답변
기간을 정하기 전에 먼저 표본 크기(샘플 사이즈)부터 계산해야 합니다. 표본 크기는 기준 전환율, 검출하려는 최소 효과 크기(MDE), 유의수준(보통 95%), 검정력(보통 80%)을 입력해 산출하며, 이 값에 도달하기 전에 중간 결과만 보고 조기 종료하면 통계적으로 의미 없는 결론에 이를 수 있습니다. 그리고 유효한 A/B 테스트는 A안과 B안 사이에 변경 요소를 하나로 한정해야 합니다. 소재·타겟팅·입찰전략 등 여러 요소를 동시에 바꾸면 어떤 요소가 결과 차이를 만들었는지 특정할 수 없어, 테스트 기간을 아무리 늘려도 결론을 낼 수 없습니다. 네이버 검색광고 자체에는 구글 애즈 같은 공식 '실험(분할 테스트)' 기능이 별도로 없어, 소재·확장소재 단위로 번갈아 노출시키거나 캠페인/광고그룹을 복제해 기간을 나눠 비교하는 방식으로 운영하는 것이 일반적입니다. 이 경우 요일별 트래픽 편차를 상쇄하기 위해 최소 1~2주(월~일 사이클을 최소 1바퀴 이상) 단위로 테스트 기간을 잡는 것이 실무 관행입니다(네이버가 공식 최소 기간을 명시하지는 않아, 표본 크기 계산이 우선이고 기간은 그 표본이 채워지는 시간으로 역산하는 게 원칙입니다). 마지막으로, 실험 도중 예기치 못한 외부 변수(대형 이슈, 포털 메인 노출, 프로모션 등)로 트래픽 패턴이 급변하면 결과가 오염될 수 있으니, 이런 기간의 데이터는 제외하거나 테스트를 재시작하는 것이 좋습니다.