노출 점유율에서 인사이트를 수집하여 PPC 성과를 높이는 방법

검색 마케터는 마음대로 사용할 수 있는 많은 메트릭을 가지고 있습니다. 이러한 모든 메트릭을 동시에 분석할 때 어떻게 대응해야 하는지 정확히 알기 어려울 수 있습니다.

저는 유료 검색 캠페인에 대한 의미 있는 최적화를 식별하기 위해 노출 점유율 지표를 활용하는 것을 지지합니다.

통찰력은 반드시 노출 점유율 자체에서 나오는 것은 아니지만 순위 또는 예산으로 인해 손실된 노출 점유율에서 나옵니다.

이 문서에서 다룰 내용은 다음과 같습니다.

• 각 메트릭이 나타내는 것.
• 스프레드시트에서 대규모로 이러한 측정항목을 계산하기 위한 팁입니다.
• 분석 결과에 따라 조치를 취하는 방법.

노출 점유율 및 관련 지표 정의

각 측정항목의 의미는 다음과 같습니다.

• 노출 점유율(IS) : 광고가 얻을 수 있는 총 노출수 대비 광고가 받는 노출수의 비율입니다.
• 예산으로 인해 손실된 노출 점유율: 예산이 무제한인 경우 광고가 받았을 노출의 비율입니다.
• 순위로 인해 손실된 노출 점유율: 광고가 가장 높은 순위를 차지했을 경우 광고가 받았을 노출의 비율입니다.

자명할 수 있지만 이 세 측정항목의 합계는 100%입니다.

이것은 다양한 최적화의 잠재적인 영향을 식별하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 중요합니다. 하나가 다른 것보다 훨씬 높으면 어디에 에너지를 사용해야 하는지 알 수 있습니다.

규모에 따른 노출 점유율 계산

내 콘텐츠에 익숙하다면 활성화 플랫폼에서 시간을 최소화하고 숫자 계산에 에너지를 집중한다는 것을 알고 있을 것입니다. (놀라운 일입니다!) 노출 점유율 측정항목도 마찬가지입니다.

이 세 측정항목의 합이 100%라는 사실을 이해하면 노출 점유율 계산을 대규모로 집계하는 데 필요한 도구를 얻을 수 있습니다. 기본 계산을 사용하여 스프레드시트에 복제할 수 있는 수학 공식입니다.

기술에 뛰어들기 전에 플랫폼에서 필터를 사용하는 것이 항상 진실의 출처여야 한다는 점에 주목하겠습니다. 특히 계정에서 "<10%"라는 악명 높은 노출 점유율을 자주 볼 경우 더욱 그렇습니다.

아래는 특히 많은 데이터를 다룰 때 수학적으로 뒷받침되는 추정치를 제공하고 분석 능력을 향상시키기 위한 것입니다. 이해관계자에게 보고하는 경우 항상 플랫폼에 표시되는 대로 진행하세요.

내 분석에서 "<10%"가 표시되면 먼저 1에서 IS 손실(순위) 및 IS 손실(예산)을 빼려고 시도합니다. 이러한 메트릭 중 하나가 ">90%"로 표시되면 가정을 사용합니다. 5%. 5% 추정치를 포함하면 본질적으로 약간의 정확도 위험에 노출됩니다.

첫 번째 단계는 가능한 총 노출 수를 나타내는 "Universe of Impressions" 또는 UoI라고 하는 것을 계산하는 것입니다. (이 메트릭에 공식 이름이 있는지 확실하지 않습니다.)

우리는 캠페인에서 생성된 노출 수를 알고 있고 해당 노출 점유율이 표시할 수 있는 총 노출 수의 비율을 나타내므로 노출 수를 노출 점유율로 나누면 총 가능한 노출 수 또는 UoI를 알 수 있습니다.

이제 총 노출수를 알았으므로 UoI에 IS 손실(예산)을 곱하여 예산 제약으로 인해 손실된 예상 노출수를 계산할 수 있습니다.

