Para aclarar, esto es lo que estás preguntando:
¿Podemos crear algún tipo de algoritmo de prueba A / B o de varianza múltiple en un sitio web que utiliza la mutación automática de elementos del sitio web junto con un tipo de bucle de retroalimentación para converger automáticamente en algún tipo de “óptimo”, utilizando algún tipo de algoritmo de optimización.
Si bien esto suena genial en teoría, no conozco ningún lugar donde este tipo de algoritmos de optimización automática se usen en una escala significativa. Sé a ciencia cierta que nunca hicimos algo así cuando estuve en Amazon. En parte porque la plataforma interna de pruebas A / B no era compatible con nada parecido, y en parte porque es una idea bastante terrible para la mayoría de las cosas no triviales:
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- En cualquier sitio web que no sea trivial, la búsqueda de elementos mediante la colocación de elementos mediante programación puede conducir fácilmente a efectos no locales, por ejemplo, la alineación y la colocación de otros elementos en otras partes de la página.
- Lo mismo con la fuente mutante y el tamaño del texto. Los diseñadores web pasan mucho tiempo jugando con el tamaño y la ubicación para asegurarse de que funcionan correctamente en múltiples plataformas, y desviarse de ese ajuste manual podría conducir fácilmente a problemas.
- Cambiar los esquemas de color en los botones o el texto puede afectar drásticamente la percepción de la marca, por lo que no es algo que desee que haga un algoritmo. Los cambios significativos de sitio / color definitivamente tendrían que ser manejados a mano.
Pude ver que esto es útil para un * muy * pequeño subconjunto de problemas. Por ejemplo, determinar el tono * exacto * de “púrpura” en los botones “Comprar ahora”. O determinar el orden exacto en el que se muestran las imágenes de un modelo para que las personas permanezcan más tiempo en un perfil de modelo de modelo. Pero la mayoría de las cosas se reducen a un pequeño puñado de opciones prácticas comprobables y descartables (recuerde, no quiere arruinar la experiencia de su cliente en nombre de la experimentación), por lo que este tipo de cosas no es aplicable de manera más general.
