추천 검토

Apple Search Ads Advanced 검색
결과 캠페인을 위한 맞춤형 추천 확인하기

추천 사항은 검색 결과 캠페인의 성과를 높이는 데 도움이 되도록 고안되었습니다. 키워드, 입찰가 및 일일 예산에 대한 추천을 쉽게 적용하고 키워드 및 입찰가의 예상 결과를 확인할 수 있습니다.

Apple Ads Advanced의 추천 페이지에 키워드, 입찰가, 일일 예산별로 정리된 추천이 표시되어 있습니다. 각 섹션은 얼마나 많은 추천이 사용 가능하고, 삭제 및 적용되었는지 표시하고, 이후에 앱에서 추천을 몇 개나 사용할 수 있는지 보여 줍니다.

추천 사항을 확인하는 방법

  1. '추천' 링크를 클릭합니다. 추천 링크는 캠페인, 광고 그룹, 모든 키워드 또는 광고 그룹 키워드 대시보드의 오른쪽 상단 모서리에 있습니다.
  2. 추천 페이지에는 해당 캠페인 그룹에서 활성 캠페인을 실행 중인 각 앱에 대해 사용 가능한 추천, 삭제된 추천, 적용된 추천의 총 개수가 표시됩니다. 추천은 키워드, 입찰가, 일일 예산 카테고리별로 구성됩니다.
  3. 각 카테고리 내에서 앱 이름 옆의 숫자를 클릭하여 해당 특정 앱에 대한 추천 사항을 확인할 수 있습니다. 오른쪽 상단의 열 편집을 클릭하여 추천 사항 표에 표시되는 지표를 조정할 수 있습니다.

추천 및 지표 이해하기

키워드 추천

App Store에서 사람들이 귀사의 앱과 같은 앱을 검색하는 데 사용하는 관련 용어입니다. 이러한 키워드를 추가하면 앱의 광고 노출 가능성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 키워드 추천에는 추천 최대 CPT(탭당 비용) 입찰가도 포함됩니다.

추천 사항 적용 관련 결정에 도움이 될 수 있도록 각 키워드 제안 사항에 대해 다음과 같은 지표가 표시됩니다.

  • 예상 설치: 키워드 추천 사항을 적용할 경우 7일 동안 발생할 수 있는 예상 설치로, 이전 데이터를 바탕으로 계산됩니다.
  • 예상 지출: 키워드 추천 사항을 적용할 경우 7일 동안 지출할 수 있는 예상 금액으로, 이전 데이터를 바탕으로 계산됩니다.
  • 예상 평균 CPA(전환당 비용): 키워드 추천 사항을 적용할 경우 7일 동안 발생할 수 있는 예상 평균 CPA(전환당 비용)로, 이전 데이터를 바탕으로 계산됩니다.
  • 검색 인기도: App Store 검색에 기반한 키워드의 인기도입니다. 검색 인기도는 1~5의 숫자로 표시되며, 5가 가장 인기가 높은 것입니다.
Apple Search Ads Advanced의 입찰가 추천 페이지에는 키워드, 추천 최대 CPT(탭당 비용) 입찰가, 예상 다운로드, 예상 지출, 예상 평균 CPA(전환당 비용) 등으로 정리된 추천 사항 표가 표시됩니다.

입찰가 추천

검색 가능성이 높은 키워드의 최대 CPT(탭당 비용) 입찰가에 대하여 새롭게 조정된 추천 입찰가입니다. 추천 입찰가를 적용하면 광고가 노출될 가능성이 높아질 수 있습니다.

추천 사항 적용 관련 결정에 도움이 될 수 있도록 입찰가 추천 사항 표에는 다음과 같이 입찰가 추천 사항 적용에 따른 향후 7일 동안의 예상 지표가 포함됩니다.

  • 예상 설치: 입찰가 추천 사항을 적용할 경우 7일 동안 발생할 수 있는 예상 설치로, 이전 데이터를 바탕으로 계산됩니다.
  • 예상 지출: 입찰가 추천 사항을 적용할 경우 7일 동안 지출할 수 있는 예상 금액으로, 이전 데이터를 바탕으로 계산됩니다.
  • 예상 평균 CPA(전환당 비용): 입찰가 추천 사항을 적용할 경우 7일 동안 발생할 수 있는 예상 평균 CPA(전환당 비용)로, 이전 데이터를 바탕으로 계산됩니다.

현재 성과 및 특정 입찰가가 추천된 이유를 더 쉽게 파악할 수 있도록 입찰가 추천 사항 표에는 이전 7일을 기준으로 한 현재 성과 지표도 포함되어 있습니다.

