요약:
1. Google Optimize는 Google 웹 로그 분석과 통합 된 독립적 인 실험 도구입니다. 무료 버전과 유료 버전을 모두 제공하며 무료 버전은 기본 실험에 적합합니다.
2. Google 최적화의 기본 기능에는 A/B 테스트, 다변량 테스트 및 리디렉션 테스트가 포함됩니다. 또한 사용자 친화적 인 설정과 통합 웹 페이지 편집기가 있습니다.
삼. Google Optimize는 Tag Manager, Surveys 및 Data Studio와 같은 다른 Google 도구와 통합됩니다. 이것은 모든 데이터 및보고에 대한 중앙 집중식 위치를 허용합니다.
4. Google Optimize는 실험을 수행하기 위해 베이지안 통계를 사용합니다. 이것은 빈번한 또는 베이지안 방법을 제공하는 다른 도구에 비해보다 정확한 결과를 제공합니다.
5. Google Optimize의 무료 버전에는 최대 3 개의 동시 실험과 다변량 테스트에서 16 개의 변동 한계를 포함한 제한 사항이 있습니다. 그러나 여전히 초보자에게 훌륭한 도구입니다.
6. Google Optimize는 이해하기 쉬운보고 인터페이스를 제공합니다. 각 변형이 원본에 대해 어떻게 수행되고 있으며 Google 웹 로그 분석 목표 완료에 미치는 영향을 보여줍니다.
7. Google 최적화에보고에는 중간 95, 중간 50 위 및 중앙값과 같은 다양한 수치가 포함됩니다. 이 수치는 전환율과 성능에 대한 통찰력을 제공합니다.
8. Google 최적화 관련 Google 웹 로그 분석보기에서 데이터를 가져 오십시오. 이것은 원치 않는 트래픽이 실험 결과에 영향을 미치지 않도록합니다.
9. 실험 결과 Google 최적화의 실험 보고서를 통해 Google Analytics의 실험 보고서를 통해 액세스 할 수 있습니다. 이것은 더 깊은 분석과 비교를 가능하게합니다.
질문과 답변:
Q1 : Google Optimize의 다른 버전은 무엇입니까??
A1 : Google Optimize에는 무료 버전이 있으며 Optimize 360이라는 유료 버전. 무료 버전은 기본 실험에 충분하지만 유료 버전은 더 많은 기능을 제공합니다.
Q2 : Google Optimize를 사용하여 어떤 유형의 테스트를 수행 할 수 있는지?
A2 : Google Optimize는 A/B 테스트, 다변량 테스트 및 리디렉션 테스트를 지원합니다.
Q3 : 데이터 통합 측면에서 Google의 고유 한 기능은 무엇입니까??
A3 : Google Optimize는 분석, 태그 관리자, 설문 조사 및 데이터 스튜디오와 같은 다른 Google 도구와 통합됩니다. 이를 통해 중앙 데이터 및보고가 가능합니다.
Q4 : Google은 어떤 통계 방법을 사용합니까??
A4 : Google 최적화는 베이지안 통계를 독점적으로 사용하여 다른 도구에 비해보다 정확한 결과를 제공합니다.
Q5 : Google 최적화의 무료 버전의 한계는 무엇입니까??
A5 : 무료 버전은 3 개의 동시 실험 만 허용하며 다변량 테스트에서 16 개로 제한됩니다. 그러나 여전히 초보자에게 적합한 도구입니다.
Q6 : Google은 현재보고 결과를 최적화하는 방법을 어떻게 최적화합니까??
A6 : Google Optimize는 원본과 비교하여 각 변형의 성능을 보여주는 이해하기 쉬운보고 인터페이스를 제공합니다. 또한 중간 95 위, 50 위, 심층 분석을위한 중앙값과 같은 수치도 제공합니다.
Q7 : Google은 실험을위한 데이터를 최적화하는 방법을 어떻게 최적화합니까??
A7 : Google 최적화 관련 Google 웹 로그 분석보기에서 데이터를 가져 오면 원치 않는 트래픽이 실험 결과에 영향을 미치지 않도록합니다.
