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트위터 퍼포먼스 광고의 시작과 앞으로 나아갈 방향

작성자 트위터 대한민국

참고사항: 2021년 4월 7일부로 웹사이트 카드와 앱 카드는 각각 웹 사이트 클릭 및 앱 설치를 위한 이미지 또는 동영상 광고라 칭함.

최종 업데이트: 2021년 10월 12일

지난 1년 간의 실적

트위터는 더 많은 마케터들의 니즈를 충족하고 그들이 목표를 달성할 수 있도록 도움을 주기 위한 하나의 방법으로서 퍼포먼스 광고를 선보인 이후로 많은 발전을 이뤄왔습니다. 오늘 트위터의 퍼포먼스 광고 프로덕트 로드맵에 대한 최신 진행 상황을 공유할 수 있어 기쁘게 생각합니다. 트위터는 퍼포먼스 광고 상품을 지속적으로 개선하고, 주요 앱 및 웹 프로덕트를 시장에 출시하고 있습니다.

전반적인 퍼포먼스 광고 전략에 있어, 트위터의 첫번째 목표는 사람들이 앱 검색을 하도록 유도하고, 앱 개발자가 더 많은 유저를 끌어 모아 투자 수익을 높일 수 있도록 지원하는 것이었습니다. 다음 목표는 웹사이트 관련 행동을 유도하는 것입니다. 트위터는 사람들이 관련 정보나 제품을 찾을 수 있도록 돕거나 웹사이트에서 행동을 취하도록 유도하는 광고 상품을 개발하고 있습니다. 이러한 요소들을 통해 광고주의 제품과 서비스를 더 많은 사람들에게 노출시키고, 더 나아가 폭넓은 커머스 기회를 지원할 능력을 키울 수 있을 것이라 생각합니다.

지난 4월 애플의 앱 추적 투명성 프레임워크(ATT)의 시행과 같이 디지털 광고에 영향을 미치는 새로운 플랫폼 표준은 더 이상 문제가 되지 않습니다. 새로운 플랫폼 표준에 신속하게 대응함으로써 광고주가 변화에 효과적으로 적응할 수 있도록 도울 수 있는 기회라고 생각합니다. 트위터는 개인정보보호를 최우선 사항으로 두고 계속해서 상품을 개발하고 있습니다. 

앱 설치: 진행 상황에 따라 구축

트위터는 앱 설치 수 목표 달성에 있어 큰 진전을 이뤘습니다. 트위터 광고 상품들은 효과적으로 광고주의 앱 설치를 유도했습니다. 또한 ATT 기능이 적용된 이용자 모수를 확보하기 위해 SKAdNetwork 지원에 투자를 아끼지 않았습니다. 이를 통해 개인정보보호 측정이 가능해졌고, iOS 앱에서 30% 이상 많은 인벤토리와 스케일을 확보할 수 있었습니다. 이후 업데이트된 최적화 모델과 함께 트위터 광고 관리자에 뷰-쓰루 어트리뷰션(view-through attribution) 및 SK-캠페인 ID 관리 기능 등을 신속하게 지원했습니다.

트위터는 SKAdNetwork 지원을 비롯해 다양한 방식으로 광고주를 지원하고 있습니다. 트위터는 앱 다운로드 저항(download friction) 을 줄이기 위해 광고 포맷을 개선했으며, 일정한 캠페인 성과 창출을 위해 학습 모델을 업데이트 하고, 캠페인 만들기에 추가적인 업데이트를 진행하는 등 다양한 방식으로 광고주를 지원하기 위해 노력하고 있습니다.

볼 수 없는 트윗입니다
볼 수 없는 트윗입니다.

오버레이한 설치 작업 이미지가 피드 내에 표시되면, 즉시 앱을 다운로드할 수 있습니다.

또한 Twitter에서 앱 설치 반복을 적극 계획하고 테스트를 실행하고 있습니다. 이 과정에는 다음의 작업이 포함되어 있습니다.

