PPC의 미래: 기계 학습 및 이 새로운 역학에 적응하는 방법

최근에 Acquisio의 CEO인 Marc Poirier와 웨비나를 진행했습니다. 그 웨비나에서 우리는 기계 학습이 유료 검색 캠페인에 미치는 영향에 대해 논의했습니다. 그 이후로 Google은 검색을 위한 시장 잠재고객과 같은 새로운 '스마트' 기능의 출시를 발표하고 '전환 최대화'라는 새로운 입찰 전략을 출시하여 '스마트 자동 입찰' 기능을 향상했습니다. 이러한 기능을 유니버설 앱 및 스마트 디스플레이 캠페인과 같은 현재 기능과 결합하면 한 가지 분명한 사실이 있습니다. PPC의 미래는 머신 러닝과 머신 러닝이 제공하는 자동화 이점에 있다는 것입니다.

이 도움말에서는 이 새로운 역학에 적응하는 방법과 현재 AdWords에서 사용할 수 있거나 곧 제공될 몇 가지 새로운 기계 기반 기능에 대해 설명합니다.

PPC 전술가에서 PPC 전략가로 진화

우선, 기계가 ppc 전문가의 직업을 쓸모없게 만들지는 않을 것이라고 믿습니다. 그러나 기계 학습의 도래와 주요 작업을 자동화하는 기능은 역할의 성격을 바꿀 것입니다. ppc 전문가가 앞으로 가져오는 가치는 전략적 능력과 직접적으로 연관됩니다. 큰 그림을 볼 수 있고, 자신이 대표하는 비즈니스가 운영되는 시장을 완전히 이해하고, ppc를 조직의 전체 디지털 마케팅 프로그램의 전반적인 성장에 연결할 수 있는 사람이 승리할 것입니다. 기계는 우리가 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 데이터를 처리하고, 추세를 파악하고, 일상적인 전술 작업을 실행할 수 있습니다. 최근에 최적화를 자동화하는 기술 솔루션을 사용했습니다. 한 시간 내에 시스템은 내 계정에 추가할 수 있는 1,500개의 키워드를 찾아냈고, 제외어 검색이 가능한 $1,500에 가까운 지출을 식별했으며, 내 키워드 목록을 더 잘 배치하기 위해 올릴 수 있는 수백 개의 입찰가를 식별하고, 실적이 저조한 광고를 자동으로 일시중지했습니다.

이러한 일상적인 작업은 몇 분 대 몇 시간 만에 기계로 완료되었지만 내가 덜 바쁘다는 것을 의미하지는 않았습니다. 즉, 데이터 분석과 같은 더 높은 수준의 우선 순위에 집중할 수 있으므로 전반적인 성능을 더 잘 이해하고 이러한 학습 내용을 전략으로 변환하고 실행할 다음 테스트 세트를 계획하고 고객의 ppc 프로그램.

다음은 보다 전략적인 전략을 수립하고 성과를 한 단계 끌어올리는 데 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.

• 이해 관계자에게 가장 중요한 지표를 확실히 파악하고 레이저 빔처럼 집중하세요. 예를 들어, 리드 볼륨과 좋은 CPA가 모두 똑같이 중요한 것으로 보이는 계정이 있습니다. 그러나 내가 고객에게 가장 중요한 단일 지표를 정의하도록 강요하면 항상 성장의 측면에서 떨어질 것입니다.
• 이해 관계자의 가장 중요한 지표 또는 목표를 달성하거나 초과할 수 있는 모든 장애물을 이해하십시오. 경쟁인가? 높은 CPC? 낮은 전환율? 장애물에 대한 확고한 이해는 그러한 돌발 상황에 대한 계획을 세우고 이러한 장애물을 극복하는 데 도움이 되는 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다.
• 성과의 기본 동인을 친밀하게 파악하여 정보에 입각한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

제 경력을 통틀어 저는 더 큰 그림을 보기 위해 한 발 물러서서 ppc 계정을 운영하는 역학에 집중하는 경향이 있었습니다. 머신 러닝과 머신 러닝이 제공하는 자동화는 전략에 더 많은 시간을 할애할 수 있기 때문에 계정을 성장시키는 데 도움이 되었습니다. 그 과정에서 더 나은 조언과 더 많은 새로운 아이디어를 테이블에 제공할 수 있어 고객에게 제공하는 가치를 높였습니다.

새로운 기계 기반 기능:

다음은 현재와 가까운 장래에 모두 활용할 수 있는 몇 가지 AdWords 기계 학습 기능입니다.

Google 스마트 자동 입찰 : Google 스마트 자동 입찰은 타겟 CPA, 타겟 광고 투자수익(ROAS), 전환 극대화 및 향상된 CPC 입찰 전략으로 구성됩니다. 기계 기반 입찰의 장점은 잠재고객과 잠재고객의 전환 가능성을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 수백 가지 '신호'를 분석할 수 있다는 것입니다. Google은 실시간으로 처리되는 방대한 양의 데이터를 손끝에 가지고 있습니다. AdWords 시스템은 이러한 요소를 기반으로 입찰가를 동시에 최적화하여 광고주에게 가장 가치 있는 경매에 광고주를 배치합니다.

스마트 자동 입찰을 사용할 때 핵심은 너무 빨리 포기하지 않는 것입니다. 시스템은 학습하는 데 시간이 필요합니다. 즉, 처음에는 성능이 약간 일치하지 않을 수 있습니다. 시스템이 학습함에 따라 성능이 향상되고 결국에는 cpa의 양과 효율성이 증가하기 시작해야 합니다. 테스트가 잘 계획되고 통제된다면 계정에 대한 위험을 최소화하면서 이러한 새로운 전략을 테스트할 수 있어야 합니다.

스마트 디스플레이 캠페인 : 이 유형의 디스플레이 캠페인은 머신 러닝에 의해 완전히 제어됩니다. 계정의 타겟 CPA와 예산을 입력하고 헤드라인 및 이미지와 같은 광고 자산을 제공하기만 하면 시스템이 목표에 맞게 학습하고 최적화합니다. 스마트 자동 입찰과 마찬가지로 스마트 디스플레이 캠페인이 충분한 실적 및 트래픽 데이터를 누적하도록 하여 시스템이 학습하도록 하는 것이 중요합니다. 캠페인에 데이터가 많을수록 Google 시스템이 더 쉽게 성능을 최적화하고 향상할 수 있습니다.

구매 의도 잠재고객 : 이 기능은 디스플레이 네트워크용으로 몇 년 동안 사용되어 왔으며 곧 검색용으로 출시될 예정입니다. 다시 한 번 Google은 이전 검색 및 전환 기록과 같은 신호와 전환 가능성이 가장 높거나 구매 주기의 마지막 단계에 있는 콘텐츠를 식별하기 위해 소비되는 콘텐츠를 식별합니다. 이러한 유형의 사용자를 식별하는 유일한 방법은 기계 학습과 경매 기반 경매에서 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리하는 기계의 능력을 통하는 것입니다.

결론

지금은 ppc 업계에서 우리에게 흥미로운 시기입니다. 머신 러닝은 더 많이 배우고 더 빨리 실행할 수 있는 기회를 제공했습니다. 그러나 기계가 인간만큼 할 수 없는 한 가지는 ppc에서 파생된 모든 데이터를 번역하여 일관된 전략으로 바꾸는 것입니다.

보다 전략적인 접근 방식을 취하면 가치가 높아집니다. 큰 그림을 그리고 그것을 결과에 연결하는 능력은 당신의 영향력을 높이고 당신의 경력을 발전시키는 데 도움이 될 것입니다.