광고 예산이 많다고 무조건 좋은 결과를 보장하는 것은 아닙니다. 중요한 건 '어떻게' 쓰느냐죠.
광고비 전략을 제대로 세우고 운영하면, 같은 예산으로도 더 나은 성과를 낼 수 있습니다!
AI와 사람의 협력, 광고 캠페인 최적화
- 머신러닝 자동 최적화 영역과 사람이 직접 개입해야 할 영역을 명확히 구분하세요.
- 특정 시간대 광고 성과가 저조하다면 단순히 광고를 중단하기보다는 효과적인 소재를 고민하세요.
- 트래픽이나 조회 캠페인이 당장 전환으로 이어지지 않더라도 꾸준히 데이터를 축적하면 전환 캠페인의 성과를 극대화할 수 있습니다.
- 머신러닝이 학습할 데이터를 확보하는 것이 결국 ROAS 개선으로 이어집니다.
출처 : 50억 광고비 운영하며 느꼈던 5가지 광고 인사이트
타겟팅과 데이터 분석, 맥락을 읽는 통찰력
- 정확한 타겟 설정만큼 중요한 것은 타겟에게 '적절한 메시지'를 전달하는 것입니다.- 장바구니에 상품을 담고 나간 고객과 단순 방문 고객에게 동일한 광고를 노출하는 것은 비효율적입니다.
- 단순 클릭률에만 집중하지 말고, 광고를 클릭하지 않은 이유, 광고 소재의 감성적 반응 등 질적 분석을 병행해야 합니다.
출처 : 50억 광고비 운영하며 느꼈던 5가지 광고 인사이트
핵심 상품 중심의 광고비 배분
- 대부분의 매출은 전체 상품의 20%에서 발생합니다. 모든 상품에 광고비를 분산하기보다는 핵심 주력 상품 육성에 집중해야 합니다.- 구매율이 높은 제품을 중심으로 집중 투자하는 전략이 효과적이며, 잘 팔리는 상품을 광고로 더욱 키워나가면 브랜드 전체의 신뢰도와 매출이 함께 상승합니다.
- 광고 예산을 배분할 때는 단순히 ‘인기 제품’이 아니라, 실제 전환율과 객단가를 고려해 전략적으로 선택해야 합니다.
출처 : 50억 광고비 운영하며 느꼈던 5가지 광고 인사이트
구글 광고, 스마트한 활용법
- 구글 광고는 검색, 디스플레이, 유튜브를 조합하여 광고 효율을 향상시키세요.
- 머신러닝을 활용하여 광고 효율을 극대화하고, 사용자의 행동 패턴을 학습해 최적의 광고 조합을 찾아줍니다.
- 단일 채널만 활용할 경우, 광고비 대비 성과가 떨어질 가능성이 높습니다.
- 전환 데이터가 쌓일수록 광고 퍼포먼스가 개선되므로, 단기 성과보다는 장기적인 시각에서 접근해야 합니다.
ROAS는 높은데 매출은 저조한 이유?
- 광고비를 '비용'이 아닌 '투자'로 인식하세요.
- ROAS가 높음에도 매출이 낮다면 초기 예산 부족으로 전체 볼륨이 충분하지 않을 수 있습니다.
- 특히 소규모 예산 운영 시 데이터가 충분히 쌓이지 않으면 머신러닝이 제대로 학습되지 않아 광고 퍼포먼스가 저하될 수 있습니다.
- 일정 수준의 예산을 유지하며 최적화를 진행하는 것이 중요합니다.
출처: [지니어스 칼럼] ROAS? 광고비 손해 보지 않는 계산법 2가지
네이버 GFA 및 스마트스토어 연계 전략
- 실시간 입찰 경쟁이 이루어지는 GFA는 빠른 테스트 및 타겟 분석에 유용한 플랫폼입니다.
- 다양한 인구통계, 기기, OS, 시간대별 데이터를 활용하면 타겟팅 정밀도를 높일 수 있습니다.
- GFA 광고와 네이버 스마트스토어를 연동하여 소비자의 구매 단계를 간소화하고 즉각적인 구매 환경을 조성하세요. - 빠르게 변하는 시장에서 GFA의 유연한 운영 방식은 중요한 경쟁력이 될 수 있습니다.
출처: GFA에 20억의 광고비를 쓰고 느낀 3가지 인사이트
메타 광고비, 정확한 계산법
- 광고비 책정에 어려움을 겪고 있다면 원가율 기반 계산 또는 CPA 기반 계산을 활용하세요.
- 객관적인 수치를 기반으로 예산을 설정하면 시행착오를 줄일 수 있습니다.
- 예산이 너무 낮으면 머신러닝이 학습할 데이터가 부족해지고, 너무 높으면 불필요한 낭비가 발생할 수 있습니다.
- 비즈니스 모델과 마진 구조에 맞춰 최적의 광고비를 설정하는 것이 중요합니다.
출처: 메타 적정 광고비 산정 공식
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