모든 광고주를 대상으로 머신러닝 기술을 활용한 기능 배포하기

2018년 7월 13일 금요일

사람들이 일상에서 처리하는 일은 가까운 커피숍을 찾는 것부터 가족사진을 정리하는 것에 이르기까지 끊임없이 변하고 있습니다. 올해 Google에서는 소비자에게 제공되는 제품과 서비스를 개선하고 사람들의 일상 업무 처리를 돕는 데 머신러닝이 어떻게 사용되는지 살펴본 바 있습니다.
Google에서는 마케팅 담당자가 더 많은 비즈니스 기회를 얻는 데 도움이 될 광고 분야 최대 규모의 머신러닝 배포를 발표할 예정입니다. 이 기술이 Google 제품에 어떻게 활용되는지, 소비자가 브랜드에 기대하는 유용하고 불편함 없는 환경을 제공하는 데 이 기술이 왜 중요한지 살펴볼 것입니다. 스트리밍 동영상을 시청하세요.

반응형 검색 광고로 관련성 높은 광고 게재하기
오늘날의 소비자는 호기심이 많고 요구사항이 다양하며 모바일로 원하는 일을 빨리 처리할 수 있기를 기대합니다. 따라서 유용성과 관련성이 높은 개인 맞춤 광고를 원합니다. 소비자의 이러한 기대에 부응하기는 쉽지 않으며, 특히 규모가 클수록 더 그렇습니다. Google에서 반응형 검색 광고를 도입하는 이유가 여기에 있습니다. 반응형 검색 광고를 사용하면 마케팅 담당자의 창의적인 아이디어와 Google의 강력한 머신러닝 기술을 결합하여 관련 있고 가치 있는 광고를 게재할 수 있습니다.
최대 15개의 광고 제목과 4개의 광고 설명을 제공하기만 하면 Google에서 나머지 작업을 처리합니다. 다양한 조합을 테스트하여 검색어에 가장 적합한 광고 소재를 파악하는 것입니다. 따라서 같은 정보를 검색한 사람들에게 문맥에 따라 서로 다른 광고가 게재될 수 있습니다.
Google에서는 이러한 유형의 최적화가 효과적임을 확인했습니다. Google의 머신러닝을 사용하여 다양한 광고 소재를 테스트하는 광고주는 클릭수를 평균 15%까지 늘릴 수 있습니다.1
반응형 검색 광고는 앞으로 몇 개월에 걸쳐 모든 광고주를 대상으로 배포될 예정입니다.

YouTube에서 관련성 및 실적 극대화하기
YouTube에서 사람들이 하루에 동영상을 보는 시간은 총 10억 시간 이상에 달합니다. 그리고 크고 작은 구매 결정을 위한 확신과 정보를 얻기 위해 YouTube를 찾는 경우가 늘고 있습니다. 예를 들어 자동차 구매자의 절반 가량이 구매 전에 정보를 얻기 위해 YouTube를 방문한다고 말합니다.2 또한 밀레니얼 세대의 절반 가량이 식재료를 결정하기 전에 음식 준비 팁을 얻으려고 YouTube를 찾습니다.3 따라서 적시에 적절한 잠재고객을 대상으로 동영상 광고를 게재하는 것이 중요합니다.
머신러닝을 활용하면 사람들의 관심을 YouTube 실적으로 연결할 수 있습니다. Google에서는 기존에 조회수 및 노출수를 최적화할 수 있도록 캠페인을 최적화하는 데 필요한 도움을 드렸습니다. 올해 안에, 동영상 광고를 본 후 내 브랜드를 고려할 가능성이 가장 큰 고객에게 도달하는 데 효과적인 상승도 최대화 기능을 선보일 예정입니다. 이 새로운 스마트 자동 입찰 전략도 머신러닝을 활용합니다. 상승도 최대화는 입찰 시 입찰가를 자동으로 조정하여 소비자 구매 경로 전반에서 동영상 광고가 브랜드 인지도에 미치는 영향을 극대화합니다.
상승도 최대화는 현재 베타 버전으로 제공되며, 올해 안에 전 세계의 모든 광고주를 대상으로 배포될 예정입니다.

