브랜드 및 주요 트래픽 소스에 대한 디스플레이 광고 영향을 측정하는 방법

이 기사에서는 디지털 믹스에서 미디어 광고의 역할을 설명하고 미디어 광고가 다른 트래픽 소스에 미치는 영향을 측정하는 방법에 대한 지침을 공유합니다. 예를 들어 Prom의 미디어 광고 캠페인이 소개됩니다.

Brandformance: 성과 도구를 사용하여 미디어 캠페인을 최적화하는 방법 및 정의

Brandformance는 "브랜드"와 "성능"이라는 단어에서 파생된 타겟 미디어 마케팅 접근 방식입니다.

미디어 광고가 브랜드에 미치는 영향을 평가하기 위해 대행사 newage. 조회 후 및 교차 장치 전환에 대한 데이터를 검사하는 전체론적 분석을 활용합니다.

미디어 광고를 위한 전술적 배치 전략

몇 가지 중요한 고객 세그먼트를 다룰 때:

• 핫 세그먼트 – 구매할 준비가 되었습니다.
• 웜 세그먼트 - 옵션을 탐색하고 고려합니다.
• 콜드 세그먼트 – 브랜드와 제품을 알지 못합니다.

미디어 광고는 차가운 청중을 대상으로 제품을 소개하는 반면, 성능 도구는 따뜻한 세그먼트와 뜨거운 세그먼트에 사용해야 합니다. 그러나 미디어 광고는 모든 부문에 유익할 수 있습니다.

오디언스를 나누고 각 세그먼트에 대한 특정 형식과 타겟팅을 선택하고 퍼널의 각 수준에 대한 자체 KPI를 설정합니다.

미디어 광고의 영향을 평가하는 방법

대부분의 경우 미디어 광고는 클릭수를 기준으로 평가됩니다. 미디어 광고에 의해 생성된 조회 후 및 교차 장치 전환도 있기 때문에 이는 비효율적인 접근 방식입니다. 조회 후 및 교차 기기 전환을 추적할 수 없는 경우 실수로 이어질 수 있으므로 클릭에만 의존하지 마십시오.

1. 조회 후는 광고를 보고 동일한 기기 또는 브라우저에서 전환한 사용자가 취하는 행동을 의미합니다.
2. 교차 장치는 한 장치에서 다른 장치로 전환하는 사용자가 수행하는 작업을 나타냅니다. 사용자가 YouTube에서 스마트폰으로 광고를 보지만 더 편리하기 때문에 데스크톱에서 전환하는 경우가 종종 있습니다.

미디어 광고의 영향을 평가하는 다른 여러 가지 방법이 있습니다. 브랜드 트래픽, 검색 인사이트, 브랜드 상승도, 월별 분석 또는 단순히 추정을 통해서입니다. 이는 실용적인 방법이지만 MarTech 에이전시로서 보다 데이터 중심적인 평가 방식을 찾기로 결정했습니다.

성능 도구에 대한 미디어 소스의 영향을 분석하기 위한 단계별 알고리즘

고객 웹사이트에서 Google Campaign Manager의 잠재고객과 함께 모든 미디어 캠페인을 추적합니다. 이를 통해 모든 광고 배치에 카운터를 배치하고 광고를 본 사람을 기록할 수 있습니다.

반면에 우리는 대부분의 경우 Google Analytics인 고객의 데이터를 가지고 있습니다. 우리는 BigQuery에서 모든 데이터를 수집하며, 이 시점에서 사용자 ID가 두 소스에서 일치하는 것이 중요합니다. 이 데이터를 비교하여 다음 두 사용자 집단을 관찰합니다.

• 광고를 접한 사람들
• 광고와 상호 작용하지 않은 사람들.

결과적으로 그들의 행동을 비교하고 결론을 도출할 수 있습니다.

미디어 캠페인이 다른 트래픽 소스에 미치는 영향 - 사례 연구

첫 번째 예는 Prom의 "Love Season" 캠페인 데이터, 특히 "장바구니에 추가" 작업에 대한 전환율입니다.

