Google AdWords에서 어떤 기여 모델을 사용해야 합니까?

귀인 모델링은 커뮤니케이션 채널의 재정적 효과와 이것이 비즈니스 목표에 미치는 영향을 측정하는 데 사용되는 방법입니다. 기여 모델은 전환, 판매, 수익, 노출, 클릭률 등 전체 범위의 측정항목에 대해 측정할 수 있습니다.

기여 모델의 궁극적인 목표는 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 되는 채널을 이해하는 것입니다. 어트리뷰션은 성공을 위한 디딤돌을 제공합니다. 사용자가 이동하는 경로를 이해함으로써 실적을 활용하여 수익성을 높이고 낭비되는 지출을 줄일 수 있습니다.

사용자는 전환 과정에서 여러 경로를 거치며 종종 "검색 키워드 > 클릭한 광고 > 콘텐츠 읽기 > 전환됨"처럼 간단하지 않습니다. 이 경우도 있지만 전환 경로와 관련된 여러 터치 포인트가 있는 경우가 많습니다. Google Analytics의 전환 경로 보고서는 이러한 터치 포인트를 분석하기에 좋은 곳입니다. GA > 전환 > 다중 채널 유입경로 > 상위 전환 경로로 이동하면 됩니다. 예를 들어 다음을 살펴보십시오.

훨씬 더 긴 의사 결정 프로세스가 있는 다른 산업을 보면 결과가 매우 다릅니다.

두 예 모두 사용자가 전환에 도달하기 위해 취한 경로를 보여줍니다. 우리는 유료가 유일한 경로이든 많은 경로 중 하나이든 상관없이 이러한 여러 경로에서 역할을 수행했음을 알 수 있습니다. Google AdWords의 성공을 추적할 때 광고가 전환 경로에서 어디에 적합한지 알아야 예산을 효과적으로 최적화하고 활용할 수 있습니다.

캠페인이 비즈니스 목표의 성공에 기여하는 방식을 이해하면 계정의 실적을 정확하게 파악할 수 있습니다. 잘못된 기여 모델을 사용하면 지출을 낭비하고 기회를 놓칠 위험이 있습니다.

그렇다면 어떤 기여 모델을 선택해야 할까요?

Google 애드워즈에는 6가지 기여 모델이 있습니다.

기본 모델: 마지막 클릭부터 시작하겠습니다.

애드워즈에서 전환을 설정할 때 사용되는 기본 모델은 마지막 클릭입니다. 이 모델은 다음과 같이 전환 경로의 마지막 클릭에 대해 전환의 100%를 기여합니다.

이 모델은 사용자가 전환한 마지막 터치 포인트를 볼 수 있으므로 효율성을 선호합니다. 사용하기에 적합한 모델입니까? 아마 아닐 것입니다. 이 모델은 브랜드 용어를 상당히 과대 평가하고 고객 재활용을 선호합니다. 성능 범위가 매우 제한적이며 마지막 경로만 고려합니다. 이 변환 경로를 예로 들어 보겠습니다.

마지막 클릭 모델이 구현되면 크레딧의 100%가 Direct에 할당됩니다. AdWords를 보면 키워드에 클릭은 있지만 전환이 없는 것을 볼 수 있습니다. 실제로 사용자가 키워드를 검색하고 광고를 클릭한 다음 사이트로 직접 돌아와 전환을 했을 때입니다. 이 시나리오에서는 크레딧의 0%가 AdWords의 키워드에 기인하며, 이는 CPA를 높였기 때문에 수익성 있는 키워드가 아님을 나타냅니다.

위의 예를 기반으로 채널별 실적을 살펴보고 Direct가 전환을 유도했다고 가정합니다. 이는 잘못된 것입니다.

마지막 클릭 판정: 선호하는 선택이 아닙니다. 사용하기 쉽고 PPC 관리자를 멋지게 만들 수 있는 기본 옵션입니다. 그러나 마지막 클릭은 종종 정확하지 않으며 캠페인에서 진정한 가치를 얻을 수 없습니다.

다음은 마지막 클릭의 가장 친한 친구: 첫 번째 클릭입니다.

이 모델은 Last Click과 동일한 전제를 따릅니다. 그러나 모든 크레딧은 다음과 같이 첫 번째 클릭에 귀속됩니다.

이 모델은 첫 번째 터치 포인트를 선호하고 전환의 첫 번째 클릭에 100% 기여도를 할당하므로 신규 사용자가 검색어를 검색한 경우 > 유료 클릭 > 직접 반품 > 소셜 광고를 통해 전환하는 경우 크레딧은 초기 유료 광고에 귀속됩니다.

