마케팅에서 A/B 테스트를 수행하는 방법 (만화 스트립 가이드)

마케팅이 원하는 대로 이루어지지 않습니까?

가능한 한 많이 밀어붙이고 있지만 시간이나 예산이 너무 많고 더 많은 영향이 필요합니까? 아니면 광고 예산이 있지만 광고 공간에 대한 경쟁이 치열해짐에 따라 유료 트래픽으로 어려움을 겪고 있으며 경쟁이 점점 더 어려워지고 있습니까?

A/B 테스팅으로 마케팅을 개선함으로써 마케팅을 훨씬 더 효과적으로 만드는 방법을 배울 수 있습니다!

중소기업이든 대기업이든 상관없이 A/B 테스트는 모든 마케팅 노력에서 '더 많은' 것을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 더 많은 상승도, 더 많은 전환, 더 많은 영향.

이 기사에서는 5개의 인기 있는 마케팅 채널과 각 채널의 결과를 테스트하고 개선할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

A/B 테스팅이란?

A/B 테스트는 청중이 경험하는 하나의 '이벤트'를 가져와 성능을 측정한 다음 해당 경험의 변형을 테스트하여 가장 성능이 좋은 이벤트를 확인하는 프로세스입니다.

이 이벤트는 방문자가 판매 페이지와 상호 작용할 수 있지만 광고를 클릭하거나 이메일을 열고 읽는 방문자에게 쉽게 적용될 수 있습니다. 어떤 이벤트와 목표가 있든 테스트하여 작업을 시도하고 개선할 수 있습니다.

새 버전이 1%만 개선되면 이 모든 것이 합산되어 성능이 향상됩니다. (일부 테스트에서는 10-50% 차이가 날 수 있습니다.)

실행하는 모든 테스트는 더 많은 것을 배우고 개선하거나 잠재적인 실패를 방지하는 데 도움이 됩니다. 이것이 개선점, 특히 마케팅을 찾기 위해 비즈니스의 모든 요소를 ​​테스트할 가치가 있는 이유입니다.

디지털 마케팅에서 A/B 테스팅이란?

전통적으로 A/B 테스트는 단순히 웹사이트의 요소를 테스트하는 것으로 생각할 수 있습니다. 가장 많은 클릭을 얻은 버전을 확인하기 위해 버튼에 대한 CTA를 테스트할 수 있습니다.

그러나 이것은 빙산의 일각에 불과합니다. 현실은 청중과 상호 작용하는 모든 이벤트, 채널 또는 플랫폼을 테스트하고 성능을 개선할 수 있다는 것입니다.

• 광고를 실행하시겠습니까? 여러 A/B 테스트를 실행하여 CTR이 가장 높은 버전을 확인할 수 있습니다. 이미지 또는 비디오, 카피, 게재위치, 타겟 고객까지 모든 것이 포함됩니다.
• 방문 페이지 가 있습니까? 해당 페이지에서 해당 트래픽이 얼마나 잘 전환되는지 테스트할 수 있습니다. 얼마나 멀리 읽었는지, 튕겼는지, 멈췄는지, 변환했는지, 어떻게 개선하는지. (이러한 원칙을 가지고 콘텐츠 마케팅에 적용할 수도 있습니다.)
• 이메일을 보내시겠습니까? 오픈 요율, 보낼 시간, 클릭할 CTA 등에 대한 헤드라인을 테스트할 수 있습니다.

테스트하고 개선할 수 없는 디지털 마케팅 채널은 없습니다. 다른 도구가 필요할 수도 있고, 이미 사용하고 있지만 인식하지 못하는 기능에 이러한 기능이 내장되어 있을 수도 있습니다.

성공적인 디지털 마케팅 캠페인의 핵심은 유입경로, 잠재고객 및 메시지가 아닙니다. 이러한 요소를 계속해서 분할 테스트하고 개선하는 것입니다.

A/B 테스트? 전환율을 높이는 것이 아닌가요?

예, 아니요. A/B 테스트는 청중과의 상호 작용을 개선하는 데 도움이 되도록 설계된 '실험'의 한 방법일 뿐입니다.

실제로는 CRO 또는 전환율 최적화라는 더 큰 방법론에 속합니다. 이름 때문에 CRO는 단순히 전환에 관한 것이라고 생각하기 쉽지만 실제로 전환은 고객이 구매하고 싶어하는 모든 요소를 ​​과학적으로 테스트하고 개선하는 과정의 부산물일 뿐입니다.

CRO는 다음과 같습니다.

• 사용자 경험을 개선하고,
• 그들의 경험에 영향을 미치거나 앞으로 나아가는 능력을 방해하는 시스템의 모든 결함을 제거하고,
• 최고의 제안과 제품을 제공할 수 있도록 청중을 이해하고,
• 청중의 언어와 상호작용을 사용하여 그들이 원하는 것과 연결하고,
• 구매 결정을 내리는 데 도움이 되도록 프로세스를 개선합니다.

물론 판매 페이지에서 테스트를 실행하는 것과 같이 더 많은 전환을 얻는 데 도움이 되는 직접적인 테스트가 있지만 이러한 핵심 요소를 개선하면 전체 판매 및 마케팅 프로세스에 영향을 미치고 개선하기 때문에 더 많은 판매를 볼 수 있습니다.

A/B 테스팅은 마케팅 캠페인에 어떤 이점이 있습니까?

A/B 테스트는 마케팅 전략의 거의 모든 요소에서 사용할 수 있습니다. 새로운 출시를 위한 것이든 진행 중인 것이든 상관 없습니다. 청중과 상호 작용하는 거의 모든 지점에서 개선하기 위해 실행할 수 있는 테스트가 있습니다.

새 제품이 있다고 가정해 보겠습니다.

출시 전에 A/B 테스트 및 CRO를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 이상적인 청중과 사전에 제품을 테스트하여 그들이 원하는 것인지 확인하고,
• 대중에게 푸시하기 전에 제안에 사용된 언어, 가격 및 이미지를 테스트하여 가장 많은 작업을 수행한 버전을 찾을 수 있습니다.
• QA 테스트를 실행하여 고객 구매 경험에서 제품 구매 또는 사용을 방해하는 공통적인 문제를 찾은 다음 이러한 문제를 제거하는 데 도움이 되는 자산을 생성합니다.
• QA 테스트를 실행하여 모든 것이 제대로 작동하는지 확인하세요!

그런 다음 제품이 출시되면 다음을 통해 더 개선할 수 있습니다.

• 제품 페이지 디자인, 레이아웃 및 카피에 대한 테스트를 실행하여 리프트를 증가시키고,
• 트래픽 채널에 대한 테스트를 실행하여 최상의 통신 성능을 찾고,
• 콘텐츠 자산에 대한 테스트를 실행하여 더 나은 성과(클릭, 순위, 리드),
• 이메일에 대한 테스트를 실행하여 더 높은 공개율과 더 많은 클릭을 얻으십시오.
• 추가 개선을 위해 이러한 각 요소에 대한 테스트를 계속 실행합니다.
• 다양한 플랫폼에서 마케팅을 위한 A/B 테스트 실행,
• 또는 새로운 잠재고객 그룹에 대한 마케팅을 위해 A/B 테스트를 실행하십시오…

... 그리고 훨씬 더!

일반적인 오해는 A/B 테스트가 랜딩 페이지만을 위한 것이지만 구매자 여정의 각 단계에서 전체 프로세스를 단 1%만 개선한다고 상상해 보십시오. 프런트 엔드에서 더 많은 리프트, 더 많은 터치 포인트 히트, 더 많은 리드, 더 많은 판매, 더 높은 평균 판매 및 더 많은 반복 판매?

이 모든 것을 테스트하고 개선할 수 있지만 승리에 관한 것만도 아닙니다. 비즈니스에 해를 끼칠 수 있는 조치를 취하지 않도록 효과가 없는 것을 찾는 것만큼이나 중요합니다.

2017년 Pepsi는 에이전시가 마케팅 자산을 만드는 데 걸리는 시간에 좌절감을 느끼고 더 빨리 만들기 위해 내부 에이전시를 구성하기로 결정했습니다.

결과?

그들은 Black Lives Matter 운동을 하찮게 만드는 광고를 만들었고 48시간 만에 광고를 중단해야 했습니다…

아이디어를 실제 적용하기 전에 직원이 아닌 고객으로 구성된 포커스 그룹과 함께 아이디어를 테스트했다고 상상해 보십시오. (젠장, 광고를 만들기도 전에!)

마케터가 신경써야 할 A/B 테스팅 KPI

KPI는 테스트 중인 대상 상호 작용과 해당 상호 작용의 목표에 따라 다릅니다. 상승도, 페이지에 머문 시간, 이탈률, CTR, CVR, 평균 판매가 더 많을 수 있지만 테스트 대상에 따라 모두 변경됩니다. (콘텐츠인가? 광고인가? 웹페이지인가?)

기억해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다.

• 특정 청중 상호 작용과 관련하여 개선하려는 단일 목표 를 설정하고 이를 해당 이벤트의 KPI로 사용합니다.
• 현재 성능을 측정하고,
• 개선할 수 있는 방법을 가정하고,
• 현재 버전에 대해 해당 이벤트를 테스트하고 측정합니다.
• 그런 다음 최종 목표 또는 '가드레일 지표'에 미치는 영향을 측정합니다.

최종 목표에 대해 테스트하는 이유는 무엇입니까?

광고를 실행하고 방문 페이지에 대한 클릭은 훨씬 더 많이 발생하지만 새로운 잠재고객의 판매는 훨씬 적다는 것을 알게 되었다고 가정해 보겠습니다. 광고의 CTR에만 집중했다면 성공한 것처럼 보이지만 실제로는 손실을 입을 수 있습니다.

당신의 양말을 날려버릴 5가지 A/B 테스트 예

이 기사에서 다룰 4가지 핵심 마케팅 채널에 걸쳐 설정된 5가지 고유한 A/B 테스트 사례 연구의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. Datasine은 유료 Facebook 광고에서 이미지를 A/B 테스트하여 CTR이 57.48% 증가했습니다.
   
   

   

2. GrooveHQ는 기사 소개를 테스트하여 전체 읽기가 296% 증가하고 페이지에서 시간이 520% ​​증가하는 것을 확인했습니다.
   

   

3. Mailshake는 홍보 이메일의 콘텐츠를 A/B 테스트한 후 이메일 응답이 97% 증가했습니다.
   

   

4. Data36.com은 청중의 의견을 경청하고 길이를 늘려 맥락을 추가하고 이의를 제거함으로써 방문 페이지에서 전환이 96% 증가하는 것을 확인했습니다. (읽는 시간은 4분에서 16분 이상으로 소요됩니다.)
   

   

5. AmpMyContent는 2단계 팝업 양식을 구현했을 때 리드가 127.4% 증가했습니다.
   

   

이제 이러한 플랫폼에서 A/B 테스트를 실행하는 방법과 주의해야 할 일반적인 실수에 대해 알아보겠습니다.

마케터가 피해야 하는 11가지 A/B 테스팅 오해와 실수

우리는 이미 이들 중 몇 가지에 대해 암시했지만 대부분의 사람들이 저지르는 주요 실수를 피할 수 있도록 각각의 통념과 그것이 잘못된 이유를 분석해 보겠습니다.

A/B 테스팅 = 돈

전혀! CRO 및 테스트는 일반적으로 청중을 이해하고 경험을 개선하는 것입니다. 예, 전환 및 수익에 즉시 영향을 미치는 특정 요소에 대해 테스트를 실행할 수 있지만 목표는 대신 청중을 더 잘 이해하는 것입니다.

