Inside AdWords - 한국
애드워즈 관련 뉴스, 팁, 정보를 공유하는 구글 애드워즈 공식 블로그 입니다.
애드워즈에 대해서 자세히 알아보세요
2018년 6월 8일 금요일
애드워즈 유튜브 채널
에서 애드워즈에 대해 자세히 알아보세요!
Google I/O: 애드워즈와 AdMob을 활용한 성장 및 수익 창출
2018년 5월 9일 수요일
Google I/O는 온갖 영감이 샘솟는 자리입니다. Google에서는 매년 개발자 커뮤니티와 한자리에 모여 현재 진행 중인 놀라운 작업들, 특히 모바일 앱 구축에 관한 다양한 이야기를 듣습니다.
앱은 많은 사람들이 스마트폰을 필수품으로 생각하는 이유이기도 합니다. 사용자들은 앱을 이용해 어디서나 소통하고 엔터테인먼트를 즐기며 일상사를 처리합니다. Google Play에서는 지난 한 해에만 940억 건의 앱 다운로드가 발생했습니다.
[1]
개발자에게는 그만큼 기회가 늘었다는 뜻입니다. 디지털 생태계에 존재하는 수백만 개의 앱 중에서 내 앱이 돋보이게 하려면 광고가 더욱 효과를 발휘해야 합니다. 게다가 사용자는 계속 사용할 앱을 점점 더 까다롭게 고르기 때문에 효과적인 수익 창출을 위해서는 사용자를 우선시하는 광고 환경을 구축해야 합니다.
앱 비즈니스를 성공적으로 운영하려면 성장과 수익 창출에 도움이 될 도구가 필요한데, Google이 바로 그런 역할을 할 수 있습니다. 개발자의 성장과 수익 창출을 지원하기 위해 설계된 혁신적인 광고 기술과 이를 활용해 성공을 거두고 있는 개발자의 사례를 오늘 오후에 소개할 예정입니다.
여기
에서 실시간 스트리밍을 확인하세요.
사용자층 확대
애드워즈 광고로 이끌어낸 앱 설치가 100억 회를 돌파했습니다.
[2]
오늘 Google I/O에서는 가치 있는 앱 사용자를 찾는 데 도움이 되는 혁신 기술을 선보입니다.
앱 프로모션 광고에 관련성 높은 콘텐츠 게재
70%의 사용자가 앱 설치 여부를 결정할 때 앱을 얼마나 사용하게 될지를 고려합니다.
[3]
Google은 개발자가 앱 관련 콘텐츠를 광고에 게재함으로써 사용자에게 유용한 정보를 더 많이 제공할 수 있도록 하는 베타 기능을 출시할 계획입니다. 예를 들어 쇼핑 앱에서 제품 카탈로그를 애드워즈에 연결하여 관련 인앱 상품 이미지 및 설명이 광고에 게재되도록 하는 식입니다. 이 기능은 몇 달 안으로 베타 공개될 예정입니다.
광고에 관련성 높은 인앱 콘텐츠 게재하기
내 게임을 즐기는 사용자 늘리기
또한, 신규 사용자 확보를 돕기 위해 마음에 드는 앱을 더 쉽게 발견할 수 있도록 하고 있습니다. 3월에는 게임 개발자를 위해 Google Play 인스턴트를 출시하여, 신규 플레이어가 다운로드하지 않고도 게임을 체험해볼 수 있도록 했습니다.최근에는 인스턴트 게임이 애드워즈와 호환되도록 하기 위해 조기 테스트를 시작했습니다. 그러면 사용자는 유니버설 앱 캠페인이 도달하는
모든 채널에서 광고를 통해 직접 게임을 이용해 볼 수 있게 됩니다.
애드워즈와 호환되는 Google Play 인스턴트
포괄적인 광고 실적 파악
광고 실적을 더욱 포괄적으로 파악할 수 있도록 이달 안으로
조회연결 전환(VTC) 보고서
를 애드워즈 앱 광고주에게 제공할 계획입니다. VTC 보고서를 통해 어떤
조회가능한
광고 노출이 전환으로 연결되었는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어 VTC 보고서를 보면 동영상 및 디스플레이 광고가 앱 설치에 얼마나 영향을 미쳤는지를 더 잘 이해할 수 있습니다. VTC 보고서에서는 미디어 인증 위원회(MRC)의 광고 조회가능성 정의를 충족하는 노출수만 고려됩니다.