지역 캠페인으로 매장 방문 유도하기
YouTube에서 탐색을 시작하든 Google에서 탐색을 시작하든 여전히 대부분의 구매는 오프라인 상점에서 이루어집니다. 실제로 모바일에서 '내 주변'을 검색하는 사용자가 지난 2년 동안 3배 이상 증가했고4 80%에 가까운 쇼핑객이 당장 필요한 물건이 있으면 매장을 방문합니다.5 그만큼 광고주에게는 고객을 오프라인 매장으로 유도하는 것이 중요하다는 뜻입니다. 특히 오프라인 이벤트나 프로모션처럼 중요한 연중 행사가 있을 때는 더욱 그렇습니다.
오늘 소개해 드릴 지역 캠페인은 매장 방문 유도만을 목적으로 만들어진 새로운 캠페인 유형입니다. 간단한 정보(예: 업체 위치, 광고 소재)만 제공하면 Google에서 다양한 속성에 대해 광고를 자동으로 최적화하여 더 많은 고객을 매장으로 유도합니다.

앞으로 몇 개월에 걸쳐 지역 캠페인을 전 세계의 광고주를 대상으로 선보일 예정입니다.

쇼핑 캠페인을 최대한 효과적으로 활용하기
올해 초 Google은 목표를 토대로 실적을 최적화하는 새로운 쇼핑 캠페인 유형을 발표했습니다. 이 스마트 쇼핑 캠페인은 개별 제품이나 키워드를 수동으로 관리하거나 입찰하지 않고도 수익 목표를 달성하는 데 효과적입니다. 앞으로 몇 개월에 걸쳐 다양한 비즈니스 목표에 맞춰 실적을 최적화할 수 있도록 캠페인을 개선할 계획입니다.
전환 가치 극대화 외에 매장 방문이나 신규 고객을 목표로 선택할 수도 있습니다. 머신러닝은 클릭이 이러한 결과로 이어질 가능성을 고려하고 그에 따라 입찰가를 조정하는 데 도움을 줍니다.
Google.com, 이미지 검색, YouTube를 비롯하여 웹상의 수백만 사이트 및 앱에서 쇼핑 광고가 게재되는 위치와 여기에 표시되는 제품을 최적화하는 데에도 머신러닝이 사용됩니다. 머신러닝은 시즌별 수요, 가격 등 다양한 신호를 고려합니다. eBay 계열사인 GittiGidiyor와 같은 브랜드는 스마트 쇼핑 캠페인을 사용하여 광고 관리를 간소화하면서 더 나은 실적을 거두고 있습니다. GittiGidiyor는 광고 투자수익과 매출을 각각 28%, 4% 올리는 동시에 캠페인 관리 시간을 절약할 수 있었습니다.
Google에서는 캠페인 관리를 간소화하고자 업계를 선도하는 전자상거래 플랫폼도 추가로 지원하려고 합니다. 앞으로 몇 주 후면 Google Ads뿐만 아니라 Shopify에서도 스마트 쇼핑 캠페인을 설정하고 관리할 수 있을 것입니다.
지금은 마케팅 담당자에게 중요한 순간입니다. 이 여정을 함께하게 되어 기쁩니다. Google Marketing Live에서 자세한 내용을 확인하시기 바랍니다.
최신 소식은 새로운 Google Ads 블로그를 확인하시고 제품 업데이트 및 공지에 관한 정보는 g.co/adsannouncements를 살펴보시기 바랍니다.
게시자: Jerry Dischler, 제품 관리 부문 부사장
1 Google 내부 자료 2 Google/Kantar TNS, Auto CB Gear Shift 연구, 미국, 2017년. 응답자: 온라인 동영상을 시청한 후 자동차를 구매한 사용자 312명 3 Google/Ipsos, 미국, 2017년 11월 4 Google 내부 자료, 미국, 2015년 7월~12월과 2017년 7월~12월 5 Google/Ipsos, 미국, 'Shopping Tracker' 온라인 설문조사, 응답자: 최근 2일 동안 온라인에서 쇼핑한 만 13세 이상 미국인 3,613명, 2017년 10월~12월

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