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매체 특성별로 광고 세팅하는 방법 - 콘텐츠 실험 방법 3편

2024-11-07

큐레터

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오늘도 잊지 않고 돌아온 근육돌이님의 실무팁이에요 😃

지난 글에서는 콘텐츠 실험 방법에 대한 디테일한 내용을 알아봤었죠. 오늘은 조금 더 직접적으로 광고하는 각 매체의 특성과 이에 기반한 세팅법에 대해 소개드리려고 하는데요. 먼저 메타, 구글, GFA 매체별 광고의 특성을 알아볼게요.


목차

  1. 실험을 잘하기 위한 필수 요소
  2. 실험할 때 꼭 이렇게 챙기세요! (KPI, 한계비용, 목표비용, 기준데이터 등)
  3. CBO와 ABO의 의미와 활용법
  4. DCO의 의미와 활용법
  5. 메타, 구글, 네이버 성과형 매체별 광고 특성
  6. 각 매체별 특성에 기반한 세팅법
  7. 어떤 성과지표를 보고 움직여야 할까?
  8. 광고 증액/감액, 어떻게 할까?(직접전환과 간접전환)
  9. 리타깃, 세팅이 필요할까?
  10. 가장 많이 물어보는 세팅의 질문 N가지 답변


각 매체는 광고 세팅에 대한 특성이 사실 캠페인 그룹 소재로, 3단계로 나눠지는 것도 동일해요. 심지어 전환 추적 시스템인 픽셀 같은 기능이 3가지 매체 모두 있죠. 어느 한곳이 특별하다고 하기 어려울 정도로 비슷하게 만들어져 있습니다.


또한 노출 지면 세팅, 관심사 세팅, 광고 ON/OFF 시간 세팅, 목표 설정 등 똑같은 부분이 많습니다. 거의 1개의 모델을 기반으로 모든 매체가 참고해서 만든 수준이라 조금만 배우고 운영해 보면 이해할 수 있는 것이기도 하죠.




메타, 구글, 네이버 성과형 매체별 광고 특성



1. 메타광고의 특성

  1. 메타 광고는 빈도수가 고객의 반응에 따라서 달라지는 형태를 보인다.
  2. 픽셀에 담기는 모수의 품질이 중요하다.
  3. 픽셀에 모수가 많이 쌓이면 광고의 효율이 좋아진다.
  4. 머신러닝에 있어 픽셀 모수의 영향을 많이 받는다.
  5. 최근 고객이 관심 있게 본 영상 기반, 혹은 관심 있게 찾고 있는 키워드 기반으로 광고가 우선 노출된다.
  6. 마지막에 본 광고 관심사 기반으로 첫 번째 노출이 된다.
  7. 추적을 허용한 사람은 휴대폰의 쿠키 기반으로 여러 가지 광고를 보여줄 때도 있다.
  8. 페이스북과 인스타그램 둘 다 로그인하는 유저라면 둘 모두 같은 광고가 반복 노출되기도 한다.
  9. 광고에 대한 평가를 할 수 있고, 더 이상 불쾌한 광고가 안 뜨도록 할 수 있다.
  10. 광고를 노출시키는 주체인 페이지와 인스타 계정에 따라 하루 빈도수가 결정된다.


그 외 다양한 특징이 있지만, 가장 특징적인 부분을 꼽으라고 한다면 위의 10가지 내용이 대표적입니다.


메타의 특성을 보면 모수를 잘 쌓고, 학습을 잘 시키면 광고의 효율이 올라가는 걸 볼 수 있어요. 다른 광고와 다르게 광고의 톤 앤 매너나 광고 콘텐츠의 퀄리티가 중요한 매체가 될 수 있죠.


최근 '메타의 성과가 떨어졌다'라는 이야기가 나오지만, 아직 월 10억 원 이상 소진하는 브랜드들도 종종 있는데요. 10억 원까지 소진하는 제품이나 브랜드를 보면, 콘텐츠의 퀄리티가 USP와 브랜딩을 고려하고 만든 콘텐츠인 경우가 많아요. 


즉, 메타 광고는 고객의 모수 품질을 유지하기 위해 일관성 있는 광고 소재가 필요하다는 이야기가 될 수 있습니다. 


