데이터 기반 기여 및 Google 제품 간의 차이점

Gartner에 따르면 약 74%의 CMO가 2020년보다 2021년에 디지털 광고에 더 많은 비용을 지출할 것으로 예상합니다. 하지만 더 많은 투자를 해야 할 정확한 위치를 알기 위해 채널을 어떻게 평가할 수 있습니까? 잠재 고객이 유입경로의 다음 단계로 이동하도록 만드는 광고는 무엇입니까?

솔루션은 어트리뷰션에 숨겨져 있습니다. 즉, 전환 가치가 유입경로를 통해 사용자를 이동시키는 여러 채널에 분산되는 방식입니다. 그러나 일부 기여 모델은 그림의 일부만 보여줍니다. 그리고 이러한 데이터 격차는 매우 중요할 수 있습니다. 결국 7번의 터치의 법칙에 따르면 실제 구매는 고객이 브랜드와 8번째 상호작용할 때만 발생하는 경우가 많습니다. 그러나 모든 단계는 서로 영향을 미치고 결국에는 변환으로 이어집니다. 그렇다면 전환 경로를 객관적으로 평가하려면 어떻게 해야 할까요?

광고 거물인 Google은 표준 기여 모델에서 여러 채널을 추적할 수 있는 고급 옵션에 이르기까지 다양한 기여 솔루션을 제공합니다. 특히, 여러 제품을 사용하면 마케팅 채널에 대한 심층적이고 정확한 크레딧을 제공하는 데 도움이 되는 데이터 기반 기여 모델을 설정할 수 있습니다.

그러나 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 서비스를 어떻게 결정할 수 있습니까? Google Ads와 Search Ads 360의 차이점은 무엇인가요? 이 기사에서는 데이터 기반 기여를 제공하는 가장 인기 있는 제품을 검토하고 비교합니다.

Google의 데이터 기반 기여(DDA) 는 분석을 위한 고유한 시작점으로 광고 계정의 데이터에 중점을 둡니다. 사전 정의된 공식이 있는 표준 모델과 달리 DDA는 알고리즘을 사용하여 모든 사례를 다르게 분석하고 복잡하고 일관성이 없으며 다단계인 경우에도 깔때기에서 채널의 상호 영향을 평가합니다.

다양한 비즈니스 요구를 충족시키기 위해 Google은 다양한 서비스에서 DDA를 제공합니다. 이러한 서비스의 차이점은 분석된 데이터, 적용된 알고리즘 및 사용자 정의 수준에 있습니다. 그들 중 일부는 광고 클릭을 추적하고 키워드 및 유료 캠페인을 최적화하기 위해 설계된 반면, 다른 것들은 고객의 온라인 여정에 대한 전체 분석을 제공합니다.

특정 제품을 선택하기 전에 다음을 고려하십시오.

• 광고 예산은 얼마입니까?
• 귀하의 비즈니스 목표는 무엇입니까?
• 매달 평균적으로 얼마나 많은 전환이 발생합니까?

이제 데이터 기반 기여를 포함하여 Google에서 제공하는 제품에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

Google 애널리틱스 360을 사용하면 Shapley Value 방법을 기반으로 하는 MCF(다중 채널 유입경로) 데이터 기반 기여를 사용할 수 있습니다. 이 알고리즘은 기존 터치포인트를 통해 사용자의 경로를 분석한 다음 터치포인트 중 하나가 누락된 대체 변형을 생성합니다. 이것은 특정 채널이 전환 확률에 어떻게 영향을 미치는지 정확히 보여줍니다. 데이터 기반 기여는 다른 Google 제품(예: Google Ads, Campaign Manager 360)의 데이터를 포함하여 Google 애널리틱스로 가져온 모든 데이터와 함께 자연 검색, 직접 트래픽 및 추천 트래픽의 데이터를 평가합니다. Google Analytics 360의 DDA를 사용하면 유입경로에 있는 모든 사용자의 온라인 액션과 각 채널이 전환에 미치는 영향에 대한 개요를 얻을 수 있습니다. 이 옵션은 전환량이 많은 대규모 웹사이트에 가장 적합합니다 .

이 도구에서 DDA의 장단점과 함께 DDA를 사용하기 위한 Google Analytics 360의 최소 요구 사항을 확인합시다.

최소한의 필요 조건:

• 지난 30일 동안 15,000회의 클릭과 600회의 전환이 발생한 Google Ads 계정
• 전자상거래 추적 또는 목표를 설정해야 합니다.

이러한 요구 사항을 충족하면 Google 애널리틱스 360에서 DDA를 사용할 수 있습니다. 계속 사용하려면 지난 28일 동안 다음과 같은 최소 전환 기준을 충족해야 합니다.

