유료 검색 마케팅 자동화: 기계 수용

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오늘날 자동화는 계정 최적화와 동의어입니다. eMarketer는 최근 호주, 영국, 미국에서 설문 조사를 받은 시니어 마케터의 3분의 2가 지난 1년 동안 마케팅 기술에 막대한 투자를 했다고 보고했습니다. 마케팅 기술을 사용하는 가장 큰 이유는 고객과 잠재 고객에 대한 더 깊은 이해, 프로세스 자동화 및 관리 시간 단축, 마케팅에 대한 데이터 중심 접근 방식을 사용하는 것입니다.

인간 마케터가 실천하는 것을 기계가 완벽하게 한다는 개념은 이제 마케팅 세계 전체에서 표준 비즈니스 관행이 되었습니다. PPC 실무자(및 그 회사)가 눈을 멀게 하면 관리의 평범함과 급여 팽창뿐 아니라 성과 디플레이션이 발생할 위험이 있습니다. 전환적으로 자동화를 사용하거나 고려 중인 기업은 타사 관리 도구에 대한 투자와 사내 솔루션 구축이라는 난제에 직면해 있습니다.

자동화의 기회는 무궁무진하지만 많은 사람들에게 부담이 되기도 합니다. 다음은 의도적으로 비즈니스에 자동화를 도입하는 전략에 대한 개요입니다. 또한 Aimclear에 대한 자동화 전략을 수립하여 클라이언트 성능 개선과 함께 워크로드 용량이 128% 증가한 방법(도구에 월 $100 미만 사용)에 대한 사례 연구를 공유할 것입니다.

첫걸음을 떼다

자동화로 전진하려면 몇 걸음 뒤로 물러나는 것이 필수적입니다. $500,000 서비스로 먼저 머리를 맞대고, Google 개발자를 헤드헌팅하거나, 채택을 위해 자동화하기 위해 개발 팀과 함께 엄청난 티켓을 대기하기 전에 현재 PPC 팀의 대부분의 시간이 어디에 소비되는지 이해하십시오. 시간을 내어 질문을 하고 비즈니스 또는 고객 데이터의 패턴을 분석하십시오. 이러한 데이터 포인트가 수익에 어떤 영향을 미치는지 인식하십시오. 자동화의 이점을 얻을 수 있는 차트 최적화 및 인간의 직관이 필수적인 선을 그립니다. 분명한 목표의 기초가 세워져야 목표 달성을 위한 전략이 세워질 수 있습니다.

자동화 솔루션을 결정하기 전에 다음을 식별하십시오.

• 자동화가 필요한 것은 무엇입니까?
• 어떻게 자동화할 것인가?
• 솔루션이 빅 데이터(확장성)와 함께 작동합니까?
• 백엔드 데이터를 통합할 수 있습니까?

...계정 내에서 자동화할 수 있는 항목에 대한 전체 인벤토리를 구축합니다.

Technology Tango: 구매 vs. 구축

살 것인가, 건설할 것인가? 불행히도 여기에 쉬운 답은 없습니다. 사용 가능한 솔루션이 너무 많기 때문에 적절한 시간 내에 목표를 달성하는 올바른 기술 스택을 선택하는 것이 어려울 수 있습니다. 이해 관계자와 함께 목표에 대해 예산, 계정 규모, 기능 및 리소스의 목록을 작성하는 것은 초기 연구 중에 가장 중요하며 프로세스가 더 빨리 진행되는 데 도움이 됩니다.

자동화 솔루션 구매

비즈니스 목표가 내부 직원 리소스를 비축하지 않고 짧은 시간 내에 다양한 복잡한 마케팅 채널과 백엔드 시스템 간의 완전한 통합을 포함하는 경우 타사 마케팅 자동화 도구에 투자하는 것이 적합할 수 있습니다. 검색 마케팅 담당자는 최적화를 백엔드 데이터 및 개별 고객 여정에 보다 쉽게 ​​연결할 수 있습니다. 구매는 또한 시스템을 너무 많이 흔들지 않고 건물에서 발생할 수 있는 여러 피벗 없이 하나의 시스템과 대시보드에 적응함으로써 직원의 시간 효율성을 허용합니다. 한 곳에서 지원 및 문제 해결도 사용자가 동의하는 경향이 있습니다.

자동화 솔루션을 구입하는 것이 참여도가 낮은 경로이지만 제한이 없는 것은 아닙니다. 종종 타사 스택은 덜 복잡하고 기능, 개인화 및 데이터 소유권을 제공합니다. 이를 상쇄하기 위해 개발자는 기업이 요구 사항에 더 가까이 다가갈 수 있도록 다양한 플러그인 또는 추가 기능을 만들었습니다.

