MONSTER.A 광고마케팅

디지털 마케팅 환경은 빠르게 변합니다. 유행하는 광고 스타일이나 메시지는 끊임없이 바뀌고, 누군가는 “요즘은 이게 먹힌다더라”는 말에 솔깃해 전략을 바꾸기 일쑤입니다. 하지만 실무에선 그런 ‘트렌드 마케팅’이 오히려 성과를 갉아먹기도 합니다. 진짜 중요한 건 우리 상품, 브랜드에 최적화된 구조와 메시지를 찾는 것이며, 그것은 ‘이익’으로 귀결되어야만 진짜 성과라고 말할 수 있습니다.1. 알고리즘보다 중요한 건 우리 상품, 브랜드의 본질 많은 마케터들이 타 브랜드의 성공 사례를 그대로 따라 하면 똑같이 잘될 거라 생각합니다. 하지만 대부분의 경우 결과는 다릅니다. 왜일까요? 이유는 간단합니다. 메타 광고의 머신러닝은 브랜드와 상품, 고객의 반응 데이터를 기준으로 최적화를 하기 때문입니다. 겉으로는 비슷해 ..

지금 이 순간에도 누군가는 당신의 사이트를 둘러보다가 이탈하고 있습니다. 하지만, 그 이탈이 ‘끝’이 아닐 수도 있다는 걸 아시나요? 오히려 이탈 고객은 가장 전환 가능성이 높은 잠재 고객일 수 있습니다. 그렇다면, 이들을 다시 데려올 수 있는 방법은 무엇일까요? 정답은 바로 ‘리마케팅’입니다. 그러나 단순한 리마케팅만으로는 한계가 있습니다. 데이터를 기반으로 한 ‘정교한 설계’가 뒷받침될 때 비로소 리마케팅은 진짜 성과를 냅니다.리마케팅, 감에 의존하면 실패한다 많은 브랜드가 리마케팅을 ‘그냥 한 번 더 보여주는 광고’ 정도로 생각합니다. 하지만 동일한 메시지를 아무에게나, 아무 때나 반복 노출한다고 해서 전환율이 오르지는 않습니다. 오히려 광고 피로도만 높아지죠. 실제 전환으로 이어지기 위해선, ‘누..

디지털 광고 마케팅을 운영하다 보면 'CTR', 'CR', 'LTV' 같은 알 수 없는 약어와 용어들이 넘쳐나기 시작합니다. 처음 접하면 마치 외국어처럼 느껴질 수 있지만, 이 용어들의 의미를 정확히 이해하고 활용하면 마케팅 전략의 깊이와 성과가 완전히 달라집니다. 오늘은 광고 마케팅에 꼭 필요한 데이터 분석 용어들을 정리해, 누구나 실무에 바로 활용할 수 있도록 안내드립니다.1. 광고 성과를 높이기 위한 기초 데이터 분석 용어데이터 마이닝 (Data Mining)단순한 숫자 분석을 넘어, 대량의 데이터 속에서 의미 있는 패턴을 발견해내는 기법입니다. 소비자 행동의 흐름이나 구매 경로에서 숨어 있는 인사이트를 발굴할 때 필수적입니다.머신러닝 (Machine Learning)데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스..

네이버의 본격적인 커머스 독립? 네이버가 출시한 ‘네이버플러스 스토어’ 앱은 단순한 쇼핑앱 그 이상입니다. 이 앱은 출시 직후 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어에서 인기 앱 1위를 차지하며, 단 8일 만에 누적 다운로드 100만을 돌파했습니다.그동안 네이버쇼핑은 ‘가격비교’ 중심의 트래픽 유입으로 운영되며 G마켓, 쿠팡, 11번가 등 다양한 외부 오픈마켓과의 유입을 통해 수익을 창출해왔습니다. 그러나 이제는 다릅니다. 새로 출시된 네이버플러스 스토어 앱은 오직 ‘스마트스토어’ 상품만 노출합니다. 외부 오픈마켓과의 공생뿐만 아니라, 네이버 자체 커머스 강화 전략이라고 보는 것이 맞을 것 같습니다.이미 상품 검색 결과에서는 ‘가격비교’와 ‘스토어’가 분리되고 있었으며, 트래픽의 무게추는 스마트스토어 쪽으로 ..

고객이 광고를 ‘보는 것’과 ‘반응하는 것’ 사이에는 분명한 간극이 존재합니다. 똑같은 제품, 똑같은 조건인데도 어떤 광고는 구매를 유도하고 어떤 광고는 그냥 스쳐 지나가게 만듭니다. 이 차이를 만드는 것은 무엇일까요? 바로 "메시지 전달 방식"입니다. 단순한 문구 수정 하나만으로도 전환율이 눈에 띄게 달라질 수 있다는 사실, 알고 계셨나요? 많은 마케터들이 직접 테스트를통해 입증된 ‘행동을 이끌어내는 마케팅 메시지 전략’을 다룹니다. 기존에 흔히 쓰이던 카피의 틀을 깨고, 더 설득력 있고 더 자연스럽게 고객의 행동을 유도하는 방법을 공유합니다.가격의 ‘위치’만 바꿔도 저렴하게 느껴진다 제품의 가격을 어디에 배치하느냐는 고객의 지갑을 여는 데 있어 생각보다 큰 차이를 만들어냅니다. 제품 이미지 위에 가격..