수익은 A/B 테스트의 목표가 아닙니다. 그것은 단순히 청중의 경험을 향상시키는 부산물입니다.

테스트는 전환율에 미치는 영향만큼 중요합니다!

모든 테스트가 전환에 관한 것은 아닙니다. 적어도 전통적인 '개종'은 아닙니다.

때때로 우리는 단순히 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지 배우고 싶을 때가 있습니다. 다른 경우에는 잠재고객이 전환으로 분류할 수 없는 액션을 취하기를 바랍니다.

아이디어와 의견이 데이터를 능가합니다

우리는 무엇이 효과가 있는지에 대한 훌륭한 아이디어를 가질 수 있지만 대신 데이터를 테스트하고 신뢰해야 합니다.

모든 테스트가 성공하는 것은 아닙니다. 때로는 가장 약하다고 생각하는 변형이 가장 잘 수행됩니다. 때로는 디자인입니다.

그것이 당신의 개인적인 의견이든 최고 급여를 받는 사람(HiPPO)의 의견이든 상관없이 데이터를 테스트하고 신뢰해야 합니다. 그것이 당신이 앞으로 나아가는 방법입니다.

테스트에서 이기지 못하면 CRO가 적합하지 않습니다.

CRO와 테스트는 수익이나 전환이 아니라 청중을 이해하는 것입니다.

실행하는 테스트의 90%가 실패합니다. 우리는 작동하지 않는 것을 찾고 작동하는 것에 대한 통찰력을 얻고 있습니다. 승자가 있더라도 항상 개선할 수 있습니다. 우리는 이유를 찾고 더 깊이 잠수하고 다시 테스트하고 더 많은 리프트를 얻습니다.

사이트와 마케팅을 개선하려면 과학적 방법을 따라야 합니다. 손실을 피하려고 하지 말고 수용하십시오!

테스트 속도가 가장 중요한 요소입니다

테스트의 90%가 실패한다는 것을 안다면 당연히 가능한 한 많은 테스트를 실행해야 하지 않을까요?

예, 우리는 더 많이 달리는 것을 목표로 해야 하지만 그들로부터 배우기 전에는 그렇지 않습니다.

한 버전이 실패하고 다른 버전이 승리하는 테스트는 왜 이겼고 왜 실패했는지 이해하는 경우에만 도움이 됩니다. 그러한 통찰력 없이 다른 테스트를 실행하기 위해 서두르는 것은 시간 낭비입니다.

A/B 테스팅은 결과를 빠르게 얻습니다.

실제로는 그렇지 않습니다. 트래픽이 많고 결과를 빠르게 확인할 수 있는 경우에도 다음과 같은 다른 요소를 고려해야 합니다.

• 우리가 승자를 선택한 후에도 이 테스트가 계속 이런 식으로 수행될 것이라고 믿을 수 있습니까?
• 테스트에 영향을 줄 수 있는 다른 외부 요인이 있습니까?

대부분의 테스트는 단일 판매 주기에 대해 실행하는 것이 좋습니다(일반적으로 한 달 또는 귀하의 경우 그 기간이 길 수 있음).

이것이 테스트 사이의 가동 중지 시간을 줄이는 것이 중요한 이유이기도 하지만 다음 한 달 동안의 테스트에 돌입하기 전에 분석하고 배워야 하는 이유이기도 합니다.

트래픽이 통계적 의미에 빠르게 도달하더라도 청중의 행동을 정확하게 파악할 수 있을 만큼 충분히 오랫동안 테스트를 실행해야 합니다.

테스트하려면 엄청난 트래픽이 필요합니다.

테스트 결과를 신뢰할 수 있으려면 결과를 뒷받침할 수 있는 충분한 데이터가 필요하거나 테스트가 원본에 비해 믿을 수 없을 정도로 잘 수행되어야 합니다.

수학에 너무 깊이 들어가지 않으면 다음과 같이 작동합니다.

• 결과에서 일관되게 매우 큰 차이가 나타나는 경우 이를 신뢰하는 데 필요한 데이터 포인트가 더 적습니다.
• 그러나 테스트 결과에서 작은 변화만 보인다면 결과를 신뢰할 수 있으려면 더 많은 트래픽이 필요합니다.

작은 변화를 신뢰하려면 더 많은 데이터가 필요하지만 더 큰 변화를 신뢰하려면 덜 필요합니다. 일반적으로 이것은 특정 테스트에 약 10,000명의 방문자가 필요하거나 약 500개의 전환 이벤트가 필요하지만 실제로 테스트가 수행되는 방식에 달려 있음을 의미합니다.

그렇지 않으면 거짓 긍정과 거짓 부정을 얻을 수 있습니다.

즉, 해당 데이터 크기에 도달할 때까지 원하는 만큼 테스트를 실행할 수 있습니다. 도착하는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다.

다른 사람들에게 효과가 있었던 것이 당신에게도 효과가 있을 것입니다

아니요! 모든 것을 테스트해야 함을 기억하십시오.

다른 회사의 테스트 및 모범 사례를 사용하여 테스트 아이디어를 찾을 수 있지만 한 사이트에서 효과가 있었던 것이 귀하에게 정확히 맞지 않을 수 있습니다.

그것들을 완전히 복사하는 대신 테스트 아이디어를 사용하여 자신의 아이디어를 생각해내십시오.

테스트, 분석, 개선합니다.

당신은 모든 것을 테스트해야합니다

사이트의 모든 것을 절대적으로 테스트할 필요는 없습니다. 대신 가장 큰 영향을 미칠 것으로 생각되는 테스트를 살펴보고 먼저 해결하세요.

CTA 버튼 색상을 테스트하는 것은 훌륭하지만 가지고 있는 버전에서 더 이상 효과를 얻을 수 없을 때만 가능합니다.

한 번에 한 가지만 변경할 수 있습니다.

대부분의 사람들은 A/B 테스트에 관해서는 한 번에 한 가지만 테스트한다고 생각하지만 엄밀히 말하면 사실이 아닙니다. 대신, 급진적 테스트를 실행할 수 있습니다. 새로운 헤드라인을 테스트하는 대신 해당 페이지의 모든 것을 한 번에 변경하는 근본적이고 새로운 디자인을 테스트할 수 있습니다.

물론 어떤 변경 사항이 영향을 미쳤는지 즉시 알 수는 없지만 청중의 반응이 변경된 사항을 확인하기 위해 해당 요소를 조정한 후 테스트할 수 있습니다.

우리는 왜 이것을 할까요?

음, 페이지나 요소의 전환율이 낮을 때 작은 상승을 위해 한 번에 하나씩 조정하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 급진적인 테스트를 실행하면 막대한 수익을 올릴 수 있는 큰 변화를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

우승 결과는 항상 아름답게 보일 것입니다.

의견과 마찬가지로 어떤 것이 효과가 있는지 테스트하고 확인해야 합니다. 최악의 디자인이 가장 멋진 디자인을 능가하는 광고를 게재한 적이 있습니다. 랜딩페이지도 마찬가지입니다.

테스트하고 자신에게 맞는 것을 찾아야 합니다!

디지털 마케터가 주의해야 할 주요 A/B 테스트 실수

다음은 이러한 일반적인 실수를 피하기 위해 테스트를 실행할 때 수행할 작업에 대한 간단한 목록입니다.

• 시험에 대한 목표는 항상 하나입니다. 집중력 부족은 결과 부족을 의미합니다.
• 해당 이벤트의 현재 성능을 측정합니다. 개선하기 전에 현재 작동 방식을 알아야 합니다.
• 왜 이런 결과가 나오는지에 대한 가설을 세운 다음 변화를 위한 변형을 생각해 보세요. 핵심은 문제를 해결할 수 있는 이유를 이해하는 것입니다.
• QA 및 고객 조사를 실행하는 것을 두려워하지 마십시오. 가능한 경우 화면 녹화를 보고 인터뷰를 통해 무슨 일이 일어나고 있는지 알아보세요. 우리의 추측은 때때로 고객의 마음에서 일어나는 일과 다를 수 있습니다.
• 테스트를 설정하고 모든 것이 작동하고 수행하는지 확인한 후 무엇이든 실행하고 여러 장치에서 테스트하십시오. 사람들이 너무 빨리 가기를 누르기 때문에 많은 테스트가 실패합니다.
• 테스트가 충분한 데이터, 전환을 얻을 수 있을 만큼 충분히 오래 실행되고 결과를 신뢰할 수 있도록 전체 판매 주기 동안 실행됩니다.
• 테스트 중간에 아무 것도 변경하지 마십시오.
• 항상 데이터를 분석하십시오. 의견은 중요하지 않습니다. 결과가 중요합니다.
• 대부분의 테스트는 실패합니다. 일부는 이길 것입니다. 어느 쪽이든, 이유를 배우고 개선하십시오! 승자가 있더라도 더 개선할 수 있는지 확인하십시오.
• 항상 테스트를 추적하여 지금까지 테스트한 것, 효과가 있었던 것, 실패한 것, 얼마나 개선했는지 확인하십시오!

마케터를 위한 A/B 테스트 통계에 대한 간략한 입문서

그럼 통계에 대해 알아보겠습니다. 여기에서 이 주제를 더 자세히 다루지만 마케팅에서 A/B 테스트를 실행하려면 기본 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 실패라고 생각하는 성공적인 테스트를 받거나 라이브로 푸시하는 실패한 테스트를 받을 수 있습니다.

모든 테스트의 목표는 배우고 향상하는 것입니다. 문제는 테스트의 데이터를 신뢰할 수 있어야 한다는 것입니다. 정확한 결과를 제공합니까 아니면 우연입니까? 또한 얼마나 정확합니까? 계속해서 이런 식으로 작동할 것이라고 얼마나 믿을 수 있습니까?

솔직히 말해서 통계의 일부 개념과 언어는 약간 건조하고 지나치게 복잡합니다. 그래서 그것들이 의미하는 바와 왜 중요한지 이해할 수 있도록 훌륭하고 간단하게 분해해 보겠습니다.

1. 샘플 : 테스트를 위한 데이터 소스를 나타냅니다. 일반적으로 이것은 특정 페이지를 방문하거나 x 광고를 보는 청중의 세그먼트입니다.
2. 트래픽 분포: 샘플 대상의 트래픽이 테스트에서 분포되는 방식을 나타냅니다. 이상적으로는 버전 a 가 트래픽의 50%를 가져오고 버전 b 도 50%가 되도록 균등하게 분배하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 더 정확한 데이터를 얻을 수 있습니다.
3. MDE(Minimum Detectable Effect) : 테스트의 민감도를 나타냅니다. 테스트에서 측정할 수 있는 가장 작은 개선 사항을 지정하는 테스트 전에 수행할 수 있는 계산입니다.
4. 가설: 간단히 말해서, 이것은 우리가 테스트를 위해 가지고 있는 아이디어입니다. 우리의 목표는 그 이론을 테스트하고 개선 사항을 확인하는 것입니다.
5. 통계적 유의성 : 테스트에서 얻은 결과가 우연에 의한 것이 아닐 확률을 나타냅니다. 우리의 목표는 더 중요한 결과를 얻고 정확성에 확신을 가질 수 있도록 충분한 데이터와 충분한 시간 동안 테스트를 실행하는 것입니다.
6. 통계적 신뢰도: 테스트 방문자가 많을수록 결과에 대한 통계적 신뢰도가 높아지고 거짓 또는 무작위 결과를 신뢰하지 않을 가능성이 높아집니다. 대부분의 테스트는 95%의 신뢰 수준에서 실행되도록 설정됩니다. 이것은 이 결과가 정확할 확률이 95%가 되도록 샘플에서 충분한 트래픽을 가져와야 함을 의미합니다.
7. 통계적 검정력: 테스트 결과에서 테스트 변경으로 인한 효과를 감지할 확률을 나타냅니다.

