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  • 검색 광고에서 퍼스트 파티 데이터를 활용하는 3가지 방법

    검색 광고에서 퍼스트 파티 데이터를 활용하는 3가지 방법

    검색 광고에서 퍼스트 파티 데이터를 활용하는 3가지 방법

    (참조 자료: 3 WAYS TO USE FIRST PARTY DATA IN PAID SEARCH)

    써드파티 쿠키와 기타 트래킹 기술이 더 이상 사용되지 않게 되면서 마케터들은 광고를 최적화하고 보다 효율적인 지출을 창출하기 위해 퍼스트 파티 데이터에 더욱 주목하고 있습니다.

    구글 광고와 관련하여 퍼스트 파티 데이터를 활용할 수 있는 세 가지 방법을 소개합니다. 마케팅에 퍼스트 파티 데이터를 사용하기 전에 법률 전문가와 우선 상의하시기 바랍니다. 본 게시물에서는 퍼스트 파티 데이터를 ‘어떻게 사용해야만 하는지’를 설명하는 내용이 아니라 퍼스트 파티 데이터를 ‘어떻게 사용할 수 있는지’에 대한 대략적인 방법을 소개합니다.

    고객 매칭(Customer Match)

    2015년에 출시된 구글 광고는 구글 검색, 유튜브, 지메일, 구글 디스플레이 전반에서 광고주에게 타겟팅 옵션으로 고객 매칭 기능을 제공합니다. 광고주가 퍼스트 파티 데이터를 광고 계정에 업로드하면 구글은 광고주가 제공한 데이터를 기존 구글 사용자들과 대조하여 매칭해줍니다. 그러면 광고주는 광고를 개인화하고 입찰을 최적화하여 전환을 늘릴 수 있습니다. 그러면 고객이 자신의 구글 계정에 로그인할 때마다 광고주가 적용한 개인화된 광고가 표시됩니다.

    과거에는 고객 매칭 세그먼트를 수동으로 적용해야 했지만, 2022년부터는 스마트 입찰을 사용하는 모든 캠페인에서 고객 매칭 목록이 자동으로 포함됩니다.

    고객 매칭 기능을 사용하여 고객을 리타겟팅하는 것 외에도 이전에는 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 고객이 아닌 사용자를 타겟팅할 수도 있었습니다. 첫째, 고객 매칭에 잠재 고객들을 업로드할 수 있으며 지금도 가능합니다. 고객 매칭을 사용하여 고객이 아닌 유사 타깃 그룹을 타겟팅하는 두 번째 방법은 2023년부터 더 이상 사용이 불가합니다.

    유사 세그먼트(Similar Segments)라고도 하는 유사 잠재 고객(Similar Audiences)은 고객 매칭 목록에서 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 구축된 기능입니다. 해당 고객 목록이 적합한 경우 구글은 플랫폼에 업로드한 고객과 공통 관심사 또는 유사한 검색 행동을 보이는 사용자 세그먼트를 자동으로 생성합니다.

    유사 타겟이 더 이상 사용되지 않음에 따라 구글은 광고주에게 각각 2019년과 2021년에 출시된 오디언스 확장(Audience Expansion) 및 최적화 타겟팅(Optimized Targeting)을 선택하도록 권장하고 있습니다. 오디언스 확장은 고객 매칭 목록을 사용하지 않지만, 최적화 타겟팅은 고객 매칭 목록을 사용하게 됩니다.

    또한 최적화 타겟팅은 전환 고객의 속성을 확인하여 프로필을 생성하고 해당 프로필을 기반으로 다른 추가적인 사용자들을 타겟팅하는 기능입니다. 구글은 전환 데이터와 랜딩 페이지를 사용하여 이 프로필을 생성한다고 언급하고 있지만, 구글이 사용하는 요소의 광범위한 목록은 자세히 공개되지 않았습니다. 따라서 이 기능은 구글이 제공하는 또 다른 최적화 및 타겟팅의 블랙박스라고 생각하면 됩니다.

    마케터가 사용할 수 있는 퍼스트 파티 데이터

    • 이메일
    • 전화번호
    • 성
    • 이름
    • 주소

    데이터의 주요 활용 방법

    • 휴면 상태의 고객을 다시 참여시키세요.
    • 광고 캠페인에서 기존 고객 제외
    • 기존 고객의 업셀링 또는 크로스셀링
    • 여러 디바이스에 걸쳐서 타겟팅

    오프라인 전환 추적

    오프라인 전환 추적은 오프라인 전환을 가져와서 구글 애즈 캠페인의 효과를 더 잘 측정할 수 있는 기능으로 2013년에 구글 애즈에서 사용할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 다음과 같이 두 가지 방식 중 하나로 작동했습니다.

    1. GCLID를 통한 오프라인 전환 추적

    오프라인 전환 추적을 활용하는 첫 번째 방법은 사용자가 전환을 완료한 후 웹사이트 방문에 첨부된 gclid*를 저장한 다음 구글 광고로 다시 가져오는 것입니다. 이 매개변수는 수동 방법을 통해 다시 가져오거나 Salesforce, Zapier 또는 Hubspot과 같은 구글 파트너 통합 중 하나를 사용할 수 있습니다.

