AI A/B 테스팅: 최고의 마케팅 전략이 업그레이드되었습니다

게시 됨: 2024-02-21

A/B 테스트는 블로그, 웹 세미나, 전자책, YouTube 동영상 등 모든 디지털 마케팅 교육 자료에 존재하는 전략입니다. 모든 마케팅 전문가들이 보편적으로 설교하는 것 중 하나는 "A/B 테스트를 하지 않는다면 마케팅을 잘못하고 있는 것입니다."입니다.

별표가 몇 개 붙은 것은 사실입니다.

전통적인 A/B 테스트에는 한계가 있습니다. 광고 또는 방문 페이지 변형을 준비한 다음 나중에 데이터를 분석하려면 더 많은 작업이 필요합니다. 이는 오해를 불러일으킬 수 있고, 추가 최적화 노력을 방해하며, 검색 결과를 더 많은 인구에게 잘못 일반화할 수 있습니다.

마케팅 담당자 대신 AI를 사용하여 A/B 테스트를 수행하면 이러한 문제가 일부 완화됩니다. 인공지능을 현명하게 활용하면 됩니다.

A/B 테스트란 무엇입니까?

A/B 테스트는 디지털 터치포인트에 자산의 변형인 A 변형과 B 변형을 게시하여 어느 것이 더 원하는 결과를 얻을 수 있는지 확인하기 위해 트래픽의 일부를 동일하게 하는 것을 의미합니다. 자산에는 다음이 포함됩니다.

기원 후
방문 페이지
CTA
콘텐츠
동영상

마케팅 담당자는 일반적으로 다음 결과를 측정하여 어떤 변형이 더 성공적인지 평가합니다.

클릭수
구매
가입

보다 구체적인 예로 마케팅 담당자는 동일한 광고에 대해 두 가지 변형을 만듭니다. 더 많은 클릭을 가져온 요인을 더 잘 식별하려면 두 변형 사이에 문구 변경, 배경색 변경 등 작은 변화가 하나만 있는 것이 가장 좋습니다. 변형이 여러 면에서 다른 경우 성공적인 광고에 맞춰 마케팅 캠페인을 조정하면 더 어려워지세요.

따라서 두 가지 변형 중 하나가 일반적으로 동일한 비율로 방문자에게 무작위로 표시됩니다. 이는 각 방문자가 각 변형을 볼 수 있는 동일한 기회를 갖는다는 것을 의미합니다. 대부분의 광고 추적 소프트웨어, CMR 또는 기타 플랫폼에서는 비율 변경이 가능하지만 50/50 분할 테스트가 가장 결정적인 결과를 가져옵니다.

일정 시간이 지나면 한 광고가 다른 광고보다 더 많은 참여(클릭수, 조회수)를 얻어야 합니다. 그러면 승리한 광고가 기본 광고가 되고, 패배한 광고는 결과를 극대화하기 위해 제거됩니다.

성공적인 A/B 테스트를 위해서는 무엇이 필요합니까?

모든 상황에서 A/B 테스트를 수행할 수는 없습니다. 다음 상자를 선택했는지 확인해야 합니다.

트래픽이 많습니다 . 이는 통계적 유의성을 달성하는 데 필요합니다. 즉, 결과가 결정적입니다.
시간 . 적절한 수의 사람들이 귀하의 터치포인트와 상호 작용했는지 확인하려면 테스트에 시간을 할애해야 합니다.
측정 도구 . 이해하기 쉬운 방식으로 결과를 수집하고 제시하는 플랫폼이 필요합니다.
변종 . 디지털 터치포인트의 어떤 요소가 청중에게 영향을 미칠 수 있는지 생각한 다음 자산의 변형을 준비해야 합니다.

A/B 테스트의 이점은 무엇입니까?

A/B 테스트의 주요 이점은 최적화입니다. 최적화는 가장 매력적인 자산을 가장 효율적인 방법으로 사용하고 있음을 의미합니다. A/B 테스트는 전략 변경 또는 적어도 다른 각도 시도를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 더 공격적인 헤드라인이 더 많은 트래픽을 얻는 경우입니다.

A/B 테스트는 잠재 고객을 더 잘 이해하는 데 도움이 되며 향후 더 눈길을 끄는 캠페인을 시작할 수 있습니다.

A/B 테스트의 위험과 한계는 무엇입니까?

A/B 테스트에는 주의 사항이 있지만 모든 것이 햇빛만 있는 것은 아닙니다.

첫째, 한 번에 두 가지 변형만 테스트할 수 있습니다. 이로 인해 테스트할 수 있는 요소 수가 제한되어 가장 최적의 자산을 찾지 못할 수 있습니다. 더 많은 요소를 서로 비교하여 테스트하는 다변량 테스트라는 최적화 기술이 있습니다. 따라서 A 대 B 대신 A 대 B 대 C 대 D 대 E를 평가합니다. 그러나 이 방법에는 더 많은 트래픽이 필요하고 결론이 나지 않을 수 있습니다. 결과.

