打造AI智能著陸頁,實(shí)現(xiàn)真正的千人千面

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受限于技術(shù)能力與成本,當(dāng)前并非所有公司都能實(shí)現(xiàn)AI智能著陸頁,并且AI智能著陸頁也不能完全代替優(yōu)化人員。

當(dāng)業(yè)務(wù)范圍廣、渠道數(shù)量多、流量差異大時(shí),動(dòng)態(tài)著陸頁無法高效的完成流量匹配、頁面優(yōu)化的工作。

這時(shí),就需要AI化的智能著陸頁,來實(shí)現(xiàn)真正的千人千面。

下面是我關(guān)于AI智能著陸頁的一些設(shè)想。

實(shí)現(xiàn)千人千面,簡單粗暴的方式就是:每個(gè)維度的細(xì)分流量,都有對(duì)應(yīng)的著陸頁

也就是說,我們需要大量的、不同的著陸頁。

假設(shè)有10個(gè)渠道,每個(gè)渠道10個(gè)計(jì)劃,每個(gè)計(jì)劃10個(gè)單元,每個(gè)單元10個(gè)創(chuàng)意,訪客分為新訪客、多次訪問、轉(zhuǎn)化未成交、已成交、流失等5個(gè)維度,那么需要的頁面數(shù)量就是:

10×10×10×10×5=50000

為了優(yōu)化轉(zhuǎn)化率,每個(gè)頁面需要自動(dòng)生成2個(gè)以上的、唯一變量測試頁面,進(jìn)行A/B測試。

通過這么多的著陸頁,來實(shí)現(xiàn)千人千面,具體需要什么功能呢?

AI智能著陸頁,需要具備什么

想要回答這個(gè)問題,就要了解,面對(duì)多維度的流量時(shí),當(dāng)前的著陸頁優(yōu)化存在哪些困難。

主要困難有:

  • 頁面制作:依賴設(shè)計(jì)師的經(jīng)驗(yàn)、能力,時(shí)間長,產(chǎn)出低
  • 流量匹配:不同渠道的流量,需要人工設(shè)置URL,匹配不同的頁面,低效耗時(shí)
  • 數(shù)據(jù)反饋:依賴人工統(tǒng)計(jì)、判斷,存在滯后性
  • 頁面優(yōu)化:控制變量越精確,越需要大量頁面
  • 流量分發(fā):A/B測試時(shí),無法準(zhǔn)確分發(fā)流量,影響轉(zhuǎn)化、測試效果
  • 創(chuàng)意修改:廣告元素變化,改變了數(shù)據(jù)參考基準(zhǔn),影響流量對(duì)著陸頁預(yù)期,上述工作需要重新開始

為了解決上述問題,需要:

  • 可視化編輯:頁面制作、修改可視化、模塊化、積木化;適配PC、移動(dòng)設(shè)備
  • 流量打標(biāo):根據(jù)URL跟蹤標(biāo)識(shí)、網(wǎng)站CRM等,為流量添加標(biāo)簽
  • 流量分發(fā):根據(jù)流量標(biāo)簽,定向、分層分發(fā)流量
  • 自動(dòng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):利用媒體API、網(wǎng)站CRM、熱圖等,自動(dòng)統(tǒng)計(jì)不同頁面、不同流量的轉(zhuǎn)化率、訪客行為
  • 自動(dòng)更新頁面:根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),自動(dòng)調(diào)整頁面模塊,并上線發(fā)布,參與測試

實(shí)現(xiàn)上述功能,需要:

  • 頁面生成模塊:人工編輯初始模板、模塊、內(nèi)容;批量生成單一變量模板;為頁面標(biāo)記對(duì)應(yīng)渠道、訪客身份、質(zhì)量等級(jí);自動(dòng)優(yōu)化頁面(根據(jù)分析模塊數(shù)據(jù),調(diào)整優(yōu)化模塊組合)
  • 流量打標(biāo)模塊:根據(jù)URL標(biāo)識(shí),判定來源渠道、創(chuàng)意;根據(jù)CRM數(shù)據(jù),判定訪客身份
  • 流量分發(fā)模塊:人工設(shè)置分發(fā)參數(shù),將打標(biāo)流量分發(fā)指對(duì)應(yīng)頁面
  • 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模塊:接入媒體、統(tǒng)計(jì)工具、咨詢工具、CRM系統(tǒng)API,統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)流量指標(biāo);熱圖功能,記錄不同流量在頁面的點(diǎn)擊、瀏覽等行為
  • 數(shù)據(jù)分析模塊:測算轉(zhuǎn)化率;模塊質(zhì)量判斷
  • 頁面評(píng)級(jí):根據(jù)轉(zhuǎn)化率指標(biāo),評(píng)定優(yōu)質(zhì)(優(yōu)先投放)、普通(優(yōu)化測試)、差(停止投放)
  • 模塊評(píng)級(jí):高點(diǎn)擊、高停留模塊,提前;低點(diǎn)擊、低停留模塊,靠后