Q8 : Google Optimize에서 실험 결과에 액세스 할 수있는 곳?
A8 : 실험 결과는 Google Analytics의 실험 보고서를 통해 액세스하여 추가 분석 및 비교가 가능합니다.
Q9 : 초보자가 Google 최적화를 사용할 수 있습니다?
A9 : 예, Google Optimize는 초보자가 테스트 프로그램을 시작할 수있는 훌륭한 도구입니다.
Q10 : Google은 데이터 시각화 측면에서 제안을 최적화합니까??
A10 : Google Optimize는 Google Data Studio와 통합되어 시각적 향상 및 더 나은 데이터 시각화를위한 사용자 정의 대시 보드 생성을 허용합니다.
Google 측정 Google Analytics를 사용하여 최적화합니다
보다 전통적인 테스트 도구를 홍보하는 대신 오픈 소스 대체 성장 책에 대해 더 배우도록 권장합니다.
Google 최적화에서보고를 읽는 방법
오늘’인기있는 Google 최적화 ISN’정확히 새로 새롭게’S 구글’S Google 웹 로그 분석 내에서 초기 실험 도구를 대체하여 독립적이고 본격적인 실험 도구가되었습니다. 이 도구의 장점은 Google 웹 로그 분석 데이터에 크게 의존하고 결과 및 입력을 분석과 통합 할 수 있다는 것입니다. Google Optimize에는 기본 기능이있는 무료 버전이 있습니다. 또한 명명 된 유료 버전도 있습니다 “360 최적화” 더 많은 기능이 있습니다. 그러나 최적화의 무료 버전은 많은 기본 실험에서 잘 작동 할 수 있습니다. Google Optimize에는 분석, 태그 관리자, 설문 조사 및 데이터 스튜디오가 포함되어 있으며 모두 무료이며 모든 데이터를 한 곳에서 고유 한 기능 중 하나 인 한 곳에서 사용할 수 있습니다.
기본 기능
Google Optimize의 무료 버전은 기본 도구이지만 A/B, 다변량 및 리디렉션 테스트를 포함한 가장 일반적인 유형의 테스트를 통해 실행 가능한 테스트 프로그램을 수행하기에 충분합니다. 간단한 설정이 있습니다. 또한 Google Optimize는 통합 Wysiwyg 웹 페이지 편집기 기능. 또한 크롬 애드온 형식으로 표시되는 코드 편집기가있어 변형을 쉽게 만들 수 있습니다. 다른 Google 도구와 마찬가지로 문제가 발생하면 설치에 문제가 발생한 내용을 식별하는 데 도움이되는 진단 도구가 있습니다. Optimize의 가장 인상적인 기능은 다른 Google 도구와 통합하는 기능입니다. 이러한 모든 도구를 통합하면 하나의 도구에서 정량적 보고서, 실험, 결과 추적 및보고를 할 수 있습니다. 이것은 Google 인 Data Studio에서 롤아웃하는 별도의 제품에 추가하여 사용자 정의 대시 보드 및 보고서를 구축하여 분석 및 보고서를 최적화 할 수 있도록합니다. Google Optimize는 베이지안 통계를 사용하여 실험을 수행합니다. 이것은 다른 주요 경쟁자가 빈번한 방법과 베이지안 방법 사이에서 사용을 선택할 수 있기 때문에 뚜렷한 특징입니다. 이 베이지안 통계의 장점은 더 정확한 결과를 제공한다는 것입니다. 즉, 최적화는 베이지안 통계를 독점적으로 사용하는 첫 번째 도구입니다. 결과의 해석과 관련하여 결과에 익숙해 져야합니다. Google Optimize에는 두 가지 버전이 있으므로 약간의 차이가 있음을 알아야합니다.무료 버전은 3 개의 동시 실험 만 허용하는 반면 유료 버전은 무제한을 제공합니다. 또 다른 차이가 있지만, 이것은 중요하지 않을 수 있습니다. 무료 버전은 다변량 테스트의 변동을 16으로 제한합니다. 이 제한은 Google Optimize가 여전히 개발 중이기 때문일 수 있습니다. 중요한 것은 Google Optimize가 초보자가 테스트 프로그램을 시작할 수있는 훌륭한 도구라는 사실입니다.
