A/B 테스팅

A/B 테스팅 정의

분할 테스트라고도 하는 A/B 테스트는 랜딩 페이지, 광고 카피 또는 이메일과 같은 디지털 자산의 두 가지 버전 (A 및 B) 을 서로 다른 대상 세그먼트에 표시하여 어느 것이 더 실적이 좋은지 결정하는 통제된 실험입니다.이는 퍼포먼스 마케팅 및 전환율 최적화 (CRO) 의 기본 관행으로, 디자인, 콘텐츠 또는 타겟팅 변형에 대해 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다.

A/B 테스팅 작동 방식

• 테스트할 단일 변수 (예: 헤드라인, 클릭 유도 문안, 이미지) 를 식별합니다.
• 원본 버전 (A) 과 변형 버전 (B) 의 두 버전을 생성합니다.
• 두 버전 간에 트래픽을 무작위로 분할합니다.
• 주요 지표 (예: 클릭률, 양식 제출) 를 기반으로 성과 데이터를 수집합니다.
• 결과를 분석하여 어떤 버전이 더 나은 결과를 달성했는지 확인하십시오.
• 성공적인 변형을 구현하고 선택적으로 추가 개선 사항을 테스트할 수 있습니다.

대부분의 A/B 테스트는 Google Optimize, VWO 또는 Blockchain-Ads와 같은 도구를 사용하여 실행되며 플랫폼에 따라 수동 또는 자동으로 설정할 수 있습니다.

A/B 테스팅의 예

전자 상거래 브랜드는 제품 페이지의 두 가지 버전을 테스트합니다.

• 버전 A: 빨간색 “지금 구매” 버튼
• 버전 B: 초록색 “지금 구매” 버튼
  둘 다에 동일한 트래픽을 전송한 후 버전 B는 전환율이 15% 더 높습니다.그런 다음 브랜드는 사이트 전체에 녹색 버튼을 사용하여 전체 판매를 개선합니다.

광고에서 A/B 테스팅이 중요한 이유

• 마케터가 실제 사용자 행동을 기반으로 캠페인을 최적화하도록 지원
• 어림짐작이 줄어들고 의사결정을 위해 데이터를 활용합니다.
• 채널 전반에서 전환율 및 ROI를 개선합니다.
• 보다 효과적인 메시지 또는 디자인을 식별하여 사용자 경험을 개선합니다.
  궁극적으로 A/B 테스트를 통해 광고주는 위험은 낮고 전략적 영향력은 높으면서 캠페인 성과를 지속적으로 개선할 수 있습니다.