많은 논의가 가까운 미래에 대한 전망에 집중되어 있지만, 구글의 UAC 및 스마트 디스플레이 형식, 페이스북의 oCPM 입찰과 같이 이미 광고주에게 실질적인 결과를 제공할 준비가 된 새로운 제품들이 많이 있습니다.
여느 신기술과 마찬가지로 이 기술에도 장단점이 있으며, 제품을 어떻게 도입할지 신중하게 고려해야 합니다. 이 글에서는 이 기술의 가장 유망한 측면, 주의해야 할 사항, 그리고 마지막으로 이러한 기술이 미디어 계획에 미치는 영향에 대해 다룹니다.
광고주를 위한 AI의 가능성
업계 관계자 대부분이 알고 있듯이, AI의 가장 큰 장점은 명확합니다. AI는 노련한 인간 분석가조차 놓치기 쉬운 트렌드를 포착할 수 있습니다. 더 많은 데이터를 더 다양한 조합으로 분석함으로써, AI는 기존의 수동 관리 캠페인보다 더 나은 결과를 도출하는 경우가 많습니다.
AI는 또한 훨씬 더 일관성 있게 작동합니다. 인간 분석가와 달리 컴퓨터 시스템은 휴가가 필요 없고 감기나 집중력 저하로 인해 쉬는 날이 없습니다. 최적화 작업은 항상 활성화되어 있으며 끊임없이 실행됩니다.
마지막으로, 이러한 시스템 대부분은 사람의 개입이 거의 필요하지 않습니다. 계정 관리자는 캠페인 매개변수를 설정하고 실행하기만 하면 됩니다.
종합적으로 볼 때, 자동화된 방식은 노동 투입량을 줄이면서도 더 나은 결과를 일관되게 도출할 잠재력을 가지고 있습니다. 단기적으로는 창의성과 전략 수립에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해주고, 장기적으로는 업계 경제 구조를 변화시킬 수도 있습니다.
함정
자동화 도구는 아직 초기 단계입니다. 현재 개발된 도구들은 엄청난 잠재력을 지니고 있지만, 미디어 계획에 어떻게 적용할지는 신중하게 고려해야 합니다. 잘못된 용도로 사용될 경우, 이러한 도구들은 잠재력을 제대로 발휘하지 못하고 오히려 목표 달성에 걸림돌이 될 수 있습니다. 대행사를 선정할 때 가장 중요한 고려 사항은 다음과 같습니다.
다극 최적화 불량
기존 도구들은 대부분 단일 KPI 최적화에는 매우 효과적이지만, 상충하는 KPI들의 균형을 맞추거나 예산 외 제약 조건이 있는 KPI들을 효과적으로 관리할 수 있도록 잘 구성된 도구는 드뭅니다. 예를 들어, 목표가 단순히 ROAS 4배를 달성하는 것이라면 페이스북과 구글의 도구 모두 그 방향으로 나아가는 데 도움을 줄 수 있습니다.
하지만 이러한 채널을 중요한 첫 접점으로만 보고 전체 채널로 생각하지 않으며, 최소 일일 매출 50만 달러로 최대한의 ROAS를 달성하고자 한다면, 기존 도구들은 아직 그 수준에 미치지 못합니다.
과도한 최적화
단 하나의 핵심성과지표(KPI)를 평가할 때조차도, 머신러닝 알고리즘은 여전히 인간의 직관에 의존해야 할 때가 있습니다. 알고리즘이 과도하게 학습하거나, 상황 변화에 충분히 빠르게 적응하지 못하거나, 더 넓은 맥락을 고려하지 못할 수 있기 때문입니다.
예를 들어, 최근 Croud에서 진행한 자동화 제품 테스트에서는 최적화를 통해 탁월한 성능을 보였습니다. 그러나 계절적 행동 양식의 중요한 변화 이후, 해당 제품은 몇 주 동안 부진한 모습을 보이며 구매에 더 이상 관심이 없는 사람들을 계속해서 타겟팅하는 듯했습니다.
다른 제품을 사용한 테스트 결과, 이러한 도구들이 맥락을 고려하는 데 한계가 있음을 보여주었습니다. 해당 제품은 트래픽을 유도하도록 구성되었고, 실제로 저렴하고 효율적으로 트래픽을 유도했습니다. 하지만 백엔드 성능은 개선되지 않았습니다.
팀이 분석 데이터를 자세히 살펴본 결과, 해당 제품이 의도치 않게 유입된 모바일 트래픽이 상당수 있는 것으로 나타났으며, 이는 트래픽 손실률과 이탈률이 매우 높은 것으로 확인되었습니다.
유연성과 제어력이 떨어짐
이러한 도구들은 한 가지 일에 집중하여 그 일을 완벽하게 수행하도록 설계되었기 때문에, 핵심 임무에서 조금이라도 벗어난 사용 사례에는 적합하지 않을 수 있습니다. 많은 자동화 도구들은 배치, 타겟팅, 빈도, 시기, 기기 및 기타 주요 변수에 대한 제어권을 포기해야 합니다. 하지만 결과물이 목표와 잘 부합한다면, 이러한 절충안은 용인될 수 있습니다.
예를 들어, 어떤 디스플레이 제품은 CPA 목표 달성에 최적화되어 있지만, 리마케팅과 잠재고객 발굴, 노출 빈도, 게재 위치를 제어할 수 없습니다. 만약 목표가 퍼널 상단을 확장하고 브랜드 인지도를 높이는 것이라면, 이 제품은 기존 방문자에게 최적화되어 있기 때문에 최적의 선택이 아닐 수 있습니다. CPA는 좋을지 몰라도, 구매가 계획에서 맡은 역할을 제대로 수행하지 못할 수도 있습니다.