마케터가 실행할 수 있는 다양한 테스트 유형과 트래픽, 참여 및 전환에 미치는 영향

이 가이드에서 A/B 테스트에 대해 이야기하고 있지만 사용할 수 있는 몇 가지 다른 유형의 테스트가 있으므로 빠르게 분석해 보겠습니다.

A/B 테스트

이것은 99%의 시간 동안 사용하게 될 테스트입니다. 현재 '컨트롤'에 대해 하나의 변형을 실행하여 개선되는지 확인합니다.

하나의 변형만 테스트하기 때문에 다른 테스트보다 트래픽이 덜 필요하고 많은 설정 없이 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다. 몇 가지 다른 유형의 A/B 테스트 프로세스가 있지만 거의 모든 다른 테스트는 이 아이디어의 변형입니다.

분할 테스트

분할 테스트는 A/B 테스트의 다른 이름입니다! 우리는 기본적으로 원본(a)과 새 버전(b) 간에 '이 테스트에서 트래픽을 균등하게 분할'할 것이라고 말합니다.

A/B/n 테스트

A/B/n 테스트에서는 컨트롤에 대해 여러 변형을 테스트하게 됩니다.

테스트하려는 헤드라인이 있지만 A/B 테스트를 실행하고 하나의 변형만 실행하는 대신 A/B/n 테스트를 실행하고 해당 헤드라인의 다양한 변형을 원하는 만큼 테스트할 수 있다고 가정해 보겠습니다.

여기서 제한은 트래픽 크기와 결과를 기다리는 시간입니다. 각 변형에는 약 10,000명의 방문자가 필요하므로 테스트 실행 시간에 영향을 줄 수 있습니다.

다변수 테스트

매우 많은 양의 트래픽이 필요하지만 여러 변형 및 조합을 테스트할 수 있습니다.

홈페이지를 개선하고 헤드라인과 영웅 이미지를 테스트하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 다변수 테스트를 사용하면 모든 단일 광고 제목 변형을 한 번에 실행할 수 있을 뿐만 아니라 모든 이미지 변형도 실행할 수 있으므로 웹페이지의 여러 버전에서 요소의 최상의 조합을 찾을 수 있습니다 .

(아마도 헤드라인 1은 현재 이미지와 함께 가장 잘 작동하지만 헤드라인 3은 이미지 4와 가장 잘 어울립니다. 다변수 테스트를 실행하지 않고 헤드라인 3을 완전히 무시했을 수 있습니다.)

물론 단점이 있습니다. 이러한 모든 옵션과 조합으로 인해 갑자기 잠재적으로 30개 이상의 변형이 한 번에 모두 실행될 수 있음을 의미합니다. 그리고 각 테스트에는 결과를 신뢰하기에 충분한 트래픽이 필요하기 때문에 데이터를 신뢰하려면 엄청나게 많은 양의 트래픽이 필요합니다.

다변수 테스트를 사용하면 가장 성공적인 조합을 찾을 수 있지만 테스트 페이지에 한 달에 100,000명 이상의 방문자가 표시되지 않는 한 저는 이 옵션을 선택하지 않을 것입니다.

다중 페이지 테스트

다중 페이지 테스트는 여러 연결 페이지를 한 번에 테스트하여 서로 어떤 영향을 미치는지 확인하는 프로세스입니다.

제품 라이브러리, 제품 페이지 및 체크아웃 페이지가 있다고 가정해 보겠습니다. 이론적으로 이러한 각 페이지에서 동시에 A/B 테스트를 실행할 수 있습니다.

여기서 문제는 한 페이지를 변경한 결과가 다음 페이지로 이동하는 웹사이트 방문자에게도 영향을 미쳐 연쇄 반응을 일으킬 수 있다는 점입니다.

첫 페이지에서 클릭하는 사람이 줄어들면 어떻게 될까요? 제품 설명을 변경하여 혼동을 일으키면 어떻게 합니까?

이렇게 하면 체크아웃 페이지가 손상될 수 있으므로 다중 페이지 테스트는 거의 사용되지 않습니다. 대신 대부분의 테스터는 첫 번째 페이지에서 단일 A/B 테스트를 실행하는 데 집중하고 다음 페이지를 테스트하기 전에 완료합니다.

보시다시피 여러 테스트 유형이 있지만 대부분의 경우 단순히 구현 속도와 각각에 대한 트래픽 및 전환 요구 사항 때문에 A/B 또는 A/B/n 테스트를 실행합니다.

A/B 테스트 및 개인 정보 보호: 마케터가 데이터를 수집할 때 기억해야 할 몇 가지 사항

최근 개인 정보 보호 및 고객 데이터 보호에 많은 변경 사항이 있으므로 사용자 데이터를 수집하는 마케팅 캠페인이나 테스트를 실행하는 경우 특히 사용자를 추적하는 경우 주요 변경 사항을 알고 있어야 합니다. 분석 데이터…

GDPR, ePrivacy & Google Analytics

아래 링크에서 이를 구현하는 방법에 대한 몇 가지 가이드를 작성했지만 여기에 간단한 개요가 있습니다.

다음을 통해 분석에서 GDPR 및 ePrivacy 요구 사항을 충족하는지 확인하십시오.

• 위치 또는 이메일 주소와 같은 사용자 데이터를 추적하는 긴 URL/매개변수를 제거합니다.
• 사용자 IP 주소를 익명화합니다.
• 쿠키 추적에 대한 동의를 얻습니다.
• 비준수 쿠키 제거.
• 제3자로부터 GA 계정을 보호합니다. (데이터 유출에 대한 벌금이 높습니다!)

이제 분석이 요구 사항을 충족했으므로 A/B 테스트를 시작해 보겠습니다.

아래에서 개선하고 싶은 4가지 핵심 채널이 있습니다.

• 유료 트래픽(특히 Facebook 광고)
• 소셜 미디어 유기적 트래픽
• 이메일 마케팅,
• 콘텐츠 마케팅.

이러한 플랫폼 중 일부에는 자체 A/B 테스트 도구가 내장되어 있거나 이 기능을 제공하는 공급자를 찾을 수 있습니다.

방문 페이지를 A/B 테스트하는 방법은 무엇입니까?

마케팅 자산 A/B 테스트에 대해 이야기할 때 생각할 수 있는 기존 마케팅 채널인 랜딩 페이지부터 시작하겠습니다!

방문 페이지를 테스트하고 개선하는 것이 중요합니다.

왜요?

2가지 핵심 사항 때문에:

• 방문 페이지의 모든 방문자는 일반적으로 높은 의도 를 가지고 있습니다. 즉, 전환을 얻을 수 있는 매우 따뜻한 잠재고객이며,
• 그리고 각 페이지에는 항상 청중이 취할 수 있는 직접적이고 측정 가능한 클릭 유도문안이 있습니다.

이 때문에 이 잠재고객으로부터 얻을 수 있는 모든 상승은 거의 항상 즉각적인 또는 하위라인 ROI 및 이익의 직접적인 상승입니다. 구독, 평가판 또는 판매의 상승에서.

이것이 랜딩 페이지가 마케팅 캠페인에서 테스트하고 개선해야 하는 첫 번째 항목 중 하나인 이유입니다(페이지에 충분한 트래픽이 유입되고 있다고 가정).

이를 염두에 두고 방문 페이지를 개선할 수 있는 3가지 간단한 방법을 살펴보겠습니다.

• 당신이 그들의 관심을 끌 수 있도록 영웅 샷을 테스트하고 ,
• 청중을 불러내고 당신의 제안에 매료시키는 가치 제안을 테스트하고 ,
• 그리고 그들이 채우는 양식 필드를 테스트합니다. 이는 저항의 원인이 될 수 있으므로 이를 간소화하면 랜딩 페이지 성능에 즉시 영향을 미치는 데 도움이 됩니다.

그리고 좋은 소식?

테스트 도구를 사용하여 이러한 요소를 A/B 테스트하는 것은 매우 쉽습니다.

왜요?

테스트 설정이 매우 간단할 뿐만 아니라 이러한 도구가 작동하는 방식으로 인해 핵심 페이지를 변경할 필요 없이 기본적으로 앱에서 직접 편집할 수 있습니다.

좋아요. 디자이너가 페이지를 변경할 필요 없이 테스트를 실행할 수 있습니다!

앱에서 페이지 URL을 로드한 다음 테스트하려는 요소를 드래그, 드롭 및 편집하기만 하면 됩니다. 그런 다음 테스트 설정을 마치면 페이지 자체에서 아무 것도 편집할 필요 없이 앱이 테스트 페이지에서 해당 변경 사항을 청중에게 표시합니다.

이제 랜딩 페이지에서 테스트할 수 있는 3가지 권장 변경 사항을 안내해 드리겠습니다.

A/B 테스트 도구 설치

테스트 기능이 내장된 특정 방문 페이지 작성기를 사용하지 않는 한 테스트를 실행하려면 A/B 테스트 도구가 필요합니다.

여기에서 Convert Experiences 앱의 무료 평가판을 다운로드할 수 있습니다. 평가판 계정을 만든 후에는 웹사이트에 코드를 설치하세요. 매우 쉽습니다. Facebook Pixel과 똑같이 설치할 수 있습니다.

설치 코드를 클릭하여 복사하기만 하면 됩니다.

그런 다음 설치하십시오. CMS의 별도 섹션(일부는 코드를 복사하여 붙여넣을 수 있음), 테마 헤더 또는 Google 태그 관리자에 있습니다.

이제 설치되었으므로 앱을 로드하고 방문 페이지를 변경하고 테스트를 실행할 수 있습니다.

A/B 랜딩 페이지 '영웅' 이미지 테스트

테스트할 것을 권장하는 또 다른 항목은 방문 페이지의 영웅 이미지입니다.

청중의 관심을 최대한 빨리 끌 수 있도록 디자인한 페이지 상단의 기본 이미지입니다.

우리가 그들의 주의를 끌 수 없다면 그들이 우리의 가치 제안이나 CTA를 읽지 않을 수 있기 때문에 우리는 이것을 테스트합니다.

이제 할 수 있는 몇 가지 작업이 있습니다.

• 당신은 당신이 가지고있는 영웅 샷을 이동하려고 할 수 있습니다. (아마도 페이지가 너무 낮습니까?)
• 새로운 이미지와 각도를 테스트해 볼 수 있습니다. 아마도 사진의 사용자 대신 그들이 달성한 제품이나 최종 목표를 보여줄 것입니까?

어떤 것이 가장 잘 작동하는지 알기 어렵기 때문에 테스트 도구로 이것을 테스트합니다. 우리는 각 버전을 시험해 보고 어떤 버전이 승자인지 확인할 수 있습니다.

이것이 얼마나 쉬운지 보여드리겠습니다.

Convert Experiences 앱이 로드되면 모든 테스트를 보관할 새 프로젝트를 만들 것입니다.

그런 다음 첫 번째 테스트 또는 '경험'을 만들 것입니다.

