عندما وجد فريق حملة باراك أوباما الانتخابية لعام 2008 صعوبة في تحويل زوار الموقع الإلكتروني للحملة إلى مشتركين، استعانوا بأحد مبادئ التسويق التجاري، وقرروا تغيير صيغة النص المستخدم على الموقع. قام الفريق باختبار ثلاث صيغات مختلفة للتسجيل وهي: «لمعرفة المزيد» و«انضم إلينا» و«سجِّل الآن»، لمقارنتها مع إشارة «التسجيل» المعتادة على الموقع الإلكتروني. وجد الفريق أن إشارة «لمعرفة المزيد» تفوقت على الإشارة الاعتيادية بنسبة هائلة بلغت 18,6%. وعندما أُجري اختبار هذه الإشارة إلى جانب ستة خيارات مختلفة للصور ومقاطع الفيديو المصاحبة، عززت التشكيلة الأفضل من معدل التسجيل بالموقع بأكثر من ثلاث نقاط مئوية. وبينما قد يبدو هذا الرقم صغيرًا، فقد قدرت الحملة أن هذا التغيير قد ساهم بمفرده في ما يقرب من 3 ملايين اشتراك جديد على الموقع عبر البريد الإلكتروني، وفي حصول الحملة على تبرعات جديدة بقيمة 60 مليون دولار. وبعد أربع سنوات، أجرت حملة إعادة انتخاب أوباما أكثر من 500 اختبار أ/ب مشابه عبر شبكة الإنترنت والبريد الإلكتروني خلال ٢٠ شهرًا، مما زاد من معدل التحويل الخاص بالتبرعات بنسبة 29%، بالإضافة إلى زيادة معدل التحويل الخاص بالتسجيل على الموقع الإلكتروني بنسبة 161%6.
يعمل اختبار أ/ب، والذي يطلق عليه أحيانًا اختبار الانقسام، على مقارنة متغيرين أو أكثر في إعلان أو رسالة معينة لتحديد أيهما يحقق النتائج الأفضل. وعادة ما تُجري الحملات هذه الاختبارات على صفحات التبرعات من أجل زيادة المساهمات. في عام 2016، أجرت حملة «بين كارسون» الرئاسية بالولايات المتحدة تجربة لمعرفة ما إذا كان منح نسخ من الكتاب الخاص بكارسون سيحقق المزيد من التبرعات، بالمقارنة مع منح قبعات الكشافة. ومن خلال توجيه زوار الموقع الإلكتروني الخاص بالحملة عشوائيًّا إلى صفحة التبرع بالكتاب أو إلى صفحة التبرع بالقبعات، يمكن للحملة أن تقيس أيًّا من العرضين يحقق نجاحًا أكبر. وإذا تبين أن القبعة هي الخيار الأنجح، فكان بإمكان الحملة أن تُجري اختبارًا آخر بأن تضع خيار القبعة في مقارنة مع خيار منح حقائب قماشية على سبيل المثال، وبذلك يمكن للحملة مواصلة تحسين الموقع الإلكتروني الخاص بها.
يستكشف مقال نُشر على مجلة «ميديام Medium» الرقمية كيف اختبرت حملة «بين كارسون» الرئاسية في عام 2016 ما إذا كان إهداء كتاب أو قبعة أكثر فاعلية في جذب التبرعات للحملة. أُجري الاختبار على الموقع الرسمي لبين كارسون (BenCarson.com)، والذي لم يعد نشطًا في وقت كتابة المقال.
المصدر: Medium, accessed 11 March 2019.
