1. Performance Max 소개 및 주요 기능

Performance Max는 Google의 모든 광고 채널에서 전환을 늘릴 수 있도록 돕는 강력한 광고 솔루션입니다. 이는 AI 기반 검색 캠페인을 확장하여 검색, YouTube, 디스플레이, Gmail, Discover, 지도와 같은 다양한 Google 광고 채널에서 추가적인 전환을 유도합니다. 특히, 자동으로 생성되는 광고 소재와 최종 URL 확장이라는 두 가지 핵심 기능을 통해 더욱 강력한 성과를 제공합니다. 이러한 기능들은 검색 인벤토리 및 Performance Max의 효과를 극대화하여 고객에게 더 관련성 높은 광고를 제공하고, 웹사이트에서 최적화된 랜딩 페이지로 연결함으로써 비즈니스 성과를 향상시키고 고객 경험을 개선합니다. 예를 들어, Performance Max는 웹사이트의 콘텐츠를 분석하여 자동으로 텍스트 광고 소재를 생성하고, 사용자의 검색 의도에 맞는 최적의 랜딩 페이지로 연결하여 광고의 관련성을 높입니다. 이를 통해 광고주는 더 많은 고객을 유치하고 전환율을 향상시킬 수 있습니다.

2. 자동으로 생성되는 광고 소재 (Automatically Created Assets)

자동으로 생성되는 광고 소재 기능은 Performance Max 캠페인이 랜딩 페이지의 콘텐츠를 활용하여 검색 광고를 위한 새로운 텍스트 광고 소재를 자동으로 생성하도록 합니다. 기존에 제공된 광고 소재의 내용을 바탕으로 어떤 새로운 텍스트 광고 소재가 유용하고 중복되지 않는지를 판단합니다. 이는 고객의 고유한 상황과 의도에 더 잘 부합하는 광고 소재를 생성하는 데 도움을 주며, 동시에 비즈니스 및 제품의 핵심 가치를 유지합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 제품이나 서비스에 대한 검색어를 입력했을 때, Performance Max는 해당 검색어와 관련된 랜딩 페이지의 콘텐츠를 분석하여 사용자의 검색 의도에 맞는 광고 제목과 설명을 자동으로 생성합니다. 이러한 방식으로 광고의 관련성을 높여 클릭률과 전환율을 향상시킬 수 있습니다. 에셋 그룹 탭에서 광고 소재를 확인하고, ‘소스’ 열을 통해 자동으로 생성된 광고 소재를 식별할 수 있으며, 필요에 따라 원하지 않는 광고 소재는 삭제할 수 있습니다. 캠페인 생성 시 자동으로 생성되는 광고 소재 기능을 켜두는 것이 좋습니다.

3. 최종 URL 확장 (Final URL Expansion)

최종 URL 확장 기능은 웹사이트의 여러 랜딩 페이지에서 콘텐츠를 가져와 활용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 애견 용품점을 운영하고 있고 고객이 “신선한 강아지 사료”를 검색하는 경우, Performance Max 캠페인은 웹사이트를 분석하여 모든 강아지 사료 제품 중에서 가장 관련성이 높은 랜딩 페이지를 찾습니다. 그런 다음, 해당 페이지의 콘텐츠를 사용하여 추가적인 광고 제목과 설명을 생성하여 고객에게 랜딩 페이지의 제품과 일관된 광고 경험을 제공합니다. 최종 URL 확장은 높은 잠재력을 가진 검색어를 찾아내고, 고객을 검색어에 더 적합한 URL로 연결하여 전환율을 높입니다. 이 기능은 Google AI를 사용하여 랜딩 페이지와 광고 소재를 분석하고, 광고의 최종 URL을 조정하여 고객을 가장 관련성이 높은 랜딩 페이지로 안내합니다. Google Merchant Center 제품 피드를 사용하는 경우, Performance Max는 피드를 활용하여 관련 검색어를 식별합니다. Performance Max 캠페인에서 최종 URL 확장을 사용하는 광고주는 유사한 CPA(Cost Per Action) 또는 ROAS(Return on Ad Spend)에서 평균 9% 이상의 전환 또는 전환 가치 증가를 경험합니다.

4. 최종 URL 확장 설정 및 제어

최종 URL 설정에서는 캠페인이 매칭할 검색어를 제어하고 안내할 수 있는 다양한 방법이 제공됩니다. 예를 들어, 전환을 유도하기 위한 목적이 아닌 블로그나 FAQ 페이지와 같이 고객을 보내고 싶지 않은 웹사이트의 특정 부분을 제외할 수 있습니다. 특정 카테고리의 웹 페이지를 타겟팅하려면 URL에 특정 텍스트가 포함된 모든 웹 페이지를 타겟팅하는 “URL contains” 규칙을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, URL에 “강아지 사료”가 포함된 모든 웹 페이지를 캠페인 대상으로 지정할 수 있습니다. 최종 URL 확장이 켜져 있는 경우, 이러한 규칙은 Google AI가 이러한 카테고리가 중요하다는 것을 이해하도록 안내하지만, 매칭을 해당 카테고리로 제한하지는 않습니다. 최종 URL 확장이 꺼져 있는 경우, “URL contains” 규칙은 매칭을 해당 카테고리 내의 페이지로 제한합니다. 페이지 피드(Page feeds)는 Performance Max 캠페인에서 검색 인벤토리 결과를 더욱 세밀하게 조정하는 데 도움이 되는 추가 기능입니다. 최종 URL 확장이 켜져 있는 경우, 페이지 피드는 Google AI가 이러한 URL이 중요하다는 것을 이해하도록 돕지만, 매칭을 해당 URL로 제한하지는 않습니다. 최종 URL 확장이 꺼져 있는 경우, 페이지 피드를 통해 Performance Max 캠페인에 더 구체적인 URL을 대규모로 추가하고 매칭을 이러한 URL로만 제한할 수 있습니다. 추가적인 제어가 필요한 경우, 계정 수준에서 제외 키워드를 사용하여 광고를 표시하지 않으려는 검색어를 지정할 수 있으며, 캠페인 수준에서 브랜드 제외를 사용하여 Performance Max 캠페인이 검색 및 쇼핑 인벤토리에서 선택한 브랜드에 대한 검색어에 게재되지 않도록 할 수 있습니다.

1. Transformer Table의 탄생과 비전

Transformer Table은 단순한 가구 회사가 아닌, 가족 간의 연결을 만들어가는 기업입니다. 식탁은 가족이 모여 추억을 쌓는 공간이라는 믿음에서 시작된 Transformer Table은 혁신적인 디자인과 실용성을 결합한 가구를 통해 사람들을 하나로 모으는 데 기여하고자 합니다. 이들의 대표적인 제품은 필요에 따라 크기를 자유자재로 조절할 수 있는 “shapeshifting table”입니다. 이 테이블은 평소에는 책상 크기로 사용할 수 있지만, 손님을 초대하거나 가족 행사가 있을 때는 순식간에 12명까지 앉을 수 있는 커다란 식탁으로 변신합니다. 좁은 공간에서도 효율적으로 생활할 수 있도록 돕는 Transformer Table의 제품은 현대인의 라이프스타일에 최적화되어 있습니다. Transformer Table은 온라인 비즈니스로 시작하여 Google Ads를 통해 빠르게 성장했습니다. 그들은 Google Ads를 통해 제품 적합성, 수익성, 경쟁력을 기준으로 확장할 시장을 파악하고, 전 세계로 사업을 확장할 수 있었습니다. 이는 데이터 분석을 기반으로 한 전략적인 의사 결정의 중요성을 보여주는 사례입니다. Transformer Table의 성공은 단순한 가구 판매를 넘어, 가족과 함께하는 소중한 시간을 제공하고자 하는 그들의 열정과 비전에서 비롯되었습니다.

2. 온라인 비즈니스 모델과 Google Ads의 역할

Transformer Table은 창업 초기부터 온라인 비즈니스를 지향했습니다. 이는 더 많은 사람들에게 저렴한 비용으로 제품을 알릴 수 있는 효과적인 방법이라고 판단했기 때문입니다. 특히 Google Ads는 Transformer Table의 성장에 결정적인 역할을 했습니다. Google Ads를 통해 그들은 전 세계 시장에서 성장 기회를 포착하고, 캐나다를 넘어 미국을 포함한 다양한 국가로 사업을 확장할 수 있었습니다. Transformer Table은 Google Ads의 지역 타겟팅 기능을 활용하여 최적의 투자 수익을 얻을 수 있는 미국 주요 도시를 공략했습니다. 이들은 좁은 공간 문제를 해결하는 제품의 특성상 ‘Urban’ 지역이 핵심 성장 동력임을 파악하고, Google Ads를 통해 얻은 지역별 인사이트와 검색량을 분석하여 브랜드 확장 전략을 수립했습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 Transformer Table이 경쟁 우위를 확보하고 지속적인 성장을 이루는 데 중요한 역할을 했습니다. 결과적으로 Transformer Table은 광고 지출 대비 15배의 수익을 달성하고, 테이블 판매량은 35%, 매출은 55% 증가하는 놀라운 성과를 거두었습니다.