우리는 기타 광고를 제외한 모든 트래픽 소스에서 증가를 관찰했으며 전반적으로 미디어 광고를 본 개인은 12% 더 효과적이었습니다. "미디어 캠페인이 성과 도구에 미치는 영향은?"이라는 제목의 기사에서 다른 미디어 캠페인의 효과에 대해 읽을 수 있습니다. 무도회 사례 연구.”

우리는 첫 번째 "Back to school" 광고 캠페인과 가장 최근의 범주형 광고 캠페인을 시작으로 1년 동안 Prom과 함께 이러한 분석을 수행해 왔습니다. 최근에 데이터를 추출했습니다.

첫 번째 캠페인에서 우리는 미디어의 16% 효과를 추정합니다. 즉, 광고를 본 사용자가 전환할 가능성이 16% 더 높습니다. 그러나 마지막에 가까워질수록 "효과성"이 감소하는 것을 볼 수 있습니다.

이러한 미디어 효과 데이터는 추세적으로 브랜드 상승도와 일치합니다. 브랜드 상승도는 사회학적 접근 방식인 반면 우리는 보다 데이터 중심적인 접근 방식을 사용하지만 데이터는 일치합니다.

이러한 정렬은 결론의 정확성을 확인하므로 안심이 됩니다. 따라서 수치를 통해 캠페인 최적화 방법론을 이해할 수 있고, 어떤 것이 작동하는 이유를 이해할 수 있습니다.

우리는 더 나아가 미디어 광고가 전환율이 아니라 더 깊은 전환(감사합니다 페이지)에 미치는 영향을 조사하기로 결정했습니다. 그러나 이 경우에는 눈에 띄는 성장이 없습니다.

미디어 광고의 핵심 목표는 관심 있는 사용자를 웹 사이트로 유도하여 항목을 탐색하고 카트에 추가하도록 권장하는 것입니다. 반면에 최종 변환은 로열티 프로그램, 편리한 배송 등과 같은 다른 도구의 작업입니다.

다음으로 트래픽 점유율과 미디어 광고가 웹사이트 트래픽 소스에 미치는 영향을 살펴보기로 했습니다.

미디어와 상호 작용하지 않은 사람들 중에서 유기적 트래픽이 가장 크고 유료 및 직접 순입니다. 그러나 광고를 본 사람들을 고려하면 직접 트래픽의 비중이 크게 감소하고 유료 트래픽의 비중이 증가하는 것을 관찰할 수 있습니다.

미디어 캠페인을 시작할 때 캠페인과 성과 모두에 투자하는 것이 중요합니다. 대규모 예산으로 브랜딩 캠페인을 진행했지만 캠페인 기간 동안 성장이 없는 경우가 있었습니다.

클라이언트와 만나본 결과 거의 전체 예산이 미디어 캠페인에 할당되어 유료 검색에 대한 예산이 크게 줄었다는 사실을 알게 되었습니다.

미디어 캠페인이 즉시 많은 고객이나 사용자를 끌어들일 것이라는 환상이 있습니다. 그러나 이것은 단지 환상일 뿐입니다. 미디어 광고는 다른 소스에 영향을 미치므로 이러한 소스를 자르는 것은 바람직하지 않습니다.

다음으로 동영상을 본 사람과 배너를 본 사람을 비교하여 다양한 크리에이티브의 효과를 연구할 계획입니다. 예를 들어 광고를 2번 본 사람과 10번 본 사람의 빈도에 따른 미디어 효과를 비교하는 것도 흥미롭다.

전반적으로 미디어 광고가 작동합니다. 다른 트래픽 소스와 광고 동영상을 본 사용자의 행동에 영향을 미칩니다. 다만, 이 효과를 제대로 활용하기 위해서는 각 개별 캠페인에서 검증을 거쳐야 합니다.