CPM 상승, 우리가 주목해야 할 것은 명확하다! 첫번째, 두번째도 '크리에이티브'
우연하게, 메일함에 도착한 'CPM' 상승 이슈에 대한 아티클을 보던 중에 시즈널하게 변동하는 CPC(Cost Per Click)에 맞서서 결국엔 CPM도 변화량이 심한데 '해당 이슈'를 놓고 많은 팀들이 고민하던 과거의 생각들이 떠올라서 짧게 해당 글을 적어보려고 합니다
CPM, '1,000회 노출의 평균 비용' 입니다. 매우 어려울 것은 없습니다. 1천회 노출 했을 때, 산정되는 광고 비용을 나눈 값이라고 보면 됩니다(메타의 도움말)
하지만, 이러한 매커니즘을 둘러싸고 있는 다양한 역학 관계가 있기에 CPM을 포기하느냐, 아니면 CPM 이라는 거대한 코끼리를 냉장고에 넣어서 어떻게든 얼려야 하느냐를 놓고 고민하게 되는 것이죠
과거, 클라이언트 중 한 명은 "광고 계정을 1년 동안 운영했는데 지금 CPM이 급증하고 있습니다. 경쟁업체 때문인 것 같아요."라고 말했던 적이 있습니다
여기서 말하는 방 안의 코끼리(CPM)에 대해 이야기하기 전에 집중해야 하는 것에 대해서 두 가지 이슈를 우선 신경써야 합니다(매우 단순하게 생각합시다)
하나. 경쟁업체는 항상 존재하지만 광고 계정 실적에는 거의 또는 전혀 영향을 미치지 않는다
둘. CPM은 플랫폼이 아닌 광고 소재에 따라 달라진다
그렇다면, 이런 물음을 재기 할 수 있습니다
"CPM을 조작할 수 있나요?" 짧은 대답은 "예!"입니다
가장 대표적인, CPM을 줄이는 3가지 방법은 다음과 같습니다
역이론: CPM은 CTR에 반비례한다. 즉, CTR이 높아지면 CPM은 낮아진다
CTR을 2배로 늘리려면 어느 정도 프레임워크를 설계하고 사용해야 하는데요. CTR과 CPM을 컨트롤 할 수 있는 방법에 대한 이야기들은 온라인에 매우 다양하기 때문에 그중에서 몇가지를 아래에 나열해보죠
하나. https://www.impulse-analytics.com/en/8-factors-that-influence-your-cpm/
둘. https://www.linkedin.com/pulse/cpm-cpc-cpa-handy-cheat-sheet-succeed-traffic-deals-epom/
셋. https://www.linkedin.com/advice/1/how-do-you-test-optimize-your-creative-copy-cpm
참고로 CPM을 낮출 수 있는 금액에는 항상 제한이 있습니다. 단 Mark Zuckerberg가 만들어 놓은 '최고의 게임' 플레이그라운드 에서는 (어떠한 광고주도) 결코 이길 수 없습니다
위와 같은 이야기들을 한 이후에, 고객사로 부터 고맙다는 이야기를 듣고 나서 광고 관리자의 데이터를 Wrap-up 해봤더니
- 계정 내, 모든 테스트 및 확장 캠페인에 대해 6개월 이상 단일 인구통계가 사용된 점
- 하나의 인구통계에만 베팅함으로써 Meta에서 확인할 수 있는 '성과를 만들어 내는 타겟 오디언스(타겟 대상)'이라는 결과를 입증한 점
즉, 수요와 공급 이론(타겟과 캠페인 예산, 그리고 크리에이티브 등등). 따라서 CPM이 상승하고 (노출) 중복을 피하기 위해 항상 타겟의 관심사, 인구통계 및 연령을 (인공지능 기술 기반의 머신러닝으로 알고리즘에 기반을 두어)테스트하고 순환하며, 다양한 타겟에게 노출, 베팅(참고 : https://www.lifesight.io/how-to/lower-cpm-on-facebook-ads)되죠
가장 궁극적인 것은 바로
'광고 형식 순환' 형태의 패턴에 있습니다. 광고 형식마다 CPM이 다르다는 사실을 알고 계신가요? 다양한 콘텐츠 실험을 해보신 분들이라면, 광고 형식(일명 포맷)에 따라 CPM과 CPC, CTR이 역학 관계 및 역치 단계를 가지고 있는 것을 알 수 있습니다
(페이스북 및 인스타그램에서 지원하는 콘텐츠, 광고 소재 형식에 기반하여)
단일 이미지 기반 정적 콘텐츠 < 캐러셀(이미지, 동영상 포함 슬라이드) < 비디오(1:1, 릴스 등)
결국, CPM을 낮추려면 다양한 광고 형식을 사용해야 한다는 것이지요(위의 링크된 모든 문서 내용에서도 이와 유사한 내용들을 모두 포함하고 있습니다). 단, 각 콘텐츠의 Hooking Message 및 디자인 중심의 모든 형식을 테스트해야 합니다. 비디오 콘텐츠에서 반응하는 실제 결과 지표가 캐러셀이나 단일 이미지 콘텐츠에서는 결과로 작동하지 않을 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다
이렇게, 우리는 1개의 단일 지표만을 보고 광고 캠페인의 우월성과 효과성을 입증하기 힘들다는 결론을 엿볼 수 있는데요. 도메인과 광고 형식 및 소재(포맷)에 따라서, 그리고 예산과 타겟팅(이제는 Generative AI 기반의 Broaden Auto Target 으로 인해서 타겟의 효용성은 무색합니다)에 따라 지표들의 움직임을 면밀하게 관찰해야 합니다
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긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요
변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!
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