브랜드 광고 가치를 측정하기 위해 지역 제외를 사용하는 방법

2019년 가을, PPC Twitter-verse는 업계가 존재하는 한 오랫동안 존재해 온 질문으로 새롭게 떠들썩했습니다. 브랜드 키워드에 입찰할 가치가 있습니까? 그 당시 우리는 해당 주제에 대해 광범위하게 썼습니다. 자세한 요약은 Matt Umbro의 "위대한 브랜드 키워드 토론: 고려해야 할 사항"을 참조하십시오.

많은 질문과 마찬가지로 브랜드 키워드에 입찰할지 여부에 대한 질문에 대한 대답은 실망스럽게도 두 단어로 요약될 수 있습니다. 일부 브랜드의 경우 브랜드 키워드에 대한 입찰이 마케팅 전략의 필수적인 부분일 수 있습니다. 다른 사람들에게는 이러한 키워드에 대한 지출이 Juicero 팩에 투자하는 것만큼 하찮을 수 있습니다. 이 게시물에서는 광고주가 자신과 고객이 브랜드 광고의 가치를 분리하고 측정하는 데 사용할 수 있는 전략인 지역 제외에 대해 간략히 설명하겠습니다.

분석 작동 방식(및 예)

Google Ads와 Google 애널리틱스에서 이 테스트를 설정하는 방법을 설명하겠지만 특정 지역을 제외하고 측정할 수 있는 모든 광고 플랫폼에서 작동하는 기본 프로세스를 상상할 수 있습니다. Google Ads에서 작업하는 경우 가치를 측정하려는 브랜드 캠페인에서 대표적인 지리적 영역을 제외하여 실험을 설정할 수 있습니다. 미국에서 광고하는 경우 인구가 동일하도록 25개 주를 두 그룹으로 나누고 앞으로 캠페인에서 제외할 한 세트의 주를 무작위로 선택하는 것이 좋습니다.

캠페인에서 해당 지역을 제외했으면 연결된 Google 웹로그 분석 계정에 두 개의 세그먼트(제외 주용 세그먼트와 나머지 주용 세그먼트)를 만드십시오. 이제 자연 검색과 유료 검색이 결합된 각 그룹에 대한 KPI의 상대적 상승/하락을 측정할 수 있습니다. 중요한 것은 단순히 각 채널에 대한 총 전환량 대신 기간에 따른 상승/감소 를 측정하고 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 이는 전체적으로 유료 또는 유기적 트래픽에 영향을 미칠 수 있는 교란 변수를 제어하는 ​​데 도움이 됩니다.

예를 들어, 캠페인을 30일 동안 지역 제외와 함께 실행하고 브랜드 광고를 볼 수 있는 25개 주 그룹과 자격이 없는 25개 주 그룹을 허용했다고 가정해 보겠습니다. 이 예를 위해 광고주가 관심을 갖는 목표는 단 하나라고 상상할 수 있습니다. 이 가설에 약간의 질감을 주기 위해 아래의 조작된 결과 표를 확인하십시오.

이 데이터는 브랜드 캠페인에서 제외된 주에서 유기적 트래픽 전환의 증가가 유료 트래픽으로 인한 목표 달성 손실을 거의 완전히 상쇄함을 시사합니다. 현실 세계에서 이것은 광고를 클릭하고 전환했을 대다수의 사용자가 어쨌든 유기적 채널을 통해 전환했을 것임을 시사합니다. 이와 같은 경우 순 전환에 미치는 영향은 무시할 수 있는 것으로 보이기 때문에 브랜드 캠페인을 실행하는 것이 "할 가치가 없다"고 합리적으로 결론을 내릴 수 있습니다.

고려해야 할 기타 요소

위의 예는 설명을 위해 가장 기본적인 것으로 단순화한 것입니다. 실제로 이 분석을 설정하고 데이터를 평가할 때 고려해야 할 많은 요소가 있습니다. 이러한 요인에는 다음이 포함됩니다.

50% 지역 제외를 감당할 수 있습니까? 유료 트래픽이 그렇지 않으면 놓칠 브랜드 트래픽의 강력한 동인이라고 강력하게 의심할 수 있습니다. 그렇다면 훨씬 더 작은 지역 제외로 시작하는 것이 좋습니다. 순 상승도/감소율을 측정하는 한 다양한 크기의 측정 그룹에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 더 작은 제외의 결과에서 브랜드 트래픽이 생각만큼 가치가 없는 것으로 나타나면 언제든지 더 큰 지역 제외로 이동하여 더 큰 샘플 크기를 수집할 수 있습니다.

전문가 팁: 분석에서 제외된 단일 주에서 시작하려는 경우 일리노이는 인구 통계학적 구성 측면에서 가장 대표적인 주라고 합니다. 피오리아에서 하면...

각 브랜드 전환과 관련된 수익은 얼마입니까? 아마도 귀하의 분석에 따르면 유료 캠페인 실행이 중단되면 유료 브랜드 전환의 대부분(전부는 아님)이 유기적으로 발생할 것입니다. 캠페인을 완전히 중단할지 여부는 각 전환과 관련된 수익에 따라 다릅니다. 예를 들어, 각 전환이 $1,000의 수익을 가져오고 CPL이 $.05에 불과하다면 몇 번의 전환을 놓치더라도 큰 영향을 미칠 수 있으며 캠페인을 계속해서 최대로 운영하는 것이 합리적일 수 있습니다.

어떤 혼란스러운 변수가 잠입했을 수 있습니까? 우리가 할 수 있는 한, 이러한 종류의 분석은 결코 완벽하고 과학적인 실험이 될 수 없으므로 결과를 해석할 때 가능한 한 많은 혼란 변수를 설명하고 싶을 것입니다. 예를 들어,

• 브랜드 광고에 고객의 자연적 결과에 아직 반영되지 않은 특별 광고가 포함되었을 수 있습니다. 이 경우 유기적 전환과 유료 전환의 상대적 수익성에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 다른 지역에 영향을 미치는 오프라인 광고 캠페인이 있었을 수 있습니다. 예를 들어 광고하는 것이 지역 TV 캠페인의 주제이기도 하면 특정 영역에서 유기적 상승을 촉진하고 결과를 편향시킬 수 있습니다.
• 다른 채널의 특정 지역이 아닌 캠페인도 결과를 해석하는 방법에 영향을 줄 수 있습니다. 포함된 지역과 제외된 지역 모두에 영향을 미치는 거대한 메일러 캠페인이 있는 경우 해당 캠페인은 브랜드 광고효과를 생성하여 실제로 측정하려는 변경 사항을 무시할 수 있습니다.

따라서 결국 이러한 종류의 분석은 브랜드 캠페인에 대한 지출이 실제로 가치를 창출하는지 여부에 대한 모든 질문에 대해 단번에 대답할 가능성이 없습니다. 그러나 바라건대, 그것은 질문에 대한 조사에 약간의 데이터와 뉘앙스를 유발할 수 있습니다. 각 광고주는 서로 다른 도전과 기회에 직면하므로 "브랜드 조건에 입찰하는 것은 항상 가치가 있고 우리가 입찰하지 않으면 경쟁업체가 입찰할 수도 있기 때문에 항상 가치가 있습니다." 또는 "브랜드에 입찰하지 않음 어쨌든 높은 순위를 매겨야 하기 때문입니다." 대신 열린 마음으로 각 사례에 접근하고 최종 전략을 뒷받침할 데이터를 수집하기 위해 최선을 다하십시오. 지리적 배제 분석은 이를 수행하는 한 가지 방법입니다.