앱 수익 증대
표준화된 광고 측정으로 시간 절약 및 수익 증대
개발자가 앱에서 광고 게재위치를 판매할 때 광고주는 광고가 실제로 노출되어 효과를 거두고 있는지 알기를 원합니다. 지금까지 광고주에게 조회가능성 데이터 보고서를 제공해야 했던 개발자는 다수의 SDK를 통합하고 서로 동떨어진 여러 방법론을 조합해서 사용해야 했습니다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 인앱 조회가능성 측정을 간소화하고 표준화하고자 Google에서는 IAB 주도의 실무 그룹에 가입했습니다. 또한
IAB Tech Lab의 Open Measurement SDK
를
Google 모바일 광고(GMA) SDK
및
양방향 미디어 광고(IMA) SDK
에 통합했다는 소식을 전해 드릴 수 있게 되었습니다.이 솔루션은 개발자의 시간을 덜어주고 앱 인벤토리의 진정한 가치를 반영해 줄 것입니다. DoubleClick Ad Exchange(AdX) 및 DoubleClick for Publishers(DFP)를 이용 중인 개발자는 오늘부터 이에 대한 베타 참여를 신청할 수 있습니다.
AdMob의 보상형 광고 최적화
보상형 광고와 상호작용하는 사용자가 늘고 있습니다. 광고를 보고 그에 대한 보상으로 인앱 인센티브나 디지털 상품을 받는 것입니다. 예를 들어 게임에서 원래 유료로 구입해야 하는 생명을 연장하는 아이템 등의 콘텐츠를 이용할 수 있게 됩니다. 작년에 보상형 광고를 출시한 이후 무료 앱과 유료 앱 모두에서 노출수가 9배 늘었습니다.
[4]
개발자가 보상형 광고를 최대한 활용할 수 있도록 AdMob에 보상형 광고 보고서가 도입됩니다. AdMob을 이용하는 개발자는 선택률, 소비율, 보상 사용률 등의 보상형 광고 측정항목을 활용할 수 있고 여기서 얻은 정보를 토대로 보상형 광고를 조정할 수 있습니다. 예를 들어 레벨 1 다음에 광고를 게재할 때 선택률이 높은지 아니면 레벨 4 다음에 게재할 때 높은지, 사용자가 코인과 생명 중 어떤 유형의 보상을 선호하는지, 보상으로 받은 아이템을 얼마나 자주 사용하는지 등을 고려하여 광고에 반영할 수 있습니다. 보상형 광고 보고서는 오픈 베타 형식으로 AdMob에서 곧 제공될 예정입니다.
AdMob의 보상형 광고 보고서
개발자가 만드는 앱은 수백만 사용자를 연결하고 돕고 즐겁게 합니다. 이렇게 훌륭한 앱을 계속해서 전 세계 사용자와 공유할 수 있도록 개발자의 성장과 수익 창출에 Google이 도움이 되기를 바랍니다.
게시자: Sissie Hsiao, 모바일 앱 광고 제품 부문 부사장
[1]
Google Play 데이터, 전 세계, 2018년 4월
[2]
Google Ads 데이터, iOS/Android, 전 세계, 2018년 3월
[3]
Ipsos 및 Google, 2018년 4월
[4]
출처: Google Ads 데이터, iOS/Android, 전 세계, 2017년 3월 ~ 2018년 2월
새로운 환경으로 완전히 전환되는 애드워즈
2018년 5월 9일 수요일
Google은 17년 전 비즈니스 규모가 크든 작든 광고주가 온라인에서 광고를 시작하여 전 세계 고객에게 도달할 수 있도록 돕고자 애드워즈를 도입했습니다. 그 후로 많은 변화가 있었지만 Google의 사명은 변함없이 그대로입니다. Google은 커피 전문점이든 글로벌 대행사든 모든 광고주에게 애드워즈가 도움이 되기를 바랍니다.
새로운 애드워즈는 비즈니스 목표에 따라 캠페인을 만들거나
단축키
를 사용하여 신속하게 탐색하는 등 광고주의 목표 달성에 도움을 주는 데 초점을 맞춘 더 빠르고 직관적인 경험을 제공합니다. 이제
검색 광고용 리마케팅 목록
,
Google 애널리틱스 항목
,
키워드 플래너
등 비즈니스 운영에 필요한 모든 핵심 기능을 새 환경에서 사용할 수 있습니다.
