2020년, 머신 러닝을 통한 전략적인 미디어 바잉 방법 4가지
유동성과 자동화를 통해 시간을 절약하고 디지털 캠페인의 효과를 높이는 방법을 알아보세요.
목차
많은 미디어 전략 담당자와 바이어에게 머신 러닝은 아직 풀리지 않은 수수께끼와 같습니다. 정교한 컴퓨터 시스템과 인공 지능을 실제 문제에 적용한다는 것은 근사한 개념이지만, 과연 머신 러닝이 복잡한 인간의 행동에 맞춰 전략을 최적화하고 일상적인 광고 관련 문제를 해결하는 데에도 도움이 될까요?
간단히 말하자면 그렇습니다. Facebook은 보다 효율적인 고객의 발견과 더욱 정확한 측정, 그리고 더 정밀한 타게팅을 위해 자체적인 머신 러닝 기반 도구를 계속해서 개발하고 있습니다. 이 과정에서 Facebook은 머신 러닝 기술을 통해 캠페인 성과뿐만 아니라 팀의 생산성도 대폭 향상시키는 여러 강력한 기능을 활용할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 게다가 이러한 기능이 주는 이점은 먼 미래가 아닌 바로 지금 실현할 수 있습니다.
미디어 전략 담당자와 바이어가 머신 러닝을 통해 얻을 수 있는 4가지 이점은 구체적으로 다음과 같습니다.
1. 유동성을 높여 광고 효과 향상
머신 러닝은 유동성을 높여 가장 가치 있는 노출에 모든 예산을 투입할 수 있는 상태로 만들어주기 때문에 특히 미디어 바잉 분야에서 유용합니다.
머신 러닝은 연속 알고리즘과 예측 분석을 통해 각 광고를 위한 최적의 타겟을 신속하게 찾을 수 있습니다. 그런 다음 자동 시스템을 함께 사용하여 적합한 크리에이티브를 적절한 가격으로 적시에 알맞은 사람에게 노출합니다.
이 때문에 더욱 빠르고 효과적인 미디어 바잉이 가능합니다. 머신 러닝과 자동 시스템은 매우 복잡한 데이터 세트를 신속하게 처리하고 실시간으로 조정함으로써 지속적으로 캠페인 효과를 향상해줄 수 있습니다.
"머신 러닝 기반의 자동 최적화는 언제나 수동 최적화보다 효과적입니다. 덕분에 빠르게 더 높은 성과를 달성할 수 있죠."
—Justin Aquila, Optimize.Ad
2. 캠페인 설정과 최적화 간소화
머신 러닝은 또한 캠페인 관리를 간소화하는 데에도 도움이 됩니다.
특히 머신 러닝 기반의 도구를 사용하고 있는 미디어 바이어와 전략 담당자는 설문조사에서 이러한 시스템이 캠페인 최적화/입찰 전략, 예산 관리와 캠페인 설정 등의 업무 처리에 소요되는 수동 작업을 줄여준다고 응답했습니다.
이와 같이 간소화가 가능한 주된 이유는 머신 러닝과 자동 시스템에 더 많은 재량을 부여하는 데 있습니다. 캠페인 목표와 매개변수를 광범위하게 설정하면 사용 가능한 옵션의 수를 늘려 머신 러닝과 자동 시스템의 성능을 극대화할 수 있기 때문입니다. 즉, 광고 세트 수와 캠페인 제한 사항을 줄이면 더욱 자동화된 최적화가 가능합니다.
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"성과를 수동으로 관리하는 데서 벗어나 성과를 관찰하고 보다 심층적인 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다."
—Laura Greene, Havas
3. 귀중한 시간 절약
간소화된 캠페인 관리는 미디어 바이어와 전략 담당자에게 시간 절약이라는 더없이 중요한 가치를 제공합니다.
