퍼포먼스가 우수한 아마존 오디오 캠페인에서 더 자주 사용되는 두 가지 전략
작성자: Michael Wilson, 수석 분석 및 미디어 관리자
퍼포먼스가 우수한 오디오 캠페인에서는 다른 광고주에 비해 아마존 잠재고객 세그먼트를 더 많이 사용하고 캠페인을 더 오래 실행합니다. 분석에 따르면 이러한 영역에서 지원을 늘리면 상세 페이지 조회율을 높이는 데 도움이 됩니다.
스토리 하이라이트:
오디오 고객들은 디스플레이 광고 또는 비디오 광고 캠페인과 달리 구매를 하려면 클릭 한 번 이상의 노력이 필요하기 때문에 오디오 광고의 결과를 측정하는 것은 광고주에게는 어려운 과제일 수 있습니다. 즉, 고객을 유치하려면 광고주는 우선 고객이 실제 구매를 하기 전에 다른 비구매 행동을 수행하도록 동기를 부여해야 합니다. 광고주는 종종 소비자가 먼저 상품 페이지를 보도록 유도하여 이를 시도합니다. 이 기사에서는 오디오 캠페인에 대한 2020 아마존 광고 연구에서 얻은 인사이트를 살펴봅니다. 특히 저희는 퍼포먼스가 우수한 오디오 광고주를 다른 광고주와 차별화하는 행동들을 살펴봅니다.
실행된 노출수와 관련하여 광고 노출 잠재고객의 페이지 조회수를 계산한 DPVR(상세 페이지 조회율)을 기준으로 주요 행동을 수치화합니다. 머신 러닝 알고리즘과 함께 이 메트릭을 사용하여 DPVR을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 인사이트를 파악할 수 있습니다.
자세한 내용은 이 문서의 끝부분에 나와 있는 방법론 섹션을 참조하세요.
1. 퍼포먼스가 우수한 오디오 광고주는 아마존 오디오 잠재고객 세그먼트를 사용할 가능성이 더 높습니다.
인사이트
퍼포먼스가 우수한 오디오 광고주는 다른 광고주에 비해 아마존 라이프스타일 잠재고객 세그먼트(아마존 오디오의 광고 지원 무료 티어에서만 사용 가능)를 사용할 확률이 24% 더 높았습니다. 저희 분석에 따르면 라이프스타일 및 시장 내 오디오 세그먼트는 퍼포먼스가 우수한 오디오 광고주가 가장 흔히 사용하는 잠재고객 세그먼트입니다. 또한 이러한 세그먼트는 도달범위 및 DPVR 측면에서 인구통계 세그먼트보다 퍼포먼스가 더 우수합니다.
권장 사항
아마존 잠재고객은 자체 스트리밍 및 쇼핑 신호를 통해 정보를 받습니다. 오디오 캠페인에 아마존 잠재고객 세그먼트를 사용하는 경우 광고주는 디스플레이 광고나 스폰서 광고에 대해 일반적으로 사용하는 것보다 더 큰 잠재고객에게 다가가는 것을 고려해야 합니다. 또한 ‘AND’ 수식어 대신 ‘OR’ 수식어를 사용함으로써 캠페인 계획에 여러 잠재고객을 추가하여 캠페인 도달범위를 개선하고 최대한 많은 고객에게 메시지를 전달하도록 해야 합니다.
2. 퍼포먼스가 우수한 오디오 캠페인은 더 오랜 기간 동안 실행됩니다.
인사이트
퍼포먼스가 우수한 오디오 광고주들은 다른 광고주에 비해 매달 평균적으로 10일 더 오래 오디오 광고 캠페인을 실행했습니다. 광고주는 캠페인을 더 오래 실행함으로써 고유한 도달범위를 늘릴 수 있습니다. 퍼포먼스가 우수한 캠페인은 더 오랜 기간 실행되었을 뿐만 아니라 고객들이 더 자주 들었습니다(퍼포먼스가 우수한 오디오 광고주는 다른 광고주의 평균 4회의 재생 빈도 제한에 비해 평균 5~6회의 재생 빈도 제한을 사용했습니다).
