데이터 기반 광고로 마지막 클릭보다 나은 결과 제공

2017년 5월 23일 화요일

이전과 달리 비즈니스는 다양한 순간을 활용해 하루 중 어느 때라도 소비자에게 다가갈 수 있게 되었습니다. 따라서 마케팅 담당자는 중요한 순간과 그렇지 않은 순간을 구별할 수 있어야 합니다.
검색 프로세스는 '내가 갖고 싶은 그 제품을 구매하는 행위'로 시작하고 끝나는 것이 아닙니다. 사용자는 전환 액션을 하기 전 여러 광고를 클릭해 보는 경향이 있습니다. 이러한 프로세스로 인해 크레딧의 기준을 어떤 활동으로 잡아야 하는지 파악하기 어렵습니다. 마지막 클릭 기여는 애드워즈에서 기본값으로 선택되어 있으며 최종적으로 '내가 갖고 싶은 바로 그 제품을 구매'하는 광고 클릭 이외의 모든 요소는 무시됩니다.
마케팅 담당자는 전환이 발생하기 전의 마지막 클릭 여부와 상관없이 어떤 클릭이 전환에 가장 큰 영향을 미치는지를 이해해야 합니다.
데이터 기반 광고(DDA)는 Google의 기계 학습 기술을 활용하여 사용자 여정에서 이루어지는 각 클릭에 크레딧을 어느 정도로 부여할지를 결정합니다. 데이터 기반 광고를 통해 '갖고 싶은 제품을 홍보'하는 광고의 클릭에 크레딧을 얼마나 부여해야 하는지 파악할 수 있습니다. 클릭 후 바로 전환이 발생하지 않더라도 광고를 클릭하는 사용자는 이후 고객이 될 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있습니다.
Google은 2016년 5월 DDA를 애드워즈에 도입한 이래로 DDA가 실적에 미치는 영향을 꾸준히 연구했습니다. 최근 DDA를 사용하는 수많은 광고주를 분석한 결과, 마지막 클릭 기여와 비교하여 실적이 더 우수한 것으로 밝혀졌습니다. 일반적으로 DDA를 사용하는 경우에 마지막 클릭 기여에 비해 유사한 전환당비용으로 더 높은 전환수를 얻습니다. 검색의 경우, 이제 자격 요건을 충족하는 광고주라면 모두 데이터 기반 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 이는 실적을 측정하고 최적화하는 더 나은 방법입니다.
데이터 기반 광고 작동 방식
DDA는 규칙 기반 기여 모델과 다릅니다. DDA는 계정의 전환 데이터를 사용하여 전환 경로 내 각 검색 광고 클릭의 실제 기여를 계산합니다. 전환한 고객과 전환하지 않은 고객의 전환 경로를 비교하여 각 전환 경로에서 실질적으로 중요한 사항을 판단합니다.
계정에서 클릭수 및 전환수가 충분히 확보되어 있는 한 DDA를 사용할 수 있습니다. Google은 전환 유형별로 고유한 모델을 자동으로 육성합니다. 모델은 전환이 발생할 경우와 발생하지 않을 경우 모두에서 고객이 분기점 이전에 하는 행동을 관찰하여 중요한 클릭을 식별합니다. Google의 기계 학습을 통해, 시간이 지남에 따라 모델이 지속적으로 개선됩니다. DDA 자세히 알아보기를 읽어 보세요.
중요한 클릭 선별의 이점
이미 DDA를 사용하여 가치 창출에 도움을 받은 기업의 사례를 소개합니다.
미국 내에서 자택소유자에게 가택 수리 프로젝트 시 보증을 제공하는 Select Home Warranty는 DDA로 변경한 후 리드가 36% 증가하고 전환당비용은 20% 감소했습니다.
“데이터 기반 광고 모델로 전환하자 비즈니스가 성장했습니다. 휴대기기와 비브랜드 키워드에 적절한 크레딧을 부여할 수 있어 전체 전환수의 현저한 증가로 이어졌기 때문입니다.” - Joseph Shrem, Select Home Warranty 설립자
Medpex는 독일 최대의 우편 주문 약국 중 하나입니다. 이들은 스마트 자동 입찰과 데이터 기반 광고를 사용하여 전환수는 29% 높이고 전환당비용은 28% 낮췄습니다.
“효과적인 알고리즘을 통해 수동 최적화보다 훨씬 효과적으로 경쟁업체 가격 변동이나 납품 병목 현상과 같은 역동적인 변화에 대응할 수 있습니다.” - Frank Müller, Medpex 최고 마케팅 책임자(CMO)
H.I.S.는 세계 100여 개 도시에 지점을 둔 글로벌 여행사로 스마트 자동 입찰을 사용한 DDA와 동적 검색 광고를 조합하여 전환당비용을 유지하면서 전환수를 62% 높였습니다.
“데이터 기반 광고를 통해 고려 단계의 사용자에게 다가감으로써 신규 사용자를 확보할 수 있었습니다.” - Ryoko Kume, H.I.S. 본사 웹 부서 고객 커뮤니케이션 및 웹 프로모션
모델 업데이트
간단히 이러한 변화를 가져올 수 있습니다. 전환 액션 설정을 변경할 때, 기여 모델 섹션의 드롭다운을 사용하여 기여 모델을 데이터 기반으로 선택하세요.
앞으로 애드워즈의 '전환' 항목에서 새 DDA 모델에 기반을 둔 전환 보고서를 볼 수 있습니다. 스마트 자동 입찰은 새로운 전환수 측정 방식에 맞춰 자동으로 조정됩니다. 수동으로 입찰하는 경우, 처음에 '현재 모델' 항목을 사용하여 조정 설정을 하면 됩니다. 기여 항목 설정 아래에서 찾을 수 있습니다.
DDA 최대한 활용하기
'전환' 항목 업데이트만으로도 매우 효과적이지만, 몇 가지 단계를 더 거치면 계정을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

