Google Play Store 스토어 등록 실험 가이드

메타데이터 최적화, 카테고리 순위 상승 또는 피처드를 통해 앱의 가시성을 높이는 것은 좋지만, 이는 ASO의 한 가지 구성 요소일 뿐입니다. 앱 노출을 다운로드로 전환하지 않는다면 앱의 잠재력을 제한하는 것입니다. 바로 이 지점에서 Google Play의 스토어 등록 실험이 ASO 실무자에게 훌륭한 리소스가 될 수 있습니다.

Google Play 스토어 등록 실험을 통해 A/B 테스트를 실행하여 — 데이터를 통해 — 앱 스토어 등록 페이지에 통합되어 전환을 늘리는 데 도움이 되는 크리에이티브 또는 메타데이터 요소를 결정할 수 있습니다.

많은 분들이 이 도구에 익숙할 수 있지만, 일부에게는 여전히 상당히 새로운 것입니다. Google의 새로운 스토어 등록 기능은 ASO를 위한 A/B 테스트 맞춤화를 강화합니다. 이 블로그에서는 모범 사례와 새로운 Google Play 업데이트를 다룹니다.

Google Play Store 등록 실험의 이점

세부 사항에 들어가기 전에, Google Play에서 ASO 전략에 스토어 등록 실험을 통합하는 것의 이점을 이해하십시오.

Google Play에서 A/B 테스트를 실행하여 어떤 크리에이티브 및 메타데이터 요소가 사용자의 공감을 얻는지에 대한 인사이트를 얻으십시오. Google Play에서 A/B 테스트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다:

• 스토어 등록 페이지에 통합되어야 하는 최고의 메타데이터 및 크리에이티브 요소를 식별하십시오.
• A/B 테스트를 통해 얻은 인사이트 덕분에 앱 설치 수, 전환율 및 유지율을 늘리십시오.
• 타겟 시장에서 그들의 언어와 지역에 따라 무엇이 (또는 무엇이 아닌지) 공감을 얻는지 배우십시오.
• 계절성 트렌드와 스토어 등록 페이지에 적용할 수 있는 시사점을 식별하십시오.

Google Play Store 등록 실험으로 무엇을 테스트할 수 있습니까?

다음으로, Google Play 실험을 통해 테스트할 수 있는 크리에이티브 및 메타데이터 요소를 검토해 보겠습니다. 다음 앱 스토어 요소는 최대 5개 언어로 A/B 테스트할 수 있습니다.

• 아이콘: 앱의 아이콘은 사용자에게 보이는 첫 번째 크리에이티브 요소입니다. 아이콘이 검색 결과에서 유일하게 보이는 요소일 수 있으며 전환율에 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문에 Google Play에서의 첫인상은 매우 중요합니다.
• 짧은 설명: 최대 80자 길이의 짧은 설명은 앱 제목 다음에 오며 키워드 색인에 매우 중요합니다. 스토어 등록에서 동영상 및 스크린샷 아래에 나타납니다.
• 피처 그래픽 및 미리보기 동영상: 앱의 미리보기 동영상은 앱의 주요 가치 제안을 강조하는 짧은 동영상 클립입니다. 피처 그래픽은 미리보기 동영상 위에 오버레이되며 앱 스크린샷 앞에 나타나 기기 화면의 대부분을 차지합니다. 따라서 전환에 중요한 자산입니다.
• 스크린샷: 스크린샷은 앱의 주요 이점을 보여주고 사용자 경험을 미리 보여줍니다.
• 긴 설명: 4,000자 제한이 있으며 키워드 색인에 중요합니다. 긴 설명을 읽는 사용자는 거의 없지만 전환에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

맥도날드(Google Play, 미국)의 스토어 등록 페이지 스크린샷.

