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Google의 Performance Max 캠페인은 광고계에 큰 파장을 일으키고 있습니다.제품이 일반 공급(2021년 11월)에서 강제 마이그레이션(2022년 9월)으로 1년도 채 되지 않아 출시되는 가장 빠른 주요 출시 제품 중 하나입니다.여기에서 우리는 PPC Town Hall 에피소드에서 일부 Google 직원을 포함하여 많은 고객 및 여러 PPC 전문가와 이야기하면서 수집한 몇 가지 팁을 공유할 것입니다.
통제가 광고 시스템의 주변부로 이동하고 있습니다.
Performance Max 캠페인은 Google Ads에서 사용할 수 있는 가장 자동화된 캠페인 유형 중 하나이며 제어 기능의 부재는 광고주가 우려하는 주요 원인 중 하나입니다.
그러나 창립자 Fred Vallaeys가 최근 저서 "Unlevel the Playing Field, the Biggest Mindshift in PPC History"에서 설명했듯이 광고주 통제는 자동화된 PPC 시대에도 여전히 존재합니다. 그들은 단지 큰 그림에 더 집중하고 세부적인 세부 사항에 대해서는 덜 중요하게 생각했습니다.다음과 같이 생각하십시오.
- 비즈니스 목표와 관련된 올바른 목표를 설정합니다.
- Google AI에 보다 시기 적절하고 자세한 전환 정보를 제공합니다.
- Google에서 광고 소재를 생성하고 검색어와 광고를 일치시키는 데 사용하는 구조화된 데이터 및 피드를 최적화합니다.
자동화에는 학습할 공간이 필요합니다.
역사적으로 PPC의 모범 사례는 밀접하게 테마가 지정된 광고 그룹과 일치검색 키워드를 사용하여 캠페인을 완전히 제어하는 것이었습니다.Performance Max에서는 키워드도 정적 광고도 없기 때문에 이 전략을 모방하기가 다소 어렵습니다.대신 기계 학습은 관련성이 있을 수 있는 쿼리를 즉석에서 결정한 다음 각각에 대해 동적 광고를 생성합니다.
따라서 Performance Max의 제어력 부족에 대한 무모한 반응은 자동화를 지배하고 20년 이상 긴밀한 제어를 유지해온 우리에게 익숙한 방식으로 작동하도록 하는 방법을 찾는 것일 수 있습니다.
그러나 Kasim Aslam과 같은 일부 광고주는 최근 PPC 시청에서 기계에 더 많은 실험 공간을 제공하는 것이 나쁜 일이 아닐 수도 있다고 지적했습니다.작은 상자에 벼룩을 담는 것과 같습니다.벼룩은 몸 높이의 150배인 8인치를 뛰어 넘을 수 있습니다.그러나 1인치 높이의 상자에 하나를 넣으면 그 이상으로 점프하는 법을 배우지 못하고 잠재력을 낭비하게 됩니다.PPC 자동화와 동일할 수 있습니까?
얼마나 엄격하게 제어하든 기계는 사용자가 요청한 결과를 편안하게 생성하는 트래픽 조각을 식별합니다.결국 더 많은 결과를 원하고 일부 경계를 변경할 때 이미 잘 알고 있는 영역에서 계속 작동하는 것을 우선시할 수 있습니다.
따라서 기계가 테스트할 수 있는 자유를 허용하고 예상치 못한 곳에서 전환할 사용자를 찾아 최대한의 증분성을 달성할 수 있도록 해야 합니다.
다음은 기계 학습이 제약을 받지 않을 때 광고주에게 좋은 역할을 하는 구체적인 예입니다.최근 Optmyzr가 확장 텍스트 광고를 대체한 반응형 검색 광고(RSA)의 영향을 확인하기 위해 1억 7천만 개의 광고를 평가했을 때 기계에 더 많은 호흡 공간을 제공하면 더 많은 전환이 발생한다는 것이 분명했습니다.
주된 이유는 RSA가 있는 광고그룹이 RSA가 없는 광고그룹보다 약 2배 더 많은 노출수를 얻었기 때문입니다. 그 이유는 기계가 새로운 검색 횟수와 관련성이 높은 광고를 만들 수 있었기 때문입니다.전환율은 약 11% 더 나빴지만 노출수가 크게 증가하여 이를 상쇄했습니다.
자동화가 학습하는 데 걸리는 시간에 대한 기대치 설정
RSA와 공유하는 광고 제어 기능의 부족 외에도 Performance Max는 광고주가 시도할 수 있는 신경을 자극하는 제안이 될 수 있는 다른 많은 자유를 보여줍니다.
