📊 AB 테스트, 이제 제대로 해보자!

안녕하세요 구독자님 

이커머스 데이터 분석과 AI 활용에 관한 꿀팁과 소식을 나눠 드리는 텀타 입니다. 

오늘은 많은 마케터들이 사용하고 있지만, 때로는 매출 증가 없는 클릭수만 증가시키는 AI 추천 광고 세팅 함정에 빠지지 않는 AB 테스트 가이드에 대해 이야기해보려 합니다.  

"어? 클릭률은 20% 올랐는데 매출은 왜 그대로지?"

이런 경험 있으시다면 오늘 뉴스레터가 도움이 되어 드릴 수 있을 거에요. 

🚨 AB 테스트의 숨겨진 함정들

1️⃣ 알고리즘의 은밀한 개입

구글, 메타 같은 플랫폼에서 AB 테스트를 할 때, 요즘은 AI 추천 알고리즘을 선택하게 유도하고 있고 실제로 간편하기도 해서 많이 사용하고 있어요. 그런데 이런 알고리즘이 "더 전환 가능성 높은 사람들"에게 특정 버전을 더 많이 보여주면서 클릭율 증가를 유도한다는 거 알고 계신가요? 

최근 American Marketing Association에서 발표한 연구에서 지적한 문제인데요. 구글이나 메타 같은 플랫폼에서 진행되는 A/B 테스트는 우리가 믿는 것만큼 ‘공정한 실험’이 아닐 수도 있습니다. 알고리즘이 실험군을 나누는 과정에서 특정 버전에 대한 전환(클릭) 가능성이 높은 집단에 더 많이 노출할 수 있기 때문입니다. 결국 더 좋은 성과를 낸 것처럼 보이는 광고 소재 결과가 사실은 소재의 효과가 아닌 타겟 배분의 차이일 수 있다는 겁니다.

 A/B 테스트는 원래 ‘동일 조건에서 변수를 하나만 바꾼 뒤 그 효과를 비교한다’는 전제를 가지고 있습니다. 그러나 광고 플랫폼 환경에서는 동일 조건이 보장되지 않는 경우가 많습니다. 우리가 “더 좋은 성과를 낸 소재”라고 믿는 버전이 사실은 “더 유리한 집단에게 노출된 버전”일 수 있다는 것이죠.

2️⃣ 잘못된 알고리즘 적용 사례 

Journal of Marketing에서 발표한 연구는 이 문제를 ‘Divergent Delivery’라는 개념으로 정리합니다. 이는 광고 플랫폼이 실험군을 무작위로 균등 배분하지 않고, 서로 다른 성향의 사용자 집단에 각기 다른 버전을 노출하는 현상을 뜻합니다. 

조경 회사의 사례를 하나 들어보겠습니다. 이 회사는 토종 식물과 물 보존에 중점을 두는 지속가능성 철학을 가지고 있으면서도, 동시에 정원의 아름다움과 디자인적 가치를 강조하고 싶어 합니다. 그래서 광고 실험을 진행할 때 두 가지 메시지 버전을 준비했습니다. 하나는 브랜드의 친환경적 가치를 내세운 지속가능성 광고(A), 다른 하나는 심미적 측면을 강조한 디자인 광고(B)입니다.

서로 다른 집단에 노출된 AB 테스트 광고 사례

해당 회사의 마케터는 이 두 버전을 같은 조건에서 비교해, “우리 고객에게는 어떤 메시지가 더 효과적인가?”에 대한 답을 얻고 싶어 했습니다. 하지만 실제로 플랫폼은 실험군을 단순히 절반으로 나누지 않았습니다. 알고리즘은 야외 활동이나 환경 보존에 관심 있는 사용자에게는 A광고를, 인테리어나 주거 공간에 관심 있는 사용자에게는 B광고를 더 많이 노출했습니다. 이 경우 B광고의 클릭률이 더 높게 나오더라도 인테리어 관심 대상들에게 노출이 많았기 때문에 궁극적으로 조경 매출 증가에는 유의미한 영향이 없었습니다. 

마케팅 Evolution에서 소개한 분석에 따르면, AB 테스트를 통해 전환율 개선에 만족한다고 답한 비율은 28%에 불과했다고 합니다. 대다수의 실험은 CTR이나 초기 반응 같은 일부 지표에서만 긍정적인 결과를 내고, 정작 매출이나 재구매 같은 본질적인 성과로 이어지지 못한다는 건데요. 특히 앞서 설명했던 것처럼, 플랫폼 광고 환경에서는 알고리즘이 실험군을 왜곡하기 때문에 단일 지표만으로는 인과 관계를 설명하기 어렵습니다.

3️⃣ CTR 외에도 확인할 지표  

AB 테스트 설계에서 발생하는 문제도 있지만, 더 중요한 건 테스트 결과를 해석하는 방식에 있습니다. 단순히 클릭율로만 성과를 보지 않고, 매출 전환까지 연결해서 해석할 수 있는 보완 지표를 함께 살펴본다면 오히려 더 풍부한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 특히 다음 세 가지 관점이 중요합니다.

AB 테스트에서는 매출 기여도까지 추적해서 성과를 비교해 보세요

1. 퍼널 단계별 전환율

많은 실험에서 CTR만 강조되지만, 클릭 이후 행동이 전환까지 이어지는지 확인하지 않으면 결과를 오해하기 쉽습니다. 장바구니 진입, 결제 완료, 회원가입 완료 등 각 퍼널 단계별 수치를 함께 보면, 클릭률 상승이 실제 매출 개선으로 이어졌는지 판단할 수 있습니다. 예를 들어, CTR은 올랐지만 결제 단계 이탈이 많다면 그 실험은 성공이라고 보기 어렵습니다.

