PPC 키워드 및 쿼리 성능을 분할하는 3가지 방법

기본 측정항목은 유료 검색 성능에 대한 이야기를 말하지만 더 깊이 파고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 기본 세그먼트와 보고서를 넘어서야 합니다.

새로운 방식으로 데이터를 세분화하면 새로운 스토리가 드러나고 새로운 통찰력을 활용할 수 있습니다. 새로운 타겟팅 기회, 메시지의 새로운 방향 또는 일련의 키워드를 고유한 캠페인으로 나누기 위한 추진력을 찾을 수 있습니다.

이 기사에서는 오늘 구현할 수 있는 몇 가지 샘플을 살펴보겠습니다. 먼저 키워드 및 검색어를 분석하는 두 가지 기술을 다루고 실적 기여도에 따라 키워드를 버킷화하여 마무리합니다.

검색하는 데 얼마나 많은 단어가 필요합니까?

사용자가 일반 헤더 용어에 의존하고 있습니까, 아니면 더 장황합니까? 이에 답하기 위해 쿼리당 또는 키워드당 단어 수를 계산할 수 있습니다.

쿼리를 주요 초점으로 사용하는 것이 좋습니다. 쿼리 기반 데이터는 실제 검색을 보다 정확하게 표현합니다.

부츠 , 자동차 또는 고양이 와 같은 한 단어 키워드 를 포함 하면 데이터 가 어떻게 보일지 상상해보십시오 . 선택한 키워드와 크게 다른 많은 검색어와 일치할 것입니다.

Excel에서 단어 계산

그렇다면 쿼리에서 단어를 어떻게 계산합니까? 즉시 직관적이지 않더라도 충분히 쉽습니다.

우리가 해야 할 일은 텍스트 문자열을 다듬어 여분의 공백을 제거하고, 문자열의 길이를 세고, 공백이 있는 문자열과 없는 문자열의 차이를 찾는 것입니다.

복잡한 소리? 얼마나 많은 공간이 있는지 확인하는 원형 교차로로 생각하면 됩니다. 이는 단어의 수와 같습니다. 여전히 약간 흐릿하다면 이 공식을 사용하고 하루라고 부르십시오.

=IF(LEN(TRIM(A1))=0,0,LEN(TRIM(A1))-LEN(대체(A1," ",""))+1)

자세한 내용은 Excel Jet의 이 자습서를 참조하세요.

분석에서 찾아야 할 사항

수식을 입력하면 단어 수별로 실적을 정렬할 수 있습니다. 더 길거나 더 짧은 쿼리가 더 잘 수행됩니까? 성능의 주요 불일치를 발견하면 데이터 소스로 돌아가 해당 세그먼트로 필터링하고 범인을 찾을 수 있습니다.

분석에 포함할 캠페인을 염두에 두십시오. 브랜드 용어를 포함하고 브랜드 이름이 "Mike's Grand Hot Dog Shack"인 경우 5개 단어로 된 쿼리에 대해 실적이 많이 가중되는 것을 볼 수 있습니다.

단어 수에 따른 성능을 위해 Google Analytics 사용하기

AdWords에 대한 최상위 데이터만 필요한 경우 Google Analytics의 검색어 단어 수 보고서를 사용할 수 있습니다. 획득>애드워즈>검색어에서 찾아 기본 측정기준을 바꿀 수 있습니다.

이렇게 하면 데이터를 탐색할 수 있는 동일한 유연성이 제공되지 않지만 필요한 경우 빠른 시작 역할을 합니다.

사용자는 검색을 어떻게 구체화합니까?

최상의 쿼리 변형을 찾으면 해당 성능을 활용하고 필요에 따라 접근 방식을 수정할 수 있습니다.

데이터 선택 및 구조화

분석할 대상을 결정할 때 n-gram 분석기를 사용하거나 단순히 용어 수정을 직접 선택할 수 있습니다. 일단 당신이 그들 주변의 숫자를 sumif로 집계하도록 하십시오.

