- 온라인 광고 효과 분석을 위한 파이썬 A/B 테스트 실습

09 Nov 2023

python

온라인 광고 효과를 분석하기 위해 A/B 테스트는 매우 유용한 방법입니다. 이번 실습에서는 파이썬을 사용하여 A/B 테스트를 진행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. A/B 테스트란?

A/B 테스트는 두 가지 버전의 광고, 웹페이지 또는 앱 등을 사용자들에게 무작위로 보여주고, 어떤 버전이 더 효과적인지 비교하는 실험입니다. 이를 통해 어떤 변화가 유저들에게 어떤 영향을 미치는지를 알 수 있습니다.

2. A/B 테스트의 과정

A/B 테스트는 다음과 같은 과정으로 진행됩니다.

2.1 목표 설정

먼저, 테스트의 목표를 설정해야 합니다. 예를 들어, 광고 클릭률을 높이거나 구매율을 증가시키는 것이 목표일 수 있습니다.

2.2 테스트 그룹 나누기

A 그룹과 B 그룹으로 사용자들을 무작위로 나눕니다. A 그룹은 현재 버전을 사용하고, B 그룹은 새로운 버전을 사용합니다.

2.3 데이터 수집

두 그룹에서 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 광고 클릭 수, 구매 유도 율 등을 측정합니다.

2.4 데이터 분석

수집한 데이터를 분석하여 A 그룹과 B 그룹의 차이를 비교합니다. 예를 들어, 두 그룹의 평균 클릭 수를 비교하여 어떤 그룹이 더 효과적인지를 확인할 수 있습니다.

2.5 결과 해석

분석한 결과를 바탕으로 어떤 버전이 더 효과적인지 결정합니다. 이를 통해 광고나 웹페이지를 개선할 수 있습니다.

3. 파이썬을 이용한 A/B 테스트 실습

다음은 파이썬을 이용하여 A/B 테스트를 진행하는 예시 코드입니다.

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats

# A 그룹과 B 그룹의 데이터를 생성
group_a = np.random.normal(10, 2, 1000)
group_b = np.random.normal(12, 2, 1000)

# A 그룹과 B 그룹의 평균 비교
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(group_a, group_b)

if p_value < 0.05:
    print("B 그룹이 A 그룹보다 효과적입니다.")
else:
    print("A 그룹이 B 그룹보다 효과적입니다.")

위 코드는 정규분포를 따르는 A 그룹과 B 그룹의 데이터를 생성하고, 두 그룹의 평균을 비교하는 예시입니다. t-테스트를 사용하여 유의수준 0.05에서 두 그룹의 평균이 유의미하게 다른지를 평가합니다.

이번 실습에서는 A/B 테스트의 개념과 과정을 알아보았고, 파이썬을 이용하여 A/B 테스트를 실습해보았습니다. A/B 테스트를 통해 온라인 광고의 효과를 분석하고, 효과적인 방법을 찾을 수 있습니다.

추가 자료: A/B Testing: The Complete Guide