앱 스토어 최적화(ASO)를 위한 A/B 테스트: 초보자 가이드

앱 다운로드 수 증가는 앱 스토어 최적화를 담당하는 앱 마케터라면 항상 고민이 되는 주제입니다. 오늘은 이러한 고민에 대한 하나의 방안으로 A/B 테스트 실시를 강조해드리고 싶습니다.

앱 스토어 최적화 (ASO) 과정에서 A/B 테스트를 실시했을 때 앱 전환율 (다운로드까지 이어지는 노출)이 두 자릿수 상승까지 이어질 수 있습니다.

본 포스팅에서는 앱 스토어 최적화 (ASO)를 위한 A/B 테스트가 무엇인지, A/B 테스트를 설정하는 방법 및 테스트를 설정할 때 피해야 할 흔한 실수 몇 가지에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.

앱 스토어 최적화(ASO)를 위한 A/B 테스트란?

앱 스토어 최적화(ASO)를 위한 A/B 테스트는 앱 페이지에서 두 가지(또는 그 이상의) 변형 요소(예: 스크린샷 대체 버전)를 테스트하여 앱 방문자를 사로잡을 수 있는 가장 매력적인 요소를 결정하는 것입니다.

기존에 활용하고 있던 요소가 아닌 변경하고자 하는 요소를  볼 수 있는 스토어 트래픽의 백분율을 설정할 수 있지만 백분율에 포함시키고 싶은 프로필 유형을 결정할 수는 없습니다. 테스트 결과를 비교하여 앱 다운로드를 증가시킬 가능성이 가장 높은 변형 요소를 확인하고 적용할 수 있습니다.

A/B 테스트에서 확인할 수 있는 스토어 트래픽은 다음과 같습니다:

• 찾아보기/탐색 탭에서 앱을 찾는 방문자
• 앱 순위가 지정된 키워드를 검색할 때 앱을 보는 방문자
• 어떤 경로로든 우리 앱 페이지에 방문하는 모든 방문자

A/B 테스트가 앱 스토어 최적화(ASO)에서 중요한 이유?

A/B 테스트는 데이터 기반 의사 결정을 통해 앱 전환율을 높일 앱 스토어 최적화 (ASO) 전략을 식별할 수 있습니다.

또한 A/B 테스트는 방문자 트래픽이 어떤 행동을 하는지 검토해 볼 수 있는 기회입니다. 이를 통해 타겟층의 기대하는 것을 더 잘 이해할 수 있고 이에 따라 앱 페이지를 그 기대치에 맞게 조정할 수 있습니다.

기존 버전보다 성능이 떨어지는 변형 버전은 유저에게 매력적이지 않다는 것을 이야기합니다. 이는 향후 마케팅 활동을 최적화할 때 활용할 수 있는 굉장한 인사이트가 됩니다.

A/B 테스트가 처음이라면

처음으로 A/B 테스트를 수행한다면 쉽지 않은 작업일 수 있습니다. 그러므로 A/B 테스트를 설계하기 전 확실한 가설을 세우고 이에 따라 준비 과정을 갖는 것이 중요합니다.

A/B 테스트에 대한 가설에는 다음과 같은 네 가지 요소가 있습니다:

1. 먼저,  현재 앱 페이지의 문제점을 찾습니다. A/B 테스트의 기본은 현재 앱 페이지의 문제점과 이를 해결하는 방법에 대한 불확실성입니다. 문제를 해결하는 방법이 확실하다면 A/B 테스트를 건너뛰셔도 됩니다.
2. 둘째, 앱 페이지에서 변경할 요소를 결정합니다. 어떤 요소가 문제점의 근본일까요? 그 요소가 변경될 경우 앱의 전환율을 향상시킬 수 있을까요?
3. 셋째, 이 변경사항을 어떻게 구현할지 결정합니다. 예를 들어 문제가 있는 요소 내에 항목을 추가하거나 제거하여 문제가 있는 요소에서 수행할 정확한 변경 사항을 결정합니다.
4. 마지막으로, 스토어 방문자의 행동도 바꿀 수 있을 정도로 변화가 가시화되는지 고려합니다. 앱 페이지 섹션에서 스토어 트래픽의 5% 미만으로 표시되는 내용을 변경하면 전환율에 큰 영향을 미칠 가능성은 매우 낮습니다.

