Otimizador de conteúdo

O Content Optimizer é um agente que ajuda você a testar e otimizar o conteúdo das mensagens em grande escala, usando IA para gerar e avaliar automaticamente altos volumes de variantes de conteúdo.

Sobre o Content Optimizer

O Content Optimizer é um agente que funciona em uma etapa do canva. Ele ajuda você a definir os componentes da mensagem a serem testados, gerar variantes usando IA Generativa ou entrada manual, e otimizar automaticamente quais combinações de conteúdo são enviadas aos usuários. Este recurso ajuda você a:

• Otimizar linhas de assunto, cabeçalho do corpo, conteúdo do corpo ou CTA principal para e-mails.
• Melhorar continuamente o desempenho das mensagens sem a configuração manual de testes A/B.
• Testar rapidamente altos volumes de variantes de conteúdo, aproveitando a IA para ideação.
• Descontinuar automaticamente conteúdos com baixo desempenho e escalar os vencedores.

Saiba como criar uma etapa do Content Optimizer.

Casos de uso

E-mail

Como funciona?

O Content Optimizer usa um algoritmo multi-armed bandit não contextual para alocar mais envios a variantes de alto desempenho e reduzir a alocação para as de baixo desempenho. Com o tempo, isso resulta em uma melhoria contínua do conteúdo da sua mensagem, com mínima intervenção manual.

O algoritmo de otimização proprietário da Braze é construído especificamente para a natureza combinatória da etapa do Content Optimizer. Dado que cada mensagem é composta por vários componentes, o bandit aprende simultaneamente sobre o desempenho de cada componente (como a linha de assunto, corpo, CTA) e suas interações quando combinados em uma mensagem. Mais concretamente, quando uma determinada combinação é enviada, todas as combinações que compartilham os mesmos componentes se beneficiam dos dados desse envio. Isso permite que o bandit aprenda muito mais rápido com a mesma quantidade de dados, em relação a um algoritmo bandit padrão.

Quando a etapa é lançada pela primeira vez, o Content Optimizer envia variantes aleatoriamente para coletar dados de desempenho iniciais. Após esse período inicial de exploração, o algoritmo começa a direcionar o tráfego para combinações de conteúdo de maior desempenho, reduzindo gradualmente a alocação para opções de baixo desempenho. Durante o período de exploração, o tráfego é geralmente distribuído entre as variantes disponíveis para permitir que o algoritmo aprenda com seu desempenho relativo.

O Content Optimizer é semelhante à etapa de Mensagem no Canvas, com recursos como horários de silêncio, Intelligent Timing e registro de eventos. Você pode configurar uma etapa do Content Optimizer criando uma mensagem base e definindo quais componentes de conteúdo (como linha de assunto, texto do corpo ou chamada para ação) otimizar. Variantes para cada componente podem ser geradas com IA ou inseridas manualmente, e tags Liquid devem ser adicionadas à mensagem base para mapear componentes no conteúdo da mensagem.

Cada usuário recebe uma mensagem por entrada na etapa do Otimizador de Conteúdo. Reentradas são tratadas como novas, sem memória de variantes anteriores.

Para melhores resultados, use o Otimizador de Conteúdo em Canvases onde os usuários entram na etapa gradualmente ao longo do tempo, como em Canvases recorrentes ou sempre ativos com volume diário consistente. Se todos os usuários entrarem na etapa de uma vez, o agente não terá tempo para aprender com os resultados iniciais. A etapa se comportará mais como um teste A/B estático do que como um motor de otimização ao vivo.

Isso significa que você ainda pode usar o Otimizador de Conteúdo em Canvases de envio único ou de curto prazo, mas apenas se os usuários estiverem entrando na etapa ao longo de um período prolongado (por exemplo, através de uma etapa de postergação, entrada agendada ou fluxo acionado por API). Certifique-se de que a etapa tenha tráfego e tempo suficientes para observar diferenças de desempenho antes de alcançar a maioria dos usuários.

Conceitos-chave

Limitações

• O Content Optimizer está atualmente em beta e disponível apenas para mensagens de e-mail.
• O agente pode gerar até 125 combinações por etapa:
  • Até 3 componentes por etapa
  • Até 5 variantes para cada componente
• Apenas uma mensagem é enviada por usuário por entrada. Não há memória de envios anteriores para reentradas.
• Os profissionais de marketing devem inserir manualmente as tags Liquid para cada componente no criador de mensagem onde as variantes do componente de conteúdo definido devem ser exibidas.

Como meus dados são usados e enviados para a OpenAI?

Para gerar a saída de IA por meio dos recursos de IA da Braze que a Braze identifica como alavancando a OpenAI (“Saída”), a Braze enviará seu prompt, como conteúdo de mensagens, diretrizes da marca, dados de campanhas anteriores ou qualquer outra entrada, conforme aplicável (“Entrada”) para a OpenAI. Os dados enviados para a OpenAI pelo Braze não identificam você ou seus Usuários, a menos que você opte por incluir informações exclusivamente identificáveis em seus dados. De acordo com os compromissos da plataforma API da OpenAI, os dados enviados à API da OpenAI via Braze não são usados para treinar ou aprimorar os modelos da OpenAI e serão excluídos após 30 dias pela OpenAI de seus sistemas. Entre você e a Braze, a saída é sua propriedade intelectual. A Braze não fará nenhuma reivindicação de propriedade de direitos autorais sobre tais Produtos. A Braze não oferece nenhuma garantia de qualquer tipo com relação a qualquer conteúdo gerado por IA em geral, incluindo o Resultado.

Próximos passos

• Entre em contato com seu gerente de sucesso do cliente para participar da versão beta ou para suporte na integração.
• Saiba como criar uma etapa do Content Optimizer.