שימוש ב-AI לאופטימיזציה של דפי נחיתה: תכנון, יצירה ושיפור ביצועים

AI הפך את העבודה על דפי נחיתה למהירה הרבה יותר. אפשר לייצר כותרות, לשכתב מסרים, להציע מבנה, ליצור תמונות ולבנות כמה גרסאות של אותו רעיון בזמן קצר. אבל אם המטרה היא באמת לשפר ביצועים, דווקא היכולת לייצר עוד תוכן היא החלק הפחות מעניין.

כשאני בוחן דף נחיתה שלא עובד מספיק טוב, אני לא מתחיל בשאלה "מה AI יכול לשנות כאן?". קודם צריך להבין מה בכלל לא עובד. יכול להיות שהכותרת לא ברורה, אבל יכול להיות גם שההצעה חלשה, שהמודעה מביאה קהל לא מתאים, שהמשתמש לא מקבל תשובה להתנגדות חשובה או שפשוט אין לנו מספיק מידע כדי לדעת איפה הבעיה.

כאן AI יכול להיות כלי מצוין, בתנאי שמשתמשים בו כחלק מהתהליך ולא כתחליף לחשיבה שמאחוריו.

קודם מוודאים שאנחנו יודעים מה אנחנו מודדים

לפני שמתחילים לשפר דף נחיתה, כדאי לוודא שאנחנו בכלל מסוגלים לדעת אם הוא השתפר. מה נחשב אצלנו להמרה? השארת פרטים, רכישה, קביעת פגישה, הרשמה או פעולה אחרת? האם הפעולה הזאת נמדדת בצורה תקינה? האם אנחנו יודעים מאיזה קמפיין או מקור הגיע המשתמש?

זה נשמע בסיסי, אבל לא מעט החלטות מתקבלות על סמך נתונים שלא נבדקו מספיק. טופס יכול לשלוח אירוע פעמיים, מקור תנועה יכול להיעלם בדרך, או שמדד שנראה טוב בדוח בכלל לא מספר לנו אם הגיעו לקוחות טובים יותר.

גם AI לא יציל מדידה לא טובה. להפך, הוא מסוגל לנתח נתונים שגויים בצורה מאוד משכנעת.

אחרי שהבסיס הזה מסודר אפשר להתחיל לשאול שאלות מעניינות יותר.

לא מבקשים מ-AI לנחש מה הלקוח רוצה

אחת הדרכים החלשות להשתמש ב-AI היא לכתוב לו: "זה דף הנחיתה שלי. תגיד לי איך לשפר אותו".

הוא ימצא דברים להגיד, ואולי אפילו דברים שנשמעים הגיוניים. הבעיה היא שהוא עדיין לא יודע מספיק על העסק, על הקהל ועל מה שקורה בפועל.

במקום זה, כדאי לתת לו חומר אמיתי לעבוד איתו. אפשר להשתמש במסרים מהקמפיין שמביא את התנועה, בשאילתות חיפוש, בשאלות שחוזרות בשיחות מכירה, בביקורות של לקוחות, בנתוני אנליטיקה, בתוצאות של טפסים, בסקרים ובהקלטות של משתמשים. כמובן, כשמדובר במידע של לקוחות צריך לעבוד בהתאם למדיניות הפרטיות ולהימנע מהעברת מידע אישי או רגיש לכלי שלא אושר לכך.

הערך של AI בשלב הזה הוא היכולת לעבור על הרבה מידע ולעזור לנו לראות דברים שחוזרים על עצמם. למשל, שאלה שלקוחות מעלים שוב ושוב, התנגדות שמופיעה גם בשיחות מכירה וגם בטפסים, או פער בין מה שהמודעה מבטיחה לבין מה שהדף מדגיש.

במקום לשאול את ה-AI מה לדעתו הלקוח רוצה, אפשר להשתמש בו כדי להבין טוב יותר את מה שהלקוחות כבר אומרים ועושים.

מחפשים את הבעיה לפני שכותבים את הפתרון

נניח שיש דף שמביא תנועה אבל מעט אנשים משאירים פרטים. קל מאוד לקפוץ לפתרונות: לקצר את הטופס, לשנות את ה-CTA, להחליף תמונה או לכתוב כותרת אחרת.

לפני זה כדאי להבין מה אנחנו רואים. אם אנשים כמעט לא מגיעים לטופס, אולי הבעיה נמצאת הרבה קודם. אם הם מגיעים אליו אבל לא שולחים אותו, זו כבר שאלה אחרת. אם משתמשים חוזרים שוב ושוב לאזור המחיר, זה מעניין, אבל עדיין לא אומר שהמחיר גבוה מדי.

מפות חום והקלטות משתמשים יכולות להראות לנו התנהגות, אבל הן לא מסבירות בוודאות מה עומד מאחוריה. כאן AI יכול לעזור בניתוח. אפשר להשתמש בו כדי לזהות דפוסים, לחבר בין מידע ממקורות שונים ולהעלות כמה הסברים אפשריים למה שאנחנו רואים.

החלק החשוב הוא לא לקבל את ההסבר הראשון כאמת.

אם הנתונים מראים שאנשים מגיעים לטופס אבל לא משלימים אותו, ובמקביל לקוחות שואלים שוב ושוב "מה קורה אחרי שאני משאיר פרטים?", יכול להיות שהבעיה בכלל אינה מספר השדות. אולי חסרה ליד הטופס שורה פשוטה שמסבירה מה יקרה אחרי השליחה.

כבר יש כאן סיבה אמיתית לבצע שינוי, ולא רק תחושת בטן.