وعلى الرغم من أن استخدام اختبار أ/ب الرقمي هو أمر شائع اليوم في مجالي التكنولوجيا والحملات الدعائية، فإن لهذا الاختبار تاريخًا تناظريًّا طويلًا يرجع إلى عشرينيات القرن العشرين، عندما قام خبير الإحصائيات البريطاني «رونالد فيشار» بوضع مبادئ الرياضيات الأساسية التي يخضع لها الاختبار عن طريق اختبار نمو المحاصيل باستخدام الأسمدة على قطعة أرض ومنعها عن أخرى. ومنذ ذلك الحين، دُمج اختبار أ/ب في المجال السياسي، وصار جزءًا من الممارسات المعتادة التي تتبعها الحملات بتطبيقه على المواقع الإلكترونية ورسائل البريد الإلكتروني (مثل خانة الموضوع والنص الأساسي) وعناصر التصميم (مثل الصور والخلفيات والأزرار) والعناوين الرئيسية والبريد المباشر والتلفزيون والمكالمات الهاتفية وحتى الرسائل النصية من أجل التوصل إلى «الرسائل المناسبة» للحملة، . وقد سهل عدد من الخدمات من إجراء الحملات السياسية لاختبار أ/ب، مما مكنها من اختبار عدة متغيرات في آنٍ واحد.
يعتمد العاملون بالحملات على البيانات الشخصية أثناء إعداد وتقييم اختبارات أ/ب. ففي البداية، يُستخدم الاختبار لتحديد المؤهلين للخضوع لتجربة معينة. فإذا كانت حملة ما تهدف إلى حشد الأمهات العاملات في منطقة ذات قاعدة انتخابية متأرجحة، أو إلى زيادة عدد الحضور في التجمعات التي تنظمها الحملة على سبيل المثال، فإن بإمكانها أن تُجري تجارب باستخدام عناوين الإقامة التي يُحصل عليها من سجلات الناخبين أو من خلال تبادل البيانات أو غير ذلك من المصادر. ما دامت الحملة لديها البيانات ذات الصلة، بالإضافة إلى عدد كافٍ من الأفراد من أجل إجراء تجارب سليمة إحصائيًّا، فليس هناك من حدود للتجارب التي يمكن إجراؤها، وفقًا للقوانين المحلية.
تعتمد اختبارات أ/ب أيضًا على البيانات الشخصية في تتبع الاستجابة للتجارب. فإذا تلقيت رسالة عبر البريد الإلكتروني من إحدى الحملات، فإن الحملة على الأغلب تتتبع معدلات فتح الرسالة ومعدلات النقر على الروابط المرفقة بها من أجل تحديد ما إذا كنت تتفاعل معها أم لا. ويمكن القيام بالمزيد من التنقيب في هذه البيانات، فإذا ألغيت اشتراكك في قائمة البريد الإلكتروني، ربما يتم اعتبارك من الناخبين غير المرجح تصويتهم للمرشح المعني. أما إذا كنت تفتح رسائل البريد الإلكتروني التي ترسلها الحملة على الفور وباستمرار، فقد تعتبرك الحملة متطوعًا واعدًا.
المملكة المتحدة: يصف مدير حملة التصويت لصالح خروج المملكة المتحدة من الاتحاد الأوروبي في استفتاء «بريكزت Brexit» في عام 2016، «دومينيك كامينجز»، كيف استخدمت الحملة البيانات الشخصية وأجرت التجارب عليها لمساعدتها في الفوز. وفقًا لكامينجز، تمكن خبراء البيانات بالحملة بعد إجراء مسح على الناخبين في المملكة المتحدة من القيام بأشياء مثل «استهداف النساء ما بين سن 35 و45 عامًا واللاتي يعشن في مناطق جغرافية معينة، أو استهداف من يحملن شهادات منهن أو من لا يحملن شهادات [...] بشكل أساسي، قمنا بإجراء سلسلة من التجارب في العالم الرقمي، ثم انتقينا ما نجح منها».
