선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 광고의 노출위치[15, 16]나 광고 과금 방식[1]에 따른 키워드 광고의 성과들이 연구되었으나, 검색엔진에서 많이 활용하는 클릭당 과금(Cost Per Click) 방식에서 광고 단가에 미치는 영향요인들에 대한 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 검색엔진의 키워드 광고 단가에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 키워드 유형별로 영향요인과 미치는 정도가 어떻게 달라지는 지를 분석하였다. 키워드 유형으로는 사용자들이 정보를 찾는 행위에 영향을 미치는 탐색재와 경험재로 구분하여 영향요인을 비교하였으며, 많은 사람들이 조회하는 대표 키워드와 반대로 조회수가 적은 세부 키워드의 영향요인을 비교하였다.
가설 설정
- H1：탐색재와 경험재로 구분되는 키워드 유형이 키워드 광고의 클릭당 단가와 이의 영향요인 들인 조회수, 클릭률과 경쟁업체 수간의 관계에서 조절효과를 갖는다.
- H2：대표키워드와 세부키워드로 구분되는 키워드 유형이 키워드 광고의 클릭당 단가와 이의 영향요인들인 조회수, 클릭률과 경쟁업체 수간의 관계에서 조절효과를 갖는다.
제안 방법
- 국내 검색엔진의 CPC 광고 데이터 분석을 통해서 키워드 광고의 클릭당 단가에 키워드 조회수, 클릭률과 광고 업체 수가 영향을 미치는 것을 파악하였다. 또한 고객들의 정보 탐색 행위의 차이와 광고주들의 키워드 광고 활용행위 차이로 인해 위의 영향 요인들이 키워드 유형별로 미치는 영향 정도가 상이함을 파악하였다.
- 분석에는 R을 활용하였으며, robust 회귀분석은 R의 robust 패키지를 활용하였다[21]. 조회수와 클릭당 단가 사이에는 음의 영향 관계가 유의하게 존재하고, 클릭률과 클릭당 단가사이에도 음의 영향관계가 유의하게 존재하였다.
- 수집된 대표키워드와 세부키워드별로 조회수, 클릭률, 경쟁업체수가 클릭당 단가에 미치는 영향을 분석하였으며, 결과가 에 정리되었다.
- 수집한 대표키워드와 세부키워드에 대한 정보를에 정리하였다.
- <표 7>에서 대표키워드와 세부키워드에 대한 회귀분석 계수의 차이를 비교하기 위하여 두 데이터집합을 합한 후에 대표키워드이면 1, 세부키워드이면 0을 입력한 Big이라는 Dummy 변수를 추가하여 두 계수의 차이를 분석하였다.
- 심재후, 최명길[5]은 사업 아이디어의 매력도 평가를 위해 광고 조회수와 광고 클릭률을 활용할 수 있다고 한다. 클릭률을 추정하기 위해 외국어 교육관련 키워드 1124개의 1개월간 조회수, 검색광고 클릭률, 키워드 글자수, 클릭당 광고비를 수집하였으며, 회귀분석을 이용하여 클릭률을 추정하는 회귀식을 도출하였다.
- 검색엔진의 키워드 광고 단가에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 키워드 유형별로 영향요인과 미치는 정도가 어떻게 달라지는 지를 분석하기 위한 연구가설을 제 3장에서 제시하였다. 키워드 광고 입찰시에 각 키워드별로 지난 1개월 간의 조회 수, 클릭률, 평균 클릭당 비용, 1개월 비용, 경쟁기업 수, 다른 업체의 현재 입찰가격과 같은 정보가 주어지며, 이를 바탕으로 경매에 입찰하게 된다. 따라서 위와 같은 정보들이 키워드의 클릭당 단가를 결정하는데 영향을 미치는 것으로 판단할 수 있다.
- 이는 사용자들이 검색엔진에서 검색을 하는 키워드의 속성에 의해서 일수도 있으며 광고주들의 키워드 광고 활용 전략에 의해서 일 수도 있다. 키워드 유형별로 미치는 영향이 상이함을 분석하기 위하여 키워드 유형을 사용자들이 정보를 찾는 행위에 영향을 미치는 탐색재와 경험재로 구분하였으며, 또한 많은 사람들이 조회하는 상품군을 대표하는 대표키워드와 반대로 대표키워드에 다른 단어들을 추가하여 만든 세부키워드의 영향요인을 비교하였다.