2025년 6월, 메타 광고는 브랜드와 상품을 막론하고, 광고주 입장에서 반드시 짚고 넘어가야 할 변화들이 몇가지 포착되고 있습니다. 이번 글에서는 최근 메타가 강화한 자동화 기능부터 스레드 광고 확장, 광고 구조 설정 전략, 전환 성과 최적화 방법까지 광고 성과에 직접적인 영향을 줄 수 있는 포인트를 짚어 드릴 테니, 놓치지 마시고 참고하세요.1. 어드밴티지+ 캠페인 자동화 강화이전에는 수동 타겟팅 기본이었지만, 이제는 어드밴티지+ 캠페인이 광고의 중심축이 되고 있습니다. 판매 전환, 앱 설치, 리드 수집까지 다양한 목적의 캠페인에서 AI가 알아서 성과 중심으로 최적화를 진행합니다.현장 적용 팁특정 브랜드군, 특히 소비 전환 주기가 짧은 상품일수록 자동화의 효과가 두드러집니다. 물론 모든 상황에 똑같이..

'글로 소통하는 SNS'의 부상 – 스레드란 무엇인가 요즘 SNS에서 '글'의 시대가 다시 돌아오고 있다는 이야기를 들어보셨나요? 메타(Meta)가 출시한 *스레드(Threads)*는 그런 흐름의 중심에 서 있는 플랫폼입니다. 이미지와 영상 중심의 인스타그램과는 달리, 스레드는 500자 이내의 텍스트, 짧은 영상, 사진, 외부 링크 중심의 콘텐츠로 소통하는 텍스트 기반 SNS입니다. 특히 트위터(X)의 대안으로 떠오르며 빠르게 이용자 수를 늘려가고 있습니다.2025년 1월 기준, 월간 활성 이용자 수(MAU)는 무려 3억 2천만 명. 하루 신규 가입자만 100만 명을 넘는 이 거대한 흐름 속에서 브랜드가 지금 주목해야 할 포인트는 ‘광고 도입 여부' 입니다.인스타그램과의 연동이 만든 진입장벽 없는 생태계..

요즘 광고 플랫폼은 우리가 생각하는 것 이상으로 똑똑합니다. Meta의 AI는 타겟 오디언스를 자동으로 분석하고, 예산을 최적화하며, 가장 효율적인 지면에 광고를 노출합니다. 어쩌면 “광고는 AI가 다 해주니까 나는 손 놓고 있어도 되는 거 아냐?”라는 생각이 들 수도 있습니다. 하지만 진짜 중요한 건 이제부터입니다. Meta AI는 ‘광고 소재’를 대신 만들지 않습니다. 그렇기에, 마케터의 가장 중요한 역할은 여전히 ‘소재 제작’에 있다는 사실을 잊어서는 안 됩니다.다양한 '소재 키워드'가 전환을 만든다 광고 소재에서 가장 먼저 고려해야 할 요소는 다양성입니다. 다시 말해, 광고를 통해 무엇을 어떻게 말할 것인지가 관건입니다. AI는 타겟팅은 해주지만, 그 타겟이 어떤 메시지에 반응할지는 우리가 정해야..

패션 의류 시장에 발을 들인 순간부터, 우리는 시간을 먹고 사는 업종에 뛰어든 셈입니다. 계절은 빠르게 바뀌고, 유행은 더 빠르게 지나갑니다. 그 안에서 재고를 안고 있다는 건 단순한 '재고 보유'가 아니라 곧 '매출 손실'로 직결된다는 의미이죠. 특히 시즌 제품이라면 시간이 곧 비용입니다.재고는 자산이 아니라 리스크입니다 대기업이야 활성화된 자사몰과 여러 플랫폼들과의 협업을 통한 프로모션 등을 통해 재고를 털고, 유통구조를 스스로 컨트롤할 수 있겠지만, 소자본 쇼핑몰에게 재고는 시한폭탄입니다. 한 시즌 팔지 못하면 그 상품은 더 이상 ‘신상품’이 아닌 ‘재고 상품’으로 가치가 급락하죠. 다음 시즌에는 그마저도 힘듭니다. 고객이 먼저 외면하니까요. 그야말로 생존 경쟁입니다.적자 판매는 무능이 아니라 전략..

광고 성과는 '보여진 숫자' 만으로 판단할 수 없습니다 광고를 집행하고 나면 대시보드에 숫자들이 쭉 뜨죠. 클릭 수, 전환 수, 구매 수 등 겉으로 보이는 지표들이요. 하지만 정말 중요한 건 그 숫자들이 어떻게 집계되었는지, 그리고 누가 그 숫자를 만든 주인공인지 아는 것입니다.예를 들어, 누군가가 광고를 클릭하고 이틀 뒤에 구매했다면? 그건 분명히 광고의 ‘영향’을 받은 전환이죠. 하지만, 광고를 클릭하고 10일이 지나 나중에 생각나서 검색해서 구매했다면? 그 사람도 광고의 ‘영향’을 받은 건 맞지만, 클릭후 7일이 넘었기때문에 집계되지 않는 전환입니다.이런 상황을 정확히 해석할 수 있게 해주는 기준이 바로 기여기간입니다.기여기간이란? 광고성과를 집계할 지 말지 판단하는 기준점 기여기간은 광고를 클릭하..