인공 지능으로 PPC 방법을 강화하는 방법

인공지능 구현과 같은 강력한 트렌드를 고려하지 않고 2022년 마케팅을 논의하는 것은 불가능합니다. AI는 유료 광고를 혁신하는 동시에 마케터에게 새로운 옵션을 제공합니다. 전문가들은 2025년까지 머신 러닝과 AI가 판매 및 마케팅 문제를 해결하여 약 2조 6천억 달러의 가치를 창출할 것이라고 믿습니다.

AI와 PPC

기술이 빠른 속도로 발전한다는 사실을 눈치채셨을 것입니다.

따라서 비교적 새로운 기술은 매우 흥미진진합니다. 인공 지능은 이제 막 주목을 받았지만 마케팅을 비롯한 다양한 분야에서 이미 믿을 수 없을 정도로 가치가 있는 것으로 입증되었습니다. 성공하려면 개발 프로세스를 따라잡아야 합니다. 이러한 방식으로 마케팅 노력은 가능한 한 효과적일 것입니다.

AI, 머신 러닝, 빅 데이터는 모두 비교적 새로운 개념이기 때문에 인간 노동자는 여전히 많은 활동에 적극적으로 참여하고 있습니다.

데이터의 잠재력은 사람들이 자신이 하는 일을 알고 특정 목표를 염두에 둔 경우에만 실현될 수 있습니다. 또한 기업은 현대 소비자를 위한 고품질 맞춤화의 필요성을 염두에 두면서 동시에 일정 수준의 투명성을 유지해야 합니다.

마케팅을 위한 AI의 가장 두드러진 이점 중 하나는 수동으로 수행하는 데 오랜 시간이 걸릴 다양한 작업을 자동화한다는 것입니다. 마케터는 AI 기반 솔루션을 활용하여 다양한 프로세스의 생산성을 높일 수 있습니다. 한 연구에 따르면 자동화만으로도 매년 전 세계 생산성을 1.4% 높일 수 있습니다.

AI를 사용하여 PPC 광고를 개선하는 방법

AI 기능의 가장 좋은 예는 다음과 같습니다. PPC 입찰가는 자체적으로 조정할 수 있습니다.

AI가 광고를 관리할 때 PPC 캠페인의 효율성을 개선하기 위해 코드를 간단히 수정하여 캠페인을 미세 조정할 수 있습니다. 예를 들어 AI를 사용하여 PPC 입찰가를 자동으로 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 양질의 리드를 얻을 수 있는 광고에 너무 낮은 입찰가를 적용하지 않을 뿐만 아니라 과도한 입찰을 방지하여 ROI를 높일 수 있습니다.

자체 AI 알고리즘을 만들어 입찰가를 관리할 수 있지만 이 경우 소프트웨어 개발 전문 업체를 고용하고 개발 과정에 막대한 자금을 투자할 준비를 해야 합니다. 다행히 Google Ads 및 Bing 솔루션과 같은 다양한 무료 옵션을 사용할 수 있습니다. Amazon은 또한 마케터가 시장 상황에 따라 가격을 자동으로 변경할 수 있는 시간당 입찰 시스템을 제공합니다.

자동화를 구현할 때 등급이 다르고 자동 입찰에는 몇 가지 단점이 있을 수 있다는 점을 염두에 두십시오. 예를 들어 Google Ads에서는 향상된 CPC와 vCPM, 타겟 광고 투자수익(ROAS), 클릭수 최대화, 타겟 CPA, 전환수 최대화와 같은 완전히 자동화된 기술 중에서 선택할 수 있습니다.

향상된 CPC 입찰기능은 알고리즘이 단순히 수동으로 키워드 입찰가를 설정한다는 점에서 다른 전술과 다릅니다. 완전히 자동화된 전술에는 추가적인 주의가 필요합니다. 예산 범위 내에서 유지하고 ROI가 목표와 일치하는지 항상 실적을 확인해야 합니다. Google에서 최고로 간주하는 솔루션이 반드시 귀사의 목표와 호환되지 않을 수도 있습니다.

