> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://documentation.onesignal.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # A/B 테스팅 > OneSignal의 A/B 테스팅으로 푸시 및 이메일 메시징을 최적화하여 참여도와 캠페인 성과를 개선하세요. A/B 테스팅은 최대 **10개의 변형**을 테스트하고 오픈율 및 클릭률과 같은 지표를 기반으로 성능을 평가하여 메시지를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 사용자 참여도를 개선하고 데이터 기반 메시징 결정을 내릴 수 있습니다. 라이프사이클 및 성장에 집중하는 마케터는 A/B 테스트의 인사이트를 사용하여 더 넓은 비즈니스 목표에 부합하는 영향력 있는 개선을 할 수 있습니다. 푸시 알림이든 이메일이든 A/B 테스팅을 통해 다양한 디자인, 카피, 클릭 유도 문안(CTA) 등을 실험할 수 있습니다. 예를 들어 다음을 테스트할 수 있습니다: * 이미지가 있는 푸시가 텍스트만 있는 것보다 성능이 좋은지 * "혜택 받기"와 같은 CTA가 "시작하기"보다 효과적인지 * 짧은 제목이 긴 제목보다 더 많은 오픈을 얻는지 *** ## 플랜 가용성 * **Pro 및 Enterprise 플랜**: 최대 **10개 변형** * **Free 및 Growth 플랜**: **2개 변형** [플랜 비교](https://onesignal.com/pricing) *** ## A/B 테스팅 작동 방식 A/B 테스팅은 대시보드를 통해 전송할 때만 사용할 수 있습니다. API에서는 사용할 수 없습니다. Journeys를 사용한 A/B 테스트를 생성하려면 [Journey 분할 브랜치](./journeys-overview#split-branches)를 사용하세요. 대시보드를 통해 [푸시](./push) 및 [이메일](./email-messaging) 캠페인을 생성할 때 **A/B 테스트** 버튼을 클릭하고 **변형 추가**를 클릭하여 추가 테스트를 생성하세요. 대상(포함 및 제외된 세그먼트)은 캠페인에 적격인 모든 사용자가 됩니다. 변형을 생성한 후 대상의 일부를 선택하여 무작위 변형을 받도록 할 수 있습니다. 예를 들어 25%는 선택한 세그먼트의 25%가 무작위로 변형 중 하나를 받는다는 의미입니다. 25%를 대상으로 하는 2개 변형(A 및 B)이 있는 메시지는 대상의 12.5%가 변형 A를 받고 다른 12.5%가 변형 B를 받습니다. 25%를 대상으로 하는 10개 변형(A-J)이 있는 메시지는 각 변형을 사용자의 2.5%가 받습니다.

기본적으로 대상의 25%가 A/B 테스트를 받습니다. 유효한 결과를 얻으려면 각 변형이 충분한 사용자를 받아야 합니다. 사용하는 변형이 많을수록 테스트 그룹이 커야 합니다. 100%로 설정하면 메시지가 대상의 모든 사용자에게 균등하게 전송되며 나머지 사용자에게 "우승자"를 보낼 수 있는 기능이 제거됩니다. ## 우승자 선택 A/B 테스트로 전송된 메시지는 **메시지 탭**에 그렇게 표시됩니다. 각 테스트의 보고서를 클릭하여 전체 보고서를 보거나 변형별 보고서를 확인하세요. 성능을 확인하고 우승자를 선택할 수 있는 몇 가지 통계를 제공합니다. 아래 스크린샷은 다양한 통계를 보고 우승 변형을 선택하는 방법을 설명합니다. 그런 다음 우승 변형을 대상 대상의 나머지 모든 구성원에게 보냅니다.

*** ## 플랫폼별 지침 ### 푸시 A/B 테스트 생성 1. **메시지 > 푸시 > 새 푸시**로 이동 2. 메시지 이름 지정(예: "푸시 AB 테스트 - CTA 버튼") 3. 세그먼트 선택 4. **A/B 테스트** 버튼 클릭

5. 변형 추가 * **변형 추가**를 클릭하여 각 새 버전을 복제하고 편집하세요. * 의미 있는 인사이트를 얻으려면 한 번에 **하나의 변수**만 변경하세요.