- 본 연구에서는 검색엔진의 키워드 광고 단가에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 키워드 유형별로 영향요인과 미치는 정도가 어떻게 달라지는 지를 분석하였다. 키워드 유형으로는 사용자들이 정보를 찾는 행위에 영향을 미치는 탐색재와 경험재로 구분하여 영향요인을 비교하였으며, 많은 사람들이 조회하는 대표 키워드와 반대로 조회수가 적은 세부 키워드의 영향요인을 비교하였다. 제 2장에서 관련 연구를 검토하였으며, 제 3장에서는 연구가설을 제시하였다.
대상 데이터
- 20개 대분류에서 192개의 대표키워드를 선정하였으며 에 대표키워드와 세부키워드의 예를 정리하였다.
- 총 20개의 대분류별로 1,000개의 키워드에 대한 정보를 수집하였다. 금융/보험, 꽃/이벤트 대분류에 대해서는 총 키워드가 997개 밖에 없기 때문에 총 19,994개의 키워드에 대한 정보를 수집하였다. 이중 중복되는 키워드를 제거하여 총 19,817개의 키워드에 대한 정보를 분석에 활용하였다.
- 대표키워드와 세부키워드의 광고 단가 및 관련 요인들이 미치는 영향의 차이를 파악하기 위한 가설 2를 검증하기 위하여 아래와 같이 대표키워드와 세부키워드를 설정하였다. 대표키워드는 각 키워드 대분류에서 조회수가 많고 하나의 상품을 표현하는 키워드를 선정하였다. 20개 대분류에서 192개의 대표키워드를 선정하였으며 <표 5>에 대표키워드와 세부키워드의 예를 정리하였다.
- 본 연구에서 활용된 데이터는 순위별로 조회수, 클릭률, 클릭당 단가가 수집되지 않았으며, 광고에 노출된 5개 키워드 광고의 한 달간의 평균 자료이다. 따라서 순위가 클릭당 가격에 미치는 영향은 분석하지 못한 한계가 있다.
- 20개 대분류에서 192개의 대표키워드를 선정하였으며 <표 5>에 대표키워드와 세부키워드의 예를 정리하였다. 세부 키워드는 선정된 대표키워드의 앞과 뒤에 추가적인 단어가 붙여있는 키워드를 선정하였으며 총 8812개의 세부키워드가 활용되었다.
- 금융/보험, 꽃/이벤트 대분류에 대해서는 총 키워드가 997개 밖에 없기 때문에 총 19,994개의 키워드에 대한 정보를 수집하였다. 이중 중복되는 키워드를 제거하여 총 19,817개의 키워드에 대한 정보를 분석에 활용하였다.
- 제 3장에서 제시된 가설의 검증을 위하여 2012년 5월 네이버 키워드광고 메뉴에서 네이버에서 정의한 대분류별로 키워드에 대한 정보를 수집하였다. 키워드 정보를 수집한 대분류는 <표 1>과 같으며, 수집한 정보는 <표 2>와 같다.
- 키워드 정보를 수집한 대분류는 <표 1>과 같으며, 수집한 정보는 <표 2>와 같다. 총 20개의 대분류별로 1,000개의 키워드에 대한 정보를 수집하였다. 금융/보험, 꽃/이벤트 대분류에 대해서는 총 키워드가 997개 밖에 없기 때문에 총 19,994개의 키워드에 대한 정보를 수집하였다.
- 탐색재와 경험재에 관련된 키워드 구분이 조회수, 클릭률, 광고 업체수가 클릭단가에 미치는 영향의 조절변수 역할을 한다는 가설 1을 검증하기 위하여, 에 제시된 키워드 분류중에서 IT/텔레콤, 자동차, 전자/가전을 탐색재로 설정하였으며 교육/취업, 레저스포츠/취미, 전문 서비스를 경험재로 설정하였다[19, 20].
데이터처리
- 까지는 R의 robust 패키지에 있는 lobRm 함수를 사용하여 Robust 회귀분석을 수행하였으며, 의 분석결과는 R의 MASS 패키지에 있는 rlm 함수를 사용하여 Robust 회귀분석을 수행하였다.
- 수집된 전체 데이터를 가지고 아래와 같은 회귀 분석식을 최소자승법(Ordinary Least Square)으로 분석하였다.
