광고 수익 최적화 테스트 실행을 위한 6가지 최고의 전술

어떤 테스트를 실행할지 결정하고 광고 수익 최적화 테스트 결과를 감사하려면 AdOps 전문 지식이 필요합니다. 이러한 수익 최적화 테스트의 주요 목표는 세션 RPM 수치를 개선하고 수익을 극대화하는 것입니다.

이 기사에서는 수율 최적화 테스트를 최대한 활용하고 특정 상황에서 실행해야 하는 테스트 유형을 결정하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁을 제공합니다.

1- 실행해야 하는 테스트를 계획합니다.

수익 관리 여정의 첫 번째 단계는 최대 수익 창출을 위해 실행할 테스트를 결정하는 것입니다. 어떤 테스트를 실행해야 하는지 선택하는 데 있어 사이트 유형 및 청중과 같이 여러 가지 요인이 작용합니다.

전략

일반적으로 어떤 수율 테스트를 실행해야 하는지 파악하는 가장 좋은 방법은 팀과 함께 브레인스토밍 세션을 수행하는 것입니다.

브레인스토밍을 하는 동안 염두에 두어야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

- 전반적인 목표와 격차가 있는 부분부터 시작한 다음 성능 및 사용자 경험을 개선하기 위해 A/B 테스트할 수 있는 기능을 브레인스토밍합니다. 분할 테스트에 중점을 둔 전담 팀이 있는 경우 해당 팀도 회의에 참여하기를 원할 수 있습니다.

-파레토 원칙을 사용하여 우선 순위를 지정하십시오. 가장 일반적인 전환율 문제는 일반적으로 목록의 맨 위에 있습니다.

- 간단하게! 테스트가 더 정교해지면 A/B 테스트 성공률이 감소합니다.

2- 이기는 분할 테스트 결정

테스트가 성공적인지 판단하기 전에 수율 테스트를 과거 데이터와 비교하여 변경 사항이 실제로 수익을 증가시켰는지 확인해야 합니다. A/B 테스트를 최대한 활용하려면 제어 및 테스트 조건이 트래픽 분할과 동시에 실행되어야 합니다. 설정에 따라 순수한 A/B 테스트를 실행하는 것은 항상 좋은 생각입니다.

테스트는 사이트의 트래픽이 수익 테스트의 조건에 종속되는 일정 기간 동안 실행됩니다. 최상의 결과를 얻으려면 광고 유형을 테스트하는 것이 중요하지만 어디서부터 시작해야 할지 모를 수 있습니다. 테스트할 광고 유형을 어떻게 선택하고 광고 효율성을 측정하는 데 좋은 측정항목을 어떻게 결정합니까?

첫 번째 단계는 광고 유형 변경으로 인해 얼마나 많은 수익이 영향을 받을지 가장 잘 나타내는 지표를 선택하는 것입니다.

예를 들어 사이드바에서 다양한 광고 스타일을 테스트하는 경우 클릭률이 가장 좋은 측정항목이 아닐 수 있습니다. 당신이 정말로 알고 싶은 것은 각 광고 스타일이 얼마나 많은 추가 수익을 가져오는지입니다.

광고의 효과를 개선하거나 광고에서 발생하는 판매 수를 늘리는 방법을 찾고 있다면 테스트를 시작한 이후로 얼마나 많은 수익을 창출했는지에 집중하고 싶을 수 있습니다. 방문자의 몇 퍼센트가 광고 A와 광고 B를 보았을 때 전환했으며 어떤 광고가 더 많은 수익을 창출하고 있습니까? 이 정보는 실제로 각 광고에서 어떤 종류의 결과를 기대할 수 있는지에 대한 좋은 아이디어를 제공할 수 있지만 이 정보만 사용하면 놓치게 되는 몇 가지 사항이 있습니다.

사전 및 사후 분석을 수행하여 수익 측정항목이 테스트에 의해 어떻게 영향을 받았는지와 추세선이 전후에 어떻게 생겼는지 확인하는 것이 중요합니다.

3- 기간: 결과를 볼 수 있을 만큼 충분히 오랫동안 수율 테스트 실행

광고 수익 최적화(AYO) 테스트와 관련하여 테스트 기간과 테스트 조건을 통해 실행되어야 하는 트래픽 볼륨을 결정하는 몇 가지 요소가 있습니다. 일반적으로 테스트 기간은 광고를 통해 실행되는 트래픽의 양에 따라 달라집니다.

AYO를 테스트할 때 컨트롤 그룹의 성능을 테스트 그룹과 비교하기에 충분한 데이터 포인트가 있는지 확인하고 변경을 위한 강력한 사례를 구축하기에 충분한 데이터가 있는지 확인하려고 합니다. 또한 테스트를 너무 오래 실행하지 않으면 기회를 놓칠 수 있으므로 확인해야 합니다.

