더 나은 광고를 만드는 마케팅 비결 : A/B 테스트

구독자님은 '어떤 것이 더 낫다'라는 판단기준을 무엇으로 삼나요?'

단순한 감인가요? 경험인가요? 

오늘은 성장하는 구독자님이 현업에서

더 나은 광고 결과를 만드는데 바로 적용할 수 있는

A/B 테스트 노하우를 비밀노트로 가져왔습니다. 

우선, A/B 테스트란 무엇일까요?

A/B 소재 테스트란 두 가지(혹은 그 이상)의 버전의 결과물을

비슷한 모수에게 배포해서 효과를 비교하는 방법입니다. 

A/B 소재 테스트를 통해, 더 나은 성과를 내는 선택지를 찾을 수 있는데요.

여기서 우리가 얻을 수 있는 장점은

크게 3가지예요. 

1. 적은 돈으로 더 많은 고객 끌어당기기

마케팅 용어를 쓰면 행동(결과)당 비용(CPA: Cost Per Action)을 줄이고

투자 대비 수익(ROI: Return on Investment)을 극대화할 수 있어요.

A/B 테스트를 통해, 광고 효율을 높아진다면 자연스럽게 수익률이 개선되는데요. 

비유를 들자면, 이전에는 광고효율이 나빠 10만원으로 12만원을 벌었다면 광고 효율을 높이며 10만원으로 20만원을 벌 수도 있어요.

2. 협업하는 사람들 스무스하게 설득하기

직관이나 추측에 의존하지 않고, 실제 사용자 데이터를 기반으로 함께 협업하는 사람들을 설득할 수 있어요. 방향성을 정하는데 좋은 나침반이 되는거죠. 이 방식으로 '왜 가야해?'라고 질문하는 사람들에게 훌륭한 답변이 될 수 있어요.

3. 빠르게 실패하고, 빠르게 개선하기

A/B 테스트를 통해 빠르게 시도하고 결과를 확인하면서 성장의 선순환구조를 만들 수 있게 돼요. 잘못된 아이디어는 제거하고, 효과적인 아이디어는 확장할 수 있는거죠. 

광고 안에 다양한 요소들을 바탕으로 실험하며, 이탈률에 영향을 미치는 여러 요소들도 판단할 수 있게 됩니다. 

빠른 실패와 성장의 내용이 궁금하다면 아래 콘텐츠에서 더 깊이 이해할 수 있어요.🔽

"왜 광고소재 A/B 테스트를 해야하는지 알겠어!" 이해하신 분들은 다음 단계로 가시죠. 

이젠 A/B 테스트를 더 효과적으로 활용하기 위한 프레임워크를 확인할 차례입니다.

효과적인 A/B 테스트의 단계별 접근법

1. 목표 정의 

테스트를 하는 목표가 무엇인가요? 

클릭률을 개선하기 위함인가요?

전환율을 증가시키기 위함인가요?

혹은 광고 비용을 감소시키기 위함인가요?

테스트의 핵심 목표를 명확히 설정해야

다음 단계인 테스트 변수를 제대로 세팅할 수 있어요.

2. A/B 테스트 변수 설정

원칙적으로 변수는 한 번에 한 가지 요소만 변경해야 해요. 

그렇게 해야 정확한 결과를 얻을 수 있기 때문인데요.

여행어플에서 A/B 테스트를 한다고 가정해볼게요.

광고 카피는 소구점에 따라 실험을 해볼 수 있겠죠. 

“비행기 티켓부터 숙소까지, 번거로움 없는 원스톱 예약!” 

VS 당신의 다음 여행, 완벽한 맞춤형 플랜을 만나보세요!

이미지 : 혼자 있는 이미지 VS 여럿이 있는 이미지

CTA 버튼 색상 : 파란 버튼 VS 빨간 버튼과 

같은 것들이 실험 대상이에요. 

