LG전자, MOP를 통해 상품 별 다양한 검색광고 효과를 확보하다!
Life is Good - 더 나은 삶, 더 나은 미래의 LG전자
LG전자는 글로벌 최대 전자 업체로, 냉장고, 청소기, 미용기기까지 다양한 제품군으로 고객의 라이프에 다채롭고 끝없는 영감을 제공합니다. 고객의 더 나은 삶을 제공하기 위해 다양한 분야에서 기술 혁신을 선도하는 기업입니다.
매년 역대 최대 매출의 갱신으로, 국내를 넘어 전 세계에서 그 위상을 보여주는 LG전자! MOP 도입 성공 사례를 소개해드리겠습니다.
LGE.com: 다양한 제품군, 고객 그리고 그에 맞춘 다양한 KPI까지
다양한 제품군을 가지고 있는 LG전자는 오프라인, 온라인 등 다(多)채널, 다(多)매체를 운영 중입니다. 그 중 검색 광고 또한 하나의 중요한 브랜딩 채널로써 운영되며, 전환 확대, 매출 증진 등 일괄적으로 적용되는 목표가 존재하였습니다. 다만 시기 별, 브랜드 별로 제품마다 세부적 KPI는 모두 다르게 운영 중에 있었습니다.
이러한 목표 달성을 위해 빠르게 변화하는 디지털 시장 속 고객 니즈를 파악하는 것은 상당히 어려운 과제로 남아 있었습니다. 이에 LG전자는 브랜드 별 키워드를 각각의 세부 목표에 맞추어 효율적으로 운영하고자 MOP를 도입하였습니다.
MOP의 효과: LG전자, 주요 지표 상승 및 CPC 12.9% 감소
효율적인 CPC로 노출과 클릭 등 전 지표를 최적화하고자 했던 LG전자는, 전 기간 대비 노출 15% 상승 및 클릭 11% 상승, CPC는 12.9% 감소시켜 KPI 달성 및 비용 효율성 개선을 이루었습니다.
MOP는 어떻게 LG전자의 실적을 향상시켰을까?
ⅰ. 사람의 인사이트가 아닌, MOP의 데이터 기반 계산으로!
MOP 도입 이전 LG전자는 발생 가능한 클릭량을 수동 운영 경험을 기반으로 예측하여 진행하고 있었습니다. 그러나, MOP 도입 이후에는 AI 기술의 데이터 분석을 통해 전체 관점의 일 단위 예산 한계 수준을 도출하고, 키워드 당 최소 350가지의 운영 경우의 수를 고려하였습니다. 그리고 시간 단위 입찰 계획을 수립하여 ‘클릭’이라는 단일한 목표가 아닌, 다중 목표 최적화를 진행 하였습니다.
ⅱ. 개별 키워드의 특성을 반영한 효과적 예산 배분
기존 운영에서는 비교적 저렴한 CPC를 가지며, 높은 전환을 가지고 있는 브랜드 키워드 ‘LG전자’와, ‘세탁기’처럼 경쟁이 심한 일반 키워드의 예산 비율을 일정하게 유지하였습니다. 그 결과 하단 좌측 그래프처럼, 키워드의 특성과 관계 없이 예산 비율은 일관되게 유지되었습니다.
하지만, MOP는 브랜드 키워드의 경우, 클릭 가능성이 높은 키워드 중심으로 예산 임계치를 파악한 뒤 최대한의 클릭을 확보하기 위해 운영되었습니다. 그리고 경쟁이 심한 일반 키워드는, 기존에 발생하지 않았던 잠재 클릭을 확보할 수 있는 키워드를 탐색하여 순위를 상향시켰습니다. 또한, 비용 효율성 확보를 위해 일간, 시간대 별로 예산 분배를 다르게 진행하여 클릭을 극대화하였습니다. 따라서 하단 우측 시계열 그래프에서 시간대에 따라 효율을 최대화하기 위한 예산 증·감액 과정과 변동성을 확인할 수 있었습니다.
MOP 예측 기반으로 운영한 결과, 일 단위, 시간대 별, 키워드 단위까지 검색 광고 효율이 극대화될 수 있었습니다. 그러나, 이러한 실적 향상이 더욱 놀라운 점은 수동 운영과 MOP 운영 모두 키워드 종류 별로 할당된 예산의 비율이 유사하다는 것에 있습니다.
통상적으로, 브랜드 키워드는 경쟁이 치열한 일반 키워드에 비해 입찰가가 저렴합니다. 따라서, 단지 보여주기식 실적만을 위해서는 브랜드 키워드의 예산 비중을 높여 단기적으로 비용 대비 효율을 상승시키는 것도 가능합니다. 하지만 MOP를 도입하는 이유 중 하나는, 경쟁이 치열한 일반 키워드에서의 효율적 입찰에 있습니다. MOP는 보다 체계화된 알고리즘으로 이러한 니즈에 부응하고자 하였습니다. MOP는 트렌드에 맞추어 일반 키워드와 브랜드 키워드의 예산 배분을 진행하며 장기적으로 LG전자에 도움이 될 실적 상승을 견인하였습니다.
LG전자 사례: 보다 세부적인 목표까지 달성하길 원한다면, MOP
LG전자는 머신러닝 예측 정확도 증진을 위한 다양한 앙상블 기술과, 수리 최적화를 다루는 알고리즘을 활용해 여러 가지 목표를 달성할 수 있었습니다. MOP는 검색 광고의 고도화로 퍼포먼스를 극대화하면서도, 효율성을 놓치지 않는 Ad Tech의 도약점으로써 Data-Driven Marketing 기반을 강화하고 있습니다.
검색 광고에서 보다 세부적인 최적화 목표를 설정하고, 달성하길 원한다면 MOP가 많은 도움이 될 것입니다.
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