3. Google Ads를 통한 글로벌 확장 및 성과

Transformer Table은 Google Ads를 통해 국내외에서 괄목할 만한 성과를 거두었습니다. 특히 Google Ads의 지리적 타겟팅 기능을 활용하여 미국 주요 도시에서 높은 투자 수익을 얻었으며, 이를 통해 글로벌 브랜드로 성장하는 발판을 마련했습니다. 그들은 Google Ads를 통해 얻은 데이터를 바탕으로 제품 적합성, 수익성, 경쟁력 등을 분석하여 최적의 시장을 선정하고, 맞춤형 광고 캠페인을 실행했습니다. 이러한 전략적인 접근 방식은 Transformer Table이 제한된 예산으로 최대한의 효과를 얻을 수 있도록 했습니다. 그 결과, Transformer Table은 Google Ads를 통해 광고비 대비 15배의 수익을 올렸으며, 테이블 판매량은 35%, 매출은 55% 증가하는 놀라운 성장을 기록했습니다. 이러한 성공은 Google Ads가 중소기업의 글로벌 확장에 얼마나 강력한 도구가 될 수 있는지를 보여주는 좋은 예시입니다. Transformer Table은 Google Ads를 통해 얻은 성과에 힘입어 앞으로도 혁신적인 제품 개발과 적극적인 마케팅 활동을 통해 글로벌 시장에서 더욱 성장해 나갈 계획입니다.

1. AI 기반 Google Analytics 4의 주요 기능

Google Analytics 4(GA4)는 인공지능(AI)을 활용하여 데이터 분석을 혁신하고, 미래의 소비자 행동을 예측하며, 광고 캠페인 효과를 자동으로 개선하는 차세대 웹 분석 도구입니다. 2023년 7월 1일부터 Universal Analytics를 대체하며, 웹사이트와 앱의 성과를 지속적으로 측정하는 데 필수적인 역할을 합니다. GA4의 핵심 기능은 다음과 같습니다. 첫째, AI 기반의 데이터 분석을 통해 사용자 행동 패턴을 파악하고, 중요한 데이터 인사이트를 제공합니다. 둘째, 예측 분석 기능을 통해 미래의 소비자 행동을 예측하고, 마케팅 전략 수립에 필요한 정보를 제공합니다. 셋째, 자동화된 광고 캠페인 최적화 기능을 통해 광고 효율을 극대화하고, ROI를 향상시킵니다. 넷째, 변화하는 개인 정보 보호 환경에 대한 적응력을 강화하여, 사용자 데이터를 안전하게 보호하면서도 정확한 분석을 제공합니다. GA4는 Google Ads와의 통합을 통해 웹사이트 전환 데이터를 Google Ads로 가져와 모든 광고 접점에 기여도를 할당할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 각 광고의 실제 가치를 정확하게 평가하고, 더 효과적인 입찰 전략을 수립할 수 있습니다. 데이터 기반의 기여 분석은 전환에 기여한 모든 채널 접점에 부분적인 기여도를 자동으로 할당하여, 전체적인 시각에서 광고 효과를 측정할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 소비자가 구매 전에 세 개의 Google 광고와 뉴스레터를 클릭했다면, 각 접점에 적절한 기여도가 Google Ads로 반영되어 광고 효과를 정확하게 평가할 수 있습니다.

Google Analytics 4 시작하기
Google Ads 공식 웹사이트
디지털 마케팅 성공 전략

2. 광고 캠페인 효과 극대화

GA4는 광고 캠페인 효과를 극대화하기 위해 다양한 기능을 제공합니다. Google Ads에서 GA4의 잠재고객을 직접 활용할 수 있도록 지원하여, 광고 캠페인 설정 및 관리 과정에서 효율성을 높입니다. 예를 들어, 독일 온라인 소매업체 BAUR는 최근 Google Ads 캠페인에서 GA4를 활용하여 “구매 가능성이 높은 사용자” 잠재고객을 타겟팅한 결과, 매출이 56% 증가하고 전환수가 86% 증가하는 놀라운 성과를 거두었습니다. BAUR에 따르면, 이러한 고객의 70%는 Google Ads의 예측 잠재고객을 통해서만 도달할 수 있었습니다. 이는 데이터 인사이트를 활용하여 광고 캠페인을 최적화하는 것이 얼마나 중요한지를 보여주는 대표적인 사례입니다. GA4는 또한 개인 정보 보호 기술을 지원하여, 사용자 데이터를 안전하게 보호하면서도 정확한 분석을 제공합니다. 행동 모델링 및 모델링된 전환 기능을 통해 개인 정보 보호를 강화하면서도 마케팅 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 웹 및 Android용 Privacy Sandbox API를 지원하여, 개인 정보 보호를 우선시하는 기여 분석 및 리마케팅을 가능하게 합니다. 이를 통해 식별자를 사용하여 웹사이트 간 사용자를 추적하지 않고도 개인 정보 보호를 준수하면서 효과적인 마케팅 활동을 수행할 수 있습니다. FLEDGE는 Privacy Sandbox의 제안 중 하나로, 제3자가 웹사이트 및 앱에서 사용자의 브라우징 행동을 추적하는 것을 방지합니다. FLEDGE를 통해 장바구니를 포기하거나 전환하지 않은 고객과 새로운 방식으로 연결하면서도 고객 정보의 기밀성을 유지하고, 해당 정보를 장치에 보관할 수 있습니다.

3. 강화된 개인 정보 보호 기술 지원

Google Analytics 4는 개인 정보 보호 기술 지원을 강화하여 변화하는 개인 정보 보호 환경에 적극적으로 대응하고 있습니다. GA4는 행동 모델링과 모델링된 전환 기능을 통해 사용자 개인 정보를 보호하면서도 필요한 데이터 분석을 제공합니다. Privacy Sandbox API를 지원하여 웹과 안드로이드 환경 모두에서 개인 정보 보호를 강화된 방식으로 사용자를 식별하지 않고도 광고 성과를 측정하고 개선할 수 있습니다. FLEDGE는 Privacy Sandbox의 주요 제안 중 하나로, 웹사이트와 앱에서 사용자의 브라우징 활동을 추적하는 제3자 쿠키의 사용을 제한합니다. 이를 통해 광고주는 사용자의 개인 정보를 침해하지 않으면서도 리마케팅 및 맞춤형 잠재 고객 타겟팅을 수행할 수 있습니다. GA4는 Attribution Reporting API와의 통합을 통해 사용자 경험에 대한 상세한 데이터를 제공합니다. 이를 통해 사용자가 웹사이트나 안드로이드 앱과 어떻게 상호작용하는지, 어떤 요소가 사용자 참여도를 높이는지, 그리고 고객 상호작용이 전체적인 성공에 어떻게 기여하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. iOS 앱 캠페인을 운영하는 경우, GA4는 SKAdNetwork(Store Kit Ad Network) Apple 앱 기여 솔루션과의 통합을 통해 모델링된 보고 데이터의 정확성과 완전성을 보장합니다. GA4는 앱을 SKAdNetwork에 등록하는 데 도움을 주며, 개선된 교차 네트워크 설치 보고 및 기여 분석 기능을 제공합니다. 또한, Google에서 승인한 앱 기여 파트너와 협력하여 앱의 SKAdNetwork 전환 가치 아키텍처 전략을 구축할 수 있도록 지원합니다. 올해 말에는 GA4에서 새로운 도구를 출시하여 이 아키텍처를 설정하고 광고 캠페인 최적화에 활용할 수 있도록 할 예정입니다. 아키텍처를 설정함으로써 비즈니스에 중요한 앱 내 이벤트에 가치를 할당하고, 이 아키텍처를 Google Ads와 통합하여 iOS 앱 캠페인 입찰을 개선할 수 있습니다.

개인 정보 보호 우선 마케팅
쿠키리스 마케팅 전략
GDPR 및 CCPA 준수 가이드

4. Google Ads 연동 및 GA4 전환의 중요성

GA4의 최신 제품 업데이트는 사용자 개인 정보를 존중하면서도 데이터 인사이트를 활용하여 마케팅 활동을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. Google Analytics 계정을 Google Ads에 연결하여 이러한 새로운 기능을 최대한 활용하십시오. 연결이 완료되면 Google Analytics 4 전환 데이터를 공유하여 Google Ads에서 입찰하고, Google 및 Google Analytics 4에서 잠재고객을 구축한 다음 이러한 잠재고객을 캠페인에 적용할 수 있습니다. 아직 Google Analytics 4로 마이그레이션을 완료하지 않은 경우, 7월 1일 Universal Analytics가 중단되기 전에 마이그레이션을 완료하십시오. GA4로의 전환은 더 정확하고 포괄적인 데이터 분석을 통해 마케팅 캠페인 성과를 극대화하고, 변화하는 개인 정보 보호 규정을 준수하며, 미래 지향적인 마케팅 전략을 수립하는 데 필수적입니다. Google Ads와 GA4를 연동하면 광고 캠페인 성과를 실시간으로 추적하고, 사용자 행동 데이터를 기반으로 광고 타겟팅을 최적화하며, 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다. 또한, GA4는 다양한 보고서 및 분석 도구를 제공하여 마케팅 담당자가 캠페인 성과를 심층적으로 이해하고, 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. GA4로의 전환을 통해 기업은 경쟁 우위를 확보하고, 지속적인 성장을 달성할 수 있습니다.