아마존의 분석에 따르면 퍼포먼스가 우수한 오디오 광고주는 최소 30일의 캠페인 기간 동안 오디오 캠페인을 실행했고 고려도(DPVR) 증진에 도움이 되도록 5배 또는 6배의 재생 빈도 제한을 두고 캠페인을 실행했습니다. 캠페인 실행 기간이 이렇게 긴 것이 중요한 이유는 알고리즘이 캠페인 퍼포먼스를 분석하고 진행 중 및 향후 캠페인의 최적화를 위한 권장 사항을 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있기 때문입니다. 이러한 캠페인과 관련하여 빈도가 높을수록 브랜드 인지도를 개선하는 데 도움이 될 수 있으므로 빈도 역시 중요합니다.
권장 사항
최소 30일 동안 오디오 마케팅 캠페인을 계획하고 최소 5~6배 빈도로 제공합니다. 아마존의 분석에 따르면 가장 높은 DPVR을 보였던 광고주는 이러한 최소 요구 사항을 달성했습니다. 캠페인을 더 효과적으로 계획하고 퍼포먼스를 더 명확하게 파악할 수 있도록 아마존의 Amplifier 보고서와 잠재고객 인사이트를 사용할 수 있는 광고주는 두 리소스를 모두 활용하여 캠페인 퍼포먼스를 모니터링하고 최적화하는 것을 권장합니다.
방법론
이 연구의 방법론은 캠페인 선택, 성공 메트릭 생성, 효과적인 광고 행동 식별, 광고주 순위(광고주를 네 개의 클러스터로 세분화하여 결정) 및 비교 분석의 다섯 가지 요소로 구성되어 성공과 전략 측면에서 퍼포먼스가 가장 우수한 광고주와 가장 저조한 광고주를 구분하는 특성을 파악하도록 했습니다.
저희는 2020년에 176개의 미국 오디오 캠페인을 분석하여 캠페인을 성공적으로 이끄는 데 기여한 가장 효과적인 전략을 파악했습니다. 이 연구에서 선택한 성공 메트릭은 아마존 스토어에서 판매하는 광고주에 대한 DPVR입니다. 그런 다음 이 메트릭을 사용하여 머신 러닝 알고리즘(예: Pearson 상관계수 및 XGBoost) 및 전문가의 권장 사항을 사용하여 기능 가중치를 할당하고 더 높은 DPVR과 연관된 상위 캠페인 행동을 파악했습니다. 상위 캠페인 행동을 파악한 후 고객이 이러한 행동을 수행한 빈도와 고객이 이러한 행동을 가장 적게 수행한 캠페인을 기준으로 캠페인 순위를 매긴 후 이 기사에 이러한 결과를 제공했습니다.
1. 캠페인 선택
2020년에 미국에서 176개의 아마존 오디오 캠페인이 진행되었습니다.
2. 성공 메트릭 생성
성공 메트릭: 누적 순 도달범위, 엔데믹 광고주의 DPVR(상세 페이지 조회율)
3. 효과적인 광고 행동 파악
머신 러닝 알고리즘으로 상위 캠페인 행동 파악
4. 광고주 순위
성공 메트릭을 기준으로 캠페인을 최상위에서 최하위로 순위 매김
5. 광고주 비교
상위 캠페인으로 무엇이 달라졌는지 확인
광고주는 클러스터 전체에 어떻게 분산되어 있나요?
머신 러닝 알고리즘을 사용하여 광고주를 광고 및 리테일 특성에 따라 다른 클러스터로 자동 분류했습니다.
클러스터링은 어떻게 작동하나요?
DPVR을 기반으로 이진 합성 점수를 생성한 뒤 XGBoost 분류자를 적용하여 어떤 특성이 어떤 가중치에서 이러한 분류를 가장 잘 예측하는지 파악했습니다. 특성이란 광고 상품 사용 강도 및 조합, 광고 지원 시기, 타겟팅 전술, 크리에이티브 및 배치, 고객 리뷰 횟수 및 평점, 양질의 상품 페이지를 가진 상품 비율 및 광고에서 프로모션하는 상품 유형과 같은 광고 또는 리테일 행동입니다.
그러고 나서 식별한 특성과 위 가중치를 사용하여 k-medoid 클러스터링 알고리즘을 적용하여 광고주를 클러스터로 분류했습니다. 종합 점수의 구성 요소가 아니라 조치에 따라 광고주를 분류했습니다. 그런 다음에 종합 점수에 따라 내림차순으로 최종 클러스터 순위를 책정했습니다. 클러스터 1은 종합 점수가 가장 높은 가장 성공적인 클러스터이며 클러스터 5는 점수가 가장 저조한 클러스터입니다.