فقد قامت حملة التصويت لصالح الخروج بتقسيم الناخبين إلى ثلاث مجموعات: هؤلاء المؤكد تصويتهم لصالح البقاء، وهؤلاء المؤكد تصويتهم لصالح الخروج، وهؤلاء الذين لم يحسموا أمرهم. وقامت حملة التصويت لصالح الخروج باستثمار 98% من الميزانية المخصصة للتسويق في تجارب رقمية على المجموعة الأخيرة، وقامت باختبار خمس صيغ مختلفة من الرسائل عليهم، وكانت الرسالة الأنجح هي «استعد السيطرة». وقد أشارت الأبحاث إلى أن استخدام لفظ «الاستعادة» أثار مشاعر الغضب لدى الناخبين وكراهية خسارة ما كانوا يشعرون أنهم يملكونه، ولا سيما خسارة السيطرة.«ما دامت الحملة لديها البيانات ذات الصلة، بالإضافة إلى عدد كافٍ من الأفراد من أجل إجراء تجارب سليمة إحصائيًّا، فليس هناك من حدود للتجارب التي يمكن إجراؤها، وفقًا للقوانين المحلية».
تتجه اختبارات أ/ب نحو إنتاج المتغيرات بشكل يعتمد على الخوارزميات، حيث تُستخدم البيانات لإنشاء الإعلانات الأكثر جاذبية بالنسبة إلى مستخدم معين. فيسمح إنتاج المتغيرات خوارزميًّا أن تحدد الحواسيب ما يراه المستخدم عن طريق تخصيص إعلانات بتصميمات متنوعة لمختلف المستخدمين، كلٍّ على حدة. التُقطت هذه الصورة من ڤيديو ترويجي لأحد منتجات شركة فيسبوك تحت اسم "dynamic creative"، وهي منصة للتجريب يشيع استخدامها من قبل الحملات السياسية. ويوضح التعليق الصوتي المصاحب للڤيديو أن الجهات المعلنة تقدم الصور ومقاطع الفيديو والنصوص ودعوات العمل والميزانية والجماهير المستهدفة من الإعلان، ثم تقوم المنصة بتحديد المزيج الأفضل بالنسبة إلى جمهور معين
المصدر: Facebook Ad Library, accessed 22 February 2019.
الولايات المتحدة: تستخدم بعض الحملات السياسية في الولايات المتحدة اختبارات أ/ب على نطاق مذهل، حتى عند مقارنته باستخدام الشركات الخاصة لهذا الاختبار. ولم يكن هذا أكثر وضوحًا مما كانت عليه الحال أثناء مشاركة دونالد ترامب في السباق الرئاسي لعام 2016. وصف «جاري كوبي»، وهو المسؤول عن الإعلانات الرقمية وجمع التبرعات بحملة ترامب، إجراء الحملة لاختبارات أ/ب بأنه «أشبه بإجراء اختبارات أ/ب تحت تأثير المنشطات». ويُفترض أن الحملة كانت تختبر ما بين 40 ألف و50 ألف متغير يوميًّا، وهو ما تبين أنه أمر مربح.
وبحسب «مايكل بابياك»، وهو المدير السابق لتقنيات التسويق في اللجنة الوطنية بالحزب الجمهوري، فقد أجرى فريق اللجنة المسؤول عن رفع الأداء والتجارب، 300 اختبار على الموقع الرسمي لدونالد ترامب في الفترة ما بين يوليو ونوفمبر من عام 2016، الأمر الذي حقق إيرادات إضافية بقيمة 30 مليون دولار. ووجد الفريق أن الرسائل المؤيدة لترامب تفوقت على الرسائل المعارضة لهيلاري كلينتون، وعلى أي نص آخر ذي مضمون سلبي. وبعد مرور فترة طويلة على الانتخابات، وبالتحديد في مايو من عام 2018، أعلن «كوبي» على موقع تويتر أن الفريق لم يزل لديه أكثر من 4000 إعلان نشط يمكن استخدامها من أجل «الاختبار والتعلم»، وبذلك امتدت أنشطة جمع المعلومات الاستخباراتية التي تقوم بها الحملة إلى ما بعد الانتخابات
تُظهر هذه اللقطة المصورة من كتيب الاختبارات الخاص باللجنة الوطنية للحزب الجمهوري، والمنشورة على مكتبة «سكريبد Scribd» الرقمية، كيف اختبرت حملة دونالد ترامب هاتين الصورتين لمقارنة استخدامهما كخلفية لصفحة التبرعات على موقع الحملة الإلكتروني. وتفوقت صورة ترامب على صورة كلينتون بنسبة بلغت حوالي ٨٠%34.
