개인 정보 보호 및 자동화 시대에 검색어 보고를 최대한 활용하는 방법

검색 광고주는 변화에 익숙합니다. 그러나 혁신, 진화 및 새로운 기능으로 인해 많은 사람들이 이 업계에 관심을 갖게 되더라도 이를 따라잡고 계속 적응하는 것은 어려운 일입니다.

진화하는 개인 정보 보호 기대치 및 규정과 함께 자동화의 발전은 2005년에 검색 마케팅에서 일하기 시작한 이래로 가장 큰 변화의 시기가 되었습니다.

건전한 디지털 광고 생태계를 위해서는 사용자 신뢰가 필수적이라는 데 모두 동의할 수 있지만, 이러한 초점 변경은 종종 캠페인 데이터를 분석하고 활성화하는 방식을 뒤집습니다.

여러 면에서 검색어 보고의 변화는 이러한 변화와 이러한 변화가 제시하는 몇 가지 문제를 해결하는 데 도움이 되는 방법을 상징합니다. 파헤쳐 봅시다.

배경으로 2년 전 Google 정책 팀은 Google Ads의 검색어 보고에 대한 개인정보 보호 임계값을 높였습니다.

즉, 광고주는 고객이 비즈니스를 찾고 참여하는 데 사용하는 용어에 대한 정보가 적었고 전 세계 검색 관심도가 낮은 부문의 광고주가 가장 큰 영향을 받았습니다.

이 변경 사항은 2021년에 Google에 새로운 광고 제품 담당자 역할로 합류하기 약 6개월 전에 발생했습니다. 가장 먼저 더 잘 이해하고 싶었던 것 중 하나였습니다.

배운 내용은 다음과 같습니다.

왜 변화가 일어났습니까? 사용자 개인 정보를 더욱 안전하게 보호하고 개인의 검색이 특정 전환과 연결되는 것을 방지하기 위해 임계값을 업데이트했습니다. 광고주의 입장에서 그 가능성은 상당히 순하게 보일 수 있지만 사용자와 정책의 관점에서 보면 그렇지 않습니다.

왜 지금? 더 높은 소비자 개인 정보 보호 기대치와 진화하는 규제 환경은 더욱 날카로운 사용자 신뢰와 안전 렌즈를 통해 데이터 사용을 살펴봐야 합니다. 이러한 변화는 업계 전반에 걸쳐 데이터 사용 및 보고에 대한 광범위한 변화를 의미합니다. 검색어 보고서는 하나의 예일 뿐입니다.

이제 뭐? 이러한 움직임은 사용자 안전에는 긍정적이었지만 광고주에게는 분명히 지장을 주었습니다. 제품 팀은 검색어 보고가 검색 캠페인의 실적을 모니터링하는 데 필수적인 부분이라는 것을 알고 있습니다.

광고주는 이를 사용하여 사람들이 제품 또는 서비스를 검색하는 방식, 광고 및 방문 페이지가 해당 사용자에게 어떻게 공감하는지 이해하고, 광고를 실행했지만 예산 및 목표에 따라 관련성이 없거나 효율적이지 않을 수 있는 쿼리를 식별합니다.

내가 Google에 합류했을 때 그 팀은 이미 쿼리 인사이트를 표시하기 위해 개인 정보를 더 안전하게 보호할 수 있는 방법을 찾고 있었습니다.

검색어 인사이트

팀이 취한 첫 번째 새로운 접근 방식은 기존 검색어 보고 시스템을 재구축하여 광고 클릭으로 이어지지는 않았지만 보고서에 포함될 만큼 충분한 글로벌 검색량이 있는 용어를 표시할 수 있도록 하는 것이었습니다.

이 데이터를 통해 놓칠 수 있는 관련 수요를 확인하고 이를 사용하여 광고 소재 최적화를 알릴 수 있습니다.

이것은 좋은 단계였지만 이미 클릭과 전환을 유도하고 있는 검색어에 대한 더 많은 정보를 광고주에게 제공하지 않았습니다.

여기에서 검색어 인사이트가 나옵니다.

계정 및 캠페인 수준의 통계 페이지에 있는 이 새로운 보고는 검색어 보고서를 보완하는 데 유용합니다.

또한 개인 정보 보호 변경 및 자동화의 발전으로 보고가 어떻게 진화하고 있는지 보여주는 예이기도 합니다.

작동 원리

검색어 인사이트는 검색, 쇼핑 및 Performance Max 캠페인을 다루고 자동화를 사용하여 개인 정보 보호 방식으로 사이트로 트래픽을 유도하는 검색어에 대한 투명성을 높입니다.

검색 용어를 테마 카테고리 및 하위 카테고리로 자동 집계하고 그룹화하여 이를 수행합니다. 그룹화는 개인 정보 임계값으로 인해 검색어 보고서에 표시되지 않는 검색어를 포함하여 모든 검색어를 고려합니다.

