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퍼포먼스 마케팅
어트리뷰션·MMM·ROAS·캠페인 데이터. · 25편
퍼포먼스 마케팅 roas · incrementality
ROAS 보고서가 늘 거짓말하는 이유 — incrementality 3대장
Meta 대시보드 ROAS 5가 실제로는 1.x인 이유. last-click·view-through·incremental 세 가지 ROAS의 차이와, holdout·geo-lift·ghost ads·conversion lift로 진짜 증분을 측정하는 법을 마케터 시선으로 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 adtech · dsp
DSP·SSP·DMP 인프라 해부 — 매체 영업 미팅에서 듣는 약자들의 정체
매체 영업 미팅에서 DSP, SSP, DMP, CDP, ad exchange, 헤더비딩 같은 약자들이 쏟아집니다. 각각이 어느 회사이고, 광고비가 어디로 흘러가며, 마케터가 의사결정할 때 어떤 의미를 갖는지 한 글에 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 attribution · lookback-window
Lookback window가 ROAS를 바꾸는 법 — click 7d, view 1d, 28d, 90d의 차이
같은 캠페인이라도 attribution lookback window를 click 7d / view 1d / 28d / 90d 중 어느 걸로 보느냐에 따라 ROAS가 두 배까지 차이납니다. 매체별 default와 그것을 마케터가 어떻게 의사결정에 써야 하는지를 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 brand-lift · measurement
Brand lift study 설계 — 광고가 인지·호감도를 끌어올렸나
브랜드 광고는 ROAS로 잡히지 않고 인지·호감도·구매의향으로만 측정됩니다. 노출 그룹과 비노출 그룹을 비교하는 brand lift study의 설계, 표본 계산, 실무 함정을 마케터 시선에서 정리.
퍼포먼스 마케팅 auction · second-price
Second-price·VCG — 진실 신고가 최선이 되는 경매 디자인
Vickrey의 second-price 경매와 VCG 메커니즘은 입찰자에게 자기 가치를 그대로 부르는 게 최선이 되도록 디자인됐습니다. 광고 시장이 first-price로 옮겼지만 검색·multi-slot 시장에 여전히 살아있는 이 디자인의 직관과 함의를 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 bidding · machine-learning
입찰가를 머신러닝으로 — bid = f(predicted value)의 모든 것
pCTR·pCVR·pLTV 예측 모델이 광고 입찰가를 어떻게 결정하는지, value-based bidding과 bid shading·pacing이 어떻게 한 파이프라인에 묶이는지를 마케터가 이해할 수 있게 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 bid-shading · first-price
Bid shading — first-price 경매에서 안 비싸게 이기는 법
광고 시장이 second-price에서 first-price로 옮겨오면서, 입찰가를 그대로 부르면 너무 비싸게 사는 winner's curse가 생겼습니다. bid shading은 입찰가를 적정 수준으로 깎아 효율을 회복하는 ML 기반 기술입니다.
퍼포먼스 마케팅 header-bidding · rtb
Header bidding 심화 — 광고주가 인벤토리에 동시 입찰하는 구조
Publisher가 여러 SSP·DSP에 광고 인벤토리를 동시에 보여주고 가장 높은 입찰가를 받는 header bidding의 작동 원리, waterfall과의 차이, 마케터가 봐야 할 함의를 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 mmm · adstock
Adstock 심화 — 광고 효과의 잔향을 모델링하는 법
MMM의 절반은 adstock 함수를 잘 잡는 일입니다. Geometric·Delayed·Weibull 세 가지 형태와 채널별 추천 파라미터, 그리고 잘못 잡았을 때 채널 기여도가 휘는 방식을 마케터 시선에서 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 mmm · budget-optimization
MMM 결과로 예산 재배분 — 파레토 프론티어와 한계 ROAS
MMM이 끝났다고 일이 끝나지 않습니다. 채널별 한계 ROAS를 균등하게 만드는 재배분 알고리즘, 시뮬레이션 범위 제약, 회의에서 의사결정으로 끌고 가는 슬라이드 디자인까지 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 mmm · bayesian
MMM의 prior 잡기 — 사전 지식을 데이터에 어떻게 녹이나
Bayesian MMM의 절반은 prior를 잘 잡는 일입니다. Lift 결과·매체 통념·작년 데이터를 prior 분포로 변환하는 룰, 너무 좁거나 너무 넓을 때 일어나는 일, 분기마다 prior를 업데이트하는 흐름을 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 mmm · validation
MMM 모델은 어떻게 검증하나 — backtest·holdout·robustness
MMM 결과를 회의에 띄우기 전에 모델이 진짜로 데이터를 잘 잡고 있는지 확인하는 단계입니다. backtest·holdout·prior 민감도·lift 결과 비교 4가지 검증법과 실패 시 대응을 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 mmm · saturation
Saturation curve — 광고비를 더 부어도 안 늘어나는 지점 찾기
같은 채널에 광고비를 두 배로 써도 매출은 두 배가 안 됩니다. Hill·Logistic·Michaelis-Menten 같은 saturation 곡선이 그 한계를 모델링하는 법, 그리고 절반 포화 지점 L과 한계 ROAS의 관계를 마케터 시선에서 풀어쓴 글.