1. YouTube 광고 소재 제작 간소화 도구

YouTube는 다양한 광고 형식과 시청 환경에 맞춰 기존 광고 소재를 더 쉽게 조정할 수 있도록 다양한 도구에 투자하고 있습니다. 핵심은 Google AI를 활용하여 광고 제작 과정을 간소화하고 효율성을 높이는 데 있습니다.

1) 동영상 생성 기술: 기존 광고 캠페인 또는 웹사이트의 정지 이미지, 텍스트, 앱 상품 정보와 같은 자료를 활용하여 새로운 동영상 광고를 제작할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드는 YouTube Shorts를 포함한 더 많은 위치에서 잠재 고객에게 도달할 수 있습니다. 이 기술은 광고 소재를 재활용하여 더 넓은 범위의 플랫폼과 형식을 지원함으로써 광고 캠페인의 효율성을 극대화합니다.

2) 동영상 편집 도구: 짧고 간결한 범퍼 광고 형식은 도달 범위를 넓히고 광고 노출 빈도를 높이는 데 매우 효과적입니다. 이전에는 ‘범퍼 광고 생성기’로 불렸던 동영상 편집 도구는 머신러닝 모델을 사용하여 긴 동영상을 짧은 동영상으로 변환합니다. 이 도구를 사용하면 단 몇 분 만에 3~4개의 6초짜리 범퍼 광고를 제작할 수 있습니다. 이는 시간과 노력을 절약하면서도 효과적인 광고를 만들 수 있도록 돕습니다.

3) 동영상 반전 도구: 세로 방향 동영상은 YouTube Shorts와 같은 모바일 환경에서 특히 효과적입니다. 광고주가 행동 유도 동영상 캠페인에 세로 광고 소재를 추가하면 YouTube Shorts에서 광고비 대비 전환율이 10~20% 증가하는 것으로 나타났습니다. 동영상 반전 도구는 가로 방향 동영상을 세로 또는 정사각형 동영상으로 스마트하게 변환하여 다양한 화면 방향에 최적화된 광고를 쉽게 제작할 수 있도록 합니다.

4) 음성 해설 도구: YouTube는 시청각 플랫폼이므로 음성 요소가 중요합니다. 음성 해설 도구를 사용하면 스크립트를 입력하고 음성을 선택하여 AI 기반 텍스트 음성 변환 기술을 통해 광고에 쉽게 음성 해설을 추가할 수 있습니다. 이를 통해 모든 광고가 YouTube의 음성 환경을 최대한 활용할 수 있도록 보장합니다.

이러한 도구들을 함께 사용하면 모든 시청 방식에 상관없이 최고의 브랜드 스토리를 효과적으로 전달할 수 있습니다.

2. Google AI 기반의 YouTube 광고 캠페인 실행

Google AI 기반의 동영상 광고 캠페인은 YouTube 인스트림, 피드, Shorts 환경에 대한 맞춤형 조합을 통해 광고를 게재합니다. 이러한 광고는 연결된 TV, 데스크톱, 모바일 장치 등 다양한 플랫폼에서 노출될 수 있습니다. 시스템은 광고 소재, 노출 시간, 잠재 고객, 비즈니스 목표 등 사용자의 입력을 기반으로 이러한 조합을 구체적으로 결정합니다.

1) 동영상 도달범위 캠페인: 동영상 도달범위 캠페인은 Google AI 기술을 활용하여 도달범위를 효율적으로 확대하고, 완전 시청 횟수를 늘리거나, 목표 노출 빈도를 달성하도록 최적화됩니다. 특히 인스트림 광고를 통해 인지도를 높이는 데 중점을 둡니다. 이제 정보 제공 피드와 Shorts 광고 자산이 추가되어, 효율적인 도달범위 확장을 목표로 하는 동영상 도달범위 캠페인의 효과를 더욱 높일 수 있습니다. YouTube Shorts 시청 시간이 증가함에 따라 이러한 확장은 새로운 세로형 시청 환경에서 잠재 고객의 참여를 유도하는 데 도움이 됩니다.

2) 동영상 조회 캠페인: 참여도를 높이는 것이 목표라면 동영상 조회 캠페인을 활용할 수 있습니다. 이 새로운 캠페인 유형을 사용하면 인스트림, 피드, Shorts 환경에서 원활하게 확장하여 매우 낮은 비용으로 최대한 많은 조회수를 얻을 수 있습니다. 초기 테스트 결과, 동영상 조회 캠페인은 조회당 비용을 지불하는 건너뛸 수 있는 인스트림 캠페인에 비해 평균 40% 더 많은 조회수를 기록했습니다. 이는 예산을 효율적으로 사용하여 더 많은 시청자에게 도달할 수 있음을 의미합니다.

3) 행동 유도 동영상 캠페인: 웹사이트 트래픽과 전환수를 늘리고 싶다면 행동 유도 동영상 캠페인이 효과적입니다. 이 캠페인은 YouTube의 인스트림, 피드, Shorts 환경에서 사용자의 참여를 유도하여 특정 행동을 취하도록 유도합니다. 또한, 행동 유도 동영상 캠페인은 디스커버리 캠페인과 완벽하게 조화를 이루어 수요를 창출하고 성과를 향상시킵니다. 이러한 업데이트는 Google AI 기술과 새로운 잠재고객 타겟팅 솔루션을 기반으로 합니다.

4) 실적 최대화 캠페인: 동영상 광고를 통해 온라인 판매 및 전환을 늘리고 싶다면 실적 최대화 캠페인이 적합합니다. Google AI 기술을 활용하는 실적 최대화 캠페인은 모든 채널에서 전환수를 늘리는 데 도움이 되며, 여기에는 YouTube도 포함됩니다. 단일 캠페인을 만들어 Google Ads의 모든 광고 인벤토리에서 고객에게 도달하고 전환수를 높일 수 있습니다.

오늘날 사람들은 더 많은 것을 배우고, 더 많은 순간에 동영상을 시청합니다. YouTube는 시청자가 좋아하는 것을 한 곳에서 즐길 수 있는 플랫폼이며, Google AI는 모든 순간, 모든 화면, 모든 광고 형식을 통해 시청자의 참여를 유도하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

1. 효과 측정 전략의 중심, 퍼스트 파티 데이터

마케팅 전략을 최적화하여 더 나은 성과를 달성하고자 할 때, 고객과 퍼스트 파티 데이터의 중요성을 간과해서는 안 됩니다. 고객은 비즈니스의 핵심이며, 퍼스트 파티 데이터는 효과 측정 전략의 중심축 역할을 합니다. 의미 있고, 기억에 남으며, 관리하기 쉬운 고객 경험을 구축하는 데 있어 퍼스트 파티 데이터는 필수적인 요소입니다. 퍼스트 파티 데이터를 수집하는 방식 또한 중요한데, Google의 효과 측정 솔루션과 AI 기반 마케팅 기술을 활용하면 실행 가능한 퍼스트 파티 데이터 전략을 보다 쉽게 수립할 수 있습니다. Google은 최신 업데이트를 통해 변화하는 개인 정보 보호 기대치를 충족하고 새로운 비즈니스 기회를 발굴할 수 있도록 지원합니다. The North Face는 Google 태그 관리자 360을 사용하여 퍼스트 파티 데이터를 측정하고 활용함으로써 Midi-Parka 시리즈 아우터를 리브랜딩할 기회를 포착했고, 그 결과 전환율과 수익이 3배 증가했습니다. 이처럼 퍼스트 파티 데이터는 단순히 측정 이상의 가치를 창출하며, 개인 정보 보호 기술을 통해 데이터 유연성을 높이고, 자체 서버에서 쿠키를 설정하여 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다.