과거에는 고객들이 메타 광고만 보이면 쉽게 반응하여 구매했기에 광고 소재를 좀 더 다양하게 테스트하고, 성과가 잘 나오는 소재를 빠르게 발굴하는 방식이었는데요. 최근에는 좀 더 방향성에 집중하고, 일관성 있는 모수와 타깃을 대상으로 광고를 집중해서 빈도수를 높여가면 성과가 더 잘 나오게 되었습니다.


각각 다른 제품을 광고하지만 브랜드가 추구하는 무드와 제품을 부각시키는 방향성은 일관된 팁토우 광고 (사진: 팁토우 인스타그램)


만일 광고소재를 여러 방향성으로 많이 세팅해서 성과가 좋아졌다면, 그 제품은 메타에서 거의 사람들이 구매하지 않거나 경험이 없는 제품일 가능성이 높아요. 실제 최근 성과를 보면 ABO(광고그룹 예산 최적화)를 운영하는 브랜드보다 CBO(캠페인 예산 최적화)를 운영하며 소재에 집중하는 방식인데요. 콘텐츠 외의 것들은 머신러닝에게 최대한 맡기면서 마케터가 최소한의 성과 기준을 잡고 이에 미달하는 성과를 보이면 수동으로 콘텐츠를 컨트롤해도 성과가 급격하게 잘 따라오는 경우도 있습니다.

*ABO : 캠페인 속에 여러 그룹을 만들어서 각 그룹별로 광고비를 어떻게 소진할지 세팅하는 방식

*CBO : 캠페인에 사용할 총예산이나 일 예산을 설정해서 움직이는 방식


그리고 의도적으로 빈도수와 트래픽을 모으기 위해서 트래픽 캠페인과 동영상 조회 및 참여 캠페인을 통해 신규 모수를 확보하는 전략을 쓰기도 하죠. 그 모수를 맞춤 타깃으로 만들고 유사 1% 또는 맞춤 타깃을 활용하여 노출된 1차 모수에 빈도수를 높이는 방식으로 쓰기도 합니다.


메타는 모수, 픽셀, 콘텐츠의 방향성(일관성), 고객을 설득하는 USP만 생각하고 운영해도 성과가 잘 나오는 매체에요. 


대략적으로 메타의 전환 가능한 모수는 남녀 포함하면 인스타그램이 많이 활성화되어 있는데요. 이를 바탕으로 추산해 보면 400~600만 정도로 예상됩니다. 전체 모수로 보면 1,500~2,000만인데, 이 모수에게 노출 및 도달해서 전환까지 빈도수를 쌓아 최종 전환까지 이어가는 전략은 마케터의 역량과 최종적인 월 예산의 규모에 따라 달라지겠죠. 이런 부분들을 고민해서 메타 광고 세팅과 콘텐츠 전략을 펼쳐 나가면 더 수월할 거라 생각해요.



2. 구글의 특성

  1. 구글은 여러 플랫폼에 노출될 수 있는 많은 구좌를 갖고 있다.
  2. 구글에 제휴되어 있는 가장 많은 지면은 GDN이다. 다만, GDN의 노출 지면은 품질이 랜덤이고 직접적인 성과가 나오기 힘들다.
  3. 구글이 갖고 있는 메인 플랫폼에 노출되는 좋은 구좌의 지면은 유튜브에서 가장 양질의 모수 품질을 갖고 있다.
  4. 메인으로 갖고 있는 플랫폼에 노출되는 지면, VAC, 디스커버리, 실적 최대화 캠페인의 광고 소재 검수는 다른 지면들보다 기준이 높다.
  5. 구글 광고의 경우도 빈도수가 매우 중요하다.
  6. 빈도수를 잘 쌓아 나가기 위해서는 구글 캠페인 내에서의 믹스가 중요하다.
  7. 메타보다 모수가 많다. 3000만 명 이상으로 예상된다.
  8. 모수가 많다 보니 초반에 타깃을 정밀하게 잡지 못하면, 성과가 안 나올 가능성이 높다.
  9. 머신러닝과 구글의 최적화 기능을 잘 활용해야 한다. 그리고 모수를 잘 쌓기 위해서 기존에 구매했던 구매자 DB 맞춤 타기팅 등록 여부에 따라 성과 차이가 크다.
  10. 구글 매체 하나로만 성공시킬 수 있는 것보다 다른 매체와 시너지 효과를 내는 미디어 믹스를 통해 성과를 만드는 경우가 많다.
  11. 구글 단독 성과가 나오는 지면은 대부분 유튜브 지면인 경우가 많아서 영상이 필수로 필요하다.
  12. 머신러닝의 효과가 장기적인 방향으로, 지속적으로 학습하는 형태다.


