가장 성공적인 캠페인을 위해 광고를 A/B 테스트하는 방법

마케팅 캠페인을 만들고 크리에이티브 작업을 할 때 직감으로 가야 할 필요성이 강할 수 있습니다. 하지만 방법을 보여주는 데이터를 얻을 수 있는 확실한 방법이 있는데 왜 직감에 기반하여 마케팅 결정을 내립니까? 우리는 A/B 테스트에 대해 이야기하고 있습니다. 광고를 A/B 테스트하는 방법을 배우면 캠페인에서 훨씬 더 성공적일 수 있습니다.

이 기술은 이론을 검증하거나 무효화하고 고객 전환 프로세스를 향상하는 데 도움이 됩니다. 또한 이를 통해 마케팅에서 더 나은 ROI를 얻을 수 있고 자신 있게 캠페인에 접근할 수 있습니다.

A/B 테스트가 정확히 무엇인가요?

광고를 A/B 테스트하는 방법에 대해 알아보기 전에 이것이 무엇을 의미하는지 자세히 살펴보겠습니다. A/B 테스트는 주어진 마케팅 자산의 두 가지 버전을 사용하여 청중에게 가장 좋은 결과를 생성하는 버전을 식별하는 것을 말합니다. 자산을 히트시키는 요인을 평가할 수 있도록 두 버전의 차이가 너무 커서는 안 된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

평균적으로 소비자는 특정 행동을 취하도록 유도하는 다양한 마케팅 크리에이티브를 접하게 됩니다. 여기에는 디스플레이 광고, 프로모션 이메일, 캠페인 방문 페이지, 온보딩 흐름 및 다양한 형식이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.

실행 중인 광고를 A/B 테스트하는 방법을 살펴보면 전환율을 최대한 높이려면 무엇을 조정해야 하는지 정확하게 식별할 수 있습니다. 이는 동일한 광고를 실행하지만 더 길고 더 짧은 버전의 사본을 사용하는 것을 의미할 수 있습니다. 또는 다른 배경 이미지를 제외하고 동일한 디자인을 사용합니다.

A/B 테스트는 브랜드의 청중을 두 그룹으로 나누는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 각 그룹은 다른 버전의 마케팅 자산을 대상으로 합니다. 두 그룹은... 짐작하셨겠지만 "A"와 "B"입니다. A는 대조군이고 B는 치료군이다. 즉, 그룹 A에는 광고 소재의 한 버전이 표시되고 그룹 B에는 다른 버전이 표시됩니다.

다변수 테스트에 대한 참고 사항

광고를 A/B 테스트하는 방법을 연구하면서 다변수 테스트를 접하게 될 것입니다. 그리고 여기에는 여러 변형에 대한 테스트와 여러 요소에 대한 테스트도 포함되어 있기 때문에 아마 매우 흥미로울 것입니다. 다변수 테스트의 최종 목표는 어떤 특정 조합이 가장 좋은 성과를 내는지를 결정하는 것입니다.

문제는 생산적이고 유용한 방식으로 다변수 테스트를 수행하려면 엄청난 양의 트래픽이 필요하다는 것입니다. 그래서 당분간은 다시 돌아올 수 있는 자료로 보관해 두십시오.

A/B 테스트의 이점은 무엇입니까?

브랜드에 최고의 수익을 제공하는 항목을 확인하기 위해 실행할 수 있는 다양한 유형의 분할 테스트가 있습니다. 어떤 유형을 선택하든 A/B 테스트와 함께 제공되는 공통 목표와 이점은 다음과 같습니다.

