Google Ads A/B 테스트에 대한 궁극적인 방법 가이드
게시 됨: 2022-05-22
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온라인 마케팅의 경우 매력적인 캠페인이 무엇인지 알기 어렵습니다. 어떤 이미지, 톤, 문구는 다른 사람들보다 어떤 사람들에게 더 매력적이라는 것을 항상 알게 될 것입니다.
우리 모두는 개인의 취향이 있습니다. 그렇기 때문에 잘 만들어진 캠페인의 성공 여부는 적절한 인구 통계를 찾는 데 달려 있는 경우가 많습니다. A/B 테스트 또는 분할 테스트를 통해 주요 인구 통계의 선호도를 좁힐 수 있습니다.
이 가이드에 약간의 컨텍스트를 제공하기 위해 Google Ads A/B 테스트에 대해 이야기하겠습니다. 이러한 원칙을 온라인 마케팅의 모든 영역에 적용할 수 있습니다. 그러나 웹에서 발생하는 자연 검색 트래픽의 90%는 Google을 통해 발생하므로 시작하는 것이 좋습니다.
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A/B 테스팅이란?
마케팅에서 이것은 간단하지만 다양한 형태의 테스트입니다. 동일한 캠페인의 두 가지 버전을 동시에 실행하고 결과를 분석하는 작업이 포함됩니다. 귀하의 "A" 및 "B" 버전은 동일한 청중의 다른 그룹에 데모됩니다.
잠재고객 응답이 들어오면 캠페인의 각 버전에 대한 응답을 분석합니다. 예를 들어 Google Ad인 경우 방문 페이지로 클릭연결되는 트래픽의 양이 될 수 있습니다.
캠페인이 끝나면 어떤 버전이 귀하의 사이트로 가장 많은 트래픽을 유도했는지 확인하십시오. 그런 다음 성공적인 캠페인과 비교하여 차이점을 기록하고 이를 사용하여 마케팅 자료를 수정하십시오.
Google Ads를 사용하면 Google Ads 도구를 통해 기본적으로 이러한 종류의 테스트를 실행할 수 있습니다. 성공 여부를 판단하기 위해 가장 높은 클릭률을 찾고 있을 수 있습니다. 어떤 캠페인이 가장 많은 전환 또는 가장 높은 평생 주문 가치로 이어지는지 확인할 수 있습니다.
이러한 방식으로 테스트할 때 "A"는 종종 현재 콘텐츠를 나타내고 "B"는 변경하려는 모든 내용을 나타냅니다. A 또는 B의 성공 여부를 판단하려는 방식이 무엇이든 Google Ads는 필요한 분석을 제공할 수 있습니다.
마케팅을 테스트해야 하는 이유는 무엇입니까?
마케팅은 정확한 과학이 아닙니다. 최고의 마케팅 캠페인이라도 최적화하기 위해 수정하고 조정할 수 있습니다. 마케팅을 테스트하면 구체화의 기반이 되는 확실한 데이터를 얻을 수 있습니다. 이는 훨씬 더 효율적인 캠페인과 광고 게재위치로 이어집니다.
테스트 계획 없이는 달성하기 어려운 테스트의 다른 실질적인 이점이 있습니다. 이들 중 일부는 Google Ads에만 해당되지만 일부는 웹 서비스 테스트를 위해 사내 도구를 사용하는 경우에도 마찬가지입니다.
예산 통제
귀하의 재무 부서에서 알려 주듯이 예산 관리는 성공적인 마케팅에 매우 중요합니다. 성공적인 캠페인의 핵심은 투자 수익(ROI)입니다.
이런 식으로 생각하십시오. 크고 화려한 광고 캠페인은 많은 트래픽을 유발할 수 있습니다. 그러나 해당 트래픽으로 인한 추가 수익보다 캠페인에 더 많은 비용을 지출했다면 캠페인은 실패했습니다.