- 광고주가 완전히 작성한 광고가 아닌 광고 자산과 함께 작동합니다.
- 검색 캠페인에서 확장검색 키워드가 작동하는 것처럼 키워드 경계가 거의 없이 작동합니다.
- 입찰가는 제한적인 최대 CPC가 아닌 광고주 목표에 따라 자동화되고 결정됩니다.
작동하는 것을 배우는 것은 기계에게 시간이 걸리며 학습 속도를 높이는 데 도움이 되는 방정식에 인간의 통찰력을 더하기가 상대적으로 어렵다는 사실이 실망스럽습니다.Performance Max를 최대한 활용하려면 실험하고 배우는 데 상대적으로 방해받지 않는 2주의 시간이 필요합니다.
에이전시와 PPC 관리자는 고객이 이러한 대기에 대비할 수 있도록 해야 합니다.업계에서 PPC의 주요 이점이 결과의 즉각성과 즉각적인 최적화를 수행할 수 있는 해당 능력이라고 오랫동안 선전해왔기 때문에 이러한 기대치를 설정하려면 약간의 고객 재교육이 필요합니다.클릭이 거의 실시간으로 보고되는 것을 여전히 볼 수 있지만 기계가 실험하고 학습할 시간이 있을 때까지 코스를 수정하는 것은 잘못된 움직임일 수 있습니다.
고객이 최적화를 시작하기 전에 기계가 학습하도록 할 계획을 알고 있는지 확인하십시오.
광고주는 기계에 시간을 주어야 하며 아직 학습 중인 캠페인의 지속적인 조정을 방해하지 않아야 합니다.Optmyzr에는 광고주가 Google에서 실험을 이해하는 데 도움이 되는 몇 가지 훌륭한 도구가 있습니다.
광고 자산은 캠페인의 성공 여부를 결정합니다.
타겟팅 및 입찰 최적화는 역사적으로 훌륭한 PPC 캠페인을 운영하는 데 있어 가장 중요한 요소였습니다.물론 광고도 중요했습니다.그러나 최고의 광고를 가지고 잘못된 청중에게 보여주거나 너무 많은 비용을 지불하면 좋지 않은 결과를 얻게 됩니다.반면에 적절한 가격에 적절한 잠재고객에게 게재되는 평범한 광고는 여전히 좋은 성과를 낼 수 있습니다.
그러나 이제 Performance Max에서는 광고주가 키워드나 입찰가를 선택하지 않습니다.그래서 갑자기 크리에이티브가 훨씬 더 중요한 최적화 수단이 되었습니다.텍스트 광고만 작성하던 많은 광고주에게 이제는 동영상 광고도 요청한다는 사실만으로도 벅찰 수 있습니다.
고객과의 대화에서 들은 조언은 완벽한 광고보다 신선한 동영상 광고가 더 중요하다는 것입니다.광고가 정기적으로 부실해지고 결과를 얻지 못하는 소셜 미디어 광고와 훨씬 더 비슷합니다.
따라서 여기에서 우리가 제공하는 조언은 비디오 광고를 지나치게 생각하지 말라는 것입니다.휴대전화에서 간단한 광고를 촬영하거나 이미 보유하고 있는 자산의 용도를 변경하세요.둘 다 아름답게 보일 수는 없지만 기계에는 청중이 이러한 광고를 클릭하도록 유도하는 방법이 있습니다.잠재 고객이 사이트에 들어오면 수년 동안 방문 페이지에서 수행한 모든 노력을 이어받아 새로운 잠재 고객이 고객이 될 수 있습니다.
RSA와 같은 광고 형식에 대한 텍스트 자산 최적화와 관련하여 Optmyzr는 자주 사용하는 자산이 잘 수행되고 있는지에 대한 통찰력을 제공하고 현재 자산이 게재되지 않을 때 새 사본에 대한 변형을 제안함으로써 이를 상당히 간소화할 수 있습니다.
구조에 유연성이 있습니다.
아직 가지고 있는 또 다른 컨트롤은 캠페인 구조와 관련이 있습니다.
전자상거래 광고주는 계속해서 쇼핑 캠페인을 사용하여 완전히 제어하거나 스마트 쇼핑 캠페인을 Performance Max로 마이그레이션할 수 있습니다(이 작업도 자동으로 수행됨). 과거에 잘 작동했던 구조에 대한 동일한 개념이 계속 작동할 수 있습니다.