• 웹사이트 트래픽 증가. 블로그 게시물과 웹페이지 제목을 테스트하면 링크를 클릭하는 사람들의 수를 변경할 수 있습니다. 이를 파악하면 웹사이트에 더 많은 트래픽을 생성할 수 있습니다.
• CTA 버튼의 다양한 색상이나 위치를 테스트하거나 클릭 유도문안 버튼에 텍스트를 고정하여 전환율을 높일 수 있습니다. 이러한 변경으로 인해 구독, 양식 제출 또는 특정 방식으로 전환하는 사람들의 수가 증가할 수 있습니다.
• 이탈률을 낮출 수 있습니다. 많은 사람들이 웹페이지를 떠나거나 특정 광고에서 충분한 전환이 발생하지 않는다는 것을 알게 된 경우 다양한 글꼴과 색상 또는 문구로 테스트하면 사이트나 광고에서 이탈하는 사람들의 수를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 전자 상거래 쇼핑객의 약 40%-75%가 장바구니에 항목을 담고 사이트를 떠납니다. 다양한 글꼴, 이미지, 색상 또는 CTA 배치를 테스트하여 장바구니 포기율을 낮출 수 있습니다.

이제 팁 및 권장사항과 함께 광고를 A/B 테스트하는 방법을 살펴보겠습니다. 이것은 A/B 테스트를 처음 시도하는 경우에도 진행하는 데 도움이 됩니다. 그리고 A/B 테스트를 위해 모든 디자인을 준비해야 하는 경우 Kimp 팀을 구성하여 월 정액 요금으로 필요한 모든 디자인을 얻으십시오.

광고 A/B 테스트 방법: A/B 테스트 목표 식별

실행하는 각 테스트에 대해 여러 메트릭을 모니터링할 수 있습니다. 이것은 훌륭하지만 모든 것을 면밀히 관찰하는 것은 A/B 테스트의 목적에 효과적이지 않습니다. 집중하고 싶은 하나의 핵심 측정항목을 선택하세요.

종속 변수라고도 하는 이 메트릭은 테스트를 실행하기 전에 결정해야 합니다. 그리고 이상적으로는 두 번째 변형을 설정하기 전에도 결정해야 합니다.

테스트가 끝날 때 이 변수가 어디에 있기를 원하십니까? 이것을 아는 것은 최종 목표에 유리한 결정을 내리는 데 도움이 될 것입니다. 또한 A/B 테스트의 모든 측면을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 가장 중요한 측정항목을 결정하기 위해 테스트가 끝날 때까지 기다리면 테스트에 원하는 것보다 더 많은 단계와 시간이 필요하다는 것을 알 수 있습니다.

광고를 A/B 테스트하는 방법: 테스트를 위해 하나의 변수를 선택하는 것부터 시작하세요.

테스트하고 싶은 다양한 변수가 있다고 느낄 수 있지만 그렇게 하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 특히 광고 테스트를 시작할 때 더욱 그렇습니다. 따라서 언제든지 하나의 독립 변수로 시작하여 성능을 측정하십시오. 그렇지 않으면 어떤 변수가 메트릭을 변경하는지 파악하는 데 매우 어려움을 겪을 것입니다.

디자인, 레이아웃, 문구 및 사용된 색상과 같은 광고의 다양한 요소를 살펴보세요. 이 중 하나를 테스트할 수 있습니다. 이메일 캠페인을 실행 중인 경우 제목 줄과 이메일을 개인화할 수 있는 방법을 테스트할 수 있습니다. 가장 단순한 변화도 상당한 변화를 가져올 수 있음을 기억하십시오.

변경 사항이 단순할수록 결과와 성능을 더 쉽게 측정할 수 있습니다.

광고를 A/B 테스트하는 방법: 컨트롤과 도전자를 식별합니다.

종속 및 독립 변수와 목표를 결정했으면 해당 정보를 사용하여 제어를 설정할 수 있습니다. 컨트롤은 실행 중인 광고 캠페인의 현재 버전 또는 평소와 동일한 스타일, 요소 및 문구를 사용하는 디자인입니다.

그런 다음 변형 또는 도전자를 만들기 시작합니다. 이것이 컨트롤을 테스트할 대상입니다. 예를 들어 컨트롤 광고 캠페인에 지금 구매라는 클릭 유도문안이 있을 수 있습니다. 도전자에 지금 쇼핑하기라는 클릭 유도문안을 포함할 수 있습니다.

