동영상 실험을 설정하면 Google Ads에서 실적을 모니터링하고 실험 부문에서 실적이 가장 우수한 동영상 광고를 찾을 수 있습니다. 실험에서 실적이 더 좋은 광고가 무엇인지 파악하면 어느 캠페인을 계속 운영하고 어느 캠페인에 더 높은 예산을 할당해야 할지 알 수 있습니다.
이 도움말에서는 동영상 실험의 실적을 모니터링하고 이해하는 방법을 설명합니다.
안내
- Google Ads 계정에서 캠페인 아이콘
을 클릭합니다.
- 섹션 메뉴에서 캠페인 드롭다운을 클릭합니다.
- 실험을 클릭한 다음 동영상 실험 도구를 클릭합니다.
- 실험이 아직 진행 중이거나(방향성 결과) 완료되었을(확실한 결과) 때 결과를 확인할 실험을 선택합니다.
을 클릭합니다.방향성 및 확실한 결과
동영상 실험이 아직 실행 중이고 데이터를 수집하는 동안 실험 부문 중 가장 실적이 우수할 것으로 예상되는 부문을 확인할 수 있으므로 방향성 결과를 미리 얻을 수 있습니다. 확실한 결과를 얻기 위해 실험이 완료될 때까지 기다리는 것이 좋지만, 충분한 시간이 없고 방향성 결과에 만족하면, 이르면 실험이 기준점인 70% 신뢰도에 도달했을 때 결과를 얻을수 있습니다. 또한 실험이 80% 신뢰도에 도달할 때까지 기다리거나(여전히 방향성 결과로 간주됨), 95% 신뢰도에 도달(완료)될 때까지 기다릴 수도 있습니다(이 단계의 결과는 확실한 결과로 간주됨).
70% 신뢰도 또는 '신뢰 구간'이라고 하는 기준점은 실험을 반복할 경우 동일한 결과를 얻을 확률이 70%라는 의미입니다. 확실한 결과를 얻을 때까지 기다리면 95% 신뢰 구간에 도달하게 됩니다.
결과 해석
- 결과를 평가할 때 성공을 나타내는 녹색과 빨간색 콜아웃 측정항목 및 보고서 표에 있는 다른 측정항목에 집중하세요. 이러한 측정항목은 실험 부문 간 중요한 실적 차이를 파악하는 데 도움이 됩니다.
- 각 전환 측정항목(절대적 브랜드 광고효과 제외)에 대해 실험 부문과 대조 부문 간의 차이를 계산하려면 전환수가 100회 이상이어야 합니다. 클릭수 또는 조회수와 관련된 다른 측정항목의 경우 최소 액션수가 필요하지 않습니다.
| 측정항목 | 액션 기준점 | 의미 |
|---|---|---|
| 클릭률(CTR) | 요구사항 없음 | 클릭률이 가장 높은 실험 부문 |
| 전환율 | 전환수 100개 이상 | 전환율이 가장 높은 실험 부문 |
| 전환수 | 전환수 100개 이상 | 전환수가 가장 많은 실험 부문 |
| 클릭당비용(CPC) | 요구사항 없음 | 클릭당비용이 가장 낮은 실험 부문 |
| 1,000회 노출당 비용(CPM) | 요구사항 없음 | 1,000회 노출당 비용이 가장 낮은 실험 부문 |
| 조회당비용(CPV) | 요구사항 없음 | 조회당비용이 가장 낮은 실험 부문 |
| 동영상 조회율 | 요구사항 없음 | 조회율이 가장 높은 실험 부문 |
모든 측정항목의 경우
- 선택한 신뢰 수준(70%, 80% 또는 95%)에서 대조 부문과의 차이가 통계적으로 유의미해지는 즉시 결과를 얻기 시작합니다. 다음과 같은 경우:
- '유사한 실적': 이 신뢰 수준에서는 이 측정항목에 대해 실험 부분의 실적이 대조 부문보다 우수하거나 저조하다는 통계적 증거가 없습니다.
- 녹색 값: 이 신뢰 수준에서는 이 측정항목에 대해 실험 부문의 실적이 대조 부문보다 우수하다는 통계적 증거가 있습니다.
- 빨간색 값: 이 신뢰 수준에서는 이 측정항목에 대해 실험 부문의 실적이 대조 부문보다 저조우수하다는 통계적 증거가 있습니다.
- 전환 측정항목의 경우: 전환 측정항목을 선택했는데 실험의 캠페인에서 전환이 100회 이상 발생하지 않은 경우 '데이터 수집 중'(실험이 아직 진행 중인 경우) 또는 '데이터 불충분'(실험이 종료된 경우)에 대한 메시지가 표시됩니다.
- 참고: 예산이 실험 부문 간에 균등하게 분할되지만 한 캠페인에서 다른 캠페인보다 더 많은 노출이 발생하는 경우 캠페인이 서로 다른 입찰에 참여하여 서로 다른 입찰가로 낙찰됩니다. 보다 낮은 비용으로 더 많은 입찰에서 낙찰된 캠페인의 노출수가 가장 많습니다. 동영상 실험에서는 한 실험 부문의 사용자가 다른 실험 부문의 사용자와 겹치지 않는다는 점만 보장됩니다.
권장사항
- 결과에 대한 조치 취하기: 실험 부문 중 하나에서 통계적으로 유의미한 결과를 얻은 경우 다른 실험 부문을 일시중지하고 모든 예산을 실적이 더 우수하고 통계적 유의성이 더 큰 실험 부문으로 이전하여 효과를 극대화할 수 있습니다.
- 과거 데이터를 기반으로 구축하기: 예를 들어 잠재고객 세그먼트별로 맞춤설정된 동영상 애셋을 사용하는 것이 모든 잠재고객에게 동일한 일반 애셋을 표시하는 것보다 실적이 더 좋은 경우 이를 토대로 개발팀에 향후 동영상 애셋 개발에 대한 정보를 줄 수 있습니다.
- 확정할 수 없는 결과도 유용한 정보가 될 수 있음: 예를 들어 실험에서 2개의 광고 소재가 동일하게 실적이 좋지만 한 광고 소재가 다른 광고 소재에 비해 만드는 비용이 적을 수 있습니다.
