이제 다음 사기 영역에 대처할 때입니다. 속성

광고 사기는 모든 마케터의 어휘의 일부가 되었지만, 이기적인 수단을 정당화하기 위해 구식 기여 모델을 사용하는 방식인 기여 사기는 지금까지 대부분 무시되었습니다.

그러나 마케터와 미디어 소유자가 디지털 채널로 자금을 이동함에 따라 재정적 이익을 달성하기 위해 기여 모델의 측정 가능한 기능을 벗어난 광고를 게재하는 것이 조용히 증가하고 있습니다. 속성 사기는 빠르게 광고 업계의 다음으로 큰 골칫거리가 되고 있습니다.

귀속 사기에는 전환하려는 사용자를 재타겟팅하는 것부터 볼 수 없는 광고를 사용하여 의도적으로 쿠키를 폭격하는 사용자로 전환하는 모든 것이 포함됩니다. 그리고 귀속 사기로 인한 비용은 비효율적인 미디어에 낭비되는 귀중한 광고 비용만이 아닙니다.

속성 사기는 마케터를 고객의 행동을 근본적으로 오해하는 토끼 구멍으로 이끕니다. 이는 광고주가 다양한 채널, 장치 및 전술이 소비자 행동으로 이어지는 방식을 잘못 해석하게 만듭니다.

그러나 모든 희망이 사라진 것은 아닙니다. 교차 기기 기여 및 실험적 디자인 방법론의 발전으로 마케터는 채널, 지역 또는 미디어 유형에 대한 투자 조합을 측정하는 무작위 통제 실험을 생성할 수 있습니다.

이러한 무작위 통제 실험을 통해 비즈니스 결과를 특정 마케팅 활동에 정확하게 귀속시킬 수 있으며 그 과정에서 사기꾼에게 기회가 거의 남지 않습니다.

사기꾼에게 문을 열어 두지 마십시오

오늘날 소비자 행동 및 광고 프로그램의 다면적, 다중 채널 특성으로 인해 진정한 기여를 측정하기가 어렵습니다. 그러나 마케터 는 쉽게 측정 할 수 있는 것을 기본으로 하는 경향이 있습니다. 그리고 측정하기 쉬운 것은 종종 첫 번째 또는 마지막 터치 입니다.

가치가 없는 사기성 광고 노출은 마지막 터치/조회와 같은 어트리뷰션 방법론을 자주 혼란스럽게 합니다. 마케터는 정확하지도 않고 효과적이지도 않은 기여 모델을 사용하여 자신도 모르는 사이에 사기꾼에게 문을 활짝 열어두고 있습니다. 그리고 정교한 멀티터치 또는 분할 퍼널 기여 모델도 여전히 측정 가능한 노출에 의존하므로 이러한 모델도 사기에 취약합니다.

원하는 결과와 관련된 광고 투자 살펴보기

마케터는 사기로부터 자신을 더 잘 보호하기 위해 모든 채널에서 캠페인을 보다 총체적으로 보는 것을 고려해야 합니다.

이를 수행하는 한 가지 방법은 교차 채널 기술 측정 파트너를 통해 과학적 실험 프레임워크 를 활성화하는 것입니다. 이러한 프레임워크는 다음과 같습니다.

1. 원하는 비즈니스 결과에 대한 각 투자의 영향을 이해하기 위해 여러 개의 소규모 개별 실험을 실행합니다.

마케터는 광고 투자 및 수익에 대한 전체적인 이해를 얻기 위해 많은 병렬 실험을 실행할 수 있습니다. 이 "실험 설계" 방법론은 다음 세 가지 이유로 기존 미디어 믹스 모델보다 우수합니다.

• 실시간으로 실행됩니다. 미디어 믹스 모델은 과거 투자와 다년간의 결과 간의 관계를 측정합니다. 그러나 다년 모델은 완성될 때쯤이면 구식이 되는 경우가 많습니다. 이와 대조적으로 실험 계획 방법론을 사용하면 광고주가 지역, 장치 및 채널에 걸쳐 다양한 수준의 미디어 투자를 유도하기 위해 많은 단기 무작위 통제 실험을 실행할 수 있습니다.
• 보고를 정규화합니다. 기존의 기여 모델은 디지털 채널의 결과를 완벽하게 비교하지 못하는 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 실험 설계 모델은 각 채널의 최적 투자 수준과 포화 수준을 계산하기 위해 실제 결과 데이터(즉, 오프라인 또는 온라인 판매)를 사용하지만 채널에 관계없이 비교할 수 있습니다. 이 방법은 디지털 채널 외에도 인쇄 및 기존 TV와 같은 순수 오프라인 채널을 포함할 수 있습니다.
• 상관 관계 대신 인과 관계를 보여줍니다. 기존 모델은 인과 관계가 아닌 상관 관계만 보여줄 수 있습니다. 그러나 실험의 합에서 얻은 교훈은 마케팅 결과와 미디어 투자 사이의 인과 관계를 설정하는 데 사용할 수 있습니다.

2. 소비자는 여러 장치를 사용하므로 모든 측정도 마찬가지입니다.

소비자는 여러 장치를 사용하여 조사, 계획, 비교, 고려 및 구매를 완료합니다. 기여 모델을 볼 때 오늘날 현대 소비자의 교차 기기 특성과 전환 경로 내에서 각 기기의 역할을 모두 고려하는 것이 중요합니다.

그래프 기술 은 유료 미디어 외부의 터치포인트를 포함하여 여러 터치포인트에서 고유한 사용자를 식별하며, 노출 수준 기여 사기를 식별하고 억제하는 데 중요합니다. 이 기반을 기반으로 구축된 투명한 멀티터치 기여 모델은 광고주가 사기성 노출을 인식하고 신용을 떨어뜨리는 데 도움이 되므로 소비자 여정의 올바른 터치포인트에 기여도를 할당할 수 있습니다.

3. 신뢰할 수 있는 파트너와 협력하십시오.

더 많은 돈이 산업으로 유입됨에 따라 사기꾼이 시스템을 게임하는 새로운 방법을 찾도록 유인이 증가합니다. 이러한 추세는 광고업계도 예외가 아니다. 따라서 다른 재정 관계와 마찬가지로 광고주가 함께 일하는 파트너 및 공급업체를 알고 신뢰하는 것이 매우 중요합니다.

결론

글로벌 광고주가 디지털에 막대한 비용을 지출하는 것을 감안할 때 현실을 최소한의 기준으로 나타내는 보다 완전한 기여 모델로 전환하기에 이보다 더 좋은 시기는 없습니다.

라스트 터치 모델링은 구식이고 노출 전용 모델은 불완전하며 벽으로 둘러싸인 정원(의도적으로)으로 인해 광고주가 광고 성과를 균일하게 측정하기 어렵습니다. 디지털 마케팅이 더욱 복잡해지고 단편화됨에 따라 마케터는 기여 모델을 현대화하여 미디어 투자의 ROI를 완전히 이해하는 것이 중요합니다.

좋은 소식은 eMarketer에 따르면 미국 기업의 마케터 중 50% 이상이 이미 2017년에 다중 채널 기여 모델을 사용할 계획이라는 것입니다. 이 마케터들은 올바른 생각을 가지고 있습니다. 모든 장치, 채널 및 미디어 유형에 걸친 광고 투자를 전체적으로 살펴보는 것만으로 기여에 대한 진정한 이해로 이어질 것입니다. 그리고 나서야 귀속 사기는 과거의 일이 될 것입니다.