2. 정확한 보고 및 개인 정보 보호 솔루션

견고한 퍼스트 파티 데이터 기반을 구축하면 더욱 정확한 보고서를 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 개인 정보 보호를 강화하는 다양한 솔루션을 활용할 수 있습니다. 대표적인 예가 바로 ‘향상된 전환’ 기능입니다. 광고주가 향상된 전환을 구현했을 때 YouTube에서 전환율이 17%나 증가한 사례는, 이 기능이 개인 정보를 보호하면서도 고객 전환 여정을 정확하게 파악하는 데 얼마나 효과적인지를 보여줍니다. Google은 향상된 전환 기능의 활성화 방식을 간소화하여 Google Ads에서 계정 수준 제어 기능을 통해 전체 계정에 걸쳐 빠르게 적용할 수 있도록 지원합니다. 또한 전환을 기반으로 한 잠재고객 목록 생성 방식을 개선하여 퍼스트 파티 데이터를 보다 쉽게 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 목표 고객 매칭 기능을 사용한 잠재고객을 만들 때, 계정 설정에서 확인란을 선택하는 것만으로 간단하게 설정할 수 있습니다.

3. 앱 성과 측정의 혁신

만약 귀사가 앱을 운영하고 있다면, Google의 새로운 업데이트에 주목할 필요가 있습니다. 사용 가능한 기기 ID와 같은 개인 식별자가 점차 감소함에 따라, 정확한 성과 측정은 점점 더 어려워지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Google은 iOS 앱 캠페인을 위한 기기 내 전환 측정을 도입했습니다. 이 개인 정보 보호 솔루션은 사용자 동의하에 수집된 퍼스트 파티 이메일 데이터를 활용하여 캠페인 최적화를 위한 관측 가능한 전환 수를 늘립니다. 중요한 점은 모든 사용자 식별 정보가 사용자의 기기를 벗어나지 않으며, Google을 포함한 외부 파트너와 공유되지 않는다는 것입니다. Google 광고 자산을 대상으로 실시한 실험 결과, 사용자 로그인 수가 많은 앱의 경우 iOS 앱 캠페인에 대한 기기 내 전환 측정을 구현한 후 Google 자체 광고 자산에서 사용자 설치가 12% 증가하는 효과를 확인했습니다. Google은 향후 몇 달 안에 전화 번호와 같은 더 많은 사용자 로그인 방식을 지원 범위에 추가하여 관측 가능한 전환 수를 더욱 늘릴 계획입니다.

4. 가치 중심의 효과 측정 및 데이터 분석

전환 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 이러한 전환이 비즈니스에 어떤 가치를 창출하는지 이해하고 이를 기반으로 최적화해야 합니다. Google은 가치 중심의 효과 측정 솔루션 개발에 지속적으로 투자하여, 고객 생애 가치 및 수익과 같은 비즈니스 KPI를 기반으로 측정된 전환 가치를 공유할 수 있도록 지원합니다. 온라인 판매 전환 발생 후 전환 가치를 보고하거나 조정하는 방식이 간소화되었으며, 가치 기반 입찰 전략을 사용하는 경우 스마트 입찰의 AI 모델은 조정된 가치를 기반으로 광고 투자 수익을 개선하는 데 도움을 줍니다. 엔터프라이즈 사용자를 위한 광고 데이터 허브는 더 많은 캠페인 데이터 통찰력을 제공합니다. 광고 데이터 허브를 사용하면 마케터가 자체 퍼스트 파티 데이터와 캠페인 데이터를 원활하게 결합하여 투자 수익을 극대화할 수 있습니다. 이는 클라우드 기반 솔루션으로, 사용자 개인 정보를 존중하면서 사용자 지정 데이터 분석을 지원합니다. Google 캠페인 데이터를 활용하여 고객의 구매 여정을 더 잘 이해할 수 있습니다. Google은 새로운 YouTube 광고 형식을 출시했으며, 올해 말에는 최대 실적 캠페인 데이터를 추가할 예정이므로 캠페인 효과를 더 잘 이해할 수 있는 기회가 늘어날 것입니다.

구글애드_삼성의 퍼포먼스 맥스 이야기

1. 글로벌 기업의 마케팅 전략 조정 필요성

삼성은 글로벌 기업으로서 다양한 시장의 소비자들을 포괄하기 위해 커뮤니케이션 전략을 조정해야 할 필요성을 느꼈습니다. 지역별로 선호하는 제품이 다르고, 디지털 마케팅의 개인화가 중요해짐에 따라 기존의 대중 마케팅 방식으로는 모든 상황에 적합한 해결책을 찾기 어려웠습니다. 과거에는 모든 마케팅 활동이 대중 마케팅에 집중되어 있었지만, 효과적인 마케팅을 위해서는 지역별 특성과 소비자 니즈를 고려한 맞춤형 전략이 필요했습니다. 예를 들어, 북부 지역에서 온라인 쇼핑 실적이 좋은 제품이 남부 지역에서는 반드시 성공한다는 보장이 없었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 삼성은 새로운 접근 방식을 모색하게 되었습니다. 이는 단순히 제품을 홍보하는 것을 넘어, 각 지역 소비자의 특성을 이해하고 그에 맞는 메시지를 전달하는 것을 목표로 했습니다. 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위해서는 획일적인 마케팅 방식에서 벗어나 유연하고 창의적인 전략이 필수적이라고 판단했습니다. 이러한 배경 하에 삼성은 AI 기술을 활용한 디지털 마케팅의 개인화에 더욱 집중하게 되었습니다.

2. AI 기반 효과 최대화 캠페인의 도입과 테스트

삼성은 AI 기술에 기반한 효과 최대화 캠페인을 도입하여 문제를 해결하고자 했습니다. 효과 최대화 캠페인을 통해 각 고객에게 적합한 광고 콘텐츠와 소재를 적절한 채널에 노출할 수 있게 되었습니다. 이는 더 높은 품질의 트래픽을 확보하는 데 기여했습니다. 삼성은 “테스트를 통한 학습” 방식으로 AI 기반 효과 최대화 캠페인 운영을 시작했습니다. 이 과정은 새로운 도구에 대한 자신감을 높이는 데 도움이 되었으며, 팀 구성원들이 긍정적인 자세로 캠페인에 참여할 수 있도록 준비시키는 데 기여했습니다. 초기 단계에서는 작은 규모로 캠페인을 시작하여 데이터를 수집하고 분석했습니다. 이를 통해 AI 알고리즘의 작동 방식을 이해하고, 캠페인 설정을 최적화할 수 있었습니다. 또한, 다양한 광고 소재와 타겟팅 옵션을 실험하며 어떤 조합이 가장 효과적인지 파악했습니다. 이러한 과정을 통해 삼성은 AI 기반 마케팅의 가능성을 확인하고, 더 큰 규모로 캠페인을 확장할 준비를 마쳤습니다. 효과 최대화 캠페인은 단순히 광고를 노출하는 것을 넘어, 소비자 데이터를 분석하고 예측하여 맞춤형 메시지를 전달하는 데 초점을 맞추었습니다.

3. 연말 캠페인의 놀라운 성과와 확장 자신감

연말에 진행된 캠페인에서 삼성은 놀라운 성과를 거두었습니다. 수입이 두 배로 증가했지만 광고 지출 수익률에는 큰 영향을 미치지 않았습니다. 이는 AI 기반 캠페인이 효율적으로 운영되었음을 보여주는 결과였습니다. 삼성은 시장에 나와 있는 다른 어떤 제품도 이와 유사한 성과를 달성할 수 없다고 판단했습니다. 실제로, 5배의 수익 증가와 141%의 광고 지출 수익률 증가는 삼성에게 AI 기반 마케팅의 잠재력을 확신시켜 주었습니다. 이러한 성공적인 결과는 삼성에게 자신감을 심어주었고, 캠페인 규모를 확대할 수 있는 기반을 마련했습니다. 삼성은 AI 기술이 팀 구성원의 전문성을 강화하고, 더 많은 분석 데이터를 제공하여 고객을 더욱 스마트하게 유치할 수 있도록 지원할 것이라고 믿었습니다. 미래에는 Google이 삼성의 강력한 파트너가 될 것이라고 확신하며, AI 기반 마케팅을 통해 더 큰 성공을 거둘 수 있을 것이라는 기대를 표명했습니다. 삼성은 AI 기술을 활용하여 고객 경험을 개선하고, 브랜드 인지도를 높이는 데 지속적으로 투자할 계획입니다.

4. AI 기술의 미래와 구글과의 파트너십

AI 기술은 앞으로 삼성 마케팅 전략의 핵심적인 부분이 될 것입니다. AI는 팀 구성원의 전문성을 강화하고, 더 많은 분석 데이터를 제공하여 고객을 더욱 스마트하게 유치할 수 있도록 지원할 것입니다. 데이터 분석을 통해 고객의 행동 패턴을 파악하고, 개인화된 메시지를 전달하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 또한, AI는 마케팅 캠페인의 효율성을 극대화하고, 투자 대비 효과를 높이는 데 기여할 것입니다. 삼성은 구글과의 파트너십을 통해 AI 기술을 더욱 발전시키고, 혁신적인 마케팅 솔루션을 개발할 계획입니다. 구글의 AI 기술과 삼성의 마케팅 노하우가 결합된다면, 더욱 강력하고 효과적인 시너지 효과를 창출할 수 있을 것입니다. 삼성은 AI 기술을 통해 마케팅의 미래를 만들어갈 것이며, 구글과의 파트너십은 그 여정에서 중요한 역할을 할 것입니다. 삼성은 AI 기술을 활용하여 고객 경험을 개선하고, 브랜드 인지도를 높이는 데 지속적으로 투자할 계획입니다.

