지역 리프트 테스트: 정의 및 실행 방법

지역 리프트 테스트는 일부 지리적 지역에서는 광고 채널을 켜고, 일치하는 대조 지역에서는 끄거나 축소한 후, 두 그룹 간의 전환 또는 매출 차이를 비교하여 채널의 실제 인과적 영향을 측정하는 증분 실험입니다. 개별 사용자 수준에서 깔끔하게 무작위화할 수 없는 채널의 증분 리프트를 테스트하는 가장 일반적인 방법입니다.

테스트 설계 방법#

먼저 대상 지역(주, DMA, 국가 등 규모에 따라)을 테스트 그룹과 대조 그룹으로 나누고, 인구, 과거 매출 기록, 지역 타겟팅에 대한 과거 반응, 계절성 등의 특성을 최대한 일치시킵니다. 테스트 그룹은 광고비를 지출하고, 대조 그룹은 지출하지 않거나, 테스트 그룹이 증가하는 동안 고정 기준선을 유지합니다. 판매 주기에 따라 일반적으로 4~8주 동안 설정된 기간 동안 실행한 후, 두 그룹 간의 결과 지표 변화율을 비교합니다. 지역 간 기존 차이를 조정한 이 격차가 추정 리프트입니다.

사용자 수준 대신 지역 수준을 사용하는 이유#

지역 테스트는 개인의 경로를 추적하는 대신 전체 지역의 집계 결과를 비교하므로 개인 수준 식별자를 전혀 필요로 하지 않습니다. 따라서 개인 추적이 신뢰할 수 없거나, 세션 수준 추적이 복잡해지는 여러 관련 없는 퍼블리셔 사이트에 걸쳐 나타나는 네이티브 광고 위젯과 같은 채널에 유용합니다. 또한 TV, 라디오 및 수요 측 플랫폼(DSP)을 통해 구매된 일부 프로그래매틱 광고처럼 단일 사용자에 대해 끌 수 없고 주변 모든 사람에게 영향을 미치는 채널을 측정하는 표준 방법입니다.

무엇이 잘못될 수 있는가#

일치하지 않는 대조 지역이 가장 흔한 실패 원인입니다. 테스트 지역이 대조 지역과 다른 계절성, 다른 경쟁사 존재, 다른 기준 성장 추세를 가지고 있다면, 측정된 '리프트'는 광고 채널의 효과가 아니라 지역적 노이즈일 수 있습니다. 또한 테스트는 각 지역에서 실제 신호를 감지할 수 있을 만큼 충분한 기준 전환량이 필요합니다. 주당 몇 건의 매출만 있는 시장에서 테스트를 실행하면 아무리 오래 실행해도 통계적 유의성을 보여주기 어렵습니다. 회사 전체 프로모션이나 Black Friday 시즌과 같은 주요 계절적 급등 기간에 지역 테스트를 실행하면 두 그룹 모두의 판독값이 동등하게 오염됩니다.

다른 리프트 측정과의 관계#

더 부드러운 동반 측정은 하드 전환 수치 대신 설문조사를 통해 인지도나 호감도 변화를 묻고, 일반적으로 지역 수준이 아닌 노출 수준에서 실행됩니다. 과거 광고 지출 및 전환 추적 데이터를 기반으로 구축된 통계 모델은 모든 채널에서 동시에 지속적으로 실행되며, 지역 테스트 결과를 보정 지점으로 통합하여 모델이 순전히 과거 상관관계에 의존하지 않고 실제 실험 결과에 기반을 둘 수 있도록 합니다.

다중 주 지역 테스트를 네이티브 광고 네트워크에서 실행하기 전에, 대상 지역에서 이미 활성화된 크리에이티브 볼륨과 해당 크리에이티브가 실행되는 기간(광고 수명 참조)을 확인하는 것이 좋습니다. OpenAdLibrary의 광고 인텔리전스 도구는 네트워크 활동을 지역별로 분석하여 특정 시장이 실제로 얼마나 많은 리프트를 생산할 수 있는지에 대한 현실적인 기대치를 설정하는 데 도움을 줍니다.