PPC Town Hall 50: 자동화 계층화는 새로운 PPC 보험입니다

우리는 자동화가 우리가 하던 대부분의 작업을 수행하는 PPC의 한 지점에 있습니다. 탈출구가 없으므로 기계와 공존하면서 PPC 계정을 제어할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

자동화 계층화 입력 — Google 또는 다른 광고 플랫폼이 스스로 책임을 지기 위해 수행하는 작업에 대해 고유한 자동화 전략을 구현합니다.

그리고 자동화 레이어링이 무엇이며 어떻게 진행해야 하는지 자세히 설명하기 위해 PPC Town Hall의 50번째 에피소드에 최고의 PPC 전문가이자 실무자 세 명인 Joe Martinez, Michelle Morgan, Aaron Levy를 초대했습니다.

다음은 전체 에피소드입니다.

전체 에피소드:

성적 증명서:

에피소드에 대한 Fred의 소개.

Fred : 안녕하세요, PPC Town Hall의 다른 에피소드에 오신 것을 환영합니다. 이것은 에피소드 50입니다. 그래서 우리는 이것을 꽤 오랫동안 해왔고 당신이 이 아주 특별한 에피소드를 보고 있어서 너무 기쁩니다.

오늘 우리는 자동화 레이어링에 대해 이야기하려고 합니다. 자동화 레이어링은 요즘 매우 핫한 화두죠? 내 말은 Google, Microsoft와 같은 곳에서 너무 많은 자동화가 일어나고 있다는 것입니다. 모든 것이 자동화된 것처럼 보이는 이 세상에서 질문은 항상 인간으로서 어떻게 여전히 관련성을 유지할 수 있습니까?

우리가 인간과 기계에 대해 이야기하는 것보다 기계만 있는 것보다 낫다는 이 모든 것이 있습니다. 그러나 자동화 레이어링이 등장한 이유는 이러한 기계를 제어하고 모니터링할 때 인간이 수동으로 수행해야 하는 작업이 꽤 많다고 생각하기 시작했기 때문입니다.

자동화 계층을 시도하고 기본적으로 Google이 하는 일 위에 자체 자동화를 추가하여 우리가 정말 좋아하는 일종의 방법론을 사용하여 제어할 수 있도록 하지 않겠습니까?

그것이 우리가 오늘 이야기하고 싶었던 것입니다. "로봇과 싸우는 로봇"은 다른 패널리스트 중 일부가 말한 것입니다. 그래서 나는 이 모든 것에 대한 그들의 견해를 듣고 싶어 견딜 수가 없습니다. 그러나 오늘 패널리스트를 위해 우리가 누구를 얻었는지 보여 드리겠습니다.

PPC Town Hall과 함께 합시다.

프레드 : 알았어. 함께해주셔서 감사합니다, Aaron, Michelle. 그리고 화면 상단 모서리에 있는 저 남자는 누구입니까?

Aaron : 제 헤드샷이 시대에 뒤떨어졌다고 생각했습니다. 오른쪽.

Michelle : 그냥 Mr. T가 닮았어요. 걱정하지 마세요.

조 : 네, 여러분 모두가 불쌍합니다.

패널들이 자기소개를 합니다.

Fred : 네, 여러분 모두는 전에 쇼에 출연한 적이 있습니다. 집에 돌아와 주셔서 감사합니다. 이제 모르실 수도 있는 분들을 위해 귀하가 어떤 사람인지에 대해 간략히 말씀해 주십시오. Alexa가 방금 돌아섰을 때 그녀는 더 많은 것을 찾는 데 매우 관심이 있는 것 같습니다.

조, 당신과 함께 시작하지 않겠습니까? 누구세요?

Joe : 저는 Paid Media Pros YouTube 채널의 공동 설립자인 Joe Martinez입니다. 유료미디어를 하다보니 1월이 유료미디어 10주년이었던 것 같아요. 그래서 만세. 올해 우리는 여러 기념일을 축하합니다.

프레드 : 네. Pay Media Pro의 나머지 절반은 어떻습니까?

Michelle : 네, 저입니다.

프레드 : 그럼 당신에 대해서도 조금 더 이야기해 주세요. 응.

Michelle : 제 약력은 Joe와 이름이 다르고 생김새가 다르다는 점을 제외하고는 Joe와 매우 비슷하게 들릴 것입니다.

그래서 저는 미셸 모건입니다. 저는 Paid Media Pros의 다른 공동 설립자입니다. 또한 현재 약 10년 동안 PPC 공간에서 에이전시 및 사내에서 일하고 있습니다. 그 모든 좋은 것들. 너무 흥분됩니다. 응.

Fred : 그리고 당신이 당신이 조금 다르게 보인다고 말했을 때, 나는, 이봐, 누가 보고 있니? Photoshop에 능숙하다면 우리는 그것을 보고 싶습니다.

Michelle : 남은 스트림 동안 카메라를 끄겠습니다.

프레드 : 그리고 불행히도 아론은 하단 배너 뒤에 숨어 있습니다. 그가 있다.

Aaron : 우선, Michelle, 당신이 거기에서 잠시 시간을 보냈을 때 나는 초등학교에서 선생님이 당신을 부르던 그 순간을 가졌습니다. 그러나 당신은 주의를 기울이지 않았습니다.

Michelle : 저는 제 역할을 해야 합니까? 응.

아론 : 네. 그래서 저는 Aaron Levy입니다. 저는 그 숫자가 지금이라고 말하고 싶지는 않습니다. 저는 SEM 또는 디지털 분야에 15년 동안 있었습니다. 저는 Tinuiti에서 유료 검색 팀을 운영하고 있습니다. 우리는 약 120명의 이상한 사람들이고 많은 돈을 쓴다.

그리고 저는 Michelle과 Joe를 영원히 알고 지냈습니다. 그래서 우리가 서로에게 너무 편안해 보인다면 그건 우리가 있기 때문입니다. 그러나 로봇과 싸우는 로봇은 멋진 TV 쇼처럼 들리기 때문에 솔직히 이야기하기를 고대하고 있습니다.

프레드 : 나도 알아, 그렇지? 하지만 이 로봇들. 오른쪽. 이 로봇이 실제로 무엇인지, 왜 우리만의 로봇이 있는지 이야기해 봅시다.

그래서 저는 엔진의 새로운 기능부터 시작하고 싶습니다. 특히 Google은 항상 가장 흥미롭다고 생각합니다. 그러나 자동화 분야에서 우리가 이야기해야 한다고 생각하는 것이 무엇이든 저에게는 Performance Max 캠페인이 확실히 떠오릅니다.

그럼 거기서 시작하지 않겠습니까?

Aaron : 우선, 저는 Michelle처럼 골퍼입니다. 우리는 곧 누가 다른 것보다 더 나은지 알아낼 것입니다. 우리 둘 다 아닐 거라고 생각해요.

미셸 : 맞아.

Aaron : 우선, 이것은 Google에서 스와이프할 것입니다. 하지만 골프계에서는 스피드와 맥스와 같은 이름을 붙이려는 큰 추세가 있었습니다.

Max는 항상 가장 많은 용서가 필요한 최악의 플레이어를 위한 것입니다. 그러나 아니요, 제 말은, Performance Max는 분명히 거대할 것입니다. 우리 모두는 이것을 Google의 최신 버전으로 보고 있다고 생각합니다. 신용카드만 주시면 처리해 드리겠습니다.

지금까지의 제한된 관찰을 기반으로 하여 Performance Max가 가장 쉬운 변환을 위해 우리가 예상한 대로 수행하기 때문에 보는 것이 흥미로울 것입니다.

따라서 점진적으로 가치가 있는지 또는 어쨌든 일어날 일에 대한 공로를 인정하는 것인지 결정하십시오. 그러나 그것은 확실히 우리에게 익숙한 키워드나 게재위치 또는 주제보다 더 자동화된 미래와 더 많은 입력 최적화를 향한 방향입니다.

프레드 : 맞아. 그것은 우리가 스마트 쇼핑에서 겪었던 문제와 약간 비슷합니다. 스마트 쇼핑은 여러 채널에서 실행되며 가장 쉽고 저렴하게 포착할 수 있는 리마케팅을 우선시합니다.

이제 Performance Max를 사용하면 모든 사람이 이에 익숙하지 않을 수 있지만 기본적으로 Google의 일부인 6가지 종류의 채널에서 자동으로 광고를 실행합니다. 오른쪽?

검색, 표시, YouTube, Discover, 쇼핑, 기타 기능을 수행합니다. 응. 나는 그것들이 그들이 정의하는 6가지 주요 것들이라고 생각합니다. 그러나 실제로 광고가 향하고 있는 곳은 Google이 광고를 게재할 수 있는 곳입니다.

