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注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
对一些营销人员来说，A/B测试是显而易见的。
毕竟，在将营销内容发送给大众之前，没有什么比知道目标受众更喜欢哪种营销内容更好的了。
尽管这种测试是一种永恒的营销技巧，但由于它的不确定性，它可能会有点令人沮丧。谢天谢地，当我们谈论常规A/B测试的升级时，有一个不太可能的超级英雄可以指出——机器学习。
如果你在A/B测试后发现不确定或不必要的结果，你可能想尝试机器学习，看看是否可以优化你的A/B测试。
如果你希望A/B测试可以更加简化和自动化，机器学习就是你需要的缺失元素。在下一节中，我们将更新A/B测试和机器学习的定义，然后了解它们如何协同工作，让营销人员的生活变得更加轻松。
在这一部分，我们将深入了解基础知识。这包括什么是A/B测试，什么是机器学习，以及它们如何对营销人员有益。
A/B测试是一种常见且强大的营销技巧。在发送营销信息之前，营销人员会向一部分受众发送"测试"版本，看看哪个版本表现更好。
使用A/B测试可以让你知道什么最能让你的顾客开心。例如，如果你正在使用一个推广的推文活动来支持一个新产品的发布，你可以使用自动化软件来测试该推文的不同版本，这样你就可以告诉如何向你的受众进行营销。
在看到哪条推文的点击率最高后，你就可以在营销信息中使用该版本，以及活动持续期间的模板。这样一来，参与度更有保证。
运行A/B测试非常简单。然而，你可能会在A/B测试中遇到一些障碍。
例如，你可能不得不在收到任何结论性结果之前做出最终选择，特别是如果你的截止日期很紧的话。
另一个可能的障碍？好吧，更多的人可能会喜欢选项一，但仍有一部分观众会选择b，而那些旨在吸引两
注：配图为UCI联合创智VI设计公司作品
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