PMAX 분석, 저는 이렇게 합니다.

안녕하세요, 아이작입니다. 👋

지난 뉴스레터에서 구글애즈 PMAX (실적최대화) 캠페인 이야기를 했습니다.

마지막에 짧은 투표를 했는데요.

“PMAX 관련 분석 자료를 받아보고 싶으신가요?”

생각보다 많은 분이 ‘네’를 눌러주셨습니다.

PMAX 성과 분석 시 어떤 순서로 보면 되는지, 그 동안 제가 경험한 것들을 공유합니다.

PMAX는 예전보다 많이 보이기 시작했습니다

예전에는 PMAX 내부에서 어디에 비용을 썼는지 확인하기가 정말 어려웠는데요.

지금은 구글도 점진적으로 데이터를 공개하고 있습니다.

네트워크 성과 보고서에서는 검색, 디스플레이, 유튜브, 디스커버, 지도, 지메일 등의 비용과 전환을 볼 수 있습니다.

출처: https://support.google.com/google-ads/answer/16260130

PMAX 검색어 보고서에서는 실제 검색어를 확인할 수 있고, 제외검색어로 등록도 가능합니다.

예전보다 확실히 나아졌습니다.

그런데 여전히 문제가 하나 있습니다.

데이터가 한 화면에 모여 있지 않습니다.

네트워크는 네트워크 보고서에 있고, 검색어는 다른 메뉴에 있습니다.

소재와 상품도 각각 따로 봐야 합니다. 변경 이력은 또 다른 화면에 있고요.

정보는 있는데 연결해서 보기는 여전히 어렵습니다.

분석 순서나 방식에는 차이가 있겠지만,

저는 다음과 같은 순서로 성과를 살펴봅니다.

첫 번째는 네트워크입니다

PMAX 분석에서 가장 먼저 보고, 가장 많이 보는 곳입니다.

검색, 디스플레이, 유튜브, 디스커버, 지도, 지메일, 검색 파트너별로 다음 데이터를 비교합니다.

비용, 비용 비중, 클릭, CPC, 전환, 전환율, 전환가치, ROAS.

여기서 중요한 건 지면별 ROAS 순위를 매기는 게 아닙니다.

비중의 변화를 보는 겁니다.

예를 들어 전체 ROAS가 떨어진 날, 검색 비용은 그대로인데 디스플레이와 유튜브의 비용 비중이 함께 늘었다면 트래픽 구성이 달라졌을 가능성을 먼저 봅니다.

반대로 네트워크 비중은 그대로인데 모든 지면에서 전환이 동시에 줄었다면 캠페인보다 전환 추적이나 사이트 문제를 먼저 의심해야 합니다. 전체 숫자만 보면 둘 다 ‘ROAS 하락’입니다. 하지만 원인은 완전히 다를 수 있습니다.

두 번째는 검색어입니다

PMAX의 ROAS가 높다고 무조건 신규 고객을 잘 데려오는 것은 아닙니다.

브랜드를 이미 알고 있던 고객의 검색을 많이 가져가고 있을 수도 있습니다.

그래서 검색어를 세 가지로 나눠서 보는게 중요합니다.

브랜드 검색어의 전환가치 비중이 높아졌다면 전체 ROAS는 좋아보일 수 있습니다.

하지만 PMAX가 새로운 수요를 만든 것인지, 원래 있던 수요를 가져온 것인지를 확인해야 합니다.

어차피 우리 브랜드를 검색하는 경우라면, 광고를 적극적으로 해야할지, 그리고 CPC를 브랜드 검색어에 얼마나 지불하고 있는지를 체크해봐야 합니다.

논브랜드 검색어 중 전환이 발생하는 검색어는 더 많은 컨트롤과 세팅이 가능한 검색캠페인과 소재 기획에 활용할 수 있습니다. 반대로 비용만 쓰는 무관 검색어는 제외 키워드 후보가 됩니다.

이렇게 나눠보면 PMAX의 질문이 달라집니다.

“ROAS가 몇 퍼센트지?”가 아니라,

“PMAX가 지금 어떤 수요를 잡고 있지?”가 됩니다.

세 번째는 소재와 상품입니다

소재 보고서에서는 이미지, 영상, 헤드라인, 설명별 노출과 전환을 확인합니다. 다만 소재 전환 수치를 그대로 더하면 안 됩니다.

하나의 광고에 헤드라인, 이미지, 설명이 함께 노출되고 전환이 발생하면 여러 소재에 같은 전환이 잡힐 수 있기 때문입니다.

소재 보고서는 매출 합계를 계산하는 화면이 아닙니다. 어떤 소재가 실제로 노출되고 있는지, 어떤 주제와 형식이 반복해서 전환에 등장하는지를 보는 참고 신호에 가깝습니다.

PMAX 캠페인 > 애셋그룹 > 애셋 탭에 위치한 보고서

상품도 마찬가지입니다.

상품 ID, 상품명, 비용, 전환, 전환가치, ROAS를 놓고 보면 비용이 일부 상품에 과하게 몰리는 계정을 쉽게 찾을 수 있습니다.

특정 상품군만 ROAS가 떨어졌다면 입찰전략보다 먼저 가격, 재고, 피드 승인 상태, 프로모션 종료 여부를 확인해야 합니다. PMAX 밖에서 문제가 시작됐을 수도 있으니까요.

마지막은 변경 이력입니다

PMAX 성과가 떨어지면 대부분 현재 숫자부터 봅니다.

저는 먼저 날짜를 봅니다.

언제부터 떨어졌는지 확인한 뒤 그 시점에 다음 변경이 있었는지 체크합니다.

예산, 목표 ROAS 변경, 입찰전략, 전환 목표, 소재 추가 또는 삭제, 상품 구성, URL 확장 설정 등등.

구글애즈의 변경 이력은 설정 변경과 성과 흐름을 같은 시간축에서 비교할 수 있습니다.

이 기록이 없으면 성과가 회복돼도 왜 회복됐는지 알기 어렵습니다.

PMAX에서 한 번에 여러 가지를 바꾸면 더욱 그렇습니다.

PMAX 분석 체크리스트를 준비했어요

처음부터 모든 것을 분석할 필요는 없습니다.

지난 30일과 이전 30일을 비교한 뒤, 가장 크게 변한 지표 몇가지만 찾습니다.

체크 후, 그 중 가장 큰 변화 하나를 고릅니다.

그리고 원인을 하나 정한 뒤 한 번에 하나만 수정합니다.

이 자료의 목적은 PMAX의 정답을 자동으로 찾아주는건 아니에요.

어디에서 변화가 시작됐는지 보이게 만드는 겁니다.

>> PMAX 분석 체크리스트 받아보기

PMAX 같이 머신러닝에 많은 영향을 받는 캠페인을 분석하고 성과를 개선한다는 것이 쉽지는 않습니다. 머신러닝의 작동방식, 통계 유의성, 소재 변수 등 유의할 게 많습니다.

분석 & 수정에 정답이 없지만, 시스템을 갖추고, 일관된 분석 프레임워크를 만드는게 중요하다고 생각합니다.

제가 공유한 체크리스트는 하나의 참고용으로 생각하시고, 더 궁금한 부분이 있으시면 메일로 편하게 물어봐주세요!

그럼 또 유익한 퍼포먼스 마케팅/콘텐츠 등 다양한 AI 이야기를 전해드릴게요. 감사합니다.

Let AI work, you think.

— 아이작