새로운 DDA 기반 전환을 고려하여 입찰가를 조정하세요. 기여 모델을 업데이트하고 나면 '전환' 항목이 선택을 반영하는 통계로 채워지기 시작합니다. 이제부터 할 일은 간단합니다. 입찰가 최적화로 이들 항목의 숫자를 처리하세요. 타겟 CPA나 타겟 광고 투자수익(ROAS)과 같은 애드워즈 스마트 자동 입찰 전략을 선택하는 것이 좋습니다. '현재 모델' 항목에 있는 모델의 이전 실적을 사용하여 최초 입찰가를 변경해야 합니다.

DDA로 바꾼 뒤 일정 기간 그대로 두세요. 사용자의 전환 경로에 해당하는 여러 차례의 클릭이 발생하려면 시간을 두고 기다려야 합니다. 사용자가 전환 액션을 취하거나 구매를 할 기회를 준 뒤에 결과를 평가하세요. 계정에 새로운 방법을 적용한 후 몇 주간 기다려 결과를 수집하세요.

클릭 경로 앞부분에 등장하는 경향이 있는 키워드를 재평가하세요. 마지막 클릭 기여를 사용하면 일부 키워드가 다른 키워드보다 우선적으로 적용될 수 있습니다. 이를 통해 중요도를 더 정확하게 측정할 수 있게 되었으므로 사용자 여정에서 일부 캠페인의 실적이 현저히 달라지는 것을 확인할 수 있습니다. 이전의 방법으로는 제대로 측정할 수 없었던 차이를 발견할 수 있습니다.

지원 전환 측정항목 검토는 중지하세요. 몇 개월 안으로 통계 표 및 보고서에서 지원 전환 참조 항목을 삭제할 예정입니다.

이 동영상을 시청하여 데이터 기반 광고를 시작하는 방법의 자세한 정보를 확인하세요. 새 기여 모델의 올바른 테스트 단계를 포함한 자세한 안내는 마지막 클릭 이외의 기타 권장사항을 참조하세요.
DDA는 모든 검색 광고에 권장되며 다른 광고 전용 DDA도 개발 중입니다. DoubleClick Search를 사용하는 경우에도 DDA를 활용할 수 있습니다. 게다가 Google 애널리틱스 360 및 Attribution 360에서도 DDA를 이용할 수 있습니다. Google은 DDA에 지속적으로 투자하여 모든 플랫폼에서 실적을 개선하고자 노력하고 있습니다.
게시자: Joan Arensman, 애드워즈 기여 제품 매니저 Wilfred Yeung, 입찰 수석 제품 매니저 1

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