남자 대. 기계: PPC에서 누가 이기고 있습니까?

PPC 최적화 프로세스

그래서 각 단계에서 기계와 인간이 수행하는 방식을 비교하여 기계 학습이 얻는 부분, 인간이 잃는 부분, 인간이 필요한 부분을 평가해 봅시다.

전략

성공적인 PPC 계정은 전략에서 시작됩니다. 먼저 비즈니스 모델을 검토해야 합니다. 유료 검색으로 달성하려는 것을 확인한 다음 비즈니스 모델 내에서 목표를 달성하기 위한 전략을 수립합니다.

기계 학습은 패턴 인식 및 상관 관계에 크게 의존합니다. 기계는 정보 없이 아이디어를 내는 데 끔찍합니다. 작동하려면 많은 입력이 필요합니다. 그러나 인간은 어떤 상황에서든 적절한 행동을 결정하기 위해 사전 지식을 사용하는 데 탁월합니다. 그렇기 때문에 MIT Technology Review에서 밝혀진 것처럼 인간이 여전히 기계보다 더 빨리 학습합니다. 전략의 영역은 확고하게 사람에게 있으며 기계는 전략을 결정하기 위해 고군분투합니다. 따라서 이 분야에서는 인간이 자동화를 이깁니다.

증가하는 자동화에 직면하여 PPC 작업을 보호하는 방법에 대한 Brad Geddes의 웨비나 듣기

키워드 리서치

키워드 조사는 귀하의 웹사이트, 제안, 사람들이 검색하는 방식을 살펴보고 광고 방법과 위치를 제안하는 키워드 목록을 제시합니다.

Google 키워드 플래너 도구는 귀하의 웹사이트를 스캔하고 몇 가지 입력만으로 키워드로 가득 찬 광고 그룹을 제안할 수 있습니다. 기계가 귀하의 웹사이트를 알고 있다면 귀하를 위해 많은 키워드 조사를 할 수 있습니다.

불행히도 기계는 뉘앙스를 이해하지 못합니다. 귀하가 보석상인 경우 기계는 고급 보석만 판매하고 의상 보석은 판매하지 않는다는 사실을 인식하지 못할 수 있습니다. 기계는 광범위한 제안을 하는 데 능숙하지만 키워드 연구에는 여전히 사람의 검토가 필요합니다.

기계는 이 분야에서 큰 발전을 이루고 있습니다. 동적 검색 광고를 사용하면 검색어가 귀하의 웹사이트와 일치하는 경우 자동으로 광고를 게재할 수 있습니다. 때때로 부적절한 검색어에 대해 검색 광고가 표시될 수 있지만 시스템은 더 많은 데이터를 확보함에 따라 이를 수정할 수 있습니다. 어떤 검색이 사용자를 귀하의 웹사이트로 전환시키고 전환시키지 않을 것인지를 파악하기에 충분한 데이터가 머신에 있으면 키워드 연구를 완전히 자동화할 수 있습니다. 가장 큰 문제는 이것이 지속적인 프로세스이며 기계가 귀하의 비즈니스에 어떤 키워드가 유용한지 학습함에 따라 PPC 엔진에 계속 비용을 지불해야 한다는 것입니다. 대부분의 사람들은 기계가 학습하는 동안 모든 조합을 시도하는 데 돈을 낭비할 만큼 충분히 참을성이 없고 예산도 충분하지 않습니다.

이는 이 영역이 기계의 완전한 승리가 아님을 의미합니다. 따라서 키워드 연구는 사람의 검토와 함께 기계 제안의 영역에 속합니다.

광고 작성

기계는 공기업에 대한 분기별 보고서를 작성할 수 있습니다. 그들은 상자 점수를 받고 뉴스 기사를 생산할 수 있습니다. 실제로 기계는 작년에 10억 개 이상의 기사를 썼습니다.

그러나 기계는 광고 카피를 작성할 수 없습니다. 기계는 구조화된 데이터를 기반으로 글을 쓸 수 있지만 독창적인 아이디어를 내는 창의성이 부족합니다.

마케팅은 사람과 연결하는 것입니다. 훌륭한 광고 작가가 되려면 공감 능력이 있어야 하고 비즈니스에 정통해야 하며 언어에 능숙해야 합니다. 우리는 기계로 작성된 광고를 본 적이 있는데 끔찍합니다. 인간은 산사태로 이 지역의 기계를 이겼습니다. 기계에는 사람들에게 다가가는 데 필요한 상상력과 감정적 이해가 부족합니다. 훌륭한 인간 ​​작가는 유료 검색에서 여전히 수요가 높으며 기계가 인간이 된다는 것이 무엇을 의미하는지 이해할 수 있을 때까지 계속 수요가 있을 것입니다.

광고 테스트

광고 테스트는 효과적으로 시장을 타겟팅하고 귀중한 시간과 자원을 절약할 수 있기 때문에 중요합니다. 광고 테스트에는 4가지 상위 수준 구성요소가 있습니다.

