최대클릭비용을 실전에 활용하기 어려운 이유

최대클릭비용에 대한 개념을 다시 상기해봅시다. 최대클릭비용은 광고주가 목표를 달성할 수 있는 범위 내에서 광고 1회 클릭에 최대한으로 지불할 수 있는 비용을 뜻합니다. 광고가 노출되기 위해 실제로 지불되어야 하는 클릭비용과 이 최대클릭비용을 비교해보면 광고의 효율성을 어느 정도 가늠하는 것이 가능해집니다. 최대클릭비용이 실제 클릭비용보다 높으면 목표를 초과 달성할 수 있을 거라 기대할 수 있고, 낮으면 그 반대를 예상할 수 있다는 거죠.

그런데 이러한 최대클릭비용을 실전에 그대로 적용하기가 쉽지는 않습니다. 넘어야 할 산이 많죠.

첫째 난관은 최대클릭비용과 실제 클릭비용과의 차이인데요. 앞서 이야기하기를 둘의 차이가 클 때는 광고 목표를 달성하기 어려우므로 광고 노출을 포기하고 다른 마케팅 활동에 주력해야 하는 것이 이론적으로는 정답이겠지만 실제로는 해당 광고를 노출시키지 않을 수 없는 경우들도 많습니다. 이 경우는 최대클릭비용 산출과는 상관없이 광고를 노출시켜야 합니다.

둘째 어려움은 목표수익률을 정하기 어렵다는 점입니다. 목표수익률을 정하기 어려운 이유는 광고마다 역할이 서로 다르기 때문입니다. 어떤 광고는 퍼포먼스보다는 브랜딩의 비중이 높고, 다른 광고는 브랜딩보다는 퍼포먼스의 비중이 높을 수 있습니다. 해당 광고가 어떤 목적으로 활용되는지에 따라서 목표수익률을 달리 설정해야 합니다. 동일한 광고 상품 내에서도 이와 같은 문제가 발생되기도 하는데요. 특히 키워드광고에서 그러합니다. 어시스트의 성격을 지니는 대표키워드와 컨버전의 성격을 지니는 브랜드명 성격의 키워드는 서로 목표수익률이 달리 설정되어야 합니다.

세 번째로 넘어야 할 산은 성과 분석의 문제입니다. 이 내용에 대해서는 다른 칼럼에서 소개를 했는데요. ‘전환’에 대한 단편적인 정의로 인해 문제가 발생합니다. 무슨 이야기인지 예를 들어 설명하겠습니다. 키워드광고에 대해서 리포트를 받아보면 브랜드명 검색어의 전환율은 매우 높고(이를테면 10%) 다른 키워드의 전환율은 기껏해야 1%도 나오지 않는 경우가 많습니다. 객단가가 10만원이고 목표수익률이 400%라고 한다면, 브랜드명 검색어의 최대클릭비용은 2,500원이 되고 다른 검색어의 최대클릭비용은 250원 이하가 됩니다. 그런데 실제로 브랜드명 검색어의 클릭비용은 경쟁이 없으므로 100원 이하인 경우가 많고(의류쇼핑몰은 예외) 다른 핵심 키워드의 클릭비용은 250원을 훨씬 넘어서는 경우가 많습니다. 그러니 최대클릭비용을 액면 그대로 받아들여서 적용하기에는 무리가 있습니다.

네 번째 문제도 역시 성과 분석의 문제인데요. 세 번째가 전환의 정의에 대한 문제였다면 네 번째는 성과 분석 자료에 대한 신뢰성의 문제입니다. 무슨 말이냐면 통계로서 의미를 지니기 위해서는 충분한 데이터가 있어야 하는데 그렇지 못한 경우가 많습니다. 예를 들어 ‘신림동 임플란트 잘 하는 치괴’와 같은 키워드는 검색 사용자가 거의 없을 것입니다. 예를 들어 5회 조회가 되었는데 그 중 2회가 클릭되었고 1회 전환이 발생하였다고 가정해봅시다. 이때 전환율은 무려 50%입니다. 객단가가 동일하게 10만원이라고 가정하면 이때 클릭가치는 5만원입니다. 목표수익률을 400%로 잡으면 해당 키워드에 지불할 수 있는 최대클릭비용은 12,500원이 됩니다. 하지만 실제 클릭비용은 200원 이내이겠지요? 상당히 큰 갭이 발생합니다. 그런데 만약 이 키워드에서 2회의 클릭만 발생하고 아무도 전환되지 않았다면 어떨까요? 이때의 클릭가치는 0원이므로 최대클릭비용 또한 0원이 되어 버립니다. 역시나 현실적이지 않죠. 그 결과 모수가 작은 광고인 경우 전환 발생 여부에 따라 그 가치가 너무 큰 폭으로 급변한다는 단점이 있습니다. 이렇게 되면 광고 노출에 대한 결정을 하기가 어렵습니다.

이와 같은 문제들로 최대클릭비용을 실전에 적용하여 광고를 관리하는 것이 쉽지만은 않습니다. 그러나 분명한 기준점이 될 수 있다는 점에 대해서는 여전히 우리가 알아야 할 기본 내용이라 할 수 있습니다. 게다가 성과 분석의 어려움에 대해서는 광고 플랫폼들이 문제 해결을 위해 다양한 방법론들을 내세우고 있는 만큼 분석에 대한 정확도도 점점 높아질 것이라 기대하고 있습니다.