안녕하십니까, 메타(META) 공식파트너사 바름입니다^^
메타(META)는 전 세계 디지털 광고 시장에서 상당히 중요한 포지션을 차지하고 있습니다. 매년 SNS채널광고에서 5위안에 페이스북(FACEBOOK)과 인스타그램(INSTAGRAM)이 포함되죠. 2023년 기준으로 보았을 때 메타의 글로벌 광고 점유율은 약 23%로, 구글(GOOGLE)에 이어 두 번째로 높은 비중을 기록하고 있습니다. 또한 메타(META)는 대기업, 중견기업, 중소기업, 스타트업, 소상공인, 개인 모두 브랜드 또는 개인을 알리는 마케팅 수단으로 활용하고 있어 광고를 참여하는 사람 기준으론 구글(GOOGLE)보다 더 뛰어난 부분도 있습니다.
최근 국내에서도 해외지사를 생각하거나 해외에 판매를 원하는 기업/개인이 늘어남에 따라 메타(META)를 활용한 광고를 해보시는 분들이 많습니다. 메타(META) 광고관리자는 다른 플랫폼과 비교했을 때 상당히 편리하게 되어있지만 숨은 기능과 전략을 어떻게 구성하는지에 따라 결과물이 크게 달라질 수 있죠.
그래서 오늘 해외타겟으로 메타(META)광고를 하시는 분들이 좋은 결과물을 낼 수 있는 4가지 비밀을 알려드리려 합니다.
[해외 광고 시장을 휩쓴 메타(META)광고 비밀 4가지 요약]
1. 메타(META)광고 효과가 높은 특정 국가 타겟팅 : 미국, 일본, 동남아(베트남/인도네시아/태국)
2. 메타(META)광고 타 플랫폼의 차이점 :
사용자 행동/관심사/네트워크 기반 타겟팅, 피드/스토리/메시지 등 다양한 형식의 게재지면
3. 메타(META)광고 머신러닝 기능 장단점 :
-장점 : 정확한 타겟팅 / 비용 효율성 / 성과형 최적화
-단점 : 데이터 의존성 / 어드벤티지 캠페인 활용시 비용증가
4. 픽셀활용 : 고객 행동 추적 / 맞춤형 타겟팅 / 유사 타겟 확보
1. 메타광고 비중 & 효율이 높은 국가와 광고 효과
메타(META)광고의 비중이 특히 높은 국가는 미국, 일본, 동남아입니다. 해당 국가는 소셜 미디어 사용이 활발하고 모바일 중심의 소비 패턴이 강하기 때문에 광고의 효과를 극대화할 수 있습니다. 국가별 유저 특징을 살펴보겠습니다.
미국 : 미국은 Meta의 가장 큰 시장으로, 다양한 관심과 행동을 가진 매우 다양한 인구가 특징입니다.
인구가 많고 SNS 사용률이 타국가들에 비해 높기 때문에 메타(META)광고에 유리합니다. 또한 미국 시장에는 정말 다양한 국가/브랜드가 있기 때문에 국내보다 작은 브랜드의 대한 편견이 덜합니다. 그렇기 때문에 중소기업/스타트업도 콘텐츠만 잘 부합한다면 국내보다 몇십배의 효과를 보실 수 있습니다. 다만 시장의 규모가 큰 만큼 경쟁도 치열하고 광고비를 다른 국가들 보단 높게 측정해야 합니다.
일본: 일본에서는 뷰티 및 엔터테인먼트 산업에서 주목을 받고 있습니다.
일본 소비자는 브랜드에 대한 충성도가 높고 자세한 제품 정보를 선호하는 것으로 알려져 있습니다. 그렇기 때문에 신규유저를 확보하는데 다른 국가에 비해 다소 오랜기간이 걸릴 순 있지만 한번 들어오게 되면 충성도가 높기 때문에 매출 지속기간을 길게 볼 수 있습니다. 뷰티 & 엔터의 경우 아시아 지역 특성상 ‘인플루언서’ 효과가 상당합니다. 제품보단 ‘인물’에 집중한 광고 소재가 보다 좋은 효과를 보기 때문에 그점을 잘 공략한다면 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
동남아시아: 인도네시아, 태국, 베트남 등의 동남아시아는 메타(META)광고의 신흥 강국입니다.
이 지역 특성상 채널 참여 연령대가 전 세계 통틀어 가장 젊고 콘텐츠 소비시간이 길게 나타납니다. 주요 연령이 10~30대에 대부분 집중되고 엔터테인먼트 & 여행 & 전자상거래업에 최적화되어 있습니다. 다른 지역에 비해 현지화 콘텐츠로 했을 때 보다 높은 효과를 보이기 때문에 광고 소재를 만들 때 글로벌한 내용보단 현지 내용을 반영할 것을 권장합니다.
2. 메타광고와 타 플랫폼의 차별점
메타(META)광고는 구글애즈, 핀터레스트, 틱톡과는 다른 여러 차별점을 가지고 있습니다. 월등한 회원수를 자랑하고 있고 페이스북을 이용하는 사람은 메신저, 인스타그램, 스레드를 함께 이용할 확률이 70%가량 되기 때문에 내부 플랫폼간의 연계성 또한 높습니다. 이외 타겟팅, 참여 유도, 광고 형식에서도 차별점이 나타납니다.
