앞 글에서 [캠페인 목표 선택]을 통해서 원하는 반응을 보이는 사람들을 골라내도록 조건을 설정해주는 것, 즉 AI(머신러닝)의 학습 목표를 설정해주는 것이  AI기반 타깃 광고의 시작점이라고 말씀드렸지요. 그리고 [도달] 캠페인은 ‘온라인 전단지’를 뿌리는 행위라 비유하여 어떤 부분에 특히 주의해야 하는지 설명드렸습니다. 이번 글에서는 [도달] 광고와 유사한 [트래픽] 광고, 그리고 두 가지 성격을 동시에 갖고 있는 [동영상 조회] 광고에 대해 어떻게 이해하고 활용할까를 중심으로 이야기를 나누어보겠습니다.

2. [트래픽] 캠페인 목표에서 전환 가능성이 높은 사람들을 추려내려면 [링크 클릭] 대신 [랜딩페이지 조회] 옵션을 선택하세요.

앞서 살펴본 [도달] 캠페인은 말 그대로 전단지를 최대한 많은 사람들에게 뿌리는 데 기본 초점이 있습니다. 반면 [트래픽] 목표는 분류 자체가 [관심 유도] 목적으로 되어 있는 데서 알 수 있듯이, 그냥 많이 뿌리는 것보다는 단 한 사람이라도 우리 사이트(목적지)나 앱에 관심을 갖고 실제로 클릭(터치) 행동이나 (웹사이트/앱설치 페이지에) 방문 행동을 해줄 사람에게 뿌리는 게 목표입니다. 길거리 전단지 배포 사례로 치자면 아예 관심도 없는 사람, 받아봤자 10미터도 안 가서 쓰레기통에 버릴 사람들은 애초부터 배포 대상에 넣지 말아 달라는 겁니다. 전단지를 받아들고 어떤 내용인지, 아이템은 무엇이고, 서비스 조건은 뭔지 정도는 관심을 갖고, 최소한 상품 상세페이지 정도는 둘러볼(전단지 내용을 읽어볼) 의지를 갖고 있는 사람들을 골라서 뿌려 달라는 겁니다.

그런데 인공지능은 신이 아닙니다. 내가 뿌리려는 광고 콘텐츠가 어떤 내용이고, 그런 내용에 대해 어떤 사람들이 실제로 반응할지 과거에 학습한 이력이나 자료가 미리 주어지지 않는 한, 처음부터 곧장 우리 아이템에 관심을 갖고 방문 클릭을 할 것같은 사람들을 가려낼 수는 없습니다.  또한, 설령 어쩌다 우연히 광고 카피 문구나 이미지, 혹은 동영상에 끌려서 클릭은 했더라도 막상 클릭을 한 뒤 생각해보니 얼떨결에 잘못 누른 것 같은 생각이 들었든지,  혹은 사이트가 뜨는데 3초가 넘게 걸리면서 로딩을 기다리게 한다든지, 접속이 되긴 했는데 막상 사이트에 들어와보니 첫 페이지 분위기가 기대한 것과는 영 딴판이라는 판단이 들 경우에는 랜딩페이지(상세페이지)를 스크롤해서 보지도 않고 빠져 나가 버릴 수 있습니다. (흔히 분석 사이트에서 ‘이탈’이라 말합니다.)

미안하지만, [트래픽] 목표 캠페인의 디폴트 설정 옵션은 위에 거론한 바와 같은 “이탈자”도 일단 “클릭”을 한 사람이라면 무조건 목표했던 행동을 완료한 것으로 간주합니다. AI 입장에서는 수단과 방법을 가리지 않고 일단 ‘클릭 횟수만 최대로’ 올려주면 캠페인 목표를 달성하는 셈이기 때문이죠. 그러므로, 우리가 홍보하고 싶은 상품이나 콘텐츠에 대해 얼마나 많은 관심을 갖고 전환 행동을 하게 될지 여부는 부차적으로 여깁니다. 여기서는 무조건 클릭 횟수만 높여주면 광고주의 요청을 충족시켜주는 것이니까요…

