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Avec la fermeture de Google Optimize prévue pour septembre 2023, le processus de choix d'un nouvel outil de test A/B peut sembler intimidant. Pour aider les professionnels de l'optimisation de la conversion, cet article compile les meilleures alternatives disponibles, basées sur les recommandations d'experts. Face à une multitude d'options, il est essentiel de bien comprendre les forces et faiblesses de chaque outil afin de prendre la meilleure décision pour vos besoins spécifiques. Parmi ces alternatives, vous trouverez des plateformes très complètes comme A/B Smartly, AB Tasty, Adobe Target, et bien d'autres encore. L'article met en lumière des outils tels que AB Smartly, reconnu pour ses robustes capacités de débogage et de segmentation, ou encore Adobe Target, célèbre pour sa personnalisation automatisée. Pour ceux qui se concentrent sur les applications mobiles, Apptimize offre une solution de choix. Chaque solution a été soigneusement examinée, avec des retours précis sur ses avantages et inconvénients, ce qui facilite le processus de sélection. En conclusion, la fermeture de Google Optimize peut être l'opportunité de découvrir des outils encore plus adaptés à vos aspirations d'optimisation et de conversion. Découvrez les critiques des experts et trouvez la meilleure option pour faire passer vos tests A/B au niveau supérieur. Pour en savoir plus sur ces alternatives et trouver celle qui complétera le mieux votre écosystème technologique, lisez l'article complet.

Un mémo interne de Google récemment divulgué révèle que la société ne parvient pas à rivaliser avec l'intelligence artificielle open source et propose une stratégie surprenante pour regagner sa position de leader. Contrairement à ce qui était prévu, le véritable concurrent de Google n'a jamais été OpenAI, mais plutôt le mouvement open source, capable de développer des modèles plus rapides, personnalisables et performants avec des ressources moindres. Les modèles open source, tels que LLaMA de Meta, ont su exploiter des innovations technologiques rapidement, menant des initiatives qui autrefois prenaient des mois à accomplir chez Google. L'analyse met en avant les désavantages des grands modèles propriétaires, révélant que leur taille considérable et les coûts associés sont devenus des obstacles plutôt qu'un avantage. La communauté open source a réussi à surmonter les barrières d'entrée, permettant des itérations rapides et des améliorations constantes, que Google et OpenAI ne peuvent pas égaler. La peur de Google réside également dans l'échelle à laquelle l'open source peut opérer, avec des contributions massives et de haute qualité des professionnels. En guise de solution, le mémo suggère que Google pourrait bénéficier de la philosophie open source, comme elle l'a fait avec Chrome et Android, en partageant certaines de leurs technologies pour collaborer et innover avec la communauté open source, plutôt que de rester dans une compétition perdue d'avance. Envie de découvrir les détails de cette analyse interne et les implications futures pour Google et l'IA en général ? Plongez dans l'article complet pour en savoir plus.

L'article explore comment 671 millions de notifications push révèlent les habitudes quotidiennes des utilisateurs de smartphones. Andrew Chen analyse des données issues de Leanplum, un outil d'automatisation marketing, et découvre des tendances intéressantes concernant les moments de la journée où les notifications sont envoyées et ouvertes. Il observe que l'engagement des utilisateurs culmine en soirée, après 18h, lorsque les gens passent de leurs activités professionnelles à des loisirs, souvent en utilisant leur mobile en parallèle de la télévision. L'article souligne l'importance de bien choisir le moment pour envoyer les notifications push afin de maximiser l'engagement. Pour comprendre en détail ces comportements et optimiser vos stratégies marketing, plongez dans cet article fascinant.