데이터 기반 타겟팅: 메타는 방대한 소셜 데이터베이스를 통해 사용자의 행동, 관심사, 소셜 네트워크를 기반으로 정교한 타겟팅이 가능합니다. 반면 구글애즈는 주로 검색 키워드에 기반한 타겟팅에 강점을 두고 있습니다.
사용자 참여 유도: 메타광고는 "좋아요", "댓글", "공유"와 같은 소셜 피드를 통해 사용자 참여를 유도할 수 있습니다. 반면 틱톡은 바이럴 동영상 콘텐츠를 통한 빠른 확산이 장점입니다.
다양한 광고 형식: 메타는 스토리 광고, 피드 광고, 메시지 광고 등 다양한 형식을 제공하여 광고주의 다양한 니즈를 충족시킵니다. 이는 구글애즈와 틱톡의 광고 형식보다 다양합니다.
3. 메타광고 머신러닝 기능 장점과 단점
장점:
*정확한 타겟팅: 머신러닝 알고리즘이 사용자의 관심사와 행동을 분석해 최적의 타겟을 선정합니다. 뿐만 아니라 ‘픽셀’이 연계되어 있다면 채널 참여자, 광고 참여자, 웹사이트 참여자 등의 모수를 활용하고 자사와 유사한 업체의 데이터 또한 활용 가능합니다.
*비용 효율성: 머신러닝은 예산을 효율적으로 관리하여 수익을 극대화합니다. 메타(META)광고 특성상 ‘노출당비용’으로 과금되지만 무작정 노출하는 것이 아닌 충분히 학습된 데이터로 노출되기 때문에 예산을 효율적으로 관리 할 수 있습니다.
*광고 성과 최적화: 머신러닝은 실시간 데이터를 분석하여 광고 성과를 자동으로 최적화합니다.
단점:
*데이터 의존성: 정확한 타겟팅을 위해서는 많은 데이터가 필요하며, 데이터량/보수가 부족하면 노출이 저하될 수 있습니다.(너무 좁은 타겟팅 또는 소액으로 운영할 경우 많이 나타남)
*비용 증가: 어드벤티지 캠페인을 활용할 경우 많은 데이터를 요구하기 때문에 ‘수동캠페인’보단 많은 일 예산을 요구합니다.
4. 메타광고 픽셀 활용법 5가지
- 고객 행동 추적: 메타 픽셀을 활용하여 웹사이트 방문자의 행동을 추적, 분석합니다.
- 맞춤형 타겟팅: 웹사이트에서 특정 행동을 취한 사용자를 대상으로 맞춤형 리타겟팅 광고를 진행합니다.
- 전환 트래킹: 특정 이벤트(구매, 회원가입 등)를 추적하여 광고 성과를 측정합니다.
- 유사 타겟층 찾기: 기존 고객과 유사한 잠재 고객을 자동으로 찾아 광고를 게재합니다.
- 고객 여정 최적화: 고객이 웹사이트를 방문한 후의 여정을 분석해 마케팅 전략을 최적화합니다.
5. 업종별 메타광고 레퍼런스
패션 : 패션의 경우 트렌드에 민감한 20~30세 여성을 타겟팅 하는 것이 중요합니다.(제품/서비스마다 차이는 있을 수 있음.) 광고 소재를 구성할 때 상품을 어떻게 스타일링하는지, 사용하는지를 보여주는 비주얼 활동은 필수입니다. 또한 광고 기능에선 ‘캐러셀’ 구성을 활용했을 때 다른 업종에 비해 높은 효과를 보이고 있습니다.
생활용품/라이프스타일: 생활용품/라이프스타일 업종은 일반적으로 30~40세 여성을 타겟합니다. 해당 연령은 실용적이고 저렴한 제품을 찾는 주부들이 많습니다. 대부분 가성비를 중요하게 생각하기 때문에 가격은 물론 제품의 내구성, 사용 편의성, 비용 효율성을 강조하는 광고가 효과적입니다. 광고 능 측면에선 ‘카달로그’구성의 광고를 진행할 때 높은 효과를 보입니다.
뷰티: 뷰티 브랜드는 다른 카테고리와 달리 굉장히 개인화 된 상품이 많기 때문에 상품 상세 설명, 리뷰가 중요합니다. 예를 들어 여드름이나 노화 방지 등의 피부 문제를 어떤 식으로 해결했는지 성공 사례를 보여주면 광고 효과가 높게 나타납니다. 최근 들어서는 이미지보다 영상에서 좋은 효과를 보입니다.
B2B: B2B 회사는 일반적으로 CEO, CFO, 부서장과 같은 의사 결정자를 대상으로 합니다. B2B 비즈니스 특성상 일반적인 광고 소재로는 신뢰성을 구축하기 어렵기 때문에 ‘구체적인 데이터 또는 레퍼런스’가 포함되어야 합니다. 다른 업종과는 달리 광고의 목적을 ‘문의’로 하기 때문에 문의를 편하게 받을 수 있도록 랜딩페이지를 전략적으로 구성하는 것이 필요합니다.
오늘은 해외타겟으로 메타(META)광고를 하시는 분들이 좋은 결과물을 낼 수 있는 4가지 비밀에 대해 알아보았습니다. 해당 포스팅을 통해 해외 진출을 원하시는 기업에게 많은 도움이 되었으면 좋겠네요.
오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
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