유료 검색 전문가들은 자동화로 인해 일자리를 잃을까 봐 불안해할 수 있지만, 칼럼니스트 안나 셜리는 PPC 자동화가 오히려 그들에게 도움이 될 수 있다고 주장합니다.
PPC 분야(또는 더 넓은 디지털 분야)에서 일하는 많은 사람들이 최근 몇 달 동안 "자동화에 대해 걱정해야 할까요?"라는 질문을 적어도 한두 번쯤은 받았을 거라고 생각합니다.
저는 고객들뿐만 아니라 구직자들에게서도 이 질문을 들어봤습니다. 왜 이런 질문이 흔히 나오는지 이해할 수 있습니다. 매우 흥미로운 주제이고, "맞아요, 우리 모두 망했어요. 산으로 도망가자!"부터 "절대 안 돼, 기계는 내가 하는 일을 절대 할 수 없어!"까지 다양한 답변이 나올 수 있기 때문입니다.
이 글에서는 자동화와 머신러닝의 발전을 두려워하는 것에 대한 주요 반론들을 살펴보고, 이 주제를 둘러싼 혼란과 불확실성을 해소하고자 합니다.
저는 이를 캠페인 구조, 입찰 및 스크립팅이라는 세 가지 핵심 영역으로 나누었습니다.
캠페인 구조
자동화는 캠페인, 광고 그룹, 심지어 광고 수준 구조 관리 방식까지 지속적으로 변화시킬 것입니다. RLSA와 비RLSA 구조가 매우 세분화되어 있고, 개별 키워드와 일치 유형에 따라 수천 개의 광고 그룹이 존재하던, 관리하기 어려울 정도로 큰 규모의 계정은 이제 옛날이야기가 되었습니다.
구글은 최근 광고 문구에 IF 함수를 사용할 수 있는 기능을 발표했습니다. 이 기능을 통해 사용자가 사용하는 기기나 속한 타겟 목록에 따라 광고 메시지를 다르게 표시할 수 있습니다. 검색 사용자별로 광고 내용이 동적으로 변경됨으로써, 맞춤형으로 관련성 높은 메시지를 제공할 수 있습니다.
예를 들어, 이전에 사이트를 방문했지만 구매 경험이 없는 사용자에게는 특정 할인 코드를 보여주고, 처음 방문하는 사용자에게는 핵심 경쟁력을 강조하는 메시지를 보여줄 수 있습니다. 모바일 기기에서 검색하는 사용자에게는 "원터치"로 구매할 수 있다는 점을 강조하는 메시지를 통해 빠른 구매를 원하는 사용자의 관심을 끌 수 있습니다. 고객 매칭 목록을 활용하여 로열티 카드를 소지한 고객에게 VIP 혜택을 제공하는 것도 좋은 방법입니다.
DoubleClick Search에 적응형 쇼핑 캠페인이 출시됨에 따라, 이제 개별 제품 ID의 실적을 일일이 모니터링할 필요가 없습니다. 캠페인을 실적 목표(전환 목표 또는 입찰 전략에 설정)에 따라 자동으로 세분화할 수 있기 때문입니다. 이 프로세스를 자동화하면 알고리즘 입찰 전략이 매출 또는 전환 지표에 따라 입찰가를 수동으로 관리하는 것보다 훨씬 유연하게 조정할 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
- 실적이 좋은 제품에 더 높은 가격을 제시하여 매출을 늘리세요.
- 성능이 떨어지는 제품에 낭비되는 금액을 줄이십시오.
최근 구글은 더블클릭에도 적응형 쇼핑 캠페인과 동일한 원리를 적용한 적응형 지역 옵션을 출시했습니다. 캠페인 설정에서 타겟팅할 국가 또는 지역을 선택하면 더블클릭 검색에서 전체 국가 또는 지역 타겟팅 범위 내에서 더욱 세분화된 지역 타겟팅을 추가하여 실적 기반 입찰가를 자동으로 조정할 수 있습니다.
예를 들어, 캠페인 설정에서 런던을 타겟으로 설정한 경우, DoubleClick Search는 캠든이나 웨스트민스터와 같이 다른 지역보다 실적이 훨씬 좋은 특정 자치구를 대상으로 더욱 공격적인 입찰가 조정을 적용할 수 있습니다. 지역은 실적에 따라 추가되거나 제거되며, 이는 적응형 쇼핑 캠페인에서와 마찬가지로 최신 관련 데이터를 항상 고려하는 유연한 구조를 제공합니다.