당신은 당신 자신과 당신의 캠페인에 대해 몇 가지만 이야기하면, 그것은 그것과 함께 실행되고 그것은 일종의 좋은 것입니다. 왜냐하면 과거에 당신이 일종의 뉴비 광고주였다면 아마도 쇼를 보는 사람은 아니지만 뉴비 광고주는 그다지 좋아하지 않았기 때문입니다. 복잡하지만 쇼핑 캠페인을 설정하고 판매자 피드를 연결해야 하고 DSA 캠페인에 대해 동일한 정보를 제공해야 하기 때문에 일종의 고통이었습니다. 광고 캠페인과 실제로 자동화할 수 없는 여러 캠페인 유형이 있습니다.

그래서 나는 초보자가 그것을 아주 쉽게 만드는 가치를 완전히 볼 수 있습니다. 그러나 우리와 같은 사람들이 실제로 가능한 최고의 성능에 관심을 갖는 이유는 그것이 우리가 고객으로부터 보상을 받는 방식이기 때문입니다.

모든 것이 불투명하고 검은 상자처럼 보일 때 그것은 약간 고통 스럽습니다.

미셸 : 네. 그것은 결국 당신이 말했듯이 기본적으로 당신이 신용 카드를 제공하는 그런 것들 중 하나가 되며, 그런 다음 Google은 정말 잘 작동할 수 있는 일부 영역에서 당신을 대신합니다.

많은 부분이 우리가 스스로 하고 있고 도와줄 사람이 없는 소규모 비즈니스 광고주를 도우려 한다는 미명하에 끝난다고 생각합니다. 그래서 우리는 일을 단순화하고 있습니다.

그리고 기본적으로 결국에는 그들이 물건을 앗아가거나 좁혀서 예산과 교통량이 있는 사람들이 더 많은 투자를 하는 것이 합리적인 곳에 더 어렵게 만드는 것뿐입니다. 시간의.

Performance Max가 좋은 부가 가치가 될 수 있다고 생각하지만 Aaron이 말했듯이 이것이 이미 가지고 있는 캠페인에서 가져오는 것인지 아니면 실제로 가치를 더하는 것인지 알기 어려울 때가 있습니다.

그리고 모든 것이 같은 환경에 있을 때 정확히 찾아내기가 어렵습니다.

Joe : 한 번은 우리가 클라이언트와 함께 테스트한 적이 있고 나는 그것에 대해 작업하고 있습니다. 정말 스타트업입니다. 브랜드 인지도가 없습니다.

사람들은 그들이 제공하는 것을 찾고 있지 않습니다. 왜냐하면 그들이 완전히 새롭기 때문입니다. 따라서 별도의 디스플레이 캠페인, 별도의 검색 캠페인, 별도의 YouTube를 만드는 대신 예산이 더 제한되어 있기 때문에 만들지 않고 좀 더 쉽게 도달할 수 있도록 시도한 것입니다. 캠페인에서 모든 것을 하나로 통합하고 기본 유형의 항목을 얻으려고 합니다.

그러나 우리는 의도적으로 예산을 낮게 유지하여 그것이 무엇을했는지보고 약간의 견인력을 얻고 희망적으로 약간의 교훈을 얻기 위해 그렇게했습니다. 그리고 솔직히, 그것은 괜찮 았습니다. 네, 이것이 잘 될 것이라는 명확한 결론은 없었습니다.

우리는 이것을 계속 발전시켜 나갈 것입니다. 하지만 YouTube 측에서 더 많은 참여를 볼 수 있다는 아이디어를 얻었습니다. 이제 전용 YouTube 캠페인을 만들고 좀 더 잘 관리해 보겠습니다.

패널리스트는 자동화 계층화에 대해 어떻게 생각합니까?

Fred : 자동화 레이어링이 필요한 부분입니다. 맞죠? 그래서 당신은 우리가 복제할 수 없는 이 정말 복잡한 시스템을 Google에서 얻었고 당신이 말했듯이 괜찮은 결과를 가져왔고 일부 채널에서 약간의 성공을 보았습니다.

이제 그 성공을 어떻게 자동으로 좀 더 본격적인 캠페인으로 전환할 수 있습니까? 또는 성공을 주도하는 부분과 그 성공이 언제 확립되었는지 어떻게 알 수 있습니까?

자, 저에게는 이것이 자동화 레이어링입니다. 맞습니까? 매일 캠페인에 참여하여 동일한 분석을 실행하고 싶지 않은 것과 같습니다. 나는 그것이 나를 위해 이루어지기를 원한다. 내 시스템이 Google에서 제공하는 이 자동화된 기능이 심하게 실패하고 있으므로 중지하거나 제대로 작동하고 있다고 말해주기를 원합니다. 가서 살펴보고 조금 더 나은 것으로 돌리십시오.

이 예에서 자동화 계층화에 대해 어떻게 생각하십니까?

Aaron : 이러한 Performance Max와 다른 새로운 Google 도구에는 분명히 데이터 사각지대가 많이 있다는 점을 감안할 때 저는 조금 과묵합니다. 우리 모두가 알고 있다고 생각합니다.

Fred : 당신의 생각에 따라, 듣고 있는 모든 사람이 이러한 데이터베이스와 장소에 대해 알고 있는 것은 아니라고 가정하겠습니다.

아론 : 글쎄. 따라서 Performance Max의 관점에서 볼 때 지금 당장 꺼낼 수 있는 것은 거의 없습니다.

그리고 이것조차 조금 어렵습니다. 그것은 거의 인상보고입니다. 반응형 검색 광고도 마찬가지입니다. 따라서 Joe가 자신을 껍질을 벗긴 것처럼 반드시 볼 필요는 없습니다. 그는 YouTube가 정말 잘하고 있다는 것을 깨달았습니다.

이에 대한 적극적인 보고를 받지 못할 것입니다. 그리고 그것을 자동화할 방법이 반드시 있는 것은 아닙니다. 이해하고 살펴봐야 합니다. 따라서 자동화 계층 1에 대해 생각할 때 자동화가 잘못되거나 적어도 파괴적인 위치에서 잘못되는 것을 방지하고자 합니다.

예를 들어, 아프지 않은 곳에서 틀리면 괜찮습니다. 잘못된 것이 문제를 일으키는 방식으로 잘못된 것이라면 문제입니다. 그래서 일반적으로 말해서, Fred, 당신은 이 일을 자동화하자는 것에 대해 좋은 지적을 하고 있습니다.

예를 들어 실적이 좋은 동영상처럼 YouTube에 올려서 홍보하자고 가정해 보겠습니다. 우리가 일반적으로 할 일은 이것을 연관시킬 정말 재미있는 만화 캐릭터를 생각하려고 노력하지만 작동하지 않습니다.

내 로봇 두뇌는 좋지 않습니다. 아니요, 우리는 경고 시스템을 갖게 될 것입니다. 헤이, 이것은 이번 달에 10번 변환되었습니다. 필사적으로 주목받는 스타 로봇일 수도 있습니다.

그러나 예산 결정을 내리거나 더 많은 돈을 지출하거나 이와 유사한 일을 할 수 있는 이러한 모든 결정을 내리게 하기보다는 우리를 조금 민감하게 만들 수 있습니다. 그리고 Google의 모든 인텔리전스, 방대한 컴퓨팅 성능 등에도 불구하고 브랜드 안전성이나 브랜드가 무엇인지 이해하지 못합니다.

그들은 그것을 시도할 수 있습니다. 그러나 심각하게 생각하지 않습니다. 따라서 우리가 그것에 대해 생각해야 하는 영역이 있습니다.

Joe : 말씀하신대로 거기 브랜드 안전성이 좀 두렵습니다. 나는 한동안 금융 고객에 대해 일하지 않았지만 몇 년 전에 내가 가지고 있는 피드, 은행 업무를 위해 입력한 모든 사본과 모든 것이 법적 절차를 거쳐야 했습니다.

그래서 그것은 우리가 다시 좋아하는 것 중 하나입니다. 지금은 아무것도 없지만 만약 당신이 다시 한다면, 저는 Google이 무언가를 내뱉거나 그들이 원하는 것을 생각해내도록 할 수 없습니다. 소유하다.

특정 산업에 대한 심도 있는 검토가 있어야 합니다. 그래서 일부 사람들이 겁을 먹거나 반대하는 이유를 이해합니다.

Aaron : 반응형 검색 광고는 매우 재미있습니다.

프레드 : 재미있네요. 그러나 적어도 어떻게 보일지와 같은 올바른 비디오를 고정할 수 있습니다.

