"데이터 기반"은 부정 행위: 스프레드시트가 전략을 지시해서는 안 되는 이유

97층에서 우리는 이야기하는 것을 좋아합니다. 우리는 또한 대중 문화에 대해 이야기하는 것을 좋아하며, 텔레비전의 비유가 자주 논의되는 지점이라고 생각하는 것이 좋습니다. AI는 쓰레기통이라는 고전적인 비유를 들어보셨을 것입니다. 완벽하게 만들어진 인공 지능이 등장하여 궁극적으로 인류의 종말로 이어지거나 최소한 누군가의 하루를 망치는 시나리오입니다.

이것은 새로운 개념이 아닙니다. 사실, 세계에서 가장 잘 알려진 영화 및 TV 프랜차이즈인 Terminator , The Matrix , Avengers: Age of Ultron , 2001: A Space Odyssey , TRON , Logan's Run , Battlestar Galactica , Dr. 누가 , 그리고 목록은 당신이 고상한 Pixar 클래식, WALL-E에 도달할 때까지 계속됩니다(물론 나는 세상을 구하는 귀여운 로봇이 아니라 사악한 부조종사 로봇을 말하는 것입니다).

대중 문화가 어떤 징후라도 있다면, 우리 집단 전체가 차갑고 영혼 없는 데이터 와 관련하여 신뢰 문제가 있음이 매우 분명합니다. 하지만 그렇다면 왜 마케터들은 숫자에 그토록 열광하는 것일까요?

고유한 데이터 기반(다른 모든 사람과 마찬가지로)!

이제 오해하지 마십시오. 저는 데이터를 좋아합니다. 하지만 데이터를 사랑 해야 합니다. 디지털 마케터는 말 그대로 데이터 없이는 기능 할 수 없습니다 . 따라서 이력서나 에이전시 사이트에서 "데이터 기반"을 볼 때 거의 아무 말도 하지 않는 것처럼 보입니다.

모든 피자에 도우를 사용한다고 광고하는 피자 가게를 보는 것과 같습니다. 내 말은, 확실히, 그것이 대안보다 낫습니다(비록 반죽이 없는 피자 는 케토 군중에게 큰 타격을 주겠지만). 홍보해야 할 부분이 아닐 수 없습니다. 피자집 입니다 ; 말하지 않아도 우리는 이미 반죽이 방정식의 일부라고 확신합니다. 데이터와 현대 마케팅은 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 그러니 자랑은 그만하세요.

데이터가 지시해서는 안 됩니다.

또한 데이터 중심 사고방식에 결함이 증가하고 있다고 생각합니다. 즉, 데이터가 전략의 독재자 가 된다는 것입니다. 그러나 분석 프로그램에 통치권을 넘기는 것은 LA가 터미네이터 에서 화장된 방식과 정확히 일치하며 마케팅 전략과 동일한 일을 하는 것은 부주의가 약간 덜할 뿐입니다.

매우 도움이 되지 않는 블로그 게시물을 읽은 적이 있다면 가치 있는 롱테일 키워드를 본 다음 이를 캡처하도록 설계된 콘텐츠의 심하게 최적화된(그러나 궁극적으로 무가치한) 쓰레기 수거통을 함께 던진 일부 SEO로 거슬러 올라갈 수 있습니다. . 또는 다양한 가격 할인을 적용한 구매를 끊임없이 요청하는 이메일을 받은 적이 있다면 아마도 데이터에 따르면 사용자가 14.2회 이메일 이후에 구매한다고 나와 마케팅 자동화 전문가는 기초를 사용하면 더 빠르게 변환할 수 있습니다.

물론 분석적 통찰력은 매우 중요합니다. 그리고 데이터 만을 기반 으로 구축된 전략 은 때때로 효과 를 발휘할 수도 있습니다 . 그러나 수익은 거의 모든 것을 요구하는 살과 피 마케터와 함께 얻을 수 있는 것만큼 쌓이지 않을 것입니다. 요점은 데이터가 인간을 위한 마케팅 전략을 실행하지 않는다는 것입니다. 인간은 인간을 위한 캠페인을 하고, 우리는 그런 식으로 유지해야 합니다.