구글 매니저는 머신러닝을 믿고 맡겨야 한다고 말하기도 했는데요. 그렇진 않습니다. 머신러닝만 믿고 맡겼다가 처참한 결과를 볼 수도 있어요. 머신러닝을 2~30%만 믿고, 콘텐츠로 어느 정도 전환율이 나오는 방향을 잡았을 때 학습시켜야 합니다.


구글만으로 10억 원 이상 소진하면서 ROAS를 300% 이상 달성한 사례들도 심심치 않게 들리는데요. 예전에는 구매 전환과 관련된 액션 버튼이나 고객들이 랜딩 페이지에 유입되는 유입 경로 등이 취약했는데, 최근 이를 많이 보완하면서 성과가 높아졌습니다.


구글은 CBO(캠페인 예산 최적화)가 기본이기 때문에,


① 타깃을 어떻게 잘 잡을 수 있을까?

② 그 타깃이 노출 잘 되는 콘텐츠는 어떤 것인가?


위 두 가지에 대한 이해가 필요합니다.

ex) 여성 패션 타깃일 경우 여성 룩북 노출 → 여자 패션 광고가 아니라 남성활력제 광고


이런 식으로 그 콘텐츠를 실제로 누가 소비하는지를 고민해 봐야 한다는 거죠. 실제로 여성 패션을 타깃으로 숏츠 노출 지면에, 룩북 영상 사이에 활력 광고가 뜨니 성과가 미친 듯이 좋았던 적이 있습니다.


2030 여성을 타깃으로 하는 배너 광고 (사진: 티스토리)


다른 레퍼런스로는 생활용품 관련 타깃도 있었는데요. 가글 광고를 했을 때 성과가 좋아진 적도 있고, 확장해서 프라이팬 제품을 요리 앱, 요리 관련 정보에 타기팅을 했을 때 성과가 빠르게 올라왔던 적도 있습니다. 물론 콘텐츠도 좋았죠.


세팅 단위에서 타깃을 어떻게 구성하는지가 중요한 매체인 만큼 맞춤 타깃, 세그먼트 맞춤, 키워드 기반 타기팅, 관심사, 구매의도 등 세팅할 수 있는 타기팅 방법이 다양합니다. 조금이라도 반응이 오는 타깃이 생긴다면 그 타깃을 기반으로 확장시키는 방식으로 타깃 확장과 타깃에 집중하는 과정을 빠르게 필터링해서 성과를 만들 수 있어요.


그리고 구글 광고에서 가장 직접적인 효율을 내기 좋은 것은 유튜브인데요. 먼저 타기팅에 대한 이해가 필요합니다. 그 타기팅이 자사 고객의 유사 맞춤일 수도 있고, 제품에 관심 있는 고객들이 많이 보는 유튜브 채널이 무엇일까에 대한 고민과 이해가 절대적으로 필요하죠.


디스플레이 광고의 특성상 영상이든, 이미지든 충동구매가 일어나는 경우가 많은데요. 특히 모수의 풀이 넓고, 노출되는 지면이 다양한 구글의 경우 적절하게 니즈가 있는 고객들이 광고를 볼 타이밍과 보는 지면, 채널이 잘 설정되어야 직접적으로 매출에 기여할 수 있습니다.


구글의 광고는 모수가 넓다 보니 집중된 노출을 하지 않으면 초반에 성과 보기가 쉽지 않아요. 다른 매체 믹스와 모수도 중요하지만, 더 중요한 것은 콘텐츠입니다. 유튜브나 구글의 메인 플랫폼에 노출되는 지면들은 검수 기준이 타이트하고 높아서 USP가 잘 드러나는 콘텐츠를 만들어야 하는데요. 반려사유에 잘 걸리지 않게 우회하고, 고객들이 이해하고 설득될 수 있는 포인트를 만들어야 한다는 것이 특징입니다.


다만, 구글 광고 계정은 메타처럼 계정 정지를 먹진 않으니 이 부분에선 나은 편이죠. 그래도 광고 소재가 지속적으로 같은 사유로 반려가 되면, 비슷한 소재가 아니더라도 상습범을 처리하듯 일반 소재도 반려당하는 경우가 있으니 잘 운영하고 학습시켜야 합니다.



