수익 최적화를 위한 추천 확인하기

Ad Manager 추천 및 실험 기능을 통해 수익을 최적화하고 변경사항을 확인할 수 있습니다. Ad Exchange 규칙이나 설정을 변경할 경우의 예상 수익 효과와 실제 수익 효과를 확인하고 변경 여부를 결정할 수 있습니다.

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• 추천을 통해 가격 책정 규칙 변경이나 일반 카테고리 차단 해제 등 더 많은 수익을 얻을 수 있는 방법을 Ad Manager에서 제안합니다. 예상 수익 효과를 확인하고 추천 변경사항을 구현할지 결정할 수 있습니다.
• 실험을 통해 실제 네트워크 트래픽을 사용하여 네트워크에 변경 사항을 적용하면 수익에 어떠한 영향을 미치는지 테스트할 수 있습니다. 고정 노출 트래픽 비율 할당을 설정하면 변경 시의 실적을 나머지 트래픽과 비교해 볼 수 있습니다. 추천에서 바로 실험을 실행하거나 직접 실행을 만들 수도 있습니다.

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Google 인증 게시 파트너의 전문 지식을 활용하여 디지털 콘텐츠를 최적화하면, 가장 수익성이 높고 관련성 있는 광고를 게시할 수 있습니다.

추천 확인

​데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되도록, 이제 관련 항목 근처에 추천이 표시됩니다. 추천 아이콘 ''에서 사용 가능한 추천을 확인하세요.

Google에서는 네트워크의 이전 데이터를 기반으로 추천을 계산하며 매일 저녁(PST)에 새로운 제안을 제공합니다. 추천이 표시되지 않으면 그 주에 의미 있는 최적화를 감지하지 못한 것입니다. 이메일 업데이트를 수신하여 새로운 추천에 대한 최신 정보를 받아보세요.

1. Google Ad Manager에 로그인합니다.
2. 최적화 추천을 클릭합니다. 사용 가능한 추천은 개요 홈 대시보드의 통계 카드에 표시될 수도 있습니다.
3. 적용하려는 추천 유형의 추천 보기를 클릭합니다.
   • 작동 방식을 클릭하여 추천이 어떻게 식별되었는지 자세히 알아볼 수 있습니다.
   • 이메일 업데이트 수신을 클릭하여 새로운 추천 또는 실험 결과가 제공될 때마다 이메일을 받아볼 수 있습니다.
   • 구체적인 제안은 '추천' 섹션에 나와 있습니다. 각 추천 제안에는 수익을 평가하는 데 도움이 되는 측정항목이 표시됩니다. 각 추천 유형에 대해 자세히 알아보기

     동일한 유형의 기회에 여러 제안이 있는 경우 예상 측정항목은 누적되지 않습니다. 검토하여 적용할 수 있도록 개별적으로 표시됩니다.

     예상 값은 추정치이고 전체 데이터 샘플을 참조하는 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.

      

4. 적용할 구체적인 제안을 클릭합니다.
   • 적용을 클릭하여 변경합니다. 선택 항목을 확인하라는 메시지가 표시됩니다.
   • 실험을 클릭하여 고정 노출 트래픽 비율로 변경사항을 테스트합니다. 추천에서 실험 시작에 대해 자세히 알아보기
   • 닫기를 클릭하면 추천이 다시 표시되지 않습니다. 향후 추천 기능을 개선할 수 있도록 의견을 보내달라는 메시지가 표시됩니다.

추천을 확인할 수 없으신가요?
아래에 나열된 사용자 역할 권한이 있는 사용자만 추천을 확인할 수 있습니다.

• 광고 단위, 게재위치 및 키-값 보기
• AdX 실험 보기
• AdX 실험 수정
• Ad Exchange

추천 유형

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네이티브 형식 추가

Ad Exchange 구매자는 게시자가 Ad Manager에서 타겟팅하는 네이티브 인벤토리 형식만 구매할 수 있으므로, 네이티브 형식을 더 많이 추가하면 구매자가 경쟁할 수 있는 새로운 기회가 만들어집니다. 이렇게 수요가 증가하면 수익도 늘어날 수 있습니다.