한편, 시간과의 싸움에서 자유로울 수 없는 마케팅이기 때문에,

정확성은 일정 부분 양보하면서 효과를 측정할 수 있는 방법도 있는데요. 

이를 다변량 테스트라고 부릅니다. 

다변량 테스트는 여러 가지 조합 변수로 가설을 검증하는 A/B 테스트인데요. 

변수 조합 그룹을 만들고, 각각의 소재를 테스트합니다. 

예를 들어, 

카피 영역 후보는 A, B 두 가지고

이미지  영역 후보는 C, D 이렇게 두 개일 때 

소재의 조합은 4가지(AC, AD, BC, BD)로 나옵니다.

다변량 테스트를 통해, 상관관계를 더 명확히 확인할 수도 있겠죠. 

3. 대상 타겟 설정

동일한 타겟 그룹을 사용해 테스트 그룹 간 결과를 일관되게 비교해요. 

광범위 타겟팅(혹은 논타겟팅) 방식을 사용을 추천하는데요.

광고 플랫폼의 머신러닝 기능 향상으로, 타겟을 자체적으로 특정하기 전 

효과를 확인할 수 있어 초기 살험에 효과적인 방식이기 때문이에요.

결과 분석

1. 성과 비교

광고 소재를 판단하는데 있어, 목표 정의에 따라

구매당 비용(CPA), 전환율, 클릭율과 같은 성과 지표를 기준으로

테스트 결과를 비교합니다. 

이 때 갑자기 성과 지표의 기준이 바뀌어서는 안되겠죠. 

2. 유의미한 차이 확인

두 그룹 간 차이가 유의미한지 확인해요. 

이 때 충분한 모수가 확보되지 않는다면 실험을 폐기할 필요가 있습니다. 

3. 우승 소재 선정

A/B 테스트를 통해 위너 소재가 나오면

실험 캠페인에서 이를 바탕으로 새로운 광고그룹을 만들어

다변량 테스트를 한 번 더 진행하면 데이터 기반으로 더 잘 판단할 수 있겠죠. 

위너소재가 목표에 맞는 성과를 이룬다면

더 나은 성과를 보인 광고 소재를 메인 캠페인에 반영합니다. 

전체적인 프로세스는 한 번 이야기했지만

A/B 테스트를 하며 주의해야할 사항이 있어요!

테스트 실행 단계에서 유의해야할 점

1. 균등한 예산 분배 

각 테스트 그룹에 동일한 예산을 배정하여 결과를 비교해요.

광고 세팅 단계에서, 

광고 그룹 예산을 동일하게 한 상태에서 비교하는거죠..

2. 충분한 샘플 크기 확보

테스트는 최소 3일에서 5일 정도는 실행해야

충분한 데이터를 확보할 수 있어요. 

또, 테스트 도중 수정은 금물입니다. 

요약하자면,

1️⃣ 광고 소재 A/B 테스트는 광고효율을 높이며 서비스를 우상향 성장을 만들 수 있는 동력이 돼요. 

2️⃣ A/B 테스트를 할 땐, 목표 지표를 명확히 설정하고, 동일한 타겟과 동일한 예산으로 테스트하며 변수를 최소화하세요. 

3️⃣ A/B 테스트 결과를 기반으로 성과가 높은 소재를 메인 캠페인에 반영하고, 반복적인 최적화를 통해 광고 효율을 극대화해요. 반복 반복입니다!

광고소재의 [실험-분석-개선]의 반복과정을 통해

구독자님의 서비스와 더 맞는

광고소재를 발굴해낼 수 있게 되는데요. 

다음 앤디의 마케팅 노트에서는 

소재를 어떻게 다양화할 수 있는지

그 효율적인 방법에 대해 알아볼거에요. 

요즘 빠지면 섭섭한 AI를 광고소재에 활용하는 방법도

녹일 예정이니 다음 콘텐츠도 기대해주세요:)