오늘날 모든 클릭이 중요한 빠르게 움직이는 디지털 광고 세계에서 A/B 테스트는 디스플레이 배너 광고를 최적화하는 데 중요한 단계이며 ROI를 최대 30%까지 높일 수 있는 잠재력이 있습니다! 맞는 말씀입니다! A/B 테스트는 분할 테스트. 마케터가 광고를 비교하여 최상의 버전을 결정하는 효과적인 방법입니다. 기업은 다양한 요소를 실험하여 대상 고객에게 가장 잘 어울리는 것이 무엇인지에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다. 이러한 요소에는 사진, 헤드라인, 행동 촉구(CTA), 대상 고객 타겟팅이 포함됩니다. 디스플레이 배너 광고의 A/B 테스트는 광고 참여도를 높이고, 광고 비용을 절감하고, 전략을 최적화하려는 기업에 게임 체인저입니다. 이 접근 방식은 추측하지 않고도 CTR과 전환율을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이 블로그는 A/B 테스트에 대한 완전한 가이드, 작동 방식 및 배너 광고 테스트가 중요한 이유입니다. 시작해 봅시다!
A / B 테스트는 무엇입니까?
A / B 테스트 두 개의 광고를 비교합니다 어느 것이 더 잘 작동하는지 알아보려면. 새로운 제품에 대한 배너 광고 두 개를 만드는 것을 상상해 보세요. 버전 A는 빨간색 배경이고 버전 B는 파란색 배경을 가지고 있습니다. 이러한 광고를 다른 타겟 카테고리에 보여주어 어느 디자인이 더 많은 클릭을 얻는지 알아낼 수 있습니다.
여기입니다 예: 여름 세일을 홍보한다고 가정해 보겠습니다. 배너 버전 A는 "여름 세일로 큰 할인"이라는 문구와 함께 해변을 보여주고, 버전 B는 "독점 여름 할인이 기다리고 있습니다!"라는 문구와 함께 제품 중심 이미지를 보여줍니다. 이러한 디자인을 보여줌으로써 청중에게 어떤 디자인이 더 공감을 얻는지 확인할 수 있습니다. 두 개의 다른 그룹. 버전 A는 열망적인 이미지로 인해 더 많이 참여할 수 있는 반면, 버전 B는 제품을 직접 강조함으로써 더 잘 전환될 수 있습니다. AB 테스트의 결과는 캠페인을 전략화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

A/B 테스트는 어떻게 작동하나요?
프로세스에는 다음이 포함됩니다.
- 목표 설정: 무엇을 할지 결정하세요. CTR이나 전환 등을 개선할 수 있습니다.
- 변형 생성: 두 개 이상의 변형을 만듭니다. 배너 광고 표시, 한 가지 요소만 변경(예: 헤드라인, CTA, 색상 구성표 등)
- 분할 테스트: 청중을 동일한 그룹으로 나누어 한 버전의 광고와 다른 버전의 광고를 보여주고 두 버전을 비교합니다.
- 데이터 수집을 따르세요: 두 광고 변형 모두에 대한 충분한 데이터를 수집하기 위해 적절한 시간 동안 테스트를 수행합니다.
- 통계 분석 사용: 어떤 변형이 이겼는지 확인하려면 통계를 분석해야 합니다. 데이터는 더 나은 캠페인 전략을 만드는 데 도움이 됩니다.
광고에서의 A/B 테스트의 실용적 응용
- 헤드라인 테스트: 헤드라인은 청중이 가장 먼저 보는 것입니다. 따라서 헤드라인을 다르게 하면 어떤 문구가 더 많은 클릭을 유도하는지 결정하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, "오늘의 독점 거래"는 "새로운 제품군을 살펴보세요"보다 더 많은 관심을 끌 가능성이 높습니다.
- 시각적 요소: 이는 시각적 요소가 웹사이트에 더 많은 사람들을 유치하는 데 중요하기 때문입니다. A와 B 사이의 다양한 이미지, 배경색 또는 그래픽을 테스트하면 어떤 그림이 그 목적을 충족하는지 알 수 있습니다. 예를 들어, 밝은 색상의 배너는 차분한 톤의 배너보다 더 많은 클릭을 유도할 수 있습니다.
