PPC 자동화에 대해 알아야 할 모든 것

자동화 기술은 2019년 마케터의 일반적인 관행입니다. 특히 SEM의 세계에서는 더욱 그렇습니다.

실제로 PPC 자동화를 사용하면 이미 가지고 있는 데이터를 사용하여 더 나은 전환 생성, 광고 최적화 및 올바른 트래픽 캡처를 시작할 수 있습니다.

이 기사에서는 PPC 자동화의 이점, 그것이 무엇인지, 오늘 시작하는 몇 가지 실용적인 응용 프로그램에 대해 설명합니다.

PPC 자동화의 이점

PPC 자동화를 살펴봐야 하는 이유에 대해 이야기하기 전에 PPC 자동화가 무엇인지 간단히 정의해 보겠습니다.

PPC 자동화는 기술, AI 및 기계 학습을 사용하여 SEM 노력을 최적화하는 것입니다. 사용 가능한 네트워크와 플랫폼의 수가 많기 때문에 유료 광고 캠페인을 수동으로 관리하는 것은 거의 불가능한 작업이 되었습니다. 이것이 브랜드가 디지털 미디어 활동을 확장하는 데 자동화 기술이 기본이 된 이유입니다.

PPC 자동화를 사용하여 마케팅 관리자는 최상위 전략 및 내부 프로세스에 집중할 시간을 확보할 수 있습니다. 이를 염두에 두고 워크플로에 PPC 자동화를 구현하면 정확히 어떤 이점이 있습니까? 몇 가지 일반적인 장점은 다음과 같습니다.

1. 입찰 관리: 일부에서는 이것이 과학보다 예술에 가깝다고 말하지만 확실히 후자에 가깝습니다. 또한 엄청나게 시간이 많이 걸립니다. PPC 자동화는 일반적으로 더 높은 정확도와 수익성으로 입찰을 관리할 수 있습니다.
2. 광고 크리에이티브 및 카피: 수많은 광고 그룹과 캠페인이 있는 대규모 계정의 경우 자동화를 사용하여 데이터 피드, IF 문 및 웹사이트 카피를 기반으로 광고 카피를 최적화할 수 있습니다.
3. 보고: 필요할 때 필요한 데이터를 가져옵니다. 방대한 양의 데이터를 정렬하고 랭글링할 필요 없이 전략적 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력을 생성합니다.

PPC 자동화를 시작하는 방법

이제 우리는 몇 가지 이점을 명확히 했습니다. 이제 PPC 자동화를 정확히 시작할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

아직 PPC 자동화를 시도할 준비가 되지 않았다고 느낄 수도 있습니다. 그러나 최소한 실험을 해야 하는 몇 가지 이유가 있습니다. 우선, 비즈니스가 성장함에 따라 지금 일부 캠페인에 자동화를 배포하면 성공을 준비하고 나중에 확장할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.

둘째, 많은 클라이언트를 관리하는 경우 자동화의 이점을 즉시 얻을 수 있는 클라이언트가 많다는 것을 알게 될 것입니다. 그렇다고 해서 전체 포트폴리오에 자동화 기술을 구현해야 한다는 것은 아닙니다. 대신 다음과 같은 요소를 기반으로 혜택을 받을 사람들을 분석하십시오.

1. 판매하는 제품 수 또는 제품
2. 그들을 위해 실행 중인 캠페인 수
3. 예산 규모

이를 염두에 두고 PPC 자동화를 구현할 때 고려해야 할 사항을 살펴보겠습니다.

1. 올바른 기술로 팀의 역량 강화

Google Ads가 더욱 정교해짐에 따라 즉시 사용 가능한 자동화 옵션이 확장될 것입니다. 많은 광고주의 경우 여기에서 시작하는 것이 가장 좋습니다.

다음은 Google Ads를 사용하여 PPC 노력을 자동화할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

스마트 캠페인: 소규모 비즈니스의 경우 스마트 캠페인은 큰 노력 없이 SEM 세계에서 시작하는 현명한 방법이 될 수 있습니다. 이것은 이제 새 Google Ads 계정을 열 때 기본 설정이며 소규모 비즈니스를 염두에 두고 설계되었습니다.