3. 네이버 성과형 디스플레이 광고의 특성

  1. GFA는 네이버의 다양한 콘텐츠 사이에 나오는 디스플레이 광고다.
  2. 고객들이 네이버를 이용하면서 보고자 하는 콘텐츠를 선택하기 전에 같이 노출되는 메인 지면 효율이 다른 서브 지면들보다 월등하게 좋다.
  3. 모수가 구글만큼이나 많다.
  4. 머신러닝이 아직 완벽하지 않아서 빈도수를 높이는 형태보다는 2~3회 이내 구매 전환이 일어날 수 있는 직관적인 광고가 더 잘 먹힌다.
  5. 네이버는 생각보다 나이가 많은 고객들이 이용하는 플랫폼이다. 다만, 젊은 층이 많이 이용하는 종류도 있다. 가장 큰 예시는 웹툰이다.
  6. 2023년까지는 영상 지면이 성과가 없었으나, 2024년에 영상 지면이 부각되고, 클립이나 치지직 같은 네이버 영상이 활성화되면서 성과가 고속성장 중이다.
  7. 네이버의 대부분 사용자는 로그인 후 사용하기에 실질적인 고객들의 1차 정보를 많이 갖고 있다.
  8. 그 정보를 바탕으로 여러 가지 타기팅이 정밀하게 되어 있어서 제품과 연관되는 타깃을 잘 쓰는 것이 유리하다.
  9. 계정이 정지당하는 일은 없다. 사람이 광고를 검수하기에 생각보다 검수 허들이 높기도 하면서 혹은 갑자기 안 되는 게 되기도 한다.
  10. 아직까지 GFA는 더 많은 지면으로 확장될 가능성이 높다. 실제로 포함이 안 된 보장형 지면들이 점차 GFA로 편입되거나 흡수되고 있다.


모수가 넓은 네이버의 특성상, 최대한 관심이 일치하는 관심사나 구매의도 타깃을 활용해서 모수가 100만~200만 사이로 좁혀지도록 세팅하고, CPC가 다소 높더라도 전환율이 높아지는 방향으로 세팅하는 것이 초반 성과를 만드는 데 유리합니다.



각 매체별 특성에 기반한 세팅법


앞서 언급한 메타, 구글, GFA의 특성에 기반해 세팅하는 방법에 대해서 간략하게 알아볼게요!



1. 메타

메타는 앞서 설명했던 것처럼 머신러닝과 방향성이 중요한 매체입니다. 픽셀의 모수를 담는 과정에서 최대한 초반에 성과를 잘 낼 수 있는 모수를 담아주고, 잘 담기기 시작할 때 논타깃을 쓰면 알아서 확장하면서 고객을 찾아가는 과정을 그려줍니다.




높은 성과를 얻기 위해서는 구매전환율이 높은 고객들을 얻을 수 있는 콘텐츠를 세팅하여 자사 계정의 픽셀에 타깃 고객 모수를 잘 모으기 위한 준비가 되어있어야 합니다. 바로 구매 전환 목표가 아닌 트래픽이나 참여, 장바구니 담기를 목표로 하는 캠페인을 먼저 운영하여 많은 타깃 모수를 픽셀에 모아 빈도수를 쌓아갈 수 있는 세팅 전략이 필요하죠.


그래서 메타 광고를 운영할 때는 전환이 가장 잘 나오는 광고 빈도수가 어느 정도인지 확인해야 합니다. 또한 구매하는 고객 모수의 기여 기간이 얼마나 되는지, 클릭 기여와 조회 기여 성과를 체크해 성과를 봐야 하고요.


캠페인의 구성에 마치 답이 있는 것처럼 추천할 수는 없고, '어떤 제품이냐'에 따라 제품을 이해하면서 구매하는 고객들이 얼마나 빠르게 구매하는지, 혹은 광고를 더 많이 보여줘야 하는 높은 객단가의 상품인지 등 여러 가지 요소들을 고민해서 캠페인을 구성하면 좋습니다.


다만, 역시나 구매를 일으키는 목표의 캠페인은 전환이고, 나머지는 매출보다는 모수나 트래픽의 확보 같은 개념입니다. 때문에 적절하게 전환을 확보하는 캠페인의 비율 8, 모수 확보 캠페인의 비율 2 정도로 예산 범위 안에서 움직이는 게 가장 효율적이고 광고비 대비 전체 수익률을 유지하는 좋은 가이드가 될 수 있어요.



