hot, warm, cold 유저로 획득한 유저를 세그멘테이션 했을 때, 매체 최적화는 hot 유저를 매체가 스스로 잘 찾아올 수 있도록 운영하거나, 그러한 유저가 많이 모여 있는 곳을 타겟팅하거나, warm 또는 cold 유저를 hot으로 바꾸어 전환할 수 있는 광고 소재를 발굴할 때까지 테스트를 진행하는 것입니다.

브랜드의 스케일업은 hot 유저만 공략하는 것을 넘어, warm과 cold 유저를 공략할 때 가능합니다.

위의 노랑, 초록, 파랑 그래프는 각각 당근, 구글SA, 메타에서의 전환 단가입니다. 세 매체는 각각 버티컬, 검색, 머신러닝이 우수한 DA 매체로 서로 다른 특성을 가지며, 이로 인해 개별 매체에서 고성과 소재를 발굴하는 방식도 달라지고 조건도 달라집니다.

그러나 랜딩페이지의 최적화 노력이 매체 최적화 노력만큼 더해진다면, 한정된 시간 내에서도 결과를 도출할 수 있습니다. 위 그래프의 월별 개선 결과는 hot, warm, cold 유저를 동시에 개선한 결과로 볼 수 있으며, 그만큼 매체와 광고 소재에서만 변화를 추구하는 것이 점점 효력을 잃어가는 상황이라고도 볼 수 있습니다.

그렇다고 해서 랜딩페이지 테스트만 하면 되는 상황이냐? 그렇지 않습니다. 매체 및 소재 테스트를 진행하면서 랜딩페이지 테스트도 함께 지속적으로 진행해야 하는 상황입니다. 어떤 하나의 포인트만 다뤄서 성과를 낼 수 있는 디지털 환경이 더이상은 아니기 때문입니다.

아래 링크는 하루만에 제작한 사이트 예시(삭제 예정)

https://knt2024.framer.website/presentation