광고를 A/B 테스트하는 방법: 잠재고객 분할

A/B 테스트를 처음 실행하는 경우 첫 번째 과제는 대상을 무작위로 나누는 것입니다. 이 분할이 무작위라는 것이 매우 중요합니다. 이메일 캠페인과 마찬가지로 플랫폼을 사용하는 경우 이 목적을 위한 내장 도구가 있는지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 Unbounce, Optimizely 또는 Google Optimize를 사용해 보십시오.

일반적으로 두 그룹은 가능한 한 유사해야 합니다. 예를 들어 청중을 성별로 나눈 다음 테스트를 실행하면 실제 변수보다 청중의 영향을 더 많이 받는 결과를 얻을 수 있습니다.

물론 일부 테스트의 경우 처음부터 분할하는 대상이 설정되지 않습니다. 해당 시나리오를 탐색하는 방법을 알아보려면 계속 읽으십시오.

광고 A/B 테스트 방법: 샘플 크기 고려

또한 테스트 도구와 실행할 테스트 종류에 따라 샘플 대상의 규모를 결정해야 합니다. 일부 도구는 특정 규모의 청중이 있어야 합니다.

테스트의 종류와 관련하여 일부는 옷보다 청중을 더 잘 제어 할 수 있습니다. 예를 들어 이메일에 대한 테스트를 실행하는 경우 세트 목록이 있습니다. 그리고 테스트를 시작하기 위해 이메일 목록의 일부에만 테스트를 보낼 수 있습니다. 이를 통해 보다 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 우승한 변형을 선택하면 전체 목록으로 보낼 수 있습니다.

랜딩 페이지와 같이 정해진 대상이 없는 마케팅 자산을 테스트하는 경우 테스트를 실행하는 시간에 따라 대상의 규모가 결정됩니다. 그리고 그것이 당신의 결과를 결정할 것입니다.

따라서 두 컨트롤과 도전자 간의 통계에서 상당한 차이를 볼 수 있을 만큼 충분히 오랫동안 테스트해야 합니다.

광고를 A/B 테스트하는 방법: 주목할만한 결과를 결정하십시오.

다음으로 도전자에 대한 통제권을 선택하기 위해 결과가 얼마나 주목할 만한지 생각하는 것이 중요합니다. 혹은 그 반대로도. A/B 테스트의 통계적 중요성의 중요성은 과소평가되어서는 안 됩니다. 궁극적으로 자신감의 비율이 높을수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

실험을 설정하는 데 많은 시간이 걸리는 경우 진행하기 전에 최대 95%의 확신을 갖고 싶을 수 있습니다.

동시에 고려해야 할 몇 가지 다른 사항이 있습니다. 예를 들어 버튼 색상과 같이 매우 구체적이지만 전환율에 미묘하게 영향을 미치는 항목에 대해 테스트할 때 보다 체계적으로 수행하고 있는지 확인하고 싶을 것입니다. 이것은 한 번에 하나의 요소를 수정하여 여기에서 실제로 매우 정확한 접근 방식을 취할 수 있기 때문입니다.

그러나 잠재적으로 전환율이 많이 증가할 수 있는 보다 급격한 변화에 관해서는 통계적 의미를 포기할 수 있습니다. 이것은 현재 광고 소재가 작동하지 않기 때문에 완전히 새로운 접근 방식이나 디자인 스타일을 시도하려는 경우에 발생합니다.

당신이 편안하게 일할 수 있는 확률이 어느 정도인지 아는 것이 중요합니다. 어떤 것들은 더 큰 도약과 위험을 감수할 가치가 있습니다.

