Airbnb 使用 AI 来优化某些操作，例如基于用户行为分析的个性化推荐、通过 AI 分析个性特征和社交媒体活动及发布内容来增强客人筛选，以及 AI 驱动的定价优化。
此外，Airbnb首席执行官布莱恩·切斯基还宣布，该平台计划通过人工智能图像识别技术，伊拉克电报数据 让新房源的发布比以往更加便捷。人工智能将能够利用房东上传到平台的照片生成配套设施清单，从而加快房源发布流程，提高效率。
那么，这对人类团队意味着什么？自由。
通过人工智能处理低价值任务，CRO 专家可以大展宏图——测试新的商业模式、探索创新的客户获取策略以及开展深入的用户研究。
这从根本上改变了人类团队的角色。他们将不再负责细微的调整，从而将精力集中在那些能够真正改变业务、影响深远的战略性实验以及高风险、高回报的举措上。
实验的成本方程正在改变
从历史上看，实验的成本很高，而且对于许多公司来说，实验总是受到成本的限制。
运行CRO项目需要大量资源，这限制了企业实际可进行的测试数量。每次测试都需要：
- 研究;
- 设计;
- 发展;
- 工程;
- 数据分析。
如果成功率较低（通常如此），每次成功实验的成本就会变得高昂。
在最近的一次网络研讨会上，CXL 总裁 Hesh Fekry 和实验传奇人物 Ton Wesseling 探讨了SEO 和在线营销顾问兼演讲者AI 如何有可能接管传统上由 CRO 团队负责的小规模测试。
“对一些公司来说，实验根本没有经济意义。成本超过了潜在的收益，”韦斯林说。
这就是人工智能将改变一切的地方。
- 自动化实验降低了人力成本。
- 可以以几乎零的增量成本运行更多测试。
- 更快的迭代意味着复合学习。
通过自动化日常任务，AI 显著降低了实验成本，使 CRO 比以往更具可扩展性和成本效益。
韦塞林直言不讳：
这些小型实验和各种调整都能带来收益。如果我们能实现工作自动化，成本就会下降，商业前景也会更加光明。
实验的基本经济学正在发生变化：
- 当人工智能驱动测试时，成本不再是限制因素。
- 如果每次实验的成本明显较低，公司就应该测试所有内容。
借助 AI，企业现在可以用更少的资源测试更多假设，从而更快地获得有价值的洞察。结果如何？CRO 策略不仅能优化网页，还能重塑商业模式，推动业务大幅增长。
人工智能与人类：谁拥有学习成果？
AI主导的实验存在一个隐患：如果AI负责测试，人类是否会失去洞察力？实验的意义不仅仅在于找到成功的方法，更在于理解用户行为背后的原因。
“那些曾经从事该流程的人们将会失去洞察力。洞察力将存在于系统内部。”
随之而来的是一些有趣的考虑：
- 人工智能可以优化但无法解释其逻辑。
- 人工智能可以提高转化率，但可能无法为人类团队提供战略要点。
- 人工智能驱动的学习可能是一个黑匣子——缺乏可见性；公司可能会错过关键的见解。
人工智能是一种工具，而不是黑匣子——为什么人类的监督仍然重要
虽然人工智能在自动化任务和发现规律方面非常出色，但它并非万无一失。监控不力的人工智能系统可能会变成“黑匣子”，做出无人能完全理解的决策。
到目前为止，我们大多数人都经历过机器学习的幻觉，例如 ChatGPT 只是在回答查询时编造事实。但在转化率优化 (CRO) 中，AI 驱动的系统可能会错误地检测出模式，或者 AI 驱动的推荐系统可能会“幻化”用户行为和转化率之间的关联，从而推荐一些无法提升性能甚至可能损害性能的更改。
这时，人类的监督就至关重要。
如上所述，Airbnb 使用人工智能驱动的定价优化，利用位置、季节和竞争对手价格等各种数据点来建议最佳价格点。人工智能驱动的动态定价模型当然可以优化收入，但如果不加以控制，可能会无意中疏远某些客户群体。
同样，亚马逊和 Shopify 也使用人工智能支持的结账优化功能，短信列表 例如一键支付（可保存并自动填充付款详情）来简化购买流程，或使用“一键结账”或“立即购买”来缩短结账流程并提高转化率。但如果没有人工监督，它可能会忽略关键的安全步骤，从而增加欺诈风险。
如何避免人工智能黑匣子
为了确保人工智能不会隐藏学习成果，公司需要：
- 人工智能驱动实验的结构化文档。
- 人工智能-人类混合模型，其中人工智能进行优化，而人类则分析见解。
- 反馈循环确保人工智能驱动的测试转化为整个企业的学习。
否则，团队可能会面临让AI孤立地进行优化的风险——在提高转化率的同时，却错失关键的学习机会。归根结底，AI应该强化战略，而不是盲目地指挥战略。当AI与人类专业知识协同工作时，才能取得最佳成果。