在統計學上，A/B測試是一種雙樣本假設檢驗方法。這意味著通過進行受控的小型實驗，比較兩種不同選擇（A和B）的結果[1]。測試的結果會顯示哪個版本（或樣本）表現得更好。這實驗方法有時也被稱為拆分測試。
A/B測試在數字營銷及網頁設計的領域是一個很流行的實驗方法。例如，一家企業可設計兩個信用卡廣告的版本，以測試哪個版本能產生更高的轉化率。實際上，測試的變數可包括市場營銷材料的版本、觀眾群、投放廣告的地方/區域、市場營銷發佈的地方，而衡量結果的標準可包括轉化率或點擊率。
可是，在一些情況，A/B測試會較難執行，如網紅營銷。A/B測試會變的非常耗時間，甚至不可能。這是因為要同時在多個KOL測試的成本非常昂貴，且廣告商需細心挑選不同的網紅，經歷一些繁鎖冗長的談判過程。因此，在網紅營銷上進行A/B測試的效率一般都不高。
有了基於人工智能的網紅營銷的崛起，A/B測試的效率可被大大提高，使網紅營銷的A/B測試不僅有可能，且能符合成本效益。有了人工智能科技的協助，企業能同時在很多不同類別（如生活、美容、運動、電子產品）的多部KOL視頻中植入廣告，測試哪個網紅類別，甚至是哪個網紅最適合企業的營銷企劃。他們接著可以按結果調整策略並將廣告植入到能產生最佳效果的的網紅類別或個別網紅。對於一些跨國的市場營銷企劃，企業也可以對不同國家的很多不同網紅進行測試。透過這個方法，企業能大大減少進行網紅營銷A/B測試所需的時間。
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