구글애즈 검색/배너광고 성과를 반감시키는 5가지 실수와 해결법

구글애즈의 머신러닝은 광고 캠페인을 최적화하기 위해 일정한 학습 기간이 필요합니다. 캠페인 설정을 변경하면 머신러닝이 새롭게 학습을 시작해야 하므로, 빈번한 변경은 최적화를 방해하고 광고 성과를 저하시킬 수 있습니다. 특히 설정 변경이 반복되면 머신러닝 모델이 데이터를 제대로 활용하지 못해 클릭 비용이 상승하거나 전환율이 낮아지는 문제가 발생할 수 있습니다.

해결법

1) 전략적으로 변경사항 관리하기

부득이하게 설정을 변경해야 할 경우, 변경의 범위를 최소화하세요. 예를 들어, 입찰 전략이나 타겟 설정을 모두 동시에 변경하지 말고 한 가지 요소만 변경한 후 결과를 지켜보는 것이 좋습니다. 변경 후에는 최소 7~14일간 충분한 시간을 두어 머신러닝이 새롭게 학습할 수 있는 환경을 조성하세요.

2) 데이터 기반 의사결정

설정 변경은 데이터 분석을 바탕으로 신중히 이루어져야 합니다. 기존 캠페인의 성과를 분석해 특정 요소가 문제가 되는 경우에만 변경을 검토하세요. 변경 전후의 성과를 비교 분석할 수 있도록 변경 사항은 기록해두고, 구체적인 KPI를 설정하여 변화가 광고 성과에 미친 영향을 추적하세요.

3) 실험 도구 활용

구글애즈의 실험 도구는 기존 캠페인의 설정을 복사하여 새로운 전략을 실험해볼 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 캠페인 설정을 직접 변경하지 않아도 새로운 입찰 전략, 타겟팅 옵션, 예산 분배 등의 효과를 검증할 수 있습니다.

실험 활용 방법:

1. 실험 생성: 기존 캠페인에서 실험을 생성하고, 새로운 설정(입찰 전략, 광고 소재, 타겟 옵션 등)을 적용한 실험 캠페인을 설정합니다.
2. 트래픽 분할: 실험 캠페인에 기존 캠페인 트래픽의 일부(예: 50%)를 분배하여 동일한 조건에서 실험할 수 있습니다.
3. 성과 비교: 실험 기간 동안 기존 캠페인과 실험 캠페인의 성과 데이터를 비교 분석합니다. 클릭률(CTR), 전환율(CVR), 전환당 비용(CPA) 등 주요 지표를 기반으로 설정 변경이 실제로 효과적인지 판단합니다.