2023년 광고에서 AI를 사용하여 PPC 노력을 강화하는 방법
게시 됨: 2023-07-25디지털 마케팅에서 AI란?
먼저 AI가 무엇인지, 그리고 디지털 마케팅의 맥락에서 AI가 무엇인지 살펴보겠습니다.
옥스포드 사전은 AI 를 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정 및 언어 간 번역과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 이론 및 개발로 정의합니다.
디지털 마케팅의 맥락에서 AI 컴퓨터 시스템은 대량의 데이터를 빠른 속도로 분석하고, 데이터에서 학습하고 이를 통해 추론한 다음 분석을 기반으로 중요한 결정을 내리는 데 사용됩니다.
결과적으로 대상 대상 지정 및 정의, 작업 자동화, 패턴 인식, 최적화, 데이터 세분화 및 콘텐츠 생성 등의 기능을 강화합니다.
여기서 광고의 AI는 인간의 능력을 능가하는 규모와 속도로 이러한 작업을 수행할 수 있어 매우 유용하며 아마도 수년 동안 약간 논란이 되고 파괴적일 수 있다는 점에 주목하는 것도 중요합니다.
광고의 AI가 온라인에서 보는 광고에 미치는 영향
이것은 광고주가 기계 학습의 영광을 편안하게 즐길 수 있다는 것을 의미합니까? 그렇지 않을 수도 있지만 AI가 광고에 도움이 되는 여러 가지 방법이 있어 성능과 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
2023년에 PPC에서 AI를 사용할 때의 주요 이점 중 일부를 살펴보겠습니다.
개인화 및 관련성
PPC에서 AI를 사용하는 첫 번째 이점은 타겟 고객에게 고도로 개인화되고 관련성 높은 광고를 제공하는 것입니다. AI 알고리즘은 사용자 행동과 사용자 관심사 및 동기를 이해합니다. 그런 다음 이 정보는 개별 사용자에게 맞춤화된 광고를 제공하는 데 사용되어 개인화되고 관련성이 높습니다.
AI는 이를 대규모로 달성할 수 있으며, 캠페인을 매우 많은 청중에게 개인화할 수 있습니다. 이는 수동으로 수행하기 거의 불가능한 일입니다.
예를 들어, AI의 도움으로 온라인 관심사에 따라 사용자에게 가장 잘 맞는 광고 제목과 설명 조합을 제공하는 것과 같은 간단한 작업이 자동 프로세스가 됩니다. AI는 유사한 온라인 관심사를 가진 사용자가 과거에 수행한 방식을 고려하여 가장 적합한 광고 문구 조합이 무엇인지 예측합니다.
고급 타겟팅
PPC의 AI 기반 타겟팅을 통해 광고주는 적시에 정확한 잠재 고객에게 정확하게 도달할 수 있습니다. AI 알고리즘은 인간이 할 수 있는 것 이상으로 대상 세그먼트를 정의하는 패턴, 동작 및 특성을 식별할 수 있습니다.
이는 데이터 분석을 통해 이루어지며 가능한 한 많은 계정 및 캠페인 데이터를 수집하는 것이 중요한 이유 중 하나입니다. 데이터는 PPC에서 AI에 연료를 공급하고 선택한 키워드 및 문맥 잠재 고객을 사용하여 수동으로 캠페인을 구축하는 것보다 더 발전된 타겟팅으로 캠페인을 엽니다.
예를 들어 실적 극대화 캠페인은 고급 타겟팅 방법을 사용하여 전환 가능성이 가장 높은 사용자를 찾습니다. 머신러닝 및 잠재고객 신호를 사용하는 실적 극대화 캠페인은 완전히 자동화되고 전환에 중점을 두며 전체 Google 네트워크에 광고를 게재할 수 있습니다. 검색, 디스플레이, 디스커버, YouTube, 쇼핑, Gmail, 지도.
오토메이션
유료 검색 광고에서 AI 의 또 다른 이점은 관련된 자동화입니다. AI와 관련된 모든 PPC 캠페인 및 프로세스가 더욱 간소화되고 간소화됩니다. 실질적으로 여기에는 키워드 조사, 입찰 관리, 광고 예약, 자산 생성, 타겟팅 등이 포함됩니다.
