안녕하세요, 오늘은 네이버에서 새롭게 오픈한 광고유형인 ADVoost에 대해서 설명드리려 합니다.

머신러닝을 기반으로 하는 매체들이 전부 그렇지만, 이번 ADVoost의 경우에는 기존 광고들보다 더 러프한 세팅이 가능하게 되었습니다.

집행 시 ADVoost에 태울 예산만 설정하면 타겟과 노출 지면, 심지어 DA에 사용될 소재까지 전부 AI가 담당하기 때문입니다.

하지만 오히려 그 자동화가 더 불안함을 만들기도 합니다.

스스로 간섭할 수 있는 부분이 예산밖에 없다 보니 컨트롤이 불가능할뿐더러 베타 버전이기까지 하니 더욱 고민이 크실 거라고 생각됩니다.

하여 대표님들이 이를 해결하는데 도움이 될 수 있도록 ADVoost 광고의 핵심인 노출 지면, 소재, 타겟팅, 이 세 가지 요소를 중심으로 하나씩 짚어보겠습니다.

1. 수시로 변동되는 노출 지면

ADVoost는 기존 SA와 GFA의 광고 지면을 통합해서 노출되는 구조입니다.

쇼핑검색, 콘텐츠, 뉴스, 상품 추천 등 다양한 네이버의 광고 지면들 중에서 전환 가능성이 높은 곳에 자동으로 노출되는 거죠.

물론 모든 지면에 동시에 나가는 것은 아니고, 상품의 카테고리나 소비자의 반응 데이터를 기반으로 어디에 노출되었을 때 전환율이 높을지를 AI가 판단해, 입찰가와 지면을 조정하게 됩니다.

물론 이 단계까지 진행되려면 머신러닝이 완료되어야 하기 때문에 일정 예산과 시간이 소모되긴 하겠죠.

2. 알아서 제작되는 소재

네이버 GFA 광고를 집행할 때, 분명 가이드에 맞춰서 제작한 소재가 계속해서 반려당했던 경험이 있으실 겁니다.

심지어 퇴근 시간이 겹치면 소재 검수가 다음날로 미뤄지기 때문에 광고 라이브 일정 자체가 늦춰지는 경우도 허다합니다.

ADVoost 광고는 이런 경우가 없습니다.

AI가 직접 쇼핑몰에 등록된 상품 정보를 바탕으로 소재를 만들고, 집행까지 담당하기 때문입니다.

가이드에 맞추면서도 브랜드 감성을 어떻게 담아낼지, 소구점을 뭘로 잡을지 고민할 필요가 없다는 의미입니다.

다만 이 부분은 장점임과 동시에, 어떤 상품이 어떤 소재로 제작될지 알 수 없어 단점이기도 합니다.

3. 전환 중심의 타겟팅

메타의 전환 캠페인과 마찬가지입니다.

ADVoost는 무작정 클릭만 유도하는 게 아닌, 실제로 구매 가능성이 높은 소비자들에게 집중해서 광고를 노출시킵니다.

실질적 전환 데이터를 기반으로 타겟팅과 지면을 학습하고, 최적화하는 구조를 가지고 있다는 의미입니다.

하지만 앞서 말씀드렸던 것처럼 ADVoost 광고가 최적화를 시키려면 데이터를 모으기 위한 머신러닝의 단계가 필요한데, 이 때문에 단기적인 성과를 바라는 광고주님들에게는 어울리지 않습니다.

ADVoost는 확실히 효율적이고, 모든 상품을 디테일하게 보기엔 리소스가 부족한 대표님들에게 좋은 선택지가 될 수 있습니다.

하지만 여기서 발생하는 변수들을 체크하고 더 높은 성과를 만들기 위해서는 반드시 마케터의 주기적인 모니터링이 반드시 필요합니다.

자동화 광고의 핵심은 가만히 내버려 두는 것이 아니라, 이를 통해서 얻어낼 수 있는 플러스 요소를 최대한 많이 가져오는 것이라고 생각합니다.

할 게 없다고 해서 가만히 있는 게 아닌, 어디서 어떤 성과가 났는지를 파악하고 이를 연결해 더 높은 효율을 만들어내는 마케터가 필요하시다면 아래 번호로 언제든지 문의 주세요.

기존 광고와 연결해 최대한으로 시너지를 낼 수 있게 컨설팅 해드리겠습니다.

그럼 오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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