광고주에게 자동 광고의 의미

다른 많은 산업과 마찬가지로 광고 산업은 "AI"와 "머신 러닝"에 대해 떠들썩합니다.

대부분의 이야기는 가까운 장래에 우리에게 어떤 일이 일어날지에 초점이 맞춰져 있지만 Google의 UAC 및 스마트 디스플레이 형식과 Facebook의 oCPM 입찰과 같은 몇 가지 새로운 제품이 이미 광고주에게 결과를 제공할 준비가 되어 있습니다.

새로운 기술과 마찬가지로 몇 가지 절충점이 있으며 이러한 제품을 배포하는 방법을 신중하게 고려해야 합니다. 이 게시물은 기술의 가장 유망한 측면, 주의해야 할 사항, 그리고 마지막으로 미디어 계획에 대한 의미를 다룹니다.

광고주를 위한 AI의 약속

최고의 측면은 대부분의 업계 관찰자에게 매우 분명합니다. AI는 가장 노련한 인간 분석가조차 피할 수 있는 추세를 찾아낼 수 있습니다. 더 많은 데이터를 더 많은 순열로 결합함으로써 AI는 종종 유사한 수동 관리 캠페인보다 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있습니다.

AI는 또한 더 일관되게 작동합니다. 인간 분석가와 달리 컴퓨터화된 시스템은 휴가가 필요하지 않으며 감기나 주의 산만함으로 인해 쉬는 날이 없습니다. 최적화는 항상 켜져 있고 항상 실행 중입니다.

마지막으로, 이러한 시스템의 대부분은 인간의 상호 작용이 거의 필요하지 않습니다. 계정 관리자는 캠페인에 대한 매개변수를 설정하고 실행할 수 있습니다.

전체적으로 자동화된 형식은 더 적은 노동력 투입으로 더 우수하고 일관된 결과를 이끌어낼 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 단기적으로는 창의성과 전략에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 장기적으로 산업 경제를 변화시킬 수 있습니다.

함정

자동화된 도구는 아직 어리다. 현재의 도구 작물은 엄청난 가능성을 가지고 있지만 미디어 계획에 맞는지 신중하게 고려해야 합니다. 잘못된 역할에서 이러한 도구를 사용하면 잠재력을 발휘하지 못할 수 있으며 실제로 목표에 더 가까워지기 보다는 더 멀리 갈 수 있습니다. 대행사에서 고려해야 할 가장 중요한 사항은 다음과 같습니다.

불량한 다극 최적화

대부분의 기존 도구는 단일 KPI에 대해 최적화하는 데 매우 효과적이지만 경쟁하는 KPI 또는 KPI와 비예산 제약 조건의 균형을 조정할 수 있을 만큼 잘 구성된 도구는 거의 없습니다. 예를 들어, 목표가 단순히 ROAS 4배를 달성하는 것이라면 Facebook과 Google의 도구를 통해 그 방향으로 이동할 수 있습니다.

그러나 이러한 채널을 전체 채널이 아닌 중요한 첫 번째 터치로 보고 최소 $50,000/일 수익으로 가능한 최대 ROAS를 유도하려는 경우 기존 도구는 아직 그렇게 정교하지 않습니다.

과도한 최적화

단일 KPI의 경우에도 때때로 기계 학습 알고리즘에는 여전히 좋은 구식 인간의 직관이 필요합니다. 그들은 지나치게 배우거나, 조건이 변할 때 충분히 빨리 적응하지 못하거나, 더 넓은 맥락을 고려하지 못할 수 있습니다.

예를 들어, 자동화된 제품에 대한 최근의 Croud 테스트는 우수한 성능으로 최적화되어 잘 수행되었습니다. 그럼에도 불구하고, 계절적 행동의 주요 변화 이후, 제품은 더 이상 구매에 관심이 없는 사람들을 대상으로 계속해서 몇 주 동안 부진했습니다.

다른 제품을 사용한 테스트는 컨텍스트를 고려하는 이러한 도구의 한계를 보여주었습니다. 이 제품은 저렴하고 효율적으로 트래픽을 유도하도록 구성되었습니다. 그러나 백엔드 성능은 개선되지 않았습니다.

팀이 분석을 조사했을 때 매우 높은 트래픽 손실 및 이탈률을 기반으로 하여 제품이 우발적인 것처럼 보이는 많은 모바일 트래픽을 유도한 것으로 나타났습니다.

유연성과 제어력이 떨어짐

이러한 도구는 한 가지 작업을 잘 수행하도록 설계되었기 때문에 핵심 임무에서 약간 벗어난 경우에도 사용 사례에 적합하지 않을 수 있습니다. 많은 자동화 도구를 사용하려면 배치, 타겟팅, 빈도, 타이밍, 장치 및 기타 주요 변수에 대한 제어를 포기해야 합니다. 결과가 목표와 잘 맞으면 수용 가능한 절충안이 될 수 있습니다.

