머신러닝이 퍼포먼스 마케터를 대체할까요?

시작하기 전에, 맥락이 제가 이 질문을 하는 이유를 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 저는 경력 동안 퍼포먼스 마케팅에 상당한 시간을 보냈습니다. 제가 시작했을 때 Google Adwords가 지금과 완전히 달랐던 것을 아직도 기억합니다. 예를 들어, 키워드 클릭률이 0.5% 미만이면 키워드가 "비활성"이 되었고 비활성 키워드를 복구하는 것은 극도로 어렵거나(또는 불가능)했습니다.

Facebook은 같은 해에 설립되었으므로 아직 Facebook 광고는 없었습니다. :D

2022년으로 빠르게 넘어오면, 머신러닝이 Google과 Meta 광고 플랫폼(그리고 Amazon 등 다른 많은 플랫폼)의 중심에 있습니다. 두 회사 모두 계정 설정 단순화(머신에 더 많은 데이터를 제공), 다양한 크리에이티브 세트(형식과 개념 모두), 그리고 물론 광고주가 관심을 가지는 결과 신호(즉, 전환)를 머신에 제공하기 위한 사이트 태깅/Conversion API를 주장하고 있습니다.

각 오디언스 세그먼트에 맞는 관련 크리에이티브를 맞춤화하기 위해 세분화된 검색 캠페인 구조나 디스플레이 캠페인 구조를 설정해야 했던 시대는 지났습니다. 이제는 대신 하나의 캠페인만 설정하고(Google의 Performance Max의 경우), 머신이 자동으로 적합한 인벤토리 소스(검색, YouTube, Gmail 등)를 찾고 오디언스에게 최적의 크리에이티브를 제공합니다(반응형 광고 형식을 통해). 입찰 최적화는 각 플랫폼이 제공하는 적합한 기성 입찰 전략을 통해 자동으로 이루어집니다. 캠페인 간 예산 최적화도 반자동으로 이루어질 수 있습니다.

그러면 하루 종일 뭘 하나요? :D 엑셀 보고서 작성? :P

머신러닝은 그저 도구일 뿐입니다

네, 강력한 도구이지만 궁극적으로 도구입니다. 이것은 머신이 무엇이 당신의 비즈니스에 좋은지 모른다는 것을 의미합니다. (여기서 잠깐 멈춰봅시다.)

머신은 당신이 설정한 결과(전환 또는 ROI)를 적절한 효율 수준에서 달성하는 데 놀라울 정도로 뛰어납니다. 하지만, 그 목표를 달성하는 것이 당신의 비즈니스에 적합한지는 모릅니다.

Google Ads나 Meta 광고, 또는 애초에 광고를 운영해야 하는지조차 모릅니다.

머신은 많은 것을 모릅니다.

• 당신의 브랜드나 잠재 고객을 모릅니다.
• 잠재 고객이 왜 경쟁사 대신 당신의 브랜드를 선택하는지 모릅니다.
  • 많은 양의 훈련 데이터 없이는 잠재 고객을 위한 매력적인 메시지나 랜딩 페이지 경험을 만들 수 없습니다.
• 광고 운영이 비즈니스에 증분적 매출을 가져오는지 모릅니다.
  • 증분적 매출은 광고를 운영하지 않으면 발생하지 않았을 매출입니다.
  • 잠재적으로, 머신은 단일 채널에서의 증분적 매출이나 전환은 알 수 있지만 비즈니스 전체 수준에서는 아닙니다.

폐쇄형 생태계가 머신을 제한합니다.

머신은 Google 생태계, Meta 생태계, Amazon이나 TikTok의 생태계 등 내에서 최적화하는 데는 놀라운 일을 할 수 있지만, 이들을 횡단해서는 못합니다. 소비자 개인정보 보호에 대한 관심을 고려하면 이 사실은 곧 바뀔 가능성이 낮습니다.

이것은 인간이 어디에서 광고를 운영하고 각 폐쇄형 생태계 내에서 얼마를 쓸지를 결정한다는 것을 의미합니다.

향후 3-5년

그래서 적어도 현재로서는, 제 직업이 머신에 의해 대체될 것을 걱정하지 않습니다. 향후 3-5년 안에는 아닙니다. 하지만 비즈니스에 더 많은 가치를 계속 제공하는 방법에 대해 관심을 가져야 합니다. 예를 들어, 다음에 대해 계속 걱정하고/배워야 합니다:

• 브랜드와 잠재 고객 알기.

• 회사가 가지고 있거나 가지고 있지 않은 power 이해하기.

• 광고를 운영하는 것이 의미가 있는지?

• 광고가 필요하다면, 광고의 증분적 비즈니스 영향을 어떻게 평가할 수 있는지? 여기서 핵심 키워드는 증분적입니다.

  • 비즈니스에 대한 영향은 짧은 기간(3개월 이내)이나 장기간(수년)에 걸쳐 발생할 수 있으므로, 다른 측정 솔루션이 필요합니다.

• 퍼포먼스 마케팅에서 머신이 성공할 수 있도록 어떻게 설정하는가?

  • 전 세계의 다양한 개인정보 보호법과 규정을 감안할 때, 사용자 개인정보를 존중하고, 법을 따르며, 머신이 성공하는 데 필요한 신호를 제공하는 프레임워크는 무엇인가?
    • 퍼포먼스 마케터가 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 광고 플랫폼에 다시 보내던 시대는 지났습니다.
    • 이제, 특정 데이터가 왜 중요한지 또는 수집/사용이 허용되는지에 대해 의도적이어야 합니다. 그리고 올바른 방법으로 머신에 다시 보내는 방법도요.
  • 크리에이티브 메시지와 전반적인 사용자 경험: 형식, 개념, 이미지, 대표성 등의 다양성이 많은 플랫폼이 주장하는 메시지인 것 같습니다.

• 비광고 활동에서 머신이 성공할 수 있도록 어떻게 설정하는가

어떻게 생각하시나요? 퍼포먼스 마케팅에서 머신러닝이 일상 업무를 변화시키는 것을 보고 계시나요? 그렇다면, 앞서 나가기 위해 어떤 역량에 집중하고 계신가요?

감사합니다,

Chandler