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디지털 광고를 진행중이시라면, A/B 테스트에 관련하여 들어 보셨을 것입니다. Google Ads 및 일부 광고 시스템에서는 A/B 테스트를 진행할 수 있도록 시스템 차원에서 지원(캠페인 실험)하기도 하는데요. 광고 시스템을 통해서나 또는 디지털 광고 전략을 알아보셨다면 여러 채널을 통해 한 번쯤은 접해 보신 내용일 것입니다.
광고 전략 차원에서 A/B 테스트는 반드시 필요한 전략 중 하나라는 것을 먼저 말씀드리고 싶습니다. 특히 장기적으로 진행되는 캠페인의 경우 시즌, 트렌드와 같은 시의적 요인에 따라 시장 변수가 발생하므로 이에 대하여 대응하기 위해서 A/B 테스트는 데이터를 기반으로 한 가장 검증된 참고자료가 될 수 있습니다. 1년 이하의 단기 캠페인이라고 하여도 테스트를 진행 후 효율적인 전략을 찾는 것도 캠페인 전반의 성과를 위하여 좋은 전략이라고 볼 수 있습니다.
그렇다면 A/B 테스트란 정확하게 무엇을 말하는 것이며, 어떤 방법으로 진행해야 하는 것일 까요? 이에 대하여 간단하게 정리해 드리고자 합니다.
A/B 테스트란?
한마디로 정의하자면, 시장의 변화 또는 광고 집행의 문제점을 보완하기 위하여 의미 있는 일정 기간동안 1개의 변수를 두고 두개의 그룹으로 광고를 진행해보는 전략입니다. 보통 A로 기존 집행 광고를 두고, B그룹으로 변수를 적용하여 진행하게 됩니다. 변수는 광고의 목표, 형식에 따라 달라질 수 있으나, 일반적으로 아래와 같습니다.
- 광고 카피 및 CTA (text content)
- 타겟팅 (Target Audience)
- 도착 페이지 (landing page)
- 광고소재유형 (Asset)
- 문의 채널 (Call / Email, etc.)
기본적으로 A/B 테스트는 A에 기존 조건을 유지하고, B에서 가설에 의해 설정된 의미 있는 변수를 적용하여 집행하게 됩니다. 기간은 의미 있는 임계 모수가 충분히 수집될 수 있도록 진행해야 합니다. 가장 중요한 부분은 테스트의 목표를 설정하고 설득력 있는 가설을 만들고 의미 있는 변수를 찾아내는 것입니다. 자세한 tip은 아래에서 다시 설명하고자 합니다.
A/B 테스트 팁(Tip)
A/B 테스트를 진행하기 위해서는 아래 3가지에 대하여 충분하게 고려되어야 합니다. 데이터를 보기 위한 테스트이지만, 광고 집행의 일부이기 때문에 비용이 발생하게 되는 것이므로 진행에 앞서 충분한 고려가 필요합니다.
- 목표가 분명한가? – 테스트가 무엇을 개선하기 위한 것인지 분명한 목표설정이 필요합니다. 목표 없는 무분별한 테스트는 광고 품질에 영향을 미칠 수 있으며, 무의미한 비용 손실을 초래 합니다.
- 복수 변수를 설정하였는가? – 테스트의 변수는 1만 설정해야 합니다. 복수의 변수는 결과값의 원인이 어떤 변수에 의한 것인지 확인하기 어렵습니다. 의미 있는 결과를 위한 테스트가 되기 위해서는 변수에 대한 기준선을 분명하게 할 필요가 있습니다.
- 적절한 테스트 기간을 설정하였는가? – 브랜드마다 일정 모수의 유입 또는 세션 등이 수집되는 기간이 다를 것입니다. 어떤 브랜드는 반나절만에 1000+이 유입될 수 있으나, 어떤 브랜드는 15일 이상 필요할 수도 있습니다. 신생 브랜드는 몇 개월이 걸릴 수도 있습니다. 섹터와 브랜드, 또는 비즈니스 규모에 따라 적절한 기간을 설정해야 합니다.
A/B 테스트 평가 및 조치
테스트가 마무리 되었다면, 가설에 사용되었던 변수에 의해 목표하고자 했던 지표의 변화를 확인해야 합니다. 이는 매출이 될 수도 있고, 클릭률 및 전환률이 될 수도 있으며, 체류시간 및 이탈률이 될 수도 있습니다. 결과 지표의 구분은 UTM 및 별도의 태그를 통해 구분 집계가 되어야 하며, 정확한 집계를 통해 일부 관리 시스템에서는 히트맵 (클릭, 스크롤 등) 데이터를 제공하여 보다 상세한 결과를 확인할 수 있습니다.
그러나 중요한 것은 변수와 결과 지표에 대한 관계를 제대로 파악하고 적용하는 것입니다. 적용하기 이전에 아래의 고려사항이 요구 됩니다.
- 가설이 검증되었는가?
- 가설이 어떤 결과를 초래하였는가?
- 차후 적용에 충분한 결과를 보았는가?
- 충분하지 않다면 반복이 필요한가?
결론
A/B 테스트는 광고주 입장에서는 비용, 대행사 입장에서는 업무 부담 등이 요구되는 전략입니다. 그러나 시장이 변화하는 상황에서 또는 초기 광고 집행에 문제점이 발견된 상황에서 A/B 테스트는 유일한 검증 작업이 될 수도 있습니다. 막연한 추측 및 기대가 적용된 광고와 실제 발생한 데이터를 기반으로 한 광고는 결과 측면에서 차이가 날 수밖에 없습니다. 특히나 시기적 변수에 적응해야 하는 장기 캠페인의 경우 A/B 테스트 집행을 추천하는 것은 전혀 무리가 아닐 것입니다.
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