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서드 파티 쿠키 없이 캠페인 실적을 측정하는 것을 목표로 하는 Chrome 및 Android 개인 정보 보호 샌드박스 API는 무엇인가요?

• Topics API
• First-Party Set API
• Attribution Reporting API
• Protected Audience API

설명: Attribution Reporting API는 서드 파티 쿠키 없이 캠페인 실적을 측정하는 데 적합한 API입니다. 이 API는 사용자의 개인정보를 보호하면서도 광고 실적에 대한 유용한 데이터를 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 광고주는 쿠키 없이도 캠페인의 효과를 정확하게 측정할 수 있으며, 사용자에게 알리지 않고도 캠페인 성과를 추적할 수 있습니다.

고객이 Chrome의 서드 파티 쿠키 지원 중단에 대비하려고 합니다. 고객이 취해야 할 두 가지 단계는 무엇인가요? 2개를 선택하세요.

• 웹사이트에 개인 정보 보호 샌드박스 API를 구현합니다.
• 개인 정보 보호 중심 계획을 수립하기 전에 우선 상황을 지켜봅니다.
• 타겟팅 최적화와 같은 솔루션과 함께 Google AI를 활용합니다.
• 사이트 전체 태그, Google 애널리틱스 4, 고객 일치 타겟팅을 사용해 내구성 있는 인프라를 구축합니다.

설명: 타겟팅 최적화와 같은 솔루션과 함께 Google AI를 활용하는 것은 Chrome의 서드 파티 쿠키 지원 중단에 대비하는 효과적인 방법입니다. Google AI를 활용하면 쿠키 없이도 사용자 행동을 예측하고, 더 정확한 타겟팅을 실현할 수 있습니다. 또한, 사이트 전체 태그, Google 애널리틱스 4, 고객 일치 타겟팅을 사용해 내구성 있는 인프라를 구축하는 것도 중요합니다. 이러한 도구들은 쿠키 없는 환경에서도 데이터를 효과적으로 수집하고 분석할 수 있도록 지원하며, 마케팅 활동을 지속적으로 최적화할 수 있게 해줍니다.

타겟팅 최적화는 왜 쿠키 없는 환경에 적합한가요?

• 개인 정보 보호를 고려한 마케팅 전략에 사용할 수 있는 Google 애널리틱스 4를 사용하여 구현하도록 설계되었기 때문입니다.
• 사용자 개인 정보 보호를 보장하는 머신러닝 알고리즘을 사용하면서 사용자에게 알리지 않고 서드 파티 쿠키를 사용하도록 허용하기 때문입니다.
• 서드 파티 데이터 대신 퍼스트 파티 데이터, Google 잠재고객 및 머신러닝을 사용하여 작동하기 때문입니다.
• 여러 사이트에서 쿠키를 통해 추적되는 데 자주 동의한 사용자에게 도달하도록 디스플레이 캠페인 및 동영상 캠페인을 최적화하기 때문입니다.

설명: 타겟팅 최적화는 서드 파티 데이터 대신 퍼스트 파티 데이터, Google 잠재고객 및 머신러닝을 사용하여 작동하기 때문에 쿠키 없는 환경에 적합합니다. 이는 사용자 개인 정보 보호를 강화하고, 서드 파티 쿠키 없이도 효과적으로 타겟팅을 최적화할 수 있게 해줍니다. 퍼스트 파티 데이터를 활용하면 사용자의 동의 없이 개인정보를 수집하지 않으며, 머신러닝을 통해 더욱 정교한 타겟팅을 실현할 수 있습니다.

재구매 고객이 많은 클라이언트가 앞으로 가장 높은 전환 수익을 창출할 소비자에게 도달하고 싶어서 도움을 요청합니다. 스마트 자동 입찰을 어떻게 사용하여 목표를 달성하라고 조언하시겠어요?

• 클라이언트에게 RSA 같은 스마트 광고 소재를 캠페인 및 광고그룹에 추가하도록 추천합니다.
• 클라이언트에게 앞으로 중요한 측정항목이 될 향상된 CPC 입찰기능을 사용하도록 추천합니다.
• 클라이언트에게 과거 구매 기록을 사용하고 평생 가치(LTV)에 최적화하도록 추천합니다.
• 클라이언트에게 신규 구매자를 늘리기 위한 리드 생성 활동에 집중하도록 추천합니다.

설명: 클라이언트에게 과거 구매 기록을 사용하고 평생 가치(LTV)에 최적화하도록 추천하는 것이 가장 효과적입니다. 이는 재구매 고객이 많은 클라이언트의 경우, 이미 확보된 고객의 가치와 행동을 분석하여 향후 가장 높은 전환 수익을 창출할 가능성이 있는 소비자에게 집중할 수 있기 때문입니다. LTV 최적화는 장기적으로 높은 수익을 가져올 수 있는 고객을 타겟팅하는 데 도움을 줍니다.

전환 모델링의 주요 이점을 예로 들면 무엇이 있나요?

• 모든 상황에 적용할 수 있는 측정 방법이 있기 때문에 전환 모델링을 사용자 행동에 맞게 조정할 필요가 없습니다.
• 전환 모델링을 사용하면 클라이언트의 측정이 더 이상 개인 정보 보호를 유지할 필요가 없습니다.
• 일부 전환을 광고 상호작용에 손쉽게 연결할 수 있을 때 광고주는 전환 모델링을 통해 마케팅 활동의 영향을 수치화할 수 있습니다.
• 전환 모델링을 사용하면 캠페인 및 입찰 전략이 더 효과적으로 최적화되어 더 나은 캠페인 결과를 얻을 수 있습니다.

설명: 전환 모델링을 사용하면 캠페인 및 입찰 전략을 효과적으로 최적화할 수 있어, 더 나은 캠페인 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 데이터 기반으로 마케팅 활동을 개선하고, 광고 예산을 보다 효율적으로 분배하는 데 도움이 되기 때문입니다.