일반적인 예로는 재질 및 색상과 같은 제품 기능이 있습니다. 또한 서비스가 신속하고 빠르게, 또는 싼 등의 기능을 비교할 수 있습니다.

힌트로, 귀하의 브랜드가 경쟁력 있는 가격에 의존하지 않는다면 저렴 하고 합리적인 가격을 살펴보십시오.

데이터로 할 일

최근 계정 감사에서 트래픽의 거의 35%가 가격 관련 검색어로 이동했지만 전환의 9%만이 이러한 용어에서 발생한 것으로 나타났습니다. 이것은 투자와 수익의 주요 불일치입니다.

이 경우 입찰가를 낮추거나 제외 항목을 추가하거나 새 캠페인 및 광고그룹을 만들어 이 세그먼트를 처리할 수 있습니다. 결국 29%는 완전히 차단해야 할 트래픽의 큰 덩어리입니다.

다음은 맞춤형 홈 데코 캠페인에 대한 부품 관련 검색의 분석입니다. 이 데이터에서 트랙에 대한 많은 클릭을 볼 수 있습니다 . 이러한 검색은 트래픽 수가 비슷하지만 직접 판매가 더 많은 핸들 보다 CTR이 높지만 전환율이 낮습니다.

여기에서 추적 쿼리에 대한 방문 페이지를 조사할 수 있습니다. 현재 페이지가 너무 일반적이거나 특정 제품을 찾기 어려울 수 있습니다. 쿼리 자체를 더 깊이 파고들 수도 있습니다. 다른 쿼리에 비해 더 쉽게 전환되는 특정 트랙 쿼리가 있습니까?

기회는 유료 검색에만 정의됩니다. 특정 언어가 쿼리를 지배한다는 것을 알게되면 해당 언어를 방문 페이지에 대해 CRO로 전달할 수 있습니다.

측정항목별 버켓팅

파레토 원리에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 80%의 생산량이 20%의 투자에서 나온다는 원칙입니다. 이것은 유료 검색에 어떻게 적용됩니까?

원칙은 동일한 비율로 일치하지 않지만 귀하의 광고 및 검색어의 일부는 불균형한 양의 결과를 제공합니다.

뛰어들자!

먼저 각 키워드에 대한 총 비용의 일부를 계산하는 것부터 시작하겠습니다. 그런 다음 비용을 내림차순으로 정렬하여 다음 단계를 더 쉽게 만듭니다.

전체 지출의 상위 60%를 차지하는 용어가 몇 개인지 확인하려면 누적 총 기여도를 계산해야 합니다. 이미 최고 지출액을 기준으로 정렬했으므로 이제 합산된 백분율을 계산할 수 있습니다.

맨 위 셀을 고정하고 수식을 아래로 드래그할 수 있습니다. 여기서는 상위 60%와 상위 40%의 두 가지 옵션을 사용하고 if 문을 사용하여 해당 레이블을 적용합니다.

이제 sumif 또는 피벗 테이블을 사용하여 데이터를 결합할 수 있습니다.

샘플 데이터에 따르면 키워드의 약 1/3이 지출의 60%를 생성합니다. 전환율도 더 높지만 CPA는 더 높습니다. 예상대로 더 경쟁력 있는 조건은 CPC를 증가시켜 더 높은 비용으로 이어질 수 있습니다.

돌아가서 백분율을 조정하거나 더 많은 계층을 추가하거나 실제 데이터를 살펴볼 수 있습니다. 상위 60% 내에는 CPA를 높이는 데 도움이 되는 몇 가지 키워드가 있을 것입니다.

결론

이 세 가지 방법은 유료 검색 성능을 더 깊이 파고드는 가장 일반적인 기술 중 일부입니다. 각각은 약간 다른 이야기를 하고 다른 유형의 최적화를 보여줍니다.

이들 중 어느 것도 분석의 끝점이 되지는 않지만 각각은 새로운 방향으로 나아가고 광고 성과에 대한 더 나은 이해를 제공할 것입니다.