예를 들어 이익 마진을 기반으로 다른 캠페인을 유지 관리하여 다른 타겟 ROAS 값을 설정하여 전체 회사 이익을 극대화할 수 있습니다.피드에서 맞춤 라벨을 사용하여 제품을 다양한 캠페인, 자산 그룹 또는 목록 그룹으로 분할합니다.
이와 같은 고급 구조에서 중요한 최적화 단계는 Google Ads 계정이 올바른 위치에 올바른 제품을 포함하도록 하는 것입니다.
지속적으로 변경되는 인벤토리 또는 대규모 제품 카탈로그를 보유한 광고주의 경우 Optmyzr의 Shopping Campaign Builder 및 Shopping Campaign Refresher와 같은 도구는 궁극적으로 Performance Max의 성공에 기여하는 지루한 계정 구조 유지 관리의 대부분을 자동화할 수 있습니다.
몇 가지 최종 컨트롤
다음은 광고주가 Performance Max 캠페인을 계속 제어할 수 있는 몇 가지 방법입니다.
마케팅 목표 및 목표
전환이 실제로 무엇인지 Google에 가능한 한 최상의 버전을 제공하고 있는지 확인하십시오.전환 가치 규칙을 설정하여 전환 가치를 더 잘 나타내거나 오프라인 전환 가져오기를 사용하여 더 정확한 데이터를 얻으세요.
캠페인 예산
여전히 캠페인에 예산을 할당할 수 있습니다.이것이 하나의 Performance Max 캠페인에서 다른 캠페인으로 예산을 이동하는 것이든, Performance Max와 검색 또는 쇼핑 캠페인 간에 예산을 이동하는 것을 의미하든, 심지어 다른 플랫폼 간에 예산을 이동하는 것이든, 예산 최적화를 통해 비용을 최대한 활용할 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다. 그 중 많은 것이 Optmyzr에서 수행하기 쉽습니다.
지역 타겟팅
자동 입찰을 사용하면 전통적으로 실적이 저조한 위치에서도 적절한 가격으로 전환을 얻을 수 있어야 합니다.지역 입찰가 조정은 스마트 자동 입찰에서 작동하지 않지만 여전히 지역별로 다른 캠페인을 만들어 각 지역에서 더 나은 ROAS 또는 CPA 타겟과 광고 자산을 가질 수 있습니다.
피드
피드 최적화는 "큰 그림" 수준에서 PPC를 관리하는 좋은 예입니다.'구식' 쇼핑 캠페인에도 키워드가 없습니다.그러나 판매자 피드에서 제품을 설명하는 데 사용하는 단어는 Google에서 광고를 표시하는 검색어에 여전히 영향을 미칩니다.따라서 피드 관리는 중요한 최적화 기술이며 Optmyzr에는 피드 기반 데이터를 최적화하는 데 도움을 원하는 고객을 위한 베타 버전이 있습니다.
청중
PPC의 원래 타겟팅 방식은 키워드를 통한 타겟팅이었지만, 타겟에 대한 오디언스의 중요성은 계속 커지고 있습니다.기존 잠재고객을 지정하면 Google에서 새로운 잠재고객(기존 잠재고객 목록에 없는 잠재고객)을 타겟팅하는 데 도움이 됩니다. 또는 Performance Max와 같은 캠페인에 중요하다고 생각하는 잠재고객을 추가하면 더 나은 결과를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
계정 마이너스
Performance Max 캠페인은 시스템에 입력할 수 있는 한 제외 키워드를 존중합니다.따라서 계정 담당자의 도움을 받아 캠페인 수준에서 제외 키워드를 업로드할 수 있습니다.그리고 Optmyzr과 같은 도구를 사용하여 계정 수준의 제외 게재위치를 설정하면 사용자가 광고를 클릭하도록 유도하고 좋은 전환을 유도할 가능성이 낮은 앱과 사이트에서 낭비되는 수천 달러를 절약할 수 있습니다.
결론
Performance Max의 도입으로 PPC 광고주가 회사와 고객의 전환을 유도하는 캠페인을 관리하는 방법이 변경되었습니다.그리고 많은 경영진이 시스템 주변부로 이동했지만 광고주가 디지털 마케팅 공간에서 계속해서 자신의 가치를 입증하기 위해 할 수 있는 많은 일(여기에서 공유한 것처럼)이 있습니다.Optmyzr의 기능 중 일부를 테스트하고 더 흥미로운 베타 버전에 참여하려면 무료 평가판을 시작하거나 [emailprotected]에 이메일을 보내 지원 팀에 문의하세요.