  • 더 많은 이용자 참여를 유도하는 독보적인 포맷
  • 업데이트된 최적화 모델
  • 새로운 사후 설치 제품 개발 (예: 인앱 구매 최적화. 광고주는 인앱 구매 가능성이 높은 사람들을 중점에 두고 캠페인을 진행할 수 있음)

웹사이트 클릭 수: 멀티 랜딩 캐러셀

또한 광고주가 웹사이트로 트래픽을 유도할 수 있는 웹사이트 클릭 상품에서도 상당한 진전을 이뤘습니다. 지난해 트위터는 캐러셀 광고를 출시했습니다. 이제 한 개의 캐러셀 광고에 여러가지 웹사이트를 연동할 수 있는 멀티 랜딩 기능(multi-destination functionality)이 업데이트 됐습니다. 이를 통해 광고주는 헤드라인과 랜딩 페이지를 맞춤 설정해 잠재고객이 캠페인 목표에 맞는 행동을 할 수 있도록 유도할 수 있습니다.

광고주는 캐러셀 카드 별로 고유한 헤드라인과 URL을 사용해 더 유연하고 다양한 메시지를 고객에게 전달할 수 있습니다. 스와이프 한 번으로 여러 이미지나 동영상을 볼 수 있으며, 이미지나 동영상을 클릭해 여러 URL로 랜딩할 수 있습니다.

볼 수 없는 트윗입니다
볼 수 없는 트윗입니다.

신규 기능에 대해 베타 테스트를 시행한 결과, 놀라운 수치를 확인할 수 있었습니다. 멀티 랜딩 캐러셀의 베타 테스트를 통해 아래와 같은 결과를 확인했습니다:

  • 단일 소재 광고(single-asset ads)* 대비 모든 목표에서 클릭률이 최대 20% 증가
  • 단일 소재 광고(single-asset ads)* 대비 사이트 방문 전환에 최적화된 캠페인의 클릭률이 최대 25% 증가

또한 다음을 포함한 주요 웹사이트 클릭 상품을 테스트하고 있습니다:

  • 사이트 방문 최적화(Site Visit Optimization): 광고주의 웹사이트를 방문할 가능성이 가장 높은 고객에게 광고를 노출시키도록 구매 모델을 개선합니다.
  • 광고 포맷(Ad formats): 트위터 광고 캠페인의 참여율을 개선할 예정입니다. 여기에는 사용성, 포맷 세부정보, 콜투액션 등의 업데이트가 포함됩니다.
  • 측정 & 보고(Measurement & Reporting): 트위터 웹사이트 광고 상품의 개인정보보호를 위한 제 1자 측정 및 실험 솔루션을 적극적으로 테스트하고 구축합니다. 

아직 시작일 뿐입니다

퍼포먼스 광고 상품은 일종의 검색 도구와 같습니다. 퍼포먼스 광고를 통해 광고주는 자신의 제품이나 서비스를 소비자에게 소개할 수 있습니다. 트위터가 온라인 커머스의 장이 되기 위해선 효과적이고 접근하기 쉬운 검색 기능이 필요합니다. 이 모든 것을 가능하게 하기 위해서는 비즈니스에 적합한 유기적인 도구와 리소스를 구축해야 합니다. 이를 위해 프로페셔널들을 위한 트위터에서 해당 작업을 진행하고 있습니다.

이러한 모든 발전은 트위터 퍼포먼스 광고가 다음 단계로 나아가는데 큰 도움이 되고 있습니다. 퍼포먼스 광고는 흥미로운 방향으로 나아가고 있습니다. 그러나 아직 초기 단계이기 때문에 앞으로 해야 할 것이 더 많다는 것을 알고 있습니다. 앞으로도 계속해서 관련 사항을 업데이트 드리겠습니다.