• 경로 길이가 2회 이상인 각 유형의 전환 400회
• 특정 보기의 10,000개 상호 작용 경로

Google 애널리틱스 360에서 DDA의 장점 :

• 고객의 온라인 여정에 대한 전체 분석 얻기
• 전환에 가장 큰 영향을 미치는 광고, 키워드 및 캠페인 확인
• 전환에 대한 과거 데이터를 기반으로 수익에 대한 기여도 분배
• 각 터치 포인트에 할당된 크레딧 금액은 터치 포인트 순서에 따라 다릅니다.
• 데이터 분석이 즉시 시작되고 첫 번째 모델에 대한 보고서가 7일 이내에 제공됩니다.

Google 애널리틱스 360의 DDA 단점 :

• 높은 계정 비용: $150,000/년부터 시작
• 숨겨진 계산 논리: 보고서에 설명 없음
• 지속적으로 많은 클릭과 전환이 필요합니다.
• 오프라인 데이터(전화 통화, CRM 거래)는 포함되지 않습니다.
• Google Ads 계정 필요

Google Ads의 기본 기여 모델은 마지막 클릭이지만 최소 요구 사항을 충족하는 경우 데이터 기반 기여를 구성할 수 있습니다. 기본적으로 데이터 기반 기여는 광고에 대한 모든 클릭을 분석하지만 전체 고객 여정은 분석하지 않습니다. 이러한 클릭을 기반으로 모델은 구매하는 사용자와 구매하지 않은 사용자를 비교하고 전환으로 이어지는 이러한 광고 상호작용 간의 패턴을 식별합니다. 전환수를 늘리기 위해 DDA 모델의 정보를 기반으로 최적화된 자동 입찰 전략을 사용할 수 있습니다.

Search Ads 360과 달리 Google Ads에서는 여러 엔진에서 마케팅 캠페인을 실행할 수 없으며 덜 자세한 보고서를 제공합니다.

이 제품은 마케팅 캠페인과 키워드를 최적화해야 하는 중견 기업에 적합 합니다.

이제 최소 요구사항에 대해 알아보고 Google Ads에서 DDA를 사용할 때의 장단점을 비교해 보겠습니다.

최소한의 필요 조건:

• 지난 30일 동안 지원되는 네트워크에서 3,000번의 광고 상호작용
• 지난 30일 동안 300회의 전환

이 모델을 계속 사용하려면 지난 30일 동안 다음과 같은 최소 전환 임계값을 충족해야 합니다.

• 2,000개의 광고 상호작용
• 200 전환

Google Ads에서 DDA 모델의 장점:

• 키워드 및 유료 캠페인을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
• 입찰을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
• 비즈니스 목표를 달성하는 데 가장 중요한 역할을 하는 광고를 보여줍니다.

Google Ads DDA 모델의 단점:

• 온라인 사용자 여정의 전체 개요를 파악하지 마십시오.
• Google Ads에서 데이터를 보려면 연속 30일 동안 필요한 수준의 전환 및 클릭을 유지해야 합니다.
• 데이터가 필요한 최소값 아래로 떨어지면 기여 모델이 자동으로 선형으로 전환됩니다.

Search Ads 360은 Google Marketing Platform과의 기본 통합으로 인해 여러 엔진(Google Ads, Microsoft Advertising, Yahoo! Japan Sponsored Products, Baidu 및 Yahoo! Gemini)에서 마케팅 캠페인을 관리하는 데 도움이 됩니다.

기본적으로 Search Ads 360은 마지막 클릭 기여 모델을 사용하지만 최소 클릭 및 전환 요구사항을 충족하는 경우 DDA를 구성할 수도 있습니다. Google 애널리틱스 360 및 Google Ads와 달리 Search Ads 360의 데이터 기반 기여는 Google Marketing Platform용 전환 추적 시스템인 Floodlight의 활동을 분석합니다. 어트리뷰션은 유료 마케팅 캠페인에 초점을 맞추고 키워드 클릭이 전환에 미치는 영향을 보여줍니다. 또한 모델 데이터를 기반으로 입찰가를 자동으로 최적화하는 새 입찰 전략을 조정하거나 생성할 수 있습니다.

Search Ads 360 서비스는 유료 캠페인을 최적화해야 하는 전환수가 많은 웹사이트에 적합합니다.

Search Ads 360에서 데이터 기반 기여를 사용하기 위한 최소 요구사항과 장단점을 살펴보겠습니다.

