- 8월 4일
- 4분 분량
[구글애즈]
10분만에 알아보는 구글 광고 최적화, GA4 활용해서 최적화하고 전환율 높이세요!
안녕하세요!😎
데이터 마케팅 전문 에이전시 지아이코퍼레이션
Annie입니다.
광고매체를 다루는 마케터라면 누구나 한번쯤은 다뤄봤을 구글애즈!
구글애즈 세팅과 운영에 대해서는 많은 정보들을 찾을 수 있지만,
관리자 페이지 내에서만 최적화하는 것에는 여러 한계점을 부딪히셨을텐데요,
혹시 아래와 같은 궁금증, 한 번 쯤은 가슴속에 품어봤던 적 있지 않으셨나요?
"구글애즈의 지표에는 노출/클릭/전환으로 나오는데, 페이지 경로 중 이탈은 주로 어디서 발생하지?"
"광고 클릭 이후의 사용자 행동을 알 수 있는 방법이 없을까?"
"전환 발생을 앞당겨서 비용 효율적으로 광고 집행을 하려면 어떻게 해야하지?"
이번 시간에는
구글애즈에서 GA4를 활용한
최적화 방법 4가지
를 알아보겠습니다😊
구글애즈, 광고관리자만이 아닌, GA4와 함께 분석해야 하는 이유
구글애즈 광고관리자에서도 사용자 유입 수치가 나오는데, 관리자 안에서만 최적화하면 되는거 아닌가?
라고 생각하셨다면, GA4를 활용해서 최적화 해야 하는 이유를 알려드릴게요!
✔ GA4에서 수집된 전환 이벤트(회원가입/구매완료/예약완료 등)을 구글애즈로 가져오면,
구글 AI가 전환 가능성이 높은 유저에게 자동으로 더 높은 입찰을 진행
*구매 가능성이 높은 사용자는 더 비싸게 입찰 = 예산 효율 상승
✔ 광고 유입 이후의 행동까지 전체 고객 여정 분석이 가능
(구글애즈는 클릭까지만, But GA4는 이탈지점, 소비 콘텐츠, 체류시간 등 파악 가능)
*해당 GA4 데이터를 통해 실질적인 개선 부분 도출 가능(EX.랜딩페이지, 양식 폼, 소재 등)
✔ 사용자 특성(행동/방문 횟수/방문 경로 등) 기반 세분화 분석 및 리타겟팅 기반 제공
*장바구니에 물건은 담았지만 구매 완료하지 않은 이탈자 -> 리타겟팅 캠페인 운영
이러한
사용자 행동에 대해 뎁스있는 분석이 가능한 GA4를 활용
하여
저희 지아이에서는 전환율을 높일 수 있는 최적화를 진행하고 있습니다만,
구글애즈XGA4 활용 방안 4가지
를 함께 상세하게 살펴보겠습니다
.
1. 광고 유입 사용자 세그먼트 정밀 분석을 통해 개선점 도출
GA4의 구글애즈 광고 유입자만 맞춤 세그먼트로 생성하여 따로 분석할 수 있는데요,
해당 지표를 일별/월별/연도별 비교를 통해 현 시점에서는 어떤 개선사항이 필요한지 알 수 있습니다.
<A사 구글애즈 지표>
<A사 GA4 지표>
위의 A사의 동일 기간 동안, 동일한 Google 매체로부터 발생한 지표를
구글애즈, GA4에서 각각 살펴보겠습니다.
먼저 구글애즈 지표에서 5월 대비 6월의 광고 노출수와 클릭수는 약 3.9~12.9%의 차이를 보이지만
전환에서 240% 높은 수치를 보였습니다.
GA4에서 기본 사용자 속성을 보면, 광고비 지출에 따라서 사용자 유입 수치는 다르겠으나
특이점으로 발견되는 사항은,
(1) 총 사용자 수 대비 재방문자 수는 5월과 6월 비중 거의 비슷한데
새 사용자 수의 비중이 3.5% 늘었네요.
5월 총 사용자 수 대비 새 사용자 수 비중 85.2%
6월 총 사용자 수 대비 새 사용자 수 비중 88.7%
-> 신규 사용자 증가가 전환을 증대시켰을 가능성이 있으므로
이후의 캠페인에서 신규 사용자를 확보하기 위한 예산 비중을 확대할 수 있겠습니다.
(2) 5월과 6월의 구글애즈에 나오는 클릭 유입은 약 14%의 차이에 그치는데,
GA4에 나오는 총 사용자 수는 5월 대비 6월에 거의 3배 가량 높습니다.
-> 5월에는 클릭 유입 193,000건 발생 대비 총 사용자 수 33,000명대로, 대부분 중도 이탈했을 것이며
6월에는 222,000건 발생 대비 총 사용자 수 91,000명대로 활성 사용자수 대폭 증가.
(**만약 해당 사항이 반대였다면, 활성 사용자수 비중이 대폭 낮은 달에는
사용자 체류시간 및 활동을 유도할 콘텐츠 보완 필요)
2. 전환 이벤트를 설정하고 구글애즈와 연동시켜 전환 최적화 전략 집행
구글애즈에서는 GA4에 설정되어 있는 전환 이벤트를 '전환'으로 끌어올 수 있습니다.
