《沛盛資訊》推出「AI 測試 」為產業界常見「AB 測試」進化版。傳統「AB 測試」係用來測試兩組不同主旨，先發送小部分電子報，等待一段時間決定開啟率勝負，將後續全部電子報名單都以開啟率高主旨發送。「AI 測試」 更進一步改良「AB 測試」缺點，加入分散名單取樣與動態多組批量發送等不同改善設計。

傳統「AB 測試」名單取樣為選取最開頭樣本，例如發送郵件名單最開頭10%。但若這名單全部都是同樣網域(如Yahoo)或同性質收信人(如女性)，則樣本就失真導致「AB 測試」結果錯誤。《沛盛資訊》AI Test採用分批取樣，將全部待發送名單平均分散後取樣，確保樣本誤差率低代表性高。 

「AI 測試」徹底改良「AB測試」問題  

傳統「AB 測試」當有獲勝主旨之後，剩下名單則全部用獲勝主旨發出。但若兩個主旨的開啟率極為接近，例如A主旨9.8%跟B主旨9.6%，若之後全部以獲勝的9.8%主旨發出，但可能隔多久之後，反而B主旨開啟率超過A主旨。《沛盛資訊》「AI 測試」則透過批次重新驗證方式，每一批次都再度驗證過去所有發送郵件，最新獲勝A B 主旨。

圖片說明 

1. AB 測試：此為首批測試信，分為A與B兩個不同主旨。 
2. 批次1：經過一段時間後，「批次1」電子報根據「AB 測試」結果，挑選獲勝組別作為「批次1」發送主旨。 
3. 批次2：再經過一段時間後，「批次2」電子報依照「AB 測試」與「批次1」全部統計，決定獲勝主旨做發送。 
4. 批次3之後發送邏輯(同「批次2」)均為當下所有發送之電子報，依據獲勝組別主旨發送。

「AI測試」典型用法

假設全部郵件數為100封，將使用10封(10%)做測試發送，其中五封發送A主旨另外五封發送B主旨，在60分鐘後統計開啟率要大於0%(至少一封開啟)。

 若A主旨有開啟1封開啟率20% (1/5=20%)，但B主旨沒有郵件開啟，A主旨獲勝測試條件成立。則將剩餘90封郵件，分成九批發送每批10封郵件，

首批發送10封郵件採用A主旨，等後30分鐘之後，檢查原始測試任務與批次1全部開信結果，若發現B主旨此時開啟率超過A主旨，第二批10封郵件則改發B主旨。再間隔30分鐘之後，再度檢查當下全部開啟紀錄，發現A主旨開啟率又超過B主旨，則第三批10封郵件又改用A主旨發送。如此依序檢查完成全部批次任務。 

這樣任務會切割成多批次任務，可以持續根據A B 測試任務結果，即時改變發送，

仍可保留「AB測試」用法

若將分批寄送選項，只使用1批，這就跟傳統「AB測試」相同。因此，「AI測試」不僅保有原有「AB測試」作法，更改進了舊有方法缺點，真正發送開啟率高主旨，再一次證明《沛盛資訊》在郵件技術領域持續自我突破。