문제는 애드워즈의 실적을 볼 때 표면화되기 시작합니다. 이 시나리오를 기반으로 계정에서 키워드에 할당된 전환이 표시되고 실적이 좋은 것으로 가정하기 때문입니다. 그렇죠? 광고가 직접 전환으로 이어지지 않은 것이 현실입니다. 첫 번째 접점이 되어 매우 중요한 역할을 했지만 전환 경로에 유일한 기여자는 아니었습니다.

이에 비추어 우리는 전환 데이터를 보고 유료 트래픽이 잘 수행되고 있다고 가정하지만 이것은 정확한 보고를 위해 제대로 작동하지 않는 직접적이고 사회적인 접점을 무시할 것입니다.

첫 번째 클릭 판정: 선호하는 선택이 아닙니다. 이 모델은 크레딧이 첫 번째 클릭에 대신 적용된다는 점을 제외하고 마지막 클릭과 유사합니다. 즉, 데이터가 정확하지 않고 유료 캠페인의 진정한 가치를 찾기가 어려워집니다.

수준 경쟁: 선형 기여도를 살펴보겠습니다.

선형 모델링은 전환 경로의 모든 터치 포인트에 기여도를 부여하므로 이 모델이 흥미로워지기 시작합니다. 다음과 같이:

이 모델은 전환 경로의 모든 터치 포인트를 선호합니다. 위의 예에서 2번을 보겠습니다. 유료 검색 > 직접

이렇게 하면 전환의 50%가 유료 광고에 기인합니다. 애드워즈 계정을 참조하면 전환 열에 0.5가 표시됩니다. 이 모델은 '팀' 접근 방식을 채택합니다. 채널이 전환 프로세스를 지원한 경우 크레딧이 적용됩니다.

이 모델의 장점은 모든 터치 포인트를 고려하여 애드워즈 계정의 모든 키워드가 전환에 기여한 위치를 볼 수 있는 공정한 경쟁의 장을 만든다는 것입니다.

그러나 이 모델은 주요 터치 포인트를 과소 평가하고 사소한 터치 포인트를 과대 평가합니다. 이 모델이 구현된 상태에서 유료 검색 노력을 어디에 집중합니까? 어떤 키워드가 실적이 좋은지, 그렇지 않은지, 예산을 어디에 가장 잘 할당해야 하는지를 결정하기가 매우 어렵습니다. 첫 번째 및 마지막 클릭과 마찬가지로 선형 기여 모델을 기반으로 실적을 올리면 올바르지 않을 수 있는 유료 캠페인에 대한 가정을 하게 되어 캠페인의 결과가 제한되고 잠재적으로 지출이 낭비될 수 있습니다.

선형 귀인 평결: 공평한 경쟁의 장을 따르는 경우 이 모델이 트릭을 수행합니다. 이렇게 하면 기여도의 %와 함께 모든 단일 전환 경로에서 광고가 역할을 하는 위치를 확인할 수 있습니다. 이 모델은 주요 터치 포인트를 과소평가하고 가장 실적이 좋은 캠페인에 가치를 부여하기 어렵게 만들 수 있으므로 주의해서 접근하세요.

이제 점진적 기울기: 시간 쇠퇴 속성을 살펴보겠습니다.

이 모델은 지수 감소를 기반으로 하며 대부분의 크레딧을 마지막 터치 포인트에 할당하고 감소된 값을 이전 터치 포인트에 할당합니다. 다음과 같이:

이 모델은 알고리즘을 사용하여 올바른 터치 포인트에 크레딧을 위임하고 전환에 가장 가까운 채널을 보고 역방향으로 작업한다는 점에서 더 복잡합니다. 이 모델은 사용자가 전환에 가까워질수록 의도에 따라 채널의 중요성이 증가한다고 가정합니다.

이 모델의 이점은 이제 상호 작용을 기반으로 최적화를 시작할 수 있다는 것입니다. 최종 터치 포인트에 가장 강한 가중치를 부여함으로써 사용자가 전환을 결정한 그 달콤한 순간에 귀하를 찾지 못했을 것이라고 가정할 수 있습니다. 권리? 글쎄,별로. 첫 번째 터치 포인트는 어떻습니까? 그것이 존재하지 않았다면 사용자는 결코 당신을 발견하고 전환 경로를 입력하지 않았을 것입니다. 귀하의 광고가 없었다면 유기적으로 클릭하지 않았을 것입니다.

우리는 이 모델이 우리가 경험한 이전 모델보다 한 단계 더 나아간다는 것을 인정해야 합니다. 그러나 처음에 그 고객을 사로잡은 상호 작용을 인식하는 능력이 부족합니다. 이는 틀림없이 마지막 고객만큼 중요합니다.