- 검색재와 경험재로 구분된 각 세개의 대분류에 속한 모든 키워드들을 검색재 키워드와 경험재 키워드로 간주하였다. 제 4.1절에서 회귀분석 시에 이분산이 존재하였기에 여기서도 마찬가지로 Robust 회귀분석을 활용하여 분석을 수행하였다.
이론/모형
- 따라서 이분산을 고려한 Robust 회귀분석 방안을 활용하여 결과를 파악하였으며, 결과는 에 정리되어 있다.
성능/효과
- 김도연, 임규건, 이대철[1]은 CPM과 CPC 방식의 성과를 비교하였다. CPC 방식이 CPM 방식보다 클릭률(Click Through Rate)이 1.3% 높게 나타났으며, 광고당 클릭단가가 약 51원 저렴한 것으로 파악되어 CPC 방식이 CPM 방식에 비해 광고효과와 광고비용 측면에서 우수한 것으로 분석되었다.
- Agarwal, Hosanagar, and Smith[15]은 광고 노출 순위가 광고주의 수익에 미치는 영향을 분석하였다. 광고 노출 순위가 낮아질수록 클릭률은 낮아졌으나, 클릭하고 방문한 사용자들이 구매로 전환하는 구매전환률은 오히려 높아지는 것을 보였다. 광고 노출 범위나 횟수가 중요하지 않고 수익이 중요한 광고주에게는 최상위에 광고가 노출되는 것이 중요하지 않았다.
- 탐색재에 해당하는 키워드들은 경험재에 해당하는 키워드들에 비해 조회수와 클릭률이 높을수록 클릭당 단가가 하락하는 경향이 덜 했으며, 경쟁광고기업의 수가 많을 수록 클릭당 단가가 덜 상승하였다. 대표키워드는 세부키워드에 비해서 조회수가 높을수록 클릭당 단가가 하락하는 경향이 덜 했으며, 반대로 클릭률이 높을수록 높을수록 클릭당 단가가 하락하는 경향이 더 심했다. 마찬가지로 대표키워드의경우 경쟁광고기업의 수가 많을수록 세부키워드에 비해 클릭당 단가가 덜 상승하였다.
- 대표키워드의 조회수가 세부키워드보다 많았으나, 클릭률은 세부키워드가 대표키워드보다 높았다. 대표키워드를 활용하고 있는 광고업체수 평균이 세부 키워드를 활용하고 있는 광고업체수 평균보다 많았으며, 대표키워드의 클릭당 단가가 세부키워드 보다 비쌌다. 대표키워드의 클릭당 단가가 세부키워드보다 20% 정도 더 비쌌지만, 월평균 광고주가 지급하는 비용은 대표키워드가 세부키워드에 비해 10배 이상 많았다.
- 따라서 대표키워드와 세부키워드로의 구분이 조 회수, 클릭률, 광고 업체수가 클릭당 광고 단가에 미치는 영향에 조절효과를 갖는다라는 가설 2는 지지되었다.
- 국내 검색엔진의 CPC 광고 데이터 분석을 통해서 키워드 광고의 클릭당 단가에 키워드 조회수, 클릭률과 광고 업체 수가 영향을 미치는 것을 파악하였다. 또한 고객들의 정보 탐색 행위의 차이와 광고주들의 키워드 광고 활용행위 차이로 인해 위의 영향 요인들이 키워드 유형별로 미치는 영향 정도가 상이함을 파악하였다. 탐색재에 해당하는 키워드들은 경험재에 해당하는 키워드들에 비해 조회수와 클릭률이 높을수록 클릭당 단가가 하락하는 경향이 덜 했으며, 경쟁광고기업의 수가 많을 수록 클릭당 단가가 덜 상승하였다.
- 키워드 광고의 순위에 따른 클릭률, 구매전환률 분석 및 이를 통한 수익률 분석에 대한 연구나 키워드 광고 경매 방식에 대한 연구들은 많이 이루어 졌으나, 키워드 광고를 활용하는 광고주나 키워드 광고를 클릭하는 사용자 관점에서의 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구는 키워드 유형별로 클릭당 가격에 미치는 영향요인으로 소비자의 정보 탐색 행태와 관련된 키워드 조회수와 클릭률, 광고주들의 키워드 광고 활용 전략과 관련된 경쟁 업체수를 활용하여 요인들의 영향력에 차이가 있음을 보였다.