- CTA: CTA는 청중이 행동을 취하게 하는 요소입니다. 전환에 필요한 레버는 아니지만 "지금 구매" 대 "시작하기" 또는 버튼 색상, 심지어 배치를 테스트하면 청중이 행동하도록 하는 요인을 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 광고 게재 위치: 배치는 모든 차이를 만들어낼 수 있습니다. 다양한 웹사이트, 앱 및 웹페이지의 다양한 공간에서 광고 배치를 테스트하여 어느 곳이 가장 많은 참여를 얻는지 알아볼 수 있습니다. 예를 들어, 광고가 폴드 위에 배치되면 일반적으로 페이지 아래에 배치된 경우보다 더 많은 관심을 받습니다.
디스플레이 배너 광고에 A/B 테스트가 중요한 이유는 무엇입니까?
잠재 고객이 처음으로 브랜드를 보는 것은 종종 디스플레이 배너 광고의 형태일 수 있습니다. A/B 테스트는 이 상호작용에서 좋은 인상을 얻는 데 있어 기본적인 전략입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
- 가정 최소화: 마케터는 자신의 선택을 검증하기 위해 A/B 테스트 없이 교육받은 추측을 하거나 업계 트렌드를 따라야 합니다. 이러한 트렌드가 대상 고객에게 적합하지 않을 수도 있지만요. A/B 테스트는 사용자 행동에 기반한 실행 가능한 통찰력을 통해 UX 디자인 프로세스에서 추측을 제거합니다.
- 최대화 투자 수익 (ROI): 디스플레이 광고에서 시각적 요소, 카피, CTA 등 어떤 요소가 가장 효과적인지 파악하면 예산을 훨씬 더 경제적으로 사용할 수 있으며, 지출한 모든 비용이 최대한의 효과를 낼 수 있습니다.
- 사용자 경험 개선: 관련성 있는 광고는 청중에게 흥미롭고 매끄러운 흐름을 제공합니다. 예를 들어, 타겟 인구통계와 공감하는 언어나 이미지를 사용하면 클릭률과 전환율을 극적으로 향상시킬 수 있습니다.
- 알고리즘 변경 사항에 대한 최신 정보 유지: 검색 엔진과 광고 플랫폼 알고리즘은 끊임없이 변화합니다. A/B 테스트를 통해 빈번한 콘텐츠 변경 및 최적화를 통해 이러한 변화를 파악하여 광고를 새로운 표준에 맞게 조정할 수 있습니다.
- 청중과의 친밀함: 다른 대상 고객은 광고에 다르게 반응합니다. A/B 테스트는 다양한 대상 고객에 대한 귀중한 통찰력을 보여줍니다. 인구 통계 세그먼트이를 통해 더욱 맞춤화되고 효과적인 마케팅 접근 방식이 가능해졌습니다.
- 신뢰와 신뢰 구축: 잘 최적화된 광고는 방해가 되거나 관련성이 없는 것처럼 들리지 않으므로 최종 소비자에게 브랜드의 평판과 전문성을 높여줍니다.
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테스트할 디스플레이 배너 광고 요소
A/B 테스트를 거쳐야 하는 디스플레이 배너 광고의 핵심 요소는 다음과 같습니다.
- 헤드 라인: 헤드라인을 작성할 때는 버전마다 다른 표현, 길이, 톤을 사용하는 것을 고려해야 합니다.
- 이미지: 사진, 일러스트, 아이콘 등 다양한 유형의 시각적 요소를 활용해 사용자와 소통할 수 있습니다.
- 색상: 다양한 색상 구성표가 사용자의 감정과 행동에 다양한 방식으로 영향을 미칠 수 있으므로 색상을 많이 바꿔보세요.
- CTA: CTA를 만들 때 다양한 텍스트, 글꼴, 배치, 크기, 색상을 시도해 보세요.
- 광고 카피: 다양한 스타일과 길이를 테스트하여 자신에게 가장 적합한 스타일을 찾을 수 있습니다. 광고 문구.
- 레이아웃 및 디자인: 다양한 요소 배열을 실험하여 디스플레이 배너 광고에 가장 효과적인 레이아웃과 디자인을 만들 수 있습니다.
- 타겟 고객 세그먼트: 다양한 인구통계, 위치 또는 기기에 따른 광고 성과를 비교하여 올바른 유형의 대상 고객을 타겟팅하고 있는지 확인할 수 있습니다.

디스플레이 배너 광고에 대한 효과적인 A/B 테스트를 실시하는 방법은 무엇입니까?
명확한 목표 설정
목표 설정 테스트를 위해, 예를 들어 개선을 목표로 하는지 여부 클릭률 (CTR) 전환율이나 참여율도 마찬가지입니다. 명확한 목표는 마케팅 목표에서 벗어나지 않도록 보장하고 테스트에서 측정하기 쉬운 결과를 제공합니다.