    2. 전화번호를 통한 오프라인 전환 추적

    오프라인 전환 추적을 활용하는 두 번째 방법은 전화번호를 이용하는 것입니다. 구글 착신 전환 번호를 사용하는 경우 구글에서는 전화 통화를 통해 발생한 오프라인 전환을 캡처할 수 있는 파일을 업로드할 수 있습니다. 이 파일에는 발신자의 전화번호, 통화 시작 시간, 전환 이름 및 시간 필드가 포함되어 있습니다.

    사용할 수 있는 퍼스트 파티 데이터

    • Gclid(Google 클릭 ID)
    • 전화 번호

    이 데이터를 사용하는 방법의 예

    • 광고 문구와 같은 캠페인 에셋 최적화
    • 키워드 최적화
    • 구글 광고 캠페인이 비즈니스 목표에 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다(90일 되돌아보기 기간 포함).

    향상된 전환(Enhanced Conversions)

    2022년에 출시된 향상된 전환은 구굴이 제공하는 추가 기능으로, 전환 픽셀을 통해 퍼스트 파티 데이터로 구글 애즈에 전송하는 데이터를 개선하여 페이드 미디어(Paid Media) 캠페인의 효과를 더 잘 측정할 수 있도록 해줍니다. 픽셀을 웹사이트에 직접 배포하든 태그 관리 솔루션을 통해 배포하든, 향상된 전환을 사용하면 양식 필드를 스크래핑하여 구글로 전송할 수 있으며, 구글은 스크래핑된 데이터를 두 가지 소스 중 하나와 대조하여 일치시킬 수 있습니다.

    리드를 위한 향상된 전환(Enhanced Conversions for Leads)

    리드에 대한 향상된 전환은 구글 광고의 오프라인 전환 추적과 가장 유사합니다. 사용자가 웹사이트에서 리드 양식을 제출하면 구글은 구글 광고 픽셀과 함께 전송되도록 설정한 퍼스트 파티 데이터를 기록하여 저장합니다. 나중에 리드가 최종적으로 전환되면 전환된 리드 목록을 구글에 업로드합니다. 이 목록은 수집된 퍼스트 파티 데이터의 초기 목록과 비교하여 참고되어 집니다.

    이 기능은 구글 광고의 오프라인 전환 추적과는 별개의 기능으로, gclid나 전화 번호가 필요하지 않습니다. 향상된 전환과 오프라인 전환 추적의 또 다른 차이점은 룩백(lookback) 기간입니다. 오프라인 전환에는 90일의 룩백 제한이 있는 반면, 향상된 전환에는 룩백 기간에 대한 언급이 전혀 없습니다. 실제로 향상된 전환을 통해 자동화된 리드 피드를 설정한 후 30일이 지나면 구글은 퍼스트 파티 데이터를 통한 전환과 추적 픽셀을 통한 전환 중 어느 비율의 전환이 발생했는지 알려주지 않습니다.

    웹을 위한 향상된 전환(Enhanced Conversions for Web)

    웹용 향상된 전환은 리드용 향상된 전환과 유사하게 작동합니다. 사용자가 웹사이트에서 리드 양식을 제출하면 구글은 구글 광고 픽셀과 함께 전송되도록 설정한 퍼스트 파티 데이터를 기록하고 이를 저장합니다(참고: 구글 문서에 이 데이터 삭제에 대한 언급이 없기 때문에 ‘저장’이라는 단어를 사용했습니다). 그러나 이 데이터를 나중에 업로드한 퍼스트 파티 데이터와 일치시키는 리드에 대한 향상된 전환과는 달리, 웹에 대한 향상된 전환은 실제로 이 데이터를 모든 구글 계정에 대해 일치시킵니다.

    구글 광고 픽셀은 사용자가 어떤 트래픽 소스를 통해 유입되었는지에 관계없이 실행됩니다. 픽셀이 실행될 때 퍼스트 파티 데이터를 전송하도록 설정하면 이제 사용자의 최종 트래픽 소스에 관계없이 다양한 기기에서 광고와 상호 작용하고 최종적으로 전환한 사용자를 확인할 수 있습니다.

    사용 가능한 퍼스트 파티 데이터

    • 이메일
    • 전화
    • 이름
    • 성
    • 주소

    데이터 사용 방법

    • 광고 카피와 같은 캠페인 에셋 최적화
    • 키워드 최적화
    • 구글 광고 캠페인이 비즈니스 목표에 미치는 영향(단, 전체 고객 여정에 대한 가시성은 떨어집니다).

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • 챗GPT가 PPC 캠페인에 끼치는 영향 6가지

    챗GPT가 PPC 캠페인에 끼치는 영향 6가지

    챗GPT는 PPC 캠페인에 끼치는 영향 6가지

    (참조 자료: How Will ChatGPT & AI Impact PPC? 6 Expert Predictions)

    마침내 인공지능의 급속한 시작과 발전이 그 결실을 맺고 있는 요즘, 인터넷 어디를 가더라도 AI가 이미 인류에게 유용한 도구가 되었을 뿐만 아니라 그 장기적인 영향과 빠른 궤적에 따라 수많은 우려를 낳고 있는 현실도 금방 접하게 될 것입니다.

    챗GPT가 PPC 캠페인에 끼치는 영향?
    챗GPT가 PPC 캠페인에 끼치는 영향?

    인공지능의 발전과 그 특이점을 향한 놀라운 상승세를 열렬하게 지지하는 이들이 있는 반면, 또 다른 한 편에서는 인공지능의 위험성을 두려워하는 것은 당연한 현상입니다.

