Google Ads 실험으로 분할 방문 페이지 테스트를 실행하는 방법

게시 됨: 2018-01-12

2017년 8월 말 Google은 애드워즈 캠페인 실험에서 광고 로테이션 옵션에 대한 변경 사항을 발표했습니다. 이전에 광고주가 '클릭 최적화', '전환 최적화', '균등 로테이션' 또는 '무한 로테이션'을 선택할 수 있었던 설정이 간소화되고 통합된 '최적화' 또는 '무한 로테이션'으로 대체되었습니다.

애드워즈 캠페인 실험 로테이션 설정

이 전환에는 확실한 이유가 있습니다. Google의 머신 러닝은 주어진 광고 메시지를 가장 잘 수신할 잠재 고객에게 일치시킬 수 있는 능력이 점점 더 커지고 있습니다(클릭 최적화).

또한 클릭 후 전환 동작은 클릭 전 메시지와 거의 관련이 없으며 사용자의 클릭 후 랜딩 페이지 경험과 훨씬 더 관련이 있다고 가정 합니다. 따라서 "클릭 최적화"와 같은 "전환 최적화" 회전으로 동일한 효과를 유지하도록 AI를 밀어붙이는 것은 불가능합니다. 고려해야 할 독립 변수가 너무 많습니다. Mary Hartman이 발견한 것처럼 최적화된 광고 로테이션은 더 많은 광고의 다양성과 양을 의미합니다.

그러나 노련한 광고 테스터의 경우 애드워즈 실험에 대한 이 발표는 건전한 수준의 우려를 불러일으켰습니다. 삭제되기 전에 "전환을 위한 최적화"는 분할 클릭 후 방문 페이지 테스트(URL이 다른 단일 버전의 광고 문구 사용)를 실행하는 광고주 또는 광고 문구와 사후의 최상의 조합을 찾는 광고주에게 유용한 도구였습니다. 방문 페이지 경험을 클릭하여 전환을 유도합니다.

"전환을 위한 최적화"의 손실은 PPC 광고 테스트 커뮤니티에 초기 타격이었지만, 광고주가 클릭 최적화 광고 메시지와 비교 게시물을 모두 활용하도록 장려함으로써 이 업데이트가 실제로 업계를 어떻게 발전시키고 있는지 보여드리고자 합니다. - 방문 페이지 테스트를 클릭하십시오.

케이크도 먹고

Google이 내가 좋아하는 AdWords 기능 중 하나를 제거하는 것이 좋은 일이 될 수 있다고 믿는 것은 회의론자 PPC로서 다소 부자연스럽게 느껴집니다. 제 경우를 말씀드리겠습니다.
이전 광고 로테이션 설정에서는 다음 중 하나를 선택해야 했습니다.

  • 애드워즈의 머신러닝 이 '최고의' 광고를 결정하고 해당 버전을 가장 자주 경매에 참여하도록 합니다.
  • 과거 실적과 관계없이 모든 광고에 입찰에 참여할 동등한 기회 제공

CTR과 같은 요인이 광고 순위에 영향을 미치기 때문에 후자의 옵션은 종종 손실된 노출 점유율 증가, 클릭 수 감소, 동일한 비율로 경매에 참여하는 저품질 광고의 전환 누락을 의미했지만 광고 순위가 낮아 광고가 실제로 표시되지 않았습니다.

반면에 첫 번째 옵션은 통계적 유의성을 검토할 때 테스트 주기가 불필요하게 길어지고 답답할 정도로 편향된 데이터가 자주 발생했습니다. 선호하는 광고 변형은 더 자주 경매에 참여하여 노출수와 클릭량이 증가하고 광고 성과에 더 많은 여지를 제공합니다(광고 노출수가 많을수록 클릭 손실이 광고 CTR에 덜 중요함).

즉, 광고 로테이션 설정 중 어느 것도 고품질 광고 또는 클릭 후 랜딩 페이지 테스트에 적합하지 않았습니다.

애드워즈 캠페인 실험 장점 단점

그렇다면 "최적화" 및 "무한 로테이션" 회전만 허용하도록 전환하는 것이 광고 테스트를 위한 한 단계 발전이라고 주장하는 이유는 무엇입니까? Google은 이제 광고주에게 우리 모두가 이전에 해야 했던 방식으로 테스트를 시작하도록 강요하고 있기 때문입니다. 즉, 깨끗한 전달과 명확한 결과를 위한 애드워즈 캠페인 초안 및 실험을 사용하는 것입니다. 실험을 통해 테스트는 최적화된 광고 게재(노출 및 클릭 트래픽 최대화)를 활용하는 동시에 다양한 클릭 후 랜딩 페이지 경험에 대한 사용자 반응을 식별할 수 있습니다.

