구글의 GDN 광고라고 알고 있나요?

안녕하세요! 요즘 핫하고 핫한 광고가 하나 있죠?그건 바로 구글 광고 콘텐츠인 디스플레이 광고라도 하는 GDN 광고에요! 이것도 문의가 많아요..그래서 정보 드리러 왔어요!갑시다!

GDN이란?

구글 디스플레이 네트워크(Google Display Network)의 약자입니다.스마트폰으로 온라인 언론의 기사를 본 적이 있는 것 같습니다.그 옆, 아래에 광고가 떠서 클릭하는 경우가 발생합니다.또 오프라인에서 흔히 볼 수 있는 전단지, 현수막 봤죠?배너 형태의 광고라고 생각하시면 편합니다! 특징을 조사하다

구글 디스플레이 광고의 특징으로는 여러 가지가 있습니다.타겟팅이라는 기능이 있는데 특정 키워드, 위치, 관심사, 동작, 인구 등 통계를 낮출 수 있는 요소 등을 기반으로 광고를 집행할 수 있습니다.광고 유형은 이미지, 동영상, 리미미디어, 텍스트 등의 유형으로 나눌 수 있습니다.그리고 분석 도구가 있습니다.광고 성과를 측정하고 분석하는 도구인데 클릭 수, 시청 수, 전환율 등을 추적하고 그에 맞는 분석을 하여 자신의 광고 캠페인을 최적화할 수 있습니다.구글 광고는 캠페인 설정이 간단합니다.GDN은 캠페인 설정이 간단하며 광고주의 몇 단계를 따르기만 하면 간편하게 ‘ㄱ’ 캠페인 설정이 가능합니다. 장점

원래는 네이버라는 플랫폼이 가장 많이 쓰였고 점유율이 높았습니다.그런데 요즘 네이버라는 플랫폼 광고 콘텐츠가 많아져서 점유율이 떨어진다고 합니다.여기서 구글의 점유율이 높아집니다.노출이 광범위하고 구체적이며 섬세한 타겟팅 설정이 가능하다는 장점과 합리적인 CPC, CPM 운영으로 비용 면에서도 저렴합니다.그리고 나이에 상관없이 유튜브 사용자가 많아졌어요. 다양한 업종에서 이용할 수 있는 광고로 타 미디어 배너 광고에 비해 비용적으로도 1.5~4배 정도 저렴합니다.캠페인먼저 반응형 디스플레이 광고입니다.이미지와 제목, 로고, 설명과 같은 기본 틀만 제공하면 머신러닝이 여러 종류를 생성하여 가장 뛰어난 성과를 보이는 조합으로 노출시키는 광고입니다. 그리고 이미지 광고입니다. 사용하는 기존 이미지를 활용하여 제가 직접 준비한 사이즈에 맞는 지면에만 노출이 가능합니다.최대한 많은 사이즈를 준비하는 것이 특징이며, 가장 중요한 이벤트, 프로모션과 같은 홍보를 강조하고 싶은 내용이 있을 때 가장 효과적입니다. 예산과 입찰타깃 CPA를 전환마다 1회 발생하는 평균 비용에서 전환이 가능한 많이 발생하도록 설정하는 것이 중요합니다.그런 다음 클릭 수와 전환 수입니다.설정한 예산안에서 타깃 클릭이 많이 발생하도록 하고 예산 내 전환이 발생해야 합니다.타깃 CPA를 전환마다 1회 발생하는 평균 비용에서 전환이 가능한 많이 발생하도록 설정하는 것이 중요합니다.그런 다음 클릭 수와 전환 수입니다.설정한 예산안에서 타깃 클릭이 많이 발생하도록 하고 예산 내 전환이 발생해야 합니다.이처럼 GDN은 네이버 파워링크와 같은 방식으로 CPC 과금 방식입니다.클릭당 비용을 빌릴 수 있는 형식이기 때문에 노출로 인한 광고비에 대한 소진은 따로 없습니다.구글은 아시다시피 정말 세계적으로 가장 진화된 IT 기술을 가지고 있는 기업이기 때문에 구글에서 할 수 있는 많은 광고들은 이것만 봐도 타겟팅 기술이나 효율에 대한 측면에서 발달했는지 알 수 있습니다.유튜브로 인해 구글 점유율이 상승하고 있는 지금 구글 머신러닝을 기반으로 사용자가 검색하는 키워드에 포함된 의도를 세밀하게 분석하고 그에 맞는 적합한 광고 메시지를 노출하게 됩니다.고객 의도에 부합하는 효율적인 구글 광고 캠페인 운영과 뛰어난 전환율을 달성할 수 있습니다.모두 구글뿐만 아니라 네이버라는 플랫폼도 이용해서 두 마리 토끼를 잡았으면 좋겠습니다.다 제가 다 알려드릴게요.효율적인 세팅과 전환율과 클릭률, 그리고 매출로 이어지는 방향성이 긴 글을 읽어주셔서 감사합니다 :D고객 의도에 부합하는 효율적인 구글 광고 캠페인 운영과 뛰어난 전환율을 달성할 수 있습니다.모두 구글뿐만 아니라 네이버라는 플랫폼도 이용해서 두 마리 토끼를 잡았으면 좋겠습니다.다 제가 다 알려드릴게요.효율적인 세팅과 전환율과 클릭률, 그리고 매출로 이어지는 방향성이 긴 글을 읽어주셔서 감사합니다 😀

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