지난 2년이 나에게 배운 것이 있다면, 그것은 예상치 못한… 그리고 예측할 수 없는 것을 기대하는 것입니다. 수정 구슬은 없지만 PPC가 향하고 있는 방향에 대해서는 몇 가지 생각이 있습니다. 2022년에 중요하다고 생각하는 것은 다음과 같습니다.

세 가지 진실

계속해서 우리 산업을 형성할 것으로 예상되는 세 가지 지속적인 추세가 있습니다. PPC 광고의 "세 가지 진실"은 다음과 같습니다.

1. 광고 플랫폼은 계속해서 자동화될 것입니다.
2. 광고주는 데이터에 더 적게 액세스할 수 있습니다.
3. 타겟팅, 입찰 및 메시징에 대한 제어는 계속 줄어들 것입니다.

세부 사항보다 목표 관리로 전환할 것입니다.

자동화가 계속 개선됨에 따라 세분화된 제어의 필요성은 줄어들 것입니다. 광고 플랫폼 내에서 PPC 세부 정보를 관리하는 대신 우리의 역할은 이러한 시스템 주변에서 더 높은 수준의 목표를 관리하는 것으로 이동합니다. 검색 용어를 덜 관리하고 좋은 리드와 전환을 식별하는 방법을 더 많이 관리합니다.

Facebook조차도 최근에 플랫폼에 "리드 전환"을 추가했습니다. 광고주는 리드가 고객으로 전환되지 않으면 무의미하다는 사실에 현명해지고 있습니다.

우리는 오래된 가정을 재고할 것입니다

좋은 옛날에는 인터넷에서 물건을 팔고 있다면 당신이 팔고 있는 물건이 기본적으로 무제한 공급된다고 가정할 수 있었습니다. 대대적인 할인과 특별 프로모션을 제공하고 적극적으로 캠페인 확장을 추진할 수 있습니다. 당신은 제한 요소가 당신이 얼마나 많은 물건을 재고에 가지고 있는 것이 아니라 얼마나 많은 구매자를 끌어들일 수 있는가라는 것을 알고 있었습니다. 2021년의 공급망 붕괴는 그것을 바꿨습니다. 더 이상 무제한 공급을 가정할 수 없습니다. 즉, 현대의 PPC 마케터는 그 어느 때보다 민첩해야 합니다.

여기에 우리가 도전해야 했던 또 다른 가정이 있습니다. 이전에는 광고그룹에 더 많은 트래픽을 유도하려면 키워드를 추가하거나 입찰가를 높여야 했습니다. 이는 현재 기본값이며 곧 ETA를 대체할 RSA 이전에는 사실이었습니다. RSA 광고 형식에 대한 최근 연구에서 Google의 머신 러닝이 사용자의 쿼리 및 상황.

A/B 광고 테스트에서 최고의 광고를 찾기 위해 '노출당 전환수' 측정항목을 사용하는 수십 년 간의 모범 사례는 더 이상 사실이 아닌 가정을 기반으로 했습니다. A/B 광고 테스트를 올바르게 수행하려면 이제 각 광고가 광고그룹의 노출수에 고유한 영향을 미치므로 전환을 증가시키는 능력도 고려해야 합니다.

여기에 또 다른 잘못된 가정이 있습니다. ROAS가 높을수록 좋습니다. 그것은 결코 사실이 아니었지만 광고주들은 마침내 이것을 깨닫고 대신 POAS(광고 지출보다 이익)를 선호하기 시작했습니다. 이 측정항목이 실제 비즈니스 목표를 더 잘 반영하기 때문입니다.

우리는 새로운 질문과 씨름을 계속해야 할 것입니다

새 차를 판매하는 경우 다음과 같은 질문에 직면하게 됩니다. 실제로 광고를 해야 합니까? 공급망 중단으로 인해 이미 1년의 백로그가 있을 수 있습니다. 사람들이 대기자 명단에 등록할 수 있도록 광고하는 이유는 무엇입니까? 그게 정말 필요한가요? 아니면 공급 부족이 자동차가 MSRP 미만으로 판매될 것이라는 기대를 현재 MSRP보다 더 높은 프리미엄을 부과하고 마진이 높으면서 광고를 두 배로 줄이려는 기대로 재설정할 기회입니까?

피트니스 바이크를 판매하고 배송 지연에 대한 인내심이 바닥나면서 주문이 떼로 취소되는 경우 Google에 주문 금액을 조정하는 시스템이 이전과 같이 계속되도록 허용하시겠습니까? 이러한 전환을 불량으로 표시합니까? 아니면 마케팅에서 품질이 낮은 구매자를 찾는 것이 실제로 잘못이 아니었을까? 답은 뻔해 보일 수 있지만 무엇을 결정하든 기계가 학습하여 다음에 수행하는 작업에 영향을 미치므로 신중하게 진행하십시오.

