꼭 알아야 하는 구글 마케팅의 기본 원리

 

구글 마케팅의 꽃 머신러닝

구글 마케팅의 장점을 상기시켜 본다면 방대한 빅데이터, 고도화된 광고 기술, 부동의 1위 검색엔진, 그리고 가장 큰 장점인 모든 광고를 한 곳에서 진행할 수 있다는 점이다. 구글 애즈는 기본적으로 머신러닝에 의해 최적화되는 머신러닝 기반의 광고 플랫폼입니다. 머신러닝이란 뭘까요? 혹시 유명한 컴퓨터와 사람의 바둑 대결인 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결이 일반 대중이 머신러닝에 대해 인지하게 되는 하나의 계기가 되었습니다. 알파고는 16만 개의 데이터로 하루에 3만 번의 대국을 할 수 있었으며 알파고의 1달은 바둑기사의 1000년과 같았습니다. 컴퓨터가 학습할 수 있는 알고리즘과 기술을 개발하여 훈련을 시켜 지속적으로 모든 경우의 수를 습득을 하면서 정보를 습득을 할 수 있습니다. 머신러닝의 조건은 학습을 위한 방대한 데이터와 슈퍼 컴퓨터라고 할 수 있습니다. 구글의 머신러닝 시스템도 알파고처럼 구글 애즈도 머신러닝을 통해 광고 데이터를 분석하여 최적의 성과를 낼 수 있는 방법을 학습을 하는 것입니다. 구글에는 월간 유저 10억 명이 넘는 플랫폼이 총 8개를 가지고 있습니다. 여기서 나오는 방대한 데이터를 가지고 최적의 광고 성과를 낼 수 있도록 머신러닝을 활용하고 있습니다. 마케터는 구글애즈의 머신러닝을 충분히 이용하려면 학습을 위한 충분한 광고데이터와 시간을 줘야 좋은 성과를 낼 수 있습니다. 

 

구글 광고는 실시간 입찰기반 광고(Real Time Bidding)가 적용됩니다. 일반적인 경매와는 다르게 무조건 비싼 입찰가가 낙찰되는 것이 아닌 품질평가점수를 반영하여 우선순위가 결정되게 되는 원리입니다. 품질 평가 점수는 광고 관련성, 방문페이지 품질, 예상클릭률이 있습니다. 광고 관련성으로는 검색어, 키워드, 광고 소재 등의 상호 관련성이 있습니다. 방문페이 품질은 랜딩페이지와 광고의 관련성, 사용자 편의성, 정보의 투명성 등 있습니다. 예상 클릭률은 유저가 실질적으로 광고에 얼마나 관심을 가지고 있는지 파악을 합니다. 품질 평가 지수가 높으면 입찰 비용이 감소하고 게재 순위 상승이 가능합니다. 품질 좋은 광고 콘텐츠 및 웹사이트를 갖춰야 하는 이유 중 하나입니다. 비슷한 개념으로는 네이버 검색광고에서도 품질지수가 있습니다. 하지만 품질지수가 높으면 cpc가 낮아지지만 네이버는 입찰가가 높으면 순위가 높게 노출이 되는 점이 다른 점입니다.

 

구글광고마케팅 캠페인 운영 및입찰전략

구글 마케팅을 성공적으로 진행하기 위해서는 명확한 캠페인 목표를 가지고 광고를 운영하면서 최적화를 시켜 궁극적으로 볼륨을 확장시켜 나가야 합니다. 구글 마케팅 진행 과정으로는 캠페인 방향성 설정을 통해 캠페인 목표 및 잠재고객을 설정합니다. 테스트를 통한 데이터 확보 및 최적화를 합니다. 충분한 학습 후 최적화 상태에서 광고를 확장하는 것입니다. 캠페인의 목표를 설정하는 것은 중요합니다. 마케팅의 방향성을 설정하기 때문입니다. 캠페인의 KPI와 전략을 수립하여 계획을 해야 합니다. 잠재고객 설정은 캠페인의 목표를 달성하기 위해서는 목표 광고 캠페인의 맞는 타깃을 찾아내는 것이 중요합니다. 다양한 타기팅 방법으로는 인구 통계 타기팅, 콘텐츠 타겟팅, 잠재고객 타겟팅이 있습니다. 구글 광고의 다양한 타겟팅 중 가장 큰 부분은 인구 통계 타겟팅입니다. 성별과 연령 등 기본적인 인구 통계적으로 특성을 활용한 타겟팅입니다. 콘텐츠 타겟팅은 광고가 게재가 될 위치나 콘텐츠를 기반으로 하는 타겟팅으로 주제, 게제위치, 키워드 등의 타겟팅이 존재 합니다. 잠재고객 타겟팅으로는 광고의 위치가 아닌 광고를 보게 될 유저의 특성을 기준으로 하는 타겟팅으로 관심분야나 구매의도를 기반으로 하는 타겟팅 기법입니다. 

 

목표의 맞는 입찰전략

인지도확보에 맞는 입찰 전략으로는 브랜드를 알리고 제품을 인지시키는 게 중요한 목표입니다. 노출, 도달, 조회와 같은 지표를 KPI로 삼고 가는 것이 중요합니다. 구글에서 활용가능하는 입찰전략은 타깃 CPM(동영상), 최대 CPV(동영상), 타깃노출점유율(검색)이 있습니다. 고려도증대는 웹사이트로 유입을 시켜 제품, 서비스에 대한 구매고려도를 높이는 게 목표입니다. 클릭, 클릭률, CPC 등 중요한 지표로 할 수 있습니다. 수동 CPC(디스플레이, 검색, 쇼핑), 클릭수 최대화(디스플레이, 검색), 최대 30% 입찰을 높이는 향상된 CPC(디스플레이, 검색, 쇼핑)를 활용할 수 있습니다. 전환을 목표로 한다면 회원가입, 장바구니 담기, 구매와 같은 실질적인 매출을 위한 전환 획득을 목표로 할 수 있습니다. 클릭률, 전호 나수, 전환율, 전환당 단가 등이 중요한 지표로 삼을 수 있습니다. 전환수최대화, 타깃 CPA, 타깃 ROAS가 존재합니다. 구글 마케팅은 머신러닝을 통한 최적화가 광고 운영의 핵심입니다. 머신러닝을 가장 성과중심적으로 잘 활용하기 위해서는 캠페인 목표 KPI에 맞는 입찰 전략을 고르는 것이 중요합니다.