광고 지출 대비 수익률(ROAS)은 개념 자체를 이해하기는 쉽지만 실제로 현장에서 조정하는 작업은 간단하지 않아 규정하기 까다로운 공식입니다. 사용자의 행동과 이에 대한 우리의 이해는 지속적으로 진화하기 때문에, 사용자 획득 캠페인을 최적화하여 관리하고 지속 가능한 성장을 유지하기란 쉽지 않습니다. 여기에는 끊임없는 분석과 테스트, 그리고 반복적인 계산이 요구됩니다.
이 글에서는 MAX 사용자가 AppDiscovery를 통해 ROAS 캠페인 중 하나인 Ad ROAS를 활용하는 방법에 대해 설명합니다. Ad ROAS는 머신 러닝을 사용해 캠페인을 자동화 및 최적화하여 모든 모바일 앱이 높은 LTV를 달성하도록 지원하기 때문에, ROAS과 관련된 문제 해결에 도움이 됩니다.
MAX와 AppDiscovery는 데이터에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개발자는 가장 경쟁력 있는 경매를 통해 수익을 개선하고 일일 활동 사용자당 평균수익(ARPDAU)을 증가시켜 이를 사용자 획득(UA) 캠페인에 재투자할 수 있게 됩니다. 즉, MAX는 인앱 비딩을 통해 창출되는 증분수입으로 사용자 획득이 성장하도록 촉진합니다. 결과적으로 더 공격적인 목표와 ROAS 타깃을 설정할 수 있어 자동화를 통해 사용자 기반을 확장하는 데 유용합니다.
AppDiscovery를 활용한 Ad ROAS 캠페인은 적절한 가격으로 양질의 사용자를 획득하기 위한 캠페인입니다. 이 캠페인은 여러분의 목표 KPI를 따르며 사용자에 대해 인지된 가치에 기반하여 입찰을 최적화합니다. 또한 AppDiscovery는 자동화된 프로세스 덕분에 시간이 경과함에 따라 확장을 개선시키며 전반적인 작업이나 수동 조정에 소요되는 비용을 줄여 줍니다.
일반적인 CPI 캠페인은 사용자의 가치와 관계 없이 사용자 풀에 있는 사용자에 대하여 고정 비율로 입찰합니다. 즉, 사용자의 질을 결정하는 데 유용한 데이터를 고려하지 않고 모든 사용자를 대상으로 동일하게 입찰하기 때문에, 낮은 가치를 가지는 사용자에게도 과도한 금액을 지불하거나 양질의 사용자를 놓칠 수 있습니다.
Ad ROAS를 바로 시작하지 않는 이유는 무엇일까요? 그것은 이전 데이터의 학습과 목표를 염두에 둔 최적화 작업이 선행되어야 하기 때문입니다. 여러분은 먼저 모바일 앱 설치(MAI) 캠페인을 시작해야 합니다. 이것을 Ad ROAS 캠페인이 원활히 진행되는 것을 돕는 “자전거 보조바퀴”라고 생각하세요.
AppDiscovery는 모바일 앱 설치 단계 후 더 정확한 오퍼를 실행하기 위한 보정 단계를 거칩니다. 그리고 목표 달성을 위해 ROAS 기반 입찰자로 전환하는 과정에서 머신 러닝이 프로세스를 자동화할 수 있는 환경을 조성합니다.
AppDiscovery ROAS 캠페인은 상대적으로 쉽게 설정하고 운영할 수 있으며, 단 24시간 만에 결과를 최적화하기 시작합니다.
얼마를 입찰할지 결정하지 못하셨나요? 성공 가능성을 높이기 위해 일단 높게, 여러분이 허용할 수 있는 최고가로 시작하세요. 캠페인 규모가 확대되고 실적 데이터가 발전하면, 사용자 획득 캠페인을 위해 번거롭게 수동 조정을 하지 않고도 목표 재설정이 가능해 지속적인 성장을 이루고 최고치를 경신하며 수익성을 얻을 수 있습니다.
자동화된 AppDiscovery ROAS 캠페인이 머신 러닝 기반 성장 동력을 통해 진가를 발휘하더라도 크리에이티브의 생성과 미세 조정을 간과하지 마세요. 더 좋은 아이디어를 생성하기 위한 입증된 팁을 몇 가지 소개합니다.
AppDiscovery는 다양한 광고 유형을 보유하고 있으므로 가능한 한 많은 포맷을 사용해 보세요.
인앱 비딩으로 전환할 때 AppDiscovery는 캠페인 통계 실시간 모니터링, ROAS 평가, 특정 지표에 따른 목표 설정을 쉽게 진행하도록 지원하기 때문에 여러분은 전반적인 캠페인 실적을 효율적으로 관리 및 개선하고 반복 계산할 수 있으며 장기적이고 지속 가능한 성장을 유지할 수 있습니다.
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