المصدر:
RNC Testing Booklet, accessed 7 January 2019.
من المؤكد أنك كنت جزءًا من اختبارات أ/ب. فقد قال «كريستيان رادر»، مدير موقع «أوكيه كيوبيد okCupid» في مدونة في عام 2014: «حزروا يا قوم: إذا كنتم تستخدمون الإنترنت، فإنكم تخضعون لمئات التجارب طيلة الوقت وعلى أي موقع، فهكذا تعمل المواقع الإلكترونية». وأشار معلق آخر: «إن جميع المنتجات والعلامات التجارية والسياسيين والمؤسسات الخيرية والحركات الاجتماعية تحاول التلاعب بمشاعرك بشكل ما، ولذلك فهي تُجري اختبارات أ/ب لمعرفة كيفية القيام بذلك». لقد أصبح إجراء اختبارات أ/ب ممارسة اعتيادية لدى أي كيان تقريبًا له تواجد على شبكة الإنترنت. وعلى الرغم من أنك قد تتمكن من تحديد التجارب التي تشارك فيها من خلال تفحص الروابط التشعبية وتحليل ملفات تعريف الارتباط الخاصة بالطرف الثالث، فإنه ليس هناك من طريقة يمكن من خلالها أن تعرف على نحو شامل أية تجارب تم إدراجك فيها من قبل الحملات السياسية.
تُشجع تلك الإعلانات المأخوذة من أرشيف الإعلانات الخاص بفيسبوك المواطنين الهنود على تنظيم لقاء للاستماع إلى خطاب رئيس الوزراء «ناريدرا مودي» إلى الأمة. وبينما يتطابق نص الرسائل المستخدمة للاشتراك بالحملة في النسخ الثلاث من الإعلان، فإن الصور المصاحبة لها تختلف فيما بينها اختلافًا طفيفًا. تكلفت الإعلانات الثلاثة أقل من 15 دولارًا أمريكيًّا، وشوهدت ما بين 10 آلاف و60 ألف مرة3
المصدر: Facebook Ad Library, accessed 11 March 2019.
↘ تسمح اختبارات أ/ب للحملات أن تختبر فرضياتها، وأن تتجنب الإذعان إلى ما يُسمى بـ«رأي الشخص الأعلى أجرًا»، وهو تعبير تهكمي يُستخدم لوصف عملية اتخاذ القرار المعتادة. فإذا تم اختبار رسالة سياسية معينة بشكل صحيح، فيمكن لذلك أن يدحض الافتراضات الخاطئة.
↘ لقد أشار أحد الخبراء أنه «من المنطقي أن نستنتج أن هذا التوجه قد يؤدي إلى تدفق كمٍّ من الرسائل الفريدة والمخصصة تستهدف كل ناخب على حدة، ويتم تحديثها باستمرار استنادًا إلى نتائج اختبارات أ/ب». ولأن اختبارات أ/ب يمكن توجيهها بشكل انتقائي وتعديلها بهدف استمالة الأشخاص، فإن ذلك يخاطر بتقويض الفهم العام للقضايا السياسية ويفتح الباب لمزيد من الأساليب التلاعبية.
↘ إذ يتزايد توجه الخدمات الخاصة بإجراء اختبارات أ/ب نحو الآلية، يصبح من الممكن أن تنشئ الخوارزميات المزيد من المتغيرات وأن تمزج بين النصوص والوسائط والأزرار وما إلى ذلك، بناءً على ما تقدمه الحملات من مدخلات. وذلك يعني ظاهريًّا أن الآلات سوف تحدد - بدلًا من الأشخاص - المحتوى الذي يراه الناخب المحتمل ويقرأه، الأمر الذي قد يشكل سابقة لإنشاء محتوى سياسي مخصص خالٍ من الرقابة البشرية.
