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A/B 실험은 한 광고 단위의 광고 트래픽을 버킷으로 나누어 서로 다른 광고 항목 구성을 비교하는 기능입니다. 쇼핑몰의 기획전 배너에 연결된 광고 단위에서 브랜드 A의 봄 기획전 광고 항목을 비교하는 상황을 예로 듭니다. 실험을 시작하기 전에 지면과 배정, 소재, 타겟팅 설정을 먼저 확인하세요.
현재 실험 화면에서 선택할 수 있는 대상은 광고 단위입니다. 게재 위치는 화면에 준비 중으로 표시되어 선택할 수 없습니다. 지원 환경과 권한에 따라 실험 메뉴가 보이지 않을 수 있습니다.

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실험을 준비하고 만듭니다

1

기본 정보를 입력합니다

최적화 → 실험에서 실험 추가를 선택합니다. 기본 정보 단계에서 실험 이름, 보관되지 않은 광고 단위, 시작 시각과 종료 시각을 입력합니다. 종료 시각은 시작 시각보다 뒤여야 합니다.
2

버킷을 구성합니다

버킷 구성 단계에서 대조할 버킷을 구성합니다. 버킷 이름은 비어 있거나 중복될 수 없습니다.
3

광고 항목을 검토하고 저장합니다

각 버킷에 비교할 광고 항목을 추가하고 항목별 가중치와 순환 방식을 확인합니다. 첫 버킷은 컨트롤로 표시됩니다. 설정 요약에서 대상, 기간, 버킷 비중과 광고 항목을 확인하고 저장합니다. 고급 설정(JSON)은 개발 기능으로 표시됩니다.
버킷 비중은 백분율이 아니라 상대적인 정수 비중입니다. 예를 들어 비중 1과 1은 트래픽을 같은 비율로 나누며, 1과 2는 두 번째 버킷에 상대적으로 더 많은 비중을 둡니다. 요청에 사용자 ID가 있어야 버킷이 배정됩니다. 같은 사용자와 실험 ID, 같은 버킷 구성을 유지하면 해당 사용자는 같은 버킷에 배정됩니다. 버킷이나 비중을 바꾸면 배정 결과도 달라질 수 있습니다. 화면에는 합계 기준 비율이 표시됩니다. 각 버킷에는 최대 10개의 광고 항목을 설정할 수 있습니다. 버킷 ID는 한 실험에서 최대 15개까지 사용할 수 있으며, 이미 사용한 ID는 삭제한 뒤에도 다시 쓸 수 없습니다. 선택한 광고 항목이 해당 광고 단위에 연결되어 있는지 확인하세요. 대상을 바꾸면 첫 버킷에 해당 광고 단위의 대기·요청·게재 상태 배정이 다시 채워질 수 있으니 저장 전에 확인합니다. 버킷 안의 항목 가중치는 해당 버킷에서 광고 항목을 선택할 때 사용하는 상대값입니다. 트래픽 비중과 항목 가중치는 서로 다른 설정입니다. 순환 방식은 순차, 가중치, 균등 (기본값), 성과 기반 중에서 선택할 수 있습니다. 화면의 설명을 확인하고 같은 실험 안에서 비교할 구성만 다르게 두세요.
실험 목록

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실험을 시작하고 종료합니다

새 실험은 예정 상태로 만들어집니다. 설정을 검토한 후 수정 화면에서 상태를 진행 중으로 바꾸어 저장합니다. 실험은 상태가 진행 중이고 현재 시각이 설정한 시작·종료 기간 안일 때만 적용됩니다. 한 광고 단위에는 동시에 하나의 진행 중인 실험만 둘 수 있습니다. 화면의 상태는 예정 → 진행 중 → 종료 순서로 바뀝니다. 진행 중인 실험은 종료할 수 있고, 종료한 실험을 다시 진행 중으로 바꿀 수 없습니다. 진행 중에 설정을 바꾸면 통계에 영향을 줄 수 있다는 확인 안내가 표시됩니다. 변경 내용과 시점은 따로 기록해 두세요. 관리자는 결과를 해석할 때 변경 이력도 확인하세요. 설정 종료 시각이 지나면 해당 실험은 더 이상 트래픽에 적용되지 않지만 상태가 자동으로 종료로 바뀌는 것은 아닙니다. 실행을 끝내려면 실험을 수정해 상태를 종료로 저장하세요. 예정 상태의 실험만 삭제할 수 있습니다.

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결과를 확인하고 비교합니다

진행 중 또는 종료된 실험을 열고 버킷 구성과 버킷 분석 탭을 확인합니다. 관리자에게는 변경 이력 탭도 표시됩니다. 버킷 분석에서 지표, 조회 기간, 시간 간격을 선택해 버킷별 시계열과 표를 비교합니다. 시간별 조회는 최대 7일, 일별은 60일, 주별·월별은 90일 범위로 제한됩니다. 범위를 넘는 기간은 자동으로 조정되고 안내가 표시되니 표시된 시작·종료 시각을 확인하세요. 시간별 지표는 최근 90일만 보관되므로 화면의 보관 안내도 확인합니다. 예정 상태 실험의 분석은 제공되지 않습니다. 비교 전에는 실험이 진행 중이었던 기간, 각 버킷의 비중, 버킷에 포함된 광고 항목과 가중치를 맞춰 보고, 관리자는 변경 이력도 함께 확인하세요. 결과 화면에는 버킷별 지표만 표시되며 통계적 유의성이나 성과 개선은 보장되지 않으므로, 관측된 차이만으로 원인을 확정하지 마세요.

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결과를 바탕으로 다음 조치를 정합니다

버킷 간 차이가 보이면 같은 기간의 광고 항목 분석에서 노출·클릭·전환과 소재별 실적을 살펴보고, 인벤토리 분석에서 대상 광고 단위의 전체 흐름도 확인합니다. 차이가 특정 기간이나 소재에 한정되는지 확인한 뒤 광고 항목 배정, 광고 유형, 타겟팅 조건 또는 소재를 바꾸는 방안을 검토합니다. 변경을 적용할 때는 바뀐 항목과 시점을 기록하고 다음 비교 기간을 확인합니다. 효과를 다른 조건과 구분해 살펴볼 필요가 있으면 별도의 실험을 설계하세요. 실험 기능은 설정을 자동으로 최적화하거나 성과가 좋은 버킷을 자동으로 고르지 않습니다.