새롭고 향상된 광고 테스트를 위한 애드워즈 실험

이전에 애드워즈 실험을 해 본 적이 없는 경우 이 기능을 사용하면 검색 또는 디스플레이 캠페인의 복제본(초안이라고 함)을 만들고 테스트하려는 변수/설정을 조정하고 원래 캠페인과 함께 실행할 수 있습니다. 귀하가 결정한 수준에서 2개의 공유 예산 및 노출 기회. 클릭 후 방문 페이지 테스트는 지금 시작할 수 있는 많은 애드워즈 광고 실험 중 하나에 불과합니다.

실제 실험을 보기 위해 검색 캠페인에서 클릭 후 방문 페이지에 대한 기본 분할 테스트 설정을 살펴보겠습니다.

1단계: 초안 만들기

모든 실험은 초안에서 시작되기 때문에 먼저 테스트를 위해 캠페인의 수정된 버전을 만들어야 합니다. 이 경우 하나의 클릭 후 방문 페이지 URL로 연결되는 여러 광고 문구 변형이 있는 캠페인을 선택합니다. 초안 및 실험을 사용하여 분할 후 클릭 방문 페이지 테스트에 이상적인 후보입니다.

새 애드워즈 UI에서 왼쪽 사이드바 하단에 있는 '초안 및 실험' 탭으로 이동합니다. 캠페인의 다른 변형이 이전에 생성된 경우 탭을 열면 나열된 변형이 표시됩니다. 그렇지 않으면 새 초안을 만들라는 초대장이 포함된 빈 초안 페이지가 표시됩니다.

애드워즈 캠페인 실험 생성

시작하고 초안의 이름을 지정하려면 파란색 "+"를 클릭하십시오. 초안 이름은 실험 이름과 다르므로 원하는 대로 일반적이거나 구체적일 수 있습니다. 나중에 쉽게 참조할 수 있도록 초안 이름에 테스트할 변수를 지정하는 것이 좋습니다.

애드워즈 캠페인 실험 초안 이름

이 화면에서 '저장'을 누르면 AdWords가 필요한 수정을 위해 새 초안을 자동으로 엽니다.

2단계: 초안 수정

클릭 후 방문 페이지 테스트를 설정하기 위해 초안 캠페인 내에서 '광고 및 확장' 탭으로 이동합니다. 페이지 상단의 확인란을 선택하고 클릭하여 모든 광고를 선택합니다. 표시되는 파란색 막대에서 편집 >> 텍스트 광고 변경을 선택합니다.

AdWords 캠페인 실험은 텍스트 광고를 변경합니다.

광고 문구의 수정, 찾기 및 바꾸기, 텍스트에 추가 또는 대소문자 변경 옵션을 제공합니다. 테스트를 위해 찾기 및 바꾸기를 선택한 다음 "찾기" 섹션에 이전 클릭 후 방문 페이지 URL(컨트롤)을 입력하고 드롭다운 메뉴에서 "최종 URL에서"를 선택합니다. 새 클릭 후 랜딩 페이지 URL(테스트)을 "바꾸기" 섹션에 삽입한 후 변경 사항을 미리 보거나 적용할 수 있습니다.

애드워즈 캠페인 실험에서 대체품 찾기

이제 두 개의 다른 목적지로 이어지는 동일한 광고 문구가 포함된 캠페인의 두 가지 버전이 있습니다. 이제 실험을 시작하고 어떤 페이지가 실적이 가장 좋은지 확인할 때입니다.

3단계: 실험 설정

초안을 실행할 준비가 되면 모든 테스트 변수 수정이 완료되고 페이지 상단 중앙에 있는 "적용"을 누르기만 하면 됩니다. 이렇게 하면 변경 사항을 직접 적용하거나 실험을 실행할 수 있는 옵션이 나타납니다. 우리는 실험을 실행하기로 선택했고 이제 캠페인 구조에 대한 몇 가지 마지막 결정을 내려야 합니다.

