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注：配圖為UCI聯合創智VI設計公司作品
對一些營銷人員來說，A/B測試是顯而易見的。
畢竟，在將營銷內容發送給大眾之前，沒有什么比知道目標受眾更喜歡哪種營銷內容更好的了。
盡管這種測試是一種永恒的營銷技巧，但由于它的不確定性，它可能會有點令人沮喪。謝天謝地，當我們談論常規A/B測試的升級時，有一個不太可能的超級英雄可以指出——機器學習。
如果你在A/B測試后發現不確定或不必要的結果，你可能想嘗試機器學習，看看是否可以優化你的A/B測試。
如果你希望A/B測試可以更加簡化和自動化，機器學習就是你需要的缺失元素。在下一節中，我們將更新A/B測試和機器學習的定義，然后了解它們如何協同工作，讓營銷人員的生活變得更加輕松。
在這一部分，我們將深入了解基礎知識。這包括什么是A/B測試，什么是機器學習，以及它們如何對營銷人員有益。
A/B測試是一種常見且強大的營銷技巧。在發送營銷信息之前，營銷人員會向一部分受眾發送"測試"版本，看看哪個版本表現更好。
使用A/B測試可以讓你知道什么最能讓你的顧客開心。例如，如果你正在使用一個推廣的推文活動來支持一個新產品的發布，你可以使用自動化軟件來測試該推文的不同版本，這樣你就可以告訴如何向你的受眾進行營銷。
在看到哪條推文的點擊率最高后，你就可以在營銷信息中使用該版本，以及活動持續期間的模板。這樣一來，參與度更有保證。
運行A/B測試非常簡單。然而，你可能會在A/B測試中遇到一些障礙。
例如，你可能不得不在收到任何結論性結果之前做出最終選擇，特別是如果你的截止日期很緊的話。
另一個可能的障礙？好吧，更多的人可能會喜歡選項一，但仍有一部分觀眾會選擇b，而那些旨在吸引兩
注：配圖為UCI聯合創智VI設計公司作品
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