SEMrush 사례 연구: Facebook 광고에서 원시 비용 데이터를 수집하는 이유는 무엇입니까?

SEMrush는 검색 결과에서 웹사이트의 가시성을 관리하기 위한 서비스입니다. 여기에는 SEO, PPC, 캠페인 관리, 콘텐츠 마케팅 및 마케팅 연구를 위한 플랫폼이 포함됩니다. SEMrush는 전 세계적으로 5백만 명 이상의 사용자를 보유하고 있으며 eBay, Quora, Booking을 포함합니다. com, BNP Paribas 및 기타 회사의 고객입니다.

각 지역의 SEMrush 오디언스에는 고유한 특성이 있으며 사용자를 유치하기 위해 광고에 대한 클릭만 추적하는 것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 따라서 SEMrush는 광고 캠페인의 효과를 올바르게 평가하기 위해 클릭, 비용 및 UTM 태그에 대한 통계 이상의 것이 필요합니다.

이 기사에서 SEMrush 데이터 분석가인 Konstantin Perevozchikov는 자신의 팀이 Facebook 광고 → OWOX BI의 Google BigQuery 파이프라인을 사용하여 수집한 원시 데이터를 사용하여 광고 캠페인의 효과를 분석하는 방법을 설명합니다.

우리는 두 가지 방법으로 Facebook 광고 계정에서 비용 데이터를 수집했습니다.

1. OWOX BI Facebook 광고 → Google Analytics 파이프라인을 사용하여 비용 데이터, 클릭, 노출 및 UTM 태그를 가져온 다음 Google Analytics → Google BigQuery 파이프라인을 통해 Google BigQuery에 업로드합니다.
2. Facebook 광고 계정에서 Google BigQuery로 특정 데이터를 업로드하는 SEMrush 팀이 작성한 자체 스크립트를 사용하십시오.

이 접근 방식에는 몇 가지 단점이 있었습니다.

첫째, 필요한 모든 데이터를 얻지 못했습니다. 예를 들어 광고 영역 데이터와 광고 조회 후 사용자 행동의 비용을 계산하는 데 필요한 데이터를 얻지 못했습니다. 또한 다른 계정과 다른 날짜의 데이터를 수동으로 결합하고 모니터링해야 했습니다.

둘째, 모든 데이터 수집 작업을 해결하고 Facebook API의 정기적인 변경에 대비할 수 있도록 자체 솔루션을 지원하고 마무리해야 했습니다. 이를 위해서는 프로그래머에게 지속적으로 비용과 시간과 비용을 지불해야 했습니다.

그래서 우리는 OWOX BI의 새로운 Facebook 광고 → Google BigQuery 파이프라인을 시도하기로 결정했습니다. 이 파이프라인은 필요한 모든 데이터를 편리한 형식으로 수집하고 관련성을 모니터링하며 즉시 사용할 수 있으므로 데이터를 병합하기 위해 수동으로 아무것도 할 필요가 없습니다.

OWOX BI는 Facebook 광고 계정에서 다양한 데이터가 포함된 약 200개의 필드를 다운로드합니다.

각 SEMrush 제품에는 별도의 개발 및 마케팅 팀이 있고 각 팀에는 자체 프로모션 예산이 있기 때문에 이것은 중요합니다.

각 팀의 광고 투자 효과를 평가하려면 세션 비용뿐만 아니라 세션 내 개별 행동의 비용도 계산해야 합니다. 그리고 세션에 대한 비용이 아니라 행동에 대한 비용을 귀속해야 합니다. 이렇게 하면 전환 액션 W, Y 및 Z에 대해 지불한 금액 X가 우리에게 허용되는지 여부를 확실히 알 수 있습니다. 그러면 각 팀은 동일한 세션에 여러 주요 작업이 있더라도 CPA(작업당 비용)를 계산할 수 있습니다.

OWOX BI를 통해 Facebook에서 얻은 데이터를 통해 심층 분석을 구축할 수 있습니다.