또한 Google은 광고주의 의견을 수렴하여 애드워즈를 대폭 개선했습니다. 몇 가지 예를 들자면 더 직관적인 아이콘으로 신속하게 기능 찾기, 일시중지되거나 삭제된 항목 숨기기 및 숨기기 해제, 통계표를 확장하여 더 많은 실적 데이터 보기 등의 개선사항이 있습니다.
새 애드워즈로 전환
이제 필요한 모든 것을 갖추었으므로 올해 말부터 새 애드워즈를 유일한 계정 관리 수단으로 사용하게 되며, 이전 환경은 더 이상 사용할 수 없게 됩니다. 이 전환에 앞서 광고주에게 관련 정보와 준비해야 할 리소스를 이메일로 안내해 드리므로
연락처 정보를 업데이트
하시기 바랍니다. 참고로 바쁜 연말연시 시즌인 11월과 12월 중에는 계정 전환을 진행하지 않습니다.
원활한 전환을 지원하기 위해 보고서, 필터, 자동 규칙이 자동으로 이전 환경에서 새 환경으로 이전됩니다.* 전환이 진행되기 전까지 새 환경에 익숙해질 수 있도록 아래 리소스를 이용해 보시기 바랍니다.
준비하기
아래의 리소스를 통해 전환 후 새 환경을 원활히 사용하는 데 도움이 되는 유용한 정보를 확인해 보세요.
(1)
둘러보기
를 진행하세요. 새 환경으로 전환하면 둘러보기를 가장 먼저 보게 됩니다.
(2) 새 환경에서 가장 자주 사용되는 기능을 신속하게 찾을 수 있는
빠른 참조 지도
를 확인하세요.
(3) 새 기능을 모두 탐색할 수 있도록 업데이트된
고객센터
의 '새 애드워즈 환경' 섹션을 북마크에 추가하세요.
애드워즈 광고 사용기간에 상관없이, 오늘날의 애드워즈를 만드는 데 도움을 주신 광고주님께 감사드립니다. 앞으로도
의견
을 공유하여 제품을 개선해 나갈 수 있는 방법을 알려주시기 바랍니다. 감사합니다.
게시자: Jerry Dischler, 제품 관리 부문 부사장
*
일부 기능 및 보고서
는 새 애드워즈 환경에서 이용할 수 없습니다. 기능 및 보고서 이전이 시작되기 몇 주 전에 알림 및 유용한 리소스를 보내 드립니다.
Google의 새로운 유니버설 앱 캠페인 교육 프로그램을 통해 앱 비즈니스의 성장을 도모하세요
2018년 4월 17일 화요일
오늘
유니버설 앱 캠페인(UAC)
관련 새로운 대화형 교육 프로그램이 출시되었습니다. UAC를 활용하면 간편하게 사용자에게 도달하고 앱 비즈니스를 대폭 성장시킬 수 있습니다. UAC는 Google의 머신러닝 기술을 사용하여 Google Play, Google.com, YouTube를 비롯한 Google 디스플레이 네트워크의 수백만 개가 넘는 사이트와 앱에서 비즈니스 목표를 기반으로 비즈니스에 가장 중요한 고객을 찾을 수 있도록 도와줍니다.
모바일 앱을 마케팅하는 새로운 방법인 UAC를 알려드리기 위해 UAC로 최대의 성과를 올릴 수 있는 방법을 설명하는
첫 번째 교육 과정
을 마련했습니다. 이 과정의 장점은 다음과 같습니다.
1. 업계 전문가에게 배울 수 있습니다
.
유니버설 앱 캠페인을 설계한 전문가팀이 업계의 경력자 중에서 엄선한 마케팅 담당자가 준비한 교육 과정입니다.
2. 내 일정에 맞게 들을 수 있습니다.
내가 원하는 진도로 시청할 수 있는 짤막한 동영상이 제공됩니다.
3분 길이의 동영상으로 구성되므로 빨리 배울 수 있습니다.
3. 배운 내용을 연습할 수 있습니다.
UAC를 사용하여 새로운 앱 출시, 앱 업데이트 출시와 같이 실제 시나리오를 기반으로 하는 대화형 활동을 수행해 볼 수 있습니다.
지금 바로
과정
을 들어보시고 의견을 제공해 주세요.