노출 빈도를 제한할 수 없으면 방문객에게 불편함을 줄 수 있으며, 논란의 여지가 있는 콘텐츠를 제외하도록 게재 위치를 제어할 수 없으면 문제가 될 수 있습니다.
투명성 부족
이러한 사항들은 목표와 사용하려는 도구에 따라 문제가 될 수도 있고 안 될 수도 있습니다. 하지만 많은 자동화 도구의 단점 중 하나는 공급업체들이 성과 및 타겟팅 관련 정보를 제한적으로 제공하여 특정 문제가 중요한지 아닌지를 파악하기 어렵게 만든다는 점입니다.
정보와 데이터가 부족하면 제품이 특정 역할을 얼마나 잘 수행하는지에 대한 의문이 생길 뿐만 아니라, 더 나아가 사업 전반에 걸쳐 얻을 수 있는 통찰력도 제한됩니다. 인간 분석가는 분석 범위나 빈도에 제약이 있을 수 있지만, 그들이 발견한 통찰력은 사업의 다른 부서와 공유될 수 있습니다.
어떤 메시지, 어떤 제품, 또는 어떤 지역이 최고의 성과를 내는지 파악하면 더 광범위한 비즈니스 차원의 변화를 이끌어낼 수 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다.
대행사 입장에서도 투명성이 부족하면 미디어 기획이 더욱 어려워집니다. 경매, 광고 인벤토리, 가격에 대한 명확한 데이터가 없으면 예산이나 타겟팅 변경의 영향을 예측하는 것이 거의 불가능합니다.
판매자 대 마케터
마지막으로, 투명성 부족과 통제력 부재는 많은 광고주들을 불안하게 만드는 요인입니다. 광고주들은 미디어 경매에서 지불하는 금액이 광고주와 판매자 간의 제로섬 게임이라는 것을 잘 알고 있기 때문입니다. 높은 입찰가는 CPC와 CPM 추세를 월가에 보고해야 하는 플랫폼에는 유리하지만, 직접 반응 채널에서 수익률 목표를 달성하려는 마케터에게는 불리합니다.
자동 입찰 도구가 단순히 판매자의 수익 마진을 늘리기 위해 설계된 것은 아니겠지만, 가능한 경우 광고주의 입찰가와 비용을 낮추는 데 도움이 될 것이라고 믿을 수 있을까요?
테스트 팁
제가 장점보다는 단점을 더 많이 언급했지만, 그렇다고 해서 안심하지 마세요. 가장 큰 장점은 이러한 도구들이 계속 발전하고 중요성이 커질 것이라는 점입니다. 많은 제품 개발팀이 이러한 단점을 인지하고 있으며, 자동화된 서비스의 유연성, 반응성, 투명성을 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
한편, 함정을 피하고 이러한 제품들을 성공적으로 테스트하기 위한 몇 가지 팁을 알려드리겠습니다.
KPI에 집중하세요
이러한 제품들은 한 가지 기능에 집중하고 그 기능을 완벽하게 수행하기 때문에, 목표를 제대로 정의하는 것이 매우 중요합니다. 앱 설치를 늘리는 것이 목표인가요? 아니면 인앱 구매를 유도하는 것이 목표인가요? 사람에게는 미묘해 보일 수 있는 차이이지만, 자동화 시스템에서는 성공과 실패를 가르는 결정적인 차이가 될 수 있습니다.
큰 그림을 생각하세요
기계가 특정 광고 분야에서 점점 더 뛰어난 성능을 발휘함에 따라 마케터와 광고 대행사는 전체적인 그림을 고려하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 저렴한 클릭만으로 비즈니스 성공을 거둘 수 있을까요? 성장을 위해서는 새로운 고객층에 도달해야 할까요, 아니면 이미 구매 의사를 보인 기존 고객층을 대상으로 리타겟팅 캠페인을 진행하는 것이 효과적일까요?
통찰력을 얻기 위해 파헤쳐 보세요
페이스북에서 방대한 검색 데이터나 경매 분석 자료를 얻지 못한다고 해서 인사이트를 전혀 찾을 수 없는 것은 아닙니다. 단지 다른 곳에서 찾아야 할 뿐이죠. 사용자 행동은 어떻게 나타날까요? 앱에서는요? 웹사이트에서는요? TV 광고를 게재했을 때 웹사이트 전환율(CVR)은 어떻게 변할까요? 새로운 곳을 살펴봐야 할 수도 있지만, 분명히 유용한 인사이트를 얻을 수 있을 겁니다.
목적을 가지고 배포하세요
마지막 팁은 앞서 언급한 내용들을 종합한 것입니다. 맹목적으로 테스트하지 마세요. 에이전시와 협력하여 특정 제품이 목표 달성에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 탄탄한 가설을 세우세요. 테스트 목표를 명확히 하고, 제품이 최적화할 핵심성과지표(KPI)를 신중하게 선택하세요.
효과가 있었는지 판단할 때는 미디어 지표나 도구의 KPI에만 의존하지 말고 전체적인 상황을 고려해야 합니다. 벤더의 데이터에만 집중하지 말고 무엇이 바뀌었는지 살펴보세요.
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by 넬슨 엘리엇
출처 : ClickZ