2. 구글

구글 광고 하나만으로는 힘들다고 이야기하는 마케터도 있는데요. 최근에는 유튜브 사용자, 숏츠 체류시간이 높아진 만큼 성과도 뚜렷하고 빠르게 올라오고 있습니다.


특히 머신러닝에 기반한 자동화된 광고를 관련 기술이 뛰어난 구글에서 만들었다 보니 모수의 품질과 방향성이 중요한 매체이기도 합니다. 메타와 비슷하지만 살짝 다릅니다.


구글은 '초과게재'라는 3일 동안 2배 이상 광고비를 쓰는 기능이 있는데요. 초반에 모수를 잘 잡기 위한 초과 예산인데, 성과로 이어지는 지름길을 만드는지는 알 수 없습니다. 다만, 초과게재 예산을 쓰는 타이밍에 얼마나 전환 모수가 잘 잡히는 콘텐츠와 타깃을 찾는 것이 중요해요.


여기서 광고를 보는 대상은 머신러닝이 아니라 사람이라는 점을 꼭 생각해야 하는데요. 마케터들이 자주 하는 실수 중 하나가 머신러닝이나 기술적인 부분에 집중하다 보니, 물건을 구매하거나 광고를 보고 유입되는 대상이 사람이라는 걸 간과하는 경우가 많습니다. 그래서 플랫폼을 막론하고 사람한테 보여주는 콘텐츠가 가장 중요하다는 것을 지속적으로 강조하는 것이죠.




구글도 메타처럼 고객 맞춤 USP 콘텐츠를 준비하는 것은 동일합니다. 그다음으로 중요한 포인트는 전환 모수와 맞춤 모수를 등록하고 활용하여 머신러닝을 빠르게 학습시키는 것입니다.


기본적으로는 CBO(캠페인 예산 최적화)에 그룹을 2~3가지로 나눠서 세팅합니다. 여기서 '여러 개의 캠페인을 세팅하고 같은 지면에 노출시키면 빠르고 다양한 테스트가 가능하지 않을까'라고 생각하실 수 있는데, 예산이 많은 경우가 아니라면 무조건 캠페인은 최소화하는 게 가장 유리합니다.


초반에 초과게재도 일어나니 50만 원짜리 캠페인 3개를 만들고 300만 원을 3일 이상 쓴다고 생각해 보면요. 어마어마한 지출이 갑자기 발생하는데 3개 캠페인 다 성과가 안 나온다면 큰 문제가 발생합니다.


그래서 CBO 형태 안에 그룹을 타깃 별로 3가지 정도 나누는 게 정석입니다. 초반에 머신러닝이 잘 되려면


① 방문 기록이 있는 구매 가능성이 높은 모수를 담은 그룹

② 상품이랑 매칭되고, 밀접한 키워드, 경쟁사 등 관련 모수를 담은 그룹

③ 관심사나 구매의도 처럼 제일 범위가 넓은 모수 그룹


위와 같이 세 단계로 나눠서 세팅하고, 초반에는 리타깃이나 자사 기존 고객의 유사타깃을 대상으로 성과를 뽑아 머신러닝으로 학습시킵니다. 그리고 머신러닝이 활성화되면 리타깃은 다른 캠페인으로 분리하거나 같이 운영하면서 예산을 확장하여 머신러닝에 맡기는 방법도 있습니다. 이 방법은 사이트, 제품 컨디션에 따라서 상이할 수도 있다는 점 참고해 주세요!


그룹 타깃 구성을 고민해 보고, 빠르게 실험해 보고, 그룹을 교체하는 등 CBO 틀 안에서의 각각의 그룹에 대한 테스트를 거치며 운영하는 방법이 성과가 가장 빠르게 오르기도 합니다. 반면에, 학습이나 성과가 너무 느리게 따라온다면 캠페인을 아예 새로 파는 게 더 빠를 수도 있습니다.


구글 광고는 다양한 트래픽을 보유하고 있는 검색광고와 GDN을 통해 자사의 리타깃 모수를 모을 수 있는 매체입니다. 특히 GDN의 경우 넓은 지면의 제휴 범위를 갖고 있어서 메타, GFA 등 다양하게 유입되는 고객들의 리타깃을 통해 추가적인 매출을 일으킬 수 있는 빈도수를 높여주는 역할도 가능합니다.


