구글 광고 최적화 기준의 중요성

Google Ads 운영 시 예산과 입찰 전략에 대한 명확한 프로세스가 없다면 매번 상황에 따라 처음부터 대응책을 고민해야 하므로 비효율이 발생합니다. 반면, 설령 완벽하지 않더라도 구체적인 사고의 틀을 가지고 있다면 신속한 의사결정이 가능합니다. 또한 기준을 적용했을 때의 결과를 바탕으로 지속적인 성과 개선을 이뤄낼 수 있습니다.

검색 광고(Search Campaign) 최적화 전략

검색 광고의 최적화는 캠페인의 전환 데이터를 기준으로 입찰 방식을 결정하는 것에서 시작합니다.

전환 데이터에 따른 입찰 방식 선택

첫 번째 단계는 최근 30일 간 발생한 전환 수가 30건 이상인지 확인하는 것입니다. 만약 최근 30일 간 전환 수가 30건 이상이라면 tCPA(타겟 CPA)나 tROAS(타겟 ROAS)와 같은 스마트 비딩 방식을 적용하는 것이 효과적입니다. 충분한 모수가 확보되었을 때 머신러닝 기반의 입찰 전략이 더 높은 성과를 발휘하기 때문입니다.

실적 최대화(PMax) 캠페인 최적화 전략

실적 최대화(Performance Max) 캠페인 또한 검색 광고와 유사한 흐름을 가지지만, PMax만의 특성을 고려한 예산 설정이 필요합니다.

계정 단위 전환 데이터 활용

PMax 캠페인의 입찰 전략을 결정할 때도 첫 번째 기준은 최근 30일 간 전환 수 30건 이상 여부입니다. 이때 중요한 점은 해당 PMax 캠페인 단독의 성과뿐만 아니라, 동일 계정 내에서 발생한 전체 전환 데이터를 기준으로 판단할 수 있다는 것입니다. 계정 전체의 데이터를 활용함으로써 머신러닝이 더 빠르게 학습하고 최적화될 수 있습니다.

일 예산 및 운영 기간 설정 기준

PMax 캠페인의 안정적인 학습과 성과를 위해서는 적절한 예산과 기간 설정이 필수적입니다. 일 예산은 목표 CPA(타겟 전환당비용)의 최소 2배 이상의 금액으로 책정해야 합니다. 또한 머신러닝이 충분히 데이터를 학습하고 최적화할 수 있도록 최소 2주 이상의 기간을 두고 운영하는 것이 좋습니다. 이러한 기준을 바탕으로 프로젝트 상황에 맞는 최적의 값을 찾아가는 과정이 필요합니다.