미셸 : 네. 그런 종류의 모든 것에 관해서, 저는 우리가 그 중 일부를 제어할 수 있는 가장 크고 실제로 유일한 제어 기능은 기본적으로 로봇을 올바른 방향으로 가리키고 있는지 확인하는 것이라고 생각합니다. 먼저 Performance Max 캠페인을 위한 것 중 하나를 설정할 때 원하는 전환을 알려야 합니다.

그리고 이러한 전환 액션 중 일부가 자동으로 생성될 수 있다는 사실을 인식해야 합니다. 그것은 전화일 수도 있고, '지도에서 길 찾기'일 수도 있습니다. 누군가가 지도에서 길찾기를 클릭할 때마다 실제로 돈을 버는 기업이 얼마나 되는지 모르겠습니다.

이제 그것은 유용한 무언가로 이어질 수 있으므로 이를 위해 시도하고 최적화하는 것이 합리적일 수 있습니다. 또는 사람들이 온라인으로 양식을 작성하기를 원하는 경우 특히 쓰레기일 수 있습니다.

최적화조차 할 수 있는 좋은 전환 액션이 아닙니다. 따라서 설정 프로세스의 첫 번째 단계일지라도 당겨야 하는 레버와 생각할 사항이 많지 않도록 단순화되고 있습니다.

따라서 단순화할 수 있습니다. 하지만 실수로 로봇을 잘못된 방향으로 가리키더라도 앞서 말했듯이 가장 쉬운 변환을 위해 최적화됩니다. 그리고 실제로 온라인 판매를 하려고 할 때 지도에서 길찾기를 하게 될 것입니다.

따라서 첫 번째 작은 입력 부분도 잘 작동할지 여부에 대한 더 큰 측면 중 하나가 될 것입니다.

프레드 : 맞아. 가장 싼 개조가 싼 데는 다 이유가 있지 않을까? 동일한 키워드에 입찰하는 경우가 많습니다. 가격이 저렴하다면 더 정교한 광고주가 고품질 클릭이 아님을 확인했기 때문일 수 있습니다.

고품질 양식 채우기가 되지 않습니다. 고품질 전화가 되지는 않을 것입니다. 그러나 그것이 당신이 Google에 관심을 갖고 있다고 표시한 것이라면, 나는 상대방이 무엇이든 상관없이 전화 통화에 관심이 있습니다. 좋습니다.

우리는 당신에게 그 값싼 전화를 줄 것이고 아무도 사고 싶어하지 않기 때문에 당신에게 많이 줄 것입니다.

Joe : 네, 그 덕분에 캠페인 수준 전환 추적으로 더 많이 이동한 것 같습니다. 처음 나왔을 때 많은 작업을 하지 않았다는 것을 인정합니다. 캠페인 수준을 수행할 수 있는 기능이 있었습니다.

그러나 이제 Michelle이 말한 대로 더 많은 신호를 얻기 위해 웹사이트에서 제한된 작업으로 인해 웹사이트에서 클릭 투 콜과 같은 전환 액션을 추가한 경우가 있었습니다.

글쎄, 이제 더 많은 쓰레기로 이어지기 시작했고 지금 우리는 모든 것이 그렇게 좋지 않다는 소식을 듣고 있습니다. 예를 들어, 터치 포인트가 낮은 일부 캠페인에 대해서는 그대로 두겠지만, 특정 캠페인에 대해서는 더 중요한 양식 제출 항목인 경우에만 그대로 둘 것입니다.

Aaron : 글쎄요, Joe와 Michelle은 둘 다 Google이 폐쇄형 시스템이라는 흥미로운 점을 제기한 것 같아요. Google은 귀하의 비즈니스가 아닙니다. 다양한 Google 담당자와 함께 일한 우리 중 분명히 Google은 가능한 한 많은 정보를 시스템에 가져오려고 노력하고 있습니다.

그러나 그것은 가장 중요한 일이며 현명한 비즈니스 결정을 내리는 데 정말로 필요한 모든 것을 공급할 수 있는지 여부에 달려 있습니다. 그리고 두 번째로, 컨퍼런스에서 이것에 대해 이야기할 것이지만 데이터의 인간적인 측면이 진짜인지 확인하는 것입니다.

우리의 실제 고객에게서 본 예일 뿐입니다. 그들은 콜 센터와 함께 이 판매 인센티브를 가지고 있었습니다. 따라서 MQL에서 SQL로 무언가를 판매하는 경우 SQL에 대한 추가 보너스 달러를 받았습니다.

그래서 무엇을 추측? 모든 사람들이 SQL당 5달러의 보너스를 원했기 때문에 해당 기간이 종료된 금요일에 SQL이 엄청나게 급증했습니다. 그러면 차례로 Google의 자동 입찰이 피드백을 주고 "이봐, 우리는 이 모든 SQL을 얻었습니다. 알겠어요?"라고 말합니다.

우리가 프로모션을 했는지 모릅니다. 그것이 이상한 인간의 동기와 같았는지 모릅니다. 결과적으로 시스템은 내가 잘했다고 말합니다. 그래서 정말 힘든 일은 뭐든지 할 것입니다. 그러나 우리에게는 이런 종류의 인적 누출이 있습니다.

로봇과 싸우는 로봇의 도전. 때때로 인간이 로봇 중 하나에게 나쁜 정보를 제공하면 싸움이 더러워질 것입니다.

Michelle : 시스템 자체에 대한 전체 아이디어입니다. 오른쪽. 들어오는 데이터 또는 입력의 품질은 나가는 것과 동일한 시스템입니다. 나는 비슷한 청중을 위해 물건을 넣는 데 사용했습니다.

귀하의 웹사이트를 방문한 사람 중 일부 쓰레기 청중을 입력하고 지난 45년 동안 CRM에 있는 모든 사람을 포함한다면 다른 쪽 끝에서 좋은 결과를 얻지 못할 것입니다.

그러나 고액 지불 고객이 있다면 실제로 패턴이 있기 때문에 조금 더 나은 기회를 가질 수 있습니다. 그래서, 예, 그것에 기대어 보면, 당신이 주는 지표만큼 좋은 성과를 얻을 수 있을 것입니다.

올바른 방향을 가리키고 있다는 생각으로 돌아가서, 때때로 우리는 우리가 아주 잘하고 있다고 생각하고 우리는 그 관계의 결함이 있는 부분이라고 생각합니다. 이렇게 로봇.

그것은 마치, 오, 잠깐, 그것이 바로 쓰레기통에 있었던 것 같습니다. 최선의 선택이 아닐 수도 있지만,

패널리스트는 향상된 전환에 대해 어떻게 생각합니까?

Fred : 쓰레기는 들어오고 쓰레기는 나가지 않습니까? 예, 하지만 당신이 이미 많은 광고주들이 하고 있는 것보다 더 정교한 것에 대해 이야기하고 있기 때문에 흥미롭습니다. 실제로 마케팅 자격을 갖춘 리드, 판매 자격을 갖춘 리드, 단순한 양식 채우기 이상의 것에 대해 생각하는 것입니다.

그래서 여기로 옮기고 싶습니다. 이제 향상된 전환이 있습니다. 오른쪽. 그리고 사람들이 MQL과 SQL을 추적하지 않는 많은 이유는 복잡하기 때문이라고 생각합니다.

시스템에 Gclid를 가져와야 합니다. CRM 전반에 걸쳐 유지해야 합니다. 로켓 과학은 아니지만 엔지니어링 팀의 지원이 반드시 필요하지 않은 마케터에게 반드시 쉬운 일은 아닙니다.

그러나 향상된 전환, 이것이 무엇인지 설명하고 싶은 사람이 있습니까? 그리고 자원봉사를 하고 싶은 사람이 있을까요?

Aaron : 우리가 솔직히 그것들을 별로 사용하지 않았기 때문에 나는 요전에 그것들에 대해 약간의 독서를 하고 있었습니다. 그러나 내가 보기에는 LiveRamp, Epsilon 또는 청중 강화 플랫폼에 익숙하다면 기본적으로 사용자가 직접 할 수 있는 것보다 더 정확하게 데이터를 연결하려고 시도하는 것입니다.

그리고 향상된 전환이 도움이 될 수 있습니다. 잘못된 이야기를 하고 있을지도 모릅니다.

프레드 : 네, 옳은 말씀을 하시는군요.

Aaron : 나는 몇 가지에 대해 읽었지만 그것들을 함께 꿰매기 시작했습니다.

프레드 : 맞아요. 함께 바느질. 그래서 제게 흥미로운 점은 Gclid가 원래 클릭을 하나로 묶는 것이라고 말하는 대신에 있다는 것입니다. 그런데 Gclid는 Google Click ID를 나타냅니다. 오른쪽?

따라서 Google 클릭 ID는 광고 노출이 제공될 때 고유하고 누군가가 해당 노출을 클릭하면 나중에 Google에서 말할 수 있는 고유 ID인 매개변수가 포함됩니다.