A/B 테스트당 하나의 가설과 하나의 변수(하나의 요소가 변경됨)로 한정 짓고 진행하시는 것을 추천드립니다. 이렇게 하면 테스트 결과를 보다 쉽게 측정할 수 있기 때문이죠. 만약 한 테스트에서 변수를 한꺼번에 5개 변경하면 어떤 변수에서 긍정 또는 부정 결과를 초래했는지 알기가 복잡해집니다.

첫 A/B 테스트(Apple Store 및 Google Play Store) 게시하기

가설 수립이 완료되었다면 다음과 같은 간단한 단계를 수행합니다:

1. 스토어 콘솔로 이동하여 A/B 테스트 탭 또는 페이지(Google Play Store의 경우 “Store Listing Experiments” 페이지 또는 App Store의 경우 “Product Page Optimization” 탭)를 찾습니다.
2. “테스트/실험 생성”을 클릭하고 지침을 따릅니다.

테스트를 게시하기 전에 몇 가지 매개 변수를 설정하라는 메시지가 표시됩니다. 가장 중요한 것은 다음과 같습니다:

• 기존 앱 페이지 대신 변형된 버전을 보게 될 트래픽 비율(%)을 선택합니다. 앱트위크에서는 보다 정확한 결과를 얻기 위해 트래픽을 기존 페이지와 변형 페이지 간에 균등하게 분할할 것을 권장합니다.
• 테스트 기간을 예측합니다. 이 설정을 사용하면 A/B 테스트가 결정적인 결과를 제공할 것으로 믿는 시기를 추정할 수 있으므로 그 기대가 현실적인지 여부를 이해할 수 있습니다. 예상 테스트 기간이 종료되어도 A/B 테스트는 종료되지 않습니다.
• 테스트할 자산(요소)을 선택합니다. 앞에서 설명한 것처럼 테스트의 영향을 더 잘 측정할 수 있도록 한 번에 하나의 요소에 집중하는 것이 좋습니다.

사용하는 A/B 테스트 도구에 따라 테스트를 설정할 수 있는 옵션이 더 많거나 더 적습니다. 아래는 Google Play Store를 위한 스토어 목록 실험과 App Store를 위한 제품 페이지 최적화 등 두 스토어의 네이티브 A/B 테스트 도구에 초점을 맞출 것입니다.

Google Play Store에서 스토어 리스팅 실험

Google Play Experiments engine은 앱 스토어 최적화 (ASO)를 위한 가장 일반적인 A/B 테스트 도구 중 하나입니다. 스토어 리스팅 실험을 이용하면 실시간 스토어 트래픽으로 스토어 리스트의 다른 요소를 직접 테스트할 수 있습니다. Google에서 스토어 리스팅에 있는 크리에이티브(아이콘, 프로모션 비디오, 피처드 그래픽, 스크린샷)와 간단한 설명 및 상세 설명을 테스트할 수 있습니다. 다만 제목은 테스트할 수 없습니다.

기존 버전과 비교하여 최대 3가지 변형 버전을 테스트할 수 있습니다. 앱당 한 번에 하나의 스토어 리스팅 실험만 실행할 수 있으며, 특정 언어로 현지화된 그래픽 자산을 추가한 경우 최대 5개의 실험을 실행할 수 있습니다. 스토어 리스팅 실험은 무기한 실행될 수 있습니다.

Google Play Store에서 A/B 테스트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다:

• 앱 페이지에서 가장 영향력 있는 요소를 식별합니다.
• 타겟 시장의 언어 및 지역에 따라 어떤 요소들이 효과적인지 알아봅니다.
• 얻은 인사이트로 잠재적으로 앱의 전환율을 높일 수 있습니다.
• 전체 앱 페이지에 적용할 수 있는 계절별 추세 및 주요 요점을 식별합니다.

App Store 제품 페이지 최적화 (PP0)

제품 페이지 최적화(PPO: Product Page Optimization)는 앱 스토어 최적화 (ASO) 실무자들이 다양한 페이지 요소가 iOS 전환율에 미치는 영향을 이해하는 데 유용한 도구입니다. Apple은 iOS 15를 사용하여 PPO를 출시했으며, 따라서 PPO 변형은 iOS 15 이상을 사용하는 App Store 사용자에게만 표시됩니다.

