리타게팅 이해하기 3부: 머신 러닝

모든 마케터의 혀끝에서 리타겟팅을 실행하는 방식으로 이 주제에 대한 다양한 각도에 전념하는 세 부분으로 구성된 포스트를 만들었습니다. 여기에서 리타게팅 파트 2: 동적 검색 이해하기를 읽으십시오.

검색 대상에 따라 반응하고 변경되는 개인화된 광고는 머신 러닝을 활용하면 훨씬 더 자동화되고 최적화될 수 있습니다. 머신 러닝은 현대 AI의 구성 요소 중 하나이며 더 똑똑한 마케팅 결정을 내리는 데 도움이 되는 증가하는 데이터를 더 잘 이해함으로써 마케팅 담당자가 이미 문제를 해결하고 있는 도구 중 하나입니다.

최신 Search Engine Nerds 팟캐스트 중 하나는 마케터가 현재 사용할 수 있는 모든 데이터를 활용하는 데 도움이 되는 머신 러닝 주제에 대해 논의했습니다. 우리의 CEO인 마크 포이리에(Marc Poirier)는 쇼의 게스트로 머신 러닝 알고리즘이 80년대부터 존재했음에도 불구하고 우리는 이제 그것을 단지 그런 것으로 분류하고 마케팅에 적용하는 방법에 대해 논의했습니다. 따라서 마케터는 AI 토론에서 단절된 느낌을 받을 수 있지만 이미 AI 토론의 일부입니다. 그러나 신비한 알고리즘이 지금 주변에서 조용히 작동하고 있다고 말하는 것만으로도 추상적인 그림이 그려집니다. 문제의 일부는 AI 및 기계 학습의 각 버전이 해결하려는 문제에 따라 다르게 보이고 작동한다는 것입니다.

이 기사에서는 고맙게도 머신 러닝이 청중을 재타겟팅하려는 유료 마케터에게 무엇을 할 수 있는지에 초점을 맞춥니다.

머신 러닝 및 리타게팅 기본 사항

입찰가 및 예산 관리(BBM)는 캠페인 관리자의 업무에서 큰 부분을 차지합니다. 가장 낮은 CPC로 가장 많은 클릭을 얻으면서 한 달 동안 예산 지출을 관리하는 것은 모든 PPC 캠페인에서 계속되는 과제입니다. 우리의 BBM 최적화 기능은 머신 러닝으로 구동되며 전례 없는 결과를 제공하면서 캠페인 관리자의 어깨에서 이 작업을 수행하는 것으로 업계에서 잘 알려져 있습니다. BBM은 PPC와 리타게팅 캠페인 모두에 대해 캠페인 성과를 최적화합니다.

일반 검색 또는 디스플레이 캠페인에서 BBM은 다음을 수행합니다.

• 캠페인 기간 동안 클릭 및 전환 극대화
• 예산 제약에 따라 초과 지출 없이 타겟에 맞는 CPC/CPA 제공
• 캠페인 관리자가 관리할 수 있는 캠페인 수를 확장하고 최적화할 수 있습니다.

예를 들어 기계 학습은 PPC 캠페인의 계절성을 관리하는 데도 도움이 됩니다. BBM이 일반 PPC 캠페인을 최적화하는 데 도움이 되는 방식은 몇 가지 고유한 고려 사항이 있는 리타게팅 캠페인에 적용될 수 있습니다.

입찰 및 예산 시스템은 리타게팅 캠페인의 약간 다른 데이터에서 학습하므로 약간 다르게 수행될 수 있습니다. 가장 좋은 예 중 하나는 캠페인을 리타게팅하기 위한 입찰가입니다. 리타게팅 광고는 이미 귀하의 브랜드와 상호작용한 사람들에게 표시되기 때문에 BBM은 이러한 사람들이 전환 가능성이 더 높기 때문에 입찰가를 높이는 방법을 배웁니다. 그러나 "재타겟팅 가능한 그룹"이 너무 작은 경우 캠페인은 트래픽 양이 적을 위험이 있고 BBM은 새 캠페인에 높은 입찰가로 시작될 수 있습니다. 머신 러닝은 많은 데이터에서 가장 잘 작동하므로 리타게팅 캠페인에 참여하는 사람이 많을수록 좋습니다. 마찬가지로 머신 러닝 캠페인은 학습할 시간이 있으면 가장 잘 작동하므로 리타게팅 기간이 너무 짧으면 BBM이 학습하고 캠페인 성과를 최적화할 시간이 충분하지 않을 수 있습니다.

머신은 완벽한 예산 관리를 보장하면서 입찰가 측면에서 다른 캠페인과 경쟁할 수 있는 각 캠페인의 스위트 스폿에 대한 이해를 항상 향상시키고 있습니다. 보다 명확한 설명을 위해 자동차 부문 고유의 구체적인 예를 살펴보겠습니다.