2. 세그먼트별 성과 비교

동일한 광고라도 디바이스, 유입 채널, 지역에 따라 성과가 다르게 나타날 수 있습니다. PC에서는 B버전이 더 잘 먹혔지만, 모바일에서는 A버전이 유리할 수 있고, 특정 지역이나 채널에서는 결과가 정반대로 나타날 수도 있습니다. 따라서 평균 수치만 보는 대신 세그먼트를 나누어 살펴야 실제 고객군별 반응 차이를 확인할 수 있습니다.

3. 장기 지표 관찰

단기 클릭이나 전환을 넘어서 재구매율, NPS(Net Promoter Score), 고객 유지율 같은 장기 성과를 함께 고려해야 합니다. 어떤 광고가 일시적인 반응을 끌어냈는지 보다, 시간이 지날수록 고객 충성도와 브랜드 신뢰에 어떤 영향을 주었는지를 파악하는 것이 더 큰 전략적 의미를 가집니다.

🔥 AB 테스트 실전 가이드 

AB 테스트 할 때 다음 5가지 원칙을 꼭 기억하세요. 

더 자세한 내용은 텀타 블로그(이미지 클릭 시 연결)에서 확인해 보세요.

AB 테스트에서 공정성을 확보한다는 건 단순히 50:50으로 나누는 게 끝이 아니라, 충분한 데이터 확보 → 동일한 조건 통제 → 단일 변수만 변경 → 퍼널 전체 지표 확인까지 이어져야 합니다. 결국 “누구에게 보여줬는가” 보다 “어떻게 나눴고, 어떤 조건을 통제했는가”가 실험의 성패를 좌우합니다. 

😍 AB 테스트 성공 사례

많은 브랜드가 성과 차이를 크게 체감하는 영역이 ‘이미지 실험’입니다. 실제 연구에 따르면, 검색 광고에 이미지 애셋을 추가했을 때 CTR이 평균 10% 상승했다고 합니다. 타겟 고객군이 반응하는 이미지를 넣으면 광고 성과를 유의미하게 높일 수 있다는 건데요. 스포츠 브랜드 사례를 보겠습니다.

이 브랜드는 런닝화 광고에서 이미지 실험을 진행했습니다. 가설은 단순했습니다.

이를 검증하기 위해 광고 카피·CTA·랜딩 페이지는 모두 동일하게 유지하고, 대조군(A)에는 제품만 담은 클린 컷 이미지를, 실험군(B)에는 실제 러너가 운동하는 라이프스타일 이미지를 넣어 이미지 변수에만 차이를 주었습니다.

브랜드 에셋 보호를 위해 AI 이미지 생성기로 재구성 하였습니다.

실험은 구글 애즈를 활용해 트래픽을 50:50으로 배분하고, 총 4주간 진행했습니다. 초반 이틀간은 CTR이 요동쳤지만 시간이 지나자 차이가 뚜렷하게 드러났습니다.

결과는, 러너 이미지가 들어간 실험군(B)은 CTR이 12% 높았고, 결제 완료율도 8% 개선되었습니다. 언뜻 보면 작은 차이처럼 보이지만, 한 달 동안 50만 회 노출이 발생하는 캠페인이라면 클릭 수에서만 약 6,000번 이상 차이가 납니다. 결제 단계에서도 8% 개선이 누적되면 수백 건의 추가 구매로 이어져, 수천만 원 규모의 매출 차이를 만들 수 있습니다. 즉, 단순한 퍼센트 차이가 아니라 실제 비용 대비 효과(ROAS)를 크게 끌어올리는 성과였던 셈입니다. 특히 신규 모바일 사용자와 논브랜드 키워드 검색에서 차이가 컸는데, 이는 이미지가 탐색 단계에서 중요한 설득 역할을 했음을 보여줍니다.

✅ 중요한 교훈 

이 브랜드는 이후에도 다양한 포인트를 테스트했습니다.

그 결과, “사람이 등장하는 이미지 + 밝은 배경 + 명확한 CTA 버튼” 조합이 가장 높은 전환율을 기록했습니다. 이를 통해 팀은 단순히 “예쁜 이미지를 고른다”가 아니라, “우리 고객이 실제로 반응하는 시각적 요소는 무엇인가” 라는 질문에 데이터 기반으로 답할 수 있었고, 브랜드 광고 에셋 가이드라인까지 마련할 수 있었습니다. 

☝️ 데이터가 쌓이는 실험 습관 만들기 

앞서 살펴본 사례는 특정 브랜드 이야기이지만, 원리는 모든 브랜드에게 똑같이 적용됩니다. 중요한 건 완벽한 실험을 한 번에 설계하는 게 아니라, 작은 가설부터 꾸준히 검증하는 습관입니다. 예를 들어 “버튼 색상만 바꾸면 클릭이 달라질까?”, “모바일에서는 짧은 카피가 더 효과적일까?” 같은 단순한 질문도 훌륭한 출발점이 될 수 있습니다.

무엇보다 “실험을 위한 실험”에 그치지 않는 것 또한 중요합니다. 결과를 단순히 보고서에 남기는 게 아니라, 곧바로 다음 전략으로 연결해야 합니다. 이미지 실험에서 “사람이 등장한 컷이 효과적이었다”는 결론을 얻었다면, 이후 또 다른 신규 캠페인의 크리에이티브 가이드라인에 반영하는 식이죠.

이렇듯 A/B 테스트는 숫자 놀이가 아니라 데이터로 전략을 진화시키는 실무자의 도구입니다. 작은 실험이 쌓여 큰 확신을 만들고, 그 확신이 캠페인을 성장시키는 선순환을 이끌어냅니다. 바로 그 습관이 광고 성과를 지속적으로 끌어올리는 가장 확실한 길입니다.

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