중국제조2023 – 진행 중아너
멕시코 광고 타깃 선정을 위한 예측 머신러닝 모델
아너는 예측 모델로 광고 타깃을 고른 뒤 멕시코에서 광고비 대비 수익률을 63% 높였다
문제
아너는 자사 전자상거래 사이트의 사용자 행동 데이터를 바탕으로 구글 애널리틱스에서 광고 타깃을 골랐다. 그러나 애널리틱스는 기존 고객 중에서만 시드 오디언스를 찾을 수 있어 타깃 범위가 제한적이었다. 회사는 누가 구매할 가능성이 높은지 예측할 방법이 필요했다.
접근 방식
아너는 2023년 구글 광고 운영을 지원하기 위해 BigQuery를 도입했다. 구글 파트너사 TrueMetrics의 도움으로 약 2개월 만에 멕시코 온라인 캠페인용 예측 머신러닝 모델을 BigQuery에서 구축했다. 모델은 멕시코 전자상거래 사이트의 행동 데이터를 써서 구매 확률이 높은 사용자를 찾았다. 이렇게 찾은 시드 오디언스로 구글 애널리틱스에서 유사 타깃을 찾아 구글 광고에 활용했다. 아너는 이 방식을 다른 국가로 넓히고 결과를 구글 애널리틱스로 넘기는 작업도 자동화할 계획이었으며, 수작업이 50% 줄 것으로 예상했다.
주요 수치
시사점
아너는 중요한 시장 한 곳에서 먼저 시작해 광고 성과에 미친 효과를 측정한 뒤 방식을 넓혔다. 회사는 성과 개선폭을 어떤 기준과 비교했는지는 밝히지 않았다.
분류
출처
출처 요약
구글 클라우드의 고객 사례 페이지는 아너가 멕시코 온라인 캠페인의 광고 시드 오디언스를 찾으려고 BigQuery에서 예측 머신러닝 모델을 쓴 과정을 소개했다. 광고비 대비 수익률이 63%, 광고 전환율이 33.5% 늘고 클릭당 비용이 40.6% 줄었다고 밝혔다. 페이지에는 날짜가 없으며, 인터넷 아카이브가 2024년 12월 19일에 처음 저장했다.
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