칼럼니스트 그레이스 케이는 검색, 디스플레이, 비디오를 아우르는 다채널 접근 방식을 통해 더욱 효과적인 입찰과 향상된 개인화를 구현하는 방법을 안내합니다.
이 글은 GDN(구글 디스플레이 네트워크) 디스플레이 광고를 운영하시는 모든 분들을 위한 것입니다. 다시 한번 말씀드리지만, 이 글은 GDN 디스플레이 광고에 특화되어 있으며, AdWords와 YouTube 데이터를 활용하여 타겟팅을 개선하는 방법을 알려드립니다. 관심 있으시면 계속 읽어보세요.
시청자 데이터는 효과적인 PPC(클릭당 비용) 전략의 핵심이며, 다양한 채널에서 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 유튜브에서 내 동영상을 시청하거나 좋아요를 누른 사용자는 검색 광고 입찰 전략에 활용될 수 있고, 디스플레이 광고에 표시되는 콘텐츠는 사용자가 방문한 랜딩 페이지나 클릭한 동영상의 메타 태그를 기반으로 결정될 수 있습니다.
멀티채널 전략은 얻을 수 있는 이점이 많습니다. 문제는 그 전략을 제대로 세우는 것입니다. 저희 회사에서는 다음과 같은 방식으로 접근합니다.
멀티채널 리타겟팅
교육 분야 고객사와 협력하여 검색, 디스플레이 및 비디오 광고를 통합하는 방법을 개발했는데, 주로 리타겟팅 측면에서 진행했습니다.
우선, 계정에 있는 잠재고객을 꼼꼼히 검토해야 할 가능성이 높습니다. 검색 광고용 리마케팅 목록(RLSA), Google 애널리틱스, 고객 일치, 모바일 앱 및 YouTube 잠재고객 등 다양한 유형의 잠재고객이 존재하기 때문에, 지나치게 세분화된 기존 잠재고객들이 상황을 복잡하게 만들고 투명성을 저해하고 있을 수 있습니다.
구매 의도가 높은 잠재고객(모든 전환 고객, 장바구니 포기 고객 등), 제품/카테고리 잠재고객, 페이지 참여도 높은 고객(사이트 체류 시간 2분 이상), 모든 방문자를 포함하도록 잠재고객 전략을 구체화하고, 물론 고객 매칭 데이터를 전략에 가장 도움이 되는 방식으로 세분화했다면, 이제 매트릭스를 설계할 차례입니다.
검색 –> 검색
검색 캠페인에 잠재고객을 추가하는 것은 모든 광고주에게 가장 먼저 해야 할 일입니다. 하지만 여기서 자칫하면 기존에 생성한 모든 잠재고객과 그와 유사한 잠재고객까지 모두 추가하게 될 수 있으므로 주의해야 합니다. 현명하게 접근하는 것이 중요합니다. 많은 잠재고객은 충분한 트래픽을 확보하지 못해 효과적이지 못할 뿐더러, 구글 알고리즘이 입찰가 수정자를 기준으로 잠재고객 우선순위를 정하기 때문에 모든 잠재고객이 활용되지 않을 가능성이 높습니다.
일반적으로, 캠페인이 매우 일반적이라면 타겟 고객의 의도에 대한 정보가 부족하기 때문에 보다 구체적인 잠재고객을 추가하는 것이 좋습니다. 반대로 제품 캠페인의 경우에는 고객이 무엇을 원하는지에 대한 더 많은 정보를 이미 확보하고 있으므로 일반적인 잠재고객을 추가해도 무방합니다.
계정에 잠재고객을 추가했다고 해서 그냥 놔두지 마세요! 데이터를 분석하고, 입찰가 조정 변수를 적용하고, 실적을 지속적으로 모니터링하여 최적의 조정 변수를 적용하도록 변경하세요. 또한, IF 조건문을 사용한 광고 문구를 활용하면 잠재고객에 따라 광고 문구를 손쉽게 수정할 수 있습니다. 정말 편리하죠!
검색 -> 표시/유튜브
검색 활동 데이터는 입찰가 조정 및 광고 콘텐츠를 통해 디스플레이 광고 리타겟팅에 활용될 수 있습니다. 예를 들어 구매 의도가 높은 것으로 보이는 잠재고객에게는 구매를 유도하는 광고를 보여주고, 구매 의도가 낮은 잠재고객에게는 브랜드 인지도 제고를 위한 콘텐츠를 보여줄 수 있습니다. 입찰가 또한 구매 의도에 따라 결정되며, 구매 의도가 높을수록 입찰 예산도 커지는 것이 일반적입니다.
