캠페인 목표 별 최적화에 걸리는 기간을 고려하여 학습을 위해 충분한 시간을 기다렸지만, 여전히 성과 향상이 필요하다면 시도해볼 수 있는 사항들은 아래와 같습니다.
이러한 사항들을 변경하면 새로운 환경에서 성과가 잘 날 수 있도록 적응하는 기간이 필요합니다. 그러므로 변경 후 일주일 정도는 성과를 지켜보세요. 너무 잦은 변경은 학습을 저해하여 성과 저하를 초래할 수 있습니다.
예산
아래의 모범 사례 가이드를 따르고 있는지 확인하세요.
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예산을 변경하면 이후 일정 기간 성과가 안정화되기까지 기다리는 것이 필요합니다. 특히 캠페인 초반 2주 동안은 예산 변경을 지양해 주세요. 그리고 영향을 최소화하기 위해 예산을 변경할 때는 30% 이내 수준으로 변경하세요.
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주별 예산 최적화 도구는 설정된 평균 일 예산의 7배를 넘지 않는 선에서 주(월~일) 단위 예산을 사용하여, 가장 효율이 우수한 시간이나 요일에 예산을 유동적으로 배분하여 캠페인 성과를 높일 수 있는 기능입니다. 캠페인 예산을 설정할 때 Average Daily Budget 옵션(기본 설정)을 선택하면 주별 예산 최적화 도구가 활성화됩니다. 주간 예산 최적화 도구에 대해 더 알아보기
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비딩 우선순위 (Bid control priority)로 타겟 CPI 또는 CPC를 사용하는 경우, 시장 가격 및 홍보하고자 하는 앱에 맞는 적절한 목표값을 설정하는 것이 효율에 매우 중요합니다. 타겟 CPI 또는 CPC를 변경했다면, 해당 목표에 맞추기 위한 학습 기간이 필요할 수 있으며 시장 가격 대비 너무 낮은 목표를 설정할 시 예산이 미소진될 가능성도 있습니다. 적정 CPI 및 CPC를 모른다면 우선 비딩 우선순위를 예산으로 설정하여 실제 캠페인의 CPI 및 CPC를 확인하세요.
트래픽
활용 가능한 모든 트래픽 및 옵션을 사용하여 도달 가능한 오디언스 범위를 넓혀보세요.
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캠페인 설정 시 Advanced Settings 아래에서 LAT 타겟팅 및 SKAdNetwork 관련 트래픽 타겟팅(iOS 만)을 설정하실 수 있습니다. 다만, 해당 기능을 통해 특정 트래픽만 타겟팅하는 경우 각 트래픽의 시장 점유율에 따라 캠페인 효율이 변경될 수 있습니다. 특수한 경우가 아니라면 기본 설정을 그대로 사용하시는 것을 권장합니다.
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확률적 어트리뷰션을 사용하면 광고 ID가 없는 경우에도 광고 성과를 측정할 수 있으며, 더 많은 데이터를 확보하여 머신의 학습에도 유리합니다. 또한, 조회 후 전환 트래킹 링크를 설정하게 되면 광고를 조회한 유저 데이터를 학습에 사용할 수 있게 되면 캠페인 전환을 극대화하는 데 도움이 됩니다.
소재
소재가이드를 참고하여 모든 가능한 소재들을 활용해보세요.
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이미지, 네이티브, 비디오 등 다양한 소재 포맷을 모두 활용하는 것을 강하게 권장합니다. 각 광고 인벤토리가 지원하는 소재 포맷이 다르기 때문입니다. 소재 포맷 중 하나라도 누락된 경우, 효율이 좋은 인벤토리에 광고를 노출할 기회를 놓칠 수 있습니다. 이미지 배너의 경우 가이드를 참조하여 각 국가별 필수 사이즈의 배너들을 모두 투입해 주세요.
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자동 소재 생성 기능을 활용하면, 준비하지 못한 필수 사이즈 혹은 선택 사이즈의 이미지, 네이티브, 비디오 엔드카드 소재들을 앱 스토어에 등록된 앱 정보를 바탕으로 자동으로 생성할 수 있습니다. 모든 사이즈의 소재를 활용하면 더 많은 광고 인벤토리에 광고를 노출할 수 있어, 캠페인 최적화에 도움이 됩니다. 소재 업로드 시 Generate 버튼을 클릭해 자동으로 소재를 생성해 보세요.
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삼성, 카카오(한국 타겟팅만 제공)와 같은 익스체인지들은 다른 익스체인지와는 다른 특수한 소재 가이드라인을 가지고 있습니다. 아직 해당 소재들을 활용하고 있지 않고 있다면, 삼성 익스체인지 가이드 및 카카오 익스체인지 가이드를 참고하여 해당 소재들을 투입해 보세요.
여러 가지 상품 판매 또는 서비스 소개가 가능한 비즈니스라면 다이내믹 제품 광고(DPA) 활용도 고려해보세요.
- 다이내믹 제품 광고는 유저에게 가장 적합한 상품이나 콘텐츠를 몰로코의 머신 러닝을 기반으로 자동으로 보여주는 광고입니다. 이커머스, 배달, 여행, 웹툰, OTT 등 다양한 분야의 앱을 홍보할 때 활용될 수 있습니다. 다이내믹 제품 광고 가이드를 확인하여 연동을 시작해 보세요.
포스트백
포스트백은 몰로코의 머신 러닝 엔진이 학습을 위한 데이터를 확보하기 위한 가장 중요한 원천입니다. 학습할 수 있는 데이터의 종류와 양이 많을수록 캠페인이 빠르게 좋은 성과를 낼 수 있습니다.