IS Lost(순위)를 사용하여 이 동일한 계산을 복제하여 경매에서 낮은 순위로 인해 손실되는 예상 노출수를 계산합니다. 다음 스크린샷에서 이러한 단계를 결합했습니다.

노출수, 예상 손실 노출수(예산) 및 예상 손실 노출수(순위)를 합산하고 UoI와 비교하여 항상 수학을 확인할 수 있습니다.

수학이 맞다면 동일해야 합니다.

마지막 단계는 위의 열 제목을 사용하여 세 가지 노출 점유율 메트릭을 나타내는 계산된 필드가 있는 피벗 테이블을 만드는 것입니다.

• 예상 노출 점유율 :
  • [노출] / [예상 UoI]
• 예산으로 인해 손실된 예상 노출 점유율 :
  • [동부 표준시. 노출수 손실(예산)] / [Est. UoI]
• 순위로 인해 손실된 예상 노출 점유율 :
  • [동부 표준시. 노출수 실점(랭크)] / [Est. UoI]

이 접근 방식을 사용하면 이제 피벗 테이블을 조정하고 포함된 필터 및 입력을 기반으로 노출 점유율을 동적으로 계산할 수 있습니다.

이를 설명하기 위해 2주 동안 강조 표시된 캠페인 합계를 포함했습니다. 위의 스크린샷을 사용하여 내 수학을 확인하십시오.

이와 같은 팁이 유용하다고 생각되면 검색 마케팅 담당자를 위한 Excel 피벗 테이블 모범 사례에 대한 이전 기사를 확인하는 것이 좋습니다.

노출 점유율 통계를 기반으로 최적화

모든 수치 계산을 완료했으므로 이제 분석을 실행으로 옮길 때입니다.

귀하는 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 것이 무엇인지 알고 있으며 많은 최적화를 마음대로 사용할 수 있습니다.

노출 점유율 메트릭에서 본 내용을 기반으로 최적화에 접근하는 방법을 요약해 보았습니다. 그러나 실제로는 이러한 상자 사이의 경계가 모호합니다.

예를 들어 입찰가를 높여 오른쪽 하단 시나리오(순위로 인한 높은 IS 손실 및 예산으로 인한 높은 IS 손실)를 개선할 수 있습니다.

캠페인 내에서 구현하도록 권장하는 한 가지 팁은 손실된 IS를 예산에서 순위로 이동하는 것을 의미하더라도 예산으로 인해 손실된 노출 점유율을 줄이는 데 집중하는 것입니다.

대부분의 광고주는 '예산으로 인한 IS 손실' 문제를 해결하기 위해 예산을 마술처럼 보이게 할 수 없습니다.

이러한 사고방식은 일반적으로 더 효과적인 성과로 이어집니다. 손실된 IS를 예산에서 순위로 옮기는 것은 캠페인을 추려내거나 예산 지출에 대해 "더 인색해짐"을 의미할 가능성이 높기 때문입니다.

마지막으로 캠페인 범위를 제한하기 위해 제가 가장 좋아하는 접근 방식은 다음과 같습니다. 최적화가 가장 합리적이라면 다음과 같습니다.

• 데이파팅.
• 키워드가 일시중지됩니다.
• 세그먼트 기반 부정. (잠재고객, 지역, 기기… 이름을 지정하세요!)
• 제외 키워드.

품질 점수 향상에 중점을 둔 경우 일반적으로 여기에 접근하려고 시도하는 방법은 다음과 같습니다.

• 광고 문구가 새로고침됩니다.
• 사용 중인 확장 프로그램의 수를 늘립니다.
• 제외 키워드.
• 방문 페이지 테스트.

상위 IS 및 절대 상위 IS와 같은 다른 노출 점유율 측정항목이 있다는 점에 유의해야 합니다.

좋은 소식은 이 기사에서 강조한 계산이 이러한 메트릭에도 적용된다는 것입니다. 일반 IS 메트릭과 함께 활용하여 보다 정보에 입각한 인사이트를 생성할 수 있습니다.