가장 큰 PPC A/B 테스트 실수

A/B 테스트는 광고 효과를 극대화하도록 설계되었습니다. 예산을 최대한 활용하고 ROI를 개선할 수 있는 훌륭하고 지속적으로 실행되는 방법입니다.

A/B 테스트를 충분히 오래 실행하지 않는 것부터 너무 많은 것을 A/B 테스트하는 것까지... 아래는 A/B 테스트를 할 때 사람들이 흔히 저지르는 몇 가지 실수와 이를 피할 수 있는 방법입니다.

한 번에 여러 가지를 A/B 테스트

광고 카피를 A/B 테스트하는 경우 기기 입찰가 조정도 엉망으로 시작하지 마십시오. 위치 타겟팅이나 광고 일정을 동시에 변경하지 마십시오. 그렇지 않으면 데이터가 손상될 수 있습니다.

A/B 테스트에는 인내와 통제가 필요합니다. 그러니 한 번에 한 가지만 고수하세요. 지금은 멀티태스킹을 할 때가 아닙니다. 멀티태스킹에 A/B 테스트를 더하면 한 번에 한 가지 이상을 망치는 데 생산성이 높아집니다!

그것을 위한 맹목적인 A/B 테스트

A/B 테스트를 실행하기 전에 실행하려는 이유에 대한 가설이 필요합니다. 무엇을 발견하려고 하는지 스스로에게 물어보십시오.

예를 들어 검색 광고 문구에 클릭 유도문안을 추가하면 전환율이 향상될 것이라고 생각하십니까? 데스크톱보다 모바일 장치를 타겟팅하면 신규 고객 확보가 향상됩니까? 그렇게 될 것이라고 생각한다면 왜 그렇게 생각합니까? 귀하의 사이트에서 자연 소스를 통한 모바일 방문은 높지만 유료 소스의 모바일 방문은 매우 낮은지 등을 고려하십시오. 테스트를 실행하기 전에 이에 기여하는 요소가 있는지 스스로에게 물어보고 조사하십시오.

라이브 광고 계정에서 잠재적으로 재앙적인 A/B 테스트를 실행하기 전에 가설을 뒷받침하기 위해 이미 가지고 있는 데이터를 사용하십시오.

테스트의 요점은 광고 실적을 개선하는 것이므로 가능하면 이와 반대되는 테스트를 실행하는 것은 피해야 합니다.

전혀 테스트하지 않습니다!

이것은 단순하지만 내가 관리한 많은 계정에서 반복해서 보아온 근본적인 죄입니다. 저는 "필요없다" 또는 "이미 전환율이 충분히 높다"는 일반적인 변명을 들었습니다.

"고장되지 않으면 고치지 마세요" 접근 방식은 많은 일에 있어 잘 작동하지만 디지털 마케팅은 그 중 하나가 아닙니다. 디지털 마케팅, 특히 유료 광고의 본질은 끊임없이 변화합니다. 날 믿지 않아? 5년 전 TikTok은 물건이 아니었고 일반 소비자가 2개의 장치에서 콘텐츠를 보는 데 사용되었습니다. 이제 2020년에 사람들은 최대 5개의 장치에서 콘텐츠를 소비하고 있으며 TikTok은 전 세계적으로 가장 많이 다운로드된 게임 기반이 아닌 앱 중 하나로 전 세계적으로 폭발하고 있습니다. 한 달!

어떤 형태의 A/B 테스트를 실행하지 않는 유일한 논리적 이유는 아직 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있는 트래픽 양이 없기 때문입니다.

어디서부터 시작해야 할지 몰라서 유료 광고를 A/B 테스트하지 않는다면…

다음은 실험을 시작할 수 있는 몇 가지 주요 사항입니다.

• 광고 카피. 현재 프로모션을 광고 문구에 추가하면 클릭률에 어떤 영향을 줍니까? 광고 문구에 브랜드 이름을 추가하면 실적이 향상됩니까?
• 행동을 요구하다. 클릭 유도문안은 사용자가 클릭하도록 유도합니까 아니면 지금 구매라고 표시되어 있습니까? 클릭 유도문안을 변경하면 어떤 효과가 있나요?
• 방문 페이지. 사용자가 카테고리 페이지보다 제품 페이지를 방문하는 효과는 무엇입니까? 제품 변형이 있는 경우 사람들을 파란색 점퍼 대신 빨간색 점퍼로 보내는 효과는 무엇입니까?
• 입찰 전략. 타겟 ROAS가 전환수 최대화보다 실적이 더 좋습니까?
• 광고가 타겟팅하는 키워드입니다. 키워드 검색 유형이 클릭률이나 전환율에 영향을 줍니까? 일치검색을 사용하는 것보다 더 나은 제외어 키워드 채택으로 확장검색 유형에 대한 투자를 절약할 수 있습니까?
• 광고 유형. 반응형 광고가 확장 텍스트 광고보다 전환율이 더 높습니까? 동적 검색 광고를 추가하면 어떤 효과가 있습니까?
• 제품 가격(특히 Google 쇼핑의 경우). 제품 가격을 2% 올리거나 내리면 판매에 어떤 영향을 미칩니까? 더 나은 마진을 만들 수 있습니까?

