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앱 설치 확대를 위해 소셜 미디어 및 검색 광고를 향상시키는 방법

전 세계적으로 모바일 사용이 계속 증가하고 있다. 이처럼 증가 일로에 있는 모바일 사용자들의 참여를 유도하기 위해서는 스마트폰의 앱을 활용하는 방법이 가장 효과적일 것이다. 하지만 소비자들을 설득시켜 우선 앱을 다운로드 받도록 해야 한다. 인공지능(AI)을 통한 예측 기반 고객 세분화와 키워드 타겟팅을 활용하여 검색 또는 소셜 미디어 광고를 진행하면 좋은 성과를 기대할 수 있다.

모바일 앱의 인기는 그 어느 때보다 높고, 당분간 그 인기는 사그라지지 않을 것으로 보인다. 앱애니(App Annie)에 따르면 연간 모바일 앱 다운로드 수는 2018년 2천50억 건에서 2022년에는 2천580억 건까지 25% 이상 증가할 것으로 예상된다. 코로나19의 영향으로 앱 내 소비자 지출 또한 2020년 2분기에 270억 달러로 사상 최고치를 기록했다.

앱을 통한 매출 또한 비슷한 상승 추세를 보이고 있다. 앱스플라이어(AppsFlyer)에 따르면 글로벌 앱 설치 광고 지출액이 2019년 578억 달러에서 2022년 1180억 달러로 두 배 이상 증가할 것이라고 한다.

 

설치 광고 지출액 증가의 주된 요인

불과 3년 만에 두 배 이상 성장을 달성할 수 있는 원동력은 시장 경쟁이다. 브랜드들은 개인화된 고객 참여를 제공하고 전환율을 높이기 위해 각자 나름의 방식으로 노력하고 있으며, 사실상 모바일 앱은 이를 달성하기 위한 가장 좋은 채널이라고 할 수 있다. 앱애니의 최신 동향 자료를 보면 2020년 2분기 모바일 앱 사용량이 전년 동기 대비 40% 급증한 것으로 나타났다.

앱 설치 광고 지출액이 지속적으로 증가하는 데는 몇 가지 다른 이유들도 있다. 이전보다 많은 비기술 기업들이 장기적으로 고객 충성도를 높일 수 있는 능력을 통해 고객들의 앱 경험을 개선하고 있다. 또한 모바일 게임의 인기도 한 몫 하고 있다. 모바일 게임의 앱 설치 광고 지출은 2022년 전체 앱 설치 획득 예산의 약 40%를 차지할 것으로 전망된다. 개발도상국 수백만 명의 사용자가 온라인에 접속하게 되면서 늘어난 수요도 큰 역할을 했다.

 

설치 광고 관련 마케터의 해결과제

앱 설치 광고를 통해 얻을 수 있는 마케팅 효과는 엄청나지만, 광고를 몇 가지 종류로 운영하면서 설치가 늘어나기를 기다리면 되는 그런 단순한 작업이 아니다.

페이스북(Facebook), 애플 검색 광고(Apple Search Ads), 구글 광고(Google Ads) 등 광고주들이 비용을 지불하고 활용하는 주요 검색 및 소셜 미디어 플랫폼들은 굉장히 복잡하게 운영된다. 플랫폼마다 스펙과 성향이 달라 마케터들에게는 모든 플랫폼 사용법을 익히는 것도 쉽지 않다.

각 플랫폼이 제공하는 매개 변수를 통해 검색 기준에 대해 어느 정도 섬세하게 제어할 수 있지만, 잠재고객 중복을 최소화하면서 가장 효율이 높을 타겟 세그먼트를 정확히 찾아내어 공략하는 일은 매우 어렵다. 각 매개 변수를 가능한 모든 조합으로 묶어 살펴보는 일은 사실상 불가능하며, 어떤 조합이 효과가 있는지 없는지 명확하게 판단하지 못하고 이런 저런 조합을 수정하고 조율하면서 제자리만 돌게 될 확률이 높다.

게다가 검색 광고에서 키워드 타겟팅을 실행할 때, 잠재고객들이 특정 키워드에 피로도를 가지고 있는지, 즉 키워드가 수명을 다했는지, 그래서 SEO(검색엔진최적화)를 위해 새로운 키워드를 찾아야 할 시점은 언제인지 등을 마케터가 알기는 어렵다.

