유튜브가 전세계적 대세로 자리 잡으면서 유튜브 광고 관련 문의 또한 다양해지고 있습니다. 과거 유튜브 광고는 영상 내 배너광고나 짧은 영상광고만 존재했던 반면, 최근에는 구글 애즈를 통한 디스커버리 영역 혹은 홈피드 영역까지 모든 광고주가 진행할 수 있을 정도로 그 활용성과 다양성은 높아지고 있습니다. 특히 홈피드 영역의 경우에는 별도의 세일즈 매니저가 배정된 계정에서만 구매할 수 있었고 그 비용도 하루에 수억에 달할 정도로 비쌌습니다.
구글 광고는 초창기 '강력한 리타겟팅 기능'으로 많은 광고주를 모집했습니다. 하지만 당시 광고의 성과는 그리 높지 않았습니다. 구글 광고가 키워드 광고로 전환 성과를 어시스트 하는 부분이라거나 브랜딩에 영향을 주는 부분들도 그 당시에는 그리 크지 않았었죠. (라고 쓰고 제대로 된 분석을 하지 못했다?가 더 정확할 수 있을 것 같습니다.)
하지만 지금 구글 광고는 확 달라졌습니다. 강력한 타겟팅 기술은 물론 무한대로 수렴하는 광고 인벤토리, 거기에 전세계적인 플랫폼인 유튜브와 국내에서 점점 높아지고 있는 구글의 검색 점유율. '안드로이드 폰'까지 더하면 구글은 바야흐로 현재 광고의 정점에 있다해도 과언이 아닐 정도로 놀라운 성과를 보여주고 있습니다.
그래서 많은 분들이 구글 광고를 집행하고 있지만 거대하고 강력한 기능에 비해 실제 퍼포먼스로 이어지는 성과는 초라하기 그지 없었습니다. 광고비용이 너무 높게 형성되어 있거나 혹은 광고비를 거의 소진하지 못하는 경우들도 있었습니다.
최신 기능과 기술 그리고 알파고로 대변되는 고도화된 A.I 기술의 구글이 왜 이런 초라한 광고 성과를 내는 것일까요? 그 이유는 첫 번째 여러분이 '구글의 기능을 100% 활용하지 못하고 있다.'는 것. 그리고 두 번째 '광고 전략이 부재하다.'라는 것이 그 이유일 것입니다.
구글 광고, 이렇게 하지 마세요.
구글 광고를 운영하면서 느껴지는 부분은 "와 이런 부분들까지 자동화 된단 말이야?", "와 이런 정도의 정교한 타겟팅이 가능하단 말이야?", "아니 개제 위치가 뭐 이렇게 많아?" 입니다.
자동화되는 부분이 많다보니 사람이 개입할 여지가 크지 않습니다. 어지간해서는 머신러닝이 학습을 통해 성과를 견인하는 시스템이죠. 특히 "실적 최대화캠페인(perfomence-max)"의 경우엔 '야, 돈만 넣고 소재만 넣으면 내가 알아서 해줄게.'라는 엄청난 수준의 광고 자동화 시스템입니다. 그러니 광고
관리자들은 그냥 소재만 넣고 돌리는 일 외에는 할 일이 없는 것이죠.
바로 이 점에서 우리의 문제가 드러나게 됩니다.
인공지능과 머신러닝은 학습을 통해 성과를 높힙니다. 그러려면 제대로 학습시키는 것이 중요합니다.
그런데 그냥 대충 소재 넣고, 랜딩페이지 설정해두고, 광고를 라이브시키면 머신러닝이 제대로 된 학습을 하지 못합니다. 잘못된 학습은 장기적인 성과 하락으로 이어지기도 합니다.
심지어 제대로 학습을 하지 못하는 경우까지 발생합니다. 머신러닝이 학습을 못하면 학습을 할때까지 더 긴 시간이 필요합니다. 그러려면 더 많은 광고 예산과 시간이 필요하겠죠.
하지만 대다수의 광고주들이나 광고예산을 집행하는 결정권자는 이런 상황을 지켜만 보지 못합니다. 성과 없이 광고비가 흘러만 가고 있는데, 심지어 언제 러닝이 완료돼서 성과가 나올지 요원한 상황이라면 당연히 광고를 중단하는 것이 일반적입니다. 이런 부분 때문에 충분한 변수 테스트가 힘들고 최적화가 제대로 되지 않아 성과가 나오지 않을 가능성이 발생하게 됩니다.