    이 주제에 대한 자신의 입장이 무엇이든 현재로서는 한 가지 분명한 사실이 있습니다: ChatGPT와 같은 AI 도구는 현재 바로 적용이 가능하고, 많이 사용되고 있으며, 향후 업데이트를 통해 계속 발전해 나갈 것입니다. 이러한 점을 염두에 두면 앞으로 몇 달, 몇 년 안에 AI가 디지털 마케팅(그리고 거의 모든 다른 산업과 직업)에 큰 영향을 미칠 것이 분명합니다.

    본 게시글에서는 ChatGPT, AI가 바꿀 PPC 마케팅의 미래에 대해 알아보도록 하겠습니다.

    1. 경쟁도 심화(및 비용 증가)

    광고주에게 PPC 캠페인의 타겟팅 및 최적화를 위한 더욱 강력한 도구를 제공하는 ChatGPT와 같은 AI 도구로 인해 이미 포화 상태인 광고 공간에 대한 경쟁이 심화될 수 있습니다. ChatGPT를 활용하는 광고주가 더 나은 결과를 얻고 캠페인에서 더 많은 수익을 창출할 수 있다면, 이는 각 키워드의 비딩 가격 상승으로 이어져 특히 예산이 빠듯한 중소 기업 광고주들의 경쟁을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.

    ChatGPT는 머신러닝 알고리즘과 기타 고급 기술에 투자할 여력이 있는 대형 광고주에게 특히 유용할 수 있습니다. 이러한 광고주는 ChatGPT를 사용하여 경쟁 우위를 확보하고 소규모 광고주보다 광고 공간에 대한 입찰가를 높일 수 있습니다. ChatGPT와 기타 AI 도구의 사용이 증가하면 대기업의 광고 계정 관리자, 대행사, 그리고 실무자가 놓쳤을 사각지대를 개선시킬 수 있습니다.

    물론 이 예측은 확실하지 않으며, 향후 수년간 페이드 미디어(Paid Media) 분야의 경쟁력에 영향을 미칠 수 있는 많은 요인이 있다는 점에 유의해야 합니다. 하지만 한 가지 확실한 것은 검색 광고가 이제 더 이상 저렴해지지 않을 것이라는 점입니다.

    또 다른 문제로 논의되고 있는 것은 ChatGPT로 인한 구글 검색 사용량 감소입니다.

    이 AI 도구는 여행이나 엔터테인먼트에 대한 추천 목록을 큐레이팅할 뿐만 아니라 구글에서 검색하는 거의 모든 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. (한 가지 주의할 점은 ChatGPT는 현재로서는 2021년 이후의 정보를 제공받을 수 없다는 점입니다)

    구글은 최근 자체 AI 검색 환경인 <구글 검색 생성 경험(SGE)>을 발표했으며, 이 검색 환경은 SERP에 AI 기능을 통합합니다. 이 환경은 오가닉 검색 결과를 페이지 아래쪽으로 더 밀어내고 비과금 검색 트래픽과 클릭률에 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인해 SGE 결과 위에 구글 광고가 노출되기 위한 경쟁이 치열해질 수 있습니다.

    결론: ChatGPT와 구글 SGE를 사용하더라도 AI 도구가 검색 광고나 검색 전반의 종말이 될 것이라고는 생각하지 않지만, 더 효율적인 모델로 진화하거나 전환하는 과정의 일부라고 생각합니다.

    2. 효과적인 타깃팅

    ChatGPT(혹은 일반적인 AI 솔루션)는 대량의 데이터를 분석하고 잠재고객 행동에 대한 인사이트를 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이미 구글 애즈 내 스마트 입찰 전략을 통해 어느 정도 이를 확인할 수 있습니다.

    작성한 타깃 키워드와 광고 문구가 일치하면 구글의 자동 입찰은 시간이 지남에 따라 전환, 클릭 등 원하는 결과를 더 많이 창출하는 방법을 ‘학습’하게 됩니다.

    그러나 AI 도구는 텍스트, CSV 또는 JSON 파일을 통해 데이터를 분석할 수 있습니다. 즉, 웹사이트를 비롯한 여러 디지털 채널에서의 사용자 행동을 분석하여 그 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 사용자가 방문하는 페이지, 각 페이지에 머무는 시간, 링크 클릭이나 양식 작성 등 사용자가 취하는 행동 등을 추적할 수 있습니다.

    ChatGPT는 타깃팅할 광고 그룹의 목록과 구조를 큐레이팅하는 키워드 리서치에도 유용한 도구가 될 수 있습니다. (기본 키워드 리서치 도구로 사용하는 것은 권장하지 않습니다).

    이 정보를 통해 ChatGPT는 광고주가 PPC 캠페인을 위한 보다 효과적인 타깃팅 전략을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 타깃 오디언스가 검색할 가능성이 가장 높은 키워드와 구문을 식별한 다음 이 정보를 사용하여 보다 관련성 있고 참여도가 높은 광고를 만들 수 있습니다.

    또한 ChatGPT는 광고주가 인구통계, 관심사, 행동과 같은 요소를 기반으로 잠재고객을 세분화할 수 있도록 도와줍니다.

    결론: 현재 인공지능이 PPC 전문가의 일자리를 빼앗고 있지는 않지만, 인공지능 도구를 활용하기로 결정한 사람은 그렇지 않은 사람보다 경쟁 우위를 점할 수 있습니다. 최근 구글 마케팅 라이브 2023에서 한 구글 임원이 다음과 같이 말했듯이, “여러분은 AI와 경쟁하는 것이 아닙니다. AI를 사용하는 다른 마케터들과 경쟁하는 것입니다.”

