어떤 것의 가장 좋은 예를 찾으려면 그것을 대조하고 같은 범주의 다른 것들과 비교해야 하는 경우가 많습니다. 제휴 마케팅도 다르지 않습니다. 다양한 변수가 있더라도 데이터를 비교하면 최고 중 최고를 얻을 수 있습니다.

트래픽 소스 및 제휴 네트워크를 포함한 거의 모든 변수를/b 테스트할 수 있습니다. 그러나 하나의 완벽한 제안이 있으면 완벽한 방문 페이지를 찾을 때입니다.

따라서 마케팅 노력이 헛되지 않았는지 확인 하려면 방문 페이지의 a/b 테스트에 대해 알아야 할 모든 정보를 읽으십시오.

제휴 마케팅을 위한 랜딩 페이지가 필요하십니까?

이 인기 있는 질문은 치워두자. 초보자 제휴 마케팅 담당자는 처리해야 하는 캠페인 요소의 수에 압도될 수 있습니다. 제안을 조사하고 찾고, 트래픽 소스를 조사하고 선택하고, 경쟁을 감시하고 광고 소재를 선택하십시오. 그런 다음 랜딩 페이지를 찾아 조정하여 전환 점수를 높일 가능성이 가장 높습니다.

게으른 계열사에게는 불행히도 90%의 경우 착륙선을 사용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. Pre-landers에는 많은 기능이 있으며 때로는 주요 목적이 방문자의 참여를 유도하는 반면 다른 경우에는 제품이 필요한 이유, 제품이 무엇인지, 구매해야 하는 이유에 대한 모든 세부 정보를 논의할 수 있는 판매 페이지 역할을 합니다. 지금 바로.

요컨대, 모든 제안에는 항상 많은 마케팅 접근 방식이 있습니다. 그러나 목표를 달성할 수 있는 최상의 기회를 얻으려면 테스트해야 합니다. 그리고 가장 큰 차이를 만드는 요소는 항상 랜딩 페이지입니다.

우리를 믿지 않아? 인터넷에 물어보세요. 오, 잠깐. 이미 완료되었습니다. 그리고 Quora의 모든 사람들은 같은 말을 할 것입니다. 제품에 대한 블로그 게시물에 제휴사 링크를 배치하더라도 랜딩 페이지를 사용하면 여전히 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

제휴 마케팅에서 분할 테스트가 중요한 이유는 무엇입니까?

현실을 직시하자. 최고의 성능을 달성하는 것이 목표를 달성하는 데 도움이 되는 한 분할 테스트는 모든 곳에서 중요합니다. 제휴 마케팅의 문제는 캠페인의 성과가 여러 작은 요소 각각의 성과에 달려 있다는 것입니다.

유사한 제휴 마케팅 제안을 테스트하여 어느 것이 더 나은 실적을 보이는지 확인해야 합니다. 잃는 사람은 당신에게 돈을 잃는 사람일 가능성이 큽니다. 잘 가. 이제 다음 구성 요소로 넘어갑니다. 타겟팅 옵션을 테스트해야 합니다. 이것은 일반적으로 하나의 GEO 또는 장치로 제한되지 않는 캠페인을 실행하는 논리적 접근 방식입니다. 광범위한 RON(run-of-network) 캠페인으로 시작하여 잘 최적화된 소스 또는 대상 캠페인으로 마무리합니다.

초보자로서 분할 테스트는 빠르고 결정적인 결과를 위한 최선의 방법입니다. 그러나 비즈니스 성장을 시작하면서 다변수 테스트가 전환 수를 최대화하기 위한 모범 사례 중 하나라는 것을 알게 될 것입니다.

제휴 랜딩 페이지에 대한 분할 테스트는 어떻게 합니까?

제휴 마케팅의 분할 테스트에는 일반적으로 추가 도구가 필요합니다. 타겟팅 관련 변수(예: GEO, 기기, OS, OS 버전, 이동통신사 및 시간대)를 테스트하는 동안 트래픽 소스 수준에서 별도의 캠페인을 만드는 것이 가능하고 권장됩니다. 그러나 /b 테스트 랜딩 페이지의 경우는 그렇지 않습니다.

초보자 제휴 마케팅 담당자는 트래픽 소스와 제안 외에는 아무것도 필요하지 않을 수 있습니다. 그러나/b 테스트는 한 단계 더 나아간 것입니다. 세 번째로 필요한 도구/서비스는 추적 솔루션이며 방문 페이지를 분할 테스트할 수도 있습니다. 물론 다른 옵션이 있으므로 착륙선 테스트를 시작하는 데 필요한 도구에 대해 논의해 보겠습니다.