가설을 세우다
구체적인 가정을 공식화하다 테스트가 가능하고 광고 성과를 높이는 데 도움이 되는 가설입니다. 예를 들어, "CTA 버튼의 색상을 녹색에서 빨간색으로 변경하면 전환율이 10% 증가할 것으로 예상합니다." 강력한 가설은 테스트에 방향감과 집중력을 제공합니다.
변형 빌드
만들기 여러 버전 각각에 하나의 주요 차이점이 있는 광고의 경우. 이는 헤드라인, 이미지 또는 CTA 버튼일 수 있습니다. 한 번에 하나의 변수를 변경하면 특정 변형으로 성과가 향상되는 시점을 정확히 파악할 수 있습니다.
측정항목 선택
결정 핵심 성과 지표 (KPI) 평가해야 합니다. 여기에는 CTR, 전환과 같은 기본 KPI와 랜딩 페이지에서 소비한 시간 및 이탈률과 같은 보조 KPI가 포함될 수 있습니다.

테스트 실행
고용하다 광고 관리 도구 등 Google 광고 or 메타 광고 관리자 청중이 그들 사이에 동등하게 나뉘어져 있고 다양한 변형을 볼 수 있도록 합니다. 무작위 할당은 편향을 줄이고 공정한 비교를 가능하게 합니다.
모니터 기간
테스트를 실시하는 동안 시간에 제한을 두지 마십시오. 테스트를 너무 일찍 끝내면 부정확한 결론을 내릴 수 있습니다. 트래픽 양과 신뢰 수준은 모두 원하는 기능 기간을 결정합니다.
결과 분석
데이터 분석 도구 등 히트 맵, 또는 Google Analytics, 또는 결과를 분석하기 위한 A/B 테스트 소프트웨어. 승리하는 추세를 파악하기 위해 변형 간의 성과 지표를 검토합니다.
변경 사항 구현
승리한 변형은 인정되면 표준 광고 캠페인에 사용할 수 있습니다. 이를 사용하여 광고와 관련된 향후 테스트를 더욱 개선합니다.

성공적인 A/B 테스트 사례 연구
사례 연구 1: Bannersnack: A/B 테스트를 통한 가입 증가
광고 디자인을 위한 온라인 도구로 유명한 Bannersnack은 광고 페이지의 전반적인 경험을 개선하고 가입률을 높이고자 했습니다. 그러나 첫 번째 단계를 결정하는 것은 다소 복잡했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 전문가들은 Bannersnack은 다음을 사용했습니다. Hotjar 히트맵 도구를 클릭하세요 사용자 패턴과 행동을 평가하는 데 도움이 됩니다. 이러한 히트맵은 사용자의 관심이 가장 많은 장소를 강조하는 동시에 방문자가 완전히 무시한 영역도 보여줍니다. 이 정보는 Bannersnack이 교육받은 추측을 하는 데 도움이 되었습니다. 크고 대비가 강한 CTA 버튼을 추가하면 전환율이 크게 향상될 것입니다.
- 그들은 이러한 교육받은 추측의 일환으로 사내에서 채택된 방법을 설계했습니다.
- 예를 들어 앱 팀 중 하나는 원래 디자인과 수정된 CTA 버튼이 포함된 디자인에 대한 A/B 테스트를 수행했습니다.
- 결과의 변화는 분명했습니다. 재설계된 레이아웃으로 인해 CTR이 증가했습니다. 이전 디자인보다 25% 더 커졌습니다.
각 수정 후 Bannersnack의 추적 도구는 히트 맵을 검토하여 어떤 요소가 여전히 변경이 필요한지 확인하여 디자인을 더욱 개선했습니다. 구상한 대로 변형 마커에 도달하는 능력은 점진적인 변화를 달성하는 데 있어 전략적 디자인의 역할을 증명했습니다.
주요 통찰력은 다음과 같습니다.
- 도움을 주신 분들 : 사용자가 귀하의 페이지를 방문하고자 하는 이유를 살펴보세요.
- 장애: 사람들이 귀하의 사이트를 시도하거나 전환하는 것을 막는 요인은 무엇입니까?
- 체인 : 사용자에게 특정 작업을 수행할 수 있는 이유를 제공합니다.