Google Play의 최신 변경 사항 및 업데이트를 알아보십시오

스토어 등록 실험을 위한 모범 사례

이제 Google Play 스토어 등록 실험을 이해하셨으니, 이제 재미있는 부분인 실행할 차례입니다! 그 전에, Google Play에서의 A/B 테스트 전략을 위한 다음 모범 사례를 고려하십시오.

1. 올바른 대상을 타겟팅하십시오

테스트를 설정할 때, 최대 5개의 다른 언어를 선택할 기회가 있습니다. 흔한 실수는 “EN-US”가 테스트를 미국 사용자로 제한한다고 가정하는 것입니다.

앱이 미국에서만 사용할 수 있는 경우 이것이 사실일 것입니다. 그렇지 않으면 테스트가 다른 영어권 국가의 사용자에게도 표시될 수 있습니다.

특정 국가를 타겟팅하는 테스트를 수행하려면 커스텀 스토어 등록을 생성하고 해당 등록에 대해 A/B 테스트를 수행해야 합니다. A/B 테스트에 가장 적합한 언어 또는 지역을 선택하십시오.

또한 가능한 한 가장 많은 잠재 고객을 타겟팅하는 것을 권장합니다. 이렇게 하면 테스트 결과가 가능한 한 정확해지고 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.

Google Play의 앱 스토어 최적화 가이드를 읽으십시오

2. 명확한 가설을 세우십시오

명확한 가설은 A/B 테스트가 성공적이었는지, 그리고 승리한 변형이 구현되어야 하는지 쉽게 결정할 수 있게 해줄 것입니다. 예를 들어, 명확한 가설은 앱의 첫 번째 스크린샷에서 가치 제안 B보다 가치 제안 A를 더 강조하면 전체 전환율이 증가할 것입니다라고 명시할 수 있습니다.

3. 한 번에 하나의 요소만 테스트하십시오

이는 명확한 가설을 세우는 것과 밀접한 관련이 있습니다. 한 번에 하나의 크리에이티브 또는 메타데이터 요소만 테스트해야 합니다. 한 번에 더 많은 요소를 테스트할수록 특정 변경 사항에 테스트 결과를 귀속시킬 때 확신할 수 없습니다.

4. 테스트 결과의 정확성을 확인하십시오

통합한 변경 사항이 전환율에 긍정적인 영향을 미쳤는지 확인하기 위해 테스트 결과의 정확성을 확인하십시오. 특히 Google은 A/B 테스트에서 오탐(false positive)의 위험을 낮추는 데 도움이 되는 새로운 도구를 통합했습니다(이에 대해서는 나중에 자세히 설명합니다). 더 정확한 A/B 테스트를 위해서는 더 큰 샘플 크기가 필요합니다. 이는 신규 또는 소규모 앱의 경우 항상 가능한 것은 아닙니다. 한 가지 해결책은 A/B/B 테스트를 실행하는 것입니다. 동일한 B 변형 두 개를 생성함으로써 결과가 참인지 거짓인지 더 잘 평가하는 데 도움이 될 것입니다.

5. 테스트를 반복하십시오

이전 테스트에서 얻은 학습 내용을 새로운 테스트에 적용하여 테스트 전략을 더욱 개선하십시오. 나쁜 데이터란 없습니다. 테스트하는 변형이 성공적이지 않더라도 여전히 데이터를 분석하고 미래를 위한 학습 내용을 얻을 수 있습니다.

6. 최소 일주일 동안 테스트를 실행하십시오

이렇게 하면 앱의 주간 계절성 효과를 고려할 수 있습니다. 다음 이미지는 미국 게임의 주간 계절성 트렌드를 보여주는데, 이는 일반적으로 더 많은 사용자가 자유 시간을 갖는 주말에 더 많은 다운로드를 받습니다. 주간 계절성 트렌드를 고려하지 않으면 샘플의 정확성이 떨어지고 A/B 테스트 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

미국 Google Play 게임(무료)의 주간 다운로드 변동 평균.