1. 현재 광고의 변형 만들기
2. 광고에 대한 새로운 아이디어 제시
3. 테스트가 진행 중인지 확인
4. 데이터를 기반으로 광고의 승패 여부 판단

기계는 이 중 두 가지만 할 수 있습니다. 기계는 현재 광고를 검토하고 테스트를 위한 조정을 제안하는 데 매우 능숙합니다. 다른 동사나 형용사를 사용하는 경우 광고 내에서 행을 전환하고 기존 사본을 기반으로 변경하면 기계가 제안을 제공하여 도움을 줄 수 있습니다.

그러나 창의성과 새로운 아이디어를 찾는 데 있어 기계는 능력이 부족합니다. 앞에서 언급했듯이 인간이 더 빛나는 곳입니다.

기계는 광고 그룹에 두 개 이상의 광고가 있는지 확인하고 자동으로 데이터 검사를 시작하여 승자와 패자를 결정할 수 있습니다. 인간은 테스트가 실행 중이라고 기계에 알리는 것과 같은 단순한 작업에 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 따라서 기계를 사용하면 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

좋은 광고 테스트는 수집된 데이터에 확고하게 뿌리를 두고 있습니다. 기계는 자동으로 최소 데이터, 통계적 유의성을 계산하고 승자와 패자가 있을 때 경고할 수 있습니다. 오늘날 모든 광고 테스트에 대해 이 작업을 자동으로 수행하여 시간과 비용을 절약하는 회사가 있습니다.

광고 테스트는 사람과 기계가 모두 주도하는 영역입니다. 결과적으로 이 영역은 동점으로 선언되어야 합니다. 광고 테스트가 성공하려면 둘 다 필요합니다. 창의성과 전략은 인간에게서 나옵니다. 데이터는 기계에서 나옵니다.

입찰

기계가 지배하는 영역이 하나 있다면 바로 입찰입니다. 입찰에는 사람이 정의한 전략을 선택한 다음 목표 ROAS(광고 수익) 또는 CPA(전환당 비용)와 같은 목표 전략에 따라 입찰가를 변경하는 것이 포함됩니다.

10년 전에는 사람이 수동 입찰에 많은 시간을 낭비하거나 대신 입찰을 수행하기 위해 매우 비싼 타사 소프트웨어에 비용을 지불했습니다. 이제 기계가 이를 대신했습니다. 대부분의 회사는 하루 종일 입찰을 설정하는 데 소비하지 않으며 다른 영역에 노력을 집중할 수 있습니다.

입찰은 패턴 인식 및 통계를 기반으로 하므로 머신 러닝을 가장 잘 활용하는 방법 중 하나입니다. 기계는 이전 행동과 해당 키워드, 광고 및 랜딩 페이지 조합에 대한 통계를 기반으로 사용자가 광고와 상호작용하는 방식을 쉽게 결정할 수 있습니다.

보고

보고에는 마케팅 전략을 더 잘 이해하기 위한 데이터 수집이 포함됩니다. 보고에는 세 단계가 있습니다.

1. 보고서 정의
2. 보고서에 데이터 넣기
3. 데이터 해석

기계는 당신이 알고 싶은 것을 알 수 없습니다. 따라서 보고서를 정의하는 것은 사용자(인간)에게 달려 있습니다. 그러나 일단 보고서가 정의되면 다음 단계는 정기적으로 데이터를 계속해서 연결해야 하기 때문에 쉽게 자동화됩니다.

Google 데이터 스튜디오와 같은 제품은 무료이며 보고가 정의되면 보고를 자동화할 수 있습니다. 보고를 위해 타사 통합이 필요한 경우 이를 완전히 자동화할 수 있는 다른 회사가 있습니다. 보고는 반복 가능한 작업입니다. 보고서가 정의되면 기계가 나머지 작업을 수행할 수 있습니다.

기계가 실패하는 곳은 데이터를 해석하는 방법을 이해하는 것입니다. 기계는 일련의 데이터를 가져와서 그에 대한 이야기를 만들 수 없습니다. 데이터의 컨텍스트를 이해하지 못합니다. 보고를 자동화해야 하지만 이렇게 하면 분석 팀이 데이터 형식을 지정하는 시간을 절약할 수 있습니다. 그러나 주요 목표는 해당 데이터가 마케팅 활동에 대해 알려주는 내용에 대한 의미 있는 통찰력을 제공하는 것입니다.

보고의 3단계 중 2단계는 사람이 필요하기 때문에 이 부분에서 유리하다. 그러나 기계는 인간이 데이터를 더 정확하고 더 잘 해석할 수 있도록 작업을 자동화하는 데 유용합니다.

극적인 변화

3월에 이 글을 쓰고 있습니다. "블랙 프라이데이 딜"을 검색하면 11월에 있는 블랙 프라이데이에 세일이 있을 것이라고 홍보하는 광고가 표시됩니다. 방문 페이지를 보면 페이지가 더 이상 존재하지 않는다는 오류나 거래에 대한 세부 정보가 포함되지 않은 페이지가 표시됩니다.