자동화는 PPC에서 큰 역할을 하며 광고주에게 매우 유익한 이유는 시간과 비용을 절약하기 때문입니다. 광고주는 힘들고 시간이 많이 걸리는 작업을 기계에 맡기고 대신 전략에 집중하고 다른 영역에 시간을 투자할 수 있습니다. 이것은 또한 운영 비용을 절감한다는 것을 의미합니다.
이와 함께 AI는 특히 자동화가 빠르고 강력한 데이터 분석에서 비롯되는 경우 인간보다 더 높은 기준으로 이러한 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 경우에 따라 콘텐츠 제작과 같이 광고주가 AI를 관리하고 조종해야 합니다.
AI를 사용하여 PPC를 강화하는 방법
AI가 PPC에서 가질 수 있는 세 가지 주요 이점을 살펴보았으므로 이제 PPC 캠페인을 풍부하게 하는 10가지 실용적인 방법으로 광고에서 AI를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
1. 제너레이티브 AI가 검색을 개선하는 방법 이해
Generative AI는 프롬프트를 기반으로 텍스트, 이미지 또는 기타 유형의 미디어와 같은 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공 지능입니다. 그것은 보여진 예에서 배운 것을 취하고 그 정보를 기반으로 완전히 새로운 것을 만들 수 있습니다.
이러한 방식으로 생성 AI가 사용되는 두 가지 주요 방법은 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 Google의 Bard 출시와 같이 생성 AI가 검색 엔진에 통합되는 것입니다.
LLM(Large Language Models)은 텍스트 기반 콘텐츠 생성에 매우 강력할 뿐만 아니라 질문에 대한 답변과 특정 주제에 대한 심층적인 통찰력을 제공하는 것으로 입증되었습니다. 반면에 Google Bard는 검색 엔진으로서의 Google의 미래이며 사용자가 완전히 새로운 검색을 시작하는 대신 더 구체적이고 더 자세한 내용을 포함하고 더 많은 질문을 후속 조치할 수 있는 더 긴 꼬리 키워드로 검색할 수 있게 합니다.
검색이 이러한 방식으로 진화함에 따라 광고, 특히 광고주가 광고를 제공할 수 있는 방법과 위치에 영향을 미치므로 PPC 관점에서 최신 정보를 유지하는 것이 중요합니다.
2. 키워드 검색 및 구성
ChatGPT와 같은 AI 도구를 PPC에서 사용하여 전통적으로 수동 작업이었던 키워드 조사 프로세스를 강화하고 자동화할 수 있습니다. Google의 키워드 플래너 및 기타 키워드 조사 도구와 비교할 때 ChatGPT는 전체 프로세스를 훨씬 쉽고 대화식으로 만들었습니다.
예를 들어 업계, 관련 키워드 유형, 경쟁업체 및 관련 URL에 대한 프롬프트를 제공하여 시작할 수 있습니다. 그런 다음 ChatGPT는 이 정보를 기반으로 키워드를 생성하고 그에 따라 키워드 연구를 귀하에게 적합한 방식으로 정제, 확장 및 그룹화하도록 요청할 수 있습니다.
아래 예에서 저는 booking.com과 유사한 반려견 친화적인 영국 휴가 웹사이트에 대한 키워드 조사를 도와달라고 ChatGPT에 요청했습니다. 저는 몇 가지 예시 키워드를 제공했고 ChatGPT는 다음과 같이 잘 짜여진 아이디어를 내놓았습니다.
그런 다음 후속 질문을 통해 키워드 목록을 추가로 개발했습니다. 이 단계에서는 관련성이 있는 것과 그렇지 않은 것에 대해 더 넓은 맥락을 제공하는 것이 중요합니다.
아래 예에서 저는 호텔과 관련된 더 많은 키워드를 요청했고 캠핑은 이 비즈니스와 관련이 없다고 말했습니다. 그래서 ChatGPT는 키워드 목록을 다음과 같이 세분화했습니다.
키워드 조사는 ChatGPT를 사용하여 대규모로 수행할 수 있으며 이러한 키워드를 보다 전통적인 도구에 입력하여 검색량과 경쟁에 대한 감각을 얻을 수 있습니다.
