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메타 광고를 운영하다 보면 이런 경험, 한 번쯤 있으셨을 겁니다.
정성을 들여 제작한 고퀄리티 영상 콘텐츠를 광고에 투입했는데, 성과가 너무 저조합니다.
반면, “이게 될까?”하며 가볍게 만든 이미지 한 장이 예상 밖의 성과를 터뜨리기도 하죠.
이처럼 우리의 기대와 전혀 다른 결과가 나오는 곳이 바로 메타 광고입니다.
그러면 왜 이런 일이 일어날까요?

광고 결과가 예측 불가한 이유
메타 광고는 머신러닝을 기반으로 최적화를 시도하지만
우리가 신이 아닌 이상 100% 정확하게 결과를 예측할 수는 없습니다.
이 때문에 성과를 개선하기 위해서는 반드시 데이터를 기반으로 검증해야 합니다.
그 핵심 도구가 바로 AB테스트입니다.
많은 분이 “AB테스트는 해도 되고 안 해도 되는 옵션”정도로 생각하지만
실제로는 그렇지 않습니다.


AB테스트는 선택이 아니라, 생존 전략입니다.



오늘은 메타 광고에서 AB테스트가 왜 필수인지
그리고 어떻게 해야 실무에서 제대로 활용할 수 있는지
3가지 핵심 특징을 중심으로 정리해보겠습니다.

1. 타겟 중복 없이 깔끔하게 비교할 수 있다
AB테스트의 가장 큰 강점은 타겟 그룹이 명확히 분리된다는 점입니다.
예를 들어, 대한민국에 거주하는 운동을 좋아하는 2030을 타겟으로
세팅하는 2개의 캠페인에서 소재A와 B를 각각 나누어서 운영한다고 가정해볼게요.


이 테스트를 AB테스트 없이 진행하게 되면 AB 누군가가 A소재를 보고
B소재를 보고 전환이 되었다면 어떤 소재가 전환에 영향을 끼쳤는지 우리는 정확하게 파악할 수 없습니다.


그런데 AB테스트를 통해 진행하게 된다면
자체적으로 동일한 타겟 내에서 A타겟그룹과 B타겟그룹으로 나누고
A타겟그룹에게는 A소재만, B타겟그룹에게는 B소재만 보여주게 됩니다.
즉, A소재를 본 그룹과 B소재를 본 그룹이 완전히 분리됩니다.
덕분에 전환이 발생했을 때 어떤 소재가 영향을 미쳤는지를 명확히 파악할 수 있죠.

서로 다른 관심사를 사용한다면 어떨까요?


그런데 동일한 한 사람이 다수의 관심사에 해당할수도 있어요. 예를 들어
A캠페인에서는 운동에 관심 있는 2030과
B캠페인에서는 음악에 관심 있는 2030을 세팅했을 때
운동과 음악에 다 해당되는 타겟들이 있을 수 있다는거죠,


그렇게 되면 역시 A캠페인과 B캠페인을 보고 전환이 되었다면
이번에도 우리는 어떤 타겟에서 이 전환을 만들었는지 판단하기 힘듭니다.

AB테스트의 가장 큰 특징이자 장점은 바로 타겟중복이 없다는 겁니다.
그렇기 때문에 AB테스트를 통한 결과를 더욱 신뢰할 수 있고
그렇기 때문에 저는 여러분들에게 AB테스트로 비교해보는 걸 추천드립니다.

2. 의미 있는 변수만 테스트하라
AB테스트라고 해서 모든 것을 비교 대상으로 삼을 필요는 없습니다.
변수 차이가 미미하다면 굳이 테스트하지 않아도 됩니다.
예를 들어 아래와 같은 비교는 큰 AB 의미가 없습니다


배경색만 다른 같은 이미지
의미가 유사한 광고문구
CTA 버튼 문구(‘지금 구매하기&rsquovs ‘더 알아보기’)
연령대만 다른 타겟


그래서 광고형식을 다르게 해서 단일이미지와 단일영상을 AB테스트로 비교해볼 수 있고
슬라이드와 컬렉션을 AB테스트로 비교해볼 수 있습니다. 또한 같은 이미지형식이라면
제품을 강조한 이미지와 리뷰를 강조한 이미지를 비교해볼 수도 있습니다.





