구글 검색광고 캠페인 최적화

포트폴리오 2020-02-06 14:28:34

■ 광고주

전자통신업체 A사

■ 배경

광고비를 재분배하면서 상대적으로 비용 효율이 좋았던 구글 검색 광고를 새로운 광고 채널로 선택

■ 현황

1) 반자동 스마트 입찰 방식인 향상된 CPC 사용 및 일부 주요 키워드는 수동 입찰을 통해 1순위 노출 유지

2) 대부분의 전환이 브랜드 키워드에서 발생하며, 모바일 캠페인의 전환수 저조

■ 전략

1) 키워드 특성별 입찰 방식 최적화

- 구글 검색 머신러닝이 정확히 학습할 수 있도록 목표하고자 하는 전환을 정확히 지시

- 브랜드 키워드는 검색 결과 페이지 절대 상단 노출, 일반 키워드는 전환수 최대화 등 키워드 특성에 맞는 입찰 방식 설정

2) 기여 모델 고도화: Data-Driven

- Data-Driven 적용 후 브랜드 키워드에 가려졌던 일반 키워드와 디바이스별 기여도 재평가

- 효율이 향상된 일반 키워드 캠페인의 예산 재분배

3) 끊임없는 교육과 새로운 광고 Test

- 구글 검색광고 교육을 통해 습득한 경쟁사 키워드 캠페인 추가 운영

- 구매의도 잠재 고객/GA 잠재 고객 모수에게 광고 제공을 '관찰'로 설정하여 Test 진행

- 구글 마당을 통해 소개된 유튜브 검색 광고 추가 집행

- 구글 쇼핑 광고를 동시에 집행하여 검색 결과의 노출 지면 점유율 확보

■ 결과

광고 데이터를 기반으로 구글 머신러닝을 활용하여 캠페인을 최적화한 결과,

1) CPC 37% 감소 

2) CPA 54% 감소 

3) 주문수 24% 증가