둘째, A/B 테스트는 개인화된 결과를 가져오지 않습니다. 일반 청중에게는 사실입니다. 트래픽을 더 작은 세그먼트로 나누고 각 세그먼트의 특성에 맞게 메시지를 조정하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 모바일 사용자는 더 짧은 헤드라인과 더 눈에 띄는 CTA에 더 잘 반응할 수 있는 반면, 데스크톱 사용자는 광고의 그래픽 부분을 더 높이 평가할 수 있습니다. A/B 기술은 하나의 변형 또는 다른 변형을 무작위로 할당하며, 구별하지 않으며 어떤 상황에도 맞추려고 하지 않습니다.

셋째, 테스트를 수행하는 순간에 적용되는 정적인 결과를 제공합니다. 방문자의 요구 사항은 변동하고 바뀔 수 있으며 지난 주에 성공한 변형이 이번 주에는 테스트에서 우승하지 못했을 수도 있습니다.

AI 기반 A/B 테스트

Ai A/B 테스트는 수년 동안 디지털 마케팅 업계에서 사용되었던 정적 접근 방식이 진화된 것입니다. 동일한 원리로 작동하지만 이번에는 트래픽량의 변화를 알고리즘으로 관리합니다.

따라서 AI는 일정 기간 동안 테스트를 실행하는 대신 선택한 지표를 성공 지표로 사용하여 즉석에서 트래픽 분포를 조정합니다.

고급 AI는 새로운 트렌드, 변화하는 행동 및 추가 최적화 가능성을 조기에 파악하기 위해 승자가 명확하게 결정된 후에도 소량의 트래픽에서 자산의 대체 변형을 계속 테스트할 수 있습니다.

AI A/B 테스트의 이점

A/B 테스트에 인공 지능을 사용하면 기존 A/B 테스트의 문제를 대부분 제거할 수 있습니다. 이점은 다음과 같습니다.

결과는 현재 방문자의 관심을 가장 많이 나타내도록 자동으로 조정됩니다. 이러한 지속적인 A/B 테스트는 AI 없이는 불가능합니다. 전통적인 A/B 테스트를 수행하는 마케팅 담당자는 어느 시점에서 원하는 결과를 높이기 위해 하나의 광고 또는 하나의 랜딩 페이지를 고수할지 결정해야 합니다. 그러나 광고 비용을 최대한 활용하기 위해 이렇게 서두르는 것은 일부 방문자가 손실을 입은 변형에 반응했다는 사실을 무시하며, 이들에게는 이 변형이 더 나을 수도 있습니다. 일반 사용자에게 여전히 바람직하기는 하지만 하나의 변형만 고수하면 일부 사용자가 클릭하는 것을 방해할 수 있습니다. AI는 모든 변형의 잠재력을 극대화하는 방식으로 트래픽 분포를 조정할 수 있습니다.
규모와 무결성. AI는 막대한 트래픽 부하를 처리할 수 있고, 테스트가 진행되는 다양한 접점의 결과를 연결할 수 있습니다. 기존의 A/B 테스트는 채널이 여러 개 있을 때 제대로 작동하지 않았기 때문에 사이트의 소셜 미디어 게시물, 유료 광고 채널 및 비디오 플랫폼에 광고가 표시되었습니다. 그리고 이러한 광고는 주어진 상황에 더 잘 맞도록 하는 다양한 해상도를 제외하면 모든 채널에서 동일할 수 있습니다.

볼륨 A/B 테스트

Voluum 광고 추적 플랫폼은 오래전부터 수동 테스트의 문제점을 인식하고 Traffic Distribution AI라는 기능을 도입했습니다. 이는 다양한 랜딩 페이지나 대량의 트래픽에 대한 제안을 신속하게 테스트해야 하는 퍼포먼스 마케터를 염두에 두고 설계되었습니다.

트래픽 분산 AI는 트래픽 양만 허용하는 경우 A/B 테스트 또는 다변량 테스트를 처리할 수 있습니다. 작동 방식은 마케터가 하나의 캠페인에 두 개 이상의 요소(랜딩 페이지, 제안, 캠페인 경로)를 넣고 원하는 지표(ROI 또는 전환율)를 선택한 후 하나의 토글로 트래픽 분산 AI를 활성화하는 것입니다. 그런 다음 알고리즘은 테스트 기간을 시작합니다.

이 기간 동안 트래픽은 테스트 요소 간에 고르게 분산되므로 두 요소만 추가되는 경우 트래픽의 50%가 한 요소로 이동하고 나머지 50%가 다른 요소로 이동합니다.

테스트 기간이 완료되면 알고리즘은 캠페인을 항상 최대 효율성으로 유지하기 위해 즉시 가중치를 조정하기 시작합니다.

AI 기반 마케팅은 효율적인 마케팅이다

인공 지능은 마케팅 담당자에게 많은 도구를 제공했으며, 그 중 하나인 AI 지원 A/B 테스트를 통해 디지털 마케팅 담당자가 업무를 보다 효율적으로 수행하고 사용자의 광고 공간을 더욱 매력적으로 만들 수 있었습니다. 전반적으로 테스트를 거쳐 검증된 광고는 모두에게 더욱 즐거운 웹 브라우징 경험을 제공합니다.