결과적으로는 많은 시행착오로 광고 예산만 낭비하게 되기 쉽다.

 

현재의 광고 타겟팅 작동 방식

마케터가 캠페인을 전개하는 현재의 방식은 우선 타겟 잠재고객 그룹을 정의하는 데서 시작된다. 보다 정확한 세분화를 위해서는 나이, 성별과 같은 대략적인 인구통계 정보를 활용하는 것 외에도, Facebook에서 관심사나 행동을 선택하거나 Apple Search에서 공략하고자 하는 키워드를 많이 선택해야 한다.

그러나 ‘카지노’와 같은 광범위한 키워드로는 좋은 결과를 얻을 수 없고 광고비를 낭비하는 결과만 초래한다. 구체적인 관심사와 키워드를 조합하여 최대한 많은 경우의 수를 구성해 보는 것이 요령이지만, 이것이 생각보다 쉽지 않다. 아무리 경험이 많은 마케터도 가능한 조합을 모두 알 수는 없기 때문에 잠재고객이 그물을 빠져나가는 것을 막을 수 없다.

그나마 좋은 성과를 내는 세그먼트를 찾았다고 해도 그 다음으로 좋은 성과를 내는 세그먼트가 무엇인지 알아내기는 힘들다. 즉, 지속적으로 효과적인 세그먼트를 찾아내어 정밀 타겟팅을 실현하는 것이 해결해야 할 과제이다. 기존에는 끝없는 테스트를 통해서만 최적의 세그먼트를 찾아낼 수 있었으나 그것은 예산의 낭비만을 초래하기 때문에 이것을 효율적으로 실현할 수 있는 방법을 찾아야 한다.

 

인공지능(AI)을 활용한 세분화 및 키워드 타겟팅으로 ROAS 향상

인공지능(AI)으로 구동되는 도구를 사용하여 추측과 시행착오를 제거함으로써 앱 설치 당 비용(CPI)을 낮출 수 있다. AI는 예측 기반 세분화와 스마트 키워드 생성에 능하다. 방대한 데이터베이스를 활용하여 사용자의 숨겨진 관심사를 파악하고 훨씬 더 전체적인 관점에서 사용자의 프로필과 그들의 요구사항을 이해할 뿐 아니라 우선순위를 정할 수도 있다. 각 기능은 구체적으로 다음과 같이 작동한다.

1. 숨겨진 관심사를 파악하여 예측 기반 세분화 구현하기

AI는 자사 및 타사 데이터를 포함한 수많은 소스에서의 데이터 포인트를 통합 분석함으로써 앱 내에서의 사용자들의 관심사를 상당히 구체적인 수준으로 알아낼 수 있다. 이렇게 파악한 관심사를 토대로 각 사용자별 잠재적 가치와 소셜 미디어 플랫폼상에서 이 관심사 관련 광고에 반응할 가능성을 기준으로 순위를 매긴다. 그러면 캠페인 시작 전부터 가장 좋은 성과를 낼 수 있는 세그먼트의 순위를 볼 수 있으며, 이 랭킹 차트는 심지어 매일 업데이트된다. 또한 순위를 토대로 세그먼트별 예산을 효율적으로 배정할 수 있다.

2. 잠재고객 중복 최소화하기

최고의 성과를 낼 수 있는 세그먼트를 찾았다면, 세그먼트 간의 잠재고객 중복을 최소화하여 도달을 극대화해야 한다. AI 전용 플랫폼은 숨겨진 관심사를 의미론적 키워드를 기준으로 그룹화하여 여러 ‘집합(cluster)’을 생성할 수 있다. 즉, 타겟 잠재고객들이 찾고 있는 정보에 더욱 부합하는 콘텐츠를 만들기 위해 비슷한 관심사를 서로 묶어 제시한다. 그런 다음 AI는 각 그룹 간의 중복된 영역을 표시해 보여준다. 가령 ‘고액 도박’과 ‘카지노’라는 용어는 매우 유사한 결과를 가져올 수 있다. 이 둘을 포함하는 다양한 키워드 조합을 중심으로 캠페인을 구성하여 도달 범위를 최적화할 수 있다. 