유니버설 앱 캠페인: 더 많은 앱 설치를 유도하기 위해 구축되었으며 일단 설정되면 최적화할 수 있는 것이 거의 없습니다. 타겟팅, 입찰 및 광고 크리에이티브까지 모두 Google에서 처리합니다. 크리에이티브 요소는 iOS App Store 및 Google Play Store에서 제공되는 데이터에서 가져옵니다.

목표 최적화 쇼핑 캠페인: 전자 상거래 및 DTC 브랜드에 대한 손쉬운 액세스를 제공하는 이 자동화를 통해 수백(수천 개)의 제품을 보다 쉽게 ​​관리할 수 있습니다. 이 캠페인 유형은 디스플레이 광고, 리마케팅 ​​및 쇼핑 광고를 자동으로 실행합니다. 45일 동안 수집된 전환 데이터는 판매 가치를 기반으로 최적화하는 데 사용됩니다.

동적 검색 광고: 위에서 언급했듯이 방대한 제품 인벤토리(또는 복잡한 제안을 위한 방문 페이지까지)를 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 동적 검색 광고를 사용하면 SEM 노력이 자동 조종 장치에서 실행됩니다. 모든 제품 데이터는 자동으로 통합되어 제품 데이터 및 사본을 기반으로 새 검색 광고를 만듭니다.

그런 다음 더 정교한 솔루션(예: Acquisio)이 있습니다. 타사 기계 학습을 사용하면 SEM 및 PPC 캠페인의 다음 영역을 자동화하고 최적화할 수 있습니다.

1. 사용자 정의 또는 사전 정의된 템플릿을 기반으로 제품 데이터를 기반으로 동적 캠페인 생성
2. 타겟 키워드 확장을 위한 검색어 관리
3. 광고 확장 라이브러리를 만들어 캠페인 및 다양한 채널에 적용
4. 입찰가 및 광고 크리에이티브를 자동으로 최적화하여 더 낮은 CPC로 전환을 생성할 수 있도록 합니다.
5. 가장 필요한 곳에 자금을 할당하기 위한 AI 기반 예산 분배(결과를 생성할 가능성이 더 높음)

2. 기계에 공급

PPC 캠페인을 적절하게 최적화하기 위해 선택한 기계 학습 도구는 올바른 결정을 내리기 시작하기 위해 올바른 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다.

예를 들어 스마트 캠페인은 기존 캠페인이 데이터를 수집할 만큼 충분히 오랫동안 실행된 후에만 작동하기 시작합니다. 즉, 기계가 일을 시작하려면 먼저 인간에게 배워야 합니다.

SEM에 대한 경험이 거의 없다면 먼저 기술을 익히는 것이 좋습니다. 참호를 겪은 사람들에게 이것은 평소와 같이 캠페인을 만드는 간단한 문제입니다. 귀하의 기술을 사용하여 모범 사례를 기반으로 하는 효과적인 광고를 만들고 있는지 확인하십시오.

모범 사례에 대해 말하자면 일관된 구조로 캠페인을 설정해야 합니다. 캠페인 생성에 "균일한" 접근 방식을 취하는 프로세스를 사용하면 머신 러닝 기술이 가장 효과적인 방법을 파악하는 데 도움이 됩니다.

가장 중요한 것은 캠페인 실행을 시작하는 순간부터 전환을 추적해야 한다는 것입니다. 최상의 결과를 생성하는 것을 선택하여 캠페인 구조의 기초로 사용하십시오.

3. 자동화는 무지를 의미하지 않습니다. 항상 모니터링하십시오.

선택한 자동화 플랫폼이 캠페인을 최적화하기 시작하면 편안하게 앉아서 제 기능을 발휘하도록 내버려 둘 수 있습니다...

그러나 이것은 실제로 매우 나쁜 생각입니다. 왜요? 인간과 마찬가지로 기계도 오류를 범할 수 있기 때문입니다. 그들은 우리가 경력 전반에 걸쳐 발전시킨 질적 맥락과 청중에 대한 이해를 기반으로 하는 것이 아니라 논리를 기반으로 결정을 내릴 것입니다.

자동화된 최적화 및 관리가 매우 빠르게 실행됩니다. 결과적으로 일이 빨리 잘못될 수도 있습니다. 그렇기 때문에 특히 첫 달 정도에 상황이 어떻게 흘러가고 있는지 예리하게 주시해야 합니다.