- 모형 3은 모형 2에 Search 와 조회수, 클릭률, 광고업체수와의 상호작용 변수를 추가한 것이다. 세개의 상호작용 변수 모두 유의한 것으로 파악되었으며, 탐색재에서 조회수가 높으면 광고 단가에 양의 영향을, 탐색재에서 클릭률이 높으면 광고단가에 양의 영향을 미친다. 하지만, 탐색재에서 광고 업체수가 많아지면 광고단가는 낮아지는 것으로 분석되었다.
- Nabout and Skiera[18]는 구글 검색광고의 클릭당 가격 결정에 광고주의 웹 사이트 품질이 고려되기 때문에, 웹사이트 품질 향상이 광고주의 수익에 미치는 영향을 분석하였다. 웹 사이트 품질 향상이 미치는 영향은 복잡한 과정을 거치기에 분석이 어렵지만, 광고주는 웹 사이트 품질을 향상시킨 후 광고 입찰 가격을 낮추는 경우에 이익을 볼 수 있는 것으로 분석되었다.
- <표 7>까지는 R의 robust 패키지에 있는 lobRm 함수를 사용하여 Robust 회귀분석을 수행하였으며, <표 8>의 분석결과는 R의 MASS 패키지에 있는 rlm 함수를 사용하여 Robust 회귀분석을 수행하였다. 조회수, 클릭률, 경쟁기업의 수가 광고단가에 미치는 영향 모두 대표키워드와 세부키워드에서 차이가 있으며, 조회수는 세부키워드에서 더 큰 음의 영향을 미치며, 클릭률은 대표키워드에서 더 큰 음의 영향을 미친다. 경쟁기업의 수는 대표키워드에서 광고 단가에 더 작은 양의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
- 분석에는 R을 활용하였으며, robust 회귀분석은 R의 robust 패키지를 활용하였다[21]. 조회수와 클릭당 단가 사이에는 음의 영향 관계가 유의하게 존재하고, 클릭률과 클릭당 단가사이에도 음의 영향관계가 유의하게 존재하였다. 광고 업체수와 클릭당 단가사이에는 양의 영향관계가 유의하게 존재하였다.
- 또한 고객들의 정보 탐색 행위의 차이와 광고주들의 키워드 광고 활용행위 차이로 인해 위의 영향 요인들이 키워드 유형별로 미치는 영향 정도가 상이함을 파악하였다. 탐색재에 해당하는 키워드들은 경험재에 해당하는 키워드들에 비해 조회수와 클릭률이 높을수록 클릭당 단가가 하락하는 경향이 덜 했으며, 경쟁광고기업의 수가 많을 수록 클릭당 단가가 덜 상승하였다. 대표키워드는 세부키워드에 비해서 조회수가 높을수록 클릭당 단가가 하락하는 경향이 덜 했으며, 반대로 클릭률이 높을수록 높을수록 클릭당 단가가 하락하는 경향이 더 심했다.
- 따라서 순위가 클릭당 가격에 미치는 영향은 분석하지 못한 한계가 있다. 하지만 키워드 광고 입찰시에 광고주에게 제공되는 정보가 분석에 활용되었으며 광고주가 키워드 입찰에 성공하여도 수시로 해당 광고의 노출순위가 변화하기 때문에 노출된 모든 광고의 평균을 가지고 분석하는 것도 경매에 입찰하는 광고주들에게 의미있는 정보를 줄 수 있다.
후속연구
- 다만 처럼 연구에 활용된 변수가 다양한 값을 가지고 있고, 네이버 분류체계하의 모든 분류에서 키워드를 추출하여 분석에 활용하였기에 본 연구를 수행하는 것은 가능하다고 판단된다.
- 많은 업체들이 검색엔진의 키워드 광고에 관심을 가지고 적극적으로 활용하고 있기 때문에, 사용자의 키워드 광고 이용행태나 광고주들의 활용방안에 대한 깊은 이해가 앞으로 필요하다. 향후 연구방향으로는 시기별로 조회수나 클릭률이 변화하는 키워드 광고의 특성을 반영하여 광고주의 광고 예산 범위내에서 광고 효과 달성을 위한 키워드 그룹 구성방안에 대한 제안방안을 파악하는 것이 필요하며, 키워드 광고의 가격을 독립변수로 활용하여 가격이 다른 변수요인들과의 상호작용을 통해 광고효과에 미치는 영향에 대한 분석이 필요하다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.