'a/b' 테스트를 선택하고 테스트 정보를 입력합니다.

여기에 테스트하려는 페이지의 URL을 추가해야 합니다. 그러면 페이지가 로드되어 변환 앱 내에서 기본적으로 변경할 수 있습니다.

메모:

페이지가 앱에서 로드되면 '대안 1' 탭에 로드됩니다.

즉, 지금 이 페이지 디자인을 변경할 수 있으며 원본 버전을 저장하여 테스트하고 귀하와 귀하의 사이트에 가장 적합한 버전을 찾을 수 있습니다.

이제 이 영웅 샷에 적용할 수 있는 몇 가지 조정 사항을 살펴보겠습니다.

이미지를 클릭하고 새 위치로 끌어 페이지 레이아웃을 변경할 수 있습니다.

또는 이미지를 다른 이미지로 바꿀 수 있습니다.

이미지를 클릭하고 편집을 선택한 다음 다른 이미지를 업로드하기만 하면 됩니다.

또는 요소를 숨겨 완전히 제거할 수 있습니다.

단순한!

이제 테스트할 편집된 이미지가 있으므로 테스트를 라이브로 푸시하기만 하면 됩니다.

페이지 편집기에서 파란색 '저장하고 계속하기 버튼'을 클릭하면 테스트 설정 페이지가 로드됩니다.

여기에서 몇 가지를 지정할 수 있습니다.

테스트 목표

테스트 중에 앱이 찾을 특정 목표를 선택할 수 있습니다.

이는 페이지 간 이탈률을 낮추거나 CTR을 높이거나 수익에 직접 연결하여 앱에서 가장 높은 가치를 얻고 있는 버전을 알 수 있습니다.

타겟팅할 잠재고객

여기에서 테스트를 보는 사람을 정확히 결정할 수 있습니다.

모든 페이지 방문자에게 50/50으로 분할하거나 특정 사람, 인구 통계, 위치 또는 클릭한 위치의 UTM 매개변수만 표시하도록 분할할 수도 있습니다!

통계 및 설정

마지막으로 테스트의 정확도를 지정할 수도 있습니다.

결과에 대한 높은 신뢰도를 원하는 대량 사이트 또는 테스트의 경우 일반적으로 이를 97% 신뢰도로 설정합니다.

마지막으로 이러한 설정에 만족하면 파란색 '경험 활성화' 버튼을 클릭하여 테스트를 실시간으로 설정할 수 있습니다.

그러면 앱은 웹사이트 자체에서 아무 것도 변경할 필요 없이 이 변형을 대상 고객과 규모에 맞게 표시합니다!

꽤 멋지죠?

좋습니다. 방문 페이지에 적용할 수 있는 다른 두 가지 빠른 변경 사항을 안내해 드리겠습니다.

가치 제안 A/B 테스트

So once you've tested the hero shot and got their attention, the next logical thing to look at on your landing page is your value proposition.

This is the text that helps hook your reader in, and it's usually to the side of the hero shot or overlaid on top of it.

The value prop is so important because it provides context and desire to click on your CTA and buy or optin.

There are a lot of ways to improve this text:

• You can try different angles or hook idea,
• Or you can research and interview your audience to listen to their needs and address that in your value prop,
• Or you can simply improve it further by adding more clarity to what you're trying to say. (Sometimes the angle idea is good, but the execution is bad)

Either way, implementing this in a test is super simple.

It's as easy as highlighting the text you want to change, and then clicking on edit.

그런 다음 이전과 마찬가지로 새 버전을 작성하고 테스트를 설정하기만 하면 됩니다.

쉽죠?

방문 페이지 실적을 개선할 수 있는 방법을 한 가지 더 살펴보겠습니다.

사용자 양식 필드 A/B 테스트

이전에 여기에서 자세히 다루었지만 간단히 요약하겠습니다.

선택 페이지의 양식은 청중의 세부 정보를 파악하고 구독, 평가판 또는 판매와 같은 조치를 취하는 마지막 단계이기 때문에 매우 중요합니다.

문제는 작성해야 하는 양식의 수나 레이아웃이 사용자에게 약간의 저항을 유발할 수 있다는 것입니다. 그들이 항상 따르고 완료하는 데 방해가 될 수는 없다는 인식된 노력입니다.

이제 다음을 통해 이 문제를 해결할 수 있습니다.

• 좋은 UX를 제공하고,
• 양식 세부 정보 요청을 비틀거리며,
• 양식 및 CTA의 서면 사본 및 정렬 개선

또는 단순히 정보를 적게 요구합니다. (그들이 구독하기 위해 정말로 그들의 이름과 전화번호가 필요합니까?)

간단하죠?

그리고 좋은 소식은 이 모든 것을 Convert Experiences 앱 내에서 매우 쉽게 테스트할 수 있다는 것입니다.

양식 요소를 클릭하고 몇 번의 클릭만으로 텍스트 편집, CTA 편집, 양식 섹션 제거 등을 선택할 수 있습니다.

이제 랜딩 페이지를 개선하기 위한 몇 가지 간단한 테스트를 다루었으므로 해당 페이지로 트래픽을 유도할 수 있는 채널에서 실행할 수 있는 몇 가지 A/B 테스트를 살펴보겠습니다.

Facebook 광고를 A/B 테스트하는 방법은 무엇입니까?

어떤 유료 미디어 플랫폼을 사용하든 상관없이 광고 실적의 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 타겟층,
• 광고 문구 및 광고 소재,
• 방문 페이지.

잘못된 잠재고객을 타겟팅하면 최고의 광고가 효과를 발휘하지 못합니다. 적절한 사람들을 타겟팅하고 나쁜 광고를 하면 성과가 나지 않습니다. 훌륭한 광고를 가지고 있지만 끔찍한 페이지와 광고 클릭은 쓸모가 없습니다.

지금은 방문 페이지에서 작업하고 있지 않기 때문에 가시성, 클릭률, 이상적으로는 전환율을 개선할 수 있도록 잠재고객과 광고를 테스트하는 것이 주요 관심사입니다.

잠재고객을 A/B 테스트하는 것은 낙찰된 광고를 새로운 잠재고객 그룹에 게재하는 것만큼 간단합니다. 그러나 Facebook의 AI로 인해 타겟팅 범위가 상당히 넓더라도 작동해야 하는 Facebook 광고를 A/B 테스트하는 데 사용하는 특정 방법을 공유하겠습니다.

다양한 유형의 Facebook 광고 및 게재위치가 있습니다. 일부 광고를 사용하면 Facebook 앱에서 바로 판매 또는 리드를 얻을 수 있습니다. 그러나 Facebook에서 가장 인기 있는 광고 유형은 Newsfeed이므로 여기서는 이 유형에 중점을 두겠습니다.

Facebook이나 다른 플랫폼의 다른 광고를 개선하기 위해 동일한 원칙과 이념을 적용할 수 있습니다.

효과가 있는 것을 찾기 위해 돈을 잃을 준비를 하십시오

가장 먼저 이해해야 할 것은 매우 적은 수의 테스트가 승자로 시작되며 이는 유료 광고 공간에서 특히 그렇습니다. 이를 염두에 두고 광고의 현재 실적을 찾은 다음 거기에서 개선하려면 돈을 써야 한다는 사고방식에 적응해야 합니다.

이 예에서는 이미지, 헤드라인, 본문 및 CTA를 개선하기 위해 4가지 다른 테스트를 권장합니다.

그러나 하나의 광고로 시작하여 더 많은 광고를 추가하기 전에 수익성을 얻는 것이 좋습니다. 그 이유는 가장 좋은 대안을 찾기 위해 각 테스트에 대해 충분한 트래픽이 필요하기 때문입니다.

예산이 적다면 처음에는 하나의 광고만 실행하고 수익이 나거나 비슷할 정도로 개선될 때까지 일련의 A/B 테스트를 실행하십시오. 한 번에 여러 광고를 테스트하려고 하다가 어느 광고라도 수익을 올리기 전에 예산이 부족해지는 실수를 저지르지 마십시오!

Facebook의 AI 작동 방식 및 예산 문제

Facebook의 광고 플랫폼은 기계 학습 알고리즘을 통해 작동합니다. ML은 데이터 세트에서 패턴을 찾는 AI 유형입니다(예: 대상으로 생각하지 않을 수도 있는 잠재고객의 연결 등).

이 때문에 광고 목표를 설정할 수 있고 특정 목표에서 가장 많이 전환한 사람에 따라 적합한 사람을 찾을 수 있습니다. 문제는 특히 예산이 적은 경우에 이것은 일종의 결함이 있다는 것입니다.

이유는 다음과 같습니다.

페이스북은 광고를 위한 '학습 단계'를 가지고 있습니다. 목표는 ML이 적합한 사람들을 타겟팅하는 데 도움이 되도록 잠재고객에 대해 배우는 것이지만 이를 위해서는 3일 동안 최소 50개의 전환 이벤트가 필요합니다. 짐작할 수 있듯이 리드에 대한 광고를 실행하고 각각 2달러의 비용이 든다면 최소 전환 요구 사항에 도달하기 위해 광고 예산에서 최소 100달러가 필요하며 이는 처음 3일 동안입니다.

(광고가 꺼지지 않도록 그 이후의 매일의 예산은 말할 것도 없습니다.)

더 낮은 예산으로 광고를 실행하는 방법

이 문제를 해결하는 방법은 하나의 전환 이벤트를 목표에서 멀리 옮기는 것입니다. 이렇게 하면 이사할 때마다 일반적으로 훨씬 저렴해집니다.

잠재적인 전환 이벤트를 살펴보면 판매 비용이 가장 많이 발생하고 리드, 클릭, 노출 순으로 비용이 발생합니다.

이론적으로 ML은 최고의 잠재고객과 최고의 광고를 찾을 수 있지만 충분한 데이터를 제공할 수 있는 경우에만(즉, 더 많은 예산이 필요함) 그러나 그것이 없다면 더 똑똑하게 테스트해야합니다. 방법은 다음과 같습니다.

이상적인 청중의 포커스 그룹으로 테스트한 다음 확장

AI를 사용하여 적절한 청중을 찾는 동시에 광고 버전을 테스트하는 대신, 우리는 기존 방식의 직접 반응 기술을 사용하고 먼저 포커스 그룹과 협력할 것입니다.

가장 열렬한 팬에게 광고를 게재하고 그들에게 가장 효과적인 것이 무엇인지 테스트하는 것만 큼 간단합니다.

우리가 좁거나 더 적은 청중을 사용하기 때문에 그들에게 보여주기 위해 더 많은 비용이 들지만 우리는 여기에 머물지 않을 것입니다. 우리의 목표는 이상적인 잠재고객으로부터 반응을 얻은 다음 확장하는 광고를 만드는 것입니다. 이렇게 하면 더 광범위하고 저렴한 잠재고객을 타겟팅할 때 광고 문구와 이미지가 이미 작동하고 있음을 알 수 있습니다.

그래야만 AI가 사람을 찾는 일을 하도록 할 수 있습니다.

왜요?

이 시점에서 이상적인 청중에게 반응하는 광고가 있기 때문입니다. Facebook의 AI는 전환하는 사람들을 추적한 다음 유사한 사람들에게 보여주는 방식으로 작동합니다. 그리고 우리는 '포커스 그룹'을 테스트했기 때문에 이상적인 청중이 이에 응답할 것입니다.

FB는 전환하는 사람을 추적한 다음 적절한 사람들에게 표시하기 시작하지만 추가 비용을 청구하지 않습니다.