    3. 향상된 광고 문구

    ChatGPT의 분명한 강점 중 하나는 자연어 처리 기능입니다. 생성하려는 광고 문구 유형에 대한 충분한 정보를 AI에 제공하면 ChatGPT는 설득력 있고 때로는 놀랍도록 창의적인 제안을 생성할 수 있습니다. ChatGPT를 브레인스토밍을 위한 출발점으로 사용하든, 헤드라인을 작성하든, 아니면 광고 문구를 한 단어 한 단어 생성하도록 하든, 이 도구는 PPC를 위한 매우 강력한 툴입니다.

    ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 학습을 통해 자연스러운 언어를 생성할 수 있습니다. 즉, 광고주가 타겟 오디언스의 공감을 불러일으키는 더욱 매력적인 광고 문구를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    아무리 뛰어난 마케터라도 글쓰기의 벽에 부딪히거나 자신이 작성한 문구보다 더 좋거나 더 간결하게 원하는 문제점을 적용해서 새로 작성하고 싶다고 느낄 때가 있습니다. ChatGPT는 이러한 상황에서 매우 유용하며, 작성한 문구를 가독성을 높이기 위해 편집하는 것 외에도 타깃 고객에 대한 추가적인 피드백을 제공할 수 있습니다.

    구글은 광고주가 광고 문구를 작성하고 개선하는 데에도 AI를 활용하고 있습니다. 생성형 AI를 사용하여 검색어와 더 밀접하게 일치하는 광고 헤드라인을 생성할 수 있습니다.

    결론: ChatGPT와 같은 AI 도구는 유용한 출발점이 될 수 있지만, 이러한 도구는 광고 문구에 휴머니티를 부여하거나 개성을 불어넣을 수 있는 기능이 아직 부족합니다. 하지만 광고 문구는 마케팅에서 매우 중요한 요소이므로 조금만 개선해도 클릭률과 전반적인 광고 실적에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. (ChatGPT 프롬프트를 광고 문구를 개선하는 데 활용해보세요).

    4. 보다 효율적인 광고 캠페인

    타깃팅과 광고 문구가 모두 향상된 ChatGPT 및 기타 AI 도구는 광고주가 전반적으로 더 효율적인 광고 캠페인을 만들 수 있도록 지원합니다.

    키워드 조사와 광고 문구 작성과 같은 프로세스의 특정 부분을 AI가 대신함으로써 광고주는 상당한 시간을 절약하고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT는 사용자 행동과 선호도를 분석하여 각 사용자에게 가장 관련성이 높고 참여를 유도할 수 있는 광고 유형을 파악할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 검색 기록, 브라우징 행동, 소셜 미디어 활동 등의 데이터를 분석하여 사용자가 어떤 주제와 제품에 관심이 있는지 파악할 수 있습니다.

    이 정보를 통해 ChatGPT는 각 사용자에게 보다 정확하고 개인화된 광고를 추천할 수 있습니다. 사용자의 관심사와 관련이 없을 수 있는 일반적인 광고를 표시하는 대신 ChatGPT는 각 사용자의 개별 선호도에 따라 공감을 불러일으킬 가능성이 높은 광고를 제안할 수 있습니다. 이러한 개인 맞춤형 광고 추천의 결과로 사용자 환경이 개선되고 참여도와 전환율이 높아질 수 있습니다.

    또한 ChatGPT는 광고주가 사용자 피드백을 기반으로 광고 캠페인을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

    결론: 인공지능은 사용자 행동과 선호도를 분석하여 어떤 유형의 광고가 가장 효과적이고 어떤 유형의 광고가 성과가 저조한지에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 광고주는 이 정보를 사용하여 타깃팅과 광고 소재를 최적화하여 캠페인의 전반적인 효과를 개선할 수 있습니다.

    5. 머신 러닝에 대한 의존도 증가

    특히 페이드 미디어 분야에서 머신러닝의 활용이 증가하고 있습니다. 머신러닝은 캠페인의 설정과 운영의 편의성을 크게 향상시켰으며, 플랫폼 내에서 특정 목표를 설정하면 성과가 크게 향상되는 것을 도와주고 있습니다.

    하지만 광고주의 광고 예산을 집행하기 위해 설계된 ‘알고리즘’에 대한 통제권 상실이 항상 좋은 것만은 아닙니다. 이러한 플랫폼은 캠페인에 불필요한 부풀림을 더하고 예전에는 가능했던 정교한 최적화 기능을 제한할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 기본적으로 PPC를 광고를 대신 집행해주는 천편일률적인 단순 로봇으로 만들 수도 있습니다.

    AI 도구가 계속 발전하고 개선됨에 따라 광고주는 머신러닝 알고리즘에 더욱 의존하여 PPC 캠페인을 관리할 수 있습니다. 위에서 언급한 바와 같이, 이는 효율성과 더 나은 결과로 이어질 수 있습니다. 하지만 광고비가 어떻게 지출되고 있는지에 대한 인사이트가 부족해지고 마케팅 캠페인에 적용할 수 있는 휴머니즘적인 뉘앙스가 전반적으로 부족해질 수도 있습니다.

    Google은 개선된 검색어 인사이트 보고서를 통해 Performance Max 캠페인이 어떻게 최적화되고 있는지에 대한 더 큰 투명성을 제공하려고 노력하고 있습니다.

