콘텐츠 실험 만들기 content-experiment

Last update: Tue Jan 27 2026 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

적용 대상:
Campaign v8 Web User Interface

콘텐츠 실험 정보 about-content-experiment

Adobe Campaign 웹의 콘텐츠 실험을 사용하면 타겟 대상자에게 가장 적합한 성과를 측정하기 위해 여러 A/B 테스트 게재 변형을 정의할 수 있습니다. 게재 콘텐츠, 제목 또는 발신자를 다양하게 하여 다양한 버전을 테스트하고 가장 좋은 결과를 도출하는 변형을 결정할 수 있습니다.

다음과 같은 다양한 이메일 요소에 대해 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다.

제목 줄: 서로 다른 전자 메일 제목 줄을 테스트하여 가장 높은 열기 속도를 생성하는 항목을 확인합니다
보낸 사람 이름: 다른 보낸 사람 조합을 실험해 보세요.
이메일 본문 콘텐츠: 클릭스루 비율이 가장 높은 항목을 식별하기 위해 여러 콘텐츠 버전을 만듭니다.

NOTE

콘텐츠 실험은 현재 이메일 채널에만 사용할 수 있습니다.
A/B 테스트는 트랜잭션 메시지에 대해 지원되지 않습니다.
실험당 최대 3개의 처리(변형).

콘텐츠 실험 만들기 create-content-experiment

이메일 게재에 콘텐츠 실험을 추가하려면 다음 단계를 수행합니다.

이메일 게재를 만들거나 기존 초안 게재를 엽니다. 전자 메일을 만드는 방법 알아보기
전자 메일 게재 속성 페이지에서 콘텐츠 섹션에 있는 실험 만들기 단추를 클릭합니다.

{modal="regular"}

실험 설정 구성 configure-experiment

다음 섹션을 사용하여 실험을 구성합니다.

실험 설정을 보여 주는 스크린샷 {modal="regular"}

대상자 설정 audience-settings

실험 변형을 받을 타겟 모집단의 백분율을 정의합니다.

대상 크기를 설정할 값을 입력합니다. 테스트 단계 동안 실험 변형 중 하나를 받을 수신자의 비율을 나타냅니다.

최소: 1%
최대값: 100%
기본값: 10%

나머지 대상(기본적으로 90%)은 실험이 완료되고 우승자가 결정되면 채택 변형을 받게 됩니다.

예를 들어 대상 대상이 10,000명이고 대상 크기가 10%인 경우 1,000명의 수신자가 실험에 참여하도록 무작위로 선택됩니다. 나머지 9,000명의 수신자는 실험이 종료된 후 채택 변형을 받게 됩니다.

우승 전략 winning-strategy

채택 변형을 결정하는 데 사용할 지표를 선택합니다.

최고 열기 비율(기본값): 이메일 열기 비율이 가장 높은 변형이 wins를 차지합니다.
최고 클릭스루 비율: 이메일 WINS에서 클릭률이 가장 높은 변형
가장 약한 구독 취소 비율: 가장 낮은 구독 취소 비율을 갖는 변형 승수

시스템은 실험 중에 이러한 지표를 자동으로 추적하고 선택한 기준에 따라 성과가 가장 좋은 변형을 계산합니다.

우승자 전송 방법 sending-method

실험이 실행되는 시간을 정의하고 전송 방법을 선택합니다.

기간 값을 시간 단위로 입력합니다. 가장 성과가 좋은 변형을 결정하기 전에 이 기간 동안 실험이 실행됩니다.

최소: 3시간
최대: 240시간(10일)
기본값: 24시간

note note
NOTE
의미 있는 데이터를 수집할 수 있을 만큼 충분한 실험 기간을 확보하십시오. 특히 누적되는 데 더 오래 걸릴 수 있는 클릭스루율과 같은 지표에 대해 짧은 기간은 충분한 통계적 유의성을 제공하지 않을 수 있습니다.

채택 변형을 나머지 모집단으로 보내는 방법을 선택합니다.
- 자동 전송 활성화됨: 실험이 종료되면 시스템에서 채택 변형을 나머지 대상자에게 자동으로 전송합니다.
- 자동 보내기 비활성화됨: 실험 결과를 검토한 후 가장 성과가 좋은 변형을 보내려면 보내기 단추를 수동으로 클릭해야 합니다.

실험이 끝날 때까지 다른 변수보다 훨씬 더 좋은 결과를 얻는 변형이 없으면 시스템은 첫 번째 변형을 나머지 모집단으로 보냅니다. 이 섹션을 참조하십시오.

콘텐츠 처리 정의 define-content

실험 설정을 저장하면 기본적으로 첫 번째 처리가 만들어집니다. 이제 다른 처리(최대 3개)를 추가하고 특정 콘텐츠를 정의해야 합니다.