입찰
아직 알고리즘 입찰 전략을 테스트해보지 않고 수동 입찰 방식을 사용하고 있다면 지금 바로 테스트를 시작해 보세요! 애드워즈의 자동 입찰 전략은 실적 목표(클릭, 노출 또는 전환)를 기반으로 매 입찰마다 새로운 입찰가를 계산합니다. 또한 애드워즈는 자체 인터페이스나 타사 플랫폼에서 접근할 수 없는 신호(예: 검색 파트너 데이터)도 고려합니다.
자동화가 없다면 사람이 이 데이터에 접근하여 자동화를 통해 이루어진 변경 사항을 재현할 만큼 충분한 수정을 가하는 것은 불가능합니다. 머신 러닝 기능 덕분에 입찰 전략의 성과는 설정된 목표에 따라 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되고 업데이트됩니다. 유연한 계정 구조(앞서 설명한 적응형 캠페인 및 개인화 광고 사용)와 입찰 전략을 결합하면 전략, 데이터 및 기술의 완벽한 조합을 활용할 수 있습니다.
스크립팅
AdWords 스크립트는 AdWords API를 사용하여 계정 내 특정 프로세스를 자동화하는 간편한 방법입니다. 이는 매우 강력한 계정 관리 도구이며, 특히 다음과 같은 다양한 프로세스에 사용할 수 있습니다.
- 자동화된 보고서 구축 및 맞춤 설정.
- 캠페인, 광고 그룹 및 키워드 관리.
여기서의 가능성은 (거의) 무궁무진합니다. Merkle | Periscopix에서는 기본적인 예산 진행 상황 보고서부터 자동화된 계정 변경, 경쟁사 분석, 정기 보고 대시보드에 이르기까지 모든 계정에 스크립트를 활용하고 있습니다. 만약 똑같은 수동 작업을 반복하고 있다면, 온라인에서 검색하여 스크립트를 활용한 대안이 있는지 확인해 보세요. 시간을 절약하고 더 중요한 변화에 집중할 수 있을 것입니다.
채용 업계의 한 고객사는 팀원 각자가 매주 2시간씩 여러 캠페인 유형의 성과 보고에 시간을 할애했습니다. AdWords 스크립트를 활용하여 매일 아침 데이터를 Google Sheets로 자동 가져올 수 있게 되면서, 고객사는 필요할 때 언제든 데이터를 확인할 수 있게 되었고, 팀원들은 계정에 실질적인 변화를 줄 수 있는 시간을 확보할 수 있었습니다. 고객사는 언제든 최신 데이터에 접근할 수 있게 되어 만족했고, 팀원들은 최적화 및 테스트를 통해 더 큰 효과를 보고 있다고 느꼈습니다.
마무리
PPC와 자동화에 대해 두려워할 것은 전혀 없습니다. 자동화와 머신러닝이라는 개념 자체가 종종 로봇이 인간을 대체하는 이미지를 떠올리게 하지만, PPC 분야에서 자동화는 광고주와 업계 종사자 모두에게 이익이 되는 더욱 효과적이고 효율적인 프로세스를 만들어냅니다.
시간이 지남에 따라 입찰가 조정이나 개인화된 광고 문구 작성과 같은 일상적인 프로세스를 자동화할 수 있는 기회가 늘어남에 따라 수동 작업에 소요되는 계정 관리 시간이 줄어들 것으로 예상합니다. 하지만 여유 시간이 늘어난다고 해서 유튜브에서 고양이 영상을 보는 데 시간을 더 많이 할애해서는 안 되며, PPC 담당자들이 전략적 방향 설정에 집중할 수 있도록 해야 합니다.
제가 예상하는 한 가지는 PPC 캠페인을 관리하거나 전략을 수립하는 담당자들이 이 분야에 대한 인식과 지식을 향상시켜야 한다는 점입니다. 5~10년 전 키워드 기반 모델에서 오디언스 기반 접근 방식으로 PPC가 극적으로 변화해 온 것처럼, 이제는 이러한 변화들을 통합하는 프로세스로 자동화가 도입되고 있습니다. 이러한 이유로 저는 광고 대행사 종사자들에게 머신 러닝과 자동화의 미래가 밝다고 확신합니다. 이는 더욱 전문화된 직무의 성장과 어카운트 디렉터부터 애널리스트에 이르기까지 모든 직급의 관련 지식 향상을 통해 업계 종사자들에게 더 많은 기회를 제공할 것입니다. 이는 당연히 고객사에게도 이익이 될 것입니다. 대행사는 고객사의 전략 수립과 미래 성장에 더욱 집중할 수 있게 될 것이기 때문입니다.
그러므로 PPC 대행사가 유일하게 두려워해야 할 것은 시대의 흐름에 뒤처져 직원과 고객의 발전 및 유지를 위한 이 분야의 엄청난 기회를 놓치는 것입니다.
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by 앤 셜리
출처 : 오늘날의 마케팅 기술