עכשיו AI הופך לכלי יצירה מצוין

אחרי שיש לנו כיוון, הרבה יותר קל להשתמש ב-AI בצורה טובה. אפשר לבקש ממנו להציע כמה דרכים לחדד את הכותרת בהתאם לבעיה שמצאנו, להשוות בין ניסוחים שונים של הצעת הערך, לקצר הסבר מורכב, לענות בצורה טובה יותר על התנגדות או ליצור גרסאות שונות של אותו אזור בדף.

גם כאן אני לא מחפש "כותרת ממירה". אין ניסוח שממיר באופן אוטומטי. אני מחפש כמה דרכים טובות יותר להעביר את אותו רעיון, ואז בוחן איזו מהן מתאימה יותר לקהל ולדף.

אותו עיקרון נכון גם לעיצוב. AI יכול לעזור ביצירת ויזואליה, להציע כיוונים ולזרז את העבודה, אבל בדף נחיתה העיצוב צריך קודם כל לעזור למשתמש להבין. תמונה יפה שלא תורמת למסר, אנימציה שמפריעה לקריאה או עמוד מרשים שנטען לאט אינם שיפור.

המטרה אינה להוסיף AI לדף. המטרה היא להשתמש ב-AI כדי לקבל החלטות טובות יותר לגבי הדף.

איך יודעים שהשינוי באמת עבד?

כאן צריך קצת זהירות, כי קל מאוד לראות שינוי במספרים ולהחליט שמצאנו את הפתרון.

כאשר יש מספיק תנועה והמרות, אפשר להריץ ניסוי A/B מסודר ולהשוות בין שתי גרסאות. כיום גם מערכות ניסוי ואופטימיזציה משלבות AI בתהליך, החל מיצירת רעיונות וגרסאות ועד עזרה בניתוח התוצאות. אבל העובדה שקל יותר ליצור ניסויים לא אומרת שכדאי לבדוק כל רעיון שעולה לנו.

בדפים עם מעט תנועה קשה יותר להגיע למסקנה אמינה מניסוי כזה. במקרה הזה אפשר להיעזר יותר בשיחות עם לקוחות, בהקלטות משתמשים, בנתוני חיפוש ובשינויים שיש להם הצדקה ברורה, ואז לעקוב בזהירות אחרי התוצאה.

חשוב גם לא להתייחס להשוואה של "לפני ואחרי" כהוכחה מוחלטת. בתקופה שבין שתי המדידות יכולים להשתנות הקמפיין, הקהל, העונה, התקציב ודברים נוספים שמשפיעים על התוצאה.

AI יכול לקצר מאוד את הניתוח, אבל הוא לא מבטל את הצורך להבין מה באמת ניתן להסיק מהנתונים.

גם עלייה בהמרות היא לא תמיד ניצחון

אחד הדברים שקל לפספס באופטימיזציה של דפי נחיתה הוא שהדף אינו המטרה הסופית.

אם הצלחנו לגרום ליותר אנשים להשאיר פרטים, אבל רוב הפניות החדשות אינן מתאימות לעסק, לא בטוח ששיפרנו משהו. אם הורדנו חסמים עד כדי כך שאנשים ממלאים טופס בלי להבין את המחיר או את השירות, שיעור ההמרה יכול לעלות בזמן שאיכות הלידים יורדת.

בדף שמייצר לידים אני רוצה, ככל האפשר, להסתכל גם על מה שקורה אחר כך. כמה מהפניות היו רלוונטיות, כמה הגיעו לשיחה, כמה הפכו ללקוחות ומה עלה לנו להשיג אותם.

זו אחת הנקודות שבהן AI יכול להיות שימושי במיוחד, כי הוא מסוגל לעזור לנתח מידע שמגיע ממספר מקורות. אבל הוא יכול לעבוד רק עם המידע שיש לנו. אם אף אחד לא עוקב אחרי איכות הלידים, אין לו דרך להשלים את מה שחסר.

אז איפה AI באמת נותן יתרון?

בעיניי, היתרון הגדול הוא לא שהוא יודע לכתוב דף נחיתה. עשינו את זה גם לפניו.

הוא מאפשר לנו לעבור הרבה יותר מהר בין שלבי העבודה: לאסוף מידע, לסכם אותו, למצוא דפוסים, לבחון כמה הסברים אפשריים, ליצור חלופות ולנתח את מה שקרה אחרי השינוי.

התהליך עצמו נשאר די פשוט. מבינים מה רוצים להשיג, בודקים מה קורה היום, מחפשים את הבעיה, יוצרים שינוי שיש מאחוריו סיבה ומודדים מה קרה אחריו.

AI פשוט מאפשר לעשות חלק גדול מהעבודה הזאת מהר יותר, ולעיתים גם לעבור על כמות מידע שבעבודה ידנית היה קשה יותר להתמודד איתה.

וזו גם הסיבה שאני לא חושב על דף נחיתה כמשהו שמסיימים לבנות וממשיכים הלאה. כשהוא עולה לאוויר אנחנו רק מתחילים לקבל מידע אמיתי על מה שעובד ומה לא.

דף נחיתה טוב מחבר בין מה שהעסק מציע לבין מה שהלקוח צריך להבין כדי להחליט להתקדם. אם AI עוזר לנו להבין את הלקוח טוב יותר, לזהות בעיות מהר יותר ולשפר את החיבור הזה על בסיס מידע ולא על בסיס ניחושים, הוא כבר עושה עבודה חשובה מאוד.

לא צריך ממנו קסמים. צריך לדעת איפה הוא באמת יכול לעזור.