AI로 더욱 정교해진 PPC 보고서의 시대
이제 AI 기술을 활용해 데이터 정확도 향상, 통찰 발굴, 자동화 보고를 구현합니다.
완전하고 고품질의 PPC 데이터 수집
PPC 보고서는 항상 데이터의 불일치와 추적의 불완전함을 주요 문제로 여겨왔습니다. 플랫폼 간의 통일되지 않은 데이터와 프라이버시 규제로 인해 중요한 추적 데이터가 손실되곤 했습니다. AI 기술은 이 같은 문제를 효과적으로 해결하며 데이터를 보완할 수 있습니다.
- 데이터 클린룸(Data Clean Rooms): Amazon Marketing Cloud, Google Ads Data Hub 같은 도구를 활용하면 개인 정보를 침해하지 않고도 여러 채널의 고객 여정을 익명으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 보다 전체적인 퍼포먼스 확인이 가능합니다.
- 모델링된 전환(Modelled Conversions): AI를 활용해 불완전한 추적 데이터를 기반으로 사용자 여정을 예측할 수 있습니다. Smart Bidding 등의 툴은 이러한 방식으로 전환 가능성을 바탕으로 입찰 최적화를 지원합니다.
- 서버 측 태깅(Server-Side Tagging): 회사 서버에서 데이터를 수집, 관리함으로써 쿠키 제한 문제를 회피하고, AI 모델을 위한 정확도를 높일 수 있습니다.
데이터 통찰 확보 및 효과적인 의사결정 실현
대량의 데이터를 분석하는 일은 인간 마케터에게 많은 부담을 줄 수 있습니다. AI는 정교한 패턴과 이상치를 탐지하며 데이터를 보다 손쉽게 다룰 수 있도록 돕습니다.
- 데이터 기반 기여 모델(Data-Driven Attribution Models, DDA): 소비자 여정을 분석하고 여러 접점에서의 크레딧 할당을 자동화하며 마케팅 활동의 효율을 높이는 데 기여합니다.
- 입찰 분석 자동화(GPT Operator 활용): 입찰 정보에 대한 시각화를 자동으로 처리하여 데이터 워크플로우를 간소화하고 분석 보고서를 쉽게 생성합니다.
- 고급 통계 분석: 계절적 변동과 같은 복잡한 분석을 AI로 간단히 처리해 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다.
팀 간 효율적인 결과 공유
다양한 이해 관계자에게 맞춤형 PPC 보고서를 제공하는 작업은 종종 번거로웠지만, AI는 이를 간소화해줍니다.
- LLM 기반 보고 요약: ChatGPT 같은 AI 도구는 다양한 이해 관계자들에게 적합한 설명을 신속히 생성하며 정보 전달 효율성을 높입니다.
- 인터랙티브 대시보드: 실시간으로 성과를 탐색할 수 있는 대시보드를 통해 관리자들은 자주 수동 업데이트할 필요 없이 데이터를 활용할 수 있습니다.
AI로 변화를 선도하는 PPC 보고
AI 기술은 PPC 보고서를 혁신시키고 있습니다. 보다 완전한 데이터를 활용하면서, 마케터들은 깊이 있는 이해를 기반으로 효과적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 이해 관계자들과의 원활한 소통을 통해 협업이 더욱 강화됩니다. AI의 도입은 단순한 기술적 진보를 넘어, 마케팅 업계의 패러다임을 변화시키는 계기가 되고 있습니다.
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