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적응형 최적화(Adaptive Optimization, AO) 모델이란 무엇입니까?

적응형 최적화(AO) 모델은 Criteo의 첨단 엔진 최적화 모델입니다. 이 모델을 통해 퍼포먼스 목표를 입력하고, Criteo 엔진은 이를 기반으로 CPC를 실시간으로 최적화하여 이러한 목표를 달성할 수 있도록 해줍니다. 수동으로 CPC를 관리하는 경우보다 더 정밀하게 목표 도달 여부를 확인하고 매시간마다 입찰 레벨을 조절함으로써 퍼포먼스를 극대화할 수 있습니다.

이러한 상시 최적화는 경쟁업체, 계절적 영향 등의 외부 요소에 동적으로 반응합니다. 결과적으로, ROI를 유지하며 매출을 평균 5% 향상할 수 있습니다.

Criteo는 ARO(적응형 수익 최적화) 모델을 이용해 판매 비용(COS) 목표를 설정하고, ACO(적응형 전환 최적화) 모델을 이용해 주문당 비용(CPO) 목표를 설정할 수 있도록 해줍니다.

적응형 최적화 모델 설정

적응형 최적화 모델을 설정하려면, 먼저 캠페인을 최적화하는 새로운 방법이 반영되어 있는 매니지먼트 센터의 이용 약관에 동의해주십시오.

부록은 관련 목표(판매 비용 또는 주문당 비용)에 맞는 CPC의 동적 업데이트에 대한 내용이 포함됩니다. 매니지먼트 센터에 로그인할 때 이용 약관에 동의하라는 메시지가 표시되지 않으면 계정 전략 담당자에게 메시지를 활성화해달라고 요청하십시오.

부록에 동의한 후에는, 계정 전략 담당자와 캠페인 개시 목표에 대해 상의하십시오. 이 목표에 기반해 적응형 최적화 모델이 최적화됩니다.

최대한 원활하게 전환하려면 적응 최적화 모델로 전환하기 전에 관련 표준 최적화 모델에서 안정적인 COS/CPO로 약 1주일 동안 캠페인을 운영하는 것이 좋습니다. 또한 시작 타깃이 현재 캠페인 COS/CPO에 비교적 가깝도록 설정하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 적응 최적화 알고리즘에 대해 배우고 해당 타겟에 맞는 CPC 수준을 찾는 데 며칠이 걸릴 수 있습니다.

실적 관리 및 평가

적응형 최적화 모델은 캠페인의 매출에 기반해 완벽한 입찰 레벨을 계산합니다. 판매량이 늘어나면 정확도, 목표의 안정성 및 퍼포먼스도 향상됩니다. 그러므로, 매일 평균 3건의 클릭 후 판매가 발생하는 것이 좋습니다. 적응형 최적화 모델을 통해 퍼포먼스를 극대화하려면 목표가 비슷한 캠페인들을 하나로 통합하는 것이 좋습니다.

소규모 캠페인의 경우 일반적으로 안정적인 실적에 도달하는 데는 시간이 오래 걸립니다.

엔진이 주어진 타깃에 대한 최적의 CPC 수준을 계산하려면 입력 타깃을 안정적으로 유지하는 것이 중요합니다. 엔진이 새로운 타깃에 따라 안정적인 COS/CPO를 달성하는 데 최대 1 주가 걸릴 수 있으므로 20% 이상 변경은 피해야 합니다.

설정된 타깃에 맞춰 캠페인을 최적화하는 이 새로운 방법은 캠페인 실적을 관리하고 평가하는 방법이 약간 다릅니다.

타깃에 대한 실적은 하루에 20회 이상의 매출을 생성하는 대규모 캠페인의 경우 7일 단위로 소규모 캠페인의 경우 14일 동안 측정하고 평가해야 합니다.

이는 소중한 트래픽에 대한 엔진의 반응과 클릭과 결과 판매 사이의 시간 등 다양한 요소들이 결합되었기 때문입니다.

그러나 엔진이 지속적으로 타깃을 달성하기 위해 노력하고 있다는 것을 확신할 수 있습니다.

적응 최적화 모델은 외부 조건에 동적으로 적응하지만 전환율이 크게 상승하는 검은 금요일 (Black Friday)과 같이 트래픽 및 판매에 영향을 미치는 중요한 이벤트에 대해서는 충분한 통찰력을 갖지 못할 수 있습니다. 이러한 이벤트가 발생할 것으로 예상되는 경우, 계정 전략 담당자에게 문의하여 캠페인에 가장 적합한 전략을 실행하십시오.

이러한 자동 입찰 관리시 예산이 초과될까 우려되는 경우, 일반적인 CPC 관리 관행에 따라 매니지먼트 센터에서 언제든지 목표를 수정하고 지출 비율을 변경할 수 있습니다. 또는 계정 전략 담당자에게 캠페인의 지출 추이를 관리하는 과정에 대해 문의하십시오.

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