Apple에서는 PPO를 통해 최대 90일 동안 크리에이티브 자산(아이콘, 미리 보기 동영상 및 스크린샷)을 테스트할 수 있습니다. 기존 버전과 비교하여 최대 3가지 변형을 테스트할 수 있습니다. 한 번에 앱당 하나의 테스트만 실행할 수 있지만 앱이 지원하는 모든 언어에 대해 현지화된 테스트를 실행할 수 있습니다.

앱 스토어 제품 페이지 최적화 방법 알아보기

스토어 리스트 실험과 제품 페이지 최적화는 가장 잘 알려진 옵션 중 두 가지이지만, Geeklab, Storemaven, SplitMetrics 및 Uptic을 포함한 타사 A/B 테스트 도구도 존재합니다. 이러한 기능은 종종 테스트에 대한 추가적인 제어 및 기능을 제공합니다.

A/B 테스트를 시작하기 전에 테스트할 내용과 그 이유를 잘 생각해 보세요. 어떤 앱은 스크린샷을 개선하는 것이 주요 우선순위가 될 것이고 또 다른 앱은 앱 미리보기 동영상을 추가할지 여부가 주요 관심사일 수 있습니다. 브랜드 또는 제품의 어떤 요소가 스토어 트래픽에 가장 중요한지, 그리고 그에 따라 앱을 어떻게 돋보이게 할 수 있는지 평가합니다.

앱 스토어 최적화(ASO)에서 A/B 테스트할 때 피해야 할 실수

A/B 테스트에서 결정적인 결과를 얻으려면 아래 실수 목록을 피해야 합니다.

A/B 테스트를 충분히 오래 실행하지 않음

많은 사람들이 A/B 테스트를 너무 빠른 기간 내에 끝내는 실수를 저지릅니다. 테스트를 너무 일찍 끝내면 수집된 데이터가 줄어들고 잠재적으로 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다. 또한 스토어 방문자들은 주중과 주말에 다르게 행동하여 수집된 데이터를 크게 변경합니다.

이러한 문제를 방지하려면 A/B 테스트를 평일과 주말이 포함되도록 최소 7일 동안 충분히 실행하십시오. 가능하면 더 오래 실행할수록 좋습니다. 앱트위크에서는 주로 일주일 단위인 7의 배수를 추천합니다.

두 스토어에서 테스트에 대해 동일한 결과가 예상

Google Play Store에서 앱 페이지의 모양은 App Store에서와는 다르며, 스토어 트래픽의 동작도 다릅니다. 따라서 UI나 트래픽의 차이를 고려하지 않고 한 스토어에서 관찰된 모든 결과가 두 스토어 모두에 적용된다고 보는 것은 잘못된 것입니다. 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 결과가 두 스토어에 모두 적용될 것이라고 믿을 만한 타당한 이유가 없는 한 App Store와 Google Play Store에서 각각 자산을 테스트하십시오.

다른 마케팅 노력과 그 영향에 대한 인식 부족

유료 캠페인과 같은 일부 마케팅 활동은 앱 스토어 방문자의 행동을 바꿀 수 있습니다. 이러한 방문자들은 특정 자산이 사용자의 유기적인 트래픽보다 더 매력적이라고 생각할 수 있으며, 따라서 테스트 결과가 왜곡될 수 있습니다.

앱트위크로 경쟁업체 A/B 테스트 감시

앱트위크에서는 경쟁업체에서 수행한 A/B 테스트를 감시할 수 있는 기능을 개발했습니다(Google Play에서 사용 가능). 이를 통해 경쟁업체가 A/B 테스트를 얼마나 자주 실행하는지, 얼마나 오래 테스트하는지, 가장 자주 테스트하는 앱 페이지의 요소 및 테스트에 어떤 변화가 있는지 등과 같은 귀중한 정보를 제공할 수 있습니다.

앱트위크 타임라인 툴을 통하여 경쟁 앱이 어떤 A/B 테스트를 하고 있는지 그리고 그것이 실제로 적용이 되었는지 바로 확인하실 수 있습니다. 

결론

A/B 테스트는 앱의 전환율을 높이는 데 도움이 될 수 있는 강력한 마케팅 도구입니다. 그러나 본격적으로 하기에 앞서 A/B 테스트는 잘 고안된 가설이 포함된 준비가 필요합니다. 적절하게 설계된 경우, A/B 테스트는 결과에 관계없이 스토어 트래픽의 동작에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

지금 앱트위크를 사용하여 경쟁업체의 A/B 테스트를 확인해보세요.

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