검색어 데이터를 수집하려면 새 캠페인을 실행할 시간이 필요합니다. 7일에서 28일까지 기간을 조정하고 계정 수준에서 더 많은 데이터를 볼 수도 있습니다.

사용 방법

2022년 11월 Google Ads 스크린샷

사이트로 트래픽을 유도하는 주제에 대한 높은 수준의 보기를 얻고 모든 대상 국가의 전환, 전환 가치, 클릭 및 검색량과 같은 실적 측정항목을 볼 수 있습니다.

검색 카테고리, 전환 증가 또는 검색량 증가별로 검색어 테마를 볼 수 있는 필터도 있습니다.

예를 들어 검색량 증가율이 15% 이상(또는 미만)인 모든 카테고리를 볼 수 있습니다. 여기에서 테마를 클릭하여 하위 카테고리 및 검색어에 대한 세부 정보를 확인하고 실적을 검토할 수 있습니다.

이러한 인사이트는 광고주가 개별 쿼리를 쏟아붓지 않고 보다 광범위하고 의도 기반 테마에 집중할 수 있도록 설계되었습니다.

주제를 이해하기 위해 개별 검색어를 직접 그룹화하고 필터링하기 위해 검색어 보고서를 스프레드시트로 다운로드하는 데 익숙하다면 이러한 통찰력을 통해 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 상위 검색 카테고리를 빠르게 식별하고 이를 사용하여 더 많은 수요를 포착하기 위한 전략을 수립하십시오.

또한 검색어 인사이트는 자동화를 조정하여 캠페인 목표를 달성하고 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 방식으로 시스템을 제한하는 것을 방지하는 데 도움이 되는 요소에 초점을 맞추기 위해 보고가 발전하는 방식을 반영합니다.

저를 포함한 광고주들은 오랫동안 제외 키워드 목록에 추가할 키워드에 대한 검색 보고서를 마이닝하는 데 익숙했습니다.

수백 또는 수천 개의 개별 제외 키워드를 추가하는 것은 시간을 비효율적으로 사용하는 것이며, 이 작업을 돕기 위해 스크립트를 사용하더라도 목록이 너무 많으면 복잡성이 추가되고 실적에 영향을 미칠 수 있습니다.

물론 여전히 제외 키워드를 사용해서는 안 된다는 의미는 아니지만 스마트 자동 입찰을 사용하는 경우 모델이 목표에 맞게 최적화되므로 프로세스가 더 느슨한 접근 방식으로 변경될 수 있습니다.

검색어 인사이트를 사용하면 인기 있는 검색 카테고리를 중심으로 새로운 광고 크리에이티브를 테스트하는 것과 같이 보다 영향력 있는 변경 사항에 집중할 수 있습니다.

이 새로운 보고에 익숙해지고 세부 사항을 파헤치기 전에 테마 수준에서 축소하고 분석하는 사고 방식에 적응하는 데 약간의 시간이 걸릴 수 있습니다.

검색어 통계는 최근 베타가 종료되었으며 팀은 현재 광고주 피드백을 통합하고 있으며 이 기능을 계속해서 더 유용하게 만들 것이므로 업데이트를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.

미래의 성공을 보장하기 위한 재구상

업계가 개인 정보 보호 변화에 대응함에 따라 자동화는 측정 격차를 메워 사용자 개인 정보를 존중하고 보호하는 방식으로 광고주에게 더 ​​많은 투명성을 제공하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

전환 모델링은 또 다른 예입니다. 개인 정보 보호 또는 기술 제한으로 인해 광고 속성을 관찰할 수 없는 경우 머신 러닝을 사용하여 광고주에게 캠페인 성과를 더 완벽하게 이해할 수 있도록 합니다.

그런 다음 모델링된 전환은 자동 입찰 전략에 정보를 제공하고 실적 데이터가 불완전한 편향을 줄여 보다 효율적으로 만들 수 있습니다.

진화하는 풍경은 재창조가 필요합니다.

새로운 솔루션은 현재 상태와 다를 것이며 익숙해지는 데 시간이 걸릴 것입니다. 또한 계속 개선될 것입니다.

5년 전 Google이 첫 번째 스마트 자동 입찰 모델을 도입하여 전환을 최대화했을 때와 초기 시장의 반응을 생각해 보십시오(개선의 여지가 많았습니다).

그 이후로 머신 러닝은 기하급수적으로 발전했으며 오늘날 대부분의 광고주는 자동 입찰을 사용합니다.

검색어 보고의 변경 사항은 이 새로운 시대에 업계가 겪고 있는 주요 변화를 강조하고 새로운 접근 방식이 지속적인 발전과 광고주 피드백으로 계속 발전할 것임을 강조합니다.

추가 리소스:

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주요 이미지: thinkhubstudio/Shutterstock