충분한 시간 동안 A/B 테스트를 실행하지 않거나 영원히 실행하도록 둡니다.

A/B 테스트를 충분히 오랫동안 실행하지 않음

웹사이트 방문자가 하루에 10,000명에 불과하다면 2일 간의 데이터로부터 얼마나 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니까? 나는 사람들이 데이터 양을 기반으로 대대적인 계정 변경이나 비즈니스 결정을 내리는 것을 볼 때 당혹스러울 정도로 별로 논쟁하지 않을 것입니다. 일반적으로 한 방향으로 끝나고 그것이 어떤 방향인지 추측합니다. 그것은 그들에게 더 많은 돈을 들이고 때로는 괜찮은 성과를 내는 캠페인에 피해를 주기도 합니다.

양날의 검을 들고 반사를 공격하는 것과 같은 PPC입니다. 결국 Monty Python의 그 흑기사처럼 보일 것입니다.

A/B 테스트를 너무 오래 실행

테스트를 영원히 실행하는 경우에도 마찬가지입니다. 실행 상태로 두면 A/B 테스트가 아니라 수행 중인 두 가지 일뿐입니다. 더 나은 실적을 보기 위해 캠페인 B에 대해 캠페인 A를 실행하는 것이 아니라 A와 B라는 두 개의 캠페인만 실행하고 있습니다.

좋아… 그래서 얼마나 걸립니까?

A/B 테스트를 실행해야 하는 기간은 예산, 대상 규모 등과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다. 경험상 A/B 테스트를 처음 시도하는 경우 분할을 실행하는 것이 좋습니다. 중요한 변경을 하기 전에 최소 2주 동안 테스트하십시오 . 시간이 지남에 따라 항상 최고의 ROI를 얻기 위한 결정을 내리려는 의도로 귀하와 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 것이 무엇인지 알게 될 것입니다.

성공의 증거로 잘못된 측정항목 측정

더 많은 전환을 얻으려고 할 때 더 많은 클릭이나 더 많은 노출이 발생하는지 누가 신경을 쓰겠습니까? 전환에 미치는 영향을 확인하기 위해 A/B 테스트를 실행하는 경우 결과를 결정하기 위해 집중해야 하는 측정항목입니다.

그렇다고 해서 얻은 다른 측정항목에 대한 통찰력을 무시해야 한다는 의미는 아닙니다. 이러한 학습을 ​​향후 테스트에 적용할 수 있습니다. 이 A/B 테스트의 성공 측정으로 사용되지 않습니다.

그렘린이 내려다보이는! (그렘린: 종종 의도하지 않았지만 영향을 미치는 요소)

좋아, 그건 내가 인정할 gremlin의 사전 정의가 아니지만 여기에 랜딩 페이지에서 A/B 테스트를 실행할 때 본 적이 있는 예가 있습니다. 한 페이지에 대한 방문은 다른 페이지보다 크게 증가했지만 전환율은 훨씬 낮습니다. 아무 의미도 없는 내 머리 속에! 더 인기 있는 방문 페이지에서 전환율이 훨씬 낮은 이유는 무엇입니까?

그래서 나는 페이지를 통한 사용자 여정을 평가했고 결제를 진행하려면 사용자가 다른 페이지에서 탐색할 필요가 없는 추가 페이지를 탐색해야 한다는 것을 깨달았습니다.

이것은 의도한 것이 아니라 페이지가 구축되고 간과된 방식의 결과였습니다. 추가 페이지의 이탈 보고서를 조사한 결과 사용자의 84%가 해당 추가 페이지에서 이탈 한 곳이 바로 이 지점이라는 것을 알 수 있습니다. 그래서 당연히 이 추가 페이지를 제거하고 A/B 테스트를 다시 시작했습니다. 실적이 좋은 페이지는 훨씬 더 나은 전환율을 보였습니다.

이는 A/B 테스트를 실행하기 전에 추가 고려 사항이 필요함을 강조합니다.

거칠게 들리지만 관련된 모든 사람이 어딘가에서 실수를 할 것이라고 가정하고 때때로 비용이 많이 드는 이러한 차질을 피하기 위해 사전에 점검 조치를 취하십시오.

제가 본 가장 흔한 실수 목록이 있습니다. 도움이 되셨기를 바랍니다. 추가할 사항이 있으면 아래 의견에 알려주십시오. 우리는 당신이 본 최악의 그렘린에 대해서도 듣고 싶습니다!