이 도움말에서는 앱 상승 폭 실험을 위한 권장사항을 설명합니다.
이 페이지의 내용
새 실험을 만들기 전에
앱 상승 폭 실험을 통해 사용 사례를 해결하는 방법 이해하기
앱 상승 폭 실험이란 무엇인가요? 앱 상승 폭 실험을 통해 기존 캠페인에 동영상 애셋을 추가할 경우의 실적 상승 폭을 실험하고 파악할 수 있습니다.
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사용 사례에 따라 앱 상승 폭 실험을 사용할 때 다음 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다.
- 처음으로 동영상 사용해 보기: 현재 캠페인에 동영상이 없는 경우 앱 상승 폭 실험을 통해 동영상 애셋 추가할 경우의 실적 상승 폭을 파악할 수 있습니다.
- 방향성 결과가 있는 여러 동영상 애셋 중에서 실적이 가장 우수한 애셋 선택: 동영상 애셋이 여러 개인 경우 앱 상승 폭 실험을 통해 다음을 파악할 수 있습니다.
- 모든 동영상 애셋이 함께 실적을 개선하는 데 도움이 되는 경우
- 각 동영상 애셋이 전반적인 실적 상승에 기여하는 방식
최소 예산 및 입찰가
모델이 캠페인을 최적화할 수 있도록 캠페인에서 하루에 최소 100회(150회 이상 권장) 이상의 전환이 발생하도록 예산과 입찰가를 설정하는 것이 좋습니다. 스마트 자동 입찰 시뮬레이터를 사용하면 예산 및 입찰 전략 타겟을 변경할 때 발생할 것으로 예상되는 전환수를 더 잘 파악할 수 있습니다.
- 실험의 일일 전환수가 많을수록 실험에서 통계적으로 유의한 결과에 더 빨리 도달할 수 있습니다.
- 기본 캠페인에 기존 동영상 애셋이 많이 포함되어 있으면(최대 50개 이상) 매일 각 애셋을 평가하는 데 훨씬 더 많은 예산이 필요할 수 있습니다.
캠페인 입찰 전략 타겟(tCPI/tCPE/tROAS)
캠페인에 예산 제약이 있는 경우 실제 CPI 또는 CPE를 타겟 CPI 또는 CPE의 2배 이하여야 합니다(타겟 ROAS의 경우도 마찬가지임). 이렇게 하면 콜드 스타트/입찰가 낮추기로 인해 예기치 않은 동작이 발생하는 것을 방지할 수 있습니다.
일반적으로 예산이나 입찰가의 제약이 없는 캠페인이 더 빠르고 정확한 결과에 도달합니다.
기존 동영상 애셋 확인
캠페인에 예산 제약이 있는 경우
- 현재 캠페인에 동영상이 없거나 동영상이 있지만 예산을 지출하지 않 없는 경우 새 동영상 추가를 테스트해도 실적이 향상될 가능성이 작습니다.
- 더 이상이 제약이 없을 때까지 캠페인 예산을 늘린 다음 상승 폭 실험이 필요한지 평가해 보세요.
캠페인에 예산 제약이 없는 경우
- 현재 캠페인에 동영상 애셋이 있지만 캠페인 전체 지출에서 차지하는 비율이 작은 경우 새 동영상 애셋 추가를 테스트해도 실적이 향상될 가능성이 작습니다.
- 기존 동영상 애셋이 유의한 금액에 도달할 때까지 타겟 전환당비용을 높이거나 타겟 ROAS를 낮춘 다음 상승 폭 실험이 필요한지 평가해 보세요.
실험 설정
실험 목표
- 캠페인 최적화 목표에 맞게 실험 측정항목을 선택하는 것이 좋습니다.
- 예를 들어 캠페인이 설치에 최적화된 경우 설치 수량 또는 CPI를 선택합니다.
- 캠페인에 예산 제약이 없는 경우가 아니라면 전환수 측정항목보다 액션당비용(설치/인앱 액션)을 사용하는 것이 좋습니다.
실험군
- 가장 낮은 비용으로 가장 빠른 실험 결과를 얻으려면 대부분의 상황에서 50/50 트래픽 및 예산 분할을 사용하는 것이 좋습니다.
- 예를 들어 테스트하는 확장 소재가 매우 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상되는 상황에서는 다른 트래픽 분할을 사용하는 것이 합리적일 수 있습니다(예: 시험 캠페인에서 40%, 기본 캠페인에서 60%).
