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구글 애드센스 실험기능

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구글 애드센스 실험기능


안녕하세요~ 오늘은 구글 애드센스에서 필수적이면서 고급기능인 "실험"에 대해서 알아보겠습니다.


구글 애드센스 experiment

우리가 흔히 알고 있는 "실험"이란 단어는 

과학에서 실제로 어떠한 이론이나 현상을 관찰하거나 측정하는 것을 "실험"이라고 합니다. 


그럼 구글 애드센스의 실험은 어떤 건가요?

- experiment는 각기 다른 광고 설정의 실적을 비교하는 기능입니다. experiment에서는 사이트의 트래픽이 두 광고 설정 간에 분할되므로 설정의 실적을 직접 비교할 수 있고, 객관적인 자료에 근거해 광고 설정을 선택해 그 결과 때문에 더 많은 수익을 창출 할 수 있습니다.


쉽게 말씀을 드리면?

- 더 많은 수익을 창출하기 위해서 이 기능을 사용하여 시뮬레이션 할 수 있는 기능입니다.


실험에서 할 수 있는 기능으로는?

- 광고 단위 설정, 광고 허용 및 차단이 있는데요~

광고 단위 설정은 모든 광고 유형 및 텍스트 광고 스타일 설정을 실험 할 수 있습니다. 잘 이해가 안 되시는 분들을 위해서 더 쉽게 설명해 드리면? 광고 단위에는 (일반 텍스트, 이미지, 텍스트 + 이미지) 설정 하실 수가 있습니다. 여기서 (글꼴, 색상, 크기) 등을 임의로 설정 후 실험을 하시면 원본 광고 단위와 어떤 것이 더 수익을 내는 데 효과적인지 선택을 하실 수 있습니다.

* 광고 단위 설정(속성 레벨 실험)은 "신뢰도"가 95%가 되어 실험을 종료 하기 전까지 experiment를 활성화  "광고 단위"에 중복은 불가능하며 대신 다른 광고단위들을 가지고 experiment를 할 수 있습니다.



- 광고 허용 및 차단이 있는데 종류로는 

1. 일반 광고 카테고리(첫 번째 수준 하위 카테고리 포함)

2. 민감한 광고 카테고리(자극적인 광고, 성인광고 등이 여기에 해당)

3. 광고 게재 차단(향상된 텍스트 광고, 확장형 광고)


위 세 가지가 있습니다.

* 광고 허용 및 차단 실험은 "신뢰도"가 95%가 되어 실험을 종료 하기 전까지 한 개만 실험을 하실 수 있습니다. 



그럼 experiment를 실행하려면 어떻게 해야 하나요?

아래에 사진으로 설명하겠습니다.


1. 구글 애드센스 에 접속을 합니다. 상단에 보면 [내 광고], [최적화] 탭이 있습니다. 과거에는 [내 광고]에서 이 기능을 수행할 수 있었는데요 최근에 업데이트해서 [최적화] 탭이 따로 생겼습니다. [최적화] 탭에 들어가시면 [추천]과 [experiment] 두 항목이 있습니다. 새 실험 만들기에서 "광고 단위 설정", "광고 허용 및 차단(속성)" 제가 위에서 이 둘의 차이를 설명해 드렸었죠? "광고 단위 설정"은 중복은 안 되지만 다른 광고단위들 experiment 할 수 있고, "광고 허용 및 차단(속성)"은 중복은 당연히 안 되고 신뢰도가 95%가 되어 종료할 때까지 1개만 할 수 있습니다.


오른쪽 사진을 보시면 experiment 기능을 이용해, "광고 허용 및 차단(속성)"을 지정하고 일정 시간이 지나면, 여러 항목 중 요약을 보면 여기서는 4% 대안 페이지가 우수 하다고 나오네요 마이너스 숫자가 나올 수도 있고 이렇게 +가 나올 수도 있습니다. 그 옆에 신뢰도를 보면 72%여서 아직 신뢰 할 수 있는 퍼센트가 아니므로 마음의 여유를 갖고 기다려 주셔야 합니다. 단 이때 그냥 이 experiment 한 대안을 바로 설정을 하실 수도 있습니다. 방법으로는? 해당 속성을 클릭 후 [대안 페이지 선택]을 눌러주시면 됩니다.


experiment를 만드는 방법은 너무나 간단해서 간단히 설명하겠습니다.

1. experiment 할 "광고 단위 설정" 및 "광고 허용 및 차단(속성)" 항목을 클릭 후 텍스트, 이미지, 텍스트 +이미지, 글꼴 등을 원본과 다르게 설정을 하면 완성입니다.

그리고 약 30일 한 달 정도 시간이 지나면 신뢰도가 100%가 될때까지 기다리시거나 95% 신뢰도에서 experiment을 중단하고 대안페이지와 비교한 후 "우수 설정 선택하기"를 하면 experiment가 종료됩니다.


2. 약 한 달 정도가 지나고 100% 신뢰도가 된 다음 위 사진처럼 실험을 종료하였습니다. 여기 데이터에서는 원본이 더 낫기 때문에 저는 원본 페이지를 선택 했습니다. 만약 대안 페이지가 더 실적이 우수하다면 바꾸는 게 좋겠죠?



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