    결론: 이 예측은 몇 가지 이유로 가장 우려스러운 부분이기도 합니다. 첫 번째는 인공지능이 여러분을 대신해 PPC 캠페인을 운영할 수 있다는 것입니다. 이 단계이든 향후 반복이든, 이 기술은 분명히 PPC 캠페인을 구축하고 실행할 수 있습니다. 이는 일자리를 없앨 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

    하지만 그럴 필요는 없습니다. 그 이유가 바로 여기에 있습니다: 많은 검색 광고 전문가들이 AI가 구현하는 ‘베스트 프랙티스’가 특정 광고주에게는 항상 최선의 방법은 아니라는 사실을 발견했기 때문입니다. PPC 캠페인을 설정, 생성 및 실행하는 데 사용되는 AI는 제작자가 설계한 베스트 프랙티스를 적용하게 되며, 이 중 상당수는 비용 효율성 관점에서 광고주에게는 유리하지 않을 수 있습니다. 그렇기 때문에 AI 기반 PPC 캠페인에 여전히 전문가에 의한 작업과 모니터링을 통합하는 것이 매우 중요해질 것입니다

    6. 지속적인 혁신

    ChatGPT와 AI가 계속 발전하고 개선됨에 따라 PPC 업계에 지속적인 혁신이 일어날 것으로 예상됩니다. 이는 광고주가 캠페인에서 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 도와주는 새로운 광고 포맷, 타깃팅 기법, 측정 도구로 이어질 수 있습니다(우리는 이미 구글 마케팅 라이브 2023에서 살짝 엿본 바 있습니다).

    이러한 변화가 어떤 속도로 나타날지는 아직 미지수입니다. 앞서 언급했듯이 AI는 다소 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 모든 신기술에는 일반적으로 업계가 따라잡을 수 있는 몇 달에서 몇 년에 걸친 도입 기간이 있습니다.

    예를 들어, 기업이 온라인을 주요 상거래 장소로 삼을 정도로 온라인 판매 프로세스를 숙달하는 데는 수년이 걸렸습니다. 인터넷 자체가 진화되는 데는 수십 년이 걸렸습니다. 덕분에 모든 사람들이 변화에 적응하고 시간이 지남에 따라 비즈니스를 천천히 발전시킬 수 있는 충분한 시간이 주어졌습니다. AI와 ChatGPT를 통해 우리는 산업혁명 이후 경험하지 못했던 빠르고 파괴적인 속도로 변화를 경험할 수 있게 되었습니다.

    다음은 지속적인 혁신이 기대되는 몇 가지 주요 분야들입니다.

    광고 타겟팅과 성과

    ChatGPT는 이러한 혁신의 한 예에 불과하지만, 앞으로 더 많은 혁신들이 이루어질 것입니다. PPC에서 지속적인 혁신을 기대할 수 있는 분야 중 하나는 광고 타깃팅과 그 성과를 개선시키기 위해 인공지능과 머신러닝을 사용하는 것입니다. 인공지능과 머신러닝 기술이 계속 발전함에 따라 광고주는 사용자 행동과 선호도를 분석하고, 트렌드를 파악하고, 광고 캠페인을 최적화하기 위한 고급 도구와 알고리즘을 이용할 수 있게 될 것입니다.

    새로운 광고 포맷과 채널

    혁신을 기대할 수 있는 또 다른 영역은 새로운 광고 포맷과 채널의 사용입니다. 예를 들어, 음성 어시스턴트와 스마트 스피커의 보급이 확대됨에 따라 광고주들은 이러한 기기를 통해 광고를 게재하는 방법을 모색하기 시작할 것입니다. 마찬가지로 증강 현실(AR) 광고나 가상 현실(VR) 광고와 같이 보다 인터랙티브하고 개인화되거나 몰입감 있는 새로운 유형의 광고가 등장할 수도 있습니다.

    광고 성과 측정과 어트리뷰션 모델

    마지막으로, 광고 성과 측정 및 어트리뷰션 모델에 대한 지속적인 혁신을 기대할 수 있습니다. 점점 더 많은 사용자가 여러 기기와 채널에서 광고와 상호작용함에 따라 광고주는 광고 캠페인의 효과를 파악하기 위해 이러한 상호작용을 추적하고 분석할 수 있는 더 나은 방법이 필요할 것입니다.

    결론: PPC 광고 업계의 지속적인 혁신의 결과로 광고주는 타깃 오디언스에게 더 정확하게 도달할 수 있고, 사용자는 더 관련성 있고 매력적인 광고를 경험할 수 있는 보다 효과적이고 효율적인 광고 생태계가 조성될 수 있습니다. 또한, 광고주는 PPC 환경에서 일어나는 업데이트에 귀를 기울이고 계속해서 좋은 결과를 얻기 위해 변화를 시도하고 실험할 준비가 되어 있어야 할 것입니다.

    결론: 인공지능이 PPC 마케팅에 미치는 영향

    전반적으로 PPC 광고의 미래는 밝아 보이며, 특히 광고주가 AI 기능에 전적으로 의존하지 않고도 캠페인을 향상시키기 위해 AI 기능을 사용하면서 마케팅 목표를 달성할 수 있는 많은 기회들이 있습니다.

    AI가 계속 발전함에 따라 최신 업데이트와 혁신을 놓치지 않고 파악하는 것이 그 어느 때보다 중요해질 것입니다.