여기
와
여기
에서 UAC 관련 추가 정보를 확인하실 수 있습니다.
수업 시간에 뵐 수 있길 바랍니다.
게시자: Sissie Hsiao, Google 모바일 앱 광고 제품 부문 부사장
머신러닝을 통한 비즈니스 실적 향상: 3부
2018년 2월 1일 목요일
오늘날의 소비자는 그 어느 때보다
많은 영향력
을 갖게 되었고 비즈니스가 빠르고 유용한 환경을 제공하기를 기대합니다.
주요 마케팅 담당자의 50%가 비즈니스 실적 향상을 위해 머신러닝과 같은 기능에 대한 투자를 늘리려고 하는 것도 이 때문입니다.
1
실제로
Rappi나 AutoGravity
같은 브랜드는 이미 애드워즈에서 머신러닝 기술을 사용하여 가장 가치 있는 사용자에게 광고를 게재하며 비즈니스를 성장시키고 있습니다. 이번 연재의 마지막 회인 3부에서는 비즈니스에서 관련 데이터를 이해하고 대규모로 실적을 개선할 수 있도록 지원하기 위해 머신러닝이 어떻게 입찰가 최적화에 적용되고 있는지 살펴봅니다.
스마트 자동 입찰의 입찰가 설정 원리
예측 가능한 웹 세션의 시절은 가고, 하루 종일 여러 기기에서 시간대를 가리지 않고 쉼 없이 일어나는 디지털 활동이 그 자리를 차지했습니다. 이제 입찰가를 설정하려면 사용자의 기기, 위치, 시간대 등 광고 실적에 영향을 미치는 다양한 문맥 시그널을 고려해야 합니다. 머신러닝이 필요한 이유가 여기에 있습니다.
애드워즈
스마트 자동 입찰
은 Google의 머신러닝을 활용해 모든 입찰에서 최적의 입찰가를 설정하는데, 이때 다음과 같은 세 가지 핵심 기능이 사용됩니다.
실시간 입찰:
스마트 자동 입찰은 하루에 몇 번만 입찰가를 설정하는 게 아니라 개별 입찰 각각에 대해 입찰가를 설정합니다. 애드워즈 스마트 자동 입찰은 시간대, 게재 중인 특정 광고 소재, 사용자의 기기, 브라우저 등 각 입찰에 나타나는 관련 있는 문맥 시그널을 평가하여 전환 기회를 파악하고 각 입찰에 맞춰 최적화된 입찰가를 설정합니다. 따라서 초당 수백만 개의 입찰가를 설정할 수 있는데, 이는 수많은 마케팅 담당자들이 함께 해도 불가능한 일입니다.
교차 신호 분석:
스마트 자동 입찰은 신호 조합이 전환율에 미치는 영향을 이해합니다. 예를 들어 모바일 전환율이 데스크톱 전환율보다 20% 더 높다는 사실을 안 소매업체는 모바일 입찰가 조정을 +20%로 설정할 수 있습니다. 하지만 이는 사람들이 검색을 많이 하는 아침 출근 시간대에 모바일 전환율이 훨씬 더 높게 나타난다는 점은 고려하지 않은 것입니다. 스마트 자동 입찰은 이러한 유형의 신호 수십억 개를 분석하여 유의미한 상관 관계를 파악하고 전환이 발생할 확률을 토대로 입찰가를 산출합니다.
검색어 수준 학습:
스마트 자동 입찰은 검색량이 적은 새 키워드의 실적을 극대화합니다. Google의 머신러닝 플랫폼은 계정에서 유사한 입찰의 실적 데이터를 살펴보고 충분한 정보를 토대로 입찰 결정을 내리므로 데이터가 희박할 때도 실적 변동이 크지 않습니다. 예를 들어 '뉴욕행 저가 항공권'이라는 새로운 키워드를 방금 추가했다면, 이 키워드가 계정의 다른 부분과 유사 입찰을 통해 이미 검색되고 있는 경우 스마트 자동 입찰은 해당 검색에 대해 학습한 정보를 적용해 최적의 입찰가를 설정합니다.
고가치 기회에 대한 투자 확대
전 세계 수많은 브랜드가 스마트 자동 입찰을 사용하여 비즈니스 성장을 촉진하고 시간과 비용을 새로운 기회에 재투자하고 있습니다.
