MONSTER.A 광고마케팅

B2B 마케팅이라고 하면 흔히 ‘링크드인’이나 ‘구글 광고’를 먼저 떠올리곤 합니다. 전문성을 강조한 콘텐츠와 업종별 타겟팅이 가능한 플랫폼이기에 비즈니스 타겟 마케팅에 적합하다는 인식이 뿌리 깊게 자리 잡고 있기 때문이죠. 하지만 B2B 마케팅도 시대와 매체의 흐름을 타야 성공할 수 있습니다.1. 인스타그램, B2B 마케팅 채널로서의 경쟁력 많은분들이 인스타그램 마케팅을 제품 중심의 B2C 채널로만 여기곤 합니다. 그러나 B2B 시장을 겨냥한 디지털 마케팅에서도 브랜드 이미지 구축과 관심 유도 측면에서 인스타그램은 충분히 경쟁력 있는 플랫폼입니다.왜일까요? 그 이유는 간단합니다. B2B의 ‘B’도 결국 ‘사람’이기 때문입니다. 직장인, 임원, 창업자 모두 퇴근하면 한 명의 일반 사용자로서 SNS를 소..

성과형 광고를 처음 시작할 때 가장 흔히 하는 실수가 있습니다. 바로 "모든 매체에 골고루 예산을 나누자"는 접근입니다. 다양한 채널에 조금씩 예산을 분배하면 전반적으로 브랜드 노출은 될 수 있겠지만, 실제 전환으로 이어지는 퍼포먼스를 기대하긴 어렵습니다. 결국 성과형 광고란 ‘누구에게 어떤 타이밍에, 어떤 메시지를 어떤 방식으로 전달할 것인가’에 대한 명확한 전략 싸움이기 때문입니다.성과형 광고는 매체 전략 싸움이다 매체는 단순한 송출 수단이 아닙니다. 각각 고유한 구조와 타겟 메커니즘이 존재하며, 이 특성에 맞춰 콘텐츠와 예산을 설계하지 않으면 효율이 급격히 떨어지게 됩니다. 특히 예산이 제한되어 있는 대부분의 실무 환경에서는 ‘전략적 선택과 집중’이 곧 ROI의 성패를 좌우합니다. 이제는 “매체를 ..

혹시 이런 경험, 해보신 적 있으신가요?“광고 예산은 계속 쓰고 있는데, 정작 결과는 기대 이하”“클릭은 많은데 문의는 없고, 전환도 안 나요”“매출이 안 오르면 광고 끊어야죠, 뭐…”많은분들이 광고를 대하는 태도에서 비슷한 반응을 보입니다. 충분히 이해됩니다. 광고는 결국 매출을 위한 도구니까요. 하지만 실전에서 성과형 광고는 단순한 클릭과 노출이 아니라, 유입부터 구매까지의 흐름 설계에 성패가 달려 있습니다. 꼭 알아야 할 성과형 광고의 구조적 이해와, 광고 성과를 실제로 바꾸는 설계 전략을 간략히 설명해보겠습니다.1. 광고비는 ‘실험비’입니다 많은 대표님들이 광고를 ‘비용’으로 인식합니다. 하지만 광고비는 ‘실험비’이자 학습비용이라는 사실을 반드시 기억해야 합니다.처음부터 완벽한 광고는 없습니다.‘..

하나의 브랜드가 사람들의 기억 속에 깊이 각인되고, 소비자와 감정적으로 연결되며, 단순 구매를 넘는 관계로 이어지기 위해 필요한 건 단 하나. 바로 ‘브랜드 스토리’입니다. 제품의 기능이나 가격은 모방될 수 있지만, 브랜드가 가진 이야기만큼은 결코 복제할 수 없는 고유한 자산입니다.1. 브랜드 스토리 = 신뢰를 설계하는 구조 우리는 누구에게 신뢰를 보내는가? 우리가 잘 아는 사람, 그리고 스스로의 이야기를 솔직하게 들려주는 사람입니다. 브랜드도 마찬가지입니다. 창업자가 왜 이 브랜드를 시작했는지, 어떤 가치를 추구하는지, 어떤 시행착오를 겪으며 지금에 이르렀는지를 들려주는 것만으로 소비자는 제품 너머의 '진심'을 보게 됩니다.예를 들어, A 라는 브랜드가 존재하는 이유를 소비자와 함께 공유한다고 가정해보..

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 ..

메타 광고를 한 번이라도 운영해본 경험이 있다면, 누구나 고민하게 되는 질문이 있습니다.‘자동 최적화로 맡겨둘까? 아니면 직접 손봐야 할까?’광고 시스템이 점점 고도화되면서 자동 최적화에 대한 기대도 커지고 있지만, 진짜 성과를 만드는 건 단순한 자동화가 아닌 의도된 전략과 세밀한 조정입니다.자동 vs 수동 최적화, 그 갈림길에서 광고 운영자들이 가장 먼저 부딪히는 고민은 바로 이 선택입니다.자동 최적화는 말 그대로 머신러닝 알고리즘이 예산과 타겟을 분석해 알아서 광고를 굴려줍니다. 관리 편의성은 매우 크죠. 하지만 문제는, 모든 광고주가 같은 조건에 놓여 있는 게 아니라는 겁니다.자동 최적화장점: AI 기반 머신러닝 자동 운영 → 설정은 간단단점: 광고 효율이 낮은 소재에도 예산이 집중될 위험수동 최적..

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..

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..