지금은 '네이티브 앱 설치' 형식의 추천만 표시됩니다. 이러한 추천에는 특히 모바일 트래픽이 고려됩니다. 추천은 네이티브 콘텐츠 스타일에 따라 제시되므로 크기와 광고 단위가 같은 콘텐츠 스타일에서 새로운 네이티브 앱 설치 스타일로 타겟팅을 복사하는 것이 좋습니다.

이 추천의 작동 원리
내 비즈니스 카테고리에 속한 다른 게시자 네트워크를 살펴보고 동종 업체에서 좋은 실적을 보이는 네이티브 형식을 추천합니다. 또한, 수익을 개선할 수 있는 네이티브 형식을 찾는 경우 예상 상승도 측정항목을 계산하고 이미 네이티브 Ad Exchange 트래픽을 사용할 수 있는 선택한 광고 단위에 해당 형식을 추가하도록 제안합니다.

이 추천 평가하기
Google은 지난 30일간의 네트워크 데이터를 사용하여 아래의 값을 예측합니다.

• 예상 노출 범위: 예상 일치율입니다.
  노출 범위 = (게재된 요청 수 / 광고 요청 수)
• 예상 eCPM: 예상 eCPM입니다.
  eCPM = (수익 / 게재된 요청 수) * 1,000
• 예상 수익 상승도: 7일간의 예상 추가 수익입니다.
  수익 = (예측 노출수 * 노출 범위 * eCPM) / 1,000

추천은 전체 광고 단위를 토대로 계산됨
이 예측은 광고 단위의 노출 범위를 좁히는 다른 지역 또는 키-값 타겟팅이 네이티브 스타일에 전혀 포함되지 않는다는 가정을 전제로 합니다. 네이티브 스타일에 다른 타겟팅을 추가하면 결과가 예상과 달라질 수 있습니다.

이 추천 적용하기
적용을 클릭하면 인벤토리에 추천을 즉시 적용할 수 있습니다.

Ad Exchange가 노출을 위해 경쟁할 수 있도록 허용하기

현재 Ad Exchange에서 경쟁할 수 없는 인벤토리를 사용 설정하면 노출 범위를 확대하고 수익을 극대화할 수 있습니다.

이 추천의 작동 방식
Ad Exchange의 노출수 경쟁을 허용하면 Google에서는 인벤토리의 eCPM 및 다음 30일간의 수익을 예측하고 수익 상승 가능성이 가장 높은 추천을 선정합니다.

이 추천 평가
Google에서는 지난 30일간의 네트워크 데이터를 사용하여 아래 값을 예측합니다.

이러한 예상에서는 유연한 크기가 사용 설정되어 있다고 가정합니다. 광고 크기가 유연한 크기 규칙에서 지정된 크기의 67% 이상인 경우 '유사'한 크기로 간주됩니다.

• 예상 노출 범위: Ad Exchange로 채워진 광고 요청의 예상 비율(유효노출률)입니다. Ad Exchange에 있는 유사한 광고 단위(유사한 광고 크기, 지역/국가, 플랫폼 또는 신디케이션 유형)의 유효노출률을 기반으로 예상합니다.
  노출 범위 = (일치 요청수 / 광고 요청수)
• 예상 eCPM: 해당 광고 단위의 1,000회 노출당 예상 유효 비용입니다. Ad Exchange에 있는 유사한 광고 단위(유사한 광고 크기, 지역/국가, 플랫폼 또는 신디케이션 유형) 데이터를 기반으로 예상합니다.
  eCPM = (수익 / 일치 요청수) * 1000
• 예상 수익 상승: 예상 Ad Exchange 수익은 위에 설명된 대로 예상 노출 범위, 예상 eCPM 데이터 및 Ad Exchange 게재 대상 광고 단위의 예측 노출수를 사용하여 다음과 같이 계산됩니다.
  수익 = (예측 노출수 * 노출 범위 * eCPM) / 1000