퍼포먼스 마케팅 attribution · mmm
세 가지 측정이 서로 다른 숫자를 내는 이유 — MTA·MMM·Lift 비교
Multi-Touch Attribution은 Meta가 1.8x ROAS라고 말하고, MMM은 0.9x라고 답하며, Geo-Lift는 1.3x를 보고합니다. 같은 캠페인인데 왜 숫자가 다 다를까. 세 측정의 가정·강점·한계와 의사결정에 합치는 triangulation 프레임을 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 bayesian-optimization · budget-allocation
Bayesian Optimization으로 광고 예산 분배 — 채널별 ROAS 곡선을 데이터로 찾아내기
채널 5개에 예산 1억을 어떻게 분배할까요. 채널별 ROAS는 예산 크기에 따라 달라집니다(saturation·diminishing returns). Bayesian Optimization은 적은 시도로 예산-ROAS 곡선을 추정해 최적 분배를 찾아냅니다. MMM·Marketing Mix와 결합하는 운영 도구.
퍼포먼스 마케팅 incrementality · test-design
Incrementality test 설계 — 어떤 도구를 어디에 쓸지 정하는 결정 트리
광고가 진짜 효과를 만들었는지 묻는 incrementality test는 한 도구가 아닙니다. user holdout·geo holdout·ghost ads·DiD·MMM 5가지가 각자 다른 자리에 답합니다. 어떤 도구를 어떤 자리에 써야 하는지 결정 트리로 정리.
퍼포먼스 마케팅 kpi · cpm
광고 KPI 한 그림 — CPM·CPC·CTR·CVR·ROAS·CAC·LTV의 관계
광고 운영의 약어들이 매번 헷갈립니다. 사실 7개 KPI는 단순한 곱셈·나눗셈 관계로 한 그림에 모두 들어갑니다. 임프레션부터 매출까지의 funnel을 KPI로 따라가는 매체 기초 체력.
퍼포먼스 마케팅 price-elasticity · iv
가격 탄력성 추정 — log-log 회귀와 instrumental variable로 가격 효과 분리
가격을 5% 올리면 매출이 어떻게 바뀌나. 단순 회귀로 가격을 매출에 회귀하면 동시 인과(simultaneity) 함정에 빠집니다. log-log 회귀 + instrumental variable로 진짜 가격 탄력성을 분리하는 방법, 마케터·운영자가 가격 의사결정에 같이 가져갈 도구.
퍼포먼스 마케팅 rtb · bidding
RTB와 입찰 — 0.1초에 일어나는 광고 경매의 모든 것
디지털 광고는 매 임프레션마다 0.1초 안에 경매가 일어납니다. RTB(Real-Time Bidding)의 흐름·입찰가가 결정되는 메커니즘·마케터가 운영에서 만지는 자리를 한 글로 정리. 매체 기초 체력의 두 번째.
퍼포먼스 마케팅 shapley-value · attribution
Shapley value 어트리뷰션 — 채널 기여도를 공정하게 나누는 게임이론
한 전환에 채널 5개가 모두 닿았을 때 누구 공인가요. last-click은 마지막만, first-click은 처음만 봅니다. Shapley value는 모든 순서를 평균내 채널 기여도를 공정하게 나눕니다. 게임이론에서 빌려온 어트리뷰션 표준 도구의 직관과 마케팅 적용.
퍼포먼스 마케팅 pricing · survival-analysis
Survival 기반 가격 전략 — 이탈 곡선이 가격 의사결정에 어떻게 들어오나
가격 결정의 답은 탄력성·MMM뿐이 아닙니다. 이탈 곡선(survival curve)이 같은 자리의 또 다른 입력입니다. 가격 인상 후 이탈이 가파르게 빠져 첫 30일에 끝나면 즉시 대응, 60일에 걸쳐 천천히 빠지면 장기 회복 전략. 가격과 이탈을 한 모델에 묶는 운영.
퍼포먼스 마케팅 cac · ltv
CAC·LTV를 베이지안으로 추정하기 — 신규 채널, 손익분기는 언제 넘는가
신규 채널 첫 달, 가입자 60명. CAC 35,000원, LTV는 아직 모름. 손익분기 가능한 채널일까. 베이지안 hierarchical 모델로 LTV 분포를 추정해 의사결정의 분산을 같이 보고하는 법.
퍼포먼스 마케팅 programmatic · rtb
광고 입찰의 GSP → First-price 전환 — 마케터 ROAS에 어떤 영향?
2017년 이후 디스플레이 광고가 GSP에서 First-price 경매로 바뀌었습니다. 입찰 메커니즘 변화가 마케터 ROAS에 무엇을 바꿨는지, bid shading은 왜 등장했는지.
퍼포먼스 마케팅 mmm · attribution
MMM 입문 — 쿠키 종말 시대, 채널 기여도를 다시 측정하는 법
iOS 14.5와 서드파티 쿠키 종말 이후 MTA가 흔들립니다. 마케터가 알아야 할 Marketing Mix Modeling의 기본 개념(adstock·saturation), 그리고 보고서에서 MMM 결과를 읽는 법.
퍼포먼스 마케팅 roas · incrementality
ROAS 보고서가 늘 거짓말하는 이유 — last-click·view-through·incremental 3대장
Meta 광고 매니저는 ROAS 5를 보여주는데 BI 대시보드는 ROAS 1.4입니다. 어느 쪽이 진짜냐고요? 사실 둘 다 다른 질문에 답하고 있어요. 마케터가 ROAS 보고서를 읽는 법.