검색 마케터를 위한 기여 모델 소개

“광고에 쓰는 돈의 절반은 낭비입니다. 문제는 어느 쪽이 반인지 모른다는 것입니다.” 이 디지털 시대에 마케터는 이 잘 사용된 John Wannamaker 의 명언을 역사 에 지정했어야 했습니다. 그러나 검색 마케터는 매출이 어디서 나오는지 완전히 이해하지 못하기 때문에 유료 검색 예산에서 계속해서 현금을 쏟아내고 있습니다.

기여 모델은 광고 실적을 명확하게 이해하고 그에 따라 고객의 구매 여정 을 최적화하는 데 도움이 되어야 합니다. 그러나 서로 비교할 때 이해하기 어려울 수 있으며 때로는 완전히 모순됩니다.

그렇다면 캠페인 전략의 성공을 판단하는 가장 좋은 기여 모델은 무엇입니까? 이 질문에 답하기 전에 마케터가 사용할 수 있는 다양한 옵션을 비교하고 대조해야 합니다.

마케팅 기여 모델 검색

유료 검색 기여 모델을 통해 마케터는 최초 클릭부터 최종 구매(및 그 이후)까지 광고 상호작용에 기여도를 할당할 수 있습니다. 그러면 검색 캠페인 전략을 최적화하여 전환을 극대화할 수 있습니다.

일반적인 검색 마케팅 기여 모델은 다음과 같습니다.

• 마지막 클릭 기여: 가장 일반적으로 사용되는 기여 모델입니다. 마지막 클릭 기여는 마지막 클릭 광고 및 해당 키워드에 전환에 대한 모든 기여도를 부여합니다. 그러나 마케터에게 마지막 클릭 어트리뷰션의 가장 중요한 과제는 전환으로 이어지는 고객 여정의 다른 모든 클릭을 완전히 무시한다는 것입니다. 이로 인해 특정 검색 키워드가 과대평가되고 고객에게 브랜드를 소개하는 용어는 과소평가될 수 있습니다.
• 첫 번째 클릭 어트리뷰션: 마지막 클릭 어트리뷰션을 머리로 전환하고 첫 번째 클릭으로의 전환에 대한 모든 크레딧을 제공합니다. 첫 번째 클릭 기여는 고객 여정에서 후속 클릭의 중요성을 강조하지 않아 마지막 클릭 기여와 동일한 많은 문제를 공유합니다.
• 선형 기여: 이름에서 알 수 있듯이 선형 기여는 고객 여정의 모든 광고 참여에 걸쳐 기여도를 공유합니다. 선형 기여는 모든 클릭이 동일함을 나타냅니다. 특히 사람들이 초기 검색 후 브랜드 용어를 클릭하는 경우에는 그렇지 않을 수 있습니다.
• 시간 가치 하락 기여: 이 접근 방식은 전환에 더 가까운 시간에 발생하는 광고 참여에 더 많은 기여도를 부여합니다. 이 시스템은 7일 반감기 규칙을 사용합니다. 즉, 판매 8일 전의 광고 참여는 전환 하루 전의 클릭으로 절반의 기여도를 얻습니다. 불행히도, 이 기여 모델은 결실을 맺는 데 시간이 걸릴 수 있는 고려된 구매에 대해 크레딧을 받아야 하는 경우 크레딧을 제공하지 않을 수 있습니다.
• 위치 기반 기여: 선형 기여와 유사하지만 첫 번째 및 마지막 클릭을 위해 기여도에 가중치를 부여합니다. 첫 번째 클릭과 마지막 클릭은 각각 전환에 대해 40%의 기여도를 부여하고 여정 중간에 발생한 클릭은 나머지 20%의 몫을 차지합니다.
• 데이터 기반 기여: 좋습니다. 이제 과학적으로 발전하고 있습니다. 데이터 기반 기여는 전환에 가장 큰 영향을 미친 키워드, 광고 및 캠페인을 결정하는 데이터를 기반으로 기여도를 할당합니다. 이 데이터 기반 접근 방식은 Google 애널리틱스를 활용하고 검색, 쇼핑, YouTube 및 디스플레이 광고에서 발생한 웹사이트 방문 및 전환을 살펴봅니다. 너무 많은 데이터를 처리함으로써 이 접근 방식은 보다 신뢰할 수 있는 기여 전략으로 보일 수 있습니다. 그러나 다른 모든 기여 전략과 마찬가지로 100% 정확하지는 않습니다.