    AI가 PPC에 미치는 영향 6가지:

    1. 경쟁도 심화(및 비용 증가)
    2. 효과적인 타겟팅
    3. 향상된 광고 문구
    4. 더 효율적인 광고 캠페인
    5. 머신 러닝에 대한 의존도 증가
    6. 지속적인 혁신

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

  • 2017년 디지털 마케팅 트렌드 14가지

    2017년 디지털 마케팅 트렌드 14가지

    2017년 디지털 마케팅 트렌드 14가지

    (참조 자료: Digital Marketing Trends for 2017)

    알파고의 등장이 몰고 온 인공지능의 돌풍은 디지털 마케팅에도 비켜나가지 않을 것입니다. 이미 머신러닝과 인공지능 기술들이 빅데이터, 마케팅 자동화, 오거닉 검색, 그리고 소셜미디어 마케팅 등에 적용되고 있고 앞으로도 그 행보가 더욱 가속화될 전망입니다.

    오늘은 2017년 한 해 동안 디지털 마케팅에서 가장 중요한 트렌드라 볼 수 있는 내용들에 대해서 살펴볼 예정입니다. 아래에서 다뤄지는 각 디지털 마케팅 기법의 순서는 단지 마케터들 사이에서 높은 인기를 누리는 것일 뿐, 중요도와는 상관이 없음을 미리 알려드립니다.

    우선 전 세계 마케터들을 대상으로 2017년 한 해 동안 리드 생성 및 세일즈 증대 면에서 가장 큰 역활을 할 것이라 기대되는 디지털 마케팅 기법을 하나만 선택해보라 설문을 진행하였는데요, 총 2,352명의 마케터들이 내놓은 답변은 바로 아래와 같습니다.

    2017년 디지털 마케팅 예측
    2017년 디지털 마케팅 예측

    이러한 트렌드들이 리드 생성과 세일즈 증대에 있어서 가장 중요한 채널이라는 것을 앞으로 더 성장할 기법들이기 때문에 전반적으로 어떤 디지털 마케팅이 중요해지고 있는지 큰 흐름을 읽으면 됩니다. 마케터들에게 단 하나의 전술만을 선택하길 요청했기 때문에 Top 3, 5 혹은 Top 10에 있는 전술들을 눈여겨 보시기 바랍니다.

    참고로, 2번째 순위로 랭크되어 있는 ‘빅데이터’는 약간 범위가 애매한 마케팅 용어이지만 데이터에 대한 인사이트 및 예측 분석을 모두 포함한 개념으로 확장하면 빅데이터에 관한 특정한 마케팅 기법들이 모두 여기 포함됩니다. 이것이 빅데이터가 2번째 랭크되어 있는 이유이지요. 아래는 디지털 마케팅 리스트를 모두 나열한 것입니다.

    • 빅데이터(시장 & 고객에 대한 인사이트와 예측 분석 포함)
    • 콘텐츠 마케팅 커뮤니티(브랜디드 니치, 버티컬 커뮤니티)
    • 전환율 최적화(CRO, 웹사이트 경험 개선)
    • 디스플레이 광고(리타겟팅과 프로그래매틱을 포함한 온라인 배너 광고와 소셜미디어 광고)
    • IOT(사물인터넷) 관련 마케팅 어플리케이션
    • 마케팅 자동화(CRM, 이메일 마케팅, 웹 개인화)
    • 모바일 마케팅(모바일 광고, 모바일 웹 혹은 앱 개발)
    • 유료 검색 마케팅(Pay per Click, Google AdWords 활용)
    • 온라인 PR(인플루언서 마케팅 포함)
    • 파트너십 마케팅(제휴 및 공동 마케팅 포함)
    • 검색엔진최적화(SEO 또는 오거닉 검색)
    • 소셜미디어 마케팅(소셜 CRM 및 소셜 고객 지원 포함)
    • 웨어러블(애플 와치, 활동 추적, 증강현실 등 포함)

    위와 같은 다양한 디지털 마케팅 툴들을 핵심적인 기술 7가지로 요약하자면 아래와 같습니다. 마케터들은 리드 생성 및 세일즈 증대를 위해 각각의 디지털 마케팅 기술에 대한 스킬을 보다 향상시켜야 할 것입니다.

    디지털 경험 도식
    디지털 경험 도식

    2017년 주요 디지털 마케팅 기법 14가지

    2017년 가장 중요히 여겨야 할 핵심 마케팅 전술들에 대해 자세히 살펴볼까 합니다.

    1. 콘텐츠 마케팅 동향

    콘텐츠 마케팅은 지난 3년간 Top 3 디지털 마케팅을 논할 때 항상 빠지지 않고 등장했습니다.

    HubSpot의 최근 연구 조사 결과에 따르면, 보다 많은 기업들이 인포그래픽 콘텐츠를 전략적으로 접근하여 사용하고 있다고 나왔는데요, 이러한 흐름은 2017년에도 볼 수 있게 될 전망입니다. 또한 이러한 콘텐츠 마케팅이 증가함에 따라 동시에 이러한 콘텐츠 마케팅에 대한 ROI를 측정하려는 움직임도 2017년에는 보다 더욱 활발해질 전망입니다.

    실무적인 부분에서, 아래와 같이 콘텐츠 마케팅의 제 4의 물결을 이야기할 수 있는데요, 아마 앞으로는 대화형 마케팅 어플리케이션과 콘텐츠를 맞춤 추천해주는 개인화 툴들을 많이 만나볼 수 있을 것입니다. 이를 위한 인터렉티브 콘텐츠의 사례들을 여기에서 참조하시기 바랍니다.

