사례 연구
AI의 ROI
닐슨 + Google:
전력 정량화
광고에서 AI의 비중
소개
마케팅 성과에서 AI의 새로운 역할
인공지능(AI)은 브랜드가 더 나은 계획을 세우고, 더 스마트하게 일하며, 시간을 절약할 수 있도록 도와주는 광고 효율성의 궁극적인 솔루션으로 평가받곤 합니다. 모든 업계 이벤트의 헤드라이너이자 이사회 회의실의 뜨거운 주제이기도 합니다. 그리고 지금까지 AI는 기획 프로세스를 간소화하는 데 있어 귀중한 자산임이 입증되었습니다. 하지만 다음으로 중요한 질문은 기획 단계가 끝난 후에도 AI가 측정 가능한 영향력을 발휘할 수 있는가 하는 것입니다. 그리고 모든 접점을 측정할 수 있는 충분한 데이터를 확보하고 외부 요인을 제대로 파악할 수 있을 만큼 통제할 수 있는 방법은 무엇일까요?
목표
AI가 수익에 미치는 영향 정량화
Google은 미국에서 50,000개 이상의 브랜드 캠페인과 1백만 개 이상의 퍼포먼스 캠페인을 측정하는 궁극적인 테스트를 통해 YouTube와 검색에 걸쳐 최신 AI 기반 솔루션의 실질적인 영향을 파악하고자 했습니다. 이러한 캠페인은 2024년 6월까지 2년 동안 식품, 가정 및 개인 관리, 소매, 의류, 통신, 자동차 등 다양한 카테고리에 걸쳐 진행되었습니다. 해당 AI 기반 솔루션에는 다음과 같은 것들이 포함되었습니다:
1. 동영상 도달 캠페인 (VRC): 여러 포맷을 결합하고 효율적인 도달률, 건너뛸 수 없는 도달률 또는 목표 주파수의 도달률이라는 단일 목표를 향해 최적화하여 AI로 도달률을 극대화합니다.
2. 동영상 보기 캠페인 (VVC): AI를 활용하여 광고 게재 위치를 최적화함으로써 더 낮은 비용으로 더 많은 조회수를 달성하여 더 많은 관심을 유도합니다.
3. 수요 창출: 소셜 광고주에게 이상적인 AI 기반 멀티 포맷 광고를 통해 수요를 창출하고, 성과를 높이고, 강력한 ROI를 달성할 수 있는 YouTube 및 기타 시각적 광고를 제공합니다.
4. 최대 성능: 실시간으로 성능을 최적화하는 AI를 통해 모든 Google 채널에서 더 많은 전환과 가치를 달성하세요.
5. 브로드 매치: AI를 사용하여 관련성 높은 추가 검색어를 타겟팅하고 가치 있는 고객을 유치함으로써 정확 검색 및 구문 검색을 넘어 도달 범위를 확장하여 전환을 늘리고 ROI를 개선합니다.
도전 과제
입증되지 않은 AI의 실적
AI 기반 솔루션의 성과를 측정하는 것은 마케팅 생태계의 새로운 과제입니다. Google은 수동 캠페인에서 AI의 뚜렷한 영향을 분리하고, 광범위한 캠페인 영역을 효과적으로 파악하기 위해 풍부한 카테고리 수준의 데이터에 액세스할 수 있는 측정 솔루션이 필요했습니다. AI 기반 솔루션이 광고 투자 대비 수익률(ROAS)과 판매 효과에 영향을 미치는지 증명하기 위해서는 연구 질문에 확실하게 답할 수 있는 마케팅 믹스 모델링(MMM) 솔루션이 필요했습니다.