뉴질랜드의 P2P 대부업체인
Harmoney
는 대출 신청 가능성이 높은 잠재고객을 늘리면서 동시에 공격적으로 세운 ROAS 목표도 달성하고자 대행사인 First Digital과 함께 힘을 합쳤습니다. 비브랜드 검색 캠페인에
타겟 광고 투자수익(ROAS)
을 사용하여 개인 대출 신청 및 승인 가능성이 높은 고객에게 광고를 게재했습니다. 그 결과 37% 낮아진 전환당비용(CPA)으로 고가치 계정을 219% 늘리는 성과를 올렸습니다. 중요한 점은 스마트 자동 입찰 덕분에 팀 업무 시간이 주당 5시간이나 줄어 광고 문구를 테스트하고 우수 고객에 대해 연구하는 등 고가치 작업에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 되었다는 것입니다.
FirstPoint는 스위스에 본사를 둔 디지털 대행사로 고객의 검색 예산을 극대화하는 동시에 전환을 늘리고 싶었습니다. 스마트 자동 입찰을 테스트해 본 FirstPoint는 수동 입찰을 중단하고
전환 최대화
입찰 전략을 적용했습니다. 그 결과 전환수는 2.4배, 전환율은 12% 늘고 CPA는 59% 줄었습니다.
머신러닝 테스트
스마트 자동 입찰로 전환하고 머신러닝이 복잡한 작업을 대신 수행하도록 설정하는 일을 하룻밤 사이에 끝내야 하는 것은 아닙니다.
임시 캠페인 및 실험
을 설정하여 50/50 A/B 테스트를 실시해 본 후 이전 입찰 전략과 Google의 머신러닝이 활용된 입찰 전략을 비교해 보면 됩니다. 조금 기다리면 실적이 나아지는 모습을 볼 수 있을 것입니다. Google 내부 미디어팀에서도 이제 스마트 자동 입찰이 권장사항이 되어 운영 가능 캠페인의 98%에서 사용되고 있습니다.
업데이트된 애드워즈
스마트 자동 입찰 가이드
에서 비즈니스 목표에 맞는 입찰 전략 선택을 위한 권장사항을 확인해 보세요.
게시자: Blake Reese, 수석 제품 관리자
1. Econsultancy 및 Google, 마케팅 및 측정 설문조사, 2017년
머신러닝을 통한 비즈니스 성장 가속화: 2부
2018년 1월 19일 금요일
지난주에 열린 CES(소비자 가전 전시회)에서 오늘날
주도권을 행사하는 소비자
에 대해 알게 되었습니다. 그 어느 때보다 호기심이 많고 요구사항이 많으며 빠른 속도를 원하는데,
자신의
스마트폰으로 호텔방에 체크인하고 문을 열 수 있기를 바랍니다.
이러한 소비자의 기대치를 충족하는 것이 중요합니다. 앞으로 2주에 걸쳐 추천 애드워즈 제품을 살펴보고 머신러닝을 통해 브랜드가 이러한 기대를 충족하면서 시간을 절약하고 실적을 개선하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.
애드워즈에서 머신러닝 적용
캠페인 관리에는 시간이 많이 소요되는 작업이 포함됩니다. 수천 개의 키워드를 수동으로 추가하거나 광고 제목을 개별적으로 테스트하여 실적이 가장 우수한 키워드나 광고 제목을 확인하는 대신 Google의 머신러닝 플랫폼을 교육하여 자동으로 수행할 수 있습니다.
예를 들어 최근에 인벤토리에 신제품을 추가했거나 웹사이트에 더 많은 콘텐츠를 추가했을 수 있습니다.
동적 검색 광고
가 이를 확인하고 자동으로 키워드 일치 범위의 공백을 채워 새로운 제품 및 서비스를 검색하는 사용자에게 광고를 게재할 수 있습니다.
또는 Google 디스플레이 네트워크에서 수백만 개 사이트 어디에나 맞는 관련성 높은 광고를 게재하기 위해
스마트 디스플레이 캠페인
에 더 많은 광고 애셋을 업로드하고 사용자에게 가장 적합한 광고를 자동으로 게재할 수 있습니다. 머신러닝은 이 모든 작업을 가능하게 해줍니다.
앱 게임의 변화
앱 개발자 및 마케팅 담당자의 경우 경쟁이 치열함을 Google도 잘 알고 있습니다. 월간 설치 수가 백만 회 이상인 개발자 수는 전년 대비 35% 증가하기도 했습니다.