추천 적용하기
이 추천을 기반으로 실험을 실행하거나 적용을 클릭하여 인벤토리에 추천을 즉시 적용할 수 있습니다.
적용을 클릭하면 Ad Manager에서 호환되는 타겟팅을 사용하여 기존 Ad Exchange 수익 그룹에 추천한 업데이트를 적용합니다. 수익 그룹이 없으면 새 수익 그룹이 자동으로 생성됩니다. 

수익을 극대화하려면 유연한 크기를 사용 설정하는 것이 좋습니다.

통합 가격 책정 규칙에서 타겟 CPM 활성화 ^(베타) 

Ad Manager에서 통합 가격 책정 규칙을 자동으로 조정하도록 하면 실적을 개선할 수 있습니다.

이 추천의 작동 원리
타겟 CPM은 인벤토리의 평균 최소 가격을 유지하면서도 유효노출률과 수익을 높일 수 있는 가격 하한선을 설정하는 대안을 제공합니다. Google의 머신러닝 기술을 활용하는 타겟 CPM은 일치하는 인벤토리의 가격 하한선을 동적으로 조정하여 수익을 극대화합니다. 타겟 CPM에 대해 자세히 알아보세요.

판매 인벤토리가 설정된 타겟 CPM 만큼의 가치가 없는 경우 CPM을 달성하거나 초과 달성할 수 없습니다.

가격 하한선이 '0'이더라도 가격 하한선 기준점을 타겟 CPM으로 사용합니다. 타겟 CPM이 활성화된 규칙은 가격 하한선과 동일하게 작동합니다.

추천 적용

개별 규칙에서 실험을 실행하거나 인벤토리에 추천을 즉시 적용하세요. 적용을 클릭하면 표시된 규칙에 타겟 CPM이 활성화됩니다.

• 모든 통합 가격 책정 규칙에 타겟 CPM을 활성화하려면 모든 대상 규칙을 설명하는 섹션에서 적용을 클릭합니다.
• 특정 규칙에 대해서만 타겟 CPM을 활성화하려면 목록에서 해당 규칙 옆에 있는 적용을 클릭합니다.

규칙에 타겟 CPM을 사용하는 것을 중지하려면 개별 가격 책정 규칙 설정에서 이를 수동으로 비활성화하고 새로운 가격 하한선을 입력하세요.

우선 검토 가격 책정 규칙의 경우 타겟 CPM을 수동으로 활성화해야 하며, 추천을 적용한다고 해서 업데이트되지 않습니다.

통합 가격 책정 규칙에 최적화된 가격 하한선 활성화 ^(베타) 

최적화된 가격 하한선 ^(베타) 은 Google의 머신러닝 전문 기술을 통해 쿼리당 가격 하한선을 자동으로 설정하여 장기적인 인벤토리 가치를 보호하는 동시에 수익을 극대화합니다. 

이 추천의 작동 방식
통합 가격 책정 규칙에 최적화된 가격 하한선이 사용 설정되면 가격 하한선이 최적화되고 Google의 머신러닝 모델을 활용하여 장기적으로 수익을 극대화합니다. 이 모델은 입찰자의 장기적인 행동을 조정하여 장기적인 인벤토리 가치를 손상시키지 않으면서 수익을 높여줍니다.

최적화된 가격 하한선은 겹치는 가격 책정 규칙의 가격 하한선보다 우선 적용되어, 최적화 잠재력을 제한할 수 있는 중복되는 규칙의 제한사항을 제거할 수 있습니다. 하지만 중복되는 광고주별 하한선보다 우선 적용되지는 않습니다. 이를 통해 인벤토리에 대한 가격을 최적화하면서 광고주와의 직접 판매 거래로 인한 채널 충돌을 관리할 수 있습니다.