솔루션
성능에 대한 점 연결하기
Google은 닐슨 마케팅 믹스 모델링의새로운 AI/ML 기반 모델링플랫폼을 통해 ROAS와 판매 효과를 파악했습니다. 닐슨은 Google의 50,000개 이상의 브랜드 캠페인과 1백만 개 이상의 퍼포먼스 캠페인을 외부 요인을 통제하고 고급 모델링 기법을 사용하여 이해하기 쉽고 정확한 인사이트를 집계했습니다. 닐슨의 광범위한 데이터 분류 및 데이터 파트너십 덕분에 닐슨은 세밀하고 신속한 분석에 필요한 심층적인 데이터를 제공할 수 있었습니다.
주요 결과
17%
수동보다 더 높은 ROAS를 달성하는 AI
YouTube의 Google AI 기반 동영상 캠페인은 수동 캠페인보다 ROAS가 17% 더 높습니다.
23%
AI 캠페인 간의 시너지 효과로 효과 증대
Google AI 기반 VRC for Efficient Reach + VVC는 Efficient Reach만 사용하는 VRC보다 23% 더 높은 판매 효과를 제공합니다.
10%
ROAS 및 영업 효율성을 높이는 수요 창출
검색 및 퍼포먼스 맥스 캠페인에 Google AI 기반 수요 창출을 추가하면 수요 창출이 없는 캠페인에 비해 ROAS가 10%, 판매 효과가 12% 더 높아집니다.
8%
독립형 검색을 기반으로 성능을 향상시키는 Performance Max
Google AI 기반 퍼포먼스 맥스는 검색 전략만 사용할 때보다 ROAS는 8%, 판매 효과는 10% 더 높습니다.
15%
브로드매치로 상당한 ROAS 및 매출 상승을 견인하는 기업
Google AI 기반 검색용 확장 검색 캠페인은 다른 키워드 검색 유형 전략보다 ROAS가 15% 더 높고 판매 효과는 10% 더 높습니다.
결과
성공의 비결
그 결과, Google AI 기반 광고 솔루션은 ROAS와 판매 효과 모두에서 수동 캠페인보다 지속적으로 우수한 성과를 보였습니다. 하지만 진정한 마법은 브랜드가 여러 AI 광고 솔루션을 전략적으로 결합했을 때 일어났습니다. 이러한 AI 조합은 도달 범위, 효율성, 수익률의 균형을 가장 잘 맞출 수 있었습니다.
작동 방식
닐슨 마케팅 믹스 모델링은 다양한 마케팅 활동이 매출 및 ROAS와 같은 비즈니스 성과에 미치는 영향을 측정하는 데 사용되는 통계 분석 기법입니다. 닐슨은 여러 채널의 과거 데이터를 분석하여 각 마케팅 요소의 효과를 분리하는 동시에 계절성 및 경기 변화와 같은 외부 요인을 통제합니다. 이러한 접근 방식을 통해 닐슨은 가장 효과적인 전략을 파악하고, 예산 배분을 최적화하며, 다양한 마케팅 활동이 어떻게 함께 작용하여 성공을 이끌어내는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
결론
광고 성과를 높이는 AI
AI는 단순한 유행이나 미래형 기획 도구가 아니라 성과를 높이는 원동력입니다. 단일 형식 캠페인의 활용 사례는 많지만, AI 기반 캠페인이 수익에 영향을 미칠 수 있다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 그러나 진정한 전문가는 AI 도구의 완벽한 조합을 찾아서 활용하여 효과를 극대화하고, 끊임없이 변화하는 오늘날의 AI 환경에서 진실을 파악하기 위해 항상 측정을 계속해야 합니다.
"닐슨의 연구는 브랜드 캠페인과 퍼포먼스 캠페인 모두에서 Google AI 기반 솔루션의 상당한 영향력을 엄격하게 검증했습니다. 데이터는 수동 방식에 비해 상당한 ROAS 개선과 함께 AI 포맷 간의 가치 있는 시너지 효과를 입증했습니다. 닐슨 연구에서 도출된 이러한 인사이트는 광고주들이 Google AI를 통해 얻을 수 있는 가시적인 성과에 대한 확신을 더욱 강화해줍니다."
섀넌 트레이너 스타크 - 솔루션 및 사고 리더십 부문 전무 이사, Google
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