보고를 이해합니다
Google Optimize는 각 변형이 원본에 대해 어떻게 수행되는지, 그리고 Google 웹 로그 분석 목표 완료에 기여하는 방법을 보여주는보고 인터페이스를 이해하는 쉬운 방법을 제공합니다. 아래 샘플을 참조하십시오 
위의 결과는 페이지에서 텍스트 크기가 증가하는지 여부를 알 수 있습니다. Google Optimize는 한 번에 많은 항목을 테스트 할 수 있습니다.이 예에서는 텍스트 크기 증가가 바운스 속도 및 거래에 미치는 영향을 테스트했습니다. 아래 이미지는 변수 Vendini 구매 클릭에 대한 특정 정보를 보여줍니다. Google Optimize는 총 전환, 최고가 될 확률 및 전환율 범위를 제공합니다. 우리의 변형 1은 중간 전환율이 6입니다.원래 4에 비해 46%.82%. 전환율 막대 위로 호버링하여 이것을 볼 수 있습니다. Google Optimize는 여러 가지 수치를 제공합니다.
- 중간 95 일 – 5 번째 백분위 수와 95 번째 백분위 수 사이의 점수 범위.
- 중간 50 일 – 주어진 그룹의 25 번째 백분위 수와 75 번째 백분위 수 사이의 점수 범위
- 중앙값 – 관찰 된 값 또는 수량의 주파수 분포의 중간 점.
다음은 백분위 수의 그림입니다. 
Google Optimize에는 데이터를 수집하고 액세스 할 수있는 고유 한 방법이 있습니다. Google Optimize는 다른 A/B 테스트 도구와 달리 데이터를 수집하는 것이 아닙니다. 대신 실험과 관련된 Google Analytics View의 데이터를 가져옵니다. 이것은 실험 결과에 해당 시야에 사용되는 필터가 적용됩니다. 이것은 내부 트래픽이나 봇과 같은 원치 않는 트래픽이 실험 결과를 오염시키지 않고 결과를 조작하지 않도록하는 좋은 방법입니다. 실험 결과를 Google 웹 로그 분석보고 인터페이스로 다시 전달하여 실험 보고서 (행동> 실험)를 통해 데이터에 액세스 할 수 있도록 Google 최적화와 GA와의 연결로 동일한 데이터 (실험 세션, 전환, 전환율, 원본 개선)를 통해 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 이 데이터는 Google Analytics에서 나온다는 점을 고려할 때 각 변형에 대한 추가 메트릭을 볼 수도 있습니다. 
그것의 중요성은 그렇지 않습니다’거기서 거기서 끝나십시오’더! 모든 표준 Google Analytics 보고서에서 실험 ID, 실험 이름 및 변형을 2 차 차원으로 사용할 수 있음을 아는 것이 좋습니다. 또한 실험 차원을 사용하여 사용자 정의 보고서를 만들 수 있습니다. 출처 :
- https : // www.e-nor.com/blog/google-optimize/google-announces-google-op-testing testing-for-all-for-for-for-for-for-
- https : // 블로그.KISSMETRICS.com/Expert-Google-Analytics-Reports/
- http : // www.실용적인 클레임 머신.com/Google-OptiMize-Setting Up-Experiments
- http : // online-behavior.com/testing/google-optimize
Google은 데이터 수집을 최적화합니까?
Google Optimize에서 테스트하려면 Google Analytics와 페어링해야합니다 (전제 조건입니다). 그들은 땅콩 버터와 젤리와 같다 – 함께 더 나은. 분석에서 테스트 데이터를 최적화하면보고 최적화에 불가능한 실험에 대한 깊은 다이빙 분석이 가능합니다.
첫째, 기본
Google Optimize는 웹 페이지 변형을 테스트하고 테스트 가설에서 지정한 목표에 비해 서로의 성능을 확인할 수 있습니다. 테스트 결과를보고하여 어떤 변형이 더 나은지 알 수 있습니다. 당신은 무엇을 최적화 웹 사이트 사용자 정의를 만듭니다’s라고 불렀습니다 “경험”, 테스트 또는 원하는 결과를 달성하기위한 개인화 일 수 있습니다.