A/B 테스트 도구

Voluum , Adsbridge , BeMob 및 기타 여러 광고 추적 솔루션 을 사용하면 하나의 캠페인 내에서 여러 랜딩 페이지를 사용할 수 있습니다. 다른 버전의 착륙선을 테스트하려면 새 흐름을 추가하고 새로운 옵션에 대한 데이터 수집을 시작하기만 하면 됩니다.

방문 페이지 빌더 는 두 번째로 좋은 선택입니다. 이것은 추적기와 완전히 다른 도구이지만 Convertri , Landingi 또는 Clickfunnels 와 같은 일부 랜더 빌더를 사용하면 플랫폼 내에서 a/b 테스트를 설정할 수 있습니다.

방문 페이지를 테스트하기 위해 트래커를 사용하면 유연성과 최적화가 향상되지만 Facebook과 같은 일부 트래픽 소스는 광고에서 나가는 링크를 하나만 '보는' 것에 감사할 수 있습니다. 그리고 그것은 랜더 빌더 내에서 a/b 랜딩 페이지 옵션을 테스트해야만 달성할 수 있습니다.

또한 인터넷에는 유용한 계산기 가 가득합니다. a/b 테스트 샘플의 전망에 대해 의심이 가는 경우 다음 링크를 살펴보고 결과를 직접 비교할 수 있습니다.

• A/B Testing Significance Calculator 는 베테랑 제휴 마케팅 담당자 Neil Patel이 디자인한 간단한 도구입니다. 방문자 수와 전환 수를 기반으로 방문 페이지의 전환율을 계산하는 간단한 목적이 있습니다.
• 베이지안 A/B 테스팅 계산기 는 더 자세한 데이터를 제공한다는 추가적인 이점을 제외하고는 첫 번째 계산기와 거의 동일합니다.

물론 이들은 가장 인기 있는 두 가지 옵션일 뿐입니다. 유료 Ad Exchange 플랫폼을 고수하는 제휴 마케팅 담당자라면 다양한 목적에 가장 필요한 도구입니다. 그러나 그 목록이 완전한 것은 아니며 언급할 가치가 있는 항목이 더 있습니다.

이메일 마케팅, 소셜 미디어 마케팅, SEO, 회사 웹 페이지 또는 제품 설명을 위한 고급 테스트 도구 는 다르며 때로는 더 전문화되어 있습니다. HubSpot에 따르면 신뢰할 수 있고 유명한 브랜드는 VWO , AB Tasty , Crazy Egg 또는 Convert 와 같은 도구를 사용하여 이점을 얻을 수 있습니다.

이들은 방문 페이지를/b 테스트할 수 있을 뿐만 아니라 행동, JavaScript 이벤트, 쿠키 및 때로는 날씨에 따라 방문자를 분할하는 세분화 도구도 제공합니다. 따라서 중대형 비즈니스를 운영하는 경우 HubSpot의 전문적인 통찰력을 읽고 회사에 적합한 a/b 테스트 솔루션을 선택해야 합니다.

무엇을/b 테스트할 수 있습니까?

예, 방문 페이지를/b 테스트할 수 있지만 그것이 무엇을 의미합니까? 완전히 다른 두 페이지를 가져와서 a/b 테스트를 실행하는 것은 유효한 옵션이지만 일반적으로 선택하는 것은 아닙니다.

다음은 캠페인에서 가능한 가장 높은 전환율을 보장하기 위해 방문 페이지에서 실행해야 하는/b 테스트 목록입니다.

랜딩 페이지 사용 vs. 직접 연결 – 전에도 말했고 다시 말하겠습니다. 제안의 90%는 방문 페이지에서 더 잘 작동합니다. 그러나 여전히 두 가지 버전의 유입경로를 테스트할 가치가 있습니다. 방문 페이지를 사용하는 대신 직접 링크를 연결하면 전환율이 감소할 수 있는 것처럼 최선의 선택이 아닐 때 반대 방향으로 이동하면 잠재 고객이 크게 낮아질 수 있습니다. 전략을 결정하기 전에 항상 빠른 테스트를 실행하십시오.

클릭 유도문안(CTA) 버튼 – 클릭 유도문안은 가장 중요한 랜딩 페이지 요소 중 하나이므로 서로 다른 버전 간에 a/b 테스트를 실행하는 것이 필수입니다. '여기를 클릭하세요'를 '지금 거래하기'로 변경해도 캠페인 전환에 영향을 미칠 수 없다고 생각하신다면 놀라실 것입니다. 복사본, 모양, 프레임 또는 음영, 위치도 변경합니다. 결국 이것은 귀하의 제휴사 링크가 있는 곳이므로 가장 클릭 가능한 버전을 선택하는 것이 중요합니다.