검색 기여 모델 비교

완벽한 기여 모델은 없고 모든 마케터의 비즈니스가 다르기 때문에 기여 모델을 비교하고 대조하는 것은 이익이 됩니다.

Google의 '모델 비교' 보고서를 통해 마케팅 담당자는 두 가지 전략을 나란히 비교할 수 있으며 다음 접근 방식 을 권장 합니다.

• 마지막 클릭 대 첫 번째 클릭: 이는 마케터가 전환을 향한 고객 여정을 시작할 때 저평가된 키워드를 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 마지막 클릭 vs. 선형: 이는 마케터가 고객이 전환 경로를 따라가는 데 도움이 되는 저평가된 키워드를 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 마지막 클릭 vs. 데이터 기반: 이를 통해 Google의 기계 학습 기술에 의해 결정된 키워드의 가치에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

다중 채널 어트리뷰션: 방 안의 코끼리

검색 마케터의 진정한 도전은 검색이 스토리의 일부일 뿐이라는 불편한 사실입니다. 따라서 캠페인의 성공을 분석할 때 마케터가 전환에 영향을 미칠 수 있는 다른 모든 것에 대한 명확한 개요를 알고 있으면 도움이 됩니다.

검색 마케터는 훌륭한 일을 했다고 자책하기 전에 다음 질문을 해야 합니다.

• 검색 캠페인이 기존의 방송 또는 인쇄 캠페인에 의해 향상되고 있습니까?
• PR 캠페인을 통해 브랜드 인지도에 대한 대중의 인식이 크게 개선되었습니까?
• 유명 인플루언서가 귀하의 브랜드를 지지했거나 소셜 미디어 캠페인 이 입소문을 타게 되었습니까?

또한 다음을 고려해 볼 가치가 있습니다.

자연 검색(SEO)이 유사한 수익을 제공했을 때 유료 검색을 통해 전환에 대해 너무 많은 비용을 지불하고 있을 수 있습니다. 방문자가 유료 광고가 나란히 표시될 때 무료 결과보다 클릭하는 것이 항상 더 쉽다는 것을 기억하십시오. 그렇다면 자연 검색에서 발생하는 클릭에 대해 비용을 지불하고 계십니까?

이메일 마케팅/마케팅 자동화

이메일 마케팅 및 마케팅 자동화 의 세계에 뿌리를 두고 있는 회사 라면 이메일이 유료 검색 캠페인의 수익성 있는 구성 요소로 간주되는 경우가 많습니다.

검색 마케팅 목표를 설정할 때 CLV(고객평생가치)와 같은 측정항목을 고려해야 합니다. 검색 마케팅과 관련된 높은 비용으로 인해 이러한 초기 클릭으로 인해 제품 또는 서비스의 마진이 완전히 파괴될 수 있습니다. 이메일 전략이 모든 실린더에서 실행되지 않는 경우 유료 검색 활동이 결코 긍정적인 투자 수익을 제공하지 못할 수 있음을 기억하십시오.

테스트 시간

검색 어트리뷰션에 있어 쉬운 답은 없습니다. 캠페인의 성공에 영향을 미치는 추가 요소가 항상 있을 수 있습니다.

다른 마케팅 문제와 마찬가지로 성공으로 가는 최선의 방법을 찾는 유일한 솔루션은 다양한 전략을 서로 테스트하는 것입니다. 따라서 완벽한 세상에서 마케터는 전체 마케팅 전략을 명확하게 파악하거나 파트너와 협력하여 통찰력을 제공합니다.

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