✅하루에도 열두 번 마음이 바뀌는 머신러닝 때문에 골머리 앓고 계시진 않나요?
여러분은 매체의 머신러닝을 얼마나 이해하고 계신가요?🤔
광고를 효율적으로 운영하기 위해서는 좋은 소재를 만드는 것도 중요하지만,
머신러닝을 이용하여 최고의 효율을 내는 것도 중요하답니다.
오늘은 마케터라면 당연히 알아야 할 가장 기초적이면서도
중요한 머신러닝 최적화 방법에 대해 알려드리려 해요😎
📌머신러닝 최적화 방법
1. 🎯 타겟 선정
가설을 세워서 가상의 타깃 시나리오를 만들어 보세요. 예를 들어, - 성형을 곧 앞두고 병원을 찾고 있는 소비자 - 성형에 관심은 있지만 비용이 부담되는 소비자 - 미용에 니즈는 있지만 성형을 고려하지 않는 소비자
이런 가상 타깃 그룹을 고려할 수 있겠죠?
2. 📣 타겟 메시지 선정
각 타깃 그룹에 맞는 소구점을 찾아 광고 시안을 제작해 보세요. 예를 들어, - 해당 병원의 차별점을 강조하는 소재 - 이벤트와 프로모션을 강조하는 소재 - Before & After 효과를 강조하는 소재
와 같은 메시지를 고려할 수 있을 거예요!
3. 📊 캠페인 관리
머신러닝 학습에는 충분한 데이터가 선행되어야 해요.
캠페인 예산과 소재를 철저히 관리하며 캠페인 최적화를 진행해 보세요.
학습 초기에는 다양한 타깃을 대상으로 노출하고 반응을 학습하기에 어제의 좋은 성과가 다음날 안 좋게 변화될 수 있어요.😑
기존 타깃과 다른 타깃에게 광고를 노출하며 학습하기 때문인데요,
성과가 좋지 않다고 캠페인을 너무 빨리 OFF하지 않도록 유의해야 한답니다.
📌그렇다면, 팀퍼포먼스에서는 머신러닝을 어떻게 최적화할까요?
팀퍼모먼스에서 관리하는 캠페인 상태
📌팀 퍼포먼스만의 노하우가 있다면?
👉🏻 광고의 문제점을 정확히 파악하는 능력
검색량이 줄어들어 클릭이 감소한 것인지, 경쟁사가 입찰가를 올릴 것인지, 랜딩 페이지에 문제가 있는 것인지 개선해야 할 점을 정확하게 파악해요.
👉🏻 이슈가 생겼을 때 대처하는 능력
의료사고, 사건사고, 법안 발의, 경쟁사 이슈 등 실시간으로 이슈를 파악하고 그에 맞는 대처를 하는 능력이 중요해요🧐
팀 퍼포먼스는 주기적으로 이슈를 모니터링하고 있으며 특이 상황이 발생했을 경우 광고주에게 전달하고 있답니다.
👉🏻 머신러닝 학습을 관리하는 능력
구글의 AI 학습 기간은 2~4주 정도가 소요돼요.
광고. 최소 7일 동안에는 예산을 조정하거나, 소재를 변경하는 등 변화를 주는 것은 최적화에 악영향을 미친답니다.
이후 예산과 소재를 관리하며 최적의 성과를 낼 수 있도록 머신러닝을 학습시켜요!
그렇다면 오늘 저희가 전해드리는 머신러닝 최적화 방법이 도움이 되셨을까요?
머신러닝 때문에 잘 운영되던 광고가 중단되거나, 게시 자체가 되지 않았던 경험 있으셨다면
오늘부턴 머신러닝을 활용하여 마케팅 전략을 효과적으로 개선하고 성과를 향상 시켜보세요! 🚀😀
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