구글애즈 리마케팅태그(one google tag)
구글 광고의 성과를 제대로 트래킹 하기 위해서는 웹사이트 내에 구글 애즈 태그가 삽입이 되어있어야 합니다. 태그가 구글 광고를 추적하고, 소비자의 온라인에서의 활동을 집계한다고 생각하면 됩니다. 리마케팅 광고은 웹사이트에 방문하여 특정 액션을 한 유저의 기록을 수집을 합니다. 유저를 모수로 확보해 두었다가 그 타깃에게 다시 리타게팅을 하여 광고를 하는 것을 의미합니다. 리마케팅 광고는 신규 광고보다 전환성과가 높게 나타나는 특징을 가지고 있습니다. A라는 고객이 처음에 광고에 노출이 되었다고 생각을 합니다. 노출 후 웹사이트 방문을 하였지만 구매활동을 하지는 않고 나갔다가 다시 들오게끔 광고 2차 노출을 하여 재방문을 유도합니다. 유저 A를 다시 들어오게끔 광고 노출을 하는 것이 리마케팅 광고입니다. 설정하는 방법은 one google tag를 발급 및 적용합니다. 리마케팅 목록을 만들어서 캠페인에 리마케팅 타깃을 추가합니다. 태그를 발급하는 방법은 구글 애즈에 들어가면 우측 상단 스패너 모양을 클릭하면 공유 라이브러리 탭 안에 잠재고객 관리자가 있습니다. 잠재고객 소스에서 구글 애즈 태그 밑에 상세 보기를 클릭하면 됩니다. 최하단으로 내려오게 되면 태그 설정 박스 안에 직접 태그 설치를 클릭합니다. 원구글태그의 코드를 볼 수 있습니다. 전체 사이트 태그는 구글 광고를 통해 내 웹사이트에 방문했을 때 그 정보를 기록하는 기능을 하는 코드로 전체 태그를 먼저 복사하여 모든 페이지의 <head></head> 사이에 삽입하면 추적을 위한 설치를 할 수 있습니다. 정상적으로 태그 설치가 되었으면 이후부터 웹사이트에 누군가 방문을 하게 되었을 경우 태그에 방문자 방문기록이 남게 됩니다. 구글의 전체 사이트 태그뿐만 아니라 대부분의 광고용 태그는 웹사이트를 구성하는 HTML 문서 안에 삽입하여 작동화는 원리입니다. HTML의 기본 구조에 대해 어느 정도 이해를 해두는 것이 필요합니다. 리마케팅 목록을 만드는 방법은 구글 애즈 계정 우측 상단에 있는 도구 버튼을 클릭 후 공유 라이브러리 밑에 잠재고객 관리자를 클릭합니다. 잠재고객관리자, 잠재고객목록, +버튼클릭, 웹사이트 방문자 순으로 들어가면 됩니다. 리마케팅 목록으로 만들고 싶은 유형 및 규칙을 설정하면 잠재고객 생성이 가능합니다. 특정 태그가 있는 페이지의 방문자를 목록 회원으로 지정하면 나중에 태그를 이용한 전환액션을 만들 때 해당 액션이 일어나느 페이지를 방문한 방문자를 기준으로도 목록 생성이 가능합니다.
캠페인의 목표가 단순히 클릭을 얻는 것 이상 웹사이트에서 이끌어내야할 액션과 관련이 있다면 전환 추적을 통해 구글 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 업체 종류에 따라 유의미하게 여기는 전환은 다를 수 있습니다. 쇼핑몰이라면 상품을 판매하는 게 목표일 수도 있습니다. 콘텐츠 구독 서비스를 운영하는 비즈니스 구독은 가장 중요한 고객의 행동입니다. 따라서 각자의 비즈니스에 최적화된 전환 목표 설정이 필요합니다. 전환을 추적한다는 것은 마치 바코드 리더기로 판매하는 상품의 정보를 읽는 것이라고 생각을 하시면 됩니다. 웹사이트 전체에 심는 광고 추적 태그를 바코드 리더기라고 말할 수 있습니다. 광고 추적 태그가 읽어 들이는 정보는 바코드에 담긴 상품의 정보라고 할 수 있습니다. 마케터가 전환 액션으로 제대로 명시하지 않은 태그는 어떤 이벤트가 전환이지 알지 못하기 때문에 캠페인에 유의미한 행동인지를 알려면 전환액션 세팅을 제대로 해야 합니다. 퍼포먼스 마케팅은 웹사이트 내에서 고객이 하는 행동들에 꼬리표를 달아 추적함으로 비즈니스 성과를 높일 수 있는 유의미한 행동의 데이터를 활용합니다. 성장을 만들어 내는일, 추적한 행동을 이벤트라고 부르고 여러 이벤트 중 비즈니스 성과에 가장 의미 있는 이벤트를 전환이라고 말합니다. 추적한 이벤트를 바탕으로 한번 광고에 노출되었던 잠개고객에 거 광고를 다시 보내는 것을 리마케팅이라고 합니다.
기여도 모델
어떤 사람이 총 세가지의 광고를 보고 전환을 일으켰을 때 어떤 매체가 전환에 기여를 했는지를 정하는 것이 기여도 모델입니다. 기여도 모델에 따라 전환에 대한 기여도를 어떤 매체가 가져갈지가 결정합니다. 가장 일반적인 것은 마지막 클릭 모델이나 최근 점차적으로 다른 기여모델 활용도가 증가합니다. 특히 데이터 기반 모델은 구글 애즈 계정이 그동안 획득한 전환들을 머신러닝을 통해 분석하여 패턴을 찾아 데이터를 기반으로 기여도를 측정하는 방식입니다.
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