최적화된 가격 하한선에 대해 자세히 알아보세요. 

이 추천 적용하기
개별 규칙에 대해 실험을 실행하거나 적용을 클릭하여 인벤토리에 추천을 즉시 적용하세요. 적용을 클릭하면 표시된 규칙에서 최적화된 가격 하한선이 활성화됩니다. 

규칙에 최적화된 가격 하한선을 사용하는 것을 중지하려면 개별 가격 책정 규칙 설정에서 이를 수동으로 비활성화하고 새로운 가격 하한선 또는 타겟 CPM 값을 입력하세요.

Prebid를 위한 헤더 입찰 트래피킹

Google Ad Manager 360에서만 사용 가능

이 추천은 게재, 입찰자, 헤더 입찰을 차례로 클릭할 때 표시되는 'Prebid를 위한 헤더 입찰' 설정을 사용하는 데 따른 실적 상승 폭을 예측합니다. 헤더 입찰 트래피킹에 대해 자세히 알아보세요. 

이 추천의 작동 원리

Google은 기존 광고 항목 설정을 기반으로 하는, 각 입찰자에 대해 추천 설정을 사용하여 실적 상승 폭을 예측합니다.

추천 평가

카드에서 추천 보기를 클릭한 다음 예상 수익 상승도, eCPM, 노출수 상승도를 평가합니다. 

추천 적용

인벤토리에 추천을 즉시 적용하려면 적용을 클릭합니다.

실험을 시작하려면 실험 시작을 클릭하고 실험의 입찰자를 선택합니다. 자세한 내용은 헤더 입찰 전략 실험 설정하기를 참고하세요.   

실적이 좋은 광고 기술 선택하기

광고 기술을 선택하면 시스템을 통한 광고 수요가 늘어나 수익이 확대되고 CPM이 잠재적으로 증가할 수 있습니다.

이 추천의 작동 원리
Google은 카테고리와 지역별로 비슷한 게시자가 어떤 기술을 선택했는지 살펴봅니다. 그런 다음 그러한 광고 기술로 발생하는 수익의 비율을 계산하여 광고 기술 선택이 수익에 미치는 영향을 예측합니다.

이 추천 평가하기
Google은 지난 30일간의 네트워크 데이터를 사용하여 아래의 값을 예측합니다.

• 예상 노출 범위: 예상 일치율입니다.
  노출 범위 = (게재된 요청 수 / 광고 요청 수)
• 예상 eCPM: 예상 eCPM입니다.
  eCPM = (수익 / 게재된 요청 수) * 1,000
• 예상 수익 상승도: 7일간의 예상 추가 수익입니다.
  수익 = (예측 노출수 * 노출 범위 * eCPM) / 1,000

추천 적용하기
이 추천을 기반으로 실험을 실행하거나 적용을 클릭하여 인벤토리에 추천을 즉시 적용할 수 있습니다.

최적화 경쟁

Ad Manager 및 Ad Exchange에서 동적 할당에 적합한 인벤토리의 전체 수익을 개선합니다.

이 추천의 작동 원리
최적화 경쟁을 사용하면 입찰 구매자는 예약보다 높은 가격을 지불할 의사가 있을 경우, 예전이었다면 예약 광고 항목에게 갔을 노출을 확보할 수 있습니다. 경쟁이 높아지면서 입찰 구매자는 예전이었다면 예약 광고 항목에게 갔을 노출을 확보할 수 있게 되지만, 낮은 유효노출률(일반적으로 1% 미만)이 예약 게재에 미치는 영향은 제한적입니다. 최적화된 경쟁에 대해 자세히 알아보세요.

이 추천 평가하기
Google은 지난 7일간의 네트워크 데이터를 사용하여 아래의 값을 예측합니다.

• 실험 AdX 수익 상승도: 7일간의 예상 수익입니다.
• 최적화 경쟁 eCPM: 최적화 경쟁을 통해 낙찰자가 결정된 검색어의 eCPM입니다.
• 실험 AdX 노출 상승도: 7일간의 예상 노출수입니다.