*출처: 2021년 7-9월 베타 테스트 중 캐러셀의 Twitter 내부 데이터. 단일 소재 웹사이트 카드와 멀티 랜딩 캐러셀 비교. 이 수치들은 iOS 및 Android, 이미지와 비디오 애셋의 평균입니다. 이 수치들은 GA에 따라 변경될 수 있으며, 포맷, 지역, 플랫폼에 따라 차이가 있을 수 있습니다.

볼 수 없는 트윗입니다
볼 수 없는 트윗입니다.

2021년 2월 8일 업데이트

퍼포먼스 광고 관련 진행 상황 업데이트 

트위터는 마지막 업데이트를 공유한 이후 최근에 도입한 '캐러셀 광고'를 기반으로 '앱 설치 수' 및 '웹사이트 클릭 수' 목표 재설정이라는 중요한 두 제품 성과를 이뤘습니다. 이번 재설정은 기본 요소를 이해하는 것에 초점을 맞추고 있으며 캠페인 관리와 품질 공급, 광고 형식, 최적화, 측정 등 5가지 영역의 개선이 포함됩니다. 트위터는 광고주가 캠페인을 실행하여 고객을 유치하는데 필요한 주요 도구를 개발하기 위해 지속적으로 노력하고 있으며, 지금까지의 진행 사항에 대해 자세히 알려드리고자 합니다.

앱 설치 수 목표에 대한 재설정 완료

트위터는 광고주가 앱 설치 캠페인을 그 어느 때보다 효과적으로 실행하고, 관리하며, 측정할 수 있도록 지원하기 위해 앱 설치 수 목표를 기본부터 재설정했습니다. 재설정하는 과정에서 고객 참여를 높이기 위해 가장 많이 사용되는 몇 가지 형식을 새롭게 설계했습니다. 이를 통해 모바일 앱 노출을 80%*까지 높였으며, 예측 및 측정이 개선되었고 더욱 빠르고 직관적인 캠페인 생성 경험을 제공할 수 있게 되었습니다.

다음은 재설정하는 과정에서 변경된 내용입니다.

향상된 광고 소재 형식 — 트위터는 최근 새롭게 개선된 캐러셀 광고 발표에서 멈추지 않고 '트위터 앱 카드'를 개선했습니다. 앱 등급, 앱 가격, 다운로드 세부 정보 등 다양한 자료와 정보를 추가함으로써 더욱 멋진 앱 카드를 만들었으며, 이렇게 추가된 자료와 정보는 모두 신뢰성을 높여 향후 개발되는 앱에 대한 서비스 품질을 높이는 데 도움이 되고 있습니다. 이로 인해 노출당 설치 수가 8.88% 증가했습니다**.

예측 및 공급 개선 — 트위터는 예측, 입찰 최적화, 공급 및 공급 품질을 함께 개선하여 안정성과 실적을 모두 높였습니다. 또한 트위터 인프라를 비롯해 트위터 타임라인 내에서 광고가 노출되는 방식을 업그레이드했으며, 이는 유의미한 노출 수로 이어져 이제는 앱 설치 광고주가 입찰에 성공하는 데 한몫하고 있습니다.

쉬워진 캠페인 설정 및 관리 — 트위터는 광고 관리자 기능을 더욱 직관적으로 개선했습니다. 여기에는 광고주가 모든 광고 소재를 한 번에 등록할 수 있는 단일 탭 트윗 생성이 포함됩니다. 이로 인해 광고주는 광고 소재를 제작하는 시간과 인터페이스 수를 줄일 수 있게 됐습니다. 또한 광고 그룹 세부 정보 페이지를 업데이트해 최적화와 입찰 조합을 간소화했습니다.