검증된 SEM 전략을 기반으로 구축된 프로세스를 설정합니다. 당신의 전략은 그 반대가 아니라 기계에 알려야 합니다. 이것을 제대로 하지 못하면 완전히 다른 영역(예산과 함께)에서 시간을 낭비하게 될 것입니다.

입찰 자동화로 결과 향상

우리는 기계 학습의 세계를 볼 때 염두에 두어야 할 몇 가지 모범 사례와 함께 PPC 자동화의 기본 사항을 다루었습니다.

이제 좋은 물건에 들어갈 시간입니다. 견고한 입찰 전략을 사용하면 SEM 캠페인의 수익성을 높이거나 낮출 수 있습니다. 그러나 입찰 관리는 종종 그 자체로 큰 작업이 될 수 있습니다. 이것이 지금까지 SEM 중에서 가장 인기 있는(그리고 아마도 가장 중요한) PPC 자동화 사용 이유입니다.

이전 섹션에서 언급했듯이 수동 입찰로 시작하십시오. 기계는 배울 것이 필요합니다. 기억하시나요? 따라서 낮은 CPC 입찰가로 시작하여 더 많은 데이터가 생성됨에 따라 서서히 높입니다.

최적의 CPC가 무엇인지 파악했으면 Google Ads의 실험 기능을 사용하여 자동 입찰이 수동 입찰보다 유리한지 확인할 수 있습니다.

왜 A/B 테스트인가? 직감이 옳고 Google의 자동 입찰이 더 적은 결과를 가져온다면 큰 번거로움 없이 되돌릴 수 있기 때문입니다. 그리고 좋은 소식은 자동 입찰 이 낙찰되면 생성한 모든 새로운 학습 내용을 잃지 않고 전체 캠페인에 적용할 수 있다는 것입니다.

다음과 같은 몇 가지 유형의 자동 입찰 전략이 있습니다.

1. 클릭수 최대화: 예산에 따라 최대한 많은 클릭수를 생성하는 것을 목표로 합니다.
2. 전환 극대화: 예산을 사용하여 최대한 많은 전환을 생성하는 데 중점을 둡니다.
3. 타겟 CPA: 전환에 중점을 두지만 사용자가 정의한 타겟 CPA에서만

다양한 자동 입찰 형식에 대해 자세히 알아보려면 Google 문서를 확인하세요.

전문가 팁: Acquisio의 Turing 알고리즘은 30,000개 계정의 데이터를 사용하여 전환 입찰가를 최적화합니다. 즉, 결과를 보기 시작하는 데 과거 데이터가 필요하지 않습니다. 여기에서 자동 입찰에 대해 자세히 알아보세요.

이 기사 전체에서 광고 크리에이티브에 중점을 두었습니다. 하지만 키워드 타겟팅은 어떻습니까? 고품질 트래픽이 없으면 최고의 카피 라이팅조차도 낭비됩니다. 다행히도 다양한 자동화 기능을 사용하여 새 키워드 검색을 자동화할 수 있습니다.

키워드 전환 최적화의 첫 번째 단계는 단일 키워드 광고그룹(SKAG)을 만드는 것입니다. 그렇게 하면 실적이 가장 우수한 키워드에 대해 더 적극적으로 입찰하여 그 과정에서 더 많은 노출과 클릭을 포착할 수 있습니다.

마지막으로 일부 플랫폼은 대상 검색 쿼리를 관리하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 Acquisio는 새로운 키워드 기회를 발견하고 제외 키워드를 관리하는 데 도움이 됩니다.

결론

PPC 자동화가 작동하려면 먼저 기본 사항을 숙지해야 합니다. 이는 합리적인 예산으로 결과를 생성하는 효과적인 광고 캠페인을 수동으로 설정하고 관리하는 것을 의미합니다.

그래야만 Google Ads의 자동화 기능이 시작되어 훌륭한 결과를 얻을 수 있습니다. 결국 나쁜 데이터에서 좋은 결과를 얻기는 어렵습니다.

또는 Acquisio와 같은 도구를 찾아볼 수 있습니다. 이 도구는 30,000개 이상의 계정에서 데이터를 풀링하여 최적화된 SEM 캠페인을 즉시 얻을 수 있도록 합니다.

이미지:

주요 이미지: Unsplash를 통해 / Simon Abrams

이미지 1: 작성자가 찍은 스크린샷, 2019

이미지 1: Google Ads를 통해

이미지 2: Acquisio를 통해