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Adobe Target Activity 종류는 크게 5가지가 있습니다.

1. A/B Test

2. Multivariate Testing(MVT)

3. Automated Personalization(AP)

4. Experience Targeting(XT)

5. Recommendations

또한 각Activity 안에 세부 기능까지 합치면 실험 방식이 더 많아지게 됩니다.

이번 게시글에서는 해당 Activity들에 대해 알아보도록 하겠습니다.

1 - A/B Test

이미 너무 유명한 A/B Test입니다. A/B안을 나눠 동일 기간 내 더 높은 전환율을 기록하는 콘텐츠 등을 발굴하는 Activity입니다.

A/B뿐만 아니라 더 많은 실험을 설정할 수 있으며 실험 대상 Audience도 설정할 수 있습니다.

또한 트래픽 분배 방식에 기본, Auto-allocate to best experience, Auto-target for personalized experiences 이렇게 세 가지 종류가 존재합니다.

기본의 경우 50:50으로 실험을 구성하면 마지막까지 50:50을 유지하고 Auto-allocate는 승자를 식별하고 테스트가 진행되는 동안 승자에게 더 많은 트래픽을 할당합니다.

또한 Auto-target은 기계학습을 사용하여 유사한 프로필을 가진 이전 방문자의 행동 기반으로 컨텐츠를 개인화하여 전환을 유도해주는 방식입니다.

좋은 기능들이지만 아무래도 활발하게 사용되지는 않는 것 같습니다만 개인적으로는 Auto-allocate정도는 사용해 나쁠게 없을 것 같습니다.

2 - Multivariate Testing(MVT)

MVT또한 너무 유명한 Test방법 입니다. A/B안이 아닌 컨텐츠 단위로 2개 이상의 컨텐츠를 페이지에서 변경한 뒤 만들 수 있는 모든 조합을 사용자에게 보여줘 어떤 조합이

가장 큰 효과를 거두는지 확인하는 테스트입니다. 간단히 예를 들자면 2개 이상의 컨텐츠를 화면에서 변경하면 총 4개의 화면이 나올 수 있는데 [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]이 모든 조합 중 가장 좋은 조합을 확인하는 방법입니다.

3 - Automated Personalization(AP)

MVT와 비슷한 개념으로 기계 학습을 사용합니다. 방문자의 개별 프로필을 기반으로 다양한 변형을 방문자와 연결합니다. 랜덤 포레스트나 멀티 암드 밴딧과 같은 앙상블, 강화학습 기법을 사용하여 사용자에게 더 효과가 좋은 컨텐츠를 제공합니다.

4 - Experience Targeting(XT)

경험 타겟팅은 간단히 이야기하자면 개인화 기법입니다. 각 오디언스 혹은 규칙에 따라 콘텐츠를 특정 대상에게 전달하는 단순한 기법입니다.

5 - Recommendations

우리나라 말로는 권장 사항으로 번역돼있는데 그냥 말 그대로 추천입니다. 추천 알고리즘을 통해 특정 사용자에게 컨텐츠 혹은 상품에 대한 추천 목록을 만들고 이를 화면에 디자인하여 노출할 수 있습니다.

다섯가지 Activity에 대해 알아봤는데요 가장 많이 사용하게 되는건 역시 A/B Test 혹은 Experience Targeting(XT)입니다. 또한 상품을 판매하거나 컨텐츠 추천이 필요한 경우 설정이 다소 복잡할수는 있지만 Recommendation기능도 활발하게 활용해 볼 수 있습니다.