메모: 문서를 최적화하여 이용 약관을 상호 교환 적으로 사용합니다 “시험” 그리고 “실험”.
테스트 또는 개인화
개인화는 특정 사용자 그룹을 위해 디지털 속성에 대한 일련의 변경 사항입니다. 테스트와 달리 개인화는 무기한으로 실행될 수 있으며 변형을 포함하지 않습니다. 그들’타겟팅 조건을 충족하는 모든 사용자에게 단일 변경 사항 세트.
테스트에는 2 개 이상의 변형 (원본 포함)이 포함되며 세 가지 품종으로 제공됩니다 A/B 테스트 (때로는 A/B/N 테스트에 참조), 리디렉션 테스트 (분할 URL 테스트라고도 함) 및 다변량 (MVT) 테스트.
이상적으로는 우승 최적화 테스트 변형을 통해 개인화로 바꿔야 할 사항을 식별합니다. 그러나 개인화에 대한 시험 전제 조건은 없습니다. 대상 사용자 집단의 변화가 분명하다면 측정 된 성공을 향상시키고, 개인화를 곧바로 시작하십시오.
분석보기를 최적화 경험에 연결합니다
Optimize에보고 된 모든 메트릭은 먼저 분석에 의해 처리 된 다음 최적화를 강요하기 때문에 최적화에 링크 된 분석보기는보고 된 잠재적 인 경험 모집단의 사용자 데이터를 관리합니다. 예를 들어, 회사 네트워크에서 사용자 브라우징을 제외하면 분석보기에서 최적화하기 위해 링크하면 관련 경험이 테스트에서 해당 사용자를 제외합니다. 그러나 사용자를 포함하지 않는 최적화 360 잠재 고객을 대상으로하지 않는 한, 해당 사용자가 링크 된 분석보기에서 제외되면 테스트 타겟팅 조건을 충족하면 관련 데이터가 승리하더라도 여전히 테스트 변형을 볼 수 있습니다’보고된다.
최적화 경험의 잠재적 목표는 연결된 뷰에서 구성된 분석 목표와 링크 된 Analytics View (E에서 측정 된 시스템 목표로 구성됩니다.g., 바운스, 페이지 뷰, 세션 기간).
분석의 차원으로 테스트 데이터를 최적화하십시오
테스트 데이터 최적화는 세션에서 세션으로 된 몇 가지 분석 차원에서 사용할 수 있습니다. 그러나-다른 세션 스코핑 된 치수와 달리-동일한 세션에서 사용자가 여러 테스트에 포함 된 경우 테스트 차원에는 DON이있는 여러 값이 있습니다’다른 사람을 덮어 씁니다. 테스트 차원 값은 테스트 타겟팅 조건을 충족하는 모든 사용자 세션에서 설정됩니다 (“실험 세션“)).
테스트 크기는 보고서의 분석 2 차 차원으로 제공되며 고급 세그먼트 및 사용자 정의 보고서에서 활용할 수 있습니다. 분석의 테스트 차원에는 다음이 포함됩니다
- 실험 이름 – 최적화에 대한 경험을 제공합니다.
- 실험 ID -에서 사용할 수있는 고유 한 ID “측정” 최적화 경험 세부 정보 섹션 페이지 (e.g., j5qqakdjqr24iqjfdibtww).
- 변형으로 실험 ID – 변형 ID가있는 실험 ID (콜론 구분). 사용 가능 “변형” 최적화 경험 세부 정보 페이지의 섹션. (이자형.g., j5qqakdjqr24iqjfdibtww : 1).
개인화 데이터를 분석에서 이벤트로 최적화하십시오
개인화의 경우 측정 확인란이 참여하는 경우 각 실험에 적합하지 않은 상태에서 비 인터랙티브 이벤트 히트를 Google 분석에 보냅니다 (360 적중 제한을 최적화하는 데 포함). 다음 분석 이벤트 추적 필드는 최적화로 채워집니다
- 이벤트 카테고리 = “Google 최적화”
- 사건 = -이 ID는에서 사용할 수 있습니다 “측정” 경험 세부 사항 최적화 섹션 (e.g., j5qqakdjqr24iqjfdibtww).