1
그 어느 때보다 사용자의 관심을 끌어 수익을 올리려 경쟁하는 앱과 환경이 많아지고 있습니다. 여기서도 머신러닝이 큰 변화를 가져올 수 있습니다.
유니버설 앱 캠페인
(UAC)을 사용하면 중남미의 배달 서비스 업체인 Rappi같은 브랜드가 캠페인 하나로 Google Play, Google 검색, 디스플레이 네트워크, YouTube 등에서 가장 가치 있는 사용자에게 도달할 수 있습니다.
Rappi는 많은 광고 애셋을 업로드하여 Google의 머신러닝 플랫폼에서 각 애셋을 로테이션하고, 각 채널에서 실적이 가장 우수한 애셋을 파악하고, 사용자가 참여할 가능성이 큰 것으로 보이는 광고를 게재했습니다. 한 달 만에 Rappi의 전환율은 10배 증가했으며, 이 브랜드는 브라질, 멕시코, 아르헨티나로 확장했습니다.
자동차 금융 회사인 AutoGravity는 수만 명의 자동차 구매자에게 도달하여 단 5주 만에 사용자 참여도가 120% 증가했습니다. 이 브랜드는 신용 '승인'을 받을 가능성이 가장 큰 잠재고객인 가장 가치가 높은 사용자에게 더 많이 도달하기 위해 UAC 투자를 200% 늘릴 계획입니다.
UAC는 이러한 유형의 고가치 사용자에게 어떻게 도달할까요? Google의 머신러닝 플랫폼은 앱 정보 외에도 Google.com 및 Google Play의 통계, 웹 데이터, 기타 신호 등을 활용합니다. 이 데이터는 애드워즈에서 광고가 게재되는 각 채널에서 분석되며 실시간으로 업데이트됩니다. 이렇게 애드워즈에서 이벤트 및 휴가 등의 인기 키워드를 신속하게 파악하고 적절한 사용자에게 광고를 게재할 수 있습니다.
그런 다음 애드워즈는 '승인' 등의 선택한 액션을 완료한 사용자와 완료하지 않은 사용자, 각 입찰의 고유한 사용자 신호를 확인합니다. 기기 유형, 운영체제, 네트워크, 이미 보유한 앱, 기타 신호 등은 고가치 사용자를 식별하는 데 도움이 되는 패턴을 생성합니다. 이 패턴은 향후 입찰, 입찰 장소 및 방법, 게재할 광고 및 게재 대상을 예측하는 데 사용됩니다.
머신러닝을 사용하면 브랜드에서 대규모로 실적을 향상시킬뿐만 아니라 가장 소중한 자원인 시간도 절약할 수 있습니다.
여행 앱인 Skyscanner의 성장부문 경영진인 Paul Teresi는 UAC 덕분에 더 많은 시간을 절약할 수 있었다며 다음과 같이 말했습니다. “이제 사용자, 통계를 진정으로 이해하고 계속 변화를 주도해 나가는 데 필요한 성장 및 확장의 기회를 발견하는 데 집중할 수 있게 되었습니다.”
유니버설 앱 캠페인을 통해 가장 중요한 사용자에게 도달할 수 있는 방법을 자세히 알아보려면,
새로운 교육과정
을 수강해 보세요.
다음 주에는 Google 내부 미디어팀의 흥미로운 우수사례를 비롯하여 머신러닝이 입찰가 최적화에 적용되는 방식을 살펴보며 이번 여정을 마무리 하겠습니다.
게시자: David Mitby, 제품 관리 부문 책임자
1
Google 내부 데이터, 2017년 5월
머신러닝을 통한 비즈니스 성장 가속화: 1부
2018년 1월 11일 목요일
새해가 시작되면 사람들은 더 건강한 식습관에서부터 야외 활동을 더 많이 하는 것까지, 앞으로를 위한 일들에 대해 생각하는 시간을 갖습니다. 이번 주 개막하는
CES
(소비자 가전 전시회)에서는 이와 비슷하게 앞날에 대해 살펴보고 기술의 미래를 전망해 보는 자리가 마련될 것입니다. 스마트폰 및 음성 제어 스피커와 같은 혁신적인 제품 덕분에 이제 소비자들은 과거 어느 때보다 많은 선택권을 갖게 되었고 좋아하는 브랜드에 기대하는 사항도 많아졌습니다. 이로 인해 소비자 환경이 새롭게 정의되고 마케팅 담당자가 갖춰야 할 요건도 변화하고 있습니다.