3. ChatGPT로 검색 쿼리 분석 속도 향상
키워드 조사를 하는 것과 같지만 그 반대입니다. 검색어 분석은 종종 관련성이 없는 검색어를 제외하기 위해 많은 양의 검색어 데이터를 검토하는 힘든 작업으로 보일 수 있습니다. 새로운 키워드 아이디어와 기회를 찾는 좋은 방법이기도 합니다.
ChatGPT를 사용하면 LLM에 검색 쿼리 목록을 분석하고 관련성에 따라 검색어를 강조 표시하거나 특정 용어를 함께 그룹화하도록 요청할 수 있습니다.
다음 예에서는 수백 개의 검색 쿼리가 포함된 목록을 ChatGPT에 제공하고 어떤 쿼리가 반려견 친화적인 호텔 비즈니스와 관련이 없는지 물었습니다. 그런 다음 ChatGPT는 제가 자세히 살펴볼 수 있도록 21개의 쿼리를 강조 표시했습니다.
위의 일부는 관련이 있으므로 ChatGPT에 관련 항목에 대한 더 많은 프롬프트를 제공하는 것이 여전히 중요합니다. 그러나 booking.com, B&B, Premier Inn 및 Groupon과 관련된 검색어가 이 캠페인에 적합하지 않다는 것을 즉시 알 수 있으므로 내가 취할 수 있는 직접적인 조치는 해당 검색어를 캠페인에서 제외하는 것입니다.
그런 다음 ChatGPT에 검색 쿼리를 다시 검토하고 새 위치 캠페인을 만드는 데 사용할 장소가 포함된 쿼리 목록을 제공하도록 요청했습니다.
검색 쿼리 분석을 위한 추가 인력을 확보하고 대량의 데이터 분석 프로세스를 자동화하는 것은 AI를 사용하여 PPC를 강화하는 좋은 방법입니다.
4. 매력적인 광고 문구 작성 및 관련 광고 개발
PPC에서 AI를 사용하는 또 다른 방법은 AI 콘텐츠 제작의 한 형태인 광고 카피라이팅입니다. 위의 예와 유사하게 ChatGPT에 필요한 사항에 대한 간략한 설명을 제공하고 광고 카피가 생성되는 동안 편안히 앉아 있을 수 있습니다.
AI가 만든 광고 카피는 설득력 있고 관련성이 있으며 모든 정보가 정확한지 확인하기 위해 사람이 확인하고 수정해야 합니다. 그러나 여전히 아이디어를 신속하게 생성하는 데 매우 유용한 도구이므로 광고주는 많은 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
아래 예에서 나는 '애완 동물 친화적인 휴일'이 아닌 비즈니스의 USP에 대한 컨텍스트를 제공하지 않고 몇 가지 콜아웃을 제공하도록 ChatGPT에 요청했습니다. 그런 다음 설명선이 최대 25자까지 수정되도록 요청했습니다. 이것이 ChatGPT가 생각해 낸 것입니다.
그것은 훌륭한 출발점이며 그들 중 일부는 관련이 있는 반면 다른 일부는 적절하지 않습니다. 그러나 ChatGPT가 제공한 것을 사용하여 포함되어야 하는 일부 USP를 추가하여 10개의 콜아웃을 다듬을 수 있었습니다.
수정된 콜아웃 목록은 다음과 같습니다.
- 반려동물 동반 가능 숙박
- 모든 품종, 모든 크기
- 애견 애호가들이 신뢰하는
- 애견 여행 전문가
- 모든 개 환영
- 환불 보증
- £ 30 보증금으로 예약
- 반려견 친화적인 거래
- 몇 분 안에 온라인 예약
- 수천 개의 속성
전반적으로 AI는 텍스트 기반 콘텐츠를 제공하는 데 적합하고 PPC의 경우 Google Ads 광고 문구를 작성하는 데 적합합니다.
5. 제품 피드 최적화
광고주는 또한 ChatGPT를 사용하여 판매자 센터 피드 데이터를 최적화 할 수 있습니다. 이는 쇼핑 및 실적 극대화 캠페인을 실행하는 전자상거래 비즈니스에 매우 중요합니다.