3. 키워드 수명주기 최적화하기

검색 광고에서 키워드 사용을 최적화하기 위해서는 각 키워드의 수명주기(life cycle)를 파악하여 사용 중인 키워드가 최신인지 확인해야 한다. 다수의 광고 그룹과 수많은 키워드를 다뤄야 하는 캠페인을 여러 개 운영할 때 이것은 더욱 복잡해진다. 각 캠페인, 광고 그룹 및 키워드에 대한 모든 설정을 “어떻게 자동화할 것인가”에 대한 고민을 해야 한다.

AI는 24시간 키워드를 끊임없이 프레임화하고 최적화할 수 있도록 도와준다. 키워드의 성능과 볼륨이 좋은 결과를 내기에 충분한지, 특정 기간 포지티브(positive) 키워드 모음 풀에 보관해도 될지 등을 감지할 수 있다. 특정 키워드의 수명이 다했다고 감지되는 순간 즉시 디텐션(detention) 풀로 옮기고, 좋지 않은 성과를 낼 경우 네거티브(negative) 풀로 옮겨 캠페인에 사용되지 않도록 한다. 잠재고객들에게 피로도를 주던 키워드가 다시 좋은 성과를 내기 시작하면 포지티브 키워드 풀로 되돌린다.

 

AI 덕분에 앱 설치 확대를 목적으로 한 소셜 미디어 및 검색 광고에서 “일단 진행하고 기다리기” 방식에서 벗어나 과학 기술 및 데이터 기반 효율적인 전략을 취할 수 있게 됐다. AI는 앱 설치 마케팅을 최적화하고, 고객을 앱으로 끌어올 뿐 아니라 ROAS를 극대화할 수 있는 가장 스마트한 전략이다.

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소셜 광고의 타겟팅 정밀도를 높이는 방법

타겟 고객 세분화 작업은 사용자가 과거에 보인 행태 데이터 분석에 의존해왔다. 이제는 인공지능(AI)을 통해 예측적 분석을 실행함으로써 페이스북 사용자를 더 낮은 CPA(액션당 비용)에 더 효과적으로 세분화할 수 있다. 소셜 미디어 플랫폼은 소비자들의 세부 특성을 파악하려는 마케터들에게는 꿈의 공간이다. 타겟 고객 세분화는 기존에도 이루어졌지만, 방대한 양의 소비자 행태 관련 데이터를 쉽게 얻을 수 있는 시대가 되면서, 세분화 방식도 점점 더 정교하고 복잡해지고 있다. 즉, 주어진 데이터를 어떻게 잘 활용할 것인가 하는 것이 더 중요해졌다. 현재 마케터들이 타겟 고객 세분화를 수행하는 방식은 데이터를 분석하여 해당 소비자가 브랜드에서 원하는 특정 액션을 취할 가능성이 있는지를 알려주는 특성을 판별해내는 식이다. 그 특성을 토대로 광고를 집행할 타겟 고객 페르소나를 구축한다. 이런 방식은 일정 정도 효과가 있다. 하지만 2018년 1분기 페이스북 클릭당 비용이 전년 동기 대비 92% 증가한 반면 클릭률(click through rate)은 제자리 걸음을 보이는 등, 소셜 미디어 마케팅 비용이 늘어나고 있는 상황을 고려하면 투자 대비 최대 수익을 달성하기 위해서는 타겟 고객 세분화 작업을 최적화할 방법을 모색해야 한다. 기존 타겟 고객 세그먼테이션 방식의 문제점 현재의 타겟 고객 세분화 방식에는 두 가지 중대한 약점이 있다. 먼저, 사용자 행태 기반 세분화 작업은 해당 사용자의 과거 행태를 근간으로 식별하기 때문에, 그 사용자의 미래 행태는 반영하지 못한다. 과거의 행동이 미래의 행동과 반드시 일치하는 것은 아니기 때문이다. 미래의 행태를 미리 파악할 수