Google Play Store 등록 실험의 새로운 기능 (2022)

Google이 스토어 등록 실험을 위해 구현한 새로운 기능은 개발자와 ASO 실무자에게 A/B 테스트에 대한 더 많은 제어권을 제공하며, 통계적으로 A/B 테스트 실행 시 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.

A/B 테스트 결과에 기반하여 정확한 결정을 내리려면 오류 및 오탐(false positive)의 확률을 줄여야 하며, 동시에 결과가 참 양성(true positive)일 가능성을 높여야 합니다. ASO 실무자로서, 제어군과 승리 변형 간의 차이가 우연이 아니라 구현한 변경 사항 때문에 발생했는지 확인해야 합니다. 따라서 A/B 테스트 방법론은 이 두 가지 구성 요소에 모두 의존하기 때문에 활용하는 통계 분석 및 확률 계산이 가능한 한 정확한지 확인하는 것이 중요합니다.

Google Play 스토어 등록 실험의 새로운 기능에 대해 바로 들어가 보겠습니다:

올바른 지표 타겟팅

A/B 테스트 결과가 참임을 보장하는 가장 중요한 단계는 올바른 지표를 선택하는 것입니다. 이전에는 Google Play에서 제어군과 각 변형에 얼마나 많은 트래픽을 보낼지 선택할 수만 있었습니다. 하지만 해당 트래픽에서 받은 전환으로 간주될 것을 지정할 수는 없었습니다.

새로운 타겟 지표 기능을 통해 개발자는 이제 실험 결과를 결정하는 데 사용될 지표에 대해 더 많은 제어권을 갖게 되었습니다. 두 가지 지표는 다음과 같습니다:

• 유지된 첫 설치 사용자: 앱을 처음 설치하고 최소 1일 동안 설치 상태를 유지한 사용자 수.
• 첫 설치 사용자: 앱을 처음 설치한 사용자 수(설치 상태를 유지했는지 여부와 관계없이).

Google은 “유지된 첫 설치 사용자”를 선택할 것을 권장합니다. 높은 제거율이 Google Play에서의 앱 가시성에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이는 합리적입니다. 사용자가 앱을 다운로드했지만 하루 안에 제거하는 경우, 이는 스토어 등록 페이지가 앱을 정확하게 나타내지 않거나 사용자 기대를 충족시키지 못하기 때문일 수 있습니다. 명심해야 할 한 가지는 “유지된 첫 설치 사용자”를 선택하면 정확한 결과를 얻기 위해 더 큰 샘플 크기가 필요하다는 것입니다.

신뢰 수준

앞서 언급했듯이, Google Play가 스토어 등록 실험에 통합한 새로운 기능의 주요 목표는 오탐(false positive) 가능성을 줄이는 것입니다. 새로운 신뢰 수준 기능은 이에 직접적으로 도움이 될 것입니다. 먼저, 신뢰 수준과 신뢰 구간의 차이를 강조하는 것이 중요합니다:

• 신뢰 수준: 테스트를 여러 번 반복했을 때 거의 동일한 결과를 얻을 것으로 예상되는 비율.
• 신뢰 구간: 어떤 범위가 참 결과를 포함한다고 얼마나 확신하는지. 90% 신뢰 구간으로 A/B 테스트를 실행하고 결과가 전환율 1.1%의 잠재적 감소와 전환율 최대 0.3%의 잠재적 증가라면, 참 전환 감소 또는 상승이 해당 범위 내에 있을 것이라고 90% 확신할 수 있습니다.

이 새로운 도구를 사용하면 신뢰 수준을 조정하여 오탐(false positive) 가능성을 줄일 수 있습니다. 90%, 95%, 98% 또는 99%의 신뢰 수준을 선택할 수 있습니다. 신뢰 수준이 높을수록 더 많은 첫 설치 사용자가 필요합니다.

Google Play 신뢰 수준. 출처: Google Play 개발자 콘솔.

