No.30
검색광고 랜딩페이지 매칭, 모델명을 검색한 사람을 홈으로 보내고 있었습니다
검색광고 랜딩페이지 이야기를 꺼내면 대부분 디자인부터 떠올리십니다. 그런데 제가 실제 계정에서 가장 자주 발견한 손실은 디자인이 아니라 주소 한 줄이었습니다. 모델명 키워드의 랜딩이 홈으로 걸려 있던 사례부터, 미스매치가 품질지수와 측정까지 무너뜨리는 경로, 광고그룹 단위로 랜딩을 정리하는 순서까지 정리했습니다.
Isaac · Performance × AI
퍼포먼스 마케팅 실무 기록.
광고 데이터 분석·최적화·자동화, 그리고 AI 워크플로우. 실무에서 검증한 것들을 기록합니다.
유럽 구글애즈 전문 대행사에서 9년, 계정 수백 개를 운영하며 누적 300억 원을 집행했습니다. 그 과정에서 반복해서 마주친 문제와 해결 순서를 여기에 적습니다. 검색하면 나오는 원론이 아니라, 제 계정에서 실제로 확인한 것만 씁니다.
글은 크게 네 갈래입니다. 계정 세팅과 운영 순서, 전환추적과 측정, 광고비와 예산 역산, 그리고 대행사·외부 제안을 검증하는 기준입니다.
어디부터 봐야 할지 모르겠다면 구글애즈 사용법 A to Z부터 읽어보세요. 나머지 글은 거기서 다루는 각 단계를 하나씩 파고듭니다.
No.29
타겟 CPA 설정법, 그 숫자는 희망이 아니라 두 개의 실측에서 나옵니다
타겟 CPA 칸에 무엇을 적어야 하는지 물으면 대부분 원하는 금액을 말씀하십니다. 그런데 목표값은 최근 실측 CPA와 사업이 감당 가능한 허용 CPA, 두 숫자의 관계에서 나옵니다. 네 가지 경우로 나눠 처방이 어떻게 갈리는지, 실계정에서 6,900원이라는 목표값이 어디서 나왔는지까지 정리했습니다.
No.28
구글애즈 학습 기간, 며칠 기다려야 하냐고 물으시면 달력을 덮으시라고 답합니다
구글애즈 학습 기간을 2주라고 외우고 14일째에 성과를 판정하면 계속 어긋납니다. 판정의 단위는 날짜가 아니라 전환 주기입니다. 내 계정의 전환 주기를 확인하는 화면 경로부터, 변경 후 언제 비교해야 공정한지, 학습이 끝났는데도 성과가 없을 때 짚는 순서까지 정리했습니다.
No.27
구글애즈 자동입찰 원리, 알고리즘은 내 키워드만 보고 있지 않습니다
자동입찰을 켜면 구글이 내 계정의 전환 데이터를 학습한다고들 합니다. 그런데 알고리즘이 읽는 신호는 계정 밖에도 있습니다. 스마트비딩이 실제로 무엇을 학습하고 무엇을 끝내 모르는지, 그래서 운영자가 무엇을 쥐고 있어야 하는지 정리했습니다.
No.26
퍼포먼스 마케팅에 AI를 붙여도, 대표는 여전히 밤에 계정을 엽니다
광고 데이터를 한곳에 모으는 도구는 이미 충분합니다. 그런데도 대표와 팀장의 검수 시간은 줄지 않습니다. 병목은 데이터를 모으는 일이 아니라 흩어진 숫자에서 판단 하나를 만들어내는 종합 비용에 있기 때문입니다. AX 시리즈 1편.
No.25
광고 데이터 분석, 피벗테이블 값에 넣을 지표는 5개뿐입니다
광고 데이터 분석이 어려운 건 도구가 부족해서가 아닙니다. 피벗 값에 ROAS와 전환율을 같이 넣는 순간 숫자가 조용히 틀어지기 때문입니다. 노출·클릭·비용·전환·전환가치 5개만 넣고 나머지는 수식으로 만드는 방법을 정리했습니다.