前言：Adobe Target 能做的不只 A/B 測試？
在這個數位行銷競爭愈發激烈的時代，消費者對品牌體驗的期待早已從「網站能跑、資訊能看」轉變為「這是不是為我量身打造的」。當訪客在進入網站後，如果感覺內容與自己毫不相關、CTA 不夠吸引、介面混亂，那麼他離開網站的機率可能比你想像中更高。
因此，數位最佳化與個人化早已不再是加分項，而是轉換率提升與顧客留存的必備策略。Adobe Target 正是幫助企業邁向「一對一數位體驗」的關鍵工具。
許多行銷團隊對 Adobe Target 的第一印象往往是 A/B 測試工具，事實上，它遠遠不止如此。透過 AI 智慧分配、行為分群、即時內容推薦等進階功能，Adobe Target 能夠真正實現「每位用戶看到的網站都不同」的願景。
本篇文章將帶你深入了解 Adobe Target 的三大核心功能模組：A/B 與多變量測試（Auto-Target）、Experience Targeting、以及 Adobe Sensei 驅動的 AI Recommendations，幫助你評估哪些功能最適合應用在你的網站與業務目標上。
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功能一：A/B 測試與多變量測試
1. 傳統測試功能的進化版
A/B 測試是數位行銷中最基本、卻也是最重要的最佳化手段。它允許你設計兩種不同版本的頁面或元件，並將流量分配給不同群體，觀察哪一組表現較佳。例如：
- Banner A vs. Banner B：哪個點擊率較高？
- CTA 語句 A（立即了解） B（免費體驗）：哪個提升轉換率？
- 登入流程設計 A vs. B：哪一組平均完成時間較短？
Adobe Target 提供的 A/B 測試工具，不僅可以快速設置與部署，還支援後台自動追蹤與整合 Adobe Analytics 的數據（若整合 A4T），讓你的測試結果更具行為層面的深度分析。
2. Multivariate Testing（MVT）
當你需要同時測試多個元素（例如：圖片 + 文案 + 按鈕顏色），MVT 可讓你有效縮短測試時間與資料量。Adobe Target 提供矩陣建模方式，協助你找出在多變數交錯下表現最好的組合。
3. Auto-Target：AI 模型即時選擇最佳版本
真正令人驚艷的是 Auto-Target。這是 Adobe Target 進階 AI 功能，由 Adobe Sensei 引擎驅動。它不再只是把流量平均分給版本 A 和版本 B，而是根據使用者的屬性與行為模式，預測哪一個內容最有可能成功轉換。
舉例來說：
- 來自行動裝置的訪客，過往偏好簡化流程 → 顯示行動導向的 CTA
- 來自高價值用戶區段的訪客 → 顯示 VIP 專屬優惠版型
Auto-Target 是企業從「靜態分流測試」進化到「動態個人化體驗」的重要轉折點。更重要的是，它能隨著時間學習與優化，即時應對市場行為變化，讓你的網站永遠保持最佳表現版本。
功能二：Experience Targeting
Experience Targeting（簡稱 ET）是一種讓你針對特定受眾設定不同頁面內容的功能。它的邏輯與過去 EDM 行銷的分眾概念類似，但應用在網站或 App 上，範圍更廣、彈性更強。
你可以根據以下條件切換內容：
- 使用者是否登入？
- 所在地區、語言、幣別？
- 裝置類型（桌機／手機）？
- 是否來自特定流量來源（如 EDM、Google 廣告）？
- 過往互動歷史（是否有加入購物車、是否點過優惠頁等）？
應用範例：
金融產業
若使用者已持有信用卡，顯示「升等優惠」；若尚未申辦，顯示「立即辦卡」CTA。
電商平台
台灣用戶顯示新台幣、香港用戶顯示港幣；過去常購買童裝的客戶，自動跳轉童裝專區首頁。
B2B 製造業
依據來訪 IP 類型判斷產業，導入不同產業專屬內容與案例推薦。
這樣的即時內容切換，不僅提升使用者的參與感與黏著度，更能在轉換流程中給予最合適的刺激點。
Adobe Target 的 ET 模組操作上非常直覺，可透過視覺化介面設置條件與內容版本，並支援與 Adobe Audience Manager 或 Real-Time CDP 串接，實現更精細的受眾細分與即時內容投放。
功能三：Recommendations
Adobe Target 內建的推薦系統（Recommendations）功能，專為需要大規模產品或內容推薦的網站而設計。無論你是零售電商、媒體出版、訂閱平台或教育平台，都能用最簡單的方式建構屬於你自己的「猜你喜歡」系統。
推薦模型的基礎來自 Adobe Sensei，它支援多種推薦邏輯：
- 根據內容相似性推薦（Content Similarity）
- 根據熱門程度推薦（Most Viewed / Most Purchased）
- 根據瀏覽行為推薦（People who viewed this, also viewed…）
- 根據購物車推薦（Frequently Bought Together）
- 根據客戶歷史興趣推薦（Personalized Ranking）
電商應用範例
- 商品頁底部加上「與此商品相關」區塊
- 首頁推薦「根據你最近瀏覽」的專屬商品
- 結帳頁提示「一起購買更划算」組合包
內容平台應用範例
- 根據用戶觀看紀錄推薦類似影片
- 根據地區語系推薦在地化新聞／內容
這些功能在 UI 上可快速佈署，只需指定推薦位置、模型、版型，即可開始訓練模型與產出內容。更棒的是，Target Recommendations 可搭配 ET、Auto-Target 同步使用，打造「分眾投放 + 即時推薦」的混合體驗。
如何結合數據做出最佳體驗
Adobe Target 與 Adobe Analytics 的整合稱為 A4T（Analytics for Target），是企業使用 Target 達到最大價值的關鍵。
整合效益包括：
- 使用 Analytics 的轉換指標（如申請成功、加入購物車）作為 Target 測試的判斷依據
- 將 Analytics 中建立的 Audience 直接導入 Target 進行投放
- 在 Adobe Workspace 報表中直接檢視所有 Target 活動成效
這樣做不只提升測試精準度，也可讓行銷人員與資料分析師在同一個平台上合作。若企業同時使用 Adobe Real-Time CDP，還可結合 1st party 資料建立即時分群，讓個人化行銷完全數據驅動。
總結：從測試到 AI 驅動，Adobe Target 助你打造智慧體驗
在現代數位行銷中，光有流量已不再是勝負關鍵，體驗與互動的「質」才是驅動轉換的核心力量。Adobe Target 不僅是一個 A/B 測試平台，更是一個整合 AI、內容、數據與用戶行為的「智慧體驗引擎」。
它讓企業能夠從「被動觀察數據」轉型為「主動優化每次互動」，從提升點擊率、加購率，到強化品牌體驗與客戶忠誠度，Adobe Target 提供完整的工具與架構，協助你把網站變成「懂用戶」的平台。
不論你是剛起步探索個人化行銷的中型企業，還是已建立成熟 MarTech 架構的大型組織，Adobe Target 都可以依據你的需求彈性調整並擴展應用範圍。
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