Google Ads 자동화의 축복과 저주
게시 됨: 2020-07-09자동화는 점점 더 우리 삶의 일부가 되고 있으며 Google Ads도 예외는 아닙니다. 지난 몇 년 동안 Google의 기계 학습 알고리즘이 개선되었고 자동화가 많은 수동 마케팅 작업을 대신했습니다.
이러한 변경 사항 중 일부는 마케터가 광고 계정에 대한 통제력 또는 통찰력의 감소를 한탄하게 하였지만, 경쟁의 장을 평평하게 하고 이전에 계정 관리에 사용되었던 많은 기계적인 최적화 작업을 제거함으로써 전반적인 변경 사항은 긍정적이었습니다. 마케터는 최적화에 들어가는 많은 변수를 수동으로 조작하는 대신 전략에 집중하고 새로운 아이디어를 테스트하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
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머신 러닝 및 자동화 이전의 Google Ads
자세한 내용을 살펴보기 전에 타임머신을 타고 Google Ads(당시 Google AdWords)에 기계 학습 및 자동화가 보급되기 전으로 시간을 되돌려 보십시오.
최대 CPC(클릭당 비용)가 $5.00인 키워드에 대해 입찰할 때 해당 키워드에 대한 클릭에 대한 최대 입찰가로 $5.00를 사용하여 입찰에 참여했습니다. 귀하는 Google에서 클릭이 더 가치 있다고 판단하는 경우 클릭에 대해 $5.00 이상을 지불할 의향이 있다고 언급하지 않았습니다.
그런 다음 다양한 측정기준에 대한 기준 입찰가 조정이 필요한 측정기준을 결정하기 위해 과거 분석을 수행해야 했습니다. 주중 및 데스크톱 장치는 성능 향상으로 인해 더 높은 입찰가가 필요할 수 있으며, 그런 다음 이러한 측정기준에 대해 입찰가 조정을 적용하여 성능 차이를 보완합니다.
이것은 유료 검색 마케터가 알고 있던 워크플로였으며 많은 수동 분석과 입찰가 조정이 필요했습니다. 복잡한 계정에서는 세분화된 수준에서 완료하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다.
모바일 앱 광고를 위해 다양한 게재위치와 타겟팅 방법이 있었습니다. Google 검색 캠페인에 있는 모든 타겟팅 및 기능을 갖춘 일반적인 검색 캠페인 설정이 있었습니다. 디스플레이 모바일 앱 설치 캠페인도 있었는데 앱 배치를 기반으로 최적화하거나 관심분야 및 리마케팅을 활용할 수 있습니다.
두 광고 형식은 일반적인 검색 및 디스플레이 캠페인과 유사하여 광고그룹별로 실행할 텍스트나 이미지를 맞춤설정할 수 있습니다. 일반적인 검색 또는 디스플레이 캠페인에서와 유사한 방식으로 데이터를 다운로드하고 분석할 수 있습니다. 실적이 좋은 게재위치와 키워드를 제외하거나 추가할 수 있습니다. 세상은 당신의 굴이었습니다.
웹 트래픽에 중점을 둔 표준 검색 캠페인의 경우 키워드를 추가할 때 해당 키워드의 검색 유형에 의해 실행될 수 있는 검색어를 정확히 알고 그에 따라 계정을 구성했습니다. 이는 종종 제어 및 성과를 극대화하기 위해 각 주요 일치 유형별로 세분화된 매우 세분화된 캠페인 구조를 의미했습니다. 이 구조는 키워드 검색 유형이 중복되어 계정 내 경쟁을 방지했습니다. 논리적이고 깨끗하며 매우 인간 친화적이었습니다.
그래서 그 이후로 무슨 일이 일어났습니까? 음… 이제 머신 러닝과 자동화가 위에서 설명한 Google Ads의 세 가지 주요 영역인 입찰, 모바일 앱 캠페인, 검색 키워드 검색 유형에 어떤 영향을 미쳤는지 살펴보겠습니다.
타겟 CPA 입찰: 마케팅 신의 개선 선물
타겟 CPA 입찰은 세부적인 분석, 수동 입찰 최적화, 최적의 입찰가에 전화를 걸어 측정기준 조정을 수행하는 데 드는 시간과 노력을 절약하기 위해 도입되었습니다.
타겟 CPA 입찰은 '캠페인에 대한 이력 정보 및 경매 시점에 나타나는 문맥 신호 평가'를 사용하고 '광고에 대한 최적의 CPC 입찰가를 자동으로 찾기 때문에 Google 알고리즘에서 최적의 수준에서 입찰하는 부담을 줍니다. 표시될 수 있는 시간입니다."라고 Google에 설명합니다.
타겟 CPA 입찰이 2007년에 도입되었을 때 알고리즘은 오늘날만큼 정교하지 않았습니다. 그 결과 구글이 최선의 입찰 결정을 내리길 바라는 마음으로 수동 CPC 입찰을 포기하고 실적에 대한 통제권을 포기해야 했습니다.