시간 쇠퇴 판정: 전환에 더 가까운 터치 포인트에 대해 최적화하려면 이 모델이 가장 적합합니다. 이 모델은 완벽합니까? 좀 빠지는. 전환 최적화에 대한 탁월한 어트리뷰션을 제공함에도 불구하고 신뢰성이 부족하고 첫 번째 터치 포인트를 크게 과소 평가합니다.

두 세계의 장점: 위치 기반 기여

이 모델은 Linear와 Time Decay의 장점을 결합한 Position-Based Attribution 속성을 첫 번째와 마지막 터치 포인트에 40%, 그 사이의 모든 터치 포인트에 20%를 추가합니다. 다음과 같이:

Linear와 마찬가지로 이 모델은 모든 단일 터치 포인트를 고려하면서 첫 번째 및 마지막 터치 포인트를 최적화할 수 있습니다. 이 모델을 사용하면 전환 과정에서 가장 중요한 포인트를 기반으로 캠페인과 키워드를 최적화할 수 있습니다. 기본적으로 이 모델은 정확한 귀속 가치를 파악하기 시작합니다. 이를 다음 단계로 끌어올리려면 목표에 맞게 백분율을 사용자 정의할 수 있습니다.

그러나 단점이 있습니다. 이 모델은 첫 번째 터치 포인트와 마지막 터치 포인트가 정확히 동일한 가중치를 가질 자격이 있다고 가정합니다. 더 잘 설명하기 위해 다음 시나리오를 생각해 보십시오. 사용자가 먼저 자연 목록을 클릭하여 사이트에 도달한 다음 6회의 상호작용이 나중에 유료 광고를 통해 전환됩니다. 자연 목록과 유료 광고가 모두 40%를 받아야 한다고 가정하는 것이 맞습니까? 아마 아닐 것입니다. 중요한 순간에 광고가 있었고 사용자가 전환을 유도했지만 여전히 초기 자연 클릭에 동일한 가중치를 부여합니다.

위치 기반 평결: 이 모델은 훌륭하며 기본적 으로 AdWords에 사용할 모델을 추천해야 한다면 이 모델이 될 것입니다. 그렇다면 목표를 달성하기 위해 가중치를 고려하십시오. 우리가 지금까지 실행한 기여 모델과 비교할 때 이 모델이 단연 최고입니다. 그러나 때때로 약간의 조정이 필요할 수 있습니다.

완벽한 시나리오: 데이터 기반 기여(DDA)

이 모델은 사람들이 귀하의 비즈니스를 검색하고 귀하의 고객이 되기로 결정하는 방식을 기반으로 전환에 기여도를 부여하기 때문에 AdWords 기여 모델의 성배입니다. 이 모델은 전환 데이터를 사용하여 전환 경로 전체에서 각 키워드의 실제 기여도를 계산하므로 위의 모든 모델과 다릅니다. 따라서 모델은 광고주마다 완전히 다릅니다.

나만의 기여 모델을 원한 적이 있습니까? 지금이 절호의 기회 다. 하지만 잠깐만요. 그렇게 간단하지 않습니다. 이 모델에는 데이터 요구 사항이 상당히 많습니다.

"일반적으로 이 모델을 사용하려면 계정에 15,000회 이상의 클릭이 있어야 하고 전환 액션에서 30일 이내에 600회 이상의 전환이 있어야 합니다."

네. ???? 게다가 매월 10,000회의 클릭과 400회의 전환이라는 전환 요구 사항이 일관되게 달성되어야 하므로 여전히 상당한 금액입니다. 이 모델의 장점은 아직 베타 버전 이므로 강력한 데이터 요구 사항이 있다는 것입니다. 데이터 기반으로 전환되는 계정이 점점 더 많아질수록 임계값이 낮아지고 소규모 계정이 이 모델로 전환할 가능성이 더 높다고 가정할 수 있습니다.

Google에 따르면 " DDA는 일반적으로 마지막 클릭 기여와 유사한 전환당비용으로 더 많은 전환을 제공합니다 ." 이것은 모두 훌륭하고 좋습니다. 그러나 대부분의 경우 도달할 수 없는 경우가 많습니다. 특히 방대한 수준의 전환을 기록하지 않는 계정의 경우에는 더욱 그렇습니다. 이 모델은 전자 상거래 및 큰 예산에 적합하며, 이는 (현재로서는) 다소 성가신 일입니다.

데이터 기반 평결: 임계값 아래에 해당하는 경우 Google AdWords에서 이 평가를 받아야 합니다. 현실은 대부분의 AdWords 계정이 월간 데이터 요구 사항에 근접하지 않으므로 모든 AdWords 고객이 이 새 모델을 사용해 볼 수 있을 때까지 기다려야 합니다.