다시 말해, 로봇에게 핵무기를 맡기지 않고 스프레드시트가 마케팅을 대신하도록 놔두지 않습니다.

데이터는 끝이 아니라 마케팅 전략의 시작입니다

그러나 PJ, 당신은 디지털 마케팅에 있습니다. 데이터를 사용하지 않는다는 말씀이신가요?

아니요. 데이터를 사용하지 않는다는 말은 아닙니다. 오히려 데이터가 필요 합니다. 우리는 그것에 의존합니다. 항상 그래왔고 앞으로도 그럴 것입니다. 실제로 다음과 같은 이야기를 해보겠습니다.

내가 97층에서 실행한 경쟁 연구의 첫 번째 버전에서 우리는 Google의 첫 번째 페이지와 순위를 매기려는 페이지의 각 결과에 대해 43개의 측정항목을 수집했습니다.

걱정하지 마세요. 제가 계산해 드리겠습니다. 수동으로 채워지는 473개의 다른 셀입니다. 그리고 내가 수동으로 말할 때 나는 정말로 수동으로 의미합니다. 우리는 필요한 모든 것을 얻기 위해 10가지 다른 도구를 사용했습니다. 측정항목은 단어 수, 로드 시간, 백링크 팔로우, Google+ 공유(아직 늙었다고 느끼십니까?)에 이르기까지 다양했습니다. 단일 SERP는 누군가에게 1.5 – 3시간이 걸립니다. 이 경쟁적인 연구 방법 동안 많은 팟캐스트를 들었다고 가정해 보겠습니다.

그리고 시간이 많이 걸리기는 하지만 이 데이터 마이닝 방법은 치료적이고, 안정되고, 활력 을 주기까지 했습니다. 손으로 데이터를 수집하는 과정은 길었지만 참호에서 매시간 잘못된 전략을 몇 주 동안 절약했습니다.

그 이후로 97층에서 많은 것이 바뀌었습니다. 우리는 그 연구 프로세스를 독점 소프트웨어 제품군으로 확장했습니다. 이제 물론 우리는 API와 일부 사용자 정의 공식의 영광스러운 사용을 통해 필요한 모든 메트릭을 향상시키는 경쟁력 있는 연구 도구(나중에 더 자세히 설명할 예정)를 가지고 있습니다. 그러나 데이터가 더 나은 작업을 수행하는 데 도움이 되었다는 핵심 진실은 여전히 ​​남아 있습니다.

예, 우리는 데이터를 좋아합니다. 우리는 데이터를 존중합니다. 우리는 그것을 사용하고 남용합니다. 그러나 데이터는 그 자체로 바늘 을 움직이지 않습니다 . 모든 차이를 만드는 것은 데이터를 기반으로 취하는 조치 입니다.

본질적으로 우리가 꺼낸 프로세스를 간단하고 효과적이고 효율적인 것으로 압축한 새로운 독점 도구 세트가 자랑스럽지 않다고 하면 거짓말이 될 것입니다. 그러나 우리가 이러한 도구를 매우 좋아하는 이유는 캠페인의 최전선에서 시간을 절약할 수 있기 때문입니다. 첫 주 동안의 데이터 수집을 잘 조정된 데이터 가져오기 및 분석의 오후로 압축할 수 있다면 훨씬 더 앞서 있습니다. 하지만 아직 끝나지 않았습니다 .

데이터가 하루를 절약한 적이 있습니까?

모든 로봇이 나쁜 것은 아닙니다. 젠장, R2D2는 확실히 여유 시간보다 더 많은 것을 얻었습니다. 그리고 확실히 대부분의 경우 데이터가 무거운 작업을 수행합니다.

비교적 최근에 새로 온보딩된 클라이언트가 몇 년 동안 어려움을 겪었던 키워드로 우리에게 접근한 상황을 기억합니다. 그들은 그것에 대해 잘 최적화 된 페이지를 가지고 있었고 페이지에는 많은 링크가있었습니다. 서류상으로 그들은 이 키워드에 대해 더 나은 실적을 냈어야 했습니다.

