similar_template_flow ABT — 페이지채택 vs 전체채택

sr-reports 템플릿채택 리포트의 지표를 실험군·대조군으로 나눠 실험 기간 7일 동안 다시 집계했어요.

요약

구분지표A 대조군 vs B 실험군
모수노출 유저수 (기간 중복제거)A 197,701명 · B 198,196명 (B/A +0.3%)
페이지채택채택 유저수A 21,062명 · B 20,597명 (-2.2%)
페이지채택채택 횟수A 66,204회 · B 81,515회 (+23.1%)
페이지채택유저당 채택 횟수A 3.14회 · B 3.96회 (+25.9%)
전체채택채택 유저수A 10,852명 · B 11,019명 (+1.5%)
전체채택채택 횟수A 17,949회 · B 17,640회 (-1.7%)
전체채택유저당 채택 횟수A 1.65회 · B 1.60회 (-3.2%)
분포한 템플릿에서 2페이지 이상 채택 비중A 15.9% · B 28.6%
분포1번째 페이지 채택 비중A 55.0% · B 46.5%

채택 유저수는 두 군이 사실상 같은데, 페이지채택 횟수만 실험군이 23.1% 많아요. 새 유저를 끌어온 게 아니라 이미 채택하던 유저가 더 많이 가져간 결과예요.


① 모수 균형

일별 실험 노출 유저수 — account_id 기준, 끝자리 4~9만

날짜A 대조군B 실험군B/A
09/04(금)50,11150,797+1.37%
09/05(토)24,79124,901+0.44%
09/06(일)27,85227,758-0.34%
09/07(월)58,25158,138-0.19%
09/08(화)59,09958,872-0.38%
09/09(수)58,83358,598-0.40%
09/10(목)58,25958,597+0.58%
기간 합계197,701198,196+0.25%

7일 내내 두 군의 노출 유저수 차이가 ±0.7% 안쪽이에요. 기간 합계로도 A 19.8만 명, B 19.8만 명이라 모수 쏠림은 없어요. 그래서 아래 지표 차이는 배정 불균형이 아니라 실제 행동 차이로 읽어도 돼요.


② 페이지채택 추이

일별 페이지채택 유저수와 횟수

날짜A 유저B 유저유저 차이A 횟수B 횟수횟수 차이
09/04(금)3,5473,416-3.7%9,21110,839+17.7%
09/05(토)1,6651,617-2.9%4,9355,631+14.1%
09/06(일)1,9791,970-0.5%5,9007,668+30.0%
09/07(월)4,1204,214+2.3%11,21714,458+28.9%
09/08(화)4,4694,395-1.7%12,08514,449+19.6%
09/09(수)4,3744,308-1.5%11,36914,691+29.2%
09/10(목)4,4844,143-7.6%11,48713,779+20.0%
합계24,63824,063-2.3%66,20481,515+23.1%

유저수는 7일 중 5일에서 실험군이 오히려 조금 적고, 일별 합으로도 2.3% 낮아요. 반면 횟수는 7일 모두 실험군이 많고, 합계 6.6만 회 대 8.2만 회로 23.1% 차이가 나요. 방향이 이렇게 갈리는 건 유입이 아니라 채택 깊이가 달라졌다는 뜻이에요.


③ 전체채택 추이

일별 전체채택 유저수와 횟수

날짜A 유저B 유저유저 차이A 횟수B 횟수횟수 차이
09/04(금)1,4921,530+2.5%2,2702,326+2.5%
09/05(토)739718-2.8%1,1161,053-5.6%
09/06(일)1,0661,120+5.1%1,6311,827+12.0%
09/07(월)2,0442,127+4.1%3,1393,032-3.4%
09/08(화)2,1432,066-3.6%3,1393,086-1.7%
09/09(수)2,1062,117+0.5%3,3493,174-5.2%
09/10(목)2,2012,166-1.6%3,3053,142-4.9%
합계11,79111,844+0.4%17,94917,640-1.7%

전체채택은 일별 합 기준 유저수 +0.4%, 횟수 −1.7%로 양쪽 다 오차 범위예요. 기간 중복제거 유저수도 1.09만 대 1.10만으로 +1.5%에 그쳐요. 실험이 건드린 건 페이지 단위 채택이지 템플릿 통째로 가져가는 행동이 아니에요. 페이지채택이 늘어난 만큼 전체채택이 줄어드는 잠식도 보이지 않아요.


④ 유저당 채택 강도

채택 유저 1명이 그날 채택한 평균 횟수

날짜A 페이지B 페이지차이A 전체B 전체차이
09/04(금)2.603.17+21.9%1.521.52-0.1%
09/05(토)2.963.48+17.6%1.511.47-2.9%
09/06(일)2.983.89+30.5%1.531.63+6.6%
09/07(월)2.723.43+26.1%1.541.43-7.2%
09/08(화)2.703.29+21.9%1.461.49+2.0%
09/09(수)2.603.41+31.2%1.591.50-5.7%
09/10(목)2.563.33+30.1%1.501.45-3.4%
기간(중복제거)3.143.96+25.9%1.651.60-3.2%

페이지채택 강도는 7일 모두 실험군이 높아요. 일별로 2.56~2.98회(A) 대 3.17~3.89회(B), 기간 전체로는 3.14회 대 3.96회로 26% 차이예요. 전체채택 강도는 1.65회 대 1.60회로 거의 같아요.