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전체 포스트백은 몰로코로 어트리뷰션된 이벤트 뿐만 아니라 오가닉을 포함한 전체 이벤트 데이터를 전송하는 것을 의미합니다. 이를 통해 몰로코의 머신 러닝 모델은 앱 내 유저 행동에 대한 최대한 많은 데이터를 확보하여, 해당 유저들 및 신규 유저들의 액션에 대한 예측 정확도를 높일 수 있습니다.
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앱에 유저가 유입되고 최종 전환을 발생시키까지 다양한 이벤트가 발생합니다. 이러한 유저의 퍼널을 이해하고 분석하는 것은 캠페인 최적화에 있어서도 매우 중요합니다. 특히, 리인게이지먼트 캠페인을 집행할 시에는 앱 내 유저 행동에 대해 이해하는 것이 필수적이므로, 가급적 모든 MMP 이벤트를 포스트백으로 전달해 주세요.
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목표로 하는 최종 전환 이벤트가 자주 발생하지 않는다면, 제대로 된 학습 및 최적화가 이루어지지 않을 수 있습니다. 보다 자주 발생하는 얕은 퍼널의 이벤트를 목표로 캠페인을 운영해 보세요. 마케팅 퍼널에 대한 설명 및 적합한 캠페인 목표를 선택하는 방법
타겟 설정
타겟은 광고 노출의 대상이 될 수 있는 범위를 제한하는 역할을 합니다. 따라서 타겟 설정을 완화하거나, 잘 가다듬는 것이 성과 향상에 도움이 될 수 있습니다.
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타겟 오디언스 기기의 설정 언어는 타겟 유저가 거주하는 국가의 언어와 다를 수 있습니다. 예를 들어 한국 타겟 캠페인에서 한국어 타겟을 설정하면, 기기 언어를 영어로 설정해둔 한국 거주 한국인에게는 도달할 수 없습니다.
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특정 지역에만 광고를 노출하거나 제한해야 하는 경우에만 사용하는 것을 권장합니다. 광고 입찰 요청에 지역 정보가 명시되지 않은 경우가 있어, 기대하는 것보다 타겟 규모를 많이 감소시킬 수도 있습니다.
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캠페인 효율을 위해서는 특정 퍼블리셔 앱을 타겟팅하거나 블록하지 않는 것을 권장합니다. 자세한 원리는 타겟 설정 관련 자주 묻는 질문 문서를 참고하세요.
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리인게이지먼트 캠페인의 타겟이 제한적인 경우, 머신 러닝 모델이 학습할 수 있는 풀이 제한되어 최적화가 잘 이루어지지 못할 수 있습니다. 예를 들어, 장바구니에 특정 카테고리의 물품을 추가한 유저들만 타겟팅하면 학습이 제한되어 캠페인 효율이 좋지 않을 수 있습니다. 이럴 때는 전체 앱 설치 유저나 전체 장바구니 유저와 같이 보다 더 넓은 타겟을 대상으로 최적화를 할 수 있게 변경해보세요.
자주 묻는 질문
새로운 최적화 목표 캠페인을 시도하기에 적절한 타이밍은 언제인가요?
인스톨 캠페인으로 시작하여 이후 ROAS나 인 앱 액션 목표 캠페인을 운영하고자 하는 경우, 충분한 데이터 확보를 위해 포스트백 연동 2주 후 혹은 인스톨 캠페인 시작 2주 후 시점부터 시작하는 것을 권장합니다.
예산을 변경할 때 캠페인에 영향이 있을 수 있나요?
네. 특히 예산을 급격히 증가하게 되면, 예산 소진을 위해 CPI 및 CPA가 상승할 수 있습니다. 예산이 크게 변동되고 나면 효율이 안정화되기까지 몇 일 정도 소요될 수 있습니다. 또한 많은 예산을 한 번에 급격히 변경하는 경우, 설정된 예산을 초과하거나 소진하지 못하는 경우가 발생할 수 있습니다. 따라서 불가피한 경우가 아니라면 몇 일 정도 효율 안정화 기간을 염두에 두고 현재 예산의 30% 이내 수준으로 조정하시기를 권장드립니다.
종료일자가 지난 "Completed" 상태의 캠페인을 재라이브할 수 있나요? 재라이브에는 얼마나 시간이 소요되나요?
최초 설정한 캠페인 종료일자가 지나 Completed 상태가 된 캠페인을 재개하려면 캠페인 종료일자를 미래 시점으로 다시 조정하여 상태를 Paused 로 변경해야 합니다. 종료일자를 변경한 이후 Paused 상태로 변경되기까지 시간(약 1 - 2시간)이 약간 소요될 수 있으니 잠시만 기다려 주세요.
이후 캠페인을 다시 라이브할 수 있으며, 라이브 이후 일반적으로 1시간 이내 다시 캠페인이 재개됩니다.
캠페인 운영 중에 타겟을 변경하면 어떻게 되나요?
운영 중인 캠페인의 타겟을 변경하게 되면, 머신 러닝 모델은 최적화를 다시 시작하게 됩니다. 급작스러운 인벤토리나 타겟의 변화로 인해 효율이 떨어질 수 있으므로, 중간에 타겟 세팅을 변경하지 않는 것을 권장합니다. 만약 변경이 꼭 필요하다면, 새로운 타겟을 적용한 뒤 다시 최적화할 수 있도록 충분한 시간을 가지고 기다리는 것이 필요합니다.