예를 들어 한 디스플레이 제품은 CPA 목표에 맞게 최적화하지만 리마케팅과 잠재고객 발굴, 빈도 또는 게재위치를 제어할 수 없습니다. 퍼널 상단을 넓히고 인지도를 높이는 것이 목표인 경우 이전 방문자에게 최적화될 수 있으므로 제품이 가장 적합하지 않을 수 있습니다. CPA는 훌륭할 수 있지만 구매는 계획에서 역할을 수행하지 않습니다.

게재빈도를 제한할 수 없는 것은 방문자를 짜증나게 할 수 있으며 논쟁의 여지가 있는 콘텐츠를 제외하기 위해 게재위치를 제어할 수 없는 것은 책임이 될 수 있습니다.

낮은 투명도

이는 귀하의 목표와 논의 중인 도구에 따라 문제가 될 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 그러나 많은 자동화 도구의 한 가지 단점은 공급업체가 성능 및 대상 지정에 대한 정보를 축소하여 특정 문제가 중요한지 여부를 알기 어렵게 한다는 것입니다.

제한된 정보와 데이터는 제품이 특정 역할을 얼마나 잘 수행하고 있는지에 대한 질문을 제공할 뿐만 아니라 더 광범위한 비즈니스에서 사용할 수 있는 통찰력을 제한합니다. 인간 분석가는 분석 범위나 빈도가 더 제한적일 수 있지만 그가 발견한 통찰력은 나머지 비즈니스와 공유할 수 있습니다.

어떤 메시지, 어떤 제품 또는 어떤 지역이 최고의 성과를 거두고 있는지 발견하면 보다 광범위한 비즈니스 수준 변화를 촉진하는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

대행사의 경우 투명성이 떨어지면 미디어 계획도 더 어려워집니다. 경매, 인벤토리 및 가격 책정에 대한 명확한 데이터가 없으면 예산 또는 타겟팅 변경의 영향을 예측하는 것이 거의 불가능합니다.

공급업체 대 마케터

마지막으로, 통제력 부족과 함께 투명성 부족은 미디어 경매에서 지불하는 비용이 자신과 공급업체 간의 제로섬 게임이라는 것을 이해하는 많은 광고주를 불안하게 합니다. 높은 입찰가는 CPC 및 CPM 추세를 월스트리트에 보고할 것으로 예상되는 플랫폼에 좋습니다. 직접 반응 채널에서 마진 목표를 설정하려는 마케터에게는 적합하지 않습니다.

자동 입찰 도구는 단순히 공급업체 마진을 늘리도록 설계되지 않았지만 가능한 경우 광고주의 입찰가와 비용을 줄이는 역할을 한다고 신뢰할 수 있습니까?

테스트 팁

내가 약속보다 더 많은 함정을 나열했지만, 그것이 당신을 속이게 하지 마십시오. 여기서 엄청난 장점은 이러한 도구가 계속해서 발전하고 그 중요성이 커질 것이라는 점입니다. 많은 제품 팀이 함정을 인식하고 있으며 자동화된 제품의 유연성, 응답성 및 투명성을 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

그 동안 함정을 피하고 이러한 제품을 성공적으로 테스트하기 위한 몇 가지 팁이 있습니다.

KPI에 집중

이러한 제품은 한 가지만 잘 수행하기 때문에 목표가 올바르게 정의되었는지 확인하는 것이 절대적으로 중요합니다. 앱 설치를 찾고 계십니까? 아니면 정말로 인앱 구매를 유도하고 싶으십니까? 사람에게는 그 차이가 미묘하게 보일 수 있지만 자동화 시스템의 경우 성공과 실패의 차이일 수 있습니다.

큰 그림을 생각하라

좁은 광고 전문 분야에서 기계가 점점 더 좋아짐에 따라 마케터와 대행사가 큰 그림을 고려하는 것이 점점 더 중요해졌습니다. 저렴한 클릭만으로 비즈니스 성공을 이끌어낼 수 있습니까? 성장하려면 새로운 잠재고객에게 도달해야 합니까, 아니면 이미 구매 신호가 표시된 동일한 그룹을 캠페인에서 리타게팅해도 됩니까?

인사이트 발굴

Facebook에서 검색 데이터나 경매 인사이트가 많다고 해서 인사이트를 찾을 수 없다는 의미는 아닙니다. 다른 곳에서 찾아야 할 수도 있습니다. 사용자 행동은 어떻게 보입니까? 앱에서? 웹 사이트상에서? TV 광고를 실행하면 사이트 CVR은 어떻게 됩니까? 새로운 곳을 찾아야 할 수도 있지만 여전히 통찰력이 있을 것입니다.

목적에 따라 배포

이 마지막 팁은 나머지를 결합합니다. 맹목적으로 테스트하지 마십시오. 대행사와 협력하여 특정 제품이 목표 달성에 어떻게 도움이 되는지에 대한 확실한 가설을 세웁니다. 테스트 대상을 명확히 하고 제품이 최적화할 KPI를 신중하게 선택하십시오.

그것이 효과가 있었는지 판단할 때 미디어 메트릭을 넘어 도구 KPI까지 살펴보십시오. 큰 그림을 염두에 두고 공급업체 픽셀 외부에서 변경된 사항을 확인할 준비를 하십시오.