스마트 응?

Facebook A/B 테스트 프로세스

사람들이 주목하는 순서에 따라 작성된 광고의 4가지 주요 요소를 테스트할 것입니다.

• 이미지,
• 헤드라인,
• 본문 복사,
• CTA.

그리고 우리는 전환을 위해 설정하는 것이 아니라 유기적으로 잠재고객에게 어필하는 광고를 찾으려고 하기 때문에 광고 테스트를 노출로만 실행할 것입니다. 이렇게 하면 정확한 테스트를 위한 충분한 데이터 포인트를 얻으면서 광고 게재 비용을 낮출 수 있습니다.

이 방법을 사용하면 AI가 사람을 선택하는 대신 어떤 요소가 CTR을 유기적으로 개선하는지 알 수 있습니다.

이미지부터 시작하여 이 포커스 그룹에 대해 4가지 테스트를 차례로 실행하려고 합니다.

이에 대해 알아보기 전에 테스트 옵션을 빠르게 살펴보겠습니다.

'수동 테스트', 동적 소재, 타사 도구를 실행해야 하나요 아니면 Facebook 내부 테스트 도구를 사용해야 하나요?

테스트를 돕기 위해 타사 도구를 사용할 수 있지만 실제로는 필요하지 않습니다.

마찬가지로 Facebook에는 테스트 캠페인, 광고 소재 및 광고 세트를 분할할 수 있는 자체 내부 A/B 테스트 옵션이 있습니다.

나는 몇 가지 이유로 열렬한 팬이 아닙니다.

• 사용하기가 쉽지 않습니다. 3개의 다른 위치에서 이동할 수 있으며 UX는 거의 매번 다릅니다. 말할 것도 없이, 테스트가 어떻게 설정되고 있는지 즉시 명확하지 않습니다. (때로는 테스트하기 전에 이미 광고를 생성하기를 원하고 다른 때는 테스트를 설정할 때 광고를 생성하기를 원합니다.)
• 승자가 발견되었을 때의 '조기 테스트 종료' 옵션은 업계 표준인 95% 또는 99%가 아닌 80% 신뢰 등급으로 설정됩니다. (80% 신뢰도에서 결과에 오류가 발생할 확률은 20%입니다. 이 정확도 수준에서 테스트하는 데 더 적은 트래픽이 필요하기 때문에 이 옵션을 설정했다고 확신합니다.)
• A/B 테스트만 허용하고 A/B/n은 허용하지 않습니다.
• 그러나 각 테스트 간에 트래픽을 균등하게 분할하고 실적이 낮은 광고 옵션의 트래픽을 너무 일찍 전환하지 않습니다.

하지만 2개의 다른 옵션이 있습니다.

동적 소재를 사용한 A/B 테스트

단일 광고를 평소와 같이 설정한 다음 '동적 크리에이티브'를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 여러 이미지, 헤드라인 및 본문 텍스트 옵션을 입력할 수 있는 다변수 테스트를 실행할 수 있으며 Facebook은 이러한 옵션을 청중에게 전달하고 이러한 변수의 가장 실적이 좋은 조합을 찾습니다.

하지만 이 방법에는 몇 가지 결함이 있습니다.

• 서로 다른 것을 참조하는 이미지 및 헤드라인과 같이 항상 말이 되지 않는 조합을 조합할 수 있습니다.
• 또한 정확한 테스트를 위해서는 각 유사 콘텐츠에 대해 더 많은 트래픽이 필요합니다. Facebook은 초기 승자를 예측하고 다른 버전에서 예산과 트래픽을 빼면서 더 많은 관심을 받음으로써 이러한 트래픽 요구 사항을 해결합니다.

수동 테스트를 통한 A/B 테스트

마지막 옵션은 '수동 테스트'를 실행하는 것입니다. 여기에서 옵션을 간단히 A/B/n 테스트하고 광고 세트 내에서 광고를 복제한 다음 이미지 또는 헤드라인 등과 같은 단일 요소를 변경할 수 있습니다.

이것의 장점은 버전이 적고 트래픽이 머신 러닝으로 인해 한 광고에서 다른 광고로 전환되지 않기 때문에 수행할 트래픽이 거의 없다는 것입니다. (캠페인 예산 최적화 옵션을 사용하지 않는 한).

개인적으로, 나는 이것이 ML에 의해 조정되거나 막대한 예산이 필요하지 않고 낮은 예산만 있을 때 성공적인 광고를 찾는 동시에 테스트의 최고 성능 요소를 찾는 가장 좋은 방법이라고 생각합니다.

이제 테스트 설정을 안내해 드리겠습니다.

1단계: A/B 먼저 이미지 테스트

이미지는 청중의 시선을 가장 먼저 사로잡는 것입니다. 예산에 따라 2-4개의 다른 이미지를 만들어 서로 테스트하는 것이 좋습니다.

설정 과정은 매우 간단합니다. 먼저 광고 선택 항목에 대해 '트래픽' 옵션을 선택하고 이름을 지정합니다.

'캠페인 예산 최적화'가 켜져 있지 않은지 확인하십시오. 이렇게 하면 다른 광고가 동일하게 게재되지 않을 수 있습니다.

그런 다음 광고 세트 섹션을 클릭하고 잠재고객을 보낼 대상(이 경우 웹사이트)을 선택합니다.

노출을 빠르게 제공하고 테스트를 위한 큰 데이터 크기를 얻을 수 있도록 약 $10-20의 일일 예산을 설정하십시오.

그런 다음 청중을 당신이 그들에게 강요하는 것에 대해 가장 이상적이고 가장 따뜻한 선택으로 설정하십시오. (판매 페이지에 대한 트래픽을 테스트하는 경우 리드에 대한 광고를 테스트하고 콘텐츠에 대한 트래픽을 테스트하는 경우 사이트 방문자를 타겟팅하십시오. 이를 위해 맞춤 대상을 사용하십시오.)

이 예에서는 기사에 광고를 게재하고 있으므로 모든 청중을 대상으로 테스트하여 클릭을 유도하는 내용이 무엇인지 확인하고 싶습니다.

다음으로 배치를 선택해야 합니다.

개인적으로 뉴스피드 광고는 청중의 관심을 끌 수 있는 가장 큰 시야를 제공하기 때문에 무엇보다 먼저 뉴스피드 광고를 테스트하는 것을 좋아합니다. 이론적으로 모든 게재위치를 테스트할 수 있지만 한 번에 모든 게재위치를 테스트하면 광고 이미지가 한 게재위치에서는 잘 작동하고 다른 게재위치에서는 좋지 않다는 것을 알 수 있습니다. 이렇게 좁히면 처음에는 테스트하는 데 도움이 되지만 비용이 더 많이 듭니다. 나중에 확장하면 비용이 크게 떨어지는 것을 볼 수 있습니다. 목표는 이상적인 잠재고객으로부터 가장 유기적인 클릭을 유도하는 광고를 찾는 것입니다.

따라서 게재위치를 수동으로 설정하고 "Facebook News Feed" 옵션을 선택합니다. 최적화를 위해 노출로 설정합니다.

최적화 및 게재 섹션까지 아래로 스크롤합니다.

Facebook에서 트래픽을 유도하기 위해 광고를 설정하고 있지만 '노출수' 옵션을 선택하려고 합니다. 이렇게 하면 청중이 저렴한 비용으로 광고를 볼 수 있고 모든 클릭은 AI 대 창의적 성능을 기반으로 합니다.

이제 광고 세트가 설정되었으므로 테스트를 위한 첫 번째 광고를 만들 차례입니다.

몇 가지 유사 이미지를 테스트 중이므로 하나의 광고를 만든 다음 다른 버전에서 이미지를 복제하고 변경해야 합니다.

따라서 첫 번째 이미지 옵션을 광고에 업로드한 다음 헤드라인, 본문 및 CTA와 같은 모든 콘텐츠 설정을 입력합니다.

각 변형에서 이를 동일하게 유지하고 이미지만 변경할 것 입니다.

광고를 복제하려면 게시를 누르기 전에 왼쪽 메뉴의 점 3개까지 이동하여 '빠른 복제'를 클릭하세요. 광고 세트나 캠페인이 아니라 광고에서 이 작업을 수행해야 합니다.

그러면 광고 사본이 생성됩니다. 파일을 열고 이름을 변경하여 변형임을 확인한 다음 이 새 광고의 이미지를 테스트하려는 다른 이미지로 교체합니다.

사용하려는 이미지 변형에 대해 이 작업을 수행하려고 합니다.

모든 작업을 완료했으면 게시를 누르십시오!

2단계: 광고를 실행한 다음 결과 테스트

Facebook의 전달이 균형을 이루고 각 버전이 표시되는지 확인하는 데 약간의 시간이 걸리므로 광고가 어떻게 작동하는지 확인하기 위해 다시 체크인하기 전에 광고를 최소 24시간 동안 실행하는 것이 좋습니다. 목표는 포커스 그룹에서 가장 유기적인 클릭을 얻는 이미지를 찾는 것입니다.

이제 플랫폼이 각 버전의 CTR을 알려주기 때문에 더 자세히 살펴보고 이러한 결과가 앞으로도 동일하게 유지될 것이라고 믿을 만큼 충분한 데이터가 있는지 확인해야 합니다. (하나의 광고가 초기 잠재고객에게 좋은 성과를 보였지만 규모가 커지면 떨어질 수 있습니다.)

이러한 결과를 신뢰할 수 있는지 확인하는 정말 쉬운 방법은 통계적 유의성 도구를 사용하는 것입니다.

각 버전의 노출수와 클릭수를 복사하여 붙여넣고 데이터가 충분한지 테스트하기만 하면 됩니다.

충분히 오랫동안 실행하고 우승한 이미지를 찾으면 광고를 일시 중지하고 우승자를 유지한 다음 약한 이미지를 실행하는 다른 광고를 제거하십시오.

3단계: 다음 테스트를 위해 반복

이미지가 주목을 받은 후 청중이 확인하는 다음 항목은 헤드라인입니다. 이것은 우리가 테스트할 수 있는 두 번째로 큰 영향을 미치는 변경 사항임을 의미합니다.

다행히도 모든 힘든 작업은 이미 완료되었습니다. 광고 편집기로 돌아가서 이전과 같이 우승한 이미지 광고를 복제하고 각각에 새 이름을 지정합니다.

각 복제물에 대해 우승한 이미지를 동일하게 유지하되, 이제 각각에 대해 다른 헤드라인을 작성하기 시작한 다음 게시를 누르십시오.

광고를 24시간 동안 실행한 다음 다시 확인하고 통계 서명 도구를 사용하여 이전과 마찬가지로 결과를 테스트합니다. 변형당 더 많은 시간이 필요하거나 더 큰 표본 크기가 필요한 경우 하루 정도 더 실행합니다.

이제 본문 복사 테스트 프로세스를 반복하고 다른 버전을 작성하고 승자를 찾으면 됩니다. 그런 다음 CTA를 더 개선하려면 CTA를 다시 테스트할 수 있습니다.

귀하의 광고가 기술적으로 너무 많은 비용을 들이고 있어 수익을 낼 수 없다는 사실을 알게 될 수도 있습니다. 우리의 목표는 광고를 A/B 테스트하여 이상적인 잠재고객에게서 가장 높은 유기적 CTR을 가진 버전을 찾는 것이었습니다. 이 시점에서 이제 더 차가운 잠재고객으로 확장하고 이를 다른 전환 목표를 가진 새 광고로 실행하고 ML이 마법을 부리도록 할 수 있습니다!