필요한 첫 설치 사용자 수는 선택한 타겟 지표, 변형, 실험 대상 및 최소 감지 가능 효과에 따라 달라집니다. 일반적으로 최소 95%의 신뢰 수준을 사용하는 것이 좋습니다. 많은 다운로드를 받지 않는 소규모 앱이 있다면, 타겟 지표로 “첫 설치 사용자”를 선택하고 하나의 변형만 테스트하면 필요한 첫 설치 사용자 수가 줄어들 것입니다.

스토어 등록 실험의 최소 감지 가능 효과

최소 감지 가능 효과(MDE)는 A/B 테스트에서 오탐(false positive) 수를 줄이는 데 도움이 되는 또 다른 새로운 기능입니다. Google은 MDE를 다음과 같이 정의합니다: “ 어떤 것이 더 나은 성능을 보이는지 선언하는 데 필요한 변형과 제어군 간의 최소 차이. 이 차이보다 작으면 실험은 무승부로 간주될 것입니다. ”

예를 들어, MDE를 5%로 설정하고 제어군이 45%의 전환율을 보인다면, 변형은 승자로 선언되기 위해 최소 47.25%의 전환율이 필요할 것입니다(45% x 1.05% = 47.25%).

현재 0.5%에서 6% 사이의 MDE를 선택할 수 있습니다. MDE가 작을수록 변경 사항을 감지하는 데 필요한 샘플 크기가 커집니다. 컨베이어 벨트에서 펜의 품질을 검사한다고 상상해 보십시오. 펜의 50%가 표준 미달임을 증명하고 싶다면, 결론을 내리기 전에 최소한 몇 개의 펜을 검사해야 할까요? 펜의 2%만이 품질이 낮다는 것을 증명하고 싶을 때보다 적을 것입니다.

앱이 새로 출시되었고 설치 수가 많지 않다면, 필요한 샘플 크기가 더 작아지므로 MDE를 더 높게 설정하는 것을 권장합니다. 더 성숙한 앱을 가지고 있고 이미 많은 다운로드를 받는다면, 더 정확한 결과를 위해 더 낮은 MDE를 설정하는 것을 권장합니다.

완료 조건

Google Play 스토어 등록 실험의 새로운 기능 중 마지막은 완료 조건입니다. 다른 설정에 대해 설정한 값에 따라, 이 기능은 실험이 완료될 가능성이 있는 시기를 추정하여 제공할 것입니다. 이러한 인사이트를 통해 A/B 테스트를 필요에 맞게 조정할 수 있으며, 특히 A/B 테스트에 대한 특정 타임라인이 있는 경우 더욱 그렇습니다.

Google Play 완료 조건은 A/B 테스트에 대한 예상 완료 조건을 강조합니다. 출처: Google Play 개발자 콘솔.

Google Play 실험을 설정하는 방법?

이제 Google Play가 스토어 등록 실험에 통합한 새로운 기능을 강조했으니, A/B 테스트를 설정할 때 이러한 새로운 기능을 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.

1단계

스토어 존재 섹션 아래에서 “스토어 등록 실험”을 선택하십시오. 페이지 오른쪽 상단 모서리에 있는 “실험 생성”을 클릭하십시오. 이 페이지에서 이전에 실행한 모든 실험을 찾을 수 있습니다. 거기에 도착하면 아래에 표시된 페이지로 이동할 것입니다.

출처: Google Play 개발자 콘솔

여기에서 실험 이름을 지정하고, A/B 테스트를 실행할 스토어 등록을 선택하고, 현지화된 테스트 또는 글로벌 테스트를 원하는지 선택할 수 있습니다.

1. 현지화된 테스트: 최대 5개 언어를 테스트할 수 있습니다. 크리에이티브 및 메타데이터 요소를 모두 테스트하십시오.
2. 글로벌 테스트: 전 세계 사용자를 대상으로 단일 언어로 테스트하십시오. 크리에이티브 요소만 테스트하십시오.