  • 노출수 점유율: 동일한 국가 또는 지역에서 동일한 키워드에 대해 제공된 총 노출수 중에서 해당 광고가 받은 노출수의 점유율입니다. 노출수 점유율은 0~10%, 11~20% 등과 같이 백분율 범위로 표시됩니다.
  • 순위: 동일한 국가 또는 지역에서 다른 앱들과 비교하여 해당 앱이 차지한 노출수 점유율 순위입니다. 순위는 1~5 또는 5를 초과하는 숫자로 표시되며, 1이 가장 높은 순위입니다.
  • 검색 인기도: App Store 검색에 기반한 키워드의 인기도입니다. 검색 인기도는 1~5의 숫자로 표시되며, 5가 가장 인기가 높은 것입니다.
  • 다운로드: 보고 기간 내에 광고 인게이지먼트에서 발생한 총 다운로드 및 리다운로드 수입니다.
  • 지출: 특정 기간 동안 각 고객의 광고 탭에 대한 비용 합계입니다.
  • 평균 CPA(전환당 비용): 캠페인 총 지출을 일정 기간 내에 발생한 다운로드 수로 나눈 값입니다.
  • 평균 CPT(탭당 비용): 광고에 대한 탭 1회당 지불한 평균 금액입니다.
  • 노출수: 특정 기간 동안 광고가 App Store에 게재된 총 횟수입니다.
  • TTR(노출 대비 탭 발생 비율): 고객이 광고를 탭한 횟수를 광고가 받은 총 노출수로 나눈 값입니다.

일일 예산 추천

한 달 동안 매일 캠페인에 지불하는 평균 금액에 대한 추천 조정입니다. 이 추천 사항을 따르면 앱 다운로드 기회를 높일 수 있습니다.

노출수 점유율 지표 이해하기

노출수 점유율 및 순위 지표를 검토하면 특정 키워드로 얻을 수 있는 기회를 더 정확하게 파악할 수 있습니다. 해당 브랜드에 특히 중요한 검색어의 경우, 노출수 점유율을 모니터링하여 브랜드의 영향력을 더욱 높일 수 있는지 여부를 평가할 수 있습니다. 특정 노출수 점유율 목표를 염두에 두고 그에 따라 입찰가를 조정하면 해당 목표를 달성하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다.

노출수 점유율이 가령 11~20%에 불과하지만, 순위가 높은 경우도 있을 수 있습니다. 이는 해당 키워드에 수많은 광고주가 입찰 중임을 의미합니다. 노출수 점유율 및 순위 지표를 함께 사용하면 점유율을 확보할 수 있는 기회가 얼마나 많은지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

일일 예산을 늘리는 방법으로도 노출수 점유율을 잠재적으로 높일 수 있습니다. 일일 예산을 높이면 검색 결과에 광고를 게재할 기회가 늘어날 수 있습니다. 또한 광고 그룹의 오디언스 설정을 가능한 한 광범위한 오디언스에게 다가가기 위해 조정된 상태로 유지하면 더 많은 사람들에게 광고가 게재될 수 있습니다.

대시보드의 데이터를 필터링하는 방법

추천 페이지에서 다음 필터 옵션을 사용할 수 있습니다.

추천 유형별 필터
키워드 예상 값, 국가 또는 지역
입찰가 현재 성과, 예상 값, 국가 또는 지역
일일 예산 국가 또는 지역

특정 값을 추가하여 필터를 선택할 수도 있습니다. 예를 들어 예상 평균 CPA(전환당 비용)가 지정한 금액보다 낮은 입찰가 또는 키워드에 대한 추천 사항을 볼 수 있습니다. 이 기능을 사용하여 본인이 설정하는 매개변수에 따라 정보를 쉽게 적용할 수 있습니다.

데이터를 필터링하려면 다음을 수행합니다.

  1. 메뉴 막대에서 '필터'를 선택합니다.
  2. 필터를 하나 이상 선택합니다.
  3. '필터 저장' 버튼을 클릭하여 필터를 저장하거나 '모두 지우기'를 클릭하여 새로운 필터 설정을 선택합니다.

합계를 보는 방법

키워드, 입찰가 또는 일일 예산 추천 페이지의 경우 표 하단의 합계 행에서 추천 사항 지표의 합계를 빠르게 볼 수 있습니다.

각 추천 사항 옆의 체크 상자를 선택하지 않으면 모든 추천 사항에 대한 합계를 볼 수 있습니다. 또는 특정 추천을 선택하면 선택한 추천 사항에 대한 총 지표만 표시됩니다.

추천 및 예상치는 캠페인 최적화를 도우는 목적으로 설계되었습니다. 특정 결과를 보장하지는 않습니다. 캠페인 선택 사항에 대한 책임은 귀하에게 있습니다.

추천이 표시되지 않습니까?

캠페인 활동이 충분하지 않으면 추천이 표시되지 않을 수 있습니다. 최근 새로운 국가 또는 지역에서 신규 캠페인, 광고 그룹, 및/또는 키워드를 추가했다면 나중에 다시 추천 페이지를 확인해 보시기 바랍니다. 만약 캠페인, 광고 그룹, 키워드가 많은 노출수를 창출해 내지 못하고 있다면 노출 증대를 돕기 위해 새로운 키워드를 추가하거나 입찰가를 높여 보시기 바랍니다. 입찰가 추천의 경우 추천 사항은 일치 검색에 대해서만 제공됩니다. 확장 검색 또는 Search Match를 사용하고 있는 경우 입찰가 추천이 표시되지 않습니다.