AI를 통한 마켓팅 전략, 네이버 키워드 광고 최적화
AI 마켓팅 자동화란?
네이버 키워드 광고는 국내 검색광고 시장에서 가장 중요한 마케팅 도구 중 하나다. 그러나 키워드 광고를 효과적으로 운영하기 위해서는 지속적인 키워드 최적화, 입찰가 조정, 광고 성과 분석 등이 필요하다. 이를 수작업으로 진행할 경우 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라, 최적의 광고 성과를 유지하기도 어렵다.
매일 매일 보고 사람의 감으로 조정하는것이 아니라, AI시대에 걸맞게 데이터 기반으로 자동 조정 하면 어떨까?
(네이버 광고플랫폼에서는 시스템이 조정하도록 API를 열어준다)
마치 주식으로 치면 AI자동 트레이드와 같은 맥락이다.
왜 자동화 해야할까?
네이버 키워드 광고 자동화 시스템은 광고 운영의 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해 필수적이다.
대량의 키워드를 자동으로 관리하여 시간을 절약할 수 있으며, 실시간 입찰가 조정을 통해 최적의 광고 순위를 유지하면서 불필요한 비용을 줄일 수 있다.또한 클릭률(CTR), 전환율(CVR), ROAS (광고대비 리턴효과) 등의 데이터를 분석해 자동으로 광고를 최적화할 수 있어 성과 개선이 가능하다. 검색 트렌드에 따라 유망한 키워드를 자동 추가하고 성과가 낮은 키워드를 제거하는 등 키워드 관리도 효과적으로 수행할 수 있다.
아무튼 사람이 매번 데이터를 확인하고 조절하기는 상당히 귀찮다는 말이다.
믿을만 할까 ?
자동화 시스템은 실시간 데이터 분석을 기반으로 최적의 입찰가를 조정하고, 성과가 낮은 키워드를 제거하며, 유망한 키워드를 추가하는 등의 작업을 수행한다. 이론적으로는 사람이 직접 운영하는 것보다 빠르고 정교하게 광고를 최적화할 수 있다. 하지만 광고의 효과는 단순히 숫자로만 판단할 수 없는 경우가 많다.
예를 들어, 광고 자동화가 ROAS(광고비 대비 매출)를 기준으로 입찰가를 조정한다고 가정했을 때, 특정 키워드가 단기적으로 ROAS가 낮다고 판단되어 삭제될 수 있다. 그러나 해당 키워드는 브랜드 인지도를 높이거나 장기적인 고객 유입에 기여하는 키워드일 수도 있다. 자동화 시스템이 이러한 맥락을 이해하지 못하고 단순한 데이터에 의존한다면, 오히려 중요한 키워드를 놓칠 가능성이 있다.
마케터가 결국 AI가 하는일을 관리감독 하는 것이다.
자동화 시스템이 완전히 광고 운영을 대체하는 것이 아니라, 운영자의 개입을 최소화하면서 효율을 극대화하는 방향으로 설계하는 것이 가장 중요한 전략이다.
어떻게 구현 할까 ?
큐브릭스는, 네이버 키워드 광고 자동화 시스템을 GA(Google Analytics), 네이버 검색광고 API, 네이버 트렌드 API, AI 모델(XGBoost) 을 결합하여 구현하였다.AI 모델은 광고 성과 최적화, 키워드 추천, 입찰 전략 자동화 등 다양한 역할을 수행할 수 있다.
개발자가 아니라면 알아야할건, 홈페이지 와 판매 플랫폼 에대한 데이터수집, 그리고 여러 API를 엮어서 이런 서비스를 제공해줄 업체가 필요하다는 것 이고, 홈페이지와 판매플랫폼을 개발한 개발사가 있다면 데이터 수집의 범위에서 위를 점한다.
우리고객들에게 종합 데이터를 예측하여 제공하고있다.
더, 자세한 내용은 기밀...
우리 고객들은 네이버 광고 원가만 내면 이런 시스템을 제공받도록 만들었다.
고객들이 잘되면 개발사에게도 좋은일 이니, 모두 자동화 시스템을 이용하여, 효율을 찾길 바란다.