설문조사에 따르면 머신 러닝 기반의 도구를 사용하는 미국의 미디어 바이어와 전략 담당자 중 77%는 이러한 시스템이 지루한 수동 작업에 소요되는 시간을 상당히 단축시킨다고 응답했으며, 이 중 대다수는 매주 평균 1~4시간을 절약할 수 있다고 답변했습니다.1
이러한 이점 역시 머신 러닝 도구의 자율적인 자가 학습 기능 덕분입니다. 머신 러닝 시스템은 끊임없이 변화하는 데이터 포인트를 자체적으로 신속하고 효율적으로 처리합니다. 덕분에 팀원들은 이전에 직접 캠페인을 정의하고 조정하는 데 할애했던 시간을 절약할 수 있습니다.
"예전에는 캠페인 한 개당 50개의 광고 세트를 게재하고 끊임없이 어떤 광고 세트가 효과적인지 확인해야 했습니다. 이제는 머신 러닝 기반의 유동성 도구 덕분에 계정의 광고 세트 수를 줄이고 더 편리하게 관리할 수 있어요."
—독립 에이전시의 수석 계정 관리자
4. 보다 전략적이고 창의적인 사고 촉진
시간 절약이 중요한 이유는 무엇일까요? 지적 에너지를 다른 중요한 부문에 집중할 수 있기 때문입니다.
설문조사에 참여한 미디어 전략 담당자와 바이어는 머신 러닝 도구를 사용해 절약한 시간을 클라이언트를 위한 전략 개발, 새로운 캠페인 계획 및 테스트, 기존 캠페인의 성과 분석, 크리에이티브 최적화 등 다양한 업무에 할애한다고 응답했습니다. 1
이러한 이점 때문에 머신 러닝의 가치는 더욱더 높아집니다. 즉, 머신 러닝은 캠페인 성과를 향상할 뿐만 아니라 미디어 전략 담당자와 바이어가 중요한 일에 더욱 집중하고, 보다 전략적이고 창의적으로 사고할 수 있게 합니다.
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"이전에는 정신없이 수동으로 예산을 변경해야 했는데 이제는 그 시간을 중요한 전략 수립에 할애할 수 있습니다. 덕분에 여러 타겟, 테스트와 크리에이티브 최적화를 고려하여 혜안을 키울 수 있게 되었습니다."
—Rachael Chudoba, Merkle
한 가지 유의할 점은 머신 러닝의 다양한 이점을 활용하려면 현재의 업무 방식을 재고해야 한다는 사실입니다. 예를 들어 보다 광범위하게 캠페인 매개변수와 예산 전략을 설정하고, 광고 세트의 수를 줄이고 클라이언트에게 성과를 보고하는 방식을 바꾸어야 할 수 있습니다.
이러한 변화를 위해 단기적으로는 많은 노력이 필요할 수 있지만, 2020년뿐만 아니라 장기적으로 봤을 때 팀의 성과를 대폭 향상할 수 있을 것입니다.
마케터를 위한 시사점
유동성을 높이면 더 좋은 성과를 얻을 수 있습니다.
머신 러닝은 실시간으로 가장 가치가 높은 노출에 광고 예산을 지출합니다. 데이터를 그때그때 신속하게 처리하므로 지속적으로 캠페인의 성과를 향상할 수 있습니다.
캠페인 관리가 더욱 용이해집니다.
머신 러닝과 자동 시스템은 더 많은 재량이 주어졌을 때 가장 높은 효과를 발휘합니다. 즉, 캠페인 설정, 최적화와 성과 측정 등의 작업을 수동으로 처리하는 비중을 줄일 수 있습니다.
다른 중요한 업무에 시간을 들일 수 있습니다.
머신 러닝 도구를 통해 캠페인 관리를 간소화하여 미디어 전략 담당자와 바이어의 시간을 절약할 수 있습니다. 이를 통해 팀원들은 중요한 일에 더 집중하고, 더욱 전략적이고 창의적인 사고를 할 수 있습니다.
머신 러닝의 강력한 기능을 모두 활용하려면 노력이 필요합니다.
머신 러닝은 새로운 업무 방식을 요구하는 경우가 많습니다. 따라서 캠페인 매개변수를 보다 광범위하게 설정하고, 광고 세트를 줄이고 클라이언트에게 보고하는 방식을 바꾸어야 할 수 있습니다.