⑤ 한 템플릿에서 채택하는 페이지 갯수

페이지채택 이벤트를 유저 × 템플릿 × 일 단위로 묶어, 한 템플릿에서 채택한 서로 다른 페이지 수 분포

채택 페이지 수A 케이스A 비중B 케이스B 비중차이
1페이지만37,31584.1%28,59971.4%-12.7%p
2페이지4,77410.8%6,79417.0%+6.2%p
3페이지1,0652.4%1,9164.8%+2.4%p
4~5페이지7911.8%1,6094.0%+2.2%p
6페이지 이상4150.9%1,1422.9%+1.9%p
합계44,360100.0%40,060100.0%

가장 크게 벌어진 지표예요. 한 템플릿에서 2페이지 이상 가져가는 비중이 A 15.9%에서 B 28.6%로 거의 두 배가 됐어요. 특히 6페이지 이상 케이스는 415건에서 1,142건으로 2.8배예요. 대신 케이스 총량은 A 4.4만에서 B 4.0만으로 줄었는데, 여러 템플릿을 조금씩 훑던 걸 한 템플릿에서 깊게 파는 쪽으로 바꿔 놓은 거예요.


⑥ 1페이지만 채택한 유저의 같은 날 다른 템플릿 채택

1페이지만 채택한 템플릿 케이스가 있는 유저 × 일 기준 — 그날 페이지채택한 템플릿 개수 분포

그날 채택한 템플릿 수A 유저-일A 비중B 유저-일B 비중차이
1개13,88864.2%12,22166.1%+1.9%p
2개4,05318.7%3,37418.2%-0.5%p
3개1,6377.6%1,2907.0%-0.6%p
4~5개1,1765.4%9255.0%-0.4%p
6개 이상8864.1%6783.7%-0.4%p
합계21,640100.0%18,488100.0%

그날 한 템플릿으로 끝낸 비중이 A 64.2%, B 66.1%로 실험군이 조금 더 높아요. 해당 유저-일 자체도 2.2만에서 1.8만으로 줄었고요. ⑤와 같은 방향이에요 — 템플릿을 여러 개 오가는 대신 한 템플릿 안에서 해결하는 쪽으로 움직였어요.


⑦ 페이지채택 위치 분포

페이지채택 이벤트가 템플릿 내 몇 번째 페이지였는지

페이지 위치A 건수A 비중B 건수B 비중차이
1번째36,43555.0%37,87646.5%-8.6%p
2번째12,45918.8%15,71119.3%+0.5%p
3번째4,3096.5%6,9668.5%+2.0%p
4번째3,2254.9%4,8896.0%+1.1%p
5번째2,4063.6%3,7834.6%+1.0%p
6번째2,0963.2%3,2914.0%+0.9%p
7번째1,3342.0%2,1382.6%+0.6%p
8번째1,0901.6%1,9192.4%+0.7%p
9번째8671.3%1,3841.7%+0.4%p
10번째4640.7%8711.1%+0.4%p
11번째 이상1,5192.3%2,6873.3%+1.0%p
합계66,204100.0%81,515100.0%

첫 페이지 쏠림이 A 55.0%에서 B 46.5%로 8.5%p 내려갔어요. 2번째 이후가 전부 올라갔고, 11번째 이상도 2.3%에서 3.3%로 늘었어요. 늘어난 채택 횟수가 앞쪽 페이지에 더 쌓인 게 아니라 뒤쪽 페이지까지 퍼졌다는 뜻이에요.


⑧ 해석과 한계

숫자를 읽을 때 같이 봐야 하는 것들

항목내용
군 배정abtest_name='similar_template_flow' 의 abtest_key — 0을 대조군 a, 1을 실험군 b로 봤어요.
대상 필터account_id 끝자리가 4~9인 계정만. 이 조건을 빼면 끝자리 0~3 계정도 GA 태그에 균등하게 섞여 들어와 모수가 오염돼요.
혼합 계정 제외기간 중 두 키가 모두 찍힌 계정 71,079개는 제외했어요. 전체 태그 계정의 15.2%예요.
account_id 보정action_template 이벤트의 87%에 account_id 가 비어 있어요. 같은 날 같은 user_pseudo_id 의 다른 이벤트에서 계정을 채워 넣었고, 이걸로 99.97%가 복원돼요. 보정 없이 집계하면 유저수가 7분의 1로 깎여요.
지표 정의event_name='action_template' 의 action_template_detail JSON 에서 action_template_method(페이지채택·전체채택)와 action_template_page(0부터 시작하는 페이지 위치)를 뽑았어요.
유의성일별 7개 관측치가 전부 같은 방향이고 모수가 19.8만 대 19.8만이라 페이지채택 횟수 +23.1%는 노이즈로 보기 어려워요. 다만 통계 검정은 따로 돌리지 않았어요.
안 본 것채택 이후 편집·다운로드까지 이어졌는지(유효채택)는 이 리포트 범위 밖이에요. 채택 횟수가 늘어난 게 실제 산출물 증가로 이어졌는지는 별도 확인이 필요해요.

한 줄로 줄이면, 실험군은 채택하는 사람 수를 늘린 게 아니라 한 템플릿 안에서 더 많은 페이지를 가져가게 만들었어요. 첫 페이지 쏠림이 풀리고 2페이지 이상 채택이 두 배가 된 게 같은 이야기의 앞뒤예요.