광고 A/B 테스트 방법: 캠페인당 한 번에 하나의 테스트만 실행

단일 광고 캠페인에서 둘 이상의 항목을 테스트하는 경우 해독하기 어려운 복잡한 결과에 대해 스스로 설정하고 있는 것입니다. 예를 들어 사람들을 귀하의 웹사이트로 안내하는 이메일 테스트를 실행하는 경우 방문 페이지로 안내하는 다른 테스트도 실행하지 마십시오. 어떤 테스트가 어떤 결과를 초래했는지 알 수 없습니다. 그리고 결과적으로 작업할 리드에 대한 명확성이 떨어집니다.

광고를 A/B 테스트하는 방법: 세부적인 수준에서 테스트(대부분)

대부분의 마케터가 저지르는 가장 일반적인 오류 중 하나는 서로 매우 다른 두 가지 변형을 테스트하는 것입니다. 대조군과 도전자 소재가 서로 너무 다른 경우 실행 가능한 데이터가 없을 수 있습니다.

두 버전 사이에 많은 차이가 있을 경우 어떤 측면에서 전환율이 증가하거나 감소했는지 파악하기 어렵습니다. 또한 테스트의 모든 변형이 극적이고 방대한 변형이어야 한다는 오해도 있습니다. 당신에게 어떤 결과를 가져다주는 광고나 랜딩 페이지가 이미 있다면 그 과대 광고에 속지 마십시오. 이 경우 목표는 이러한 결과를 높이는 것입니다.

앞서 말했듯이 색상, 글꼴 또는 카피와 같은 간단한 변경은 미묘할 수 있지만 큰 차이를 일으킬 수 있습니다. 때로는 사람들의 참여를 유도하는 다른 클릭 유도문안을 사용하기만 하면 됩니다. 사실 구두점은 고객의 행동도 바꿀 수 있습니다.

그러나 예외가 있습니다. 아마도 경험이 많지 않은 마케팅 자산을 다루고 있을 수 있습니다. 또는 크리에이티브와 함께 완전히 새로운 방향으로 가고 싶습니다. 이 경우 두 개의 매우 다른 개념을 사용하는 것이 테스트 프로세스 초기에 장점이 있습니다. 수행 방법에 따라 새 테스트에서 그 중 하나를 제어할 수 있습니다. 그리고 거기에서 계속 조정하십시오.

광고를 A/B 테스트하는 방법: 결과로 무엇을 해야 합니까?

A/B 테스트 프로세스의 일부로 사용하는 대부분의 도구를 사용하면 테스트가 실행되는 동안에도 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 이렇게 하면 어떤 변형이 더 나은 실적을 보이는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 상당한 수준의 그룹에서 개선 사항이 매우 명백한 경우 테스트를 일찍 종료할 수 있습니다.

하지만 그렇지 않다면 어떻게 하시겠습니까? 배너 광고에 대해 A/B 테스트를 실행하고 있다고 가정해 보겠습니다. 평소에 가지고 있는 주간 트래픽을 기반으로 6주가 끝날 때까지 25%의 증가를 예상했습니다. 그러나 6주가 지났고 10%만 증가했습니다.

작은 변화에 대해 확신을 갖고 행동하기 어렵기 때문에 기술적으로 충분히 큰 청중 샘플을 얻으려면 동일한 속도로 32주 동안 테스트를 계속 실행해야 합니다. 그러면 10% 증가에 대한 확신을 가질 수 있습니다.

이 배너 광고가 매우 시간에 민감하고 대기 시간이 너무 길지 않는 한. 대부분의 경우 이 시나리오에서 마케터는 변경 사항이 너무 작아서 확신을 가질 수 없다는 것을 확인합니다. 그런 다음 더 명확성을 제공할 수 있는 또 다른 실험을 실행하기 위해 기어를 변경하는 데 집중합니다. 기본적으로 테스트에 시간과 에너지를 할당해야 할 때와 할당하지 말아야 할 때를 아는 것이 중요합니다. 더 나은 결과를 얻을 수 있는 다른 테스트에 그 시간과 에너지를 투자할 수 있는 기회가 있다면 시도해 보십시오.