따라서 [트래픽] 캠페인 역시 연령이나 성별, 관심사 등에 대한 조건을 따로 설정해주지 않고 무작위로 뿌리면 앞서 도달 캠페인과 똑같은 문제점을 갖게 됩니다.  여성 속옷 광고에 젊은 남성층이 더 많이 더 빨리 클릭할 수 있는 문제점 말입니다. 또 경우에 따라서는 클릭을 반복적으로, 자동적으로 하는 게임 앱에 중간 화면 광고로 노출될 경우, 광고인지 아닌지 판달할 겨를도 없이 일단 습관적으로 클릭해놓고서 아차! 광고였구나! 싶으면 랜딩 페이지가 뜨기도 전에 나가버리는 행동(이탈)을 하기도 합니다. 즉 엉뚱한 게재 위치(오디언스 네트워크)에서 불필요한 반응이 활발하게 일어나서 광고 성과로 잡힐 수도 있습니다. (전환 가치에 대한 판단을 하지 못하는 AI 입장에서는 어떤 위치든 노출시켜서 클릭만 많이 일으키면 자신이 더 효과적으로 일을 잘 한 것으로 여길 수 있습니다.)

트래픽 광고의 이같은 위험성 때문에, 치밀한 마케터들은 [트래픽] 목표를 선택할 때는 자사 사이트에 방문하는 주요 고객층의 성별이나 연령, 관심사 등에 대한 기존 정보를 충분히 고려하여 사전에 상세 타게팅이나 추가 설정 옵션을 통해서 전환 가능성이 낮은 오디언스 네크워크 영역은 광고 게재 위치에서 제외시키곤 합니다. 아울러, [광고 세트] 설정의 끝 부분에 있는 [광고 게재 최적화 기준] 옵션 또한 [링크 클릭] 대신 [랜딩페이지 조회] 옵션으로 변경해주는 경우가 많습니다. (페이스북의 권장사항이기도 합니다.)

페이지스북 광고만들기_트래픽_최적화옵션

[랜딩페이지 조회]란 말은 흔히 쇼핑몰의 경우 [상품 상세페이지 조회(Product Page View, Detail View)]를 의미합니다.  즉 페이스북 광고 설정시 랜딩페이지에 입력된 URL 주소의 페이지에 방문하여 실제로 페이지 추적 픽셀에 방문이 확인되는 경우에 한해서만 광고 성과(결과)로 인정하는 옵션입니다.  물론 여기에서도 웹페이지가 열리자마자 상단 부분만 흘낏 보고 하단 내용까지 스크롤 한 번 없이 빠져 나가는 실질적인 이탈자가 있을 수 있습니다. 하지만 적어도 클릭만 해놓고 페이지가 미처 다 뜨기도 전에 (로딩을 기다리는 동안) 빠져나가버리는 이탈자에 대해서는 광고 효과를 인정하지 않는 옵션입니다.

앞서 단순 [도달] 목표 캠페인보다 [브랜드 인지도] 목표로 설정하는 것이 광고 도달 단가는 높아져도 더 전환 가능성이 높은 거라 말씀드린 것과 같이, 이 경우에도 ‘광고 게재 최적화 조건’을 [링크 클릭] 대신 [랜딩페이지 조회]로 변경하면 결과당 광고 단가는 더 높아지는 게 당연합니다. 그렇지만 클릭만 했을 뿐 페이지를 관심 갖고 읽어볼 가능성이 없거나 낮은 사람들을 유입(방문) 단계에서 걸러주는 셈이기 때문에 상대적으로 전환 가능성이 더 높은 사람들에게 도달될 것으로 기대할 수는 있습니다.