어떤 광고던 마찬가지겠지만 광고를 집행하자마자 성과를 내는 일은 매우 어렵습니다. 초반에는 다양한 변수를 테스트하여 통제하고 타겟을 발굴하고 소재와 랜딩페이지를 최적화 하는 시간이 필요합니다. 이 기간을 짧게는 1개월, 길게는 3개월. 정말 길게는 6개월 이상. 1년 이상이 걸리기도 합니다. 그리고 이 기간 동안에 충분한 예산으로 충분한 테스트를 해야 합니다.
구글 광고는 이런 부분들이 다른 광고들에 비해서 더욱 도드라지게 나타납니다. 성과가 나오기만 하면 다른 광고들보다 월등히 높은 퍼포먼스를 내지만 그곳까지 다다르는 시간과 비용이 타 광고들보다 높게 발생합니다. 그래서 이 기간을 최대한 단축하면서 머신러닝을 학습시킬 수 있는 노하우가 필요합니다.
페이스북 광고을 비롯한 다른 머신러닝 기반의 광고들 또한 최적화 작업이 필요한 것이 사실입니다. 하지만 다른 광고들이 최적화를 빠르게 완료하는 것과는 반대로 구글의 최적화 기간이 긴 이유는 무엇일까요?
이 이유는 고객을 추적하는 방식(페이스북은 USER ID, 구글은 쿠키 등, 구글도 USER ID나 Adid등 추척할 수 있는 기술들이 있지만 이번 글에서는 제외하겠습니다. 이렇게까지 말했는데 딴지 거시는 분이 계시다면 님 말이 다 맞아요.)과 깊은 연관이 있습니다만, 이 부분은 우리가 해결할 수 없는 부분이므로 논외로 하겠습니다. 우리가 해결할 수 있는 부분만 살펴보자면 바로 개제지면의 차이에 있습니다.
페이스북의 개제지면은 페이스북과 인스타그램의 각 피드 영역. 스토리영역, 탐색영역 등 페이스북이라는 플랫폼 내에 속해있습니다. 하지만 구글의 경우에는 구글 포털사이트의 메인 및 검색결과 뿐만 아니라 무한대로 수렴하는 여러 광고인벤토리들, 애드네트워크들, 그리고 유튜브를 포함한 여러 제휴 동영상 사이트들 등 개제위치와 지면의 갯수가 어마어마합니다. 또한 유튜브 채널 하나 하나가 각각의 광고 매체라고 생각하면 정말 어마어마한 광고판을 가지고 있는 것이기 때문에 이런 다양상 개제위치를 최적화 시키기 위해 조금 더 많은 시간과 노력이 필요한 것입니다.
그럼 어떻게 최적화를 시켜야 기간도 단축하고 효과를 높일 수 있을까요?
그 핵심 비법은 바로 고객에 대한 분석과 구매여정에 대한 분석, 마지막으로 분석 결과를 토대로 한 설계와 전략수립에 있습니다. 어떤 타겟에게 광고를 보여줄 것인가. 그들은 어떻게 우리를 인지하게 되고 관심을 갖게 되며 구매하게 되는가, 그리고 그들이 선호하는 앱이나 채널들은 무엇인가. 마지막으로 그들에게 어떤 메시지를 보여주고 구매를 유도할 것인가에 대한 전략을 수립해야 합니다.
세분화된 타겟 고객별로 여정을 분류하고 촘촘하게 설계하여 학습을 시켜야 합니다. 이렇게 학습을 유도해야 빠르게 학습하고 높은 퍼포먼스를 낼 수 있는 것입니다.
이렇게 고객을 타겟팅 할 수 있는 이유 또한 구글애즈가 보유한 강력한 타겟팅 기술에 있습니다. (이 부분에 대해서는 저희 유료 강의에서 진행하고 있기 때문에 추가적인 궁금증이 있으신 분들이라면 제 강의를 들어보시기를 권장합니다.)
구글 광고는 어떻게 활용하느냐. 그 설계와 전략에 따라서 무궁무진한 결과를 얻을 수 있는 광고 채널입니다.
cpc가 너무 많이 올라서 힘드시다구요? 예산이 너무 적어 힘드시다구요? 요새 전환율이 너무 떨어져서 힘드시다구요? 그렇다면 구글 애즈를 적극적으로 활용해보세요. 아마 좋은 성과를 보실 수 있으실 겁니다.
구글애즈, 직접 하기 힘드시다면 저희에게 광고 대행 문의를 남겨주세요. 무료 컨설팅과 함께 여러분들의 광고 성과를 높여드릴 수 있는 여러 솔루션을 제안 드리겠습니다.