옛날 옛적에 해당 페이지는 SERP에 대해 스크롤 없이 볼 수 있는 위치에 있었습니다. 그러다 떨어지기 시작했다. 클라이언트는 순위 하락에 대응하기 위해 페이지에 더 많은 사본을 추가했습니다. 그러나 더 많은 사본으로 인해 더 많은 사본을 추가해야 한다고 고객에게 제안했습니다. 고양이와 쥐의 이 게임은 첫 페이지에서 완전히 벗어날 때까지 계속되었습니다. 그리고 97층이 들어왔을 때 그들이 있었던 곳입니다.

상황을 평가한 후 우리는 해당 페이지를 독점 경쟁 연구 도구에 던졌습니다. 데이터 처리가 끝나면 답은 뻔했습니다. 그들은 페이지를 지나치게 최적화했습니다!

구글 프론트 페이지의 상위 10개 결과를 보면 SERP의 평균 단어 수가 1,983개였습니다. 그러나 우리 클라이언트가 구축한 페이지에는… 추측이 있습니까?

17,744 단어.

문자가 아니라 단어 . 아 그리고 페이지는 SERP 평균의 2배 이상 일치검색 키워드를 사용하고 있었습니다.

데이터에서 문제가 발생했습니다. 그것은 하루를 저장하는 데 도움이되었습니다. 그러나 데이터는 해결책을 제시하지 못했습니다.

우리는 키워드 사용에서 의미론적 분석, 교차 페이지 자기잠식을 완화하기 위한 전략적 내부 링크, 페이지 섹션을 전략적으로 자르고 재작업하는 것까지 모든 것을 포함하는 전략을 세웠습니다. 기본적으로 페이지를 최적화 해제했습니다. 위의 계획이 클라이언트와 함께 실행된 후 우리는 열매를 보았습니다. 일주일도 채 되지 않아 페이지 2에서 스팟 2로 점프했습니다.

내가 이 이야기를 좋아하는 이유는 다음과 같습니다.

1) 이 도구는 이미 너무 최적화된 것을 재최적화하는 데 시간을 낭비하지 않도록 함으로써 연구와 백엔드에서 많은 시간을 절약했습니다.

2) SERP 데이터는 우리를 매우 생산적인 토끼굴로 더 깊이 이끕니다. 더 많은 연구에 따라 매우 실행 가능한 전술을 산출한 식인 풍습.

3) 아마도 내가 가장 좋아하는 것인데, 우리는 백링크에 시간과 에너지를 낭비할 필요가 없었습니다.

데이터는 바늘을 움직이지 않습니다. 당신은

위의 이야기와 그 이전의 수백 일이 97층에서 일어났습니다. 데이터 없이는 기능할 수 없지만 숫자만으로는 기능할 수 없습니다. 그래서 디지털 분석 이 아니라 디지털 마케팅 이라고 합니다.

그것이 내가 이 산업을 사랑하는 이유입니다. 우리는 좋은 데이터를 갈망하고 배양한 다음 데이터의 지원 여부에 관계없이 대담하고 아름다운 무언가를 만드는 재미있는 유형의 인간입니다.

나는 사람들이 "글쎄, 이것이 데이터가 우리가 해야 할 일이라고 말하는 것을 들을 때 약간 소름이 돋는다." 죄송합니다만 이 스프레드시트에서 입찰 전략을 높이라는 암시를 드렸습니까? 당연히 아니지. 말씀하신 내용은 "입찰 전략을 높여야 한다고 생각합니다."였습니다.

그 전략을 소유하고 데이터가 당신을 소유하게 두지 마십시오.

데이터에 수갑을 채우지 마십시오. 표면 수준의 데이터 추론 너머를 볼 수 있는 용기를 갖고 자신의 지능적이고 문제 해결적인 인간 두뇌를 사용하여 나머지를 알아내십시오. 모든 것이 말해지고 완료되면 고객은 스프레드시트(또는 R2D2)를 고용하는 데 관심이 없기 때문입니다.