਕੋਰਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। System1 ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਲਈ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਮਾਪਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ। AdCreative.ai ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨਾਤਮਕ ਪੱਖ ਤੋਂ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਰਚਨਾਤਮਕ ਵੈਰੀਐਂਟਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਅਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰਨਾ।

ArgumenTroupe ਦਾ ਕੋਣ ਵੱਖਰਾ ਹੈ: ਬਹੁ-ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿਚਾਰ-ਵਿਮਰਸ਼। ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਖਿਲਾਫ਼ ਇੱਕ ਆਸੈਟ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਸੰਗਾਂ ਦੇ ਪੈਨਲ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ, ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਅਤੇ ਅਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ — ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਸਕੋਰਕਾਰਡ। ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਸੁਨੇਹੇ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਸੈਟ-ਸਕੋਰਿੰਗ ਟੂਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਸਥਾਰਿਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ, ArgumenTroupe vs Behavio ਤੁਲਨਾ ਨੂੰ ਦੇਖੋ।

ਏਆਈ ਵਿਜ਼ਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ

ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਖਤਰੇ ਵਾਲਾ ਤਰੀਕਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾਂਚਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ — ਜਾਂ ਇੱਕ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੱਲ ਚੁੱਕੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਜਾਣੇ ਜਾਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕੋ। ਆਪਣੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਗਾਹਕ ਖੰਡਾਂ ਤੋਂ ਪੈਰੋਨਾ ਬਣਾਓ, ਆਪਣੇ ਸੰਕਲਪ ਪੂਲ ਨੂੰ ਪਸੰਦਗੀ ਰੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਪੈਰੋਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਜ਼ਰੀਏ ਚਲਾਓ, ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਏ.ਆਈ. ਦੀ ਛਾਂਟ ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਮ ਦੇ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਜਾਂ ਵਿਬਾਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ArgumenTroupe ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਝ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਸ ਨਕਲੀ ਪੈਨਲ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ਆਪਣੇ ਸੇਗਮੈਂਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪਰਸੋਨਾਸ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੋ, ਇਹ ਚਲਾਓ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਵੈਰੀਐਂਟ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗਜ਼ ਨੂੰ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਧਾਰਭੂਤ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਲਈ AI ਐਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕੀ ਹੈ? ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ

ਤੁਸੀਂ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਏਆਈ ਨਾਲ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਆਪਣੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰੋ, ਆਪਣੇ ਟਾਰਗਟ ਦਰਸ਼ਕ ਖੰਡਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਏਆਈ ਪੈਰੋਨਾਸ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰੋ, ਨਕਲੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੈਸ਼ਨ ਚਲਾਓ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ। ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ: ਪੈਰੋਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨਕਲ, A/B ਪਸੰਦ ਰੈਂਕਿੰਗ, ਸੁਨੇਹਾ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਟੈਸਟਿੰਗ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਡੇ ਵਿਚਾਰ ਪੂਲ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੁਝ ਵਿੱਚ ਸੰਗੀਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ, ਪਹਿਲਾਂ ਮੀਡੀਆ ਬਜਟ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ।

AI ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਾਸਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦਰਸ਼ਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਕਿੰਨੀ ਸਹੀ ਹੈ?

ਸਿੰਥੇਟਿਕ ਪੈਨਲਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਮਨੁੱਖੀ ਪੈਨਲਾਂ ਨਾਲ ਸੰਰਚਿਤ ਪਸੰਦ ਦੇ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਦਿਸ਼ਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਬੰਧ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਅੰਕੜੇ ਲਗਭਗ 85-92% ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਲਲੇਖਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਮੁੱਖ ਅੰਕ ਅਕਸਰ ਨਾਰਮਲਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ — ਇਸਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਓ)। ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਰੈਂਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਸੀਟੀਆਰ ਵਰਗੇ ਅਬਸੋਲਿਊਟ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ। ਸੰਕਲਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫੈਸਲਾਕਾਰੀ ਅੰਤਰਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨਾਲ ਨੇੜੇ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

AI ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਪ੍ਰੀ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਿੰਨੀ ਹੈ?

ਪੰਰਪਰਿਕ ਪੂਰਵ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਧਿਐਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ $10,000-$50,000 ਦੀ ਲਾਗਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ 4-6 ਹਫ਼ਤੇ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਰਫ 3-5 ਵੈਰੀਐਂਟਸ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਏਆਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਹਰ ਅਧਿਐਨ ਲਈ ਕੁਝ ਸੌ ਤੋਂ ਕੁਝ ਹਜ਼ਾਰ ਡਾਲਰ ਤੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ 20 ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਆਰਥਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਵ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕੀ ਏਆਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਸਲ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ?

ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇਹ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਏਆਈ ਪ੍ਰੀ-ਟੈਸਟਿੰਗ ਇੱਕ ਛਾਂਟਣ ਦਾ ਪੜਾਅ ਹੈ: ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਸਤੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸਿਮਟਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਫਿਰ ਵਾਸਤਵਿਕ ਵਿਹਾਰ ਨਾਲ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ ਕਮਜ਼ੋਰ ਰਚਨਾ 'ਤੇ ਘੱਟ ਪੈਸਾ ਖਰਚਣ ਅਤੇ ਜੋ ਸ਼ਿਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਉਸ 'ਤੇ ਵੱਧ ਭਰੋਸਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ।

AI ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ?

ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਨਾਜੁਕ ਜਾਂ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਾਸਿਆ, ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ੇ — ਜਿੱਥੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਪਤਲਾ ਹੈ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਐਸੇ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਲਈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਲਈ ਏਆਈ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਪਰ ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਸਤਵਿਕ ਦਰਸ਼ਕ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਾਰੀ ਭਾਰਤ ਦਿਓ।

ਆਪਣੀ ਅਗਲੀ ਮੁਹਿੰਮ ਨੂੰ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੀ-ਟੈਸਟ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਡਾਲਰ ਮੀਡੀਆ ਬਜਟ ਖਰਚ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਦਰਸ਼ਕ ਪੈਨਲ ਨਾਲ 20 ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਕਰੋ।

ਮੁਫਤ ਟ੍ਰਾਇਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