1. 중요한 지표 측정

잠재 고객 발굴의 첫 번째 핵심 전략은 중요한 지표를 측정하는 것입니다. 사업 목표에 따라 각 고객 행동의 가치는 달라지므로, 가장 중요한 행동을 먼저 파악해야 합니다. 이는 단순히 양식 제출에 그치지 않고, 자격 요건을 충족하거나 전환을 완료한 잠재 고객처럼 더 심층적인 행동일 수도 있습니다. 이러한 행동을 식별한 후에는 향상된 잠재 고객 전환을 통해 오프라인 전환 데이터와 이러한 전환이 사업에 미치는 가치를 Google에 통합할 수 있습니다. 향상된 잠재 고객 전환은 Google 클릭 식별자와 사용자 제공 데이터를 사용하여 전체 고객 전환 여정을 측정하는 데 도움을 줍니다.

향상된 잠재 고객 전환을 사용해야 하는 이유는 다양합니다. 우선, 웹사이트 외부에서 발생하는 판매 및 행동에 대해 캠페인을 최적화하여 뛰어난 성과를 얻을 수 있습니다. 또한, 이 기능은 업계 최고의 표준을 사용하여 사용자의 데이터를 보호하므로 안전하고 개인 정보 보호에 중점을 둡니다. 설정 또한 간편하여 몇 단계만 거치면 빠르게 시작할 수 있습니다. 모든 전환 행동을 정확하게 분류하고 태그를 지정하기만 하면 Google의 AI 기술이 이상적인 결과를 얻도록 도와줍니다. 고객 행동과 마찬가지로 모든 전환이 사업에 동일한 가치를 갖는 것은 아니므로, 마케팅 전략은 이러한 차이점을 반영해야 합니다.

2. 고가치 잠재 고객 최적화

두 번째 잠재 고객 발굴 전략은 고가치 잠재 고객을 대상으로 최적화하는 것입니다. 가장 가치 있는 잠재 고객을 발굴하려면 Google Ads의 스마트 자동 입찰 기능을 활용할 수 있습니다. 스마트 자동 입찰은 실시간으로 입찰가를 조정하며 다양한 신호를 사용하여 사업 목표를 달성하도록 돕습니다. 가치 기반 입찰 전략을 사용하면 고객에게 가치를 할당하고 가장 중요한 고객을 대상으로 최적화할 수 있습니다. 이는 실제 사업 목표에 맞춰 마케팅 예산을 더 효율적으로 배분하는 데 도움이 됩니다.

실제로 광고주가 입찰 전략을 ‘타겟 전환당 비용’에서 ‘타겟 광고 투자수익(ROAS)’으로 변경했을 때 전환 가치가 평균 14% 증가했으며 광고 투자수익은 이전과 거의 동일하게 유지되었습니다. 또한, 웹사이트의 잠재 고객 양식에 reCAPTCHA, 이중 가입 및 동적 비밀번호와 같은 도구를 사용하여 업계 모범 사례를 준수하는 것이 중요합니다. 이러한 도구는 귀하가 제공하는 제품 또는 서비스에 진정으로 관심 있는 고객으로부터 잠재 고객 정보를 수집하는 데 도움이 됩니다.

3. 효과 극대화 캠페인으로 도달 범위 확대

더 많은 고객을 유치하기 위해 잠재 고객 발굴 효과를 극대화하는 마지막 전략은 효과 극대화 캠페인을 활용하여 도달 범위를 확대하는 것입니다. Google AI 기반의 효과 극대화 캠페인은 Google 검색, Google Discover, YouTube, Gmail 및 디스플레이 광고 네트워크와 같은 다양한 채널을 통해 새로운 고객을 발견하고 양질의 잠재 고객을 유치하는 데 도움을 줍니다.

효과 극대화 캠페인을 통해 잠재 고객 양식 또는 전화번호 소재와 같은 맞춤형 소재를 입력할 수도 있습니다. 이를 통해 다양한 채널을 통해 잠재 고객 정보를 쉽게 수집할 수 있습니다. 사용자는 광고에서 직접 자신의 정보를 제출하거나 검색, 검색 또는 관련 콘텐츠를 시청할 때 전화를 걸 수 있습니다.

예를 들어, 자동차 브랜드 폭스바겐은 검색 광고의 광범위한 도달 범위를 활용하면서 새로운 잠재 고객을 확보하고자 했습니다. 폭스바겐은 기존 전략에 효과 극대화 캠페인을 통합하여 모든 Google Ads 채널에서 브랜드 인지도를 높였습니다. 그 결과, 다른 캠페인 유형을 사용할 때보다 효과 극대화 캠페인을 사용했을 때 잠재 고객 1인당 비용이 21% 절감되었습니다.
성과 측정 자동화

구글애드_측정 발표

1. Google Ads 효과 측정 간소화 및 자동화

Google Ads의 효과 측정 방식을 간소화하고 자동화하는 업데이트는 광고 설정 과정을 획기적으로 줄여줍니다. 계정 수준에서 강화된 전환 제어 기능을 통해 Google Ads 설정을 간편하게 관리할 수 있습니다. 향후에는 Search Ads 360에서도 강화된 전환 기능을 사용할 수 있도록 확대할 예정입니다. 또한, 전환을 기반으로 한 잠재고객 목록 생성 과정을 단순화하여 효과 측정 및 자사 데이터 활용도를 높일 수 있습니다. 기존에는 복잡한 과정을 거쳐야 했던 잠재고객 목록 생성을, 이제는 계정 설정에서 간단하게 체크박스 하나만 선택하면 목표 고객 매칭 기능을 통해 손쉽게 잠재고객을 생성할 수 있습니다. 이는 광고 운영자가 시간과 노력을 절약하고, 더욱 전략적인 캠페인 운영에 집중할 수 있도록 돕습니다. 자동화된 기능들은 데이터 기반 의사 결정을 용이하게 하고, 궁극적으로 광고 성과 향상에 기여할 것입니다. 예를 들어, 특정 제품 구매자를 타겟으로 하는 잠재고객을 생성하여 리마케팅 캠페인을 운영하거나, 유사한 특성을 가진 새로운 고객을 발굴하는 데 활용할 수 있습니다. 이러한 간소화된 기능들을 통해 광고주는 더욱 효율적으로 광고 예산을 배분하고, 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.

2. 가치 중심 효과 측정 및 최적화

단순한 전환 추적을 넘어, 고객 생애 가치나 수익과 같은 구체적인 목표를 기준으로 전환에 고유한 가치를 부여하여 최적화하는 ‘가치 중심 효과 측정’이 중요합니다. 특히 온라인 판매에서 각 전환의 가치를 쉽게 업데이트할 수 있도록 다양한 방식을 지원합니다. 전환 가치 계산에 시간이 오래 걸리거나 일부 전환이 오프라인에서 발생하는 경우, 이 기능은 더욱 유용합니다. 가치 기반 입찰 전략을 사용하는 경우, 스마트 자동 입찰 모델은 조정된 가치를 활용하여 광고 투자 수익률을 높이는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 고객의 재구매율이 높은 제품에 더 높은 가치를 부여하거나, 특정 프로모션 기간 동안 발생한 전환에 추가적인 가치를 부여할 수 있습니다. 이러한 방식으로 광고 캠페인을 최적화하면, 단순히 전환 수 증가뿐만 아니라 실질적인 수익 증대에 기여할 수 있습니다. 가치 중심 효과 측정은 광고 운영자가 비즈니스의 장기적인 성장 목표에 더욱 부합하는 캠페인을 설계하고 운영할 수 있도록 지원합니다.

3. 데이터 기반 기여 모델 및 교차 채널 가치 측정

Google Analytics 4의 데이터 기반 기여 모델을 Google Ads로 가져오는 기능을 통해, 각 터치포인트의 가치를 정확하게 측정하고 진정한 교차 채널 가치 입찰을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 효과를 개선하고 측정 정확도를 높여 더 현명한 지출 결정을 내릴 수 있습니다. 효과 측정의 궁극적인 목표는 마케팅 투자를 최대한 활용하는 데 있습니다. 예를 들어, 고객이 광고를 클릭하기 전에 여러 번 웹사이트를 방문하거나 소셜 미디어 채널을 통해 제품 정보를 확인했을 경우, 각 터치포인트가 전환에 기여한 정도를 정확하게 파악할 수 있습니다. 이러한 정보를 바탕으로 광고 예산을 채널별로 최적화하고, 고객 여정 전반에 걸쳐 일관된 메시지를 전달할 수 있습니다. 데이터 기반 기여 모델은 광고 운영자가 전체적인 시각에서 마케팅 성과를 분석하고, 더욱 효과적인 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다.

