Realiza experimentos A/B/C o A/B/n cuando una variante no sea suficiente. Compara varias estrategias de clasificación, relevancia, personalización o merchandising en el mismo periodo de tráfico para avanzar más rápido, reducir las conjeturas e identificar la mejor vía a seguir.

AI Ranking ayuda a traducir el comportamiento de los clientes en una mejor organización de los resultados. Las pruebas A/B muestran a los equipos dónde se genera un mayor impacto, qué señales generan los mejores resultados y cómo aplicar la automatización con confianza en las experiencias de búsqueda, navegación y descubrimiento.

Realiza un seguimiento de los resultados que indican si un cambio está dando resultado, incluyendo la tasa de clics, la tasa de conversión, la tasa de adición al carrito, la tasa de compra, los ingresos, el número de resultados nulos y la posición media de los clics. Utiliza intervalos de confianza, índices de confianza y tendencias a lo largo del tiempo para determinar si un resultado es lo suficientemente fiable como para actuar en consecuencia.

Cuando los datos identifiquen una variante principal, adopta fácilmente la nueva configuración.