신뢰도 수준
- 일반적으로 85% 또는 95% 신뢰도 수준에 비해 짧은 기간에 적은 비용으로 정확한 실험 결과를 제공하는 80% 신뢰도 수준을 사용하는 것이 좋습니다.
- 실험에서 어떤 신뢰도 수준을 선택해야 할지 확실하지 않은 경우 부록의 표를 사용하여 특정 신뢰도 수준에 도달하기 위해 필요한 전환수를 확인할 수 있습니다.
실험일
- 확실한 실험 결과를 얻을 가능성을 최대화하려면 가능하면 30일 동안 실험을 진행하는 것이 좋습니다.
실험 상태 점검
- 상태 점검은 일련의 진단 및 점검을 제공하여 확실한 실험 결과를 얻을 수 있는 확률을 높입니다. iOS 앱(현재 지원되지 않음) 사용과 같은 심각한 문제(빨간색)를 해결하고 '예산 제약이 있음'과 같은 보통 수준의 문제(노란색)를 최선을 다해 해결하시기 바랍니다. 앱 상승 폭 실험 만들기 상태 점검에 대해 자세히 알아보세요.
일반 권장사항
동일한 앱을 홍보하는 다른 캠페인과의 상호작용
- 캠페인 간 경합을 방지하기 위해 테스트 중인 캠페인과 동일한 지리적 위치에서 동일한 앱을 홍보하는 다른 캠페인이 계정에 없어야 합니다.
정책 위반
- 가능한 경우 캠페인에서 발생하는 정책 위반사항을 수정하세요. 실험의 캠페인 중 하나가 운영되지 않거나 결과가 지연될 수 있습니다.
실험이 실행되는 동안
예산 및 실적 타겟 변경사항
- 실험 시작 후 7일 동안은 이 설정을 업데이트하지 않는 것이 좋습니다.
- 이 기간 이후에 변경해야 하는 경우 한 번에 모두 변경하기보다는 매일 조금씩 점진적으로 변경하는 것이 좋습니다.
확장 소재 변경사항
- 기본 캠페인의 확장 소재를 변경해야 하는 경우 해당하는 전체 실험 대상 캠페인에서 동시에 동일하게 변경해야 합니다.
실험 모니터링
- 캠페인 학습 기간이 측정항목에 영향을 주지 않도록 실험의 처음 5~10일은 날짜 선택 도구를 사용하여 결과에서 제외하는 것이 좋습니다.
- 세 가지 신뢰도 수준(80%, 85%, 95%)을 사용하여 실험 결과를 모니터링할 수 있습니다.
- 시험 캠페인에서 여러 동영상 애셋을 추가한 경우 Google Ads 보고서에서 개별 동영상 애셋의 실적을 확인할 수 있습니다.
실험이 종료될 때
실험 결과 해석
- 통계적으로 유의한 결과
- 두 실험 목표 모두에 대한 긍정적인 결과: 전반적인 실적을 개선하려면 확장 소재를 기본 캠페인뿐 아니라 해당하는 경우 계정에 있는 다른 캠페인(예: 목표는 비슷하지만 지역이 다른 캠페인)에도 홍보하는 것이 좋습니다.
- 두 실험 목표 모두에 대해 부정적인 결과: 확장 소재를 캠페인 또는 계정에 홍보하지 않는 것이 좋습니다.
- 실험 목표에 대해 긍정적인 결과와 부정적인 결과의 혼합: 비즈니스 요구사항과 ROI 제약조건에 따라 결정을 내리는 것이 좋습니다. 예를 들어 CPI가 5% 증가하면 설치 수가 10% 증가하는 경우 평균 CPI를 어느 정도 높여 설치 수를 늘리고 싶다면 확장 소재를 홍보해야 합니다.
- 통계적으로 유의하지 않은 결과
- 비즈니스 요구사항과 위험 허용 범위를 기준으로 결정을 내리는 것이 좋습니다. 예를 들어 방향성 결과에 익숙한 광고주의 경우 긍정적이지만 통계적으로 유의한 결과를 제공하는 확장 소재를 홍보하는 것이 합리적입니다. 또는 확장 소재를 변경하고 다른 실험을 실행하는 것이 좋습니다.