그리고 그것이 저예산으로 Facebook에서 수동 A/B 테스트를 하는 것뿐입니다. 모든 광고 유형에 동일한 원칙을 사용할 수 있습니다.

소셜 미디어에서 A/B 테스트를 하는 방법은 무엇입니까?

소셜 미디어에서 테스트하는 것은 이미지, 본문 및 CTA를 조정하여 응답을 개선한다는 점에서 유료 광고 테스트와 거의 동일합니다.

다른 곳에서 트래픽을 유도하려는 경우 목표는 CTR을 개선하거나 참여를 개선하기 위해 테스트할 수 있습니다. 목표가 무엇이든 상관없이 테스트 프로세스는 가장 영향력이 큰 요소를 먼저 테스트한다는 점에서 동일합니다.

우리는 다음과 같은 이유로 그렇게 합니다.

• 이미지가 관심을 끌지 못하면 본문 사본을 읽지 않습니다.
• 본문을 읽지 않으면 CTA를 볼 수 없습니다.
• 그리고 CTA가 약하면 그들은 당신이 그들에게 요구하는 것을 하지 않을 것입니다.

좋은 소식은 유료 광고와 같이 기계 학습이나 광고 불균형에 대해 걱정할 필요가 없기 때문에 설정이 훨씬 쉽다는 것입니다.

그러나 소셜 미디어와 유료 소셜의 실제 A/B 테스트 설정에는 몇 가지 주요 차이점이 있습니다.

• 청중 앞에서 도달 범위를 확대하기 위해 비용을 지불하지 않기 때문에 방대한 데이터 세트를 얻지 못할 수 있습니다 . 테스트할 수 있는 총 청중은 소셜 팬의 규모에 따라 제한됩니다. 즉, 결과가 완전히 정확하지 않거나 충분히 큰 샘플 크기를 얻는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
• 또한 사회 사업에 대한 테스트 방식 때문에 다른 테스트에서 견인력을 확인하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

테스트 프로세스

유료 소셜 테스트의 장점은 각 버전을 보는 사람을 구분할 수 있다는 것입니다. 그런 식으로 우리는 청중을 분류하여 그들이 모두가 아닌 하나의 버전만 볼 수 있도록 합니다.

유기적 사회에서는 우리가 이것을 할 수 없습니다. 청중의 약 10%만이 부스트 없이 소셜 게시물을 볼 수 있지만, 여러 변형을 게시하고 청중이 모든 변형을 한 번에 보는 잠재적인 어색함을 피하기 위해 계속 시도하고 있으므로 릴리스를 시차로 합니다.

오늘 첫 번째 버전을 청중에게 게시하고 나중에 또는 며칠 후에 다른 버전을 게시합니다. 목표는 어떤 버전이 더 나은지 확인하는 것입니다. 물론 문제는 이것이 테스트를 약간 지연시킨다는 것입니다.

좋은 소식은 이 작업을 수행하는 과정이 매우 쉽다는 것입니다.

2가지 방법으로 할 수 있습니다. 다음과 같이 수동으로 수행할 수 있습니다.

• 게시물에 대한 아이디어를 떠올리고 다른 이미지, 본문 및 CTA를 조롱합니다.
• 각 버전에 대한 UTM 링크를 생성하여 각 버전이 귀하의 사이트로 유도하는 클릭을 추적할 수 있습니다.
• 첫 번째 버전을 게시합니다.
• 일주일 정도에 이미지 변형을 자동화하거나 자체 게시합니다.
• 일주일을 더 기다렸다가 3번째 이미지를 다시 게시하고, 일주일을 기다렸다가 4번째 이미지를 게시합니다.
• 마지막으로 성능을 비교하고 승리한 이미지 변형을 찾습니다.
• Body Copy Test, CTA 등 동일한 과정을 반복합니다.

또는 MeetEdgar와 같은 소셜 미디어 일정 도구를 사용하여 모든 것을 설정하고 모든 것을 자동화 할 수 있습니다.

이를 통해 실행하려는 유사 콘텐츠로 게시물을 예약하고, 결과를 기록하고, 링크 클릭, 참여, CTR을 추적할 수 있습니다.

이 프로세스를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 4개의 이미지 변형 테스트를 설정하고,
• 14-30일 동안 실행하여 각 이미지 변형을 테스트합니다.
• 최고의 CTR로 우승 이미지를 찾고,
• 그런 다음 최고의 본문 사본, 최고의 CTA 등을 반복하고 찾으십시오. 이 모든 것을 엉망으로 만들 필요가 없습니다.

소셜 미디어 게시물과 광고에 대한 최고의 팁은?

UGC 또는 '사용자 생성 콘텐츠'를 만들어 보세요.

고객 평가를 받아 마치 자신의 소셜 미디어 계정에서 직접 공유한 것처럼 게시물 형식으로 작성하면 됩니다. 이미지는 좋아 보이지만 복사본은 뉴스 피드에서 친구가 추천하는 것처럼 읽습니다.

저를 믿으세요. 이러한 유형의 광고가 전환됩니다!

이메일을 A/B 테스트하는 방법은 무엇입니까?

A/B 테스트 이메일 마케팅과 관련하여 우리는 3가지 영역을 중요하게 생각합니다.

• 배달: 이메일이 받은 편지함에 도착합니까 아니면 스팸 폴더로 이동합니까?
• 공개율: 이메일을 여는 중입니까? 그렇지 않으면 나머지는 무의미합니다.
• CTR: 이메일을 읽고 CTA를 클릭하고 있습니까?

배송과 관련하여 여기에서는 실제로 A/B 테스트를 하지 않습니다. 이메일 자동화 도구가 여러 스팸 회사에서 사용되고 있고 귀하도 이들 회사와 함께 호스팅되는 경우 공개 속도에 영향을 미칠 수 있다는 몇 가지 이론이 있으므로 다른 제공업체를 시험해 볼 수 있습니다. (이것이 일부 회사가 특정 산업에 대한 액세스를 거부하는 도구만 사용하는 이유입니다).

그 외에 스팸 폴더에 들어가지 않도록 하는 가장 좋은 방법은 목록을 깨끗하게 유지하고, 열지 않았거나 반송된 주소를 일관되게 제거하고, 스팸 폴더에 걸리지 않도록 이메일에 작성하는 내용에 주의하는 것입니다. 스팸 필터.

작성하는 모든 이메일이 실제로 다른 장치에 반응하는지 확인하는 것도 가치가 있습니다. 이메일을 읽을 수 없거나 버튼이나 링크가 화면 밖에 있기 때문에 CTR이 좋지 않을 수 있습니다.

전달에 대한 최종 생각: 공유할 테스트 프로세스를 사용하여 이메일을 개선하기 시작하면 청중으로부터 더 나은 응답을 보기 시작할 것입니다. 이렇게 하면 스팸 폴더를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이메일 제공업체는 청중이 귀하가 보낸 이메일을 좋아하고 불이익을 받지 않으므로 윈-윈 상황임을 알 수 있습니다.

그 내용을 다뤘으니 이 A/B 테스트 방법을 살펴보겠습니다.

이메일 테스트 프로세스

위의 목록에서 짐작할 수 있듯이 이메일 A/B 테스트에는 우선 순위가 있습니다.

• 이메일이 열리는지 확인하기 위해 먼저 이메일 제목을 테스트합니다.
• 그런 다음 본문을 복사하여 사용자가 말하는 내용을 읽고 관심을 갖도록 합니다.
• 마지막으로 CTA를 클릭하여 클릭하는지 확인합니다.

(최고의 배송 및 기타 기능을 위해 하루 중 시간을 테스트할 수도 있지만 이메일 결과에 가장 큰 영향을 미치는 것은 이 3가지 요소입니다.)

모든 이메일 도구에 A/B 테스트가 내장되어 있는 것은 아니므로 이러한 기능이 있는 도구를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 개인적으로 저는 Active Campaign을 사용하여 이메일의 다른 요소를 A/B 및 A/B/n 테스트할 수 있습니다.

다음과 같은 요소를 테스트할 수 있습니다.

• 제목줄,
• 누구에게서 온 이메일인지,
• 이메일 본문 사본,
• 이메일에 포함된 이미지,
• CTA.

더 좋은 점은 '예측 전송'이라는 고유한 기능이 있어 각 현재 구독자의 개별 오픈 시간을 추적하고 가장 좋은 시간을 기준으로 다음 이메일을 전송한다는 것입니다.

그래서 우리가 이것을 하는 방법을 봅시다...

이메일에는 두 가지 일반적인 유형이 있습니다.

• 자동화의 일부가 될 수 있는 에버그린 이메일.
• 제안을 광고하기 위해 목록에 한 번 보내는 이메일을 브로드캐스트하십시오.

에버그린 이메일은 테스트하기 쉽고 항상 자동화를 통해 보내야 하기 때문에 개선하는 것이 합리적입니다. 여기의 모든 리프트는 시간이 지남에 따라 매우 눈에 띄는 효과가 있습니다.

즉, 브로드캐스트 이메일을 A/B 테스트할 수도 있지만 프로세스가 약간 다릅니다. 그 이유는 가장 효과적인 이메일 버전을 찾기 위해 먼저 소수의 청중을 대상으로 테스트한 다음 나머지 목록에 보내기 때문입니다.

이런 식으로 대다수는 가장 높은 효과를 제공하는 버전을 얻습니다. 너무 과한 것처럼 보일 수 있지만 방송에서 2-10% 더 많은 CTR을 얻을 수 있고 목록이 100,000명의 구독자인 경우 해당 이메일의 트래픽 차이가 크며 테스트할 가치가 있습니다. (작은 목록이 있어도.)

두 가지 모두 빠르게 안내해 드리겠습니다.

설정

이 과정은 지금까지 이야기한 것과 매우 유사합니다. 제목, 본문, CTA를 차례로 테스트합니다. 우리는 또한 한 번에 하나의 테스트를 실행하고 승자를 찾은 다음 다음 요소를 테스트할 때 이를 새로운 '컨트롤'로 사용합니다.

브로드캐스트 이메일을 테스트하는 경우에는 약간 다르게 보일 수 있지만 언제 어떻게 되는지 설명하겠습니다. 이제 활성 캠페인 내부의 방법을 보여 드리겠습니다(다른 도구를 사용할 수 있음).

짜증나게도 자동화 빌더 내에서 단일 변형만 A/B 테스트할 수 있고 A/B/n 테스트는 실행할 수 없습니다.

하나의 버전만 테스트하려는 경우에는 괜찮지만 최대 4개의 변형을 테스트하려면 캠페인 빌더를 사용하여 이메일을 테스트한 다음 복사하여 자동화에 다시 붙여넣어야 합니다. 나중에.

브로드캐스트 이메일도 이 방법으로 테스트하므로 나쁘지 않습니다. 따라서 새 캠페인을 클릭한 다음 분할 테스트 옵션을 선택하십시오.

다음으로 이것을 보낼 대상을 선택하십시오. 다음은 에버그린 또는 브로드캐스트 이메일을 테스트하는지 여부에 따라 테스트가 다른 부분입니다.

항상 지속되는 이메일을 테스트하려면(예를 들어 누군가가 귀하의 홈페이지에 옵트인할 때 자동화할 수 있음) 해당 목록을 선택하십시오.

