Ten CPO pokazał mi, jak zbudować testy A/B w 2 minuty. (Żaden programista nie jest potrzebny) W dzisiejszym odcinku usiadłem z Frederikiem De Todaro na mistrzowskiej lekcji dotyczącej eksperymentowania z AI. Jest CPO w dziedzinie eksperymentowania od ponad 12 lat. Jeśli chcesz opanować eksperymentowanie w erze AI... 🎬 Obejrzyj teraz: 🎧 Lub posłuchaj: Spotify: Apple: Dziękujemy naszym sponsorom: 1. Mobbin: 2. Jira Product Discovery: 3. Product Faculty - 550 USD zniżki: 4. Maven - 100 USD zniżki: Omówiliśmy: 1. Eksperymentowanie z AI i 2. Eksperymentowanie dla funkcji AI Oto moje ulubione wnioski z każdego z nich. 1. Eksperymentowanie z AI a. AI przekształca wąskie gardło budowy w szybkość Większość zespołów przeprowadza testy A/B w mniej niż 20% wydania, ponieważ budowanie wariantów wymaga programistów. AI eliminuje to ograniczenie, generując warianty eksperymentów z prostych poleceń w ciągu minut zamiast sprintów. b. Multi-armed bandits > A/B dla wrażliwych na czas Tradycyjne testy A/B dzielą ruch równo i czekają na istotność statystyczną. Multi-armed bandits stopniowo przydzielają więcej ruchu do zwycięskich wariantów w czasie rzeczywistym, idealne dla firm medialnych testujących nagłówki. 1c. AI tworzy "pamięć UX" → zapobiega powtarzaniu błędów AI może przeszukać całą historię twoich eksperymentów i ostrzec, gdy zamierzasz przetestować coś, co już się nie udało. Ta wiedza instytucjonalna zapobiega zespołom marnowaniu czasu na wcześniej zweryfikowane ślepe zaułki. 2. Eksperymentowanie dla funkcji AI 2a. Mierz wyniki biznesowe, a nie tylko użycie Funkcje AI powinny wpływać na twoje kluczowe metryki biznesowe - takie jak liczba eksperymentów tworzonych codziennie - a nie tylko metryki zaangażowania. Jeśli twój asystent AI nie zwiększa rzeczywistej prędkości eksperymentowania, to kosztowny teatr. 2b. Użyj LLM jako sędziego do oceny dokładności AI Ustaw drugi model AI, aby ocenić odpowiedzi twojego głównego AI pod kątem dokładności, trafności i jakości kontekstu. Niech generuje podobne pytania na podstawie odpowiedzi AI, aby automatycznie weryfikować trafność odpowiedzi. 2c. Trzy kroki do pomiaru systemów AI RAG Spójrz na wierność (czy odpowiedź jest prawdziwa w odniesieniu do źródła?), trafność (czy jest trafna w odniesieniu do pytania?) i jakość kontekstu (czy kontekst jest rzeczywiście użyteczny?) Pełny artykuł tutaj: P.S. Czy używasz AI do eksperymentowania?