광고문구의경우는브랜드/제품/서비스를통해
얻을수있는혜택을수치로보여주는경우와달라진라이프스타일을보여주는경우를
비교해볼수도있습니다. 예를들어자격증과관련된교육서비스라면높은합격률등을수치화해서강조하는문구와
합격후이전과전혀다른라이프스타일을살게되는내용의문구로나눠서테스트를해볼수도있갰죠.

또한캠페인들끼리AB테스트를진행해볼수도있습니다.수동판매캠페인과어드밴티지판매캠페인을비교해서나에게맞는캠페인을찾아볼수있고
또는웹사이트기반으로한잠재고객확보캠페인과인스턴트양식을기반으로한잠재고객확보캠페인을
AB테스트로진행해볼수도있습니다. 그래서소액일지라도여러분의광고예산을써서테스트를하는것이기에
가치있는비교가여러분의광고방향성을제시해주는데도움이될테니
이점들을유의하면좋을것같습니다. ​
3. 트래픽광고를 사용한다
내가원하는목표에맞는캠페인으로AB테스트를진행하는게가장좋은방법이긴합니다.
그렇게되면AB테스트에서특정캠페인의성과가좋으면나머지캠페인을수동으로종료하고
성과가좋은캠페인만계속진행하면됩니다.
그렇게되면기존에성과가좋은캠페인에서는수정된게따로없으니
머신러닝이다시진행되지않고좋은광고성과를계속이어서진행이가능합니다. 다만우리모두는제한된예산으로광고를운영해야합니다.
그렇다고 테스트를 건너뛰고 무지성으로 광고를 운영할 수도 없고
그렇다 보니 최소한의 예산으로 테스트를 거치고 나서 테스트를 통해
얻은 결과를 가지고 메인캠페인을 진행하는 경우가 많은 편입니다.
그래서CPM이비교적저렴한캠페인으로AB테스트를먼저진행하는겁니다.
그중에하나가바로트래픽캠페인입니다.  물론 도달캠페인이 CPM단가가 훨씬 저렴하긴 하지만
이 캠페인은 반응을 보였는지를 체크하는 게 쉽지 않습니다.
도달캠페인은 최대한 많은 사람들에게 광고를 보여주는 게 목적이기 때문에
클릭을 한다던가, 좋아요를 눌러주다던가, 전환을 해주다던가 등의
반응을 이끌어내기 어렵기 때문에, 좋고 나쁘고를 파악하기 어렵습니다. 그래서CPM이저렴한캠페인중에서가장반응을쉽게파악할수있는
트래픽캠페인으로AB테스트를진행을합니다.
트래픽캠페인을통해클릭률을체크하고
클릭률이더높게나오는것을기준으로결과를파악하는겁니다.
그렇게 해서 얻은 결과를 가지고 메인 캠페인으로 진행을 하는 겁니다.이렇게하는또다른이유는일회성으로AB테스트를하는것이아니라
끊임없이 AB테스트를 통해 좋은 소재를 뽑아내기에 CPM이 저렴한
즉, 광고예산이 저렴한 트래픽캠페인으로 진행하는 편이기도 합니다. ​그래서 한쪽에서는 전체예산의 95%로 메인 캠페인으로 진행을 하고다른한쪽에서는나머지5%로트래픽캠페인으로ab테스트를진행을하는겁니다. AB테스트에대해더디테일한내용이궁금하다면아래영상을보셔도좋을것같습니다.
그리고 영상 고정댓글에 제가 준비한 선물도 꼭 챙겨가세요.