그러나 브로드캐스트 이메일을 A/B 테스트하려면 '테스트' 목록을 만들어야 합니다. 초기 '감정' 테스트를 실행할 수 있는 현재 구독자의 세그먼트인 목록을 몇 개 생성하기만 하면 됩니다(이전에 유료 광고에서 했던 포커스 그룹과 거의 유사).

이 목록에 대한 브로드캐스트 테스트를 실행하고 나머지 청중에게 보내기 전에 이메일을 개선합니다.

이제 테스트하려는 각 요소에 대한 테스트 목록이 필요합니다. 이렇게 하면 테스트 이메일을 보낼 수 있고 나중에 중복되거나 변형을 보내지 않을 수 있습니다.

3개의 테스트를 실행하는 것이 좋기 때문에 전송 및 테스트하려는 콘텐츠 유형과 가장 잘 일치하는 테스트 세그먼트를 3개 이상 만들고 구독자를 가져와야 합니다. (이상적으로는 각각에 최소 수백 명이 필요합니다).

이렇게 하면 세그먼트 1에 대한 제목 줄 테스트를 실행하고 응답하는 방법을 확인할 수 있습니다. 그런 다음 세그먼트 2에 대해 본문 복사 테스트를 실행한 다음 세그먼트 3에 CTA를 실행하고 마지막으로 우승자를 다른 모든 사람에게 보낼 수 있습니다.

말이 됩니까? 여기에서 나머지 테스트는 끝까지 두 유형의 이메일에 대해 동일합니다.

목록을 선택했으면 페이지 하단으로 스크롤하여 실행할 수 있는 분할 테스트 옵션을 찾습니다. 하단 옵션인 "정보 및/또는 이메일 내용에서 다른 이메일 제목 테스트"를 선택하면 모든 테스트를 실행할 수 있고 '다음'을 눌러 이메일 편집기를 로드하고 이메일을 작성할 수 있습니다.

평소와 같이 하고 파란색 '다음' 버튼을 클릭합니다. 그러면 제목 줄을 분할 테스트할 수 있는 옵션이 있는 팝업이 나타납니다.

'테스트' 버튼을 클릭하여 테스트하려는 제목 줄을 만드십시오. 그런 다음 각 항목을 클릭하고 제목을 편집하기만 하면 됩니다.

다양한 주제를 작성하십시오. 청중이 이메일의 내용에 관심을 갖는 이유에 대해 다양한 각도에서 생각해 보는 것이 좋습니다. 가장 좋은 버전을 찾기 위해 최대 4가지 변형을 작성할 것입니다.

그런 다음 "다음"을 클릭하여 세부 정보를 확인하는 최종 페이지로 이동합니다. 여기에서 동일해야 하는 각 테스트에 대한 트래픽 %를 볼 수 있습니다. 또한, '승자를 결정하지 않음'과 '승자를 결정' 중 하나의 옵션이 있습니다.

자, 이 텍스트는 약간 오해의 소지가 있습니다. 두 옵션 모두 테스트를 실행한 후 보고서를 제공하고 결과를 알려줍니다. 맨 위 옵션은 제목 줄 우승자를 사용하여 본문 사본 등을 다시 테스트할 것이기 때문에 원하는 테스트를 단순히 종료합니다 .

그러나 하단 옵션은 승자를 찾은 다음 해당 목록에 대한 모든 향후 등록에 사용합니다. 우리는 이것을 복사하여 다시 붙여 넣는 상록수처럼 사용할 필요가 없으며 방송이라면 어쨌든 나머지 사람들에게 우승 버전을 다시 보낼 것입니다.

지금은 보내기를 누르고 제목 줄 테스트를 실행하십시오.

승리한 변형이 있으면 다시 돌아가서 새 테스트를 설정하고 분할 테스트 유형을 선택할 때 이메일 콘텐츠 옵션("정보 및/또는 이메일 콘텐츠에서 다른 이메일 제목 테스트")을 선택해야 합니다. 달리고 싶다.

수상한 제목과 원본 이메일을 보관하십시오. 그런 다음 이메일 편집기에서 페이지를 아래로 스크롤하면 녹색 및 흰색 테스트 버튼이 표시됩니다.

테스트 중 하나를 클릭하여 해당 특정 이메일의 본문 내용을 편집할 수 있습니다. (녹색은 현재 편집 중인 것입니다).

다른 본문 섹션에서 우리의 글을 테스트하십시오. 새로운 각도나 후크를 시도하여 관심을 유지하십시오. 짧은 버전이나 긴 버전을 사용해 보세요.

변경을 하고 변형을 만든 후에는 이전과 같이 보내기만 하면 됩니다. 나중에 다시 확인하여 어떤 버전이 이겼는지 확인하세요.

우승자가 결정되면 가장 실적이 좋은 제목, 본문 및 CTA가 포함된 최종 버전이 나올 때까지 CTA를 테스트하는 프로세스를 반복하기만 하면 됩니다.

이 시점에서 이 이메일을 복사하여 에버그린 캠페인에 다시 붙여넣을 수 있습니다. 또는 일부 청중에게 브로드캐스트 이메일을 테스트한 경우에는 이 우승 버전을 나머지 목록에 보내기만 하면 됩니다. 테스트 세그먼트로 전송).

그리고 당신은 그것을 가지고 있습니다. 훨씬 더 많은 효과를 얻기 위해 이메일을 A/B 테스트하는 아주 간단한 방법입니다.

이메일은 매우 효과적인 채널입니다. 당신이 보내는 각각의 이메일을 개선하려고 하지 않는 것은 미친 짓일 것입니다. 특히 그것이 앞으로의 모든 이메일의 전달을 개선하는 데 도움이 되기 때문입니다!

참여 또는 전환을 KPI로 사용하여 콘텐츠를 A/B 테스트하는 방법은 무엇입니까?

귀하의 콘텐츠가 판매 페이지와 같기 때문에 그렇게 하는 사람이 거의 없다는 것이 놀랍습니다. 그 목표는 특정 잠재고객을 끌어들이고 일종의 전환 이벤트를 얻는 것입니다. 리드, 클릭, 공유 또는 구매에 가까워지는 '아하' 순간입니다.

(모두가 SEO 트래픽을 테스트하고 업데이트하는 데 집중하는 것처럼 보이지만 트래픽이 도착했을 때 제대로 작동하는지 여부는 별로 신경 쓰지 않습니다...)

테스트 프로세스와 방법은 매우 유사하며 콘텐츠 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

우리가 콘텐츠 마케팅에서 중요하게 생각하는 3가지 주요 성능 요소가 있습니다.

• 가시성 . 사람들이 찾고 있습니까? 그들은 그것을 읽을 수 있습니까?
• 약혼 . 그들은 그것을 읽고 있습니까? 튀나요? 그들은 얼마나 읽고 있습니까?
• CTA . 그들이 조치를 취하고 있습니까? 그들이 당신의 CTA를 보나요? 우리는 그들에게 조치를 취하도록 요구하고 있습니까?

따라서 잠재적인 A/B 테스트를 실행할 수 있는 각 요소와 영역을 살펴보겠습니다.

콘텐츠 가시성 향상

청중이 콘텐츠를 읽을 수 있어야 합니다. 이것은 다음을 의미합니다.

• 튀지 않도록 충분히 빠르게 로딩하고,
• 모든 기기에서 콘텐츠를 보고 좋은 경험을 할 수 있도록 콘텐츠가 반응형이어야 합니다.
• 검색 엔진에서 찾습니다.
• 그리고 그 결과를 클릭하고 싶습니다.

다음은 검색 트래픽에서 CTR을 향상시키는 멋진(그러나 과소평가된) 방법입니다. 바로 제목 태그와 메타 설명을 테스트하고 개선하는 것입니다. 그렇게 하면 훨씬 더 많은 트래픽을 얻고 순위를 높일 수 있습니다. (특히 대부분의 사이트가 설득력 있는 메타 설명을 작성하지 않고 대신 WordPress가 기사에서 소개를 가져오도록 허용한다는 것을 깨달았을 때)

가구 이동 회사인 Allied Pickfords는 한 달에 약 6,600건의 검색이 발생하는 한 페이지에 대한 메타 설명에 대한 테스트를 실행하기로 결정했습니다. 그들은 이 단일 페이지에 대한 초기 테스트만으로 클릭수를 36% 증가(2.8%에서 3.9%로 증가)할 수 있었습니다(메타 설명 개선만 테스트했습니다).

이것은 판매에 직접적인 영향을 미치는 의도가 높은 페이지를 위한 것이지만 트래픽을 유도하는 모든 기사에 동일한 방법을 적용할 수 있습니다.

정말 멋진 점은 Google이 SERP의 CTR을 사소한 순위 요소로 사용한다는 것입니다. 그 이유는 사람들이 콘텐츠를 클릭하고 있고 페이지의 첫 번째 선택 항목도 아닌 경우에는 좋은 콘텐츠여야 하므로 결과에서 상위에 표시하여 보상하기 때문입니다.

불행히도 이러한 유형의 테스트에는 자동화된 도구가 없으며 잠재고객이 귀하의 설명을 보기 전에 SERP에서 귀하를 찾아야 하기 때문에 키워드에 대해 1-3페이지에 있는 경우에만 작동합니다.

즉, 이것을 적용하는 프로세스는 간단합니다.

1. Google Search Console로 이동하여 지난 달 테스트 페이지의 트래픽과 CTR을 확인합니다.
2. 현재 버전을 편집하여 메타 설명 테스트를 실행하고 14-30일 동안 실행하고 결과를 추적합니다.
3. Google Search Console로 돌아가 해당 페이지의 CTR과 순위를 전후로 비교합니다.
4. 추가 반복 및 점진적 개선을 위해 설명을 계속 개선하십시오.
5. 제목 테스트를 시작하여 더 많은 효과를 얻을 수 있는지 확인하십시오.

콘텐츠 참여 및 CTA 테스트 및 개선

참여 및 CTA 개선과 관련하여 우리가 중점을 두는 주요 요소는 다음과 같습니다.

이탈률

이상적으로는 명백한 반송 문제에 대응할 수 있는 빠른 로딩 및 반응형 페이지가 이미 있지만 모두 작동하는지 확인했습니까?

손상된 이미지와 중심을 벗어난 텍스트는 사용자가 떠나게 만드는 나쁜 사용자 경험을 제공합니다.

페이지가 작동하면 방문자가 실제로 원하는 페이지입니까?

테스트 관점에서 순위가 ​​높은 주제에 대한 경쟁 콘텐츠를 보고 어떻게 다른지 확인할 수 있습니다. 각도가 다른가요? 그들이 당신이 놓치고 있는 것들을 덮나요?

You can easily edit your article to better fit intent and measure the difference in Google Analytics and track the bounce rate before and after the changes.

약혼

It doesn't matter if your content ranks if you lose visitors.

A simple test is to find drop-off points in your articles where you lose the audience. It's easy enough to set up some QA tests and track scroll depth by setting up goals in either your analytics or A/B testing tool and using that as an engagement tracking factor.

Or, you can take it a step further and use a tool like Hotjar to track heatmaps of your articles along with user recordings, so you can track your user behavior and see exactly what they are doing on the page and where you lose them.

You can even survey or interview your audience to find out why they are leaving. I know it seems like overkill for a blog post but every article should not just attract but also convert in some way.

말하자면…

전환수

Do you have a call to action for visitors to take?

Maybe a trial, an opt-in, or a social share? A lot of blog posts forget to ask the audience to do anything. You put the work in and got the traffic so you should at least try and get some measured response from it!