이것은 극단적인 예입니다. 테스트는 대부분 시간이 지남에 따라 ROI를 최적화하는 작은 점진적 변경을 수행하는 데 도움이 됩니다. 그러나 위의 예와 같은 큰 실수를 피하는 데 도움이 될 수도 있습니다.
Google Ads A/B 테스트에서는 광고 지출이 노출에 직접적인 영향을 줄 수 있으므로 예산이 매우 중요합니다. 분할 테스트를 실행할 때 실행 가능한 테스트를 위해 충분한 노출을 받을 수 있도록 캠페인의 각 버전이 여전히 예산이 설정되어 있는지 확인해야 합니다.
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AI 학습
Google Ads A/B 테스트는 AI가 잠재고객의 선호도를 학습하는 데 도움이 됩니다. 더 많은 캠페인을 테스트할수록 잠재고객 세그먼트에 대한 심층 분석 보기를 얻을 수 있습니다. 마케팅뿐만 아니라 그들은 가장 잘 반응합니다.
Google의 기계 학습이 작동하는 방식은 청중에게 최적화될 수 있음을 의미합니다. 그러나 새 캠페인을 실행하는 경우 반드시 기존 캠페인의 데이터를 사용하지는 않습니다.
분할 테스트를 실행하면 AI가 이전 캠페인에 대한 링크를 인식하고 기존 마케팅 데이터를 사용할 수 있습니다.
마케팅 최적화
Google의 AI는 상당히 발전했지만 여전히 자체적으로 작동하지 않습니다. AI는 캠페인에 대해 설정한 목표에 맞게 최적화된다는 점을 기억해야 합니다. 따라서 클릭에 최적화되어 있고 전환당비용에 집중하고 싶다면 목표를 변경하는 것을 잊지 마십시오.
캠페인을 올바르게 설정하면 Google 소프트웨어의 기계 학습 부분이 효과가 있는 방향으로 최적화됩니다. 다국적 기업이든 Amazon에서 판매하든 상관없이 이를 유리하게 사용할 수 있습니다.
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Google Ads에서 A/B 테스트 사용
다른 종류의 마케팅에는 테스트를 위한 다른 매개변수가 필요합니다. 방문 페이지에서 키워드를 테스트하는 경우 테스트는 동일한 페이지에 대한 모바일 호환성 테스트와 매우 다릅니다.
어디서 시작하나요
캠페인에 수반되는 사항을 살펴보고 무엇에 초점을 맞춰야 하는지 결정하는 것으로 시작하십시오. 이것은 어떤 종류의 검사가 필요한지 알려줄 것입니다. 헤드라인, 문구 또는 이미지와 같은 광고의 기능을 보고 있다면 유사 광고 테스트가 필요합니다.
캠페인의 역동성을 실험하고 싶을 수도 있습니다. 예를 들어 캠페인이 다양한 핵심 잠재고객과 어떻게 작동하는지 확인하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 캠페인 실험을 실행해야 합니다.
Google Ads 내에서 이 두 가지 작업을 모두 수행할 수 있으므로 먼저 유사 광고를 살펴보겠습니다.
A/B 테스트를 위한 광고 페이지 설정
다음은 광고 페이지 설정을 위한 단계별 안내입니다. 아직 Google Ads 계정을 설정하지 않았다면 먼저 설정하세요. 그런 다음 이 지침을 따르십시오.
- Google Ads 계정에서 ' 모든 캠페인 ' 탭으로 이동해야 합니다.
- 테스트를 실행할 캠페인을 선택하여 시작하십시오.
- 여러 캠페인에 대해 테스트를 실행하려면 각 캠페인을 개별적으로 설정해야 합니다.
- 캠페인을 선택했으면 ' 광고 및 확장 '으로 이동해야 합니다. 왼쪽 사이드바 에서 찾을 수 있습니다.
- 그런 다음 " 광고 " 옵션이 나타나면 클릭합니다.
- 이 새 페이지에는 + 기호 가 표시됩니다. 새 광고를 만들려면 클릭하세요.
