최근 구글의 앱 마케팅이 유니버셜 어플리케이션 캠페인(이하 UAC)이라는 서비스로 전환되었습니다. 복잡해진 소비자들의 소비 패턴을 파악하여 효율적인 광고 서비스가 필요하다는 구글의 판단 하에 출범된 서비스입니다. 여러가지 정책 변화들이 있는데요. 가장 큰 변화는 다양한 '네트워크 채널'과 '머신 러닝'입니다.

구글 플레이 스토어, 구글 검색, 크롬, 유튜브, 지메일 등 구글의 다양한 채널에 노출이 가능합니다. 특정 채널 설정은 따로 안되지만, 광고 소재를 제한하여 운용하면 일부 가능 할 것 같습니다. 각 채널 별 효율을 따져 봤을 때도 UAC의 머신이 학습한 결과로 운용하는 것이 더 나은 수치를 보이네요.
(But, 애플의 앱스토어에서는 사실 현저히 효율이 낮습니다.) 

노출 채널이 다양한 만큼, 광고의 소재 또한 여러가지로 설정해 볼 수 있습니다. 사실 이 부분이 머신 러닝의 진가를 체험 할 수 있는 대목인 것 같습니다. 이미지, 텍스트, 비디오, HTML5의 소재로 한 캠페인에 총 64개의 소재를 세팅할 수 있습니다. 이 여러가지 소재를 집행하면서 구글 머신이 학습 기간을 가지게 됩니다. 뿐만 아니라, 해당 앱서비스 + 타겟 + 소재에 대한 테스트 과정을 통해 어떤 소재가 가장 효율적이고 효과적으로 운영 되는 지 파악 후 CPI, CPA를 안정화 시키는 과정을 1~2주 정도 거칩니다. 이 과정을 최적화 과정이라고 합니다. 고로 소재는 꽉꽉 채워서 넣는 것이 장기적으로 효율을 높이고 머신을 학습 시키는데 유리하겠죠?

최적화를 위한 팁입니다. 먼저 광고를 접한 유저가 했으면 하는 액션, 예컨데 '인 앱 구매', '튜토리얼 완수', '맞춤 사항 설정' 등의 가치를 정해보고 그 가치 보다 10~20% 높은 단가로 설정해 놓는 것이 좋습니다. 머신이 조율 폭을 넓게 가지고 있어야 최적화가 빠르게 이루어 지기 때문입니다. 또한 일 예산의 경우 CPI의 50~100배, CPA는 10~30배 정도로 설정해 놓는 것이 좋습니다. 그 이유는 테스트 기간인 1~2주 동안 유의미한 액션들을 취합하고 그 액션을 행한 유저들의 특성을 학습하여 최적화되는데, 이 때 하루에 유의미한 액션이 최소 50개 이상은 있어야 하기 때문입니다. 

그리고 유명 모델을 써서 집행하는 광고는 이미지 정립과 브랜딩에 도움이 되겠지만, 액션을 유도하는 데에는 현저히 낮은 수치를 보입니다. 실제 앱을 사용하는 활용 컷을 담는 것이 유의미한 것으로 나타났습니다. 또한 실제 앱을 사용하는 활용 컷을 담는 것이 유의미한 것으로 나타났습니다. 좀 더 디테일한 소재 공식이 있긴 합니다만, 추후에 다루도록 하겠습니다. 

픽스테이션 서병희였습니다. 감사합니다 :)