특정 웹사이트 이용 행태는 디스플레이 광고 콘텐츠에 영향을 미칠 수도 있습니다. 예를 들어, 특정 교육 과정에 관심을 보인 사용자에게는 해당 과정과 관련된 광고가 표시될 수 있습니다.
유튜브에도 같은 원리가 적용될 수 있지만, 광고 콘텐츠를 다양화하는 데에는 유연성이 떨어지는 경향이 있습니다. 이는 유튜브 광고 영상을 제작하는 데 더 많은 시간과 비용이 소요되기 때문입니다.
YouTube –> 표시/검색
반대 방향으로 리타겟팅하는 것도 매우 유사하지만, YouTube에서는 구매 의도를 정확히 파악하기 어렵다는 점이 다릅니다. 대신, 시청한 동영상이나 광고, 채널 구독, 동영상 상호작용(좋아요 및 공유) 등을 기반으로 타겟 고객을 설정할 수 있습니다.
디스플레이 광고는 특정 잠재고객의 관심사와 구매 의도를 바탕으로 다시 한번 조정될 수 있습니다. 예를 들어, 클라이언트 채널 구독자이면서 동영상에 높은 참여도를 보이는 사용자에게는 구매 전환율이 낮은 단계에 초점을 맞춘 광고 콘텐츠가 표시될 수 있습니다.
검색 결과에서 입찰가 조정 요소는 브랜드에 대한 관심도를 반영합니다. 유튜브 광고를 많이 본 사용자나 여러 동영상에 '좋아요'를 누른 사용자는 전환율이 더 높을 가능성이 큽니다. 광고 문구 또한 시청한 동영상의 주제에 따라 조정할 수 있습니다. 예를 들어 특정 강좌 이름, 동영상에서 언급된 사례 연구, 또는 비즈니스의 특정 측면이나 주제 등을 활용할 수 있습니다.
청중 계층화
지금까지는 모든 것이 꽤 간단해 보일 수 있습니다. 하지만 어려운 부분은 청중을 선택하고 결합하는 방법을 만드는 것입니다.
이 예시에서는 브레인스토밍을 통해 400개 이상의 개별 고객층을 파악할 수 있었고, 따라서 이러한 고객층을 조합할 수 있는 경우는 수백만 가지에 달합니다. 이러한 조합 수를 줄이기 위해 먼저 MECE(상호 배타적이고, 전체를 포괄하는) 접근법을 적용할 수 있습니다.
일부 잠재고객은 중복될 수 있습니다. 예를 들어 "24시간 전에 사이트를 방문한 사용자"와 "3일 전에 사이트를 방문한 사용자"가 그렇습니다. 따라서 맞춤 잠재고객을 만들 때 제외 조건을 추가해야 합니다. 또한 의도 측정 측면에서 중요도가 낮거나 유사한 잠재고객이 해당 범위를 대부분 차지하는 데이터 세트는 아예 제외할 수도 있습니다.
검색 유입 경로에서 사용자의 위치와 잠재고객의 분류를 시각화하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 분류하고 나면 잠재고객의 계층 구조를 쉽게 만들고 제외할 대상을 파악할 수 있습니다. 이 과정은 부분적으로 데이터 기반이지만, 상식에도 크게 의존합니다. 예를 들어 블로그 구독자는 최근 가격 페이지에 방문한 사용자보다 유입 경로의 하위 단계에 있을 가능성이 높습니다.
혜택
다채널 접근 방식을 채택하면 더욱 효과적인 입찰과 개인화된 타겟팅이 가능하며, 이를 통해 전반적인 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 애드워즈 맞춤 잠재고객은 검색, 디스플레이, 동영상 광고 등 다양한 채널의 사용자 행동 데이터를 활용하여 이전에는 플랫폼 내에서 불가능했던 수준의 세분화된 타겟팅을 구현할 수 있습니다.
고객사의 구체적인 성과 데이터를 공개할 수는 없지만, 전환율 상승과 CPC(클릭당 비용) 개선 효과가 상당했습니다. 특히 구글이 이 분야에서 새로운 베타 버전을 지속적으로 출시하고 있기 때문에, 이 전략을 더욱 발전시킬 수 있는 기회는 무궁무진할 것입니다.
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by 그레이스 케이
출처 : 마케팅 랜드