전문가에게 묻다: Deviance.ai의 리치 윌슨이 말하는 AI의 진화와 채택

리치 윌슨(Rich Wilson)은 처음에는 제트기 엔진용 소프트웨어를 개발하는 일을 했습니다. 2005년부터는 소프트웨어 스타트업을 상업화하는 데 주력하면서, 여러 미국 IT 기업의 유럽 진출을 성공시켰습니다. 특히, 금융 서비스 기술 기업이자 거래에 인공지능(AI)을 활용하는 소규모 헤지펀드인 볼큐브(Volcube)와, 최근에는 AI를 언어 분석에 적용하여 기업이 잠재고객 그룹의 감정을 이해하게 해 주는 오디언스 진단 업체 디비언스(Deviance)를 설립했습니다. 리치는 런던을 중심으로 IT 스타트업은 물론 정치, 젠더, TV, 음악 등의 분야에서 언어학 적용과 관련한 저명한 연설가로 활동하고 있습니다. 마케팅을 포함한 여러 분야에서 AI 및 데이터 기업을 설립하고 지원하신 것으로 알고 있는데, 지금까지의 이력과 현재 하고 계신 일에 대해 간단한 소개를 부탁드립니다. 저는 소프트웨어 개발자 출신으로, 닷컴붐 동안 모토로라(Motorola), 홈베이스(Homebase), 오카도(Ocado) 등의 기업들의 첫 번째 온라인 스토어를 개발했습니다. 이를 통해 커머스 분야를 알게 됐죠. 사무실 밖에서 사람들과 대화하는 것이 아주 즐거웠으며 내가 IT를 사업으로, 사업을 IT로 전환하는 데 재능이 있다는 것을 깨달았습니다. 지난 7년 동안 언어 분석 분야에서 일하면서 주로 데이터를 다뤘습니다. 빠르게 변화하는 데이터를 바탕으로 실험을 계속하면서 헤지펀드를 설립하고 AI를 거래에 적용했습니다. 가장 최근에 설립한 디비언스는 검색으로는 찾을 수 없는 인사이트를 AI를 통해 제공하는 서비스입니다. 우리는 브랜드와 기업이 사람들이 실제 어떻게 느끼고 있는지 이해하도록 지원합니다. 대규모의 대상 그룹에 대해서도 이해를 도울 수 있습니다. 최근 40억 개의 단어를 분석했는데 그 정도로 많은 데이터를 다루는 업체는 제가 알기로는 저희밖에 없습니다.

성공적인 풀퍼널(full-funnel) 마케팅 전략 구축 방법

오늘날처럼 경쟁이 치열한 시장에서 전환율을 높이기는 쉽지 않다. 최근 통계에 따르면 업계별로 차이가 있기는 하지만 2020년 3월 전 세계 온라인 쇼핑 주문 건의 88.05%가 구매로 전환되지 않았다. 그 이유는 아직도 수많은 마케터가 사람들에게 구매를 유도하는 데만 주력하는 판매 중심 마케팅 전략을 취하고 있기 때문이다. 비교적 좋은 성과를 보이는 브랜드는 풀퍼널(full-funnel) 마케팅 전략을 실행하는 브랜드들이다. 그렇다면 풀퍼널 전략이란 무엇이며, 성공적으로 수립할 수 있는 방법은 무엇일까? 풀퍼널 마케팅 전략은 고객이 현재 접하고 있는 구매 단계에 맞춰 마케팅 메시지를 개인화하는 전략이다. 판매에만 집중하는 것이 아니라, 고객 여정 전체를 360도로 분석하여 고객과의 관계를 쌓고 더 나은 브랜드 경험을 창출하는 데 주력한다. 좋은 풀퍼널 전략의 핵심은 데이터에 있다. 내부 및 외부의 다양한 출처로부터 수집된 데이터는 여정의 각 단계별 마케팅 활동을 맞춤화 및 최적화할 수 있는 토대가 되어, 그 결과 매출이 높아지고 ROI가 개선된다. 마케팅 퍼널의 3단계 마케팅 퍼널의 각 단계별 개요와 중점을 둬야 할 각각의 핵심 사안은 다음과 같다. 1단계: 인지(Awareness) 퍼널의 제일 윗부분이다. 이 단계의 고객은 자신만의 니즈를 갖고 있거나 고충을 겪고 있지만 아직 특정 브랜드나 제품을 인지하지 못하고 있다. 따라서 여기서는 고객의 요구사항과 관련 있는 콘텐츠를 쉽고 이해하기 쉬운 정보 형태로 제공하여 이들 잠재고객들의 관심을 끄는 것에 초점을 맞춰야 한다. 2단계: 고려(Consideration) 퍼널의 중간 부분이다. 이 단계에서는 관심이 생긴 고객이 자신의 문제를 해결하는

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