게재 속성에서 콘텐츠 편집을 클릭합니다. 치료는 왼쪽에 진열되어 있습니다.

{modal="regular"}
처리 추가 단추를 클릭하고 이름을 정의합니다. 추가해야 하는 모든 치료에 대해 이 작업을 반복합니다. 그런 다음 이름을 변경하고 복제한 다음 제거할 수 있습니다.
각 처리를 클릭하고 다음 항목을 사용자 지정합니다.
- 보낸 사람 이름: 전자 메일의 출처를 사용자 지정합니다.
- 제목 줄: 각 처리에 대해 고유한 제목 줄을 작성하십시오.
- 전자 메일 본문: 전자 메일 Designer을 사용하여 다른 콘텐츠 버전을 디자인합니다.
{modal="regular"}
처리를 클릭한 다음 콘텐츠 시뮬레이션을 클릭하여 각 처리를 미리 봅니다.

실험 시작 및 결과 모니터링 validate-start

모든 콘텐츠 처리를 정의했으면 유효성을 검사하고 실험을 시작할 수 있습니다.

게재 속성에서 검토 및 보내기를 클릭한 다음 준비를 클릭합니다.
그런 다음 실험 시작을 클릭하여 A/B 테스트를 시작합니다.

{modal="regular"}
실험이 실행되면 게재 대시보드에 표시된 여러 지표를 모니터링합니다.

실험이 실행되면 전송 중지를 클릭하여 실험을 종료할 수 있습니다. 선택해서 우승자에게 보내기를 클릭하여 실험이 끝나기 전에 수동으로 보내도록 결정할 수도 있습니다.

NOTE

결과는 수신자가 이메일과 상호 작용할 때 거의 실시간으로 업데이트됩니다. 그러나 초기 결과는 통계적 유의성을 갖지 않을 수 있습니다. 최종 결정을 내리기 전에 실험 기간이 완료될 때까지 기다리는 것이 좋습니다.

게재 보내기 send-deliveries

우승자 전송 메서드 설정에서 선택한 내용에 따라 전송을 자동 또는 수동으로 수행할 수 있습니다. 이 섹션을 참조하십시오.

자동 전송 automatic-sending

자동 전송에는 시스템이 귀하의 성공 전략에 따라 결과를 분석하고 우승 치료를 결정합니다. 우수성이 검증된 치료는 나머지 대상자에게 자동으로 전송됩니다. 뚜렷한 승자가 나타나지 않으면 1차 변종을 택하는 식이다.

수동 전송 manual-sending

수동 전송을 구성한 경우 실험이 종료될 때 결과를 검토하고 전송을 클릭하여 가장 성과가 좋은 처리를 전송하십시오. 뚜렷한 승자가 나타나지 않으면 기본적으로 첫 번째 치료를 선택하지만 다른 치료를 선택할 수 있다.

최종 결과 보기 final-results

실험이 완료되고 게재가 완전히 전송되면 포괄적인 보고서에 액세스할 수 있습니다.

게재 대시보드에서 보고서를 클릭합니다.
각 처리에 대한 주요 성능 지표를 표시하려면 실험 보고서 탭으로 이동합니다.

모범 사례 best-practices

콘텐츠 실험을 만들 때 다음 권장 사항을 고려하십시오.

한 번에 하나의 요소를 테스트합니다: 명확한 결과를 얻으려면 여러 요소가 아닌 단일 요소(예: 제목 줄만 또는 콘텐츠 전용)의 변형을 동시에 테스트하십시오.
적절한 기간 선택: 통계적 중요도에 충분한 시간 허용:
- 개방률 테스트의 경우: 보통 12-24시간이면 충분합니다
- 클릭스루 비율 테스트의 경우: 24-48시간 이상이 필요할 수 있습니다
- 대상이 클수록 시간이 적게 소요될 수 있으며, 대상이 작을 경우 시간이 오래 걸릴 수 있습니다
대상자의 적절한 크기 조정:
- 실험 대상자(테스트에 할당된 백분율)가 의미 있는 결과를 생성할 수 있을 만큼 충분히 큰지 확인하십시오
- 일반 지침: 신뢰할 수 있는 결과를 위해 치료당 최소 1,000명의 수신자
정기적으로 테스트하지만 과도하게 테스트하지 않음: 중요한 캠페인에 대해 실험을 수행하되, 효과적인 의사 결정에 리소스를 집중하기 위해 모든 전송 작업을 테스트하는 것은 피하십시오.
학습 기록 작성: 향후 캠페인 전략을 알리기 위해 실험 결과 기록을 보관합니다.

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