DMEXCO 2018: Künstliche Intelligenz – Verwirrung statt Nutzen

Das beherrschende Thema der diesjährigen DMEXCO 2018 war wenig überraschend Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz). Zwar war das Interesse sehr groß, doch gleichzeitig spürte man auch die Verunsicherung unter den Besuchern.

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Echtzeit-Personalisierung mit Machine Learning & NodeJS

Heißester Trend in der Welt der Conversion Optimierung ist aktuell Machine Learning (AI). In meinem ersten Video erkläre an einem einfachen Beispiel einer kleinen Personalisierungs-Kampagne, wie Machine Learning dazu genutzt werden kann, um die Conversion-Wahrscheinlichkeit eines Nutzers in Echtzeit vorherzusagen. 

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Welche Rolle spielt Ajax für A/B-Tests?

Ajax steht für Asynchronous JavaScript and XML und ermöglichst Ajax vor allem eine Kommunikation von Client und Server ohne die Seite neu laden zu müssen.

Ajax schafft damit in der Entwicklung seit Jahren neue Möglichkeiten und hat vor allem die User-Experience in Web deutlich verbessert. In der Welt des A/B-Testings und der Personalisierung, stellt Ajax allerdings die Entwickler häufig vor Herausforderungen. 

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Die Auswirkungen von Polling auf Single-Page-Applications

Eines der größten Herausforderungen in der Umsetzung von A/B Tests und Personalisierungs-Kampagnen ist das Event-Handling. Vor allem Single-Page-Applications und Webseiten die Inhalte dynamisch nachladen, sind davon betroffen. Eine Methode die häufig eingesetzt wird, ist das Polling.

In diesem Beitrag möchte ich erläutern was Polling genau ist, welches Risiko es mit sich bringt und warum man darauf am besten verzichten sollte.

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Mutation Observer: Auf Änderungen im DOM reagieren

Entwickler von A/B-Tests und Personalisierungen haben es viel schwerer als ihre Kollegen mit der Macht über das Front- und Backend. Denn sie können das DOM (Document Object Model) nur indirekt beeinflussen und haben immer den Nachteil, die Seite lediglich mit einem einzigen Werkzeug manipulieren zu können – JavaScript.

Das verwenden von JavaScript, um das DOM in der Größenordnung von einem A/B-Test oder einer Personalsierung zu verändern, bringt viele Herausforderungen mit sich. Zwei davon möchte ich vorstellen.

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A/B Testing: Dieser Goal-Typ ist der Grund für die häufigsten Tracking-Fehler

Für ein aussagekräftiges Ergebnis beim A/B Testing ist das korrekte Tracking der KPIs (Goals) entscheidend. Tracking-Fehler sind nicht nur ärgerlich, sondern können im schlimmsten Fall zu einer falschen Interpretation des Testergebnisses führen. Dabei ließe sich ein fehlerhaftes Tracking zum Großteil vermeiden. Nach meiner Erfahrung ist ein spezifischer Goal-Typ der Grund für die häufigsten Tracking-Probleme.

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