ChatGPT는 누락된 데이터를 채우거나 제품 제목 및 설명을 최적화하여 검색에 더 잘 맞도록 조정하고 제품 또는 제품 페이지 자체를 기반으로 제목과 설명을 맞춤화함으로써 도움을 줄 수 있습니다.
검색 엔진 저널 의 아래 예에서 누락된 필드와 함께 제품 페이지 URL이 포함된 스프레드시트가 ChatGPT에 제공되었습니다. ChatGPT는 방문 페이지 데이터를 기반으로 세 번째 열에 누락된 세부 정보를 입력하도록 요청받았습니다.
ChatGPT가 제공한 누락된 정보는 제품 피드를 채우는 데 사용될 수 있으므로 피드가 정확하고 Google 쇼핑에 최적화되도록 보장할 수 있습니다.
6. ChatGPT로 관련 잠재고객 식별
잠재고객은 PPC 타겟팅에서 중요한 역할을 하며 모든 캠페인 유형과 관련이 있습니다. 일부는 실적 극대화 캠페인, 디스플레이 및 동영상과 같은 다른 캠페인보다 타겟팅에 잠재고객에 더 많이 의존합니다. 자사 잠재고객 데이터를 사용할 뿐만 아니라 키워드 및 URL을 포함할 수 있는 구매 의도, 관심분야 및 맞춤 잠재고객을 사용하는 것도 좋습니다.
그렇다면 PPC 잠재고객 개발에 ChatGPT를 어떻게 사용할 수 있을까요? ChatGPT는 연구 조교로 사용할 수 있으며 특정 소비자 세그먼트의 특정 관심사와 선호도에 대한 통찰력을 제공합니다. 뿐만 아니라 ChatGPT는 이러한 소비자가 검색을 수행할 때 사용할 수 있는 관련 키워드를 제안할 수 있습니다.
그런 다음 이 모든 정보를 사용하여 Google Ads 내에서 맞춤 잠재고객 세그먼트를 생성할 수 있으므로 광고주는 잠재고객을 더 잘 정의하여 원하는 잠재고객을 타겟팅하고 도달할 수 있습니다. AI는 특정 관심사와 검색 행동을 고려할 수 있으며 이는 광고주가 대상 고객에 대해 알고 있는 것 이상일 수 있습니다.
7. 대화형 AI를 사용하여 캠페인 만들기
Google Ads 인텔리전스를 사용하여 귀하를 대신해 캠페인 생성 프로세스를 시작하는 새로운 Google Ads 애셋 생성 기능이 있습니다. 이는 Google Ads 인터페이스에서 이루어지는 Google AI 기반 채팅을 통해 달성할 수 있습니다.
이 기능은 Google Marketing Live 2023에서 발표되었으며 광고주가 제공하는 랜딩 페이지를 가져와 작동합니다. 그런 다음 Google AI 는 캠페인을 위한 관련성 있고 효과적인 키워드, 헤드라인, 설명, 이미지 및 기타 자산을 생성하여 프로세스를 자동화하고 광고주의 시간을 절약합니다.
Google에서 캠페인 및 AI 광고를 생성한 후에도 광고주는 실행하기 전에 이를 수정할 수 있습니다. 즉, 캠페인이 실행되기 전에 충분한 수준으로 캠페인을 제어할 수 있습니다.
8. Google Product Studio에서 AI 생성 광고 이미지 사용
Google Marketing Live 2023의 또 다른 발표 내용 중 하나는 Google의 새로운 Product Studio 도구였습니다. 이 새로운 도구를 통해 광고주는 PPC 캠페인에서 창의적인 자산으로 사용할 수 있는 이미지를 생성하여 AI 생성 광고를 만들 수 있습니다.
Product Studio를 사용하면 동적 배경을 만들거나 오래되고 보기 싫은 배경을 제거하고 저해상도 이미지를 선명하게 만들 수도 있습니다 .
이 빠른 수정 솔루션은 시간을 절약하고 디자인 팀과 디자인 리소스의 필요성으로 인해 지연을 유발하는 것으로 알려진 이미지 자산과 관련된 더 많은 기능으로 PPC 관리자를 무장시켜야 합니다.