저희는 현지화된 테스트를 활용하는 것을 권장합니다. 사용자에게 가장 잘 공감을 얻는 것은 언어마다 크게 다를 것입니다. 글로벌 테스트는 특정 지역에 적용할 수 있는 학습 내용을 얻기 어려울 것입니다. 가장 큰 지역의 언어를 선택하면 가장 중요한 시장에서 사용자 행동에 대한 더 나은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

2단계

첫 번째 부분이 완료되면 다음 페이지로 이동할 것입니다.

출처: Google Play 개발자 콘솔

• “타겟 지표”는 채워야 할 첫 번째 설정입니다. 여기에서 “유지된 첫 설치 사용자” 또는 “첫 설치 사용자”를 선택할 수 있습니다.
• 제어군에 대해 테스트할 변형 수(최대 3개)를 선택하십시오. 변형이 많을수록 테스트는 더 오래 실행될 것입니다. 참 결과를 얻기 위한 충분한 샘플 크기를 얻는 데 더 많은 시간이 걸리기 때문입니다.
• 다음으로, 현재 등록 대신 실험 변형을 볼 스토어 등록 방문자 중 비율을 선택할 수 있습니다. 방문자는 테스트 변형에 걸쳐 균등하게 분할될 것입니다. 현재 스토어 등록과 변형 사이에 방문자를 균등하게 분할하는 것을 권장합니다. 이렇게 하면 테스트 결과가 빨라질 것이기 때문입니다.
• 테스트를 위한 최소 감지 가능 효과를 선택하십시오. MDE가 낮을수록 테스트가 참 결과를 선언하기 위한 충분한 샘플 크기를 얻는 데 더 오래 걸릴 것임을 기억하십시오. 앱이 많은 다운로드를 받지 않는다면, 이미 많은 다운로드를 받는 앱보다 MDE를 더 높게 설정하는 것을 권장합니다.
• 마지막으로, A/B 테스트를 위한 원하는 신뢰 수준을 선택하십시오. 일반적으로 95% 신뢰 수준이 선호됩니다. 95% 신뢰 수준에 필요한 첫 설치 사용자 수가 앱에 너무 많다면, 타겟 지표를 “첫 설치 사용자”로 변경하고 필요한 첫 설치 사용자 수를 줄이기 위해 하나의 변형만 테스트할 수 있습니다.

참고: 모든 단계가 완료되면 완료 조건 섹션에서 실험이 완료될 가능성이 있는 시기를 추정할 것입니다. 이 정보는 필요한 첫 설치 사용자 수 또는 예상 테스트 기간이 너무 높거나 길다면 A/B 테스트 설정을 추가로 편집하는 데 도움이 될 것입니다.

3단계

마지막 단계는 테스트할 내용을 선택하는 것입니다(한 번에 하나의 요소만 테스트하는 것을 기억하십시오). 테스트할 내용을 선택한 후, 최대 3개의 메타데이터 또는 크리에이티브 변형을 업로드할 수 있습니다. 이후 “실험 시작”을 선택하고 결과가 들어오는 대로 추적할 수 있습니다!

출처: Google Play 개발자 콘솔

결론

사용자에게 가장 잘 공감을 얻는 크리에이티브 및 메타데이터 요소를 이해하는 것은 앱의 전환율을 높이는 데 매우 중요합니다. 그렇기 때문에 모든 앱이 Google Play 스토어 등록 실험을 활용할 것을 권장합니다. 이렇게 하면 특정 사용자 기반에 대한 인사이트를 얻을 수 있으며, 이는 스토어 등록 페이지에 적용될 수 있고 설치 수, 전환율 및 유지율을 높일 수 있습니다. Google이 구현한 새로운 기능은 스토어 등록 실험을 A/B 테스트 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 더 많은 권한과 유연성을 제공합니다!

앱 스토어 최적화를 다음 단계로 끌어올릴 준비가 되셨습니까? 7일 무료 체험판에 가입하고 고유한 인사이트를 잠금 해제하여 ASO 전략을 만드십시오.