자동화 솔루션 구축

비즈니스 목표에 사용자 지정 기능이 포함되고 가장 중요한 것은 데이터 통합을 위한 기술 기능이 있는 경우 사내 솔루션을 구축하는 것이 자동화를 위한 더 나은 경로일 수 있습니다. 이를 통해 기업은 일부 도구가 가지고 있는 제한 없이 자동화 기능의 개인화에 집중할 수 있습니다. 성숙한 시스템과 플랫폼은 추가 자동화가 필요하지 않을 수 있지만 오히려 향상된 데이터 기능이 필요합니다. 또한 빌드 중에 피벗이 제한되는 경우 사내 구축이 보다 비용 효율적인 최적화 수단이 될 수 있습니다.

사내 건물 자동화의 함정에는 자동화 솔루션을 매핑, 정의 및 생성하는 데 투자한 시간과 사용 가능하고 효율적인 도구에 도달하기까지 걸릴 수 있는 반복이 포함됩니다. 다시 말하지만, 원하는 결과 및 기능에 대해 현재 스택을 평가하는 것이 중요합니다. 직원이 코딩에 정통하거나 개발 부서가 특정 플랫폼의 데이터 통합에 집중하는 것은 비즈니스 개발 놀이일 수 있습니다.

마케팅 자동화 팁:

• 시간과 기술 자원이 부족하고 계정 규모가 중간 규모 및 지출인 경우 자동화된 규칙 및 스크립트와 같은 하위 기술 옵션이 사례 연구를 구축하기 위한 시작 블록이 되어야 합니다. 스크립트와 자동화된 규칙 사이에서 많은 사람들이 최소한의 교육으로 성능과 효율성의 교차점에 도달할 수 있습니다.
• 기술 또는 개발 리소스를 사용할 수 있게 되고 대규모 데이터 세트가 표준이라면 플랫폼 API를 자동화 수단으로 활용하면 마케팅 담당자가 최적화 가능한 거의 모든 것을 심층적이고 사용자 정의 가능한 방식으로 자동화할 수 있습니다. API 자동화는 상주 개발 팀 또는 서비스로서의 제3자 통합 플랫폼(PaaS)을 통해 수행할 수 있으며 비즈니스 및 채널 자동화를 마케터에게 맡길 수 있습니다.
• 검색 및 PPC 팀이 코딩 기본 사항을 숙지하여 자동화 기능의 기초 지식 및 개발을 개발하도록 권장합니다.

자동화와 관련하여 "전부 아니면 전무"는 없다는 것을 기억하십시오. 작업 반복이 성과를 충족하는 위치를 선택하고 선택합니다. 목표를 더 잘 달성하기 위해 작업의 일부를 자동화합니다. 성능을 높이는 작업을 수행하고 필요할 때 수동으로 분석 및 권장 사항을 작성하는 데 시간을 할애하십시오.

사례 연구

예를 들자면 Aimclear 에이전시는 최근 고객 성과와 내부 효율성을 모두 개선할 수 있는 솔루션을 찾기 시작했습니다. 기업 B2B 검색 클라이언트는 타사 입찰 및 예산 관리 시스템에 대해 매월 미디어 지출의 3.5%를 지불하고 있었습니다. 우리는 곧 고객 비용을 절감하는 동시에 리드당 비용 목표를 줄이고 더 높은 ROI를 산출하는 성과 목표를 달성하는 방법에 대한 가설을 세우기 시작했습니다.

목표를 설정(CPL 감소)하고 자동화 가능성(예산, 입찰가, 입찰가 조정)을 식별함으로써, 우리는 AdWords, Scripts Supermetrics, Google Sheets 및 Google BigQuery를 사용하여 자체 광고 기술 환경을 구축함으로써 솔루션을 찾았습니다.

Google 스프레드시트가 셀 제한(그림에 여러 계정과 MCC가 있는 경우 빠르게 발생하는 경향이 있음)에 도달했을 때 프로세스 초기에 한 가지 문제가 발생했습니다. 해결 방법에는 스크립트를 통해 API를 활용하여 데이터를 데이터베이스로 푸시한 다음 추출하여 스프레드시트로 공식화된 로직으로 푸시할 수 있습니다. 거기에서 최적화가 계속해서 AdWords로 다시 푸시될 수 있습니다.

클라이언트의 경우 이 프로세스를 통해 CPL이 거의 20% 감소하는 동시에 ROI가 증가했습니다.

내부적으로 유료 검색 전반에 걸쳐 자동화된 전략을 채택하면 도구에 월 100달러 미만을 지출하면서 워크로드 용량이 128% 증가했습니다.

마무리 생각

이제 그 어느 때보다도 검색 전문가가 채널을 마스터하는 것 이상으로 나아가야 합니다. 기계를 두려워하는 대신 자동화를 활용하여 효율성과 성능 목표를 달성하는 방법을 이해하여 기계를 수용하십시오.