구글애드_광고 퍼포먼스 최대화에 대한 심층 분석

1. 효과 최대화 캠페인의 발전과 성과

올해는 효과 최대화 캠페인이 괄목할 만한 성장을 이룬 해입니다. Google은 캠페인 수준의 브랜드 제외, 계정 수준의 부정 키워드, 페이지 피드 등 다양한 검색 관련 기능을 추가하여 사용자의 편의성을 높였습니다. 이러한 노력은 데이터로도 입증됩니다. 평균적으로 기업들은 효과 최대화 캠페인을 사용한 후, 전환당 비용은 비슷한 수준을 유지하면서 전환 횟수를 18%나 증가시켰습니다. 이는 지난 18개월 동안 5%나 상승한 수치이며, 앞으로도 더욱 성장할 가능성을 보여줍니다. Google은 앞으로 더 많은 Google AI 기반 마케팅 솔루션을 출시하여, 사용자들이 효과 최대화 캠페인을 통해 비즈니스 목표를 달성하고, 캠페인 설정 과정을 최적화하며, 새로운 유형의 실험을 실행하고, 더 심층적인 보고서와 데이터 인사이트를 얻을 수 있도록 지원할 예정입니다. 궁극적으로 Google은 효과 최대화 캠페인을 통해 사용자들이 더욱 효율적이고 효과적인 마케팅 활동을 수행할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이러한 기능 개선과 AI 기술의 발전은 마케터들이 끊임없이 변화하는 시장 환경에 발맞춰 성공적인 캠페인을 구축하고, 비즈니스 성장을 이끌어내는 데 중요한 역할을 할 것입니다. Google은 앞으로도 사용자들의 의견을 경청하고, 기술 혁신을 통해 효과 최대화 캠페인을 더욱 발전시켜 나갈 것입니다.
https://www.thinkwithgoogle.com/intl/ko-kr/

2. 전환 목표 설정 및 최적화

고객 확보부터 유지에 이르기까지, 고객 생애 주기 여정의 각 단계에서 수익 창출 및 수익성을 극대화하는 것이 중요한 과제입니다. 이를 위해 설정하는 전환 목표는 이러한 비즈니스 목표와 직접적으로 연결되어야 합니다. 실제로 적절한 전환 목표를 설정하는 것은 AI 기반 광고를 제어하고 안내하여 원하는 목표를 달성하는 데 매우 중요합니다. Google은 예상되는 생애 가치가 높은 고객을 타겟팅할 수 있도록 “신규 고객 확보” 목표를 강화할 것입니다. 또한 가장 가치 있는 기존 고객과 연결하여 유지율을 높일 수 있도록 새로운 “재참여” 목표를 추가할 예정입니다. 퍼스트 파티 데이터를 Google AI 기반 광고와 결합하여 활용하면, 이러한 새로운 기능은 가장 가치 있는 고객을 확보하고 유지함으로써 더 나은 비즈니스 성과를 달성하는 데 도움이 될 것입니다. 곧 Google Ads 인터페이스에서 대량 추가 기능을 사용하거나 Google Ads API를 통해 이러한 최적화 목표를 설정하고 관리할 수 있게 될 것입니다. 궁극적으로 이러한 개선 사항은 마케터가 고객 생애 주기 전반에 걸쳐 더 효과적으로 참여하고, 비즈니스 성장을 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.
https://developers.google.com/google-ads/api/docs/start

3. AI 기반 광고 소재 도구 및 캠페인 제작 간소화

고객과의 지속적인 관계는 강력한 반향을 불러일으키는 광고 소재에서 시작됩니다. Google은 Google AI 기반 광고 솔루션을 활용하여 새로운 고품질 광고 소재(텍스트, 이미지, 동영상 포함)를 쉽게 선택하고 생성할 수 있도록 지원하는 새로운 광고 소재 도구를 소개합니다. 비즈니스에 대한 몇 가지 세부 정보를 제공하면 다양한 소재 에셋 옵션을 얻고 이를 캠페인에 쉽게 추가할 수 있습니다. 또한, 이미지의 저해상도 문제를 자동으로 수정하거나 이미지에서 텍스트를 빠르게 제거하여 제품에 집중할 수 있도록 소재 에셋을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 캠페인 제작 프로세스를 가속화하기 위해 캠페인 제작 방식도 간소화할 예정입니다. Google은 업로드해야 하는 정보의 양을 줄이기 위해 제안된 예산 및 일일 예산을 포함하여 더 많은 캠페인 정보를 미리 채울 것입니다. 미리 채워진 정보는 웹사이트, 이전 캠페인 및 Google이 가장 효과적이라고 예상하는 캠페인 설정에서 가져옵니다. 이러한 요소는 비즈니스에 가장 적합한 요소에 따라 언제든지 변경할 수 있습니다. 또한 입찰 전략 및 타겟팅 제안과 같은 설정 프로세스에서 제안을 제공하는 기능도 추가할 예정입니다. 이러한 제안을 따르면 캠페인이 시작되기 전에 최적의 상태에 도달하는 데 도움이 될 수 있습니다.

구글애드_월드 휠은 Google Ads로 더 많은 리드를 생성합니다

1. 무장애 여행 서비스의 시작과 도전

무장애 여행 서비스는 한 통의 이메일에서 시작되었다. 휠체어 사용자였던 창업자는 친구로부터 함께 여행을 떠나자는 제안을 받았고, 이 경험은 그의 인생에 깊은 영향을 미쳤다. 그는 이러한 기회를 다른 사람들에게도 제공하고자 무장애 여행 서비스를 시작하게 되었다.

초기 단계에서 가장 큰 도전은 새로운 고객을 찾는 것이었다. 무장애 여행은 일반적인 여행 상품과는 달리 특별한 요구사항을 충족해야 했기 때문에, 고객의 신뢰를 얻고 그들의 구체적인 필요를 파악하는 것이 중요했다. 고객의 신뢰를 얻기 위해, 회사는 무장애 여행에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 개인 맞춤형 서비스를 제공하고자 노력했다. 휠체어 접근이 가능한 숙소, 교통편, 관광 명소 등을 꼼꼼하게 조사하고, 고객의 건강 상태와 선호도를 고려하여 최적의 여행 계획을 수립했다. 이러한 노력은 점차 고객들의 입소문을 통해 알려지기 시작했고, 회사는 점차 성장해 나갈 수 있었다. 또한 무장애 여행에 대한 사회적 인식을 높이기 위해 다양한 홍보 활동을 전개했다. 장애인 단체와 협력하여 무장애 여행의 필요성을 알리고, 여행 박람회에 참가하여 무장애 여행 상품을 소개했다. 이러한 활동은 무장애 여행에 대한 관심을 높이는 데 기여했으며, 새로운 고객을 유치하는 데에도 도움이 되었다.

2. Google Ads를 활용한 마케팅 전략

무장애 여행 서비스를 제공하는 데 있어 Google Ads는 중요한 역할을 수행했다. Google Ads를 통해 무장애 여행 서비스를 적극적으로 검색하는 고객에게 직접적으로 다가갈 수 있었기 때문이다. 특히 Google Ads의 AI 기반 솔루션은 적합한 잠재 고객을 정확하게 타겟팅하고, 예약 전환율을 높이는 데 큰 도움이 되었다.

회사는 Google Ads를 통해 다양한 마케팅 캠페인을 진행했다. 휠체어 사용자, 고령자, 장애인 등 다양한 타겟 고객층을 설정하고, 그들의 관심사와 필요에 맞는 광고 문구를 제작했다. 예를 들어, 휠체어 사용자를 위한 광고에는 “휠체어로 편안하게 여행하세요”와 같은 문구를 사용하고, 고령자를 위한 광고에는 “편안하고 안전한 여행을 보장합니다”와 같은 문구를 사용하는 방식이었다. 또한, Google Ads의 다양한 광고 형식(텍스트 광고, 이미지 광고, 동영상 광고 등)을 활용하여 고객의 시선을 사로잡는 광고를 제작했다. 이러한 노력은 Google Ads 캠페인의 효율성을 높이는 데 기여했으며, 더 많은 고객을 웹사이트로 유도할 수 있었다. 뿐만 아니라, 회사는 Google Ads의 전환 추적 기능을 활용하여 광고 캠페인의 성과를 측정하고 분석했다. 이를 통해 어떤 키워드가 가장 효과적인지, 어떤 광고 문구가 가장 많은 클릭을 유도하는지 등을 파악하고, 광고 캠페인을 지속적으로 개선해 나갔다.

Google Ads 고객센터

3. 고객 데이터 활용 및 성과 향상

회사는 고객 데이터 강화를 위한 전환 추적 기능을 적극적으로 활용했다. HubSpot과의 통합을 통해 고객 여정 전반을 심층적으로 분석할 수 있게 되었고, 이는 고객 개인 정보 보호를 강화하면서도 서비스 품질을 향상시키는 데 기여했다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 고객 만족도를 높이고, 궁극적으로 고객 기반을 확대하는 데 도움이 되었다.