    콘텐츠 마케팅 동향
    콘텐츠 마케팅 제 4의 물결

    2. 빅데이터

    위에서 이미 말한 바와 같이, 빅데이터에는 시장과 고객에 대한 인사이트, 그리고 예측 분석이 모두 포함되어야 합니다.

    빅데이터를 구성하는 3V는 왜 이 트렌드가 중요한지 말해주고 있는데요, 기하급수적으로 데이터의 양이 늘어나고 있고(Volume), 실시간으로 데이터가 생성되고 있으며(Velocity), 단순히 텍스트를 넘어서 다양한 형태의 데이터가 생기고 있기 때문에(Variety) 기업들은 이 가치를 비즈니스적으로 최대한 활용하여 세일즈를 극대화하고 싶어합니다. 웹사이트 개인화 경험이나, 이메일 마케팅, 예측 분석 등 빅데이터가 구현할 수 있는 디지털 마케팅 영역은 무궁무진합니다. 또한 최근 머신 러닝 기술이 적용되면서 서로 다른 고객 특성이나 행동을 머신 러닝 기법으로 분석하여 전환에 이르기까지 하고 있습니다.

    빅데이터 마케팅
    빅데이터 마케팅

    3. 마케팅 자동화(CRM, 웹과 이메일 마케팅의 개인화)

    콘텐츠 마케팅과 더불어 지난 3년 간 Top 3를 차지해 온 마케팅 기법입니다. 아래 설문 결과에도 나왔듯이, 여전히 많은 기업들이 마케팅 자동화 시스템의 도입과 개선을 고려하고 있습니다.

    마케팅 자동화
    마케팅 자동화

    2016년에는 어느 해보다 마케팅 자동화에 대한 관심이 높았고 관련 서적이나 세미나도 활발하게 열렸었는데요, 실제 기업의 마케터들이 묻는 가장 많은 질문은 “어떻게 시작해야 하나요?”, “예산이 얼마나 할까요?”, “다음 단계로 가려면 어떻게 해야 하나요”와 같은 내용이 많았습니다. 2017년에는 비즈니스들이 자신들이 선택한 이메일 마케팅과 마케팅 자동화 솔루션을 계속 사용하면서 활용 수준이 높아짐에 따라 더 많은 기업들이 예측 분석을 하고 많은 리드를 확보할 것으로 기대됩니다.

    4. 모바일 마케팅(모바일 광고, 모바일 웹&앱 개발)

    모바일 마케팅은 3년 전만 해도 가장 Top 1으로 여긴 디지털 마케팅입니다. 하지만 이제는 대부분의 비즈니스들이 모바일에 대응하는 웹 혹은 어플리케이션을 채용한 상황이기 때문에 그 중요도는 이전보다는 많이 줄어들었고 그 만큼 성장 속도도 둔화되고 있습니다.

    하지만 아래 연구 조사 결과는 리테일 전환율이 스마트폰에서 유독 낮은 것으로 나타나고 있는데요. 이는 즉 여전히 기업들이 모바일에 대한 최적화 작업에 노력을 기울여야 한다는 점을 의미합니다.

    뿐만 아니라 최근의 구글 검색 알고리즘은 모바일 최적화를 중요시 하고 있기 때문에 검색 마케팅에서 모바일 최적화 작업도 놓쳐서는 안 될 부분입니다. 하지만 많은 웹 이용자들이 여전히 데스크톱, 노트북, 태블릿 디바이스를 이용하고 있기 때문에 모바일에만 최적화한다면 고해상도 스크린에서 전환율이 떨어질 수 있는 오류가 생길 수 있습니다. 그래서 최근 글로벌 선도 기업들은 적응형 모바일 디자인을 도입하고 있는데요, 이는 사용자와 보다 관련성이 높고, 상황에 맞는 콘텐츠와 CTA 문구를 제공할 뿐만 아니라 로딩 시간까지 줄여주는 장점을 가지고 있습니다.

    단순한 ‘모바일 퍼스트’는 다른 디바이스에서도 각기 다른 포인트로 접근할 수 있기 때문에 전반적인 고객 여정(Customer Journey) 차원에서 보면 적절한 방향은 아닙니다. 따라서 모바일 전략에 대한 가장 좋은 접근 방법을 모바일 퍼스트가 아닌, 모바일을 멀티 채널 전략 차원에서 하나의 채널로 간주하는 것입니다.

    모바일 마케팅
    모바일 마케팅

    5. 소셜 CRM  및 소셜 고객 지원을 포함한 소셜미디어 마케팅

    최근의 소셜미디어 마케팅 통계 자료를 보면 일부 국가에서 일부 소셜 미디어 서비스의 인기가 감소하고는 있지만, 전반적인 소셜미디어 사용자수는 지속적으로 증가하고 있는 것을 알 수 있습니다. 수익 창출을 위해 각각의 소셜미디어 서비스들이 내놓고 있는 광고 상품들로 소셜미디어 마케팅 트렌드를 짐작할 수 있는데요. 기업이 어느 정도 대중에 영향을 미칠 수 있는 정도로 소셜미디어 상의 노출을 올리고 싶다면 유료 광고 상품의 도움이 반드시 필요합니다. 이와 동시에 기업에게 효과적인 마케팅을 지원하기 위해 리타겟팅 등의 타깃팅 옵션을 지속적으로 향상시키고 있습니다. 2017년 소셜미디어 트렌드에 대한 자료는 여기에서 확인할 수 있습니다.

