A/B 테스트

Max A/B Testing 기능을 사용하면 실시간 데이터를 활용하여 워터폴 구성에 적용한 모든 변경 사항의 영향을 테스트하고 측정할 수 있습니다.

다양한 광고 수익화 전략을 실험하고 LTV를 극대화할 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다. 이러한 전략에는 증분 효과(incrementality)를 확인하기 위해 네트워크를 추가하거나 제거하는 것, 새로운 가격대(price point)를 추가하는 것, 또는 지역별 워터폴 최적화를 실험하는 것 등이 포함될 수 있습니다.

A/B 테스트 생성하기

A/B 테스트를 생성하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. MAX Dashboard에서 MAX > Mediation > Manage > Ad Units로 이동합니다.
  2. A/B 테스트를 설정하고자 하는 ad unit을 클릭합니다. Edit Ad Unit 창이 나타납니다.
  3. Default Waterfall 탭의 메뉴에서 Create A/B Test를 선택합니다. Edit Ad Unit. Name, Platform, Ad Type, Default Waterfall. Preview Waterfall, Create AB Test.
  4. 프로세스를 설명하는 작은 팝업 대화 상자가 표시됩니다. “Copy existing ad unit configuration…” 체크박스를 선택하고 Create A/B Test를 클릭하여 기존 waterfall을 새 테스트에 복사합니다.

MAX는 기존 waterfall 구조를 새로 생성하는 테스트 구조로 복사합니다. 새로운 Test Ad Unit에서 테스트하려는 변경 사항만 수정하면 됩니다. 처음부터 완전히 새로운 waterfall을 구축할 필요는 없습니다.

  1. 새 A/B 테스트를 생성하면 기본적으로 MAX는 사용자 중 50%에게 Test 구성을 적용합니다. 더 적은 트래픽 볼륨으로 테스트를 더 오래 실행하려는 경우 등에는 이 값을 수정할 수 있습니다. 수정하려면 A/B 테스트를 생성할 때 Test Group Allocation 값을 변경하십시오. Create AB Test: AB Test allows you to test a different ad unit configuration on a specific % of your users. Once you have analyzed the results of your test, you can either “Promote” these settings to all users or “Deprecate” the test. Test Group Allocation: 50%. ☑ Copy existing ad unit configuration for Test Ad Unit (can be edited later). Create AB Test.

  2. Default Waterfall 탭에 Test라는 새로운 토글이 표시됩니다. 이 토글 설정에서 테스트 구성(처음에는 복사한 waterfall 구성과 동일함)을 볼 수 있습니다. 테스트를 위한 새로운 A/B Test Name을 입력하고, 테스트하려는 내용에 따라 waterfall을 변경하기 시작합니다.

    AppLovin은 A/B 테스트의 시작 시간이 반영된 명명 규칙(예: “0812_01UTC_FBBiddingAdded”)을 사용하여 A/B 테스트 이름을 지정할 것을 권장합니다. 이렇게 하면 변경 사항을 추적하고 결과를 모니터링하기가 더 쉬워집니다.

    Ad Type. Default Waterfall. AB Test Name. Participating Networks.

  3. 테스트 waterfall을 구분하는 변경 사항을 적용한 후 Save를 클릭합니다. MAX ad unit 페이지가 새 A/B 테스트로 업데이트됩니다.

  4. ad unit 페이지로 돌아가면 기본 뷰는 여전히 원래의 control waterfall로 유지됩니다. Control 토글을 클릭하여 Test로 전환하고 두 waterfall을 비교해 보십시오.

    Default Waterfall 탭의 메뉴에서 Preview Waterfall을 선택하여 각 waterfall 설정을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 그런 다음 Waterfall Preview 대화 상자에서 waterfall을 시각화하려는 국가를 선택합니다. 그러면 해당 국가의 waterfall에 있는 non-bidder ad network의 시각적 표현(및 waterfall을 보완하는 bidder network 목록)이 표시됩니다.

    Preview Waterfall, End AB Test

결과 모니터링

테스트가 시작된 후 24~48시간 동안 requests, impressions 및 매출에 미치는 영향을 모니터링하십시오. 이 작업은 MAX > Mediation > Analyze > Advanced Reporting 또는 MAX > Mediation > Analyze > A/B Tests에서 수행할 수 있습니다. 이후 테스트 waterfall을 모든 사용자에게 적용(promote)하거나, 테스트를 중단(deprecate)하고 원래의 control 구성으로 되돌릴 수 있습니다. A/B 테스트는 저장 후 최대 20분 이내에 프로덕션에 반영되고 보고서에 표시되어야 합니다.

Advanced Reporting

requests, impressions 및 매출에 반영된 모든 변화는 IMP/DAU, REQ/DAU 및 ARPDAU의 변화를 나타냅니다. 이는 테스트 waterfall에서 적용한 변경 사항의 결과일 가능성이 높습니다.

위의 예시 스크린샷은 IMP/DAU 28% 감소, REQ/DAU 16% 감소, ARPDAU 27% 감소를 보여줍니다. 몇 시간 후에도 이러한 결과가 지속된다면(더 큰 샘플이 생성된 후), 잠재적인 매출 손실을 방지하기 위해 이 테스트는 중단(deprecate)하는 것이 좋습니다.

AppLovin은 ARPDAU의 지속적인 개선을 위해 24시간 동안 안정적이고, 일일 impressions가 10,000회 이상이며, 증분 효과가 2% 이상인 변경 사항을 적용(promote)할 것을 권장합니다. 상승 효과(lift)가 나타나지 않는 테스트는 중단(deprecate)하십시오.

테스트를 중단하거나 적용하려면 다음 단계를 따르십시오.

  1. ad unit 페이지의 Default Waterfall 탭으로 이동합니다.
  2. Control/Test 토글을 Test로 설정합니다.
  3. 메뉴에서 End A/B Test를 선택합니다. Preview Waterfall, End AB Test.
  4. 나타나는 End A/B Test 대화 상자에서 Deprecate Test 또는 Promote Test 중 하나를 클릭합니다. If the result of this test exceeded the “Control” in performance, select “Promote Test”, if not, you can select “Deprecate Test” to end the test and revert to the “Control” group. Make sure to Save your changes at the end to ensure that the AB Test changes are correctly applied.
  5. Save를 클릭합니다. 변경 사항은 몇 분 내에 프로덕션 트래픽에 실시간으로 적용됩니다.

결과 이해하기

MAX는 테스트 그룹에서 10,000회 이상의 impressions를 생성한 각 테스트에 대해 A/B 테스트 결과 페이지를 제공합니다. 이 페이지는 테스트가 이러한 impressions를 생성한 다음 날부터 결과를 보여줍니다. A/B Tests 페이지(MAX > Mediation > Analyze > A/B Tests)에서 이러한 페이지의 목록을 확인하고 링크를 통해 이동할 수 있습니다.

A/B Tests. Application, Test Name, Test Start Date, Ad Unit, Ad Type, Waterfall, Result

이 A/B 테스트 결과 페이지를 통해 Network Revenue share-of-voice의 변화, 테스트를 통해 예상되는 ARPDAU 상승 효과(lift) 및 테스트를 적용하거나 중단하는 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되는 다양한 데이터 포인트를 파악할 수 있습니다.

A/B Test Results


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