페이스북 광고를 대량으로 집행하는 업체들의 캠페인 설정 행태를 살펴보면, 위와 같은 위험성 때문에 전 국민이 수요자인 아이템이 아니라면 위와 같이 무작위 랜덤 도달 광고나 트래픽(링크 클릭) 광고는 잘 쓰지 않습니다.  어떤 형태로든 추가적인 제한 옵션들을 첨부하거나, 광고 대상 오디언스의 규모를 적정하게 축소하여 지출 대비 효과를 조금이라도 높이려고 노력하게 마련이지요…

오디언스의 적정 규모가 얼마냐에 대해서는 업종별로, 혹은 아이템별로 기준이 천차만별 달라질 수 있기 때문에 콕 찍어서 몇 명이라고 말하기는 어렵습니다. 대체적으로 패션, 화장품과 같이 대중적인 제품이라면 보통은 한 광고세트에 최소 10만명에서 50만명 정도는 기본 도달 대상으로 놓고 집행하는 경우가 많습니다.  그나마도 쓸 수 있는 일 예산에 한도가 있기 때문에 부득이 그리 하는 것일 뿐, 광고 예산만 넉넉하다면 몇백만이든, 몇천만이든 굳이 모수 규모를 제한할 이유가 없겠지요… ㅠㅠ

최소 10만명이라고 말하면 광고비를 하루에 십만원도 집행하기 힘들어하는 소상공인 분들이나 작은 기업들은 그 자체로 기가 죽거나, 입이 떡 벌어지곤 합니다. 그런데 조금만 생각해보면 10만명 도달이라는게 온라인 쇼핑몰에서 얼마나 하찮은(?) 숫자인지 금방 감이 잡히실 겁니다.  우리나라 온라인 쇼핑몰의 평균적인 광고 노출 대비 클릭율은 1% 내외에 불과합니다. 그렇게 방문한 사람들 중에서 구매 전환까지 이어지는 비율(전환율)은 평균 2.5% 를 넘기기가 쉽지 않고요. 이 말은 곧 광고에 노출된 100명 중 1명이 클릭하여 몰에 방문하고, 그렇게 방문한 100명 중 2.5명 정도가 구매한다는 말입니다. 그대로 곱하기 해보면 1만명에게 노출(도달)되어야 2.5개를 팔 수 있고, 10만명에게 노출되어야 겨우 25개를 팔 수 있다는 계산입니다.

요컨대, 10만명에게 노출해야 25개를 팔 수 있다는 평균치 기준으로 온라인 광고의 효율성을 점검해보는 게 기본적인 자세인 겁니다. 이런 평균치에 대한 감도 없이 온라인 광고를 집행하려 드는 무모한 사례들을 참 많이 보게 됩니다. (돈 없으면 광고도 하지 말라는 얘기냐 라고 반문하시면 페이스북의 ‘맞춤 타겟’이 갖는 리마케팅 효과에 대해 다시 공부해보시라고 할 수밖에 없습니다.  ==> https://youtu.be/3t0cXD3vx4Q )

 

3. 페이스북에서 [동영상 조회] 광고는 왜 권장되고 어떻게 집행하는 게 합리적일까요?

[동영상 조회] 광고는 페이스북이 타깃 광고 런칭 초창기부터 무척 강조하고 적극 밀었던 캠페인 유형 중 하나입니다.  흔히 줄여서 [동조] 광고라고 부르지요. 페이스북의 동영상 콘텐츠는 기본적으로 뉴스피드에 노출될 때 [자동 재생]되는 방식으로 노출되기 때문에 시각적으로 사람들의 눈길을 끌어 관심과 터치를 이끌어내는 데 효과적이라는 장점을 갖고 있습니다. 또 재생이 끝나면 웹사이트로 연결되도록 랜딩페이지 주소를 설정할 수도 있기 때문에 동영상 내용이 임팩트가 있다면 부수적인 [트래픽](방문 클릭)을 유발할 수도 있습니다. 이 때문에 [도달(영상조회)] 과 [트래픽(방문유입)] 캠페인의 두 가지 성격을 모두 갖고 있는 캠페인 유형입니다.