이 광고와 이 클릭이 포함된 이 검색에서 나온 것입니다. 이제 요점도 마찬가지입니다. 양식이 채워지거나 누군가 전화를 걸면 Gclid가 CRM 시스템에 입력되고 2개월 후 해당 고객이 MQL, SQL, 그리고 마지막으로 고객이 된 후 Google에 피드백하고 이 새로운 전환을 말할 수 있는 Gclid 매개변수는 실제로 더 의미 있는 전환이 Gclid에 다시 연결되었습니다.

그리고 구글은 그것이 어떤 클릭에서 왔는지 정확히 알고 있습니다. 이제 그것은 갈 수 있고 머신 러닝은 말할 수 있습니다. 오, 글쎄요, 이것은 단지 양식 채우기가 아니라 실제 판매로 이어진 클릭이었습니다. 그래서 이것들을 더 우선시하겠습니다.

그리고 그렇게 하려면 tROAS 입찰을 해야 합니다. tCPA 입찰을 할 수 없습니다. 오른쪽. 그리고 그것은 완전히 다른 이야기지만 이 Gclid는 어렵습니다.

이제 여기 Google에서 매우 간단하게 제공하는 기능이 있습니다. 누군가 리드 Gen 양식을 작성할 때 아마도 이메일 주소를 입력했을 것입니다. 누군가가 고객이 되면 이메일 주소를 알고 있을 것입니다.

그렇다면 이메일 주소를 사용하여 이 두 데이터를 다시 연결하는 것이 어떻습니까? 그리고 동일한 이메일 주소에서 수천 번의 클릭을 원하지 않는다고 가정하면, 한 번의 클릭으로 다시 연결될 수 있습니다.

그리고 당신은 그것을 가지고 있습니다. 거의 모든 사람이 할 수 있는 더 간단한 오프라인 전환 추적입니다. 더 이상 엔지니어링 팀이 필요하지 않습니다. 따라서 더 많은 광고주에게 MQL SQL 추적에 대해 이야기할 수 있는 가능성이 열립니다.

그러나 이러한 시나리오에서 무엇을 잘못할 수 있습니까? 그리고 나는 당신이 인간의 영향처럼 그것을 올바르게 덮었다고 생각합니다. 그러나 사람들이 망칠 수있는 다른 것이 있습니까?

Aaron : 음, 우리는 내부적으로 이야기합니다. 그리고 참고로 제가 생각하고 있던 또 다른 제품은 유사하지만 모바일과 동영상이 포함된 Ads Data Hub였습니다.

하지만 제 생각에는 그것이 잘못된 것이라고 생각합니다. 그리고 우리는 접시 주위에 음식을 옮기는 것에 대해 이야기하고 기여에 대한 많은 대화를 나누거나 그것이 무엇이든 간에 너무 많은 공을 들이고 있는 것일 수 있습니다.

한 사람이 다양한 일을 했을 수도 있습니다. 예, 예, YouTube 비디오를 본 다음 오프라인 어딘가에 백서를 다운로드하거나 신문 기사 또는 무엇이든 읽을 수 있습니다.

그리고 나서 Google은, 우리가 그것을 만지고, 우리가 먼저 거기에 있었고, 참여했습니다. 그래서 분명히 모든 종류의 전환 추적을 사용하여 이러한 공제를 할 수 있습니다. 하지만 이러한 종류의 자동화는 우리가 이것들을 하나로 묶을 수 있다고 말합니다.

따라서 우리가 한 것처럼 약간 공격적일 수 있습니다. 즉, 우리가 몇 번 달리고 몇 번 해보았지만 어떤 식으로든 큰 상승을 보지는 못했습니다. 그래서 그런 종류의 음모론은 실제로 입증되지 않았습니다.

그러나 물론, "당신은 단지 물건에 대한 공로를 인정하고 있습니까?"

Michelle : 모든 것이 항상 물건에 대한 공로를 인정받기 때문입니다. 물건이 없는 것처럼. 내 말은, 우리조차도 창을 되돌아보고 있다는 사실, 많은 플랫폼이 분명히 지금보다 훨씬 짧습니다.

그러나 많은 사람들이 무언가에 가입하고 Google 검색이나 이와 유사한 것을 통해 처음 CRM 플랫폼에서 시작한 다음 판매 측이 아닌 것과 같은 월말 프로모션을 시작하지만 고객 측을 위해.

그래서 당신은 그 달의 마지막 이틀과 같은 것을 보내고, 우리는 15% 할인을 해주고, 그들은 웹사이트를 방문하고, 그들은 변환을 하고 나서, 오, 우리의 구글 검색이 엉망이 된 것처럼 보입니다. 설마.

내 말은, 그것은 일종의 그랬지만 일종의 그렇지 않았습니다. 그래서 거기에는 진흙탕이 많이 있습니다. 여기에서 말하는 프레젠테이션입니다.

실제로 제가 생각하고 있는 것은 퍼널 상단에 실적이 있다고 생각하는 것입니다. 그리고 가장 좋은 점은 모든 것이 엉망이라는 것입니다. 그래서 너희들은 최선을 다하지 않는다. 여러가지가 있다는건 마찬가지라고 생각합니다.

내 말은, Fred가 개선된 전환 추적이 무엇인지 알려야 한다는 생각만으로도 다른 것과 약간 혼동되었기 때문입니다. 그러나 그것은 또한 무엇을 의미합니까?

그리고 우리는 매일 항상 이것을 합니다. 매일매일 이것저것 하지 않는 사람들을 생각해보세요. 모든 것을 정리하고 모든 것이 잘 작동하는지 확인하려는 생각처럼, 특히 자동화로 이미 이렇게 복잡해지면 많은 사람들이 불가능하다고 느낄 때 그렇습니다.

Joe : 그렇다면 어떻게.. 솔직한 질문입니다. 이러한 전환에 대한 오프라인 데이터가 Google에 어떻게 업로드되고 있습니까? 누가 이것을 할 수 있습니까? 어떤 유형의 CRM이 필요하며 이를 Google로 다시 가져오는 방법은 무엇입니까?

그래서 그들은 모든 것을 일반적으로 또는 향상된 전환에 귀속시킬 수 있습니까?

Fred : 향상된 전환의 경우 이전과 동일합니다. 그래서 과거에는 몇 가지 메커니즘이 있었습니다. 일괄 업로드를 수행하거나 스프레드시트에서 자동으로 예약된 업로드를 수행할 수 있습니다.

또는 Salesforce 통합자가 있는 것처럼 CRM을 사용할 수 있습니다. 하지만 Salesforce는 필수 조건이 아닙니다. 맞죠? 따라서 이메일 주소가 있을 때마다 기본적으로 이를 피드백하고 이것이 이 전환 액션이 된다고 말할 수 있습니다.

이제 SQL과 연결된 전환 액션, MQL에 대한 다른 전환 액션, 실제 판매에 대한 다른 전환 액션이 있을 수 있습니다. 그래서 매일 밤마다 그것을 다시 공급합니다. 이제 뒤돌아볼 때가 있습니다.

Joe : Aaron과 Michelle은 CRM에 지저분한 데이터가 있는 고객과 함께 일한 적이 있기 때문에 그 이유를 물었습니다.

Michelle : 깨끗한 데이터를 가지고 있는 클라이언트와 일해본 적이 있느냐가 더 나은 질문입니다.

Joe : 그것도 마찬가지입니다. 그것이 내가 웃는 이유입니다. 나는 그것이 대량 업로드 물건과도 같다는 것을 알고 있습니다. 마치 영업 사원이나 Salesforce 팀을 관리하는 사람이 따라잡지 못하는 곳이 있는 것과 같습니다.

하지만 우리가 그것을 사용하려고 한다면, 그것이 바로 우리가 잠재적으로 로봇을 잘못된 방향으로 조종할 수 있는 방법입니다. 고객 상태 및 이와 유사한 모든 것을 업로드하는 것을 잊었기 때문에 지저분하거나 오래된 데이터를 업로드하는 것입니다.

패널리스트는 자동화 계층을 만들기 위해 어떤 도구를 사용합니까?

Fred : 그런 종류의 메시지 중 하나입니다. 여러분은 그것에 대해 어떻게 생각하시나요? 당신은 그것이 당신이 해결해야 하는 것, 그것이 당신의 부가 가치라고 생각합니까?

제가 생각하는 방식은 우리가 키워드 관리, 입찰가 관리, 광고 작성, Google 광고의 이 모든 작은 세부사항과 같은 모든 일을 하던 것과 같기 때문입니다.

그러나 이제 우리가 기계와 이 자동화 계층을 조정하는 방법에 관한 것입니다. 따라서 CRM의 데이터가 지저분한 경우 더 나은 사람이 되도록 돕는 방법은 무엇입니까? 아니면 우리가 해야 할 일이 여기에 있다고 말하는 것과 같습니다.