최소한의 필요 조건:

• 지난 30일 동안 15,000회 클릭
• 지난 30일 동안 600회의 전환

Search Ads 360에서 DDA 사용의 장점:

• 거의 실시간으로 보고 데이터 가져오기
• DDA와 함께 스마트 자동 입찰 기술을 사용하여 자동으로 입찰가 최적화
• 최대 5개의 DDA 모델을 생성하여 다른 채널 그룹과 데이터 비교
• 오프라인 전환 업로드 가능
• 교차 환경 전환에 대한 계정

Search Ads 360에서 DDA 사용의 단점:

• 검색 및 디스플레이 노출 무시
• 완전히 정확하지 않을 수 있음: Search Ads 360은 모든 전환을 측정할 수 없는 경우 기계 학습 및 이전 데이터를 사용하여 전환 수를 모델링합니다.
• 유료 검색에 기여한 전환 수만 추적
• 모든 이점을 실현하려면 추가 설정이 필요함: Campaign Manager, 플러드라이트 액티비티 세트 및 Search Ads 360 Natural Search 보고
• Google Ads, Google Analytics 또는 기타 전환 추적 시스템에서 추적한 전환을 분석할 수 없음

Google의 데이터 기반 기여 모델은 데이터 분석에 대한 세분화된 접근 방식을 보장할 수 있는 알고리즘 모델 중 하나입니다. Google의 데이터 기반 어트리뷰션과 마찬가지로 OWOX BI ML 퍼널 기반 어트리뷰션은 고객이 퍼널을 통과하는 과정에서 광고 캠페인 및 채널의 효율성을 평가합니다. 또한 실시간 보고서를 제공하고 입찰가를 최적화하기 위해 계산을 가져올 수 있습니다. 그러나 Google 모델과 달리 OWOX BI 속성은 각각의 후속 이벤트가 이전 이벤트에 종속되는 일련의 이벤트인 Markov 체인을 기반으로 합니다. 이 알고리즘을 사용하여 OWOX BI 속성은 한 단계에서 다른 단계로 이동하는 것이 얼마나 어려운지 보여줍니다. 단계에서 이동하는 어려움이 높을수록 채널이 받는 가치가 커집니다.

또한 투명한 계산으로 인해 각 보고서의 이면에 있는 수치를 확실히 이해할 수 있으므로 예산을 안전하게 재할당할 수 있습니다. 마지막으로 OWOX BI의 어트리뷰션은 구글 제품에 비해 분석에 필요한 데이터 양이 적어 의미 있는 결과를 제공한다.

OWOX BI 어트리뷰션으로 얻을 수 있는 것을 살펴보겠습니다.

최소한의 필요 조건:

• 최소 전환 수는 세션 수에 따라 다릅니다. 객관적인 결과를 얻으려면 세션과 전환 사이의 다음 상관 관계를 권장합니다.

OWOX BI ML 깔때기 기반 속성의 장점 :

• 사용자의 오프라인 작업 추적
• CRM에서 구매 및 반품 제어
• 각 광고 채널의 효율성 평가
• 비즈니스 요구 사항에 따라 유입경로 사용자 지정
• 평가에서 관리되지 않는 채널 제외
• 유입경로 단계 비교 및 ​​효과 평가
• 머신 러닝으로 수천 개의 프로젝트를 기반으로 데이터 분석
• 각 사용자 집단에 대한 구체적인 접근 방식 파악
• OWOX BI 스마트 데이터에서 기성 보고서 가져오기
• 수집된 데이터를 사용하여 입찰가 및 잠재고객 관리

데이터 기반 기여를 제공하는 Google 제품을 사용하면 다양한 채널을 추적하고 Google 검색에서 가장 효과적인 온라인 광고와 가장 덜 효과적인 온라인 광고를 결정하고 사용자의 온라인 여정을 자세히 분석할 수 있습니다. Google의 데이터 기반 기여는 일반적으로 하나의 모델로 간주되지만 구현은 제품마다 다릅니다. 데이터를 효과적으로 측정하려면 데이터 유형에 맞는 서비스를 선택해야 합니다. 각 제품의 주요 초점은 다음과 같습니다.

• Google 애널리틱스 360 은 여러 채널과 유입경로에서의 상호 관계를 기반으로 모든 사용자 작업, 클릭 및 표시를 추적합니다.
• Google Ads 는 Google 검색에서 광고 클릭을 추적합니다.
• Search Ads 360 은 플러드라이트 액티비티와 유료 캠페인을 추적합니다.

OWOX BI를 사용하면 여러 서비스 중에서 선택할 필요가 없습니다. 하나의 제품에서 상위에 대한 투명한 계산과 더 적은 수의 최소 요구사항을 통해 Google의 데이터 기반 기여의 이점을 얻을 수 있습니다.