추천 적용하기
이 추천을 기반으로 실험을 실행하거나 적용을 클릭하여 인벤토리에 추천을 즉시 적용할 수 있습니다.

실적이 저조한 거래 중지

현재 실행 중인 거래보다 공개 입찰이나 다른 거래가 인벤토리에 더 적합한 경우도 있습니다.

이 추천의 작동 원리
실시간 트래픽에 대한 실험은 추천을 계산합니다. Google은 입찰 요청 샘플에서 거래 ID를 삭제하여 거래 없이 인벤토리 실적을 예상합니다.

상승도가 양수인 경우 현재 더 많은 수익을 내고 있음을 나타냅니다. 반면 음수인 경우 거래를 중단했을 때 더 많은 인벤토리를 얻을 수 있음을 나타냅니다.

이 추천 평가하기
최대 6주의 네트워크 데이터를 사용하여 아래 값을 예측합니다.

• 예상 노출 상승: 7일간 얻을 것으로 예상되는 유효 노출수입니다.
• 예상 eCPM 상승: 예상되는 eCPM 증가입니다.
• 예상 수익 상승도: 7일간의 예상 추가 수익입니다.

'노출수 분석' 표에서 이 거래의 영향을 받은 노출수의 유효노출률과 수익을 비교하세요. 활성 거래 테이블 또는 각 구매자의 거래 세부정보 페이지에서 수익 상승도 측정항목을 확인할 수도 있습니다.

이 추천 적용하기
적용을 클릭하면 인벤토리에 추천을 즉시 적용할 수 있습니다.

광고주 URL 차단 해제하기

기존 보호 조치에서 광고주 URL을 차단 해제하면 더 많은 광고주와 구매자가 인벤토리를 두고 경쟁할 수 있으므로 노출 범위가 확대되고 수익을 극대화할 수 있습니다.

이 추천의 작동 원리
Google에서는 이 URL을 차단하지 않은 게시자의 광고 입찰 결과 샘플을 검토하여 이 광고주 URL이 있는 입찰을 포함할 경우의 평균적인 영향을 집계합니다. 또한 이 데이터를 사용하여 인벤토리에서 이 URL을 차단 해제할 경우의 수익을 추정합니다.

추천 적용하기
이 추천을 기반으로 실험을 실행하거나 적용을 클릭하여 인벤토리에 추천을 즉시 적용할 수 있습니다.

일반 카테고리 차단 해제

카테고리를 차단 해제하면 더 많은 광고주와 구매자가 인벤토리를 두고 경쟁할 수 있으므로 노출 범위가 확대되고 수익이 극대화됩니다.

이 추천의 작동 원리
Google은 이 카테고리가 차단 해제된 유사한 게시자를 카테고리와 지역별로 찾고, 차단된 카테고리에서 발생하는 수익의 비율을 계산하여 차단 해제가 수익에 미치는 영향을 예측합니다.

추천 적용하기
이 추천을 기반으로 실험을 실행하거나 적용을 클릭하여 인벤토리에 추천을 즉시 적용할 수 있습니다.

새로운 추천을 알려주는 이메일 업데이트 수신하기

1. Google Ad Manager에 로그인합니다.
2. 홈  추천을 클릭합니다.
3. 이메일 업데이트 수신을 클릭합니다.

실험은 최적화와 다른가요?
예. 실험을 사용하는 경우 실험에 할당할 트래픽의 양을 선택하고 기간을 정의한 다음, 그 결과를 사용하여 제안을 규칙에 적용할지 여부를 결정할 수 있습니다. 최적화는 배경에서 작동하고 예측 모델을 사용하여 광고의 CTR을 추정하고 게재하기 가장 적합한 광고를 결정하여 한 번 활성화되면 추가 설정이 필요 없습니다. 최적화에 대해 자세히 알아보기