앞으로 3주에 걸쳐 이렇게 높아지는 소비자의 기대치를 충족하는 데 도움을 드릴 수 있는 시리즈를 진행합니다. '
스마트 기기가 생활을 편하게 만드는 시대
'인 오늘날, 머신러닝을 해결해야 할 또 하나의 과제가 아니라 새로운 기회를 여는 성공의 요인으로 활용한 브랜드를 소개하고 유용한 정보와 권장사항을 함께 나누고자 합니다.
머신러닝을 통한 문제 해결
머신러닝에서 핵심은 이 기술이 문제 해결을 위한 새로운 방법이라는 것입니다. 컴퓨터를 직접 코딩하여 특정 질문에 대한 답을 구하는 데 수백 시간을 소비하는 대신,
컴퓨터가 스스로 학습하도록 가르쳐서 시간을 절약할 수 있습니다
. 이를 위해 컴퓨터가 고양이와 개의 차이점과 같은 패턴을 식별할 수 있게 될 때까지 예제를 제공하여 학습하도록 하는 것입니다.
머신러닝이 세계에서 가장 복잡한 문제 중 일부를 해결하는 데 어떻게 도움을 주고 있는지 설명해 주는 사례로, 의학 분야의 최신 기술 한 가지를 꼽을 수 있습니다. 미국 의학계에는 조기 발견을 통해 피부암 환자의 생존율을 극적으로 높일 수 있다는 것이 잘 알려져 있습니다.
1
스탠퍼드 대학 연구진은 이를 위해 Google의 머신러닝 플랫폼
텐서플로우
를 활용하여, 정상 피부와 피부암에 걸린 피부를 구분할 수 있는 모델을 학습시켰습니다. 이 모델의 정확도는 91%로, 21명의 자격 인증의와 동등한 수준입니다.
성장 속도를 높이기 위한 새로운 기회
마케팅 담당자의 일상 업무는 의사처럼 생명을 구하는 일이 아닙니다. 그러나 마케팅 담당자는 앞서 예로 든 질문과는 매우 다른 '어떻게 비즈니스를 더 빨리 성장시킬 것인가?'라는 물음을 스스로에게 던집니다. Google의 머신러닝이 이 질문에 대한 해답을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.
광고 게재위치를 선택하고 입찰가를 수동으로 조정하는 일은 시간이 오래 걸리는 것이 사실입니다. 이 작업 때문에
최신 트렌드를 포착
하거나
새로운 시장에 진입
하는 등의 전략적 업무에 투자할 시간을 빼앗기게 됩니다. Google의 머신러닝은 모바일 화면의 색상 및 색조 선호도에서부터 구매 내역, 기기 및 위치에 이르기까지 매일 수십억 개의 소비자 데이터 포인트를 고려하여 학습을 진행합니다.
유니버설 앱 캠페인
이나
스마트 자동 입찰
과 같은 제품을 통해, 이러한 데이터를 감안하여 고객을 위한 맞춤 광고를 수백만 건씩 게재하고 실시간으로 각각의 광고에 적합한 입찰가를 설정할 수 있습니다.
이러한 애드워즈 혁신 기술을 사용하지 않더라도 머신러닝의 장점을 여전히 확인할 수 있습니다. Google은 검색어, 이전 광고 실적 및 머신러닝과 결합된 기타 문맥 시그널 관련 정보를 사용하여 사용자가 광고를 클릭할지 여부를 예측합니다. 이렇게
예측된 클릭률
은 광고의 선택, 순위 지정 및 가격 결정에 도움이 됩니다. 즉, 관련성 높은 고객에게 적절한 광고를 보여주기 위해 이미 머신러닝이 작동하고 있습니다.
앞으로 3주 동안 계속해서 머신러닝을 이용하여 마케팅 목표를 달성하고 비즈니스를 신속하게 성장시킬 수 있는 방법을 알아보도록 하겠습니다. 이 시리즈의 최신 업데이트를 확인하려면 Inside Adwords 블로그를 방문하거나 Google의 권장사항 뉴스레터를
구독
하세요.
게시자: Matt Lawson, 실적 광고 마케팅 부문 이사
1
Stanford News
, 2017
이 블로그 검색
