AI

如果我們告訴您，AI 不只是個流行詞，而是真正能讓您的 EDM 行銷效能翻倍的工具，您會怎麼想？有 97% 的企業主相信 AI 工具能幫助他們的業務發展，難怪 EDM 行銷會成為他們優先用 AI 最佳化的管道之一。

過去需要手動進行實驗並等待好幾天才能取得數據，現在 AI 能夠讓您更快做出決定、提供個人化見解並獲得更好的績效。現在就來看看如何利用 AI 來精進您的 A/B 測試策略，不只是跟上潮流，而是領先一步。

傳統的郵件 A/B 測試模式

您應該很熟悉這個做法：花上一整週撰寫郵件主旨，將 A 版發給一組受眾，B 版發給另一組，等待結果、比較開啟率率，然後重複同樣步驟。這種方法雖然可行，但也有不少痛點：

• 蒐集有意義的數據需要時間。
• 您通常一次只能測試一個變數。
• 結果可能會受到發送時間、名單分眾，甚至天氣等因素的影響而產生偏差。

手動的 A/B 測試仍然有其價值，但說實話 — 您有一半時間是在靠直覺操作。而當您面臨要快速交出成果的壓力時，這種憑感覺的做法可能會代價高昂。

輪到 AI 上場：您的全新郵件 A/B 測試助手

AI 並不會讓 A/B 測試變得多餘 — 它讓測試變得更有彈性。想像 AI 是您測試流程引擎蓋下的強力引擎。不只是告訴您「什麼有效」，AI 還能幫助您了解「為什麼有效」，甚至預測「下次什麼會更有效」。

以下是 AI 提升您 A/B 測試效能的幾種方式：

郵件主旨的預測分析

與其隨機測試郵件主旨，不如讓 AI 模型分析成千上萬個過去的電子報，預測哪些關鍵字、長度或格式最有可能產生最好的效果。如果您不是使用現成工具，而是自行建立模型，可能需要軟體開發人員協助，將自然語言處理（NLP）流程與基於歷史資料的訓練工作流程整合進來。

即時最佳化

傳統的 A/B 測試通常要等到收集到足夠數據後，才能選出表現最佳的版本。而由 AI 驅動的平台則能即時調整活動，根據即時結果將發送量重新分配給表現最好的版本。這代表更少的機會流失，以及更高的投資報酬率（ROI）。

多變量測試變得簡單

以往同時測試多個變數是一場後勤惡夢。但現在，AI 能在同一個行銷活動中，同時處理郵件主旨、寄送時間、版面配置、行為召喚（CTA）等多個元素。它處理資料的速度遠超任何人類團隊，並且能準確地分離出影響績效的因素。這一切都歸功於自然語言處理（NLP）的運用，使其能在人類無法掌握的龐大資料集中，得出類似人類的結論。

行為個人化

如果 AI 可以幫助您更聰明地進行分眾，為什麼還要進行廣泛測試？透過分析用戶行為資料，AI 能讓您能夠針對不同的使用者角色執行更準確的測試。針對特定利基市場，分眾往往根據購買旅程階段與關鍵字意圖來進行 — AI 驅動的行為測試，讓您能在郵件工作流程中反映這些原則，提升相關性與連貫性。

如何開始將 AI 納入 A/B 測試流程

在全面導入之前，請記住：AI 是一項工具，而不是萬靈丹。它在與人類的創意與策略思維搭配時效果最佳。以下是您可以開始使用 AI 來強化 A/B 測試策略的方法：

1. 匯出並分析歷史郵件數據

首先將過往的行銷活動資料匯出成 CSV 檔或導入資料倉庫。別忘了包含像是開啟率（open Rate）、點擊率（CTR）、轉換率、退件率（bounce rate）以及寄送時間等變數。接著進行相關性分析（例如皮爾森卡方檢定），以找出哪些因素穩定地影響績效表現。這將成為您應用任何 AI 模型的基礎。您可以使用 Python 的 pandas 套件進行分析，或者將資料集匯入 Google AutoML Tables 等無須編碼的觀點。

2. 透過多臂賭徒演算法實施自適應測試

將靜態的 A/B 測試切分方式，轉換為動態的流量分配機制。使用支援多臂賭徒（Multi-Armed Bandit）演算法的工具，這類算法會在發送電子報期間，自動將更多流量分配給表現較佳的版本。像是 VWO、Mutiny，或使用 TensorFlow Probability 建立自訂的 Bandit 模型，都能利用貝葉斯最佳化（Bayesian Optimization）並根據即時使用者行為來改善測試效率，無需等待完整的統計顯著性。

3. 整合電子郵件與網站的行為追蹤

安裝像 Segment 或 Heap 這樣的行為追蹤工具，以收集使用者在開啟郵件後的行為資料。透過 Webhook 或 API 將這些工具與您的電子郵件平台串接，即可追蹤使用者從「開啟郵件 → 造訪網站 → 產品互動 → 完成購買」的整個流程。將這些完整漏斗（full-funnel）的數據輸入 AI 引擎，能帶來比點擊數據更深入的效能觀點

4. 使用 AI 與評分模型自動生成測試變體

利用基於 GPT 的 AI 文案工具（例如 OpenAI API 或 Jasper）根據您表現最佳的電子報，大量生成郵件主旨、標題和 CTA（行為召喚）。然後，將這些變體交給如 Phrasee 或您自行微調的大型語言模型（LLM）進行評分。在上線前捨棄潛力低的變體，能節省發送量並提高測試的精準度。

真實世界的影響：AI 的 A/B 測試實際樣貌

假設您正在發送一封產品公告的郵件。傳統上，您可能會對兩個郵件主旨和兩個 CTA（行為召喚）進行 A/B 測試，將它們發送給靜態的名單分群，然後等待結果。但有了 AI，您可以將整個流程重構為一個持續回饋的循環。

當然，這一切的關鍵在於穩定的資料流管理。如果沒有自動化流程來收集活動與使用者行為數據，AI 的回饋機制就會中斷。使用集中式系統，確保每一個訊號 — 例如開啟、點擊、購買 — 都能不斷回饋到模型中。

這樣一來，您的平台就能分析先前電子報的元資料與互動訊號，例如哪一種主旨語調在點擊後帶來最高轉換、哪一個 CTA 增加了網站停留時間、哪一種版面配置促進了最多的滾動行為。根據這些資訊，系統可以自動生成主旨行變體，並使用訓練自您自有資料的 NLP 模型來預測它們的表現。

完成這些後，AI 可以即時執行多變量測試，並動態地將流量導向文案、設計與 CTA 最佳組合。它甚至能針對不同用戶分群自動變化版面元素，而無需您製作多個郵件版本。同時，發送時間最佳化演算法會根據每位用戶最可能開啟郵件的時間進行分發。

這不僅節省時間，還能建立一個數據飛輪，使每次活動都能最佳化下一次 — 不只是從測試的角度，更是從系統大規模理解用戶行為的層面上。

最後的想法

AI 在 EDM 行銷中不再是遙遠的未來。它已經來到我們身邊，並正在重新定義聰明行銷人員的運作方式。無論是測試主旨行還是建立整個電子報，AI 都能幫助您做得更好、更快，並大幅減少猜測。

如果您已經在使用像 Benchmark Email 這樣的平台，現在就可以開始將 AI 融入 A/B 測試中。越早採用，您累積的資料就越多，結果也會越強大。

所以別再等了。讓 AI 改善您的 A/B 測試，提升您的電子郵件策略，並釋放團隊的時間，專注在他們最擅長的事情上：打造真正能產生連結的電子報。