광고를 A/B 테스트하는 방법: 테스트, 조정, 반복

A/B 테스트를 통해 얻을 수 있는 모든 개선 사항은 반복적입니다. 즉, 테스트를 실행할 때마다 고객에 대해 더 많이 알게 되고 고객이 구매하도록 동기를 부여하는 요인에 대해 알게 됩니다. 마찬가지로, 고객이 브랜드에서 멀어지게 만드는 요인을 알려줄 수도 있습니다.

이러한 테스트를 실행하는 데 익숙해지면 더 나은 가설을 세우고 실행할 수 있는 더 영향력 있는 테스트를 파악할 수 있습니다. 이것은 결국 더 광범위하고 더 만족스러운 고객 기반을 얻는 데 도움이 될 것입니다. 여기서 핵심은 테스트를 계속하는 것입니다. 모든 비즈니스에서 지속적인 개선의 문화는 귀하가 성장하고 번창하는 데 도움이 되는 문화입니다. 그리고 A/B 테스트는 브랜드 내에서도 이러한 문화를 육성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

광고 A/B 테스트 방법: 실제 사용자에게 피드백 요청

A/B 테스팅은 정량적 데이터와 많은 관련이 있으며 우리가 언급한 바와 같이 다양한 방식으로 도움이 됩니다. 그러나 한 가지 중요한 영역이 부족합니다.

광고를 A/B 테스트하는 방법을 알아내는 것은 사람들이 다른 사람보다 특정 행동을 취하는 이유를 이해하는 데 도움이 되지 않습니다. 그들이 하는 것뿐입니다. 그래서 우리는 당신이 그것에 있는 동안 일부 질적 데이터도 수집할 것을 제안합니다.

기본적으로 해야 할 일은 실제 사용자로부터 피드백을 수집하는 것입니다. 이러한 정성적 통찰력을 얻을 수 있는 설문조사나 설문조사를 쉽게 수행할 수 있습니다. 예를 들어 사이트에 이탈 설문조사를 추가하여 사람들에게 특정 CTA를 클릭하지 않기로 선택한 이유를 묻습니다. 또는 고객이 버튼을 클릭하거나 양식을 제출한 이유를 묻는 감사 페이지에서 설문 조사를 수행할 수 있습니다.

사람들이 eBook으로 연결되는 링크를 클릭하는 동안 가격을 볼 때 전환하지 않는 경우가 있습니다. 고객의 행동에 동기를 부여하는 이유를 알려주는 정보입니다.

A/B 테스트의 중요성을 무시하지 마십시오

벅찬 것부터 평범하고 지루한 것까지 모든 것이 확실히 느껴질 수 있지만 마지막 순간까지 광고와 마케팅 크리에이티브를 테스트하는 것을 미루지 마십시오. 또는 광고에 엄청난 시간, 에너지 및 돈을 쏟아부을 때까지. 프로세스 초기에 테스트 실행을 시작하면 고객이 보다 성공적인 캠페인을 실행하는 데 도움이 되는 작업에 대한 실제 데이터를 갖게 됩니다. 그리고 당신은 그들이 할 수 있다고 생각하는 것에 근거하여 결정을 내리지 않을 것입니다.

이렇게 하면 더 나은 광고와 방문 페이지를 만드는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 캠페인은 더 나은 리드와 전환을 제공할 것입니다. 모든 세부 사항과 기술 용어에 실망하지 마십시오. 프로세스를 더 쉽게 만드는 데 도움이 되는 많은 리소스와 도구가 있습니다.

A/B 테스트에 유용한 리소스

다음은 캠페인에 대한 광고를 A/B 테스트하는 방법을 파악하는 데 도움이 되는 몇 가지 유용한 리소스입니다. 시작하기 전에 살펴보고 추가 팁이 필요할 때마다 다시 방문하세요.

• 페이스북 A/B 테스팅
• Google Ads A/B 테스트
• 인스타그램 스토리 A/B 테스팅