Michelle : 나는 우리가 우리 자신의 작은 샌드박스에서 일종의 플레이를 하는 곳이었기 때문에 우리가 예전보다 훨씬 더 많은 비즈니스 코치가 되었다고 생각합니다.

하지만 이제 우리는 모든 비즈니스 데이터를 가져와야 합니다. 개인적으로 특히 함께 작업하는 많은 클라이언트에서 SaaS에 초점을 맞추게 되는 것을 별로 좋아하지 않습니다. 그들은 일반적으로 고유한 도전 과제가 있는 기업 수준입니다.

그리고 그 중 하나는 리드에서 MQL로, MQL에서 SQL로 이동하는 데 오랜 시간이 걸린다는 사실입니다. 게다가 데이터가 지저분하고 되돌아볼 수 있는 기간이 너무 많습니다.

그리고 Google에 데이터를 업로드하기 시작하면 클릭 한 번으로 6개월이 된 것과 같습니다. 그게 6월에 있었던 일이고, 그것으로 많은 것을 할 수 없을 것입니다. 그래서 그 경우에 아마도 MQL처럼 시스템에 전달하려고 시도하고 이를 약간의 지침으로 사용할 것입니다.

그러나 우리는 실제로 자동화 계층화에 대해 이야기하고 있습니다. 나는 로봇에게 이것에 대한 완전한 통제권을 주지 않을 것입니다. 나는 그것을 가져오지 않고 "좋아, 우리는 이러한 작업을 위해 최적화하고 싶다"고 말하지 않을 것입니다.

제가 대신 할 일은 기본적으로 수동 분석을 수행하고 "알겠습니다. 저희는 이 모든 데이터를 Excel에 가지고 있으며 이 키워드가 일반적으로 이러한 투자 수익을 가지고 있다는 것을 알고 있습니다."라고 말하는 것입니다.

동적을 만들거나 연결된 다른 가치가 있는 다른 전환 액션을 만들 수 있도록 만들어 보겠습니다.

그래서 초기 전환 액션에서 어떤 종류의 가치를 연관시킨 다음 광고 투자수익(ROD) 입찰이나 이와 유사한 것을 최적화할 수 있습니다. 이 리드는 쓰레기입니다. 이러한 리드는 좋습니다.

따라서 이러한 캠페인에는 동일한 전환 액션이더라도 다른 타겟 CPA 입찰 모델이 있어야 합니다. 그렇지 않으면 스스로 너무 영리해지려고 하는 것이 너무 수렁에 빠진다고 생각하기 때문입니다. 원한다면 실제로 원하는 것을 얻을 수 없는 순환으로 스스로를 자동화할 뿐입니다.

프레드 : 좋은 지적입니다. 조금 이동합시다. 기계를 조종하고 자동화 레이어링을 수행하는 데 도움이 되는 도구나 기술은 무엇입니까? 응. 판 주위로 조각을 옮기는 대신 원하는 보고 소프트웨어와 같이 나에게는 자동화 계층 기술입니다. 오른쪽?

실제 상황을 실제로 알려주는 보고 제품군은 무엇입니까?

Aaron : 네, 장난감이 많아요. 우선 실행 관점에서 Optmyzr 또는 Adalysis 또는 이와 유사한 도구를 사용하면 Google에서 원하지 않는 방식으로 많은 작업을 빌드하고 대시보드할 수 있고 많은 작업을 자동화할 수 있습니다. 우리가 Google을 신뢰하지 않거나 잘하지 않는다는 것입니다.

그것들을 사용하는 것이 도움이 됩니다. 우리는 그것들도 사용합니다. 실제로 Mobius라는 자체 시스템을 위해 Tableau에 펌핑하는 데이터 웨어하우스와 Data Lake에 독점 데이터베이스 도구가 있습니다.

하지만 그런 것이 있으면 우리는 이러한 경보를 구축할 수 있는 전체 팀을 가질 수 있는 사치를 누리고 날씨 데이터를 파이프로 연결하여 "이봐, 중서부에 비가 올 거야"라고 말할 수 있습니다.

그래서 당신은 3주 안에 더 많은 버그를 갖게 될 것입니다. 그러나 그 정보를 현실적으로 가지고 있으면 API에 데이터 소스가 있으면 데이터 웨어하우스로 가져올 수 있습니다.

그것을 얼마나 사용하고 더 일찍 요점에 도달했는지, 얼마나 많은 자원이 필요하고 얼마나 많은 자원을 가지고 있는지는 조금 신중해야 합니다. 그러나 저는 또한 무료 도구 관점에서 반향하고 싶습니다. Data Studio를 사용하는 것만으로도 정말 쉽게 플러그인할 수 있는 매우 강력한 기능입니다.

Google의 자체 자동 알림 시스템과 이와 같은 자체 규칙을 통해서도 알림을 매우 쉽게 설정할 수 있습니다. 경고등을 상당히 쉽고 상당히 자유롭게 깜박일 수 있습니다.

다시 말하지만, 우리의 철학이 하는 일은 반드시 기계가 우리를 대신해 하도록 하는 것이 아니라, 기계가 우리에게 어디를 봐야 하는지 알려 주는 것입니다.

프레드 : 네. 그래서 자동화된 규칙. 불행히도 내 세션이 Aaron의 세션과 동시에 진행되지 않았기 때문에 나는 분명히 스크립트의 열렬한 팬입니다. 지금 그들은 동시에 우리를 가지고 있습니다.

하지만 아론은 정말 잘할 것입니다. 그래서 그의에게 가십시오. 나는 단지 10년이 되는 대본에 대해 이야기하고 있다.

아론 : 네. 프레드는 잔인할 것이다. 내꺼로 가

Joe : That's pretty much what I've stuck to has been scripts and rules for the most part. I don't have any sophisticated ways. It's pretty much me for the most part. So I don't have the huge data warehouses that Aaron's company has.

Fred : Scripts, Joe, what do you do? You write them yourself? You got someone you know?

Joe : No, I pull from sources like you and Nils on Google or on Twitter as well. I rely on the smart coders and engineers to come up with those and then see if it fits. Not every… I'm not talking about just like the reporting ones, those automated ones, those.

Yeah, we can run in every single account, but some of them you're going to have to look at depending on what type of account it is and the frequency and the volume. I do have a medical center in Florida in a small little radius.

So the data in there is pretty straightforward. Or we can pull information from Google Data Studio. We'll look at the Attribution comparisons and then make some assumptions from there.

So we don't need to get crazy. But on some of the bigger Lead-gen ones, that's where we are. Even though I kind of ripped on some of the CRM data stuff, we'll still import that information in and then run some more sophisticated bid scripts just based on understanding the lead times and everything of where we see them come in.

And those again, is based on volume and size of the account.

Fred : One thing that's cool about scripts now is the new versions that are transitioning to Google Ads scripts instead of AdWords scripts, which basically just brings it in line with the new API that's also currently rolling out, which is one of the reasons, for example, that WordStream is basically shutting down because they're not transitioning to the new API.

But this new Ad script has the capability to set crowd targets, which the AdWords scripts didn't have. Right? They kind of became very dated for modern PPC management and a smart bidding sort of world.

Now you can actually do this again. So I'm pretty excited about that capability.

Michelle : Yeah, I think that going back to kind of what you guys said. I think that having your reporting be automated is one of the things that is like the absolute best because one, we all hate reporting.

It takes forever to do anyway. But I would echo a smaller point that Joe made is that have your CRM data included in that and figure out how to enmesh the reports from the channels to your CRM.

Especially for a lot of the lead-gen accounts I work on, you'd be surprised how many people think that one campaign is doing great and then you will get the CRM data and it's not.

Or they think that cost per lead is way too high, but then you incorporate it with the fact that people are coming through their customers. The lifetime value is huge, so it's actually really not one lead pays for.

One customer pays for like a month or sometimes six months worth of marketing. So you need to have it all included to actually make sense with it. But then I personally really like automated rules, sometimes scripts, depending on what they're trying to do.

Quite frankly, I do think they try to get too clever for what they're trying to do. There's a lot that goes into it and the more advanced you make it, that's great. It just has a lot less use cases because there's only so many places that you can use weather data because a lot of my accounts that doesn't matter.

But I think that using automated rules is a great way to do it. It's also just a little bit easier for people who don't have quite as good of a handle on things. The automated rules are just a little bit more basic.

You just make sure that you're not over optimizing on the same data, like don't have your look back window be 30 days and then you run it every week because then you're optimizing on that same one day like four times.