자동차를 위한 인공 지능 리타게팅 캠페인

자동차를 위한 다이내믹 리타겟팅의 아이디어는 사람들이 인터넷을 탐색할 때 나타나고 다시 나타나는 광고에서 귀하의 사이트에서 본 것과 동일한 차량을 사람들에게 보여주는 것입니다. 예를 들어 한 사람이 대리점 사이트에서 같은 카테고리의 여러 차량을 본 경우 딜러는 같은 카테고리의 자동차(예: SUV)가 나오는 광고로 해당 차량을 리타게팅할 수 있습니다.

자동차 캠페인을 리타게팅하기 위해 다이내믹 캠페인을 사용하는 것이 가장 쉽습니다. 광고는 오늘 딜러가 보유하고 있는 인벤토리를 보여주고 광고를 생성할 수 있는 풀은 다음 날 새로운 재고 차량 인벤토리로 업데이트됩니다. 다이내믹 리마케팅은 자동차 마케터에게 특히 중요합니다. 중고차 인벤토리에서 중고차 인벤토리를 가져와 사용하는 경우에는 실제로 1개만 사용할 수 있습니다. 기계 학습과 결합하면 자동차 마케팅 담당자는 동적이고 다소 개인화된 광고 문구와 업계에서 가장 최적화된 입찰가로 성공할 수 있는 비법을 알게 됩니다.

Dave Meindl은 Mudd Advertising의 PPC 전문가입니다. 그는 최근에 이전에는 없었던 새로운 유형의 리타게팅뿐만 아니라 캠페인에서 얻은 이점을 포함하여 머신 러닝 및 자동차 마케팅에 대해 논의했습니다. 그는 다이내믹 디스플레이 및 검색 리마케팅 ​​광고가 AdWords를 통해 전자 상거래 고객에게 오랫동안 제공되어 왔지만 자동차 공간에서 차량은 판매자 센터에서 금지된 품목이라고 지적했습니다. 그는 Acquisio에 접근하여 검색 및 디스플레이에서 자동차용 스마트 동적 리마케팅 ​​캠페인을 개발하기 위해 그와 협력했습니다. 이제 Dave는 자동차 부문의 머신 러닝을 기반으로 하는 입찰가와 예산으로 GDN에서 동적 디스플레이 리마케팅 ​​캠페인을 실행할 수 있는 세계 최초의 마케팅 담당자입니다. 여기에서 Dave가 자동차용 다이내믹 디스플레이 리마케팅 ​​캠페인을 만드는 방법에 대한 전체 인터뷰를 읽을 수 있습니다.

리마케팅의 황금기

웹사이트 방문에서 다른 기계가 운영하는 자동차에 대한 동적 캠페인에 이르기까지 리마케팅의 진화는 지금까지 이루어졌습니다. 성공적인 리마케터는 추구하려는 리마케팅 ​​캠페인의 유형이나 자신이 대표하는 분야에 관계없이 Google의 모범 사례를 따를 것입니다. 그렇게 하지 않으면 아무도 기뻐하지 않을 결과를 초래할 수 있습니다. 리타게팅을 오용하고 개인의 신원을 위험에 빠뜨리는 사람은 누구나 광고를 받거나 캠페인이 중단될 수 있습니다. Google은 개인 식별 정보(PII)와 관련하여 선을 긋고 위반자는 기소됩니다. 리타겟팅의 땅에서 항상 무지개와 사탕이 떨어지는 것은 아닙니다.

그리고 마케터로서 우리가 옳든 그렇지 않든, 때때로 상황은 우리의 통제를 벗어납니다. Safari는 리타겟팅 사용자가 인터넷 주위에 있는 사람을 팔로우하지 못하도록 곧 차단할 것이라고 발표했습니다. 우리가 광고를 통해 초지능화, 자동화, 창의적 및 최적화 여부에 관계없이 리마케팅의 미래가 불확실하다면 문제가 되지 않을 것입니다.

작은 마케팅 마음은 쉬세요. 동적 리마케팅은 현재 살아 있고 Safari 이외의 브라우저에서 성공을 거두고 있습니다. 그리고 머신 러닝 마케팅 기술과 함께 흥미진진한 시간이 왔습니다! Google은 기계 학습을 기반으로 하는 AdWords에 대한 많은 변경 사항을 발표했습니다. 가까운 장래에 우리는 상상할 수 없을 정도로 많은 양의 데이터를 기반으로 상상할 수 있는 가장 지능적인 입찰가로 우리 매장을 방문하고 떠나는 사람들을 동적으로 타겟팅할 수 있을 것입니다! 우리는 여기까지 왔으며 동적, 개인화, 기계 구동 검색 및 디스플레이 캠페인을 통해 현재 리마케팅의 황금기에 살고 있다고 생각합니다.

이것이 3부로 구성된 리타게팅 시리즈의 요약입니다! 필요한 리소스를 배우고 얻으셨기를 바랍니다. 하지만 리타게팅에 대해 더 자세히 알고 싶거나 질문이 있는 경우 아래에 남겨주세요. 여러분의 의견을 듣고 싶습니다! 이제 트래픽의 일부를 되찾으십시오.

이미지 크레딧

기능 이미지: Unsplash/Carl Heyerdahl