Google Ads와 HubSpot 데이터를 통합한 이후, 회사는 예약 건수가 65%나 증가하는 놀라운 성과를 거두었다. 회사는 올해 예약 건수가 작년의 5배까지 증가할 것으로 예상하고 있다. 이러한 성과는 Google Ads를 통해 구현한 잠재 고객 확보 전략 덕분이라고 분석했다. 이전에는 3명의 직원으로 시작하여 모험 여행 경험을 공유하는 작은 조직이었지만, 현재는 전 세계 40명 이상의 직원을 둔 회사로 성장했다. 이들은 모든 사람이 세계를 자유롭게 여행할 수 있도록 돕는다는 사명감을 가지고 있다. 전 세계적으로 100만 명 이상의 사람들이 여행 중 이동의 어려움을 겪고 있으며, 회사는 이러한 어려움을 해결하고 모든 사람이 여행을 즐길 수 있도록 지원하는 데 중요한 역할을 수행하고 있다.

HubSpot 마케팅 자동화

Extract Text From Images & PDFs Using AI (n8n tutorial)

1. AI 에이전트의 개요 및 작동 방식

이 AI 에이전트는 텔레그램 메시지를 활용하여 영수증 및 송장 정보를 처리하고, 이를 구글 시트에 체계적으로 정리하는 것을 목표로 합니다. 텔레그램을 통해 PDF 형식의 송장과 이미지 형식의 영수증을 받으면, AI 에이전트는 각 파일 형식에 맞는 도구를 호출하여 필요한 정보를 추출합니다. 이미지 영수증에서는 이미지에서 텍스트를 추출하는 OCR(광학 문자 인식) 기술을 사용하여 데이터를 얻고, PDF 송장에서는 PDF 파싱 기술을 통해 텍스트 정보를 추출합니다. 이렇게 추출된 정보는 구글 시트에 항목별로 정리되어 업로드됩니다.

AI 에이전트의 핵심은 메시지를 수신하고, 문서 또는 이미지 처리에 적합한 도구를 선택하여 데이터를 추출하는 데 있습니다. 예를 들어, PDF 문서를 받으면 PDF 처리 도구를 호출하고, 이미지 영수증을 받으면 이미지 처리 도구를 호출합니다. 각 도구는 필요한 정보를 추출하여 구글 시트에 저장합니다. AI 에이전트는 단순히 텍스트 메시지만 처리하는 것이 아니라, 파일 메시지, 즉 PDF나 이미지 파일 형태로 전달되는 정보를 처리하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 사용자는 텔레그램을 통해 영수증과 송장을 간편하게 전송하고, AI 에이전트가 자동으로 데이터를 추출하여 구글 시트에 정리함으로써 업무 효율성을 높일 수 있습니다. AI 에이전트는 사용자가 원하는 특정 정보를 추출하여 구글 시트에 채울 수 있도록 설계되었으며, 여러 줄의 항목이 있는 경우에도 각 항목을 개별적으로 처리하여 구글 시트에 정확하게 반영합니다.

2. NADN을 이용한 AI 에이전트 구축 및 활용

NADN 플랫폼을 사용하여 AI 에이전트를 구축하는 과정은 크게 세 가지 워크플로우로 구성됩니다. 첫 번째는 텔레그램 메시지를 수신하고 처리하는 메인 AI 에이전트 워크플로우입니다. 두 번째는 이미지 형식의 영수증을 처리하는 워크플로우이고, 세 번째는 PDF 문서를 처리하는 워크플로우입니다. NADN은 다양한 메시징 플랫폼과의 연동을 지원하므로, 텔레그램 외에도 WhatsApp, Twilio(문자 메시지 플랫폼), 심지어 Siri와 같은 음성 인식 시스템을 활용하여 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 하지만 이 튜토리얼에서는 가장 간편하게 설정할 수 있는 텔레그램을 사용합니다.

텔레그램을 트리거로 사용하여 메시지를 수신하면, AI 에이전트는 메시지 유형에 따라 적절한 도구를 선택합니다. 이때, AI 에이전트가 텔레그램 계정에 접근하여 메시지를 수신할 수 있도록 텔레그램 credentials을 설정해야 합니다. NADN의 공식 문서를 참고하여 봇 파더(BotFather)와의 채팅을 통해 텔레그램 봇을 생성하고, 봇 토큰을 발급받아 NADN에 등록해야 합니다. 텔레그램 봇을 생성한 후, 해당 봇과의 채팅을 시작하면 NADN에서 메시지를 수신할 수 있습니다. 특히, AI 에이전트는 텍스트 메시지뿐만 아니라 PDF, 이미지 등의 파일 메시지를 처리하는 데 중점을 둡니다. 파일 메시지를 처리하기 위해서는 파일 ID를 추출하여 해당 파일을 다운로드하고, 파일 형식에 맞는 도구를 사용하여 데이터를 추출해야 합니다.

3. AI 에이전트의 지능적인 도구 선택 및 프롬프트 설정

AI 에이전트의 핵심 기능 중 하나는 적절한 도구를 선택하여 작업을 수행하는 것입니다. AI 에이전트는 마치 인간의 두뇌처럼 작동하여 메시지를 이해하고, 과거 메시지 이력을 바탕으로 적절한 도구를 선택합니다. 예를 들어, 이미지 영수증을 받으면 이미지 처리 도구를 선택하고, PDF 송장을 받으면 PDF 처리 도구를 선택합니다. 이때, AI 에이전트에게 적절한 프롬프트를 제공하여 어떤 도구를 사용해야 하는지 명확하게 지시해야 합니다.

프롬프트는 AI 에이전트에게 특정 작업을 수행하도록 지시하는 명령어입니다. 예를 들어, “문서 처리 도구를 호출하여 PDF 문서에서 OCR을 수행하십시오.” 또는 “이미지 처리 도구를 호출하여 이미지에서 OCR을 수행하십시오.”와 같은 프롬프트를 사용할 수 있습니다. AI 에이전트는 프롬프트를 기반으로 적절한 도구를 선택하고, 작업을 수행합니다. AI 에이전트는 챗 모델, 메모리, 도구와 같은 구성 요소를 가지고 있습니다. 챗 모델은 메시지를 이해하고 응답을 생성하는 역할을 하고, 메모리는 과거 메시지 이력을 저장하여 AI 에이전트가 문맥을 파악할 수 있도록 돕습니다. 도구는 이미지 처리, PDF 처리 등 특정 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

4. PDF 파일 처리를 위한 서브 플로우 구축 및 데이터 추출

PDF 파일 처리 서브 플로우는 메인 AI 에이전트로부터 호출되어 PDF 문서에서 데이터를 추출하는 역할을 수행합니다. 이 서브 플로우는 먼저 메인 AI 에이전트로부터 파일 ID와 메시지를 입력받습니다. 파일 ID는 다운로드할 PDF 파일의 식별자이고, 메시지는 PDF 파일 처리와 관련된 지시 사항입니다. 서브 플로우는 입력 데이터를 기반으로 텔레그램에서 해당 PDF 파일을 다운로드합니다. 다운로드된 PDF 파일은 텍스트로 변환되어야 AI 에이전트가 데이터를 추출할 수 있습니다. 이를 위해 “Extract from PDF”와 같은 OCR 도구를 사용하여 PDF 파일의 텍스트를 추출합니다.

OCR 도구를 통해 추출된 텍스트는 비정형 데이터 형태를 띄게 됩니다. 비정형 데이터는 일정한 형식이 없는 텍스트 덩어리를 의미하며, AI 에이전트가 필요한 정보를 추출하기 어렵습니다. 따라서 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환하는 과정이 필요합니다. 정형 데이터는 특정 필드에 맞춰 체계적으로 정리된 데이터를 의미합니다. 예를 들어, 송장 번호, 송장 날짜, 청구 정보, 품목 목록 등이 정형 데이터에 해당합니다. 비정형 데이터를 정형 데이터로 변환하기 위해 OpenAI와 같은 자연어 처리 모델을 사용합니다. 자연어 처리 모델은 텍스트를 이해하고 필요한 정보를 추출하는 데 사용됩니다. OpenAI 모델에게 적절한 프롬프트를 제공하여 PDF 문서에서 송장 번호, 송장 날짜, 품목 목록 등의 정보를 추출하도록 지시할 수 있습니다.

5. OpenAI를 활용한 정형 데이터 추출 및 구글 시트 연동

OpenAI 모델은 입력된 텍스트를 기반으로 JSON 형식의 정형 데이터를 생성합니다. JSON(JavaScript Object Notation)은 데이터를 효율적으로 표현하고 교환하기 위한 텍스트 기반의 데이터 형식입니다. AI 에이전트는 JSON 데이터를 쉽게 파싱하고 필요한 정보를 추출할 수 있습니다. JSON 데이터는 키-값 쌍으로 구성되어 있으며, 각 키는 추출할 정보의 유형을 나타내고, 값은 해당 정보의 실제 값을 나타냅니다. 예를 들어, {“invoice_number”: “12345”, “invoice_date”: “2024-07-26”}와 같은 JSON 데이터는 송장 번호가 “12345”이고, 송장 날짜가 “2024-07-26″임을 나타냅니다.

