머신러닝에게 충분한 데이터를 제공할 수 있는 예산

여러 업체의 애드워즈 최적화 작업을 진행하면서 가장 안타까운 경우는 최적화가 거의 이뤄져 가는 단계에서 애드워즈를 중단하는 것입니다.

보통 하루 예산 3~5만원 사이로 진행할 경우 1~2개월 정도 진행이 되면 최적화가 이뤄 집니다. 물론 사이트의 구성이나 SEO, 제품 등 다양한 변수가 작용해서 최적화에 필요한 비용이나 기간이 달라질 수 있습니다. 하지만 특별한 경우가 아니라면 대체로 2개월 안팎에서 효율 높은 단계로 접어듭니다.

문제는 그때까지 실적이 매우 저조할 수 있다는데 있습니다. 최적화 이전에 구매전환이 하루 한두 개 정도 혹은 그 이하에 그칠 수도 있는데 광고주 입장에선 여간 곤혹스러운 상황이 아닐 수 없습니다.

이 과정에서 애드워즈의 머신러닝 알고리즘은 전환 가능성이 높은 고품질 트래픽을 찾기 위해 최대한 많은 수의 데이터를 수집/분석 하고 다양한 실험을 진행합니다.

구글이 광고를 노출하는 영역의 크기(도달범위)는 우리의 예상을 훨씬 뛰어넘습니다.

일단 유튜브만 해도 하루 50억 회 이상의 시청이 이뤄집니다. GDN은 300만개 이상의 사이트와 앱으로 구성되어 있습니다. 사이트의 모든 페이지에 한개 이상의 광고가 게재되고 여기에 방문수를 곱한 것이 대략적인 광고노출 횟수라고 보면 우리가 광고를 노출할 수 있는 범위는 엄청나게 넓다는 것을 알수 있습니다.

이렇게 넓은 도달범위 중 전환 가능성이 높은 영역을 찾아내는 작업입니다. 하루 이틀 동안에 이뤄질 수가 없겠죠.

타겟CAP, 향상된CPC 등 스마트 자동입찰을 사용할 경우 머신러닝이 고려하는 다양한 문맥신호는 수십억개에 이릅니다. 다양하다기보다 방대한 신호를 분석해서 전환 가능성이 큰 입찰을 찾아내는 것입니다.

다음은 자동입찰에서 참조하는 문맥신호 목록입니다.

  • 기기(디바이스)
  • 물리적 위치
  • 위치 의도
  • 주중 및 시간대
  • 리마케팅 목록
  • 광고 특성
  • 인터페이스 언어
  • 브라우저
  • 운영체제
  • 인구통계(검색 및 디스플레이)
  • 실제 검색어(검색 및 쇼핑 캠페인에 해당)
  • 검색 네트워크 파트너(검색에만 해당)
  • 웹 개제위치(디스플레이에만 해당)
  • 사이트 행동(디스플레이에만 해당)
  • 상품 속성(쇼핑 캠페인에만 해당)
  • 모바일 앱 평점(제공 예정)
  • 가격 경쟁력(쇼핑 캠페인의 경우 제공 예정)
  • 계절성(쇼핑 캠페인에 제공 예정)

캠페인 설정과 타겟팅, 광고문안, 키워드 목록 등을 점검하면서도 치명적인 오점이 발견되지 않는다면 가급적 주요 요소(항목)를 수정하지 않고 머신러닝의 학습이 순조롭게 이뤄지는 것을 관망하는 것이 좋습니다.