So make sure that you've got them spaced out appropriately. But I personally kind of like the pattern of going from manual monitoring of things like especially bids just for a basic example, and then noticing what the patterns are and then setting automated rule cadences so that I don't have to do it, but then setting like calendar reminders to go in and say go check your automated rules.

Are they still doing what you want them to do? Are they still having the impact that you want them to have and just having that kind of check-in system of having the knowledge that we've got tapered into those automated rules and then checking back in every once in a while to make sure that the little machine we set up is actually doing what we wanted it to do? Yeah.

Aaron : I think Michelle and Joe, you both make an interesting point in a way of over automating. And Michelle like the phrase 'over optimization'.

And Joe, to your point, if you were to pump weather data into a small regional facility, you're going to make decisions that it's stealing a cruise ship like a jet ski. You're making too big of swings when you're too small of a data set.

So it's important as you go through all these things. And frankly, I see this when I look at some peers or friends' accounts as you don't necessarily have to use every tool at the same time.

So thinking about what tool will yield to seal our mutual friend Perna's favorite phrase, what tool is the best route to return on time spent versus what tool is just doing a bunch of stuff for the sake of doing it.

I think it's important to pay attention to that.

Joe : That's what I think. That has really helped me embrace a lot of the automated bid strategies because do I really want to go in and look at bid adjustments from the audience level, then the device level, then the household income level, then the gender level?

To have a lot of that and do that for if you can trust that the data in there is right and your conversion actions are right, I'd rather have a script or an automated bid strategy.

Do that for me than having to do that every single week manually. Nobody wants to do that. So embrace that automation for sure.

Automation layering for bid management and messaging.

Fred : Let's go deeper on that. Right. So let's talk about automation layering for the sake of bid management. And we've already covered a number of things, but one thing that I'm looking at nowadays is value rules.

And so value rules is basically you get to communicate to Google for your conversions whether you want to value them more highly, depending on, for example, the geo or the device type or the audience segment.

So I could say if I get a conversion from California versus a conversion from New York, I'm going to value the one from California more highly.

And that's kind of under the assumption that I haven't done the sophisticated CRM integration. So I'm not really communicating my sale, but I'm maybe just communicating the form field.

And I think my form fills from California convert at a better rate. So this kind of is a way to do these bid adjustments on some of the factors that we used to do. But now you've got to think about, well, it's not just what's the likelihood of the person filling in the form, but the likelihood of when they fill in the form.

That being a better thing than another, I hope I'm explaining that sort of. Okay. So kind of curious, has anyone else looked at those bid adjustments? Because one thing that I love is the whole fact that you could look at your CRM and you could look at these factors that Google has previously looked at to predict conversion rate.

But you could look at it to predict through conversion rate without necessarily giving all that information to Google and just kind of steering the ship in little ways. Right. More budget towards California because that's where my leads tend to become sales.

Michelle : Yeah, I really like those types of things. That's kind of what I was alluding to, being able to create different values for different conversion actions, that sort of thing. This is just more sophisticated. So I really like this roll out personally, of being able to do this.

I haven't used it yet, but that's because I have too many areas where the data isn't as sophisticated as I would like it to be for me to then tell Google the information. They would like me to tell them.

But I think that having this goes back to the same thing that I've been saying is like pointing your robot in the right direction. And these are just more controls that kind of help you lean into what is actually working.

So personally, I'm a big fan of these things. I think it'll be really helpful to kind of layer those in with some of the automated stuff because you're just giving it more data to go on, which is what all of the different types of automation pieces want.

Aaron : Really looking at it kind of like, I'm thinking a lot about my childhood and education today because they said how long I've been doing this job for. But I look at it like taking AP classes in high school so you don't have to take the class in College.

You're not paying tuition again for something that you already know in the sense that you're not spending extra money for Google to learn that California is good. Now, obviously, if you don't have the API integration, it might not learn that anyway.

But at the same time, again, this is assuming the API type stuff is set up. At the same time, you'll probably get more out of relearning what you already know because what you already learned California leads are in the past.

People have been moving around a lot the past two years. So results that we had in the past or where people live or where their “base” might not be true anymore. So having that sort of persistent learning is nice.

But that said, Fred, to your point, there are some of these things where we know all this already. We don't need to wait for Google or Microsoft or whoever to learn it. Again, much the same.

We haven't used it a ton, but that's partially because we have the, I call it luxury of working with larger accounts. So usually if a region is doing really better, we'll just isolate it.

Fred : You guys have better data sets. If you can bring the Gclid data back into it and offline conversion tracking, that is better. But if you don't have the luxury, then for sure, Value rules.

Joe : I haven't used this yet, but they had a client that has warehousing data and they already know based on where the market is. I mean, a warehouse is not a virtual thing. It's a physical place in a location.

So they know exactly where the main warehouse hubs are across the country. So they clearly see better conversion rates around where the main locations are. So that's a perfect example of when you want to use it.

We have other clients where, yeah, they're a national software brand. However, where their headquarters are converts way better just because that's where they started. So they have much more brand recognition within the greater area of where their headquarters is based.

So that's something where we can proactively say we know even for non branded keywords, we are going to do better in this area because we have better brand affinity in this area.

So we can be more aggressive here and always be aggressive and just feed Google the information. So there's certain instances where, you know, it makes perfect sense.

Michelle : 우리가 여기에 있는 한 가지 추가 부분은 우리가 이러한 모든 성능 기반 항목에 대해 이야기하고 있다는 것입니다. 그러나 우리가 이야기하지 않은 한 가지는 반드시 인간적인 요소와 같습니다. 왜냐하면 특정 국가의 사람과 함께 일하는 것을 좋아하는 확실한 이유가 있을 수 있기 때문입니다. .

실제로 숫자에 들어가지 않아 기계가 실제로 학습할 수 없지만 특정 사항을 안내할 수 있도록 하는 요소도 있습니다. 캘리포니아 사람들이 더 착하고 그들과 더 많이 일하고 싶어하고 소기업 소유주에게 금전적 가치가 없는 것처럼 그런 종류의 것들이 정말 중요할 수 있습니다.

제게는 이러한 영역을 목표로 삼을 예정이지만 솔직히 말해 수익을 창출하기 때문에 목표로 삼지 않는 고객이 많지만 저는 좋아하지 않습니다.

그래서 당신이 원하는 것은 무엇이든 하도록 인도할 수 있는 이러한 것들 중 일부에서 인간적인 요소처럼 당신이 가질 수 있는 많은 방법이 있습니다. 항상 숫자와 데이터 중심의 초점일 필요는 없습니다.

또한 이러한 다양한 컨트롤을 사용하여 비즈니스 결정을 스스로 내릴 수도 있습니다.

Aaron : 음, 첫 번째로, 이것은 캘리포니아에 사는 사람, 필라델피아에 사는 사람이 중서부에 있는 두 사람과 이야기하고 우리가 함께 일하고 싶은 사람들 중에서 더 좋은 사람에 대해 이야기하는 것이 재미있습니다.

저와 함께 일하고 싶어하는 사람은 없다고 생각합니다. 그러나 B2B, SAAS의 외부를 바라보는 또 다른 요소는 운송비, 운송비, 공급망일 것입니다.

내가 실제 일을 하고 몇 명의 고객이 있었을 때를 생각해보면, 동부 해안에서 I95에서 한 시간 이내에 어디든지 언젠가는 배송을 보장할 수 있는 한 고객이 있었습니다.

그래서 우리는 문자 그대로 도로를 목표로 하는 캠페인을 했고 이 작은 코즈웨이에서 하루 배송 전환율이 훨씬 더 높을 것이라고 말할 수 있었습니다. 이틀 배송이 될 것이고 그가 여기 없기 때문에 이렇게 말할 수 있습니다. 죄송합니다. Kirk Williams, 우리는 Montana를 제외했습니다. 거기에 물건을 사기에는 너무 비쌌습니다.

그래서 그들이 무료 배송 캠페인을 운영한다면 몬태나, 와이오밍, 다코타 같은 것들에 물건을 사는데 돈을 잃을 것입니다. 그래서 우리가 말할 수 있는 이와 같은 도구가 있으면 몬타나로 주문을 배송할 것이지만 다른 곳에서 얻을 수 있는 것보다 훨씬 더 높은 마진을 가져야 합니다.

좋아, 거기에 훨씬 더 높은 상승 목표를 갖자. 그런 다음 친애하는 친구 I95를 따라 잘 지내고 저렴하게 갈 수 있습니다.

프레드 : 맞아. 여기서 흥미로운 점은 도로와 주와 같은 고정된 것들을 기반으로 이러한 종류의 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 따라서 기계를 올바른 방향으로 지정하기로 한 번만 결정합니다.