(우리 팀 간의 토론과 경험을 바탕으로) 그런 경우는 많지 않은 것으로 나타났습니다. 결과적으로 수동 CPC 입찰은 최적의 실적을 추구하는 많은 마케터가 여전히 선택하는 입찰 최적화 방법이었습니다.
최근에 Google의 머신 러닝 알고리즘을 활용하는 타겟 CPA 입찰 및 기타 스마트 자동 입찰 옵션이 훨씬 더 가능성이 높은 것으로 나타났습니다. 성능은 수동 CPC 입찰 최적화로 가능한 수준을 충족하거나 때로는 초과하기도 합니다.
Wpromote에서 우리는 매우 열린 마음을 유지하고 최적의 성능을 추구하기 위해 우리의 가정에 끊임없이 도전합니다. 이 철학에 따라 작년에 타겟 CPA 입찰이 실적에 미치는 영향에 대한 다중 클라이언트 테스트를 수행하기로 결정했으며 전반적으로 놀라운 결과를 보았습니다.
한 극단적인 경우에 한 고객은 수동 CPC 입찰에 비해 타겟 CPA 입찰을 사용하여 CPA가 42% 감소하고 전환수가 100% 증가하는 것을 보았습니다. 이러한 유형의 실적 상승은 타겟 CPA 입찰에서 일반적이지 않지만 올바른 시나리오에서 머신 러닝이 테이블에 가져올 수 있는 가치를 보여줍니다.
Google은 타겟 CPA 입찰 설정을 사용할 수 있는 옵션을 제공하지만 필수 사항은 아닙니다. 이는 마케터의 재량에 따라 행사할 수 있는 통제권과 선택권이 여전히 있기 때문에 중요합니다. Google에서는 원할 경우 수동 CPC 입찰을 통해 입찰가를 엄격하게 제어할 수 있습니다.
실제로 우리는 여전히 수동 입찰(Google 내 수동 CPC 입찰가 설정을 활용하지만 기술을 사용하여 실제로 이상적인 입찰가를 선택하고 입찰가 조정을 실행하는 것을 의미함)을 통해 더 나은 실적을 보았기 때문에 상당수의 고객에게 입찰하고 있습니다.
다양한 옵션을 테스트하고 비교할 수 있는 능력은 실적 극대화의 핵심이며 Google은 검색, 디스플레이 및 YouTube 네트워크 내 인벤토리 입찰에서 이를 가능하게 합니다. 타겟 CPA 입찰의 미래에 대해 낙관적이며 가능한 최고의 실적을 추구하기 위해 수동 입찰 CPC 최적화에 대해 계속 테스트하고 있습니다.
유니버설 앱 캠페인: 매우 제한된 옵션이 있는 블랙박스
극단적인 측면에서 Google의 모바일 앱 광고 솔루션은 자동화가 시작된 후 광고주에게 남은 통제 수준과 극명한 대조를 이룹니다.
Google이 2017년 유니버설 앱 캠페인으로 이전하기 전에는 광고하고 싶은 앱이 있었다면 선택의 여지가 많았습니다.
자체적으로 앱 설치 검색 광고를 실행하거나, AdMob(Google의 모바일 디스플레이 네트워크) 앱 설치 광고를 단독으로, 또는 YouTube 앱 설치 광고를 단독으로 실행할 수 있습니다. 이러한 캠페인 유형 내에서 타겟팅 옵션은 풍부하고 웹 중심 캠페인에서 달성할 수 있는 것과 거의 동일하며 상당한 제어 및 세분화로 달성할 수 있습니다. 또한 일반적인 측정기준(키워드, 광고 소재, 게재위치 등)으로 분류된 보고서를 가져올 수 있습니다.
그런 다음 Google은 UAC(유니버설 앱 캠페인)를 시작했고 모든 것이 바뀌었습니다. UAC를 사용하면 크리에이티브, 타겟팅 및 최적화에 대한 대부분의 제어를 Google 알고리즘에 포기해야 합니다. 그리고 UAC에서 얻을 수 있는 보고 및 통찰력의 수준은 매우 얕습니다. 간단히 말해서 Google은 UAC에서 대부분의 결정을 내리고 광고주에게 거의 노출되지 않습니다.
통제에 집착하는 퍼포먼스 마케터에게 이것이 의미하는 바는 무엇입니까? 이는 Google 알고리즘이 작업을 수행하는 데 가능한 최고의 정보를 갖도록 제어할 수 있는 제한된 사항에 대해 매우 신중해야 함을 의미합니다.
유니버설 앱 캠페인과 관련하여 마케터와 Google 알고리즘 간의 관계는 공생 관계로 발전했습니다. 사용할 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 광고 소재 입력을 계속 제어할 수 있지만 이러한 구성요소의 최상의 조합은 Google에서 결정합니다. 타겟팅할 잠재고객을 제어할 수는 없지만 앱 내의 앱 이벤트를 Google 인앱 전환 이벤트에 매핑하고 최적화하려는 이벤트를 선택할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 Google이 계속해서 다른 캠페인 유형에서 광고주의 통제권을 빼앗을 가능성이 매우 높고 Google의 전체 광고 플랫폼이 미래의 어느 시점에서 유니버설 앱 캠페인과 유사하게 되는 것은 상상할 수 없는 일이 아닙니다.