If you do have a CTA, does it work? Have you tested the buttons or links lately? Can the audience see the CTA? Do they scroll far enough to even see it? Is it even clear that it's a CTA? Sometimes hyperlinks are the same color as site branding. Other times buttons are not clear that they can be clicked. Or perhaps the language on the CTA isn't compelling enough.

All you need is the right A/B testing tools to do this. With that in mind, here is a list of specific A/B testing software and tools you can use to test out your content, site, and much more!

7가지 마케터 친화적인 A/B 테스트 도구

I've based this shortlist on a few criteria that I, as a marketer, find crucial:

• The price!
• Does the tool have a WYSIWYG editor to visualize the changes and not need a coder or developer to implement them?
• Does it provide adequate support when setting up and running tests?
• Does it provide real-time results on tests (and not delayed by x days)?
• Does the test also connect to guardrail metrics (ie can you see revenue generated from each variation or test live)?
• Can it connect with an analytics tool for easy reporting?

So let's show you some options…

#1: 경험 전환

So let me try to be impartial, seeing as it's Convert writing this guide.

Here at Convert, our focus is on providing the best tool we can, for you to run CRO experiments, while providing unparalleled support and customer service.

We're the tool of choice for a lot of CRO agencies, even when they have a suite of them available. Our clients usually pick us when they're looking to move away from single tests and start scaling out their testing programs.

We're also a forward-focused company. We care about customer and audience privacy and built our tool to meet GDPR and other regulatory requirements, and are constantly looking for ways to provide better, focusing on data privacy and security.

We also care about our impact on the world and work with multiple charities and tree planting campaigns. Good tool, good service, good people, doing good :D.

WYSIWYG editor: Yes.

가격 : 월 699달러부터 시작하며 그 이후에는 방문자 10만 명당 199달러입니다.

Does it provide support and help when setting up and running tests? 예, 재판을 시작할 때부터입니다. That's right, we also offer a 15-day free trial, no card needed! 어떤 유형? 라이브 채팅, 블로그 및 지식 기반이 더 많이 제공됩니다.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? 예.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? 예.

Can it connect with your analytics software? 예. GA and others.

#2: AB 테이스티

A/B Tasty is another entry to mid-level tool, for those companies looking to move past basic experimentation and start scaling their testing programs.

It features a clean-to-use interface, simple test set up, and even has machine learning features to help sites with large traffic run more sophisticated personalization and data tracking. (Apparently, 33% of their team is dedicated to R+D for new features).

The reporting function could do with being updated as it is quite simple and uses bar graphs instead of plotting data points, but overall a great tool.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing: Starts at $1900 per month for 400k monthly tested visitors for the Essentials plan. 그로스 플랜은 $3800/월, 엘리트 플랜은 $5700/월부터 시작합니다.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? 예. 그들은 지식 기반과 라이브 채팅을 가지고 있습니다.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? 예.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? 예.

Can it connect with your analytics software? 예.

#3: 최적화

Optimizely는 기업에 매우 중점을 둡니다. Their goal seems to be to deliver the best testing product they can, for sites with very high traffic volume that are trying to become more data driven.

They have all the features you would expect, along with a machine learning element. (Again, ML works best with large traffic sites so this makes sense.)

Rather than just a testing tool, Optimizely also offers a content CMS for building a blog and an e-commerce site platform ala Shopify and similar under their 'Digital Experience Platform'.

WYSIWYG editor: Yes.

가격 책정 : 사용자 지정 가격 책정 모델을 사용하고 있습니다. But Splitbase predicts they cost at least $36,000 per year (3k per month.) Pricing varies if using other tools also.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? 예. 그들은 사용자가 24시간 연중무휴로 도움을 요청할 수 있는 전화번호와 문제를 해결하는 데 도움이 되는 리소스 은행을 보유하고 있습니다.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? 예.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? 예.

Can it connect with analytics software? 예.

가장 적합한 Optimizely 대안을 찾는 첫 번째 단계

Convert로 데모를 예약하고 테스트가 어떻게 더 정확하고 더 많은 수익을 낼 수 있는지 확인하십시오.

Book Demo

Convert의 성공 관리자 George Crew가 진행

#4: 카멜레온

Kameleoon is a French-based A/B testing platform used by teams around the world.

Praised for its UI, personalization settings, Shopify (and other 3rd party tool) integrations, it's also the tool of choice for Healthcare and Fintech, thanks to its focus on privacy and data protection.

WYSIWYG editor: Yes.

Pricing : Customized according to your requirements, but roughly starts at around $30k per year. 영업 팀에 연락하면 고유한 가격을 얻을 수 있습니다.

Does it provide support and help when setting up and running tests? If so, what kind? 예. 복잡한 프로젝트를 지원하기 위해 전담 계정 관리자를 고용할 수도 있습니다.

Does it provide real-time results? (and not delayed by x days) Yes.

Does the test also connect to your guardrail metrics? 예.

Does the test show Revenue Per Variations in reports? 예.

Can it connect with your analytics software? 예.

#5: VWO 테스트

VWO is another entry tool for those looking to start out in the A/B testing space and is actually quite popular with marketers who are just getting started with testing.

Not only does it offer a suite of tools that also support many marketing efforts, but the UI to set up a test is very intuitive.

히트맵, 클릭 기록, 온페이지 설문조사, 전체 퍼널 추적, 전체 스택 추적(앱 및 도구용) 및 장바구니 제공 기능과 함께 예상할 수 있는 주요 A/B 테스트 기능을 제공합니다. Facebook Messenger와의 통합, 푸시 알림 및 자동 이메일과 같은 포기 마케팅 기능!

또 다른 스마트 앵글은 '배포' 기능으로, WYSIWYG 편집기를 사용하여 테스트와 별도로 웹사이트를 변경하고 라이브로 푸시할 수 있습니다(비록 사이트 변경을 먼저 테스트하는 것이 좋습니다). 이 기능의 가장 좋은 점은 대부분의 A/B 테스트 도구가 이 작업을 수행할 수 있지만 광고할 수 있는 유일한 도구라는 점입니다. 동료 마케터로서 존경할 수 있습니다!

유일한 단점은 WYSIWYG 편집기가 때때로 중단되어 코드를 삭제하고 실제 실행되기 전에 설정을 테스트할 수 있다는 것입니다. 따라서 게시를 누르기 전에 코드 사본을 저장해야 합니다.

WYSIWYG 편집자: 그렇습니다.

가격 : 홈페이지에는 없지만 무료체험을 통해 앱에 로그인하면 스타터 가격을 볼 수 있습니다. 10,000/월의 고유 방문자는 월 $199에서 시작하여 30,000 방문자의 경우 월 최대 284달러, 최대 50,000명의 방문자의 경우 월 354달러로 이동합니다. (그 이후에는 가격이 변경됩니다.)

테스트를 설정하고 실행할 때 지원과 도움을 제공합니까? 그렇다면 어떤 종류입니까? 예, 도움이 필요할 때 전화할 수 있습니다. 또는 리소스 페이지를 참조하십시오.

실시간 결과를 제공합니까? (그리고 x일까지 지연되지 않음) 예.

테스트가 가드레일 지표에도 연결됩니까? 예.

테스트에서 보고서에 변동당 수익이 표시됩니까? 예.

분석 소프트웨어와 연결할 수 있습니까? 예.

#6: 옴니컨버트

주로 전자 상거래를 위한 테스트 도구입니다. 다른 비즈니스 유형 및 사이트에 사용할 수 없다는 것은 아닙니다.

OmniConvert는 단순한 양적 도구가 아니라 A/B 테스트 플랫폼인 Explore, 고객 유지 및 이탈 추적기인 Reveal, 자동화된 CRO 플랫폼인 Adapt 및 피드백인 Survey 등 3가지 보완 도구 모음도 제공합니다. 정성 분석을 위한 도구. (모두 별도 가격).

WYSIWYG 편집자: 그렇습니다.

가격 : 50,000명의 방문자를 위한 시작 요금은 한 달에 $320입니다(연간 지불하는 경우 $167). 그런 다음 다른 도구를 사용하면 추가 비용이 발생합니다.

테스트를 설정하고 실행할 때 지원과 도움을 제공합니까? 예. 어떤 유형? 그들은 사용자가 문제를 해결하는 데 도움이 되는 리소스 은행, 채팅 지원, 이메일 지원 및 도움을 요청할 수 있는 전화번호를 보유하고 있습니다.

실시간 결과를 제공합니까? (그리고 x일까지 지연되지 않음) 예.

테스트가 가드레일 지표에도 연결됩니까? 예.

테스트에서 보고서에 변동당 수익이 표시됩니까? 예. 전자 상거래에 중점을 둔 도구로서 사용하는 도구에 따라 CLV 및 기타 속성도 추적합니다.

분석 소프트웨어와 연결할 수 있습니까? 예. GA 및 기타.

#7: 에이블리프트

이전에 ABlyft에 대해 들어본 적이 없을 수도 있지만, 그렇다고 해서 흔들리지 마십시오. 그들은 도구 및 고객과 함께 바쁘게 작업했지만 아직 비즈니스 성장을 위한 마케팅은 전혀 하지 않은 훌륭한 플랫폼입니다.

그들의 주요 초점은 사용자 정의 테스트를 설정한 다음 이러한 기능과 요구 사항을 중심으로 도구를 구축하는 웹 개발자와 직접 작업하는 것 같습니다. 이는 한동안 WYSIWYG 편집기를 사용하지 않았지만 그 이후로 더 초보자 친화적인 사용자를 수용하기 시작했음을 의미합니다.

이것은 무료 도구보다 더 나은 것을 원하는 사람들에게 가격대에서 훌륭한 도구가 될 수 있습니다.

WYSIWYG 편집자: 그렇습니다.

가격 : 요청 시 가능합니다. 5,000명의 사용자에게 제한된 테스트를 무료로 제공하고 그 이후에는 한 달에 329달러(매년 지불하는 경우 한 달에 279달러)를 제공하는 오래된 문서를 찾았습니다.

테스트를 설정하고 실행할 때 지원과 도움을 제공합니까? 예. 어떤 유형? 고객 지원을 제공합니까? 예. 하루 중 특정 시간에 사용할 수 있는 기본 지식 기반 및 라이브 채팅 옵션이 있습니다.

실시간 결과를 제공합니까? (그리고 x일까지 지연되지 않음) 예.

테스트가 가드레일 지표에도 연결됩니까? 예.

테스트에서 보고서에 변동당 수익이 표시됩니까? 예. 테스트 설정에서 수익 추적을 목표로 설정하는 한.

분석 소프트웨어와 연결할 수 있습니까? 예. GA 및 기타.

결론

4가지 주요 트래픽 채널에 대한 A/B 테스트 마케팅 캠페인에 대한 심층 가이드가 있습니다.

우리는 테스트 유형, 엄청난 상승에 대한 사례 연구, A/B 테스트를 실행할 수 있는 4가지 주요 채널, 그리고 마케터가 능숙한 웹사이트 최적화자가 될 수 있도록 사용할 수 있는 7가지 친숙한 A/B 테스트 도구를 다뤘습니다. 그리고 좋은 것은 그것을 사용하는 사람만큼만 좋다는 것을 기억하십시오. 따라서 테스트 도구가 가능한 한 열심히 작동하도록 하는 방법은 다음과 같습니다.

그래서 당신은 무엇을 기다리고 있습니까?

지금 마케팅 개선을 시작하고 전반적인 개선 사항을 확인하십시오!