Do It Yourself: 맞춤 기여 모델

필요한 경우 Google 애널리틱스에서 기여 모델을 맞춤설정할 수 있습니다. 이것은 Google Analytics의 보기 수준에서 수행할 수 있습니다. 관리자로 이동하여 "기여 모델"을 클릭하기만 하면 됩니다.

여기에서 "+ 새 기여 모델"을 클릭합니다.

여기에서 기본 모델을 선택할 수 있습니다. 이 모델은 위의 항목 중 하나입니다(데이터 기반 제외). 그런 다음 % 가중치, 반감기, 전환 확인 기간과 같은 기능을 사용하고 사용자 지정 신용 규칙을 추가할 수 있습니다.

어트리뷰션을 맞춤화하는 인기 있는 방법은 위치 기반 모델의 가중치를 변경하는 것입니다. 첫 번째 접점보다 마지막 접점으로 이동하기 위해 더 많은 크레딧을 원한다고 말합니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

모델을 사용자 정의할 때 단점이 있습니다. 현재로서는 AdWords 인터페이스에서 사용할 수 없습니다. 이 모델은 Google Analytics에 적용되어야 하며 유료 트래픽을 필터링하기 위해 세그먼트와 맞춤 보고서를 추가할 수 있지만 AdWords 전환 드롭다운에서는 볼 수 없습니다.

맞춤 기여 평결: 기여를 제어할 수 있지만 AdWords 인터페이스에는 표시되지 않습니다 . 이는 가치를 부여하고자 하는 위치에 집중하는 사용자에게 적합하며, 분석의 사용자 정의 보고서로 이를 백업하면 성과에 대한 진정한 관점을 얻고 캠페인을 최적화하는 방법을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

Google AdWords 어트리뷰션에 대한 이 게시물을 닫기 전에 제가 자주 받는 질문에 대해 말씀드리고자 합니다.

Google Adwords에서 기여 모델을 변경하면 어떻게 됩니까?

전환율이 떨어지나요? 증가할 것인가? 그들은 바뀔 것인가? 내 AdWords 계정이 폭파됩니까?

편하게 하다. 애드워즈로 이동하여 올바른 전환을 위해 모델을 변경하고 설정을 저장하기만 하면 됩니다. 이 작업을 완료하면 모델이 업데이트되고 바로 추적할 수 있습니다.

TL;DR

마지막 클릭: 고객이 만든 마지막 클릭에 모든 기여도를 할당합니다. 광고가 경로의 시작/중간에 있었다면 크레딧을 받지 못합니다.

첫 번째 클릭: 고객이 만든 첫 번째 클릭에 모든 기여도를 할당합니다. 광고가 경로의 끝/중간에 있었다면 크레딧을 받지 못합니다.

선형: 모든 터치 포인트에 균등하게 기여도를 할당합니다. 광고가 포함된 전환 경로에 4번의 상호작용이 있는 경우 0.25의 전환이 발생합니다.

시간 가치 하락: 사용자가 전환에 가까워질수록 크레딧을 점진적으로 할당합니다. 첫 번째 터치 포인트는 가장 적은 크레딧을 받고 마지막 터치 포인트는 가장 많은 크레딧을 받습니다.

위치 기반: 크레딧의 40%를 첫 번째에 할당하고 40%를 마지막에 할당하고 추가 20%를 그 사이의 모든 터치 포인트에 할당합니다.

데이터 기반: 30일 동안 최소 15,000회의 클릭과 600회의 전환이 필요합니다. 이 모델은 알고리즘을 사용하여 전환 데이터를 보고 크레딧을 할당합니다.

사용자 지정: 목표에 맞게 위의 모델(데이터 기반 아님)을 조정합니다. 그러나 AdWords 인터페이스에서는 사용할 수 없습니다.

그렇다면 Google 애드워즈에서 어떤 기여 모델을 선택해야 할까요?

계정에 매월 15,000회 이상의 클릭과 600회 이상의 전환이 있습니까? 그렇다면 데이터 기반 모델을 사용하는 것이 좋습니다.

다른 모든 계정의 경우 위치 기반 모델 을 시작점으로 사용하는 것이 좋습니다 . 대행사로서 우리는 드문 경우에만 마지막 또는 첫 번째 클릭을 사용하므로 위치 기반으로 이동하면 귀하의 귀속으로 빠르게 시작할 수 있습니다.

유료 검색에 도움이 필요하시면 주저하지 마시고 저희에게 연락해 주십시오.