A/B 测试：AI 生成的电子邮件图像与人类生成的电子邮件图像

messi74

让我们想象一下这样的场景：您刚刚收到两封推广同一款产品的电子邮件。其中一封包含一张引人注目的生动图像，似乎与品牌形象完美融合，而另一封则显示了一种抽象的视觉效果，让人感觉有点……不对劲。现在，如果我告诉您其中一封是由经验丰富的设计师制作的，而另一封是由尖端人工智能生成的，您会怎么想？很有趣，对吧？这不仅仅是一个假设的情况。我们Stripo决定进行这项精确的测试，以揭示电子邮件营销领域中人工智能图像生成和人工生成图像背后的真相。

设置舞台
我们的目标从一开始就非常明确：

可辨别性：作为接收者，你能否确定哪张图像是人工智能的作品、哪张图像带有人类的痕迹？

偏好/性能：归根结底，哪种图像更能吸 阿曼移动电话号码数据库 引你并表现出更高的性能？人工智能的精确度还是人类艺术家的细致入微的触觉？

成本效益：在时间、资源和最终产出之间，哪种方法最有效？

有没有感受到启示的刺激？好吧，做好准备！

展示我们的 A/B 测试图像
我们是视觉动物，不是吗？一张图片胜过千言万语，在我们的 A/B 测试中，我们并排展开了两个故事——一个由人类之手书写（或者说，画出？），另一个由人工智能算法雕刻而成。左侧是设计师制作的图像，右侧是人工智能生成的图像。

有关交互模块的电子邮件：

果如何？如果我们自己这么说的话，那结果相当有启发性：

对于我们大多数使用人工智能生成的图像的电子邮件区块，结果有点不尽如人意。参与度差异明显，有时甚至下降 10%。

为什么会有如此明显的差异？问题就在于此：人工智能虽然非常出色，但往往倾向于抽象的视觉效果。这些图像通常会忽略与特定主题或品牌相关的复杂细节。这类似于在需要定制照片时使用通用的库存图片。另一方面，设计师从背景开始，编织受内容启发并以品牌手册为指导的视觉效果。不幸的是，我们当前的人工智能工具还没有掌握理解品牌手册或内容细微差别的程度。