Optimizador de contenidos

Content Optimizer es un agente que te ayuda a probar y optimizar el contenido de los mensajes a gran escala, utilizando la inteligencia artificial para generar y evaluar automáticamente grandes volúmenes de variantes de contenido.

Acerca del optimizador de contenido

Content Optimizer es un agente que se ejecuta en un paso en Canvas. Te ayuda a definir los componentes del mensaje que deseas probar, generar variantes mediante IA generativa o entrada manual, y optimizar automáticamente las combinaciones de contenido que se envían a los usuarios. Esta característica te ayuda a:

• Optimiza las líneas del asunto, el encabezado del cuerpo, el contenido del cuerpo o la llamada a la acción principal de los correos electrónicos.
• Mejora continuamente el rendimiento de los mensajes sin necesidad de configurar pruebas A/B manuales.
• Prueba rápidamente grandes volúmenes de variantes de contenido, aprovechando la inteligencia artificial para la ideación.
• Eliminar automáticamente el contenido de bajo rendimiento y ampliar el contenido más exitoso.

Aprende a crear un paso de optimizador de contenido.

Ejemplos

Correo electrónico

Cómo funciona

Content Optimizer utiliza un algoritmo bandido multiarma no contextual para asignar más envíos a las variantes de alto rendimiento y reducir la asignación a las de bajo rendimiento. Con el tiempo, esto se traduce en una mejora continua del contenido de tus mensajes, con una intervención manual mínima.

El algoritmo de optimización bandit patentado por Braze se ha diseñado específicamente para la naturaleza combinatoria del paso del optimizador de contenido. Dado que cada mensaje se compone de varios elementos, el bandido aprende simultáneamente sobre el rendimiento de cada elemento (como la línea del asunto, el cuerpo del mensaje o la llamada a la acción) y sobre sus interacciones cuando se combinan en un mensaje. Más concretamente, cuando se envía una combinación determinada, todas las combinaciones que comparten los mismos componentes se benefician de los datos de ese envío. Esto permite que el bandido aprenda mucho más rápido con la misma cantidad de datos, en comparación con un algoritmo bandido estándar.

Cuando se inicia el paso por primera vez, Content Optimizer envía variantes aleatoriamente para recopilar datos de rendimiento iniciales. Tras este periodo inicial de exploración, el algoritmo comienza a desviar el tráfico hacia combinaciones de contenido con mejor rendimiento, reduciendo gradualmente la asignación a las opciones con peor rendimiento. Durante el periodo de exploración, el tráfico se distribuye generalmente entre las variantes disponibles para permitir que el algoritmo aprenda de su rendimiento relativo.

El optimizador de contenido es similar al paso Mensaje de Canvas, con características como horas tranquilas, Intelligent Timing y registro de eventos. Puedes configurar un paso de optimizador de contenido creando un mensaje base y definiendo qué componentes del contenido (como la línea del asunto, el cuerpo del texto o la llamada a la acción) deseas optimizar. Las variantes de cada componente pueden generarse con IA o introducirse manualmente, y deben añadirse etiquetas de Liquid al mensaje base para mapear los componentes al contenido del mensaje.

Cada usuario recibe un mensaje por cada entrada en el paso Optimizador de contenido. Las reentradas se tratan como nuevas, sin memoria de variantes anteriores.

Para obtener los mejores resultados, utiliza el Optimizador de contenido en lienzos en los que los usuarios entran gradualmente a lo largo del tiempo, como en lienzos recurrentes o siempre activos con un volumen diario constante. Si todos los usuarios entran en la etapa a la vez, el agente no tendrá tiempo para aprender de los primeros resultados. El paso se comportará más como una prueba A/B estática que como un motor de optimización en vivo.

Esto significa que todavía puedes utilizar Content Optimizer en lienzos de envío único o de corta duración, pero solo si los usuarios entran en el paso durante un periodo prolongado (por ejemplo, a través de un paso de retraso, una entrada programada o un flujo desencadenado por API). Asegúrate de que el paso tenga suficiente tráfico y tiempo para observar las diferencias de rendimiento antes de llegar a la mayoría de los usuarios.

Conceptos clave

Limitaciones

• Content Optimizer se encuentra actualmente en fase beta y solo está disponible para mensajes de correo electrónico.
• El agente puede generar hasta 125 combinaciones por paso:
  • Hasta 3 componentes por paso
  • Hasta 5 variantes para cada componente
• Solo se envía un mensaje por usuario y por entrada. No hay memoria de envíos anteriores para reentradas.
• Los especialistas en marketing deben insertar manualmente etiquetas de Liquid para cada componente en el creador de mensajes donde deben mostrarse las variantes de contenido definidas.

¿Cómo se utilizan y envían mis datos a OpenAI?

Para generar resultados de IA a través de las características de IA de Braze que Braze identifique como que aprovechan OpenAI (“Resultados”), Braze enviará tus indicaciones, como contenido de mensajes, directrices de marca, datos de campañas anteriores o cualquier otra entrada, según corresponda (“Entrada”) a OpenAI. Las entradas enviadas a OpenAI desde Braze no te identifican a ti ni a tus usuarios, a menos que elijas incluir información identificadora única en tus entradas. Según los compromisos de la plataforma API de OpenAI, los datos enviados a la API de OpenAI a través de Braze no se utilizan para entrenar o mejorar los modelos de OpenAI y OpenAI los eliminará de sus sistemas transcurridos 30 días. Entre tú y Braze, la Salida es tu propiedad intelectual. Braze no hará valer ninguna reclamación de propiedad de derechos de autor sobre dicha Salida. Braze no ofrece garantías de ningún tipo con respecto a ningún contenido generado por IA en general, incluida la Salida.

Próximos pasos

• Ponte en contacto con tu administrador del éxito del cliente para unirte a la versión beta o para obtener asistencia para la incorporación.
• Aprende a crear un paso de optimizador de contenido.