왜’내 분석 및 테스트 데이터 일치 최적화?
모범 사례가 스 니펫 설치를 최적화한다고 가정하면 일반적으로 분석 및 최적화보고 된 테스트 데이터와 일치하지 않는 세 가지 주요 원인이 있습니다. 샘플링, 지연 또는 전환율 계산의 뉘앙스.
견본 추출
데이터 최적화 데이터는 샘플링되지 않았지만 Google 웹 로그 분석은 보고서 데이터를 샘플링 한 것일 수 있습니다. 이는보고 된 테스트 데이터의 차이가 될 수 있습니다. 유료 라이센스 분석 360 고객 인 경우 샘플링되지 않은 분석 실험 보고서를 요청할 수 있습니다. 무료 분석 제품을 사용하는 경우 Google Analytics Sampling 및 Row Limits 101을 읽으려면 분석에서 테스트 차원 최적화 및 개인화 이벤트를 포함하여보고 된 분석 데이터에 영향을 줄 수있는 방법과시기를 이해하십시오. 포함하는 경우 샘플링이 더 일반적입니다 “오늘’날짜” 또는 보고서의 고급 세그먼트를 오버레이합니다.
보고 지연
언급 한 바와 같이, Optimize 에보 고 된 모든 것은 먼저 분석에 의해 처리 된 다음 최적화를 강요합니다. 이 과정에는 최대 12 시간이 걸릴 수 있습니다. 따라서 일반적으로 최적화보다 분석에서 더 많은 테스트 세션이 표시됩니다. 또한 테스트를 종료하면 최적화를위한 마지막 푸시 사이에 수집 된 데이터와 테스트를 종료 할 때 ~ 아니다 최적화하도록 강요되지만 분석에서 사용할 수 있습니다.
전환율 계산
최적화에서 볼 수있는 전환율 참조는 모델링 된 전환율과 관련이 있습니다 (베이지안 마술은 작용합니다). 그러나 분석에서 동일한 테스트에 대해 보는 전환율은 문자 그대로 관찰 된 전환율 (전환 / 테스트 세션)입니다.
Google 측정 Google Analytics를 사용하여 최적화합니다
- ← 실패한 실험을 통한 창의성
- 전망 “맞춤형 의도” 청중, 비디오 광고 및 RLSA →
Google에서 실험 데이터를 내보내기 최적화 – 여전히
Google은 360을 최적화하고 최적화하면 더 이상 사용할 수 없습니다 2023 년 9 월 30 일. 실험과 개인화는 그 날짜까지 계속 진행될 수 있습니다. 해당 날짜에 여전히 활성화 된 실험 및 개인화는 종료됩니다.
이것은 실험 업계에서 일하는 사람에게는 불쾌한 놀라움으로 이루어졌습니다. 당신이하지 않았더라도’t 도구 자체를 사용하여 대부분의 신규 이민자가 웹 사이트에서 실험을하는 데 사용한 최초의 도구였습니다.
잠시 동안 Google Optimize가 떠나는 것은 사람들이 트위터와 LinkedIn에서 이야기 한 모든 것이 었습니다.
Google에서 실험 데이터를 내보내십시오
기존 고객 중 여러 고객이 요청했기 때문에 Google을 구축하여 필요한 한 실험 데이터를 저장하기 위해 Google을 최적화했습니다. Google BigQuery, Amazon S3 및 Snowflake와 같은 인기있는 데이터 대상을 포함하여 거의 모든 데이터 대상을 지원합니다.
Google은 데이터 수출 업체가 이미 알고 있고 사랑하는 것과 동일한 강력하고 확장 가능한 반사 데이터 인프라에서 실행됩니다.
우리’VE는 Google을 최적화하여 가능한 한 간단하게 Google을 내보내는 프로세스를 만들었습니다. 여기’빠른 개요입니다.