페이지스북 광고만들기_동영상조회_최적화옵션

동영상 조회 캠페인은 ‘도달 광고이면서 트래픽 광고’이기 때문에, [광고 게재 최적화 기준] 옵션이 있는데, 기본 설정은 [ThruPlay] 옵션입니다. 즉 동영상 재생을 제제로 한 횟수를 높일 수 있도록 최적화(머신러닝 학습)를 진행한다는 뜻이죠. 페이스북의 ThruPlay 인정 기준은 해당 광고 동영상이 ‘끝까지 또는 최소 15초 이상 재생된’ 조회(시청하기)를 말합니다.
[ThruPlay]  기회를 늘리고 싶을 경우 비용 관리 옵션에 직접 입찰 금액을 입력하고, 입찰 전략을 [비용 한도] 또는 [입찰가 한도]로 선택해줄 수 있습니다.  [비용한도] 옵션은 ‘평균 비용’을 설정한 금액 이하로 유지하면서 결과(재생 수)를 극대화하고(필요시에는 설정한 금액을 넘어설 수도 있음!), [입찰가 한도] 옵션은 입찰가 자체를 설정한 금액을 넘지 않도록 제한합니다. 동영상의 길이가 아주 짧거나 열성 시청이 크게 중요하지 않은 경우라면 [광고 게재 최적화 기준] 옵션을 [수정]하여 [동영상 연속 2초 이상 조회]로 변경할 수도 있습니다.

페이지스북 광고만들기_동영상조회_ThruPlay

입찰이나 최적화 옵션을 어떻게 수정하든, 인공지능은 설정 옵션이 요구하는 행동을 더 많이, 더 자주 보이는 광고 지면(게재 위치)과 오디언스들을 찾아서 우선 노출하게 됩니다.  이 경우 동영상의 내용이나 콘텐츠와 무관하게 우리 아이템에 관심이 별로 없는 사람, 혹은 우리 아이템과 연관성이 거의 없는 웹사이트나 앱 영역에 노출되지 말란 법이 없습니다.  왜냐면 동영상은 [연속된 이미지의 조합]일 뿐이기 때문에 해당 동영상이 어떤 내용인지를 연관 텍스트나 키워드로 규정해 주기 전까지는 어떤 내용인지, 그래서 누구에게(어떤 관심사를 갖고 있는 사람들에게) 뿌려 주어야 더 효과가 있는지 (사전 학습 경험 없이) 바로 알아낼 수 없기 때문입니다.

결론적으로 다른 부가 조건이 설정되지 않는 한, 동영상 조회 광고 또한 일단 일정한(통계적으로 유의미한 결과로 분석될 수 있는) 수의 오디언스에 대해 무작위로 노출해보고, 해당 영상에 대해 원하는 반응(기대 행동)을 하는 사람들을 일정 수 이상 수집한 뒤에 이들의 특성을 분석해 봐야만(머신러닝을 시켜주어야만) 어떤 성향의 사람들이 더 많이 동영상에 반응하는지를 추려낼 수 있습니다.  당연히 그렇게 학습하는 동안 일정한 훈련 비용(초기 광고 비용)이 투자되지 않을 수 없지요.  문제는 영상 재생자 수가 늘어난다고 해서 그게 모두 전환으로 이어진다는 보장이 없다는 점입니다.  구매 전환 의사와 무관하게 단지 영상을 보는 재미만을 위해서 시청하는 사람들도 있을 수 있으니까요.

요컨대 트래픽 캠페인 역시, 무관심하고 클릭도 하지 않는 사람들에 비하면, 단순 클릭이라도 하는 사람들이 상대적으로 전환 가능성이 높을 것이라는 가정 아래, 그에 따른 전환 전 초기 반응을 보이는 사람들을 추려내는 것이 목표일 뿐입니다. 우리가 원하는 전환 행동을 할지 안 할지는 실제로 [전환] 목표로 설정한 캠페인의 결과와 비교해서 지출 대비 전환 효과가 서로 얼마나 차이가 나는지를 비교해 보아야만 그 실효성을 따져볼 수 있습니다.

다시 강조하기만, 머신러닝 기반 타깃 광고 플랫폼의 효과나 효율은 단순 도달 광고나 트래픽 광고만으로 측정하거나 비교할 수 없습니다. 우리가 광고 캠페인을 통해 실질적으로 얻고자 했던 최종적인 전환 목표를 기준으로 [전환 캠페인]을 추가로 돌려 성과치를 비교해 보아야만 비로소,  도달 캠페인이나 트래픽 캠페인의 상대적 효과 또한 추정해 볼 수 있습니다.

[전환] 캠페인과 머신러닝 광고의 원리와 효과 측정 방법에 대해서는 다음 편에서 이어 다루겠습니다… ^^

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