5. 변형 추가 * **변형 추가**를 클릭하여 각 새 버전을 복제하고 편집하세요. * 의미 있는 인사이트를 얻으려면 한 번에 **하나의 변수**만 변경하세요.

6. A/B 테스트 설정 각 변형을 받아야 하는 대상 대상의 백분율을 선택하세요. 자세한 내용은 [A/B 테스팅 작동 방식](#ab-테스팅-작동-방식)을 참조하세요. 백분율은 전체 대상에 적용되며 각 변형에 균등하게 분배됩니다. 예시: * 2개 변형이 있는 메시지의 25%는 각 변형에 12.5%를 전송합니다. * 10개 변형이 있는 메시지의 25%는 각 변형에 2.5%를 전송합니다. * 2개 변형이 있는 메시지의 50%는 각 변형에 25%를 전송합니다. * 3개 변형이 있는 메시지의 50%는 각 변형에 16.67%를 전송합니다. * 2개 변형이 있는 메시지의 100%는 각 변형에 50%를 전송합니다. * 4개 변형이 있는 메시지의 100%는 각 변형에 25%를 전송합니다. 100%가 아닌 백분율을 선택하면 우승자를 선택할 수 있습니다. 7. 결과 검토 **메시지 > 이메일 > A/B 테스트 탭**에서 결과를 확인하세요. 변형별 보고서를 보려면 테스트를 클릭하세요. 8. [우승자 선택](#우승자-선택) 성능 지표를 사용하여 수동으로 우승자를 선택하세요. *** ## A/B 테스팅 모범 사례 ### 벤치마크 이해 과거 성능 데이터를 검토하여 테스트 성공을 의미 있게 평가할 수 있습니다. ### 목표 및 가설 설정 테스트하는 내용과 성공의 모습을 명확하게 정의하세요. ### 한 번에 하나의 변수 변경 다음과 같은 변수를 분리하여 실험을 제어하세요: * 제목 줄 * 레이아웃 * CTA 카피 * 카피 길이 * 이미지 * 제안 * 이모지 * 색상 * 글꼴 * 아이콘 * GIF ### 대조군 사용 개선을 측정하기 위한 기준선으로 "일반적인" 버전을 포함하세요. 사용자를 무작위로 태그하고 해당 세그먼트를 제외하여 대조군을 생성하세요. [사용자 데이터 내보내기](./exporting-data)를 하고 CSV [가져오기](./import)에서 세그먼트를 생성할 수 있습니다. ### 동시에 테스트 타이밍 편향을 피하기 위해 모든 변형을 동시에 전송하세요. ### 계속 테스팅 결과를 기반으로 반복하여 메시지 성능을 지속적으로 최적화하세요. *** ## FAQ ### 다른 세그먼트를 A/B 테스트할 수 있나요? 표준 메시지 양식 내에서는 불가능합니다. 그러나 **분할 브랜치** 및 **Yes/No 브랜치**가 있는 [Journeys](./journeys-overview)를 사용하여 다른 세그먼트를 테스트할 수 있습니다. ### 우승자를 자동으로 선택할 수 있나요? 아직은 아닙니다. 우승 변형을 수동으로 선택하거나 100%를 사용하여 모든 변형을 전송해야 합니다. *** 완료되었습니다! 이제 메시지의 다양한 변형을 테스트하고 우승자를 선택할 수 있습니다. 도움이 필요하신가요? 지원 팀과 채팅하거나 `support@onesignal.com`으로 이메일을 보내주세요. 다음을 포함해 주세요: * 발생한 문제의 세부 정보 및 재현 단계(가능한 경우) * OneSignal 앱 ID * External ID 또는 Subscription ID(해당하는 경우) * OneSignal 대시보드에서 테스트한 메시지의 URL(해당하는 경우) * 관련 [로그 또는 오류 메시지](/docs/ko/capturing-a-debug-log) 기꺼이 도와드리겠습니다! ***