사례 연구 2: Turum-Burum: 최적화된 체크아웃 흐름
디지털 UX 디자인 agency, Turum-Burum은 우크라이나 전자상거래 신발 소매업체 Intertop과 협력하여 체크아웃 전환율을 개선했습니다. 그들은 48.6%의 사용자가 결제를 포기했습니다. 그들은 양식을 완료할 수 없었기 때문에 프로세스를 진행했습니다. 종료 의도 조사 UX 분석 중에. 이러한 발견으로 인해 그들은 가정 이에 따라 A/B 테스트 전략을 수립했습니다.
- 여기에는 양식 필드 최소화, 페이지를 여러 섹션으로 구성, 결제 과정을 신속하게 처리하기 위한 자동 완성 기능 구현 등의 중요한 최적화가 포함되었습니다.
- 그들은 사용했다 세션 재생 도구 그리고 히트맵을 통해 사용자 상호작용을 모니터링하고, 반복적인 클릭 및 혼란스러운 탐색 경로와 같은 문제점을 발견했습니다.
수정 후의 결과는 다음과 같습니다.
- 전환율이 54.68% 증가했습니다.
- 사용자당 평균 수익(ARPU)도 11.46% 증가했습니다.
- 결제 이탈률이 13.35% 감소했습니다.

A/B 테스트에서 피해야 할 일반적인 실수
- 한 번에 여러 변수를 테스트하는 경우 성과가 변경된 원인을 파악하기 어려울 수 있습니다. 명확한 결과를 얻으려면 테스트당 하나의 변수에 집중해야 합니다.
- 테스트를 너무 일찍 종료하면 신뢰할 수 없는 데이터가 나올 수 있습니다. 트래픽과 대상 고객 규모에 따라 의미 있는 통찰력을 수집할 수 있을 만큼 충분히 테스트를 실행하세요.
- 작거나 대표성이 없는 샘플은 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 정확한 결과를 위해 충분히 큰 청중을 사용하고 있는지 확인하세요.
- 실행 중에 테스트를 변경하면 데이터 정확도에도 영향을 미칩니다. 프로세스 중에 조정을 피하고 항상 시작하기 전에 테스트를 완전히 설정하세요.
- CTR은 유용하지만 전체 스토리를 말해주지는 않습니다. 전환, ROI, 이탈률과 같은 다른 지표를 포함하여 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 완전히 이해하세요.
- 인구 통계, 기기 또는 위치 데이터를 무시하면 많은 중요한 기회가 숨겨질 수 있습니다. 따라서 더 나은 타겟팅을 위해 항상 세분화된 데이터를 분석하세요.
- 미래의 캠페인 전략과 참고 자료를 위해 항상 결과와 주요 내용을 자세히 기록해 두세요.
- 승리하는 변형에만 집중하면 귀중한 통찰력을 놓칠 수 있습니다. 모든 데이터를 검토하여 무엇이 효과가 있었는지, 어떻게 더 개선할 수 있는지 이해합니다.
결론
A/B 테스트는 디스플레이 배너 광고를 개선하고 광고 캠페인의 영향력을 높이려는 마케터에게 필수적인 도구입니다. 이 테스트 전략은 광고 성과를 개선하고 리소스가 보다 효율적으로 할당되도록 보장합니다. 테스트는 주로 실시간 사용자 데이터에 초점을 맞추므로 데이터에 기반한 의사 결정이 가능합니다. 또한 선호도를 파악하고 마케팅을 특정 요구 사항에 맞게 개인화하여 대상 고객과 더욱 강력한 관계를 구축합니다. 일반적인 실수를 피하고 결과를 문서화함으로써 기업은 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다. 이 접근 방식은 디지털 마케팅 노력에서 장기적인 성공을 보장하는 데 도움이 됩니다.
자주 묻는 질문
대상 고객 규모와 트래픽 양에 따라 다릅니다. 그러나 A/B 테스트를 실행할 수 있습니다. 적어도 2주.
명확하고 실행 가능한 결과를 보장하려면 두 가지 변형(A와 B)을 테스트하는 것부터 시작할 수 있습니다.
네, A/B 테스트는 리마케팅 캠페인 광고에 사용할 수 있습니다.
Google Optimize, Optimizely, Adobe Target과 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 다음은 다른 도구들 당신도 사용할 수 있어요.
충분히 큰 샘플 크기를 확보하고, 한 번에 한 변수씩 테스트하고, 테스트를 너무 일찍 종료하지 않도록 합니다. 이렇게 하면 A/B 테스트 결과가 정확한지 확인할 수 있습니다.