검색에서 얻은 인사이트를 소셜 캠페인에 적용하는 방법

검색과 소셜 미디어 모두에서 유료 캠페인을 운영할 때는 각 채널에서 얻은 모든 교훈을 다른 채널에 적용하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 마케팅 활동을 전체적으로 파악하고, 각 채널을 분리해서 운영할 때 얻을 수 없는 인사이트를 활용하여 최적화할 수 있습니다.

검색 마케팅은 판매하는 제품이나 서비스와 관련된 의도를 가진 사람들을 확보하는 데 중점을 둡니다. 검색 엔진 마케팅(SEM)을 통해 학습할 때는 그러한 의도를 표현하는 잠재 고객을 예측하고 파악하는 것이 목표가 되어야 합니다.

이 글에서는 SEM에서 얻은 교훈을 유료 소셜 미디어 광고에 활용하는 가장 쉬운 방법 몇 가지를 다룹니다.

인구 통계 데이터를 가져옵니다.

검색 캠페인을 운영하고 중요한 데이터를 수집하면서 성별, 연령, 가구 소득, 자녀 유무와 같은 정보를 분석에 활용해야 합니다. 구글은 이러한 범주 내에서 여러 연령대를 자동으로 구분하여 각 연령대의 성과 차이(예: 남성과 여성의 행동 양상, 18~29세와 30~39세의 행동 양상)를 분석할 수 있도록 지원합니다.

 

이렇게 데이터를 수집하면 어떤 인구 통계학적 그룹이 광고 전환율이 높은지, 어떤 그룹이 저조한 성과를 보이는지 파악할 수 있습니다. 이는 소셜 미디어 타겟팅을 위한 잠재고객을 구성할 때 매우 중요합니다. 성과가 좋은 연령, 성별, 가구 소득 수준을 가진 그룹을 집중적으로 공략하고, 성과가 저조한 그룹은 제외할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 이미 수집한 정보를 바탕으로 예산을 효율적으로 사용할 수 있습니다.

지리 데이터 가져오기

마찬가지로 지리 데이터도 살펴보시기 바랍니다.

  • 귀사 사업에 실적이 저조한 특정 지역이나 구역이 있습니까?
  • 성과가 좋은 지역이 있나요?

실적이 유사한 지역들을 그룹화하고, 이를 소셜 타겟팅에 활용하세요.

예를 들어 고급 가정용 가구를 판매한다고 가정해 보겠습니다. 검색 데이터를 분석한 결과, 주요 고객층은 중년 여성인 것으로 나타났습니다. 실적이 가장 좋은 지역은 해안 지역이고, 중서부 지역은 괜찮은 실적을 보이며, 남부 지역은 실적이 가장 저조합니다. 따라서 다양한 고객층을 위해 광고 세트를 두 그룹으로 나누어 지역별 타겟을 설정합니다. 하나는 해안 지역을, 다른 하나는 중서부 지역을 대상으로 합니다. 예상되는 실적에 따라 예산과 입찰가를 조정하고, 소셜 미디어 데이터가 수집됨에 따라 최적화 작업을 진행합니다.

하지만 한 가지 주의할 점이 있습니다. 너무 세분화하여 잠재고객 규모가 너무 작아지지 않도록 해야 합니다(성과를 기준으로 주 단위로 잠재고객을 세분화하면 잠재고객 규모가 크게 줄어들 수 있습니다). 페이스북의 경우 잠재고객 규모가 작을수록 클릭당 비용(CPC)이 높아지는 경향이 있습니다. 성과가 비슷한 지역을 그룹화하면 성과를 관리하면서도 적절한 CPC를 유지할 수 있습니다.

검색 인사이트를 활용하여 소셜 광고 문구를 수정하세요

검색 광고에서는 항상 다양한 메시지와 카피 테마를 테스트해야 합니다. 효과적인 테마를 검증한 후에는 해당 테마를 소셜 미디어 광고에 적용하세요. 효과가 좋을 수도 있고, 나쁠 수도 있고, 더 좋을 수도 있지만, 메시지가 사람들에게 공감을 얻을 수 있는지 여부를 파악하는 데 도움이 될 것입니다.

구글의 잠재고객 분석 도구를 활용하여 유료 소셜 미디어 광고 전략을 수립하세요.

Google에서 전환율이 가장 높은 잠재고객을 선택하고 잠재고객 인사이트 도구를 사용하여 분석하면 해당 잠재고객이 누구인지에 대한 추가 정보를 얻을 수 있으며, 이는 모든 채널에서 매우 유용할 수 있습니다.

  • 그들의 관심사는 무엇입니까?
  • 그들은 일반적으로 어떤 종류의 기기를 사용하나요?
  • 그들은 무엇을 구매하려고 하는 걸까요?

이렇게 얻은 정보를 바탕으로 페이스북, 핀터레스트, 인스타그램과 같은 소셜 플랫폼에서 테스트할 타겟 고객을 직접 설정할 수 있습니다. 결과적으로 검색 캠페인은 투자 대비 두 배의 효과를 얻게 됩니다. 직접적인 반응을 얻는 동시에 다른 주요 플랫폼에서의 성과 최적화에도 도움이 되기 때문입니다.

 

 

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by 사나 안사리 

출처: 검색엔진워치닷컴

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