다만, 제 경험상 리타깃은 전체 예산의 1~5% 이내로 운영하는 게 가장 좋았습니다. 리타깃을 위주로 구글 광고를 운영하면 간접 성과만 볼 수 있습니다. 따라서 꼭 메인 채널인 유튜브 지면에서 먼저 성과를 만들어가는 형태로 세팅해 보시길 추천드려요!



3. 네이버 성과형 디스플레이 광고

네이버 성과형 광고는 성과가 좋은 지면과 적합한 타깃을 잡는 것이 높은 성과로 향하는 지름길이 될 수 있는데요. 그 이유는 네이버의 경우 모수의 범위가 넓고, 머신러닝이 아직 메타처럼 고도화되지 않아 논타깃으로 광범위한 세팅을 하면 여러 타깃에게 무분별하게 노출되어 성과가 저조할 수 있기 때문이에요. 그래서 적합한 관심사 또는 구매의도 모수가 필요하죠.




네이버 성과형 광고는 맞춤 타깃과 고객 여정 타깃을 제공하는데요. 맞춤 타깃의 경우 사이트에 방문한 모수를 각 퍼널 별로 나눠서 리타기팅할 수 있습니다. 고객 여정 타깃은 스마트스토어의 브랜드 스토어만 사용할 수 있는 기능으로 네이버 스토어에 방문한 유저들의 모수를 나눠 요소 별로 맞춤 형식의 타깃을 활용할 수 있습니다.


맞춤 타깃이 없었던 이전에는 고객 여정 타깃을 쓰면 성과가 올라오던 경향이 있었는데요. 리타깃 기능이 추가되면서 자사몰을 운영하는 판매자 또한 쉽게 리타깃 광고를 운영할 수 있습니다. 집중된 관심사나 구매의도 모수를 통해서 1차 구매를 일으키고, 맞춤이나 고객 여정 타깃을 같이 활용하면 더 빠르게 성과를 올릴 수 있어요.


또한 맞춤 타깃으로 키워드 타깃을 생성할 수 있는데, 검색하는 고객들을 대상으로 각 키워드 별로 관심 있는 고객들을 모수로 담는 것이 가능합니다.


그리고 정말 중요한 건, '고객들이 콘텐츠를 클릭해서 보고 있는 지면이냐 아니냐'의 차이가 크다는 거예요. 서브 지면의 경우 특정 콘텐츠를 보고 있는 사람들에게 사이사이에 광고를 보여주는 방식이고, 메인 지면은 콘텐츠를 어떤 걸 볼까 선택하는 과정에서 광고를 노출시켜 선택받는 방식이거든요.


메인 지면은 당연히 콘텐츠를 선택하지 않고 고르던 사람이 '광고' 자체를 콘텐츠로 인식하고 선택해서 들어오니, 허수나 미스 클릭이 아니라 진짜 관심이 있거나 후킹이 되어서 유입된 고객이에요. 그래서 전환율이나 이탈률 측면에서 우수한 성과를 보이죠.


결국은 메인 지면이 좋다는 얘기를 왜 이렇게 길게 설명하냐고 하실 수 있을 것 같아요. 😅 하지만 네이버 성과형 광고의 특성이라고 보시면 좋을 것 같은데요. 이러한 특성을 잘 이해하고 전략적으로 사용하면 성과가 좋은 매체가 네이버이기 때문이에요. 네이버 성과형 디스플레이 광고는 아직 확장 중이고, 다양한 지면들이 추가되고 있으니 지면 별로 어떤 전략을 가져가면 성과가 잘 나올지 항상 고민하고 새롭게 시도하는 것이 필요합니다.





콘텐츠 실험 방법 🧩

■ 2편 - 예산과 콘텐츠 요소 최적화 하기

■ 1편 - 정답은 아니지만 정답에 가까운 콘텐츠 실험 방법



상세페이지 시리즈 🔎

■ 4편 - 상세페이지 성과를 극대화하는 방법과 고려할 점

■ 3편 - 상세페이지 내용을 쉽게 이해시키는 방법

■ 2편 - 상세페이지의 기본 구성 요소와 중요한 요소는?

■ 1편 - 상세페이지는 어떻게 기획하고 만들어야 할까?

※ 이 글의 원고는 마케팅모먼트 최재명 대표님(근육돌이)이 제공해 주셨으며, 편집은 큐레터가 진행했습니다. 최재명 대표님은 교육과 제휴사로도 만나실 수 있어요!

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