1. 계획 및 범위
Google 최적화 데이터 내보내기를 계획하기 위해 데이터 분석가 중 한 명과 연락하십시오. 대답해야 할 주요 질문은 실험, 치수, 메트릭, 시간 프레임 및 최적화 데이터 내보내기에 사용하려는 데이터 대상 목록입니다.
2. 데이터 내보내기 및 스토리지
계획 실행. 당사의 데이터 분석가는 반사 데이터 내보내기 시스템을 구성하여 Google 최적화 인스턴스에서 요청한 데이터를 가져오고 선택한 데이터 저장 대상에 저장합니다.
대부분의 수출은 Google BigQuery를 데이터 대상으로 사용합니다.
삼. 보고 및 상담
데이터에 액세스하거나 사용하는 데 도움이 필요합니다? 반사 데이터 전문가는 대화식 보고서 구성 에서부터이 데이터 세트에서 가져올 수있는 통찰력을 극대화하는 데 컨설팅에 이르기까지 모든 것을 도와 드리겠습니다.
Google이 일몰을 최적화하는 이유는 무엇입니까??
공식 성명서
우리는 모든 규모의 비즈니스가 사용자 경험을 향상시키고 Google Analytics의 A/B 테스트에 투자 할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 우리는 특히 Google Analytics 4를 통해 미래를 바라 볼 때 가장 효과적인 솔루션과 통합을 고객에게 제공하는 데 중점을 둡니다.
최적화하는 제품은 오랜 제품이지만 고객이 요청하고 실험 테스트를 요구하는 기능과 서비스가 많지 않습니다. 따라서 우리는 고객에게 더 효과적인 솔루션에 투자하기로 결정했습니다.
반사 데이터에서’Google이 최적화하는 것을보고 슬프다. 특히 많은 소규모 팀이 사이트 실험을 시작할 수 있었기 때문에.
반면에, 이것은 다른 전용 실험 공급 업체가 시장 에서이 캡을 채울 수있는 큰 기회를 제공 할 것입니다.
우리’RE는 GA4가 실험보고 기능을 향상시킬 것이지만 실험 자체를 실행하는 것은 Google 이외의 상태로 유지 될 것입니다’S 생태계.
어느 쪽이든, Google에서 실험을 실행 한 경우 최적으로 데이터를 내보내야합니다. 도움이 필요하면 우리’당신을 덮었습니다.
Google은 대안을 최적화합니다
우리가하지 않는 동안’t 테스트 도구 공급 업체와 직접 파트너 관계를 맺고 있으며 대부분을 사용하는 광범위한 경험이 있습니다. 최적, VWO, Convert, Adobe Target, Siteespect, AB Tasty and Mutiny를 포함하여.
Google Optimize에 대한 대안을 선택하면 회사와 같은 다양한 요소에 따라 다릅니다’실험 성숙도, 예산 및 기술 스택.
보다 전통적인 테스트 도구를 홍보하는 대신 오픈 소스 대체 성장 책에 대해 더 배우도록 권장합니다.
우리’VE는 여러 회사가 GrowthBook을 구현하도록 도왔 으며이 옵션도 귀하 와이 옵션에 대해 논의 할 것입니다. 다음은 Google 최적화 대안으로 GrowthBook을 고려하려는 이유 중 일부입니다.
- 무료 및 오픈 소스
- 전체 데이터 소유권
- 데이터웨어 하우스 위에 앉아 있습니다 (i.이자형. 큰 퀴리)
- 클라이언트 측 및 서버 측 테스트를 모두 지원합니다
결론
Google은 우리가 알고 사랑했듯이 2023 년 9 월 30 일에 사라지고 있습니다.
Google Optimize를 사용하여 웹 사이트에서 실험을 실행 한 적이 있다면이 데이터를 향후 참조로 내보내야합니다.
Google Analytics보고 API를 사용하여 수동으로 데이터 최적화 데이터 내보내기를 시도 할 수 있지만 IT’반사 데이터를 사용하여 훨씬 쉽습니다’S Google 최적화 데이터 수출기.