- 여기에서 옵션으로 " 유사 광고 " 를 선택하십시오 .
- 이제 유사 광고 페이지에 있어야 합니다. 여기에서 캠페인 및 광고 유형을 선택한 다음 계속을 눌러야 합니다.
- 이제 변형으로 바꿀 텍스트를 찾아야 합니다. 찾기 및 바꾸기 기능을 사용하여 원본 헤드라인 등을 검색합니다.
- 오른쪽 사이드바의 "In" 기능 을 사용하여 광고의 올바른 부분과 일치시킵니다.
- 여기에 " 바꿀 내용 " 섹션이 표시됩니다. 여기에 변형 텍스트를 넣고 계속하십시오.
- 테스트 이름 을 지정하고 실행 시간 을 설정합니다( 최소 2주 사용).
- 원본 노출수와 대안 콘텐츠 노출수의 균형을 동일하게 유지하려면 ' 실험군 '을 50%로 설정하세요.
- 완료되면 " Create Variation "을 누르는 것을 잊지 마십시오. 지금 보고 있는 페이지에는 A/B 테스트에 대한 변형과 분석도 표시됩니다. 이를 사용하여 주요 측정항목 을 추적합니다.
광고 페이지를 설정하는 방법입니다. Google Ads에서 A/B 테스팅에 사용할 수 있는 또 다른 기능도 있습니다.
실험: 알아야 할 모든 것
광고 변형 및 캠페인 테스트 모두에 초안 및 실험을 사용할 수 있습니다. 유사 광고 방법은 위의 단계와 매우 유사하므로 먼저 살펴보겠습니다.
유사 광고 실험
실험에서 유사 광고를 설정하는 것은 광고 페이지를 설정하는 것과 같습니다. 그러나 모든 캠페인의 광고 및 확장으로 이동하는 대신 왼쪽 사이드바의 ' +더보기 '로 이동합니다. 그런 다음 " 모든 실험. "
여기에서 위에서 설명한 것과 같은 방식으로 새 유사 광고를 추가할 수 있습니다. 여기에서 새 캠페인 실험을 설정할 수도 있습니다.
캠페인 실험
Google Ads에서는 이를 '초안 및 실험'이라고 불렀습니다. 이제 '맞춤 실험'이라고 합니다. 캠페인 실험은 다음에 사용됩니다.
- 입찰 최적화
- 키워드 최적화
- 방문 페이지 A/B 테스트
- 인구통계학적 테스트
- 잠재고객 세분화
위의 단계에 따라 새 캠페인 실험을 쉽게 만들 수 있습니다. 유일한 실제 차이점은 광고 지출 및 잠재고객 세그먼트와 같은 매개변수를 설정한다는 것입니다.
항상 테스트를 실행하는 데 최소 2주가 소요되며 이상적으로는 결정적인 결과를 얻을 수 있습니다.
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결과: 분석, 구현, 개선
Google Ads A/B 테스트를 사용할 때 좋은 점은 자체적으로 분석을 수행한다는 것입니다. 그러나 그렇다고 해서 자체 장치에 그대로 둘 수 있는 것은 아닙니다. 작동하는 것과 작동하지 않는 것을 배우려면 지속적인 테스트를 구현해야 합니다.
마케팅에서 실패가 성공만큼이나 많은 것을 가르칠 수 있다는 것을 잊지 마십시오. 소프트웨어 테스팅에는 다양한 유형의 보고서가 있으며, 무엇을 찾아야 하는지 아는 것이 중요합니다.
결론
연구 개발에서 테스트를 게을리하지 않을 것입니다. 그렇다면 마케팅에서 그것을 무시하는 이유는 무엇입니까? A/B 테스트는 전체 테스트 전략의 한 부분이어야 합니다. 그러나 종종 무시되는 작고 필수적인 부분입니다. 이러한 실수를 피하기 위해 이 가이드를 따르십시오.