AI 에이전트는 추출된 JSON 데이터를 구글 시트에 저장하여 데이터를 체계적으로 관리할 수 있습니다. 이를 위해 “Append Row”와 같은 구글 시트 연동 도구를 사용합니다. AI 에이전트는 JSON 데이터에서 각 필드에 해당하는 값을 추출하여 구글 시트의 해당 열에 입력합니다. 예를 들어, “invoice_number” 키에 해당하는 값은 “송장 번호” 열에 입력하고, “invoice_date” 키에 해당하는 값은 “송장 날짜” 열에 입력합니다. 구글 시트에 저장된 데이터는 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 재무 보고서를 생성하거나, 송장 지불 현황을 추적하거나, 고객 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

6. 이미지 파일 처리를 위한 워크플로우 및 문제 해결

이미지 파일 처리 워크플로우는 PDF 파일 처리 워크플로우와 유사하지만, 이미지 파일의 특성을 고려하여 몇 가지 추가적인 단계를 포함합니다. 이미지 파일 처리 워크플로우는 먼저 메인 AI 에이전트로부터 파일 ID와 메시지를 입력받습니다. 그런 다음, 텔레그램에서 해당 이미지 파일을 다운로드합니다. 이미지 파일은 텍스트로 변환되어야 AI 에이전트가 데이터를 추출할 수 있습니다. 이를 위해 OCR 도구를 사용하여 이미지 파일의 텍스트를 추출합니다.

하지만 텔레그램에서 다운로드한 이미지 파일은 MIME 타입 문제로 인해 OpenAI에서 직접 분석할 수 없는 경우가 있습니다. MIME 타입은 파일의 형식을 나타내는 문자열이며, OpenAI는 특정 MIME 타입의 이미지 파일만 처리할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 “Edit Image”와 같은 이미지 처리 도구를 사용하여 이미지 파일의 MIME 타입을 변경합니다. 이미지 처리 도구는 이미지 파일의 내용을 변경하지 않고 MIME 타입만 변경하므로, 데이터 손실 없이 OpenAI에서 분석할 수 있도록 이미지를 준비할 수 있습니다. MIME 타입이 변경된 이미지 파일은 OpenAI 모델을 사용하여 텍스트를 추출하고, JSON 형식의 정형 데이터로 변환합니다. 마지막으로, 추출된 JSON 데이터를 구글 시트에 저장하여 데이터를 체계적으로 관리합니다.

7. AI 에이전트의 확장 가능성 및 다양한 활용 방안

이 AI 에이전트는 다양한 파일 형식을 처리할 수 있도록 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 워드 문서, 엑셀 파일, 텍스트 파일 등 다양한 형식의 파일을 처리할 수 있도록 새로운 도구를 추가할 수 있습니다. 또한, 추출된 데이터를 구글 시트 외에도 다양한 시스템과 연동할 수 있습니다. 예를 들어, 퀵북 온라인과 같은 회계 소프트웨어와 연동하여 자동으로 송장 정보를 입력하거나, Gmail과 연동하여 추출된 데이터를 이메일로 전송할 수 있습니다.

AI 에이전트는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 회계 업무 자동화, 고객 데이터 분석, 재무 보고서 생성 등에 활용할 수 있습니다. AI 에이전트를 통해 기업은 업무 효율성을 높이고, 인적 오류를 줄이며, 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AI 에이전트 구축에 필요한 모든 청사진은 무료로 제공되므로, 누구나 쉽게 AI 에이전트를 구축하고 활용할 수 있습니다. 또한, AI 자동화 여정에 대한 추가적인 도움이나 자료가 필요한 경우, NADN 커뮤니티에 참여하여 다양한 정보와 지원을 얻을 수 있습니다. NADN 커뮤니티에서는 NADN, GHL, Make.com 등 다양한 자동화 도구에 대한 정보와 자료를 제공하며, 매주 그룹 콜을 통해 사용자들의 질문에 답변하고 문제 해결을 돕습니다.

I Just Built An AI Agent Clone Of Myself (n8n)

1. AI 에이전트 복제본 생성 개요

이 비디오에서는 NAND와 Eleven Labs를 결합하여 자신만의 AI 에이전트 복제본을 만드는 방법을 설명합니다. NAND는 자동화와 AI 에이전트 기능을 제공하고, Eleven Labs는 음성 복제 기능을 제공합니다. 이 튜토리얼에서는 텔레그램을 트리거로 사용하여 메시지를 수신하면 AI 에이전트가 작동하도록 설정합니다. 하지만 WhatsApp, Twilio, Siri 등 다양한 트리거를 사용할 수 있습니다. 핵심은 NAND의 텔레그램 통합을 설정하고 Botfather를 통해 텔레그램 봇을 생성하여 액세스 토큰을 얻는 것입니다. 액세스 토큰은 NAND 워크플로우 내에서 텔레그램과의 연결을 설정하는 데 사용됩니다.

2. 텔레그램 트리거 설정 및 스위치 문 사용

워크플로우를 시작하려면 텔레그램에서 메시지를 수신하는 트리거를 생성해야 합니다. 텔레그램 트리거를 설정하려면 Botfather와 대화를 시작하고 봇을 생성하여 액세스 토큰을 받아야 합니다. 그런 다음 액세스 토큰을 사용하여 NAND에서 텔레그램과의 연결을 설정합니다. 연결이 설정되면 스위치 문을 사용하여 오디오 메시지와 텍스트 메시지를 구분합니다. 오디오 메시지는 텍스트 필드가 비어 있는 반면, 텍스트 메시지는 텍스트 필드에 내용이 포함됩니다. 스위치 문을 통해 메시지 유형에 따라 워크플로우의 다른 경로로 메시지를 보낼 수 있습니다.

3. 오디오 메시지 처리 및 텍스트 변환

오디오 메시지를 처리하려면 먼저 텔레그램에서 파일 ID를 사용하여 오디오 파일을 다운로드해야 합니다. 그런 다음 OpenAI를 사용하여 음성을 텍스트로 변환합니다. OpenAI 통합을 사용하려면 API 키가 필요하며, 이는 OpenAI 플랫폼에서 얻을 수 있습니다. OpenAI API를 사용하려면 계정에 최소 5달러를 충전해야 합니다. 텍스트 메시지의 경우, 메시지 텍스트를 새로운 필드에 저장합니다.

4. 메시지 병합 및 AI 에이전트 통합

오디오 메시지와 텍스트 메시지를 처리한 후에는 병합 단계를 사용하여 두 메시지를 다시 결합합니다. 병합 단계는 텍스트 키를 기반으로 작동하며, 오디오 메시지에서 변환된 텍스트와 원래 텍스트 메시지를 모두 동일한 키 아래에 병합합니다. 그런 다음 병합된 텍스트를 AI 에이전트에 전달합니다. AI 에이전트를 설정할 때는 올바른 프롬프트와 세션 ID를 설정해야 합니다. 기본적으로 AI 에이전트는 NAND의 기본 채팅 위젯에서 메시지를 수신할 것으로 예상하지만, 텔레그램을 사용하므로 텔레그램 트리거에서 채팅 ID를 매핑해야 합니다. 또한 AI 에이전트의 메모리를 설정하여 이전 메시지를 기억하도록 할 수 있습니다.

5. 음성 복제 및 텔레그램으로 응답 전송

AI 에이전트에서 응답을 생성한 후에는 Eleven Labs를 사용하여 텍스트를 음성으로 변환해야 합니다. Eleven Labs에는 NAND 통합 기능이 없으므로 HTTP 요청을 사용하여 Eleven Labs API와 직접 통합해야 합니다. Eleven Labs에서 음성 복제본을 만들려면 Eleven Labs 계정이 필요하며, 유료 플랜이 필요할 수도 있습니다. Eleven Labs API를 사용하려면 API 키와 음성 ID가 필요합니다. Eleven Labs API에 대한 HTTP POST 요청을 설정하고 API 키와 음성 ID를 헤더에 추가하고 텍스트를 본문에 추가합니다. 그런 다음 Eleven Labs에서 생성된 오디오 파일을 텔레그램으로 다시 전송합니다. 텔레그램으로 오디오 파일을 전송하려면 채팅 ID, 바이너리 파일, 파일 제목을 지정해야 합니다. 또한 JSON 데이터를 텔레그램으로 전송하기 전에 JSON.stringify() 함수를 사용하여 텍스트로 변환해야 합니다. 마지막으로, 생성된 음성 응답을 텔레그램을 통해 사용자에게 보냅니다.