헤더 – 이것은 방문 페이지의 가장 중요한 요소이기도 합니다. 다양한 헤더로 방문 페이지를 A/b 테스트하면 웹사이트 방문자가 가장 먼저 보는 것이 정확히 그들이 찾고 있는 것인지 확인할 수 있습니다. 방문 페이지의 이탈률은 이 요소에 따라 달라질 수 있으므로 사람들이 제목을 본 후 페이지를 종료하는 경우 약간의 최적화가 필요할 수 있습니다. 또는 분할 테스트.

색상과 디자인 – 청중은 광고하는 제안의 종류에 완벽하게 최적화될 수 있고 웹사이트의 콘텐츠는 전문적이고 유익할 수 있습니다. 그러나 디자인이 끔찍하다면 전환에 대해 잊어버릴 수 있습니다. 사용자 경험은 가장 높은 우선 순위에 있어야 하며 방문자에게 대담한 색 구성표를 제시하려면 이것이 잘 맞는지 확인하기 위해/b 테스트가 필요할 수 있습니다.

제품 사진 – 캠페인의 목표는 제품 웹사이트 방문자가 구매/가입/등록을 해야 한다고 믿게 만드는 것입니다. 추상적인 그래픽 요소는 사람들이 사이트를 인식하는 방식을 크게 개선할 수 있지만 콘텐츠를 보완하기 위해 제품 사진을 선택하는 것은 실제로 차이를 만들 수 있는 또 다른 a/b 테스트 중 하나입니다.

단, 브랜드의 허가 없이 로고를 사용하는 것은 허용되지 않으니 주의하십시오. 따라서 사이트 방문자에게 완벽한 제품 사진을 제공하고 싶은 만큼 a/b 테스트를 실행하기 전에 광고 네트워크의 캠페인 가이드라인을 확인해야 합니다.

양식 – 마지막으로 랜딩 페이지의 분할 테스트는 제휴 마케팅에서 가장 재미있는 부분일 수 있습니다. 물론 트래커에서 녹색 숫자를 보는 것 외에도. 캠페인의 잠재력을 테스트하려면 다른 접근 방식을 테스트할 수 있습니다. 그리고 창의성이 필요하고 때로는 처음부터 콘텐츠를 생성해야 합니다.

대부분의 경우 다이어트 약과 같은 좋은 홍보 방법은 없습니다. 제휴 마케팅을 사용하면 방문 페이지, 광고, 유입경로 및 그 사이의 모든 것을 a/b 테스트할 때 많은 유연성을 얻을 수 있습니다. 승격의 형태는 귀하에게 달려 있으며 목표 달성은 종종 귀하가 /b 테스트를 얼마나 잘 조사하고 계획하는지에 달려 있습니다.

더 큰 규모에서는 이메일 캠페인 대 소셜 미디어 캠페인, 푸시 광고 대 팝, 블로그 콘텐츠 대 YouTube 동영상과 같은 테스트 프로모션 방법을 분할할 수 있습니다. 소규모에서는 완전히 다른 USP를 갖는 버전 B에 대해 하나의 고유한 판매 포인트(USP)가 있는 페이지의 버전 A를 테스트할 수 있습니다.

전환율은 스핀 휠을 선택했는지 퀴즈를 선택했는지에 따라 달라질 수도 있습니다. 그러나 이제 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

A/B 테스트 예시

/b 테스트에서는 한 번에 하나의 매개변수만 변경하는 것이 중요합니다. 물론 다양한 버전의 깔때기에서/b 테스트를 실행해야 하지만 한 번에 모든 것을 수행하는 것은 이상적인 접근 방식이 아닙니다. 명확한 데이터가 필요하고 한 번에 한 단계씩 가져와야 합니다. 특정 순서로 단계를 수행할 필요는 없지만 실행할 수 있는 몇 가지 예시 a/b 테스트가 있습니다.

★ HubSpot의 빨간색 CTA 버튼 vs. 녹색 CTA 버튼 분할 테스트 는 단순한 랜딩 페이지가 CTA 버튼의 색상에 따라 더 많은 전환을 얻을 수 있는지 알아보기 위해 진행되었습니다. CTA의 카피, 제목, 그래픽 요소를 포함한 페이지의 내용은 모두 동일하게 유지되었습니다.

결과: 빨간색 버튼이 녹색 버튼보다 21% 더 높은 성과를 보였습니다.

★ Convert의 혜택 중심 헤드라인 다변수 테스트 는 헤드라인 카피의 두 가지 새로운 변형을 a/b 테스트하는 것을 목표로 합니다. 또한 테스트에서도 원본 헤드라인을 사용했습니다. 전체적으로 세 가지 다른 사이트 버전이 있었습니다. 하나는 사회적 증거에 초점을 맞추고, 두 번째는 이점에 초점을 맞추고, 세 번째는 헤드라인 없이 웹사이트 제목만 있는 원본이었습니다.