사람은 광고가 3개월 이상 만료된 거래를 홍보해서는 안 된다는 것을 알고 있습니다. 그러나 기계는 그렇지 않을 수 있습니다. 기계는 기간과 같은 단순한 것을 기반으로 더 이상 관련성이 없다고 추론할 수 있는 대신 키워드나 광고가 더 이상 실적이 없다는 것을 학습해야 합니다. 블랙 프라이데이 거래에 대한 검색이 감소함에 따라 기계가 분석할 데이터가 더 적습니다. 이로 인해 시스템이 이 용어가 더 이상 변환되지 않는다는 것을 최종적으로 이해하고 그에 따라 조정하는 데 더 많은 시간이 걸립니다.

결국, 기계는 이와 같은 것을 알아내기 위해 몇 년 동안 수집된 데이터를 사용할 수 있게 될 것입니다. 현재 그들은 그러한 수준의 지능에 도달하지 못했습니다. 극적인 변화, 새로운 것을 시도하거나 계절적 기간 또는 판매 중단 날짜가 어려울 때 사람이 개입하여 기계에 무엇을 해야 하는지 지시해야 합니다. 남자가 이번 라운드에서 승리합니다.

기계 재정의

랜딩 페이지 중 하나가 중단되어 며칠 동안 중단되면 기계는 전환이 감소한 것을 확인하고 입찰가를 낮춥니다. 입찰가가 충분히 낮아지면 2페이지에 광고가 게재됩니다. 2페이지에서는 광고가 거의 클릭되지 않으므로 들어오는 데이터가 거의 없습니다.

광고가 2페이지에 배치된 후 페이지가 손상되었는지 빠르게 확인하고 수정할 수 있습니다. 불행하게도 기계는 여전히 데이터가 들어오기를 기다리고 있기 때문에 당신이 무엇을 고쳤다는 것을 인식하지 못합니다.

데이터가 흐르지 않기 때문에 이제 광고는 사람의 개입 없이는 이전 위치를 되찾지 못하도록 2페이지에 표시됩니다.

사람이 개입해야 하는 경우가 있습니다. 기계의 알고리즘이 중단되거나 재설정되어야 하는 경우, 데이터를 정리해야 하는 경우 또는 잘못된 패턴을 찾기 시작하는 경우입니다. 기계가 아직 자기 조절을 할 만큼 충분히 지능적이지 않기 때문에 기계를 감사하고 무시하는 행위는 분명히 인간에게 있습니다. 분명히 이 분야에서도 사람이 유리합니다. 기계는 자율적이지 않습니다.

PPC와 당신의 미래

PPC의 다양한 측면에 대한 조사를 통해 몇 가지 분명한 추세가 나타났습니다.

인간은 다음을 잘합니다.

• 전략
• 창의력
• 데이터 해석
• 공감
• 사전 지식 사용
• 기계 감사

컴퓨터는 다음을 잘합니다.

• 패턴 인식
• 사전 정의된 기준 세트 내에서 답변 제공
• 데이터 계산
• 반복 가능한 작업

당신의 직업이 기계가 잘하는 것에 집중되어 있다면 당신의 직업 안정성은 낮고 PPC에서 당신의 미래를 재검토해야 합니다. 당신의 직업이 인간이 잘하는 것에 중심을 둔다면 당신의 직업 안정성은 더 높고 PPC에서의 당신의 미래는 유망합니다.

대부분의 작업에는 진화 경로가 있습니다. 당신의 현재 직업이 기계가 잘하는 일이라면 어떻게 하면 인간이 기계를 이기는 직업으로 탈바꿈할 수 있을지 자문해 볼 필요가 있습니다.

예를 들어, 귀하의 업무가 월간 보고서를 작성하는 경우 기계가 이미 귀하의 업무를 수행할 수 있습니다. 따라서 인간성을 기반으로 강점을 발휘하는 것이 중요하며 데이터 해석이 필요합니다. 좋은 전략은 보고서를 만드는 사람에서 보고서 데이터를 해석하는 사람으로 발전하는 것입니다. 여기에서 회사의 새로운 크리에이티브 전략을 수립하는 데 사용할 수 있도록 데이터로 스토리를 전달할 수 있습니다.

기계는 계속해서 더 똑똑해지고 강력해질 것입니다. 그러나 그들은 인간의 특성이 부족합니다. 마케팅은 인간과 인간이 연결되는 것입니다. 인간은 비합리적이고 감정이 풍부하며 놀라울 정도로 창의적일 수 있습니다. 이러한 특성을 수용하십시오.

당신의 직업이 인간과 연결되고 인간이 뛰어난 것을 보여주는 것임을 확신한다면 PPC에서 기계를 이기고 길고 성공적인 경력을 즐길 수 있습니다.