تتجه اختبارات أ/ب نحو إنتاج المتغيرات بشكل يعتمد على الخوارزميات، حيث تُستخدم البيانات لإنشاء الإعلانات الأكثر جاذبية بالنسبة إلى مستخدم معين. فيسمح إنتاج المتغيرات خوارزميًّا أن تحدد الحواسيب ما يراه المستخدم عن طريق تخصيص إعلانات بتصميمات متنوعة لمختلف المستخدمين، كلٍّ على حدة. التُقطت هذه الصورة من ڤيديو ترويجي لأحد منتجات شركة فيسبوك تحت اسم "dynamic creative"، وهي منصة للتجريب يشيع استخدامها من قبل الحملات السياسية. ويوضح التعليق الصوتي المصاحب للڤيديو أن الجهات المعلنة تقدم الصور ومقاطع الفيديو والنصوص ودعوات العمل والميزانية والجماهير المستهدفة من الإعلان، ثم تقوم المنصة بتحديد المزيج الأفضل بالنسبة إلى جمهور معين.
المصدر: Facebook Dynamic Creative, accessed 7 January 2019.
↘ إذا أظهر أحد الاختبارات تأثيرًا مرغوبًا وكبيرًا، فما هو مصير الناخبين الذين تعرضوا للمتغير «الخاسر»، والذين قد يكونون نتيجة لذلك أقل ميلًا بشكل ما للإشتراك في نشرة إعلامية ما أو للتطوع أو متابعة الأخبار السياسية أو للتصويت؟
↘ إن الناخبين عمومًا لا يكون لديهم دراية بمشاركتهم في تلك التجارب، كما أن طلب إذن المشاركة غالبًا ما يتم من خلال سياسات الخصوصية، والتي عادةً ما يقبلها المستخدمون بدون قراءتها. ونتيجة لهذا الغياب في الوعي، فليس هناك من طريقة لكي يختار المشاركون الانسحاب من هذه التجارب. وعلاوة على ذلك، فإن العديد من الناخبين ليسوا على دراية بما تحمله مشاركتهم في تجارب في الماضي من آثار عليهم.
↘ وغالبًا ما تُجري الحملات السياسية هذه التجارب على الأشخاص في غياب رقابة مستقلة وأخلاقية.
↘ يمكن أن يستخدم السياسيون اختبارات أ/ب كأساس لاختبار فكرة معينة، ثم إخفاؤها إن فشلت أو الترويج لها إن نجحت.
↘ يمكن لهذه الاختبارات أن تعفي السياسي من أن يبدو مترددًا بشأن قضية معينة من خلال اختبار رسائل مختلفة والخروج للعلن بالناجح منها. وبحسب ما ذكره أحد الكُتَّاب، بدلًا من السعي للحصول على إجماع أو اتخاذ قرارات سياسية محفوفة بالمخاطر، توفر البيانات المعتمدة على التجارب والتي توفرها اختبارات أ/ب الحل الأمثل: «لِمَ تعقد المناظرات بينما يمكنك أن تجري اختبارات؟».
↘ تجازف اختبارات أ/ب بالالتفاف حول عملية التفكير المنطقي بأسرها أثناء البحث عن الخيارات الأنجح، حيث تعيد توجيه انتباه الحملات من القضايا إلى خيارات الألوان الخاصة بزر معين.
↘ تُصعِّب اختبارات أ/ب من عملية مراقبة الحملات، فبدلًا من متابعة النشاط الخاص بموقع إلكتروني واحد، قد يتعين على مجموعات المراقبة متابعة متغيرات متعددة على نفس الموقع الإلكتروني.
Author: Varoon Bashyakarla