9. 검색 쿼리를 대상으로 하는 AI 기반 자산
Google Marketing Live 2023의 또 다른 발표는 검색 광고가 특정 검색 쿼리를 타겟팅하도록 하는 AI 기반 자산 생성입니다. 이것이 출시되면 의도와 검색 쿼리를 기반으로 개별 사용자에게 맞는 자산을 생성할 수 있습니다.
이는 모든 사용자에게 동일한 자산을 표시하는 것이 아니라 개인과 더 관련성이 높은 더 잘 맞춤화된 경험을 의미합니다.
예를 들어 캠페인에 10개의 사이트링크 애셋과 15개의 이미지 애셋이 연결된 경우 AI가 없으면 전체 실적을 기준으로 최적화됩니다. 그러나 특정 검색 쿼리를 대상으로 하는 AI 기반 자산을 사용하면 자산은 해당 사용자에게 가장 적합한 자산을 선택하기 전에 누군가가 검색한 내용, 관심사 및 온라인 행동을 대신 고려합니다.
사용자가 특정 제품 특성(색상, 크기, 스타일 또는 가격 등)을 검색하면 제공되는 자산이 해당 검색을 가장 잘 타겟팅합니다.
10. 새로운 캠페인 유형 및 스마트 자동 입찰 사용
AI와 머신러닝은 한동안 새로운 Google Ads 캠페인 유형과 입찰 전략의 최전선에 있었습니다. 실적 극대화 캠페인 시작 및 데이터 기반 기여로의 전환 부터 '전환수 최대화' 및 '전환 가치 극대화'와 같은 전환 중심 입찰 전략까지.
새로운 Google Ads AI 캠페인 유형과 입찰 전략을 사용하면 AI로 PPC를 강화할 수 있습니다. 이것이 광고주가 이를 채택하기 시작하거나 최소한 실험을 시작하는 것이 정말 중요한 이유입니다.
이러한 모든 요소는 AI로 구동되며 데이터 및 기계 학습을 사용하여 가능한 최상의 결과를 생성하며 Google Ads 캠페인을 관리하는 기존 방법을 능가하는 것으로 입증되었습니다.
11. '광고 전원 페어링' 활성화
AI 기반 캠페인과 타겟팅을 실적 극대화 및 검색 광고와 같은 기존 캠페인과 결합하여 검증된 것과 새로운 것을 섞으세요. Google은 이를 통해 Google 전체에서 전환율을 높일 수 있으므로 "Ads Power Pairing"이라고 합니다.
일반 검색 캠페인을 실행하면 효과가 있는 곳에서 계속해서 전환을 얻을 수 있습니다. PMax 캠페인을 추가하면 혼자서는 찾을 수 없었던 잠재고객과 함께 새로운 영역을 탐색할 수 있습니다.
Google은 또한 확장검색으로 검색 캠페인을 설정할 것을 제안합니다. 확장검색은 AI를 사용하여 정확한 일치를 고수하는 대신 키워드 및 문구와 관련된 검색어를 찾습니다. 따라서 사용자가 "네일 살롱 서비스"라는 키워드를 입력하면 "매니큐어 및 페디큐어"라는 키워드에 대한 결과도 얻을 수 있습니다.
한 종류의 캠페인 유형 또는 키워드 일치 옵션을 고수했다면 지금이 AI가 PPC 캠페인을 발전시킬 수 있는 방법을 알아보기 좋은 시기입니다.
결론
광고의 AI는 생산성을 향상시키거나 기계 학습을 통해 캠페인 최적화를 강화하는 등 PPC 노력을 풍부하게 하는 다양한 방법으로 사용될 수 있습니다. PPC에서 AI를 사용하는 세 가지 주요 이점은 관련성을 개인화하고 높이는 기능, 고급 타겟팅 기능 및 마지막으로 자동화입니다.
그러나 그것은 인간의 역할이 대체된 것이 아니라 AI의 진화와 함께 우리의 역할이 변화하고 있다는 것을 의미합니다. AI는 광고주에게 유리하게 사용될 수 있지만 데이터가 성공적인 AI 입력의 핵심이기 때문에 광고주는 여전히 캠페인 및 콘텐츠 생성을 감독하고 AI에 컨텍스트 및 데이터를 제공해야 합니다.
AI가 효과적으로 작동하려면 현재로서는 인간이 제어하는 정확하고 최신의 풍부한 데이터가 제공되어야 합니다.