將上述模塊通過合理的流程進(jìn)行串聯(lián),就可以實(shí)現(xiàn)著陸頁AI智能化。

AI智能著陸頁的運(yùn)行流程

一個(gè)大致的流程示意:

SEM M 13 B:千人千面,著陸頁AI化的思考文字說明下:

1. 人工編輯初始模板,并生成唯一標(biāo)記

比如:渠道1、計(jì)劃A、第1版著陸頁,標(biāo)記為:m1p1-v1。

后續(xù)自動(dòng)生成的頁面,也按照規(guī)則標(biāo)記。

比如:渠道1、計(jì)劃A、單元a、創(chuàng)意α、初始訪客,第1版第2次測試第3次優(yōu)化著陸頁,標(biāo)記為:m1p1u1c1user0-v1t2o3。

2. 所有的賬戶、渠道都使用同一個(gè)著陸頁URL,流量打標(biāo)模塊通過這個(gè)頁面,判斷流量來源,結(jié)合CRM數(shù)據(jù),給流量打標(biāo)。

比如,通過渠道1、計(jì)劃A、單元a、創(chuàng)意α進(jìn)到網(wǎng)站的初始訪客,標(biāo)記為:m1p1u1c1user0

3. 設(shè)置流量分發(fā)規(guī)則并分發(fā)流量。

比如,渠道1、計(jì)劃A過來的新訪客,90%使用第一版初始頁面;10%測試第一版測試頁面。

那么,將m1p1user0流量的90%,跳轉(zhuǎn)到m1p1user0-v1頁面;10%跳轉(zhuǎn)到m1p1user0-v1t1。

4. 通過API接口,統(tǒng)計(jì)不同頁面的數(shù)據(jù)。

比如,通過統(tǒng)計(jì)API,獲取流量的PV、瀏覽時(shí)長、跳出率;通過推廣API,獲取頁面對(duì)應(yīng)計(jì)劃的點(diǎn)擊、消費(fèi)數(shù)據(jù);通過咨詢工具、CRM的API,獲取頁面的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù);通過熱圖API,獲取點(diǎn)擊、屏幕停留時(shí)間數(shù)據(jù)。

5. 計(jì)算轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)、模塊點(diǎn)擊數(shù)據(jù),為頁面、模塊評(píng)級(jí)。

比如:m1p1user0-v1頁面轉(zhuǎn)化率高于設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn),或者高于其他頁面,那么繼續(xù)投放。

如果m1p1user0-v1t1轉(zhuǎn)化率符合設(shè)定標(biāo)準(zhǔn),需要繼續(xù)優(yōu)化,經(jīng)頁面生成模塊優(yōu)化后繼續(xù)投放測試。

如果m1p1user0-v1t1轉(zhuǎn)化率遠(yuǎn)低于設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)或其他頁面,停止投放。10%的測試流量自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到在投放的、更高轉(zhuǎn)化率的頁面。

整體來說,將各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)打通,通過程序判定,自動(dòng)調(diào)整頁面,并匹配流量。

如此,在不增加人工成本的前提下,提高頁面與流量的匹配度及頁面優(yōu)化效率,從而獲取更多回報(bào)。

AI智能著陸頁的局限

1. 受限于技術(shù)能力與成本,只有有實(shí)力的大企業(yè)可以使用。

一般的小企業(yè),或者渠道數(shù)量少的企業(yè),使用動(dòng)態(tài)著陸頁更方便。

可以參考《更高轉(zhuǎn)化的動(dòng)態(tài)著陸頁》。

2. 雖然實(shí)現(xiàn)了千人千面,但是,依舊是單頁面的優(yōu)化,是獨(dú)立于網(wǎng)站結(jié)構(gòu)之外的。

所以,AI著陸頁對(duì)于用戶注冊、下載后的運(yùn)營,并沒有太多幫助。

3. AI智能著陸頁不能完全代替優(yōu)化人員。

因?yàn)楹罄m(xù)自動(dòng)生成的頁面,都是基于最初人工設(shè)置的模板,系統(tǒng)不會(huì)憑空增加新的模塊、改變模塊內(nèi)容。

所以,當(dāng)有新的案例、資質(zhì)、數(shù)據(jù)等需要補(bǔ)充時(shí),需要人工的介入。

另外,每個(gè)被廢棄、被優(yōu)選的頁面,也應(yīng)該經(jīng)過人工判斷訪客的行為數(shù)據(jù),以及時(shí)做出調(diào)整模塊的決定。

以上,就是我關(guān)于著陸頁AI化的一些思考。

 

本文由 @小曹同學(xué) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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