결과: 전환율이 27% 증가하고 "장바구니에 추가" 버튼 클릭률이 13% 증가했습니다. 또한 소셜 증명 버전(아래 사진)이 이겼습니다.

★ VWO의 마법의 두 단어 분할 테스트 는 매우 간단했습니다. Viadeo라는 회사는 두 개의 CTA 버튼을 가져와서 서로 비교했습니다. 버전은 '지금 가입하세요!'와 함께 녹색이었습니다. 버튼을 누르고 버전 b는 '지금 가입하세요!'와 함께 녹색으로 표시됩니다. 버튼... 그리고 바로 옆에 '무료입니다'가 추가되었습니다. 이 분할 테스트의 승자가 어느 방문 페이지인지 짐작할 수 있습니까?

결과: '무료입니다!'라는 문구가 포함된 버전 B 전환율이 28% 더 높았습니다.

★ CrazyEgg's Wall Monkey 랜딩 페이지 분할 테스트 는 충분히 주목받지 못한 랜딩 페이지 요소를 개선하는 데 중점을 두었습니다. 히트맵을 사용하여 사용자 행동을 분석하고 새로운 디자인으로 원본(버전 A)과 버전 B를 분할 테스트했습니다. 그 후 슬라이더를 검색 표시줄로 교체하면 더 많은 참여를 유도할 수 있는지 확인하기 위해 또 다른 a/b 테스트가 수행되었습니다.

결과: 두 방문 페이지 테스트 모두 전환율이 550% 증가했습니다.

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거의 모든 것이 테스트될 수 있으므로 웹사이트나 방문 페이지가 있는 경우 다른 버전의 테스트를 시작하여 잘못된 접근 방식으로 인해 일부 전환을 놓치고 있지 않은지 확인합니다.

페이지 방문자가 무엇을 더 좋아할지 알 수 없습니다. 당신이 그것을 / b 테스트 할 때까지.

A/B 테스트 대 다변수 테스트

위에서 언급한 a/b 테스트 예제 중 하나는 다변수 테스트입니다. 그것이 무엇인지 궁금할 것입니다. 가장 간단한 용어로 테스트하는 것(컨텐츠, CTA, 형식, 색상 등)의 두 가지 이상의 버전을 테스트하는 것입니다.

물론 한 번에 한 쌍씩 분할 테스트를 수행할 수 있습니다. 무언가의/b 테스트는 일반적으로 독립 실행형 이벤트가 아닙니다. 많은 분할 테스트를 거치지 않고/b 테스트의 최종 단계에 도달하기에 충분한 데이터를 수집하지 않는 한. 그렇다면 두 가지 옵션으로 충분합니다.

다변수 테스트를 사용하면 더 많은 버전의 방문 페이지를 동시에 테스트할 수 있습니다. 따라서 CTA의 3가지 변형, 5가지 콘텐츠 레이아웃 또는 10가지 색상 변형을 테스트할 수 있습니다. 가능성은 무한합니다. 한 번에 여러 방문 페이지 요소를 테스트할 수도 있습니다.

이점:

︎ 의심스러운 요소가 많은 랜딩 페이지의 경우 / b 테스트보다 빠릅니다.

단점:

✘ 통계적으로 유의미한 데이터를 얻으려면 엄청난 양의 일일 트래픽이 필요합니다.

다변수 테스트는 중급 및 전문 계열사는 물론 일일 트래픽 양이 많은 비즈니스에 이상적입니다. 그러나 둘 중 하나를 선택해서는 안됩니다. 새로운 캠페인에 대한 테스트 a/b 옵션과 시도하고 테스트한 제안과 함께 사용 중인 방문 페이지에 대한 다변수 테스트를 결합하는 것만이 목표 달성에 도움이 될 수 있습니다.

결론

귀하의 사이트 또는 방문 페이지를 방문하는 방문자가 최상의 경험을 하도록 하려면 많은/b 테스트를 수행해야 합니다. 그러나 사용자 경험이 중요한 요소인 만큼 우리가 관심을 갖는 것은 전환입니다. 그리고 /b 테스트는 최적화하는 방법입니다.

우리는 a/b 테스트의 중요성, 필요한 도구, 유용할 수 있는 계산기, a/b 테스트 예제 등에 대해 이야기했습니다.

방문 페이지가 전환을 가져오고 물건을 판매하며 리드 마그넷이 되기를 원합니다. 그렇게 하는 유일한 방법은 두 아이디어를 분할 테스트하는 것입니다. 가장 좋은 것을 선택하고 새로운 변수를 도입하십시오. 당신이 옳다고 확신할 때까지 더 많은/b 테스트를 수행하십시오. 제안, 광고, 네트워크, 트래픽 소스 및 생각할 수 있는 모든 것으로 분할 테스트를 확장합니다.

결국에는 수입을 한 단계 끌어올릴 깔때기를 찾게 될 것입니다.

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