이러한 일이 발생하면 워크플로에 빠르게 적응하여 최적의 성능을 계속 이끌어내는 것이 중요하므로 정신적으로 준비하고 영향을 논의하는 것이 중요합니다.
키워드 검색 유형: 토마토, 토에모토
유니버설 앱 캠페인은 자동화 및 머신 러닝과 관련하여 스펙트럼의 극단에 있지만 Google Ads를 통해 흐르는 광고 지출의 작은 부분을 차지하므로 대부분의 광고주가 이를 사용할 필요가 없습니다.
Google의 핵심 광고 네트워크(Google Search Ads)를 보면 머신 러닝 자동화가 차지하는 역할은 훨씬 작지만 시간이 지남에 따라 그 역할은 확실히 증가해 왔습니다. 키워드가 자동화에 의해 어떤 영향을 받았으며 이것이 광고주에게 어떤 의미인지 살펴보겠습니다.
이전에 일치검색 키워드는 사용자가 검색하는 검색어와 정확히 일치한다는 것을 의미했습니다. 예를 들어 일치검색 키워드 [바나나 가판대]는 누군가가 '바나나 가판대', '바나나 가판대' 또는 기타 편차가 아닌 '바나나 가판대'를 정확하게 검색한 경우에만 바나나 가판대에 대한 광고가 게재됨을 의미합니다.
2012년에 키워드 검색 유형이 완전 검색 유형에 도입된 방식에 대한 첫 번째 변경 사항(복수형 및 철자 오류 포함)입니다. 이는 이제 [banana stand]라는 키워드가 "banana stand", "bannanna stand", "banana stnd" 등과 같은 검색어에 의해 실행될 수 있음을 의미했습니다. 이는 합리적이고 이해할 수 있는 변경이었습니다. 철자 오류와 복수형이 약간 다른 성능을 보였다고 주장했습니다.
2017년에 Google은 결합어, 접속사, 전치사, 대명사, 수량사, 조동사 및 조동사와 같은 기능 키워드를 포함하거나 무시함으로써 한 단계 더 나아갔습니다. 예를 들어, [LA 뉴올리언스행]이라는 키워드는 전치사 및 단어 순서가 변경되어 "LA에서 출발하는 뉴올리언스"라는 검색어와 일치할 수 있습니다. 의미는 비슷하지만 두 키워드 간의 실적은 크게 다를 수 있습니다.
이는 마케터가 깔끔한 계정 구조를 그대로 유지하기 위해 제외 키워드 해결 방법을 개발해야 했기 때문에 좌절감을 안겨주었습니다.
그런 다음 가장 최근인 2018년 10월에 Google은 일치검색의 의미를 다시 한 번 확장하여 "키워드와 동일한 기본 의미"를 가진 키워드를 타겟팅합니다. 본질적으로 이는 일치검색이 이제 귀하의 키워드와 동일한 의도를 가진 키워드를 타겟팅한다는 것을 의미합니다. [LA 뉴올리언스행 항공편]의 이전 키워드 예를 사용하면 기본 의미가 동일하기 때문에 "Fly to New Orleans from Los Angeles"라는 검색어와 잠재적으로 일치할 수 있습니다. 이는 중복을 최소화하면서 긴밀한 계정 구조를 유지하려는 마케터에게 훨씬 더 어려운 과제를 안겨줍니다.
이러한 모든 키워드 검색 유형 변경은 잠재고객 도달범위를 확장하고 키워드 목록 작성을 더 간단하고 빠르게 만들려는 의도가 있습니다. 즉, 캠페인 전반에 걸쳐 겹칠 수 있는 통제력이 떨어지고 지저분한 검색어 보고서라는 대가를 치르게 됩니다. 즉, 마케팅 담당자는 그 어느 때보다 부지런히 검색어 보고서를 가져오고 실적 및 구조적 요구 사항을 수용하기 위해 제외 키워드를 구현해야 합니다.
버클 업 및 더 많은 자동화를 위한 준비
기계 학습 및 자동화는 Google의 수년간의 제품 개발 및 실험 끝에 진정한 가능성을 보여주기 시작했습니다. 유료 마케팅 플랫폼 내의 자동화가 미래라는 것은 분명하며 마케터는 이것이 워크플로와 전략에 무엇을 의미하는지 결정하는 것이 좋습니다. 자동화는 이제 인간의 워크플로를 능가하기 시작하면서 가속화될 것입니다.
우리는 새로운 자동화 기능과 관련하여 가장 좋은 접근 방식은 천천히 발끝을 담그는 것입니다(*기침* UAC에 바로 뛰어들지 않아도 된다고 가정). 이를 통해 Kool-Aid를 마시기 전에 기존 워크플로 및 옵션과 관련된 성능을 평가할 수 있습니다.