측정 개선 — 마지막으로 트위터는 측정 솔루션을 구현하여 광고주들이 설치 수를 더욱 정확하게 측정하고 iOS 14에서 앞으로 출시될 앱 추적 투명성 프레임워크(ATT)를 탐색할 수 있도록 지원했습니다. ATT 변경 내용에 대한 트위터의 접근 방식과 관련한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다. 그 밖에도 AMM(Advanced Mobile Measurement) 프로그램을 확대하여 광고주가 LTV와 ROAS를 측정할 수 있게 했습니다.

'트위터 클릭 ID' 도입 및 컨버전 최적화 향상

트위터는 웹사이트 실적을 높이고 싶은 광고주를 위해 형식과 측정, 최적화 모델을 개선하는 데 부단한 노력을 기울인 끝에 클릭률을 높이고 트위터 보고서와 타사의 보고서 사이에서 발생하는 차이를 줄여 왔습니다.

타사 쿠키를 사용해 광고가 사이트 방문으로 이어지는지 알아보는 방식 대신 트위터는 자사 클릭 ID 파라미터를 개발하여 '트위터 웹사이트 태그(자바스크립트 버전)'를 향상시켰습니다. 트위터 클릭 ID는 트위터 광고를 클릭해 사이트를 방문한 사용자를 안정적으로 측정할 수 있는 방법을 제공하며, 측정 불일치를 줄여 쿠키를 사용하지 않는 광고 환경에서도 광고주에게 더욱 정확한 데이터와 장기적인 측정 솔루션을 제공합니다.

트위터 클릭 ID 실행 방식

이용자가 웹사이트 광고를 클릭하면 트위터 클릭 ID의 고유 식별자가 자동으로 URL에 추가됩니다. 그런 다음 해당 웹사이트로 이동해 트위터 픽셀이 실행되면 ID가 캡처되어 트위터로 전송되고, 사이트 방문이 클릭에 따른 결과인지 확인하는 데 사용됩니다. 테스트 결과에 따르면, 트위터 클릭 ID 실행 시 '트위터 광고 매니저'에 보고되는 사이트 방문 수가 10배까지 증가했습니다***.

또한 트위터는 컨버전 최적화 모델을 업그레이드해 사이트 방문에 적합한 방식으로 캠페인을 개선했습니다. 현재 트위터의 시스템은 웹사이트 방문 가능성이 더욱 높은 사용자를 식별하는 데 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 최근 테스트에서는 트위터 광고 매니저상 클릭률 중간 값은 26% 상승한 반면 사이트 방문당 비용은 크게 감소했습니다****.

그 밖에도 '웹사이트 카드' 형식을 개선하여 전체 화면 브라우저에 대한 탐색이 더욱 용이하고, 웹사이트 로딩 시간이 줄어들었으며, 미디어 컨트롤의 유용성도 향상되었습니다. 이러한 개선 노력은 클릭률을 8% 향상시키는 결과로 이어졌습니다*****.

다음 단계

트위터는 그 어느 때보다 손쉽고 효율적으로 트위터에서 광고를 진행할 수 있도록 노력을 기울이고 있으며 광고주들이 풀 퍼널(full-funnel) 마케팅 접근법에 도달할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이 제품들은 마케터가 제품 출시와 캠페인을 진행하고 이를 상시 미디어 계획으로 확대함으로써, 결과적으로 고객 유치를 촉진하고 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 트위터는 앞으로 진행될 사항에 대해 큰 기대를 하고 있습니다. 트위터가 나아갈 다음 단계를 지켜봐 주시기 바랍니다. 

각주:
*2020년 4분기 플랫폼 기반 MAP 광고 노출 수의 증가 기준
**2020년 4분기 A/B 실험에서 현재 카드의 프로덕션 버전과 비교했을 때
***2020년 4분기 클릭 ID를 사용하지 않고 동일한 캠페인 세트와 비교했을 때
****2020년 4분기 컨버전 최적화를 사용하지 않고 동일한 캠페인과 비교했을 때
*****2020년 4분기 각 실험에서 대조군 버킷과 비교했을 때

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