자사 데이터에 더 의존해야 합니다.

광고가 개인화되기 전에는 그저 귀찮기만 했습니다. 개인화된 광고는 훨씬 더 유용하고 관련성이 있습니다. 광고주들이 더 나은 타겟 광고를 위해 기꺼이 프리미엄을 지불할 의향이 있다는 사실은 지난 수십 년 동안 웹의 급속한 발전을 떠받쳤던 것입니다.

개인화의 가장 중요한 방법은 시스템이 각 개별 사용자에 대해 훨씬 더 자세한 인구통계학적 및 심리학적 그림을 그릴 수 있도록 하는 타사 쿠키입니다. 그러나 제3자 쿠키는 이제 사생활 침해로 간주되어 제거됩니다. 타사 쿠키가 사라지면 어떻게 됩니까?

인터넷을 유용하게 만든 개인화 작업을 더 이상 수행할 수 없다면 많은 웹사이트에서 상당한 수익을 잃게 될 것입니다. Google은 연구를 수행했으며 개인화 기능이 없으면 온라인 신문 수익의 62%가 사라질 것이라고 결론지었습니다.

그것은 진짜 문제입니다. 흔히 그렇듯이 큰 변화는 의도하지 않은 결과를 낳습니다. 개인 정보 보호는 웹 전체의 가치를 떨어뜨릴 수 있는 바람직한 목표입니다. 그것은 재앙이 될 수 있습니다. 그러나 타사 쿠키 기술을 대체할 수 없는 경우에만 문제가 됩니다. 이를 방지하려면 광고주가 무료 웹에 계속 보조금을 지급할 수 있는 새로운 방법을 개발해야 합니다.

사용자 데이터를 보호하는 동시에 타사 쿠키 없이 관심 기반 광고 및 리마케팅을 가능하게 하기 위한 여러 이니셔티브가 개발 중입니다. 가장 눈에 띄는 것은 현재 중단된 Google의 FLoC(Federated Learning of Cohorts)입니다.

정확한 솔루션을 예측할 수는 없지만 대량의 데이터에서 추론을 끌어내는 머신 러닝이 포함될 것은 확실합니다. 머신 러닝 시스템이 훈련되는 데이터가 많을수록 청중 세분화 및 개인화에서 더 정확해집니다.

한 가지 가능성은 잠재고객 세분화가 개별 사용자가 아닌 조사된 장치를 기반으로 한다는 것입니다. 저는 업무용으로 노트북을 사용하고 개인용으로 iPhone을 사용하는 경향이 있습니다. 새로운 시스템에서는 내가 내 기기에 따라 다른 집단에 속할 수 있으며 이는 실제로 직장 페르소나 또는 개인 페르소나의 집단을 타겟팅할 수 있는 광고주에게 정말 도움이 될 수 있습니다.

개인으로서 우리 모두는 지금까지 광고주가 타겟팅하기 어려웠던 많은 차원을 가지고 있습니다. 우리의 기술적인 문제 해결사들은 다른 수단을 통해 개인화를 복원할 필요성을 미덕으로 삼을 수 있습니다.

이 문제는 너무 시급하여 내년에 개발될 솔루션의 수에 상관없이 예상할 수 있습니다. 항상 그렇듯이 다양한 접근 방식에서 경쟁이 치열할 것이며 결국 하나 또는 두 가지가 가장 선호하는 방식으로 떠오를 것입니다. 2022년에는 이러한 추세를 주시하는 것이 좋습니다. 진부한 표현이지만 모든 위기가 새로운 기회를 가져오는 것도 사실입니다.

상황이 어떻게 변할지 기다리는 동안 광고주는 초과 근무를 통해 수집하는 자사 데이터를 늘려 Google, Amazon, Microsoft, Facebook 및 기타 플랫폼의 데이터에 대한 의존도를 줄여야 합니다.

새해 복 많이 받으세요

최근 PPC 시청에서 Google의 Chris Moreno는 "우리가 아는 유일한 것은 우리가 아무것도 모른다는 것입니다."라고 말했습니다. 기본적으로 2022년은 지난 2년만큼 놀라움으로 가득 차 있을 것입니다. 우리는 민첩하고 무슨 일이 일어나더라도 대응할 준비가 되어 있어야 합니다.

새해 복 많이 받으시고 우리 모두에게 행운을 빕니다!