이제 리타게팅이 더 효과적입니다.

다양한 AI 기반 분석 및 통화 모니터링 기술을 활용하여 오프라인 활동으로 생성된 리드와 특정 캠페인 또는 키워드 사이의 링크를 볼 수 있습니다. 오프라인 전환의 데이터를 검토하여 리타게팅 노력을 최적화할 수 있습니다.

적절한 타겟팅은 캠페인의 성공에 매우 중요합니다. 우선, 마케팅 자료로 이미 비즈니스를 하고 싶어하는 소비자를 화나게 하고 싶지 않습니다. 둘째, 이전에 구매한 적이 있고 곧 다시 구매하지 않을 고객에게 PPC 지출을 지출할 이유가 없습니다.

소비자 행동 예측

머신 러닝은 가장 유망한 AI 관련 주제 중 하나입니다. AI 알고리즘은 청중의 인구 통계, 구매 행동, 웹 활동, 장치 사용 등을 고려하여 과거 데이터에서 학습할 수 있습니다. 알고리즘은 캠페인과 키워드 간의 링크를 발견하고 어떤 검색어가 전환을 생성할 가능성이 가장 높은지 예측할 수 있습니다. 게다가 기계는 인간보다 훨씬 더 빨리 그것을 달성할 수 있습니다.

실적이 저조한 광고는 일시중지됩니다.

실적이 저조하고 의도한 ROI를 제공하지 않는 광고에 계속 입찰하고 싶지는 않습니다. 따라서 광고 실적을 신속하게 검토하고 실적이 충분하지 않은 경우 광고를 중단할 수 있어야 합니다. 마찬가지로 입찰에서 클릭이 발생하지 않으면 전략을 재평가해야 합니다.

이와 같은 상황은 품질평가점수에 해를 끼칠 수 있으므로 전환당비용을 줄이려면 품질평가점수를 최대한 높게 유지해야 합니다.

독창성에 도움

AI는 많은 단조로운 작업을 처리할 때 훨씬 더 나은 성능을 발휘하는 것으로 입증되었지만 창의성은 알고리즘의 장벽으로 남아 있습니다. 창의성과 관련하여 AI나 컴퓨터는 결코 인간을 대체할 수 없지만 마케터에게는 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 Google의 반응형 검색 광고(RSA)는 AI가 마케팅 담당자가 더 나은 PPC 광고 문구를 만드는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여줍니다.

최대 15개의 헤드라인을 제공할 수 있으며 Google은 사용자의 검색어와 일치하는 RSA를 표시합니다. Google은 헤드라인을 기반으로 수천 개의 RSA를 생성하여 노력에 대한 수익을 극대화할 수 있습니다. 마케터는 AI 기술이 향상되고 성숙해짐에 따라 창의적인 작업에 AI를 사용할 수 있는 더 많은 기회를 갖게 될 것입니다.

또한 많은 기업에서 AI 기반 챗봇을 실험하여 PPC 캠페인을 더욱 매력적으로 만들기 시작했습니다. 고품질 지원을 제공함으로써 AI 기반 도구를 사용하여 전환을 향상하고 이탈률을 줄일 수 있습니다. 또한 채팅을 통해 사용자에 대한 더 많은 정보를 수집하기 위해 챗봇을 사용할 수 있습니다.

결론

인공지능(AI)이라는 개념이 도입된 지 얼마 되지 않았지만 마케팅을 비롯한 다양한 분야에서 이미 상당한 잠재력이 입증되었습니다. 다양한 AI 기반 기술을 통해 마케팅 활동의 효율성을 높이고 ROI를 극대화할 수 있습니다. 마케터는 AI를 사용하여 입찰을 자동화하고, 타겟팅을 최적화하고, 사용자 행동을 예측할 수 있습니다. 또한 특정 AI 시스템은 이미 마케터의 창의적인 활동을 지원할 수 있습니다.