    6. 전환율 최적화 / 웹사이트 경험 개선

    지난 해보다 인기가 더 높아졌지만, 아직 많은 기업들이 리드 및 세일즈를 증대하기 위해 데이터 중심의 접근법을 놓치고 있습니다. 아래는 진행하고 있는 테스트 수를 더욱 늘리고자 하는 어느 대형 기업의 테스트 결과 챠트입니다. 오직 3분의 1에 해당하는 테스트만이 긍정적으로 나타났기 때문에 테스트를 더욱 확장할 필요가 있어 보입니다. 뿐만 아니라 테스트를 확장하고 있다면 경쟁 업체가 어떻게 앞지르고 있는지 확인할 수가 있습니다.

    전환율 최적화
    전환율 최적화

    7. IOT 마케팅 어플리케이션

    IOT는 지난 2~3년 간 가장 주목받는 마케팅 기술 중 하나이지만, 아무래도 일반 가전 전자 업체나 리테일 업체와 가장 연관성이 높아 다른 업계보다는 해당 업계에서의 중요도가 높은 편입니다.

    2020년까지 인터넷으로 연결되는 IOT 디바이스가 약 750억개까지 늘어날 것으로 예상되는데요, 즉 지구 상에 사는 인구 수보다 약 10배가 많은 디바이스들이 서로 커뮤니케이션을 하게 된다는 의미입니다. 그 의미는 결코 작지 않은데요, IOT 디바이스로 인한 모든 자료의 공유화는 우리의 삶의 방식을 많이 변화시킬 것입니다.

    IOT가 마케팅에 가져다 줄 다양한 기회와 사례들에 대한 자세한 내용은 여기에서 참조해보세요.

    IOT 마케팅 어플리케이션
    IOT 마케팅 어플리케이션

    8. 검색 엔진 최적화(SEO 및 오거닉 검색)

    모바일 마케팅 SEO 기술은 구글이 최근 발표한 모바일 인덱스와 AMP로 더욱 더 중요해졌습니다. 2016년 9월, 구글이 모바일 뉴스 콘텐츠 제공 서비스의 속도를 크게 높이기 위해 도입한 AMP 프로그램은 스마트폰 트래픽을 크게 높였습니다. AMP는 기본적으로 언론 매체들이 타깃이지만 블로그를 운영하고 있는 기업에서도 AMP 도입을 고려해야 할 것입니다.

    9. 웨어러블

    웨어러블 디바이스는 가장 인기있는 소비자 제품이기도 합니다.(애플 와치, 활동 추적자, 증강현실)

    10. 유료 검색 마케팅

    클릭 당 지불(Pay per Click) 과금 형태의 대표적인 예시인 Google AdWords는 ‘모바일 퍼스트’ 전략으로 검색 마케팅 기능들을 구축해왔습니다.

    11. 온라인 PR (인플루언서 마케팅 포함) 

    온라인 PR은 콘텐츠 마케팅, 소셜미디어 마케팅, SEO와 밀접하게 관련있어 항상 통합적으로 진행됩니다. 그러나 하이라이트받는 다른 디지털 마케팅에 비해 주목을 받지 못하고 있는 건 사실입니다.

    12. 커뮤니티

    브랜디드 니치(branded niche) 혹은 버티컬 커뮤니티(vertical communities)입니다.

    13. 디스플레이 광고

    온라인 배너 광고, 리타겟팅과 프로그래미틱 기능이 지원되는 디지털 광고 네트워크 및 소셜미디어 광고가 여기에 해당됩니다

    14. 제휴 혹은 공동 마케팅이 포함된 파트너십

    아무래도 디지털 마케팅에서 가장 소홀히 하는 부분이죠.

    다른 트렌드들…

    • 고객 기반 마케팅(Account Based Marketing, ABM): 대형 기업 고객을 둔 B2B 마케터를 위한 방법으로 특정 고객과 관계를 맺고강화하기 위해 맞춤 마케팅을 계획하고 관리하는 접근 방법입니다.
    • Digital OOH (Out-of-home): 기존의 옥외 광고(OOH)가 디지털화되면서 디지털 옥외광고 미디어(DOOH)로 진화하게 되었습니다.
    • 내부 직원 옹호자 및 피드백: 내부 직원은 가장 믿을 수 있는 브랜드 홍보대사입니다. 직원들이 자신의 SNS나 블로그로 기업의 디지털 콘텐츠들을 공유하여 자연스럽게 바이럴 될 수 있게 독려하세요.
    • 머신러닝: 위에서 말했듯이, 머신러닝과 인공지능 기술들이 빅데이터, 마케팅 자동화, 오거닉 검색, 그리고 소셜미디어 마케팅 등에 적용되고 있고 앞으로도 그 행보가 더욱 가속화될 전망입니다.
    • 옴니채널 및 멀티채널 기여: 이 채널들이 서로 지원하고 협력하는 관계임을 계속 인지시키는 것이 가장 중요합니다. 마케터들은 통합 마케팅 관점에서 채널들을 바라봐야 할 것입니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

    *취업 준비생 및 사회 초년생을 위한 소규모 그룹의 원데이 마케팅 코칭 수업을 진행하고 있습니다. 수강 신청 및 자세한 사항은 여기를 클릭하고 확인해주세요.