온라인 검색광고 운영 데이터 분석 방법

검색광고(SA, Search Ad)는

검색을 하는 상품에 대한 정보를 노출시켜서 클릭을 유도하는 과정이다.

 

이 간단한 과정에도 수많은 전략과 전술이 존재한다.

사람들이 어떤 키워드로 상품을 주로 검색하는지도 알아야하고 (소파, 쇼파, 1인용소파, 거실소파,..)
성, 연령별로 어떻게 다른지도 알아야 하고, 검색 시기별로 키워드가 어떻게 달라지는지도 알아야 한다.

심지어 소파 상품 하나를 팔아도 사이트로 유입되는 키워드가 비단 소파 종류에만 국한된 것도 아니다.

예를들면, 소파 상품을 클릭하고 구매했지만, 유입 키워드는 그릇, 테이블, 인테리어 등 다양할 수 있다는 얘기다.

그리고 이렇게 유입되는 키워드들은 100개가 될지, 1,000개가 될지, 10,000개가 될지 알 수 없다.

 

개인이 이 모든 키워드들을 매일 일일이 관리할 수 없기 때문에
주로 유입/구매가 일어나는 상위 키워드들을 집중하여 관리하는 전략을 택한다.

 

만약 한 상품에 100개의 유입 키워드가 존재하는데 상위 20개 키워드가 전체 매출의 80%를 담당한다면?
옛날 어떤 어르신의 말처럼 ‘선택’과 ‘집중’을 하는 전략이 효율적이고 효과적일 것이다.

 

이런 계산법이 19세기 말에 발표된 <파레토 법칙 (Pareto’s Law)>이다. 
실제 전세계 인구의 20%가 나머지 80%를 먹여 살린다는(20대 80의 사회), 괴상한 이론도 있다.

 

그런데 이와 반대로,

하위 80% 상품이 상위 20% 상품의 매출을 상회한다는 <롱테일 법칙 (Long Tail)>도 있다.

 

온라인 광고는 어떨까? 상위 20%의 검색 키워드가 전체 매출의 80%를 차지하는가? 
아니 하위 80%에 해당하는 키워드들을 제대로 들여다 보고 관리한 적은 있을까?

 

 

 

 

 

마케팅/광고 시장이 오프라인에서 온라인으로 넘어오면서
전과는 비교도 안 될 정도로 수많은 고객 행동 데이터를 볼 수 있게 되었는데

 

활용 데이터 종류는 더 단촐해졌고 / 분석 과정은 말도 안되게 단순해졌다.

 

활용 데이터의 종류가 단촐해지고 분석 과정이 단순해지려면
훨씬 복잡한 분석과 난해한 해석 과정이 반복적으로 선행되어야 한다.

 

빅데이터의 70~80%가 온라인에서 생성된다고 한다.

그 중 온라인 광고로 축적된 데이터는 온라인에서 생상된 빅데이터 중에서도

아이러니하게 가장 활용이 더딘 분야가 아닌가 싶다.

 

빅데이터 분야로 취업을 하고자 하는 많은 사람들이 이 데이터를 보고 싶어 한다.

온라인 광고 시장이 전체 광고 시장에서 56%를 돌파했다고 하니

이미 많은 부분 개척이 된 상태라 배울게 많을 거라는 착각 때문이다.

 

온라인 광고 분야로 취업을 하고자 하는 많은 사람들도 이 데이터를 보고 싶어 한다.

온라인 광고 데이터를 심도 있게 분석해 광고 방향에 대한 전략적인 제안이 가능할 것이라는

기대를 하기 때문이다.

 

미안한 말이지만, 현실은 그렇지 않다.

그럼에도 현실이 그렇지 않아서 다행인 단 하나의 이유는,

이제 시작인만큼 앞으로 더 커갈 수 있는 잠재력이 높기 때문이다.

 

그래서 우리도 지금 선례를 만들려고 매달리는 중이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

http://bigdata.emforce.co.kr/index.php/2023022001/