애드워즈 캠페인 실험 설정

실험에 이름을 지정하는 것이 실제로 이 캠페인의 초안 이름을 지정하는 것보다 훨씬 더 중요합니다. 실험은 새 애드워즈 UI의 캠페인 보기에 표시되므로 소스 캠페인과 함께 실험 캠페인을 쉽게 보려면 캠페인 소스 이름으로 실험 이름을 시작하는 것이 가장 좋습니다. 앞서 언급한 것처럼 어떤 변수가 테스트되고 있는지 표시하는 것도 유용합니다(원하는 만큼 구체적으로).

예를 들어 브랜드 캠페인에서 핵심 클릭 후 랜딩 페이지 중 하나의 새로운 변형을 테스트할 때 "브랜드 - 004v2 LP 테스트"라는 이름을 사용합니다. 이는 테스트 중인 URL에 대한 추가 세부정보와 함께 소스 캠페인과 실험 유형을 모두 나타냅니다.

실험 시작일과 종료일을 설정하고 예산 분할 방법을 결정하면 실험을 저장하고 실행할 수 있습니다.

4단계: 실험 결과 평가

테스트가 실행되면 실험 캠페인 내의 '광고그룹' 탭을 방문하여 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. 아래와 같이 페이지 상단에 결과 모듈이 표시됩니다.

애드워즈 캠페인 실험 결과

선택한 날짜 범위에 테스트 기간과 겹치는 부분이 있으면 겹치는 날짜의 데이터만 결과에 표시됩니다. 현재 날짜 범위 선택과 테스트 기간이 겹치지 않는 경우 테스트 기간에 대한 결과만 표시됩니다.

선택한 날짜 범위를 조정하여 선택한 대로 결과를 볼 수 있습니다. 표시되는 KPI는 보고된 각 메트릭 위의 드롭다운을 사용하여 사용자 지정할 수도 있습니다. 각 메트릭 아래에 표시된 백분율은 대조군과 비교하여 테스트 성능의 상대적 증가 또는 감소를 나타냅니다. 회색 수치와 파란색 별표는 통계적 유의성이 있는 경우 이를 나타냅니다.

이는 테스트가 진행됨에 따라 클릭 후 랜딩 페이지 성능을 평가할 수 있는 좋은 방법입니다. 또한 수집된 데이터의 통계적 유의성을 기반으로 테스트 날짜 범위를 연장하거나 조기에 결론을 내릴 수 있는 권한을 제공합니다. 테스트가 통계적 유의성에 도달하면 페이지 상단의 해당 링크를 사용하여 실험을 종료(대조군이 승리한 경우)하거나 적용(테스트가 승리한 경우)하는 것도 매우 쉽습니다.

애드워즈 캠페인 실험에 대한 결론

애드워즈가 2017년에 출시한 모든 변경 사항을 통해 실험이 곧 훌륭한 PPC 테스트의 기반이 될 것이 분명합니다. 테스트를 만드는 것은 매우 쉽지만 이점은 그 이상입니다. 실험을 통해 광고주는 계정 행동의 특정 요소에 대한 가시성을 제공하면서 기계 학습의 힘을 활용할 수 있습니다.

그러나 너무 쉽게 실험을 받아들이고 싶은 유혹을 느낄 수 있는 사람들에게 한 가지 주의할 점이 있습니다. 주어진 시간에 캠페인당 하나의 실험만 실행할 수 있습니다. 즉, 광고 문구 테스트를 실행하는 캠페인은 스마트 입찰 전략, 입찰 수정자, 맞춤 잠재고객 타겟팅 등을 동시에 테스트할 수 없습니다. 실행할 다양한 테스트를 계획하고 예약할 때 이러한 제한을 염두에 두는 것이 중요합니다.

그럼에도 불구하고 클릭 후 랜딩 페이지 테스트의 경우 실험은 제가 가장 좋아하는 애드워즈 기능입니다. 더 이상 클릭 후 랜딩 페이지 테스트를 실행하기 위해 광고 카피의 단일 변형 테스트에 만족할 필요가 없으며 불완전한 광고 로테이션 및 노출 데이터로 다중 변수 테스트를 겪지 않아도 됩니다. 그리고 아마도 가장 흥미로운 점은 다운로드, 피벗 테이블 또는 통계 공식이 필요하지 않고 마침내 내 테스트의 통계적 유의성을 한 눈에 볼 수 있다는 것입니다!

항상 모든 광고를 개인화된 클릭 후 방문 페이지에 연결하여 고객 획득당 비용을 낮추십시오. 오늘 Instapage Enterprise 데모에 등록하여 전용 클릭 후 페이지 생성을 시작하십시오.