그러나 당신이 말했듯이 그것이 매혹적일 때 공급망 문제가 있습니다. 그래서 예전에는 I95에서 당일 배송이 가능했지만 지금은 내 트럭 운전사 중 절반이 COVID로 인해 아파서 배달하지 못할 수도 있습니다.

따라서 매우 짧은 기간 동안 이를 설명하기 위해 타겟을 수정해야 하며 자동화 레이어링이 빛을 발하는 곳이라고 생각합니다. 오른쪽? 여러 계정에 걸쳐 100개의 캠페인을 수정하고 싶지 않습니다.

스프레드시트에 넣을 수 있는 것을 갖고 싶습니다. 나는 "이봐, 배달 시간은 하루에서 이틀. 어떤 캠페인을 진행하고 변경해야 하는지 알고 있으며 저를 위해 처리합니다."

그리고 트럭 기사들이 모두 돌아와서 배달을 할 수 있을 때 가서 다시 바꿔줍니다. 좋습니다. 하지만 타겟팅을 위한 자동화 레이어링에 대해 조금 이야기해 보겠습니다.

그리고 우리는 또한 메시징에 들어갈 수 있었습니다. 오른쪽? 따라서 타겟팅, 게재위치, 키워드, 모든 유용한 정보, 그리고 메시징입니다. RSA, 해당 분야에서 자동화 계층화의 좋은 예를 본 적이 있습니까? 아니.

Aaron : RSA의 데이터는 여전히 제한적이거나 도구가 그다지 제한적이지 않습니다. 그래서 당신은 실제로 많은 레이어를 할 수 없습니다. 우리는 시도했습니다, 우리를 믿으십시오, 우리는 시도했습니다. 광고에 동네 이름을 넣으면 지역 캠페인에서 훨씬 더 많은 성공을 거둘 수 있습니다.

저는 전 세계 모든 지역을 위한 캠페인을 만들고 싶지 않습니다. 하지만 비즈니스 데이터 피드로 그렇게 하려고 했지만 아직 판매가 제대로 이뤄지지 않았습니다. 다시 한 번, 다른 사람을 훔치는 타겟팅 관점에서 말씀드리겠습니다.

그러나 청중은 우리에게 매우 성공적이었고, 나는 마지못해 새로운 확장검색 자동화를 논쟁의 여지가 있다고 부를 것입니다.

Fred : 하지만 키워드가 죽었다고 말한 사람이 당신이 아닌가요? 확장검색이 존재한다는 사실을 인정하기 위해서라도?

Aaron : 내가 키워드라고 했지? 나는 키워드를 말하지 않았다. 당신은 했다.

프레드 : 알았어.

Aaron : 나는 확장 매치라고 말했다. 하지만 아니요, 제 말은, 당신은 우리가 실제로 검색 상을 사용하기를 원하는 경우와 같이 우리가 한 일을 거기에 설정했습니다.

수많은 다이렉트 메일을 보내는 회사가 있습니다. 그래서, 예, 우리는 제가 방금 말한 단어를 기반으로 한 "정기 캠페인"을 할 것입니다. tCPA라고는 말하지 않겠지만 기본적으로 사람들이 메일을 받았을 때 자동으로 업로드되는 캠페인도 있었습니다.

예를 들어, 메일링 리스트가 나갔을 때, 그들의 DM 소프트웨어는 "이봐, 메일을 받은 사람들이 여기 있다"라고 보낼 것입니다. 우리는 그 사람들이 아주 가까이 있는 것을 찾는 경우 지붕을 통해 입찰합니다.

우리가 적합한 사람들에게 다가가고 있다는 것을 알고 있었기 때문에 효과가 좋았습니다. 우리는 브랜드가 이미 올바른 사고방식을 갖고 있다는 것을 알고 있었습니다. 그래서 그 특별한 경우에 단어는 중요했지만 중요하지 않았습니다.

우리가 이미 연락을 했다는 것을 알고 있는 이 정보가 있는 곳에서 조금 더 중요했습니다. 우리는 충분히 쉽게 할 수 있습니다.

우리는 매번 목록을 직접 업로드할 필요가 없으며 엽서가 이미 떨어졌고 재활용되었으며 열리지 않았을 수도 있다는 것을 알기 때문에 몇 주 후에 제거할 수 있습니다.

Michelle : 네, 동적 검색 광고에서도 같은 작업을 수행할 수 있다고 생각합니다. 마찬가지로 확장검색을 반드시 사용할 필요는 없습니다. 귀하의 웹사이트를 사용할 수도 있습니다. 귀하의 웹사이트가 이에 적합하다면 도움이 될 수 있습니다.

따라서 웹사이트가 적합한지 결정하려면 키워드 플래너를 리버스 엔지니어링하십시오. 거기에 URL을 입력하고 그것이 제안하는 키워드를 참조하십시오. 좋은 경우 웹 사이트를 DSA용으로 사용해야 합니다.

그들이 우리에게 연락하고 귀하의 개인 정보 보호 약관에 대한 쓰레기 키워드의 무리인 경우. DSA용 웹사이트를 사용하지 않거나 실제로 가져오는 페이지를 제어할 수 있도록 페이지 피드를 사용합니다.

하지만 그렇습니다. Google이 새로 선호하는 기존 확장검색 키워드와 스마트 자동 입찰에 대한 아이디어로 돌아가서 이러한 방식으로 전환율을 낮추게 될 것입니다.

내가 그렇게 하는 것을 좋아하는 유일한 실시간은 리마케팅 ​​잠재고객이 계층화되어 있는 경우입니다. 그리고 Joe와 저는 그리 오래 전에 우리가 개최한 SMX 프레젠테이션에서 이에 대해 이야기했습니다.

청중이 적합하다는 것을 알고 있다는 사실을 통제할 수 있다면 사람들이 입력하는 검색어와 철자 오류, 접선적으로 관련된 모든 것에 대해 훨씬 관대해지며 자동화된 입찰.

하지만 청중이 누구인지 정확히 모른다면 그런 일을 하는 것이 조금 더 지겹습니다. 그래서 조금 흐릿해집니다. 저는 청중을 활용한 다음, 원하는 경우 기계가 그 제한된 운동장을 대신하도록 하는 것을 정말 좋아합니다.

Joe : 우리도 DSA와 함께 리타게팅을 사용하는 것을 좋아합니다. DSA를 사용하면 DSA에 대한 헤드라인을 만들지 않기 때문에 검색어와 특정 헤드라인을 볼 수 있고 반응형에 대해 잠재적으로 테스트할 항목에 대한 새로운 아이디어를 제공할 수 있습니다. 여전히 더 많은 정보를 얻기 위해 확장 텍스트 광고를 하고 싶습니다.

그러나 페이지 피드를 사용하든 전체 웹사이트를 사용하든 DSA 리마케팅 ​​캠페인에서 이를 실행했습니다.

Aaron : 한 가지 더 말씀드리자면, 이것은 PPC에서 조금 벗어나게 될 것입니다. 우리가 할 수 있는 다른 마케팅 일이 있습니다. 하지만 디스커버리 광고를 실행하거나 Disco를 실행하거나 RSA를 실행하거나 리타게팅을 실행하거나 잠재고객의 이상함에 대한 경고를 설정하거나 잠재고객 통찰력이 전달되도록 한 다음 콘텐츠 팀에 전달합니다.

제가 드릴 수 있는 가장 좋은 예는 개인적인 경험을 들 수 있지만 저희에게는 웨딩드레스 고객이 있었습니다. 사람들이 리마케팅 ​​잠재고객에서 주제별로 무엇을 보게 될 것이라고 생각하십니까?

미셸 : 다이어트.

아론 : 네. Pinterest와 같은 곳이 분명히 있을 것이라고 생각했습니다. 날씨에 대한 지수가 정말 높다고 보는 사람들이 많습니다.

미셸 : 네. 거기 당신이 간다.

Aaron : 그럼, 물론, 좋아요. 이제 결혼식 날 비가 오면 어떻게 해야 하는지에 대한 콘텐츠 전략이 있습니다. 청중이 눈을 멀게 하지 않고 드레스에 선글라스를 끼지 않아도 되도록 의식을 조준하는 방법은 무엇이든 상관없습니다.

그러나 약간 이상하고 색인이 높은 것을 찾는 것입니다. 그리고 프레드, 당신이 웃고 있는 걸 봤어요. 실제 시나리오였습니다. 언니 결혼식에서 공연했는데 대본을 못 읽었다.

말 그대로 사진에서 보는 것은 아래를 내려다보고 있는 저와 햇살에 빛나는 제 사랑스러운 작은 공뿐입니다. 예, 마음에 가깝습니다. 어쨌든, 하지만 그런 것들을 사용하고, 다시 말하지만, 우리가 여전히 검색에 가지고 있는 모든 풍부한 정보를 사용하여 비즈니스의 다른 측면에서 볼 수 있는 다른 것들을 급증시킵니다.