<구글애즈에서 GA4 전환 데이터를 가져오는 화면>
<GA4에서 가져온 전환 이벤트들>
여기서 특히 주목할 점은,
GA4>M에서 생성한 전환 이벤트 뿐만아니라
전환 이벤트에 달성하기 위한 경로 중에 있는 '마이크로 전환' 이벤트도 끌어올 수 있다는 점입니다.
▪
전환 이벤트의 예 : 회원가입 완료/문의제출 완료/구매 완료 등
▪
마이크로 전환 이벤트의 예 : 회원가입 페이지 진입/문의제출 작성 시작/장바구니 담기 등
구글 머신러닝이 '전환수 최대화'를 입찰 전략으로 채택하여 전환수 발생 가능성이 높은 잠재고객을 찾으러 떠날 때,
아무래도 전환 발생에 대한 정보가 없는 캠페인 집행 초반에는 '전환 발생 가능성이 높은 잠재고객'을 찾기란 쉽지 않겠죠?
그래서 먼저 '마이크로 전환' 이벤트로 진성 전환 고객보다는 전환율이 조금 낮을지라도
일반 유입 사용자보다는 전환 발생 가능성이 높은 '마이크로 전환' 발생 사용자로
먼저 전환수 최대화 전략의 모수를 잡아주며 전환을 최대로 발생시키는 시간을 단축시킵니다.
예시를 들어보겠습니다.
'구매완료' 이 전환 목표였던 A캠페인에서, 집행 초반 전환 발생이 미미하자
GA4>M에서 '장바구니에 물건을 담은 사용자', '페이지 체류 3분 이상 발생 사용자' 등을 '마이크로 전환' 이벤트로 잡고,
구글애즈로 해당 이벤트를 끌어와 충분한 모수 확보 이후
원래 목표였던 '구매완료' 전환 발생이 활성화 되기 시작합니다.
-> 전환수 최대화 입찰전략에 적극 활용 가능
3. 사용자 여정을 분석하고 전환율 낮은 구간을 개선&리타겟팅 세그먼트 구성
구글애즈에서 보는 지표는 한계가 있습니다.
노출, 클릭, 전환 데이터는 집계가 되지만 사용자 행동 분석은 어려운데요,
바로 어디 지점에서 이탈했는지 파악이 어렵습니다.
<B사 구글애즈 광고관리자 기본 지표>
하지만 GA4 데이터를 통해 구글애즈로 유입된 사용자의
전환 이벤트 발생에 도달하기지의 여정에서 어디서 이탈했는지 알 수 있습니다.
<B사의 GA4에서 확인한 이벤트별 발생 수>
구글애즈 광고관리자에서 보는 고객여정이 노출 > 클릭 > 전환에 한정되어 있다면,
GA4를 통해 보는 구글 광고를 통해 유입된 사용자 고객여정은 클릭 > 랜딩페이지(유입) > 진입 > 예약완료(전환)으로
과정별 이탈률을 계산할 수 있고, 이에 따라 이탈률 높은 구간의 개선이 가능합니다.
▪ 전월 대비 'Step 3 > Step 4' 로 넘어가는 이탈률이 약 13% 증가했다면,
-> 'Step 4' 페이지 내 이탈률을 낮출 수 있도록 양식 작성의 간소화 또는 예약완료 하도록 유도하는 콘텐츠 투입
이는 또한 리타겟팅 세그먼트를 구성하여 리타겟팅도 계획할 수 있습니다.
▪ 'Step 1' 페이지만 진입하고 바로 이탈한 사용자 세그먼트에 대해선,
-> 아직 관심도가 낮으므로 브랜드를 지속적으로 반복 노출시킬 수 있는 이미지&텍스트로 적용
▪ 'Step 4' 페이지까지 도달했으나 'Completed'(완료페이지) 까지는 도달하지 않고 이탈한 사용자에 대해선,
-> 전환 완료 가능성이 매우 높은 잠재고객으로 포인트 제공, 할인 등 후킹성 강한 포인트로 자극
4. GA4 탐색보고서 기반 지역/디바이스/언어/인구통계 특성 성과 세분화
구글애즈를 통해 유입된
사용자의 특성
은
GA4에서 더욱 세분화하여 분석할 수 있습니다.
<GA4 지역별 전환수 지표>
<구글애즈 지역 타겟 설정 화면>
지역/디바이스/언어/인구통계 특성 등을 구분할 수 있으며
단순 클릭률이 높았던 타겟 그룹이 아닌,
실제 전환이 높았던 사용자들의 특성을 GA4에서 들여다보고
구글애즈 타겟 세팅에 반영하여 해당 타겟 그룹에 예산을 증액 편성
할 수 있겠지요.
위 화면과 같이, GA4에서 전환 발생에 유효했던 지역에 대한
데이터를 추출하여 전환율에 유효했던 특정 지역을 구글애즈에서 '지역 타겟' 설정할 수 있습니다.
지역 뿐만아니라 디바이스/언어/인구통계 특성 모두 GA4에서 데이터를 분석하여
구글애즈 광고에 추가 적용을 하며 전환율을 높일 수 있습니다.
구글 광고 최적화에 대해 고민이 많으셨던 분들,
어렵기만 했던 최적화 방법에 도움이 되셨나요?😊
구글 광고 및 GA4(애널리틱스), 기타 마케팅 관련한 문의는
지아이에 남겨주시면 담당자가 상세히 안내드리겠습니다🙋♀️
그럼 다음 시간에 더 유익한 콘텐츠를 들고
찾아뵙겠습니다!
다음 콘텐츠에서 만나요!
안녕!🚀
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