안녕하세요 

구글 앱광고에 대해서 좀 알려드리고자 이렇게 몇 자 적어봅니다.

먼저, 구글에 있어서 앱광고는 UAC, Universial App Campaign 유니버셜 앱광고 라고도 부르는데요.

앱설치 또는 앱 내 액션을 유도 하거나 또는 앱 사전 광고를 할 수 있는 캠페인 입니다.

이 캠페인은 P-MAX 캠페인처럼, 하나의 캠페인을 등록하게 되면 동영상 캠페인, 디스플레이 캠페인 등으로 구글의 자동 게재 지면을 따르게 되는데 이 때 게재 지면에 대한 타겟팅은 불가합니다. 일반적인 타겟팅 또한 불가능하구요.

구글에서 캠페인을 생성하게 되면 [앱 프로모션] 을 통해 캠페인 목표를 선택하고 

앱 설치가 목적인지, 앱 참여가 목적인지, 앱 사전 등록이 목적인지 선택하게 됩니다.

여기서 중요한 점은 뭐냐면 사전 등록인 경우를 제외하고는 거의 모든 케이스에 있어서 앱 설치 목적의 캠페인으로 돌리는 것을 권장합니다.

왜 why. 그 이유는 구글은 타겟팅하는데 있어서 많은 모수를 바탕으로 타겟팅 해야만 합니다. 그런데 인앱액션을 기반으로 고도화한다고 가정한다면, 인앱액션을 일으키는 맞춤 세그먼트의 범위가 크지 않다면, (기본 적으로 5~10만) 구글은 광고를 최적화하는데 어려움을 겪을 수 밖에 없고 이는 CPI 단가의 상승으로 이어집니다. 그러니, 앱 설치를 목적으로 하건, 인앱 액션을 유도하는 광고를 하고자하든, 그 모수가 크지 않다면 일단 앱 설치를 선택하면 실패는 하지 않는다. 입니다. 
> 인앱 액션은 추후 맞춤 세그먼트로 설정할 수 있으니 일단 넘어가겠습니다.

그 이후로는  입찰가 를 선택하게 될겁니다.

일단은 CPI에 대한 입찰은 선택하시면서 하게 될텐데 이 때 중요한건 바로 볼륨 규모 입니다.

자신의 예산 정도가 이느정도 높다면, (개인적으로 일 100~200만원) 목표 CPI를 최대한 눌러주어야만 성과를 유지할 수 있습니다.

반대로 예산 정도가 낮다면 크게 CPI를 낮추지 않더라도 어차피 CPI는 목표 CPI 보다 낮게 나오기 때문에 어느정도의 성과는 나올 겁니다.

중요한 건 예산이 어느정도 있을 때 목표 CPI를 어떻게 잡느냐인데, 예산이 어느정도 있다면 일단 구글이 보여주는 CPA 또는 현재 지금까지 나오는 평균 CPI 보다 10~15% 정도 낮춰서 입찰하는 것을 시작해보시기를 권장 드립니다.

예를 들어 평균 CPI가 1200 원  정도, 일예산 200 정도로 예산 규모가 된다면 목표 CPI는 평균치에 비해 15~20% 정도로 낮게 입찰해야 구글이 타겟관련하여 머신러닝을 학습할 때 기본 모델링에서 크게 벗어나지 않는 결과를 보여 줍니다.

머신러닝의 모델링 기법은 여러가지가 있지만 가장 기본적인 최적선 모델링에서 예시를 들어 보이자면,

점이 타겟에 대한 분포도이고 초록 선이 해당 분포도를 가로 지르는 임의의 선 입니다. (그냥 아무 그래프를 하나 가져왔습니다.)

이 때 선과 분포되어 있는 점사이의 거리를 계산하고 모든 점과 선의 거리 합을 M이라 가정해보겠습니다.

그리고 다른 선을 그어 다시 모든 점과 선의 거리 합 M₂ 를 구해보겠습니다. 

이런 행동을 무한히 반복한 뒤,(컴퓨터가 이 복잡한 계산을 다 도와줄 겁니다) 점과 선 사이의 거리 합이 가장 낮은 M_n을 찾게 될 것 이고

이런 거리의 합이 최소가 되는 선이 바로 최적선 입니다. 

머신러닝은 이런 최적선과 분포되어 있는 타겟들과의 거리를 계산하여 상호작용이 가장 크게 발생할 것 '같은'(이 것이 포인트 입니다. 같은.)

사람들에게 노출시키려고 학습하는 과정이 바로바로 머신러닝입니다.

그럼 머신러닝은 상호작용이 가장 뛰어날 것으로 예측되는 사람에게 광고를 노출하게 될텐데요. 이 때 예산이 늘어나게 되면 이 최적선과 점사이의 거리(컴퓨터가 괜찮을 것 같다고 판단하는 그 점과 점사이의 거리)는 점점 멀어질 수 밖에 없습니다. 

그렇게 때문에 예산이 낮으면 성과가 좋고, 예산이 높으면 성과를 크게 잡기 어려운 이유인 것입니다.

그래서 목표 CPI를 우리가 낮춰줘야 하는 것 입니다. 

최적선과 점사이의 목표 거리를 낮춰서 컴퓨터가 학습하는 데에 있어서 조건을 추가하여 가이드라인을 잡아줘야만 성과가 크게 튀지 않고 적정선에서 유지할 수 있는 것 입니다.

특히 구글 앱캠페인인 UAC는 타겟 등을 변경할 수 없기 때문에 저희가 변경할 수 있는 변수는 이런 목표 CPI와 목표 인앱 액션, 제외 타겟 과 같은 변수 인데 성과를 크게 좌지 우지 하는 것은 이런 목표 CPI 조정과

소재 관리가 중요합니다.

소재는 이용자의 피로도가 높아지지 않게 데이터를 비교해 보면서 목표를 정하고 (예산에 따라 피로도는 소모도가 클 수 밖에 없죠) 해당 기준으로 지속적으로 관리하는 수 밖에 없습니다.

이렇게 소재와 목표 CPI / 어트리뷰션 을 관리하게되면 앱캠페인에 있어서 좋은 성과를 얻을 수 있습니다. 

오늘은 여기까지 하고  좀 더 디테일한 내용을 듣고 싶으시다면

아래 링크를 통해 말씀 주시면 답변 드릴 수 있도록 하겠습니다.

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