이를 위해 150개의 특수 스크립트를 사용하여 비용 데이터를 웹사이트 사용자의 행동에 대한 데이터(별도의 OWOX BI 파이프라인에서 다운로드)와 결합합니다. 그리고 광고 계정의 데이터가 더 상세할수록 사용자 행동에 대한 평가가 더 정확해집니다.

또한 Facebook 광고 → Google BigQuery 파이프라인은 광고에 중요한 다음 데이터를 다운로드합니다.

전환 목표 — 이 필드 덕분에 광고 캠페인이 설정된 목표를 확인하고 사용자가 전환 퍼널의 단계(예: 등록 또는 평가판)에 있는지 이해합니다.

광고 링크 — 터치포인트와 특정 광고를 정확하게 연관시킬 수 있습니다.

배너의 광고 서명 — 우리 작업에서는 광고 계정의 깊이 내장된 구조를 사용합니다. 배너에 광고에 서명함으로써 우리는 최대한의 세부사항으로 캠페인을 측정하고 표시할 수 있습니다. 그러면 목표를 정확하게 결정하고 캠페인을 활동과 연결할 수 있습니다.

많은 텍스트 필드 (예: 캠페인 이름 및 광고 세트) — BigQuery에서 Google 스프레드시트로 이러한 필드의 값을 다운로드하는 특수 스크립트를 작성했습니다. 그런 다음 마케터는 이를 사용하여 광고 계정을 빠르고 정확하게 마크업합니다.

SEMrush는 국제적인 제품이며 다른 지역의 광고 효과를 분석하는 것이 중요합니다. 예를 들어 미국과 인도의 클릭 비용은 다릅니다. 즉, 최종 CPO가 국가별로 다릅니다.

Facebook 광고 → Google BigQuery 파이프라인의 주요 장점 중 하나는 파이프라인이 여러 국가의 광고 계정에서 데이터를 제공한다는 것입니다.

Facebook에서 다운로드한 원시 데이터를 사용하여 특정 국가에서 특정 캠페인에 지출한 금액을 알 수 있습니다. 그런 다음 터치포인트를 사용자에게 귀속시키고 이러한 캠페인의 ROI를 계산할 수 있습니다.

우리는 잠재고객의 지역에 따라 광고가 작동하는 방식을 추적하고 국가별로 캠페인을 미세 조정할 수 있습니다.

Facebook 광고 → Google BigQuery 파이프라인은 광고 캠페인의 효과를 분석하는 프로세스를 크게 단순화합니다.

• 우리는 필요한 모든 데이터를 수집하고 개별 사용자 행동을 유도하는 비용을 계산하는 것과 같은 특별한 경우에만 추가 스크립트가 필요합니다.
• OWOX BI는 광고 비용의 지리적 분포를 측정할 수 있는 지역 데이터와 같은 중요한 데이터를 포함하여 많은 중요한 데이터를 다운로드합니다.
• 파이프라인은 모든 Facebook 광고 계정의 데이터를 분할된 단일 Google BigQuery 테이블로 자동 수집합니다. 이것은 비용 분석을 크게 단순화합니다.
• 파이프라인은 다운로드한 데이터의 관련성을 모니터링합니다. 광고 계정에서 데이터가 소급적으로 변경되면 OWOX BI는 BigQuery에서 이를 업데이트합니다.
• 또한 OWOX BI 팀은 Facebook 광고 계정에서 지난 3년 동안의 과거 데이터를 다운로드하는 데 도움을 주었습니다. 따라서 캠페인 역학을 평가하고 현재 캠페인의 결과에 큰 영향을 미치는 과거의 주요 변경 사항을 추적할 수 있습니다.
• 즉시 사용 가능한 OWOX BI 파이프라인이 필요한 모든 작업을 수행하므로 데이터 수집 및 통합을 설정하기 위해 프로그래머를 참여시킬 필요가 없습니다.

가까운 장래에 우리는 우리가 작성한 대부분의 스크립트를 포기하고 OWOX BI 파이프라인만을 사용하여 Facebook 광고 데이터(및 LinkedIn 데이터)를 수집할 계획입니다.