재생 빈도가 높으면 재생 빈도가 낮은 경우보다 더 많은 데이터가 필요합니다. 예를 들어 사용자가 5분마다 새로 고침을 하면 1시간마다 새로 고침을 하는 것보다 시간이 덜 걸립니다.

두 조건 사이에 트래픽 양이 크게 변경될 때 알려주는 알림을 설정하는 것도 현명한 방법입니다. 이렇게 하면 정확한 결과를 얻을 수 있을 만큼 트래픽 양이 충분한지 확인하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로, 항상 실적이 좋은 광고를 주시하세요. 사용자의 관심 분야와 관련하여 언제 어떤 것이 바뀔지 알 수 없습니다.

4- 수율 최적화 테스트가 서로 간섭하지 않아야 합니다.

시스템이 그렇게 하도록 구축된 경우 여러 A/B 테스트를 동시에 실행할 수 있습니다. 통계적으로 유의미한 결과를 제공하려면 테스트 조건에 따라 많은 양의 트래픽이 필요합니다.

더 많은 테스트를 동시에 실행하면 각 테스트를 통해 실행되는 트래픽이 줄어들고 통계적 유의성은 더 많은 시간이 소요됩니다. 일반적으로 시작에서 중간 수준의 게시자는 동시 수익 최적화 테스트를 실행하도록 설정되어 있지 않습니다. 한 번에 하나의 테스트로 시작하는 것이 가장 좋습니다.

5- 지표를 일관되게 모니터링

목적은 현재 실행 중인 것보다 더 많은 수익을 가져올 더 나은 조합이 있는지 확인하는 것입니다. 그리고 좋아

테스트를 성공적으로 실행하려면 테스트로 달성하려는 것에 대한 명확한 기대치를 설정한 다음 이러한 기대치를 충족하거나 초과하는지 확인해야 합니다. 또한 테스트 중인 메트릭에 대한 이상적인 결과가 무엇인지에 대한 명확한 아이디어가 있어야 합니다. 테스트를 종료할 때를 알 수 있도록 테스트를 실행하기 전에 항상 특정 목표를 염두에 두어야 합니다. 일이 잘되면 성공 또는 실패가 명확하게 증명될 때까지 테스트를 계속하십시오(이것이 명확하게 정의된 방식으로).

결과를 검토하고 테스트를 계속할지 종료할지 결정해야 할 때 최종 수치 이상을 살펴보십시오.

의미 있는 결과를 얻는 가장 좋은 방법은 테스트가 실행되는 동안 RPM, CPM 등과 같은 수익 측정항목을 지속적으로 모니터링하는 것입니다.

결과적으로 수익에 부정적인 영향을 미치는 테스트를 즉시 포착하거나 제대로 작동하지 않는 경우 경고할 수 있습니다.

테스트 결과 검토!

이제 테스트를 실행하고 통계적으로 유의미한 트래픽 수준에 도달하여 결과를 검토할 수 있습니다!

6- 승리 전략의 구현 및 복제

테스트 실행이 시작되면 훌륭한 결과를 보여주는 테스트가 2가지 범주로 그룹화됩니다.

1. 1. 예/아니오 테스트 : 예/아니오 스타일 답변으로 테스트합니다. 예를 들어 가격 하한선을 설정하여 가장 높은 입찰가를 얻는 하한선을 확인합니다. 단일 또는 여러 테스트에서 일관된 성능 향상을 확인하면 이러한 테스트를 일상적인 A/B 테스트 루틴에 빠르게 통합할 수 있습니다.
   2. 레버 식별: 이 테스트는 어떤 레버가 수익에 가장 큰 영향을 미치는지 파악하여 변경할 수 있도록 도와줍니다. 예: 입찰자별 타임아웃 기간 변경 등

특정 기간 동안 테스트를 실행했음에도 불구하고 전반적인 광고 수익 최적화 전략은 항상 발전하고 있습니다. 이것이 최적화가 중요한 이유입니다!

광고 수익 최적화에서 적절한 균형을 달성하는 것은 모든 사람이 고심하는 것입니다. KPI 사이를 왔다갔다 하는 것은 골치 아픈 일입니다.

광고 수익 최적화 프로그램의 성공은 초기에 얼마나 잘 작동했느냐에 따라 결정되지 않습니다. 설정 및 트래픽 소스를 변경할 때 계속 작동하는 시간에 따라 결정됩니다.

또한 우선 순위가 가장 높은 KPI에 대해 가장 가치 있는 최적화의 우선 순위를 지정할 수 있으므로 각 변경 사항의 영향을 최대화할 수 있습니다.

쉬운 탈출구!

이 모범 사례 세트는 테스트 프로그램 관리를 위한 견고한 기반을 제공합니다. 이 테스트를 실행하는 것이 여전히 혼란스럽다면? 괜찮아요!

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