첫째, 비즈니스의 다른 사람들이 검색에 관심을 갖도록 하는 좋은 방법입니다. 그리고 두 번째, 가치를 높이는 방법입니다. CPC가 해가 갈수록 높아지면서 웨딩드레스를 구매하는 것 외에 추가적인 가치를 얻을 수 있는 방법입니다.

Joe : 이것과 관련이 있는 한 가지가 있습니다. Google에서 실행 중인 인식 유형 캠페인의 경우 Google 내에 자동 생성되거나 자동 제안된 잠재고객이 있을 뿐입니다.

잠재고객 타겟팅 옵션을 보고 있는 잠재고객이 실제로는 시장 잠재고객이 아니지만 현재 키워드를 기반으로 하는 경우 상위 유입경로 캠페인에 대해 이 잠재고객 타겟팅을 시도하고 싶을 수 있습니다. 그리고 우리가 찾은 것 중 일부는 우리가 만든 일부 맞춤 세그먼트보다 더 잘 작동했습니다.

그래서 우리가 테스트했다고 생각한 것뿐입니다. 그러나 웹사이트 행동과 이전 캠페인 실적으로 수행한 모든 유형을 기반으로 하는 모든 권장 사항입니다.

Google은 시도할 수 있는 몇 가지 추가 타겟팅 옵션을 자동으로 생성했습니다.

마무리

프레드 : 좋아요. 글쎄요, 저는 당신이 공유한 모든 예제와 자동화 계층화에 대해 이야기하는 것을 좋아합니다. 둘 다 많은 PPC 직원, 큰 예산, 정교한 도구를 갖춘 큰 회사 Tinuiti에서 Joe와 Michelle이 스크립트를 선택하는 방식에 이르기까지 다른 자동화를 사용하여 찾을 수 있습니다.

이 모든 예를 공유해 주셔서 대단히 감사합니다. 이것은 환상적이었습니다. 또한 회의에 대한 많은 참조. 그래서 SMX 다음. 그곳에서 Michelle과 Joe가 녹음된 자동화 레이어링에 대한 훌륭한 세션을 수행했다고 생각합니다.

나는 당신이 돈을 내야 한다고 생각하지만 그것이 거기에 있는지 확인하고 싶다면 SMX Next 2021을 찾으세요. 그러면 우리 모두는 HeroConf Austin에서 연설할 것입니다. 여행 제한이 갑자기 일어나지 않는다는 가정하에 다시 팝업.

그러나 우리 모두는 다음 주에 그곳에 가기를 매우 희망합니다. 이것을 볼 때쯤이면 아마도 그 세션이 일어났을 것입니다. 그러나 우리에게 이야기하십시오. 우리는 그 슬라이드를 공유하고 해당 비디오를 사용할 수 있도록 노력할 것입니다.

그럼 다른 건 없나요? 나는 당신 각자에게 당신을 찾을 수 있는 곳, 당신이 그들이 하기를 원하는 것을 말할 수 있는 짧은 1분의 시간을 줄 것입니다. 나는 사람들이 실제로 가서 나의 새 책 'Unlevel the Playing Field'를 구입했으면 합니다. 1월 26일에 나왔습니다.

그러니 가서 이것의 사본을 사십시오. 오늘 우리가 다루는 많은 개념에 대해 이야기하십시오. 아론, 시작하겠습니다.

Aaron : 자동화에는 두 가지 접근 방식이 있습니다. 내 생각에, 당신은 방어하거나 친구가 될 수 있습니다. 그래서 나는 당신이 하던 것을 보존하려고 노력하고 오래된 검색이 영원히 지속되도록 노력하기보다는 사람들을 격려할 것입니다.

그것에 대해 방어하지 마십시오. 그냥 친구가되어 주렴. 로봇이 무엇을 하려고 하는지, 무엇이 로봇을 행복하게 하는지, 무엇이 로봇이 작은 로봇 일을 하게 만드는지 이해하십시오. 그리고 물론, 당신은 함정을 배울 수 있습니다.

그래서 자신이 잘하는 것을 막으려 하기 보다는 약간의 자유를 갖게 하십시오. 학습하게 하고 절벽에서 떨어지지 않도록 하십시오.

프레드 : 친절한 로봇. 좋은 조언. 미셸? 당신은 어때요?

Michelle : 네, 저는 Aaron처럼 운이 맞는 영리한 작은 단어가 없다고 말하고 싶습니다. 나는 그것에 대해 많이 생각하지 않았지만 그것이 올바른 접근 방식이라고 생각합니다.

따라서 일부 자동화 부분을 테스트하기 위해 일정량을 따로 남겨두십시오. 당신은 당신이 생각하는 것보다 더 잘 작동하는 것들에 놀랄 것입니다. 그리고 당신은 절대적으로 가혹하게 작동하는 것들에 놀랄 것입니다.

그리고 당신은 그것이 그것에 대해 올바른 방법일 수 있다고 생각했습니다. 그래서 몇 가지를 테스트합니다. 특히 이 업계에서 오랫동안 일해 왔다면 이전에 하던 일에 너무 집착하지 마십시오.

예를 들어, 그것에 대해 불평하는 것은 도움이 되지 않습니다. 정말 하지 않습니다. 그러나 그 원칙을 버리지 마십시오. 오른쪽. 우리는 어떤 것을 위해 여기에 왔습니다. 그러니 시도하고 생각해보세요. 한 걸음 뒤로 물러나서 이렇게 말할 수도 있습니다. 알겠습니다. 이것이 제가 항상 해왔던 방식의 기본 이론이라는 것을 압니다.

여기에 적용하고 이를 활용하여 앞으로 나아가고 시대에 뒤처지지 않도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 당신의 경쟁자들이 아마도 물건을 아주 꽉 잡으려고 하고 있다는 것을 장담할 수 있기 때문입니다.

따라서 시대에 뒤쳐지지 않고 시대에 뒤처지지 않는 경우 경쟁자를 이길 수 있는 좋은 방법입니다.

Fred : 그것이 바로 당신이 '운동장을 평준화'하는 방법입니다.

미셸 : 맞아, 맞아. 프레드의 책을 사세요.

Joe : 그 책에 대한 제휴 링크가 필요합니다.

미셸 : 알겠습니다 .

Fred : 들어보세요, 모두가 이 아이디어를 좋아합니다. 그리고 이 책들은 오늘 통화 중인 모든 사람들처럼 정말 똑똑한 사람들과의 대화에서 나온 것입니다. 따라서 실제로 많은 신용도 그들에게 돌아갑니다.

Michelle : 제휴 링크 대신 리베이트를 받겠습니다. 정말 고마워. 가자, 조.

Aaron : 그래서 저는 작가입니다. 대단해.

Joe : Aaron과 Michelle은 내가 일반적으로 추천하는 것을 말한 것 같습니다. 트위터에서 상황이 변하고 있지만 항상 변할 것이라고 불평하는 사람들을 보게 될 것입니다.

항상 새로운 기능이 있고 기술은 항상 발전하고 사용자 행동은 항상 변할 것이므로 가능한 한 빨리 수용하십시오. 귀하의 계정과 관련된 위치를 확인하십시오.

Google이 권장 사항에 나열한 모든 것을 맹목적으로 구현할 필요는 없지만 때때로 이러한 권장 사항이나 자동화가 계정에 매우 유용할 수 있으므로 이를 무시하거나 거부하지 마십시오.

모든 사람에게 맞는 사이즈는 없습니다. 비즈니스에 더 좋은 일을 해야 하지만 항상 Google보다 비즈니스 목표를 최우선으로 유지해야 합니다.

프레드 : 좋아요. 좋습니다. Paid Media Pros에서 Joe와 Michelle을 찾고 Tinuiti에서 Aaron을 찾으세요. 우리는 모두 트위터에 있고 회의에 참석하고 있으므로 연락을 유지하십시오. 우리는 당신의 의견을 듣는 것을 좋아합니다.

이 에피소드를 시청해주셔서 감사합니다. 재미있게 보셨다면 YouTube 채널을 구독하세요. 곧 다른 에피소드로 돌아오겠습니다. 시청 해주셔서 감사합니다.

패널리스트와 연결합니다.

Frederick Vallaeys : 트위터 | 링크드인 | 경기장을 평준화하지 마십시오

아론 레비 : 트위터

조 마르티네즈 : 트위터 | 유튜브

미셸 모건 : 트위터 | 유튜브

테이크아웃

• 자동화 계층화는 브랜드와 계정에 맞게 광고 플랫폼이 수행하는 작업을 형성하는 방법입니다.
• 자동화를 경쟁자라기보다는 노력에 대한 보완책으로 보십시오.