mVAS 캠페인의 내부 모습: HilltopAds, 그리고 Binom 골든 구스의 실적 – Part 2: 분석 및 최적화

콘버전스를 얻는다는 것은 귀하의 CPA 제휴 마케팅 캠페인이 수익성이 있음을 의미하지 않습니다. 특히 지급액이 높은 경우 더욱 그렇습니다. 실제 캠페인 데이터를 통해 예산이 어디에서 낭비되고, 어떤 트래픽 세그먼트가 실제로 확장할 가치가 있는지 확인할 수 있습니다.

1부에서는 트래커 설정, 트래픽 소스 추가, 오퍼 선택, 캠페인 실행 등의 준비 단계를 살펴보았습니다. 시작 부분을 놓친 분은 여기에서 첫 번째 부분을 확인하세요.

계속 진행할 준비가 되셨다면, 시작해 보겠습니다. 앞서 mVAS 캠페인을 진행했습니다. 해당 제안 사항은 다음과 같습니다:

오퍼 이름: PA 스윕어워드 PIN C&W
GEO: 파나마 (PA)
오퍼 카테고리: 추첨제 (일반적인 방식)
운송업체: 케이블&워어리스, 클라로, 와이파이
변환 흐름: 핀 제출
디바이스 모바일

때로는 캠페인이 즉시 전환되기 시작하기도 합니다. 하지만 보통 시간이 걸립니다. 아무것도 판단하기 전에 적어도 2~3일 정도 기다려주세요. 이 실험을 위해 우리는 일주일간 실행하도록 했습니다. 이는 실제 생활에서 권장하는 시간보다 더 긴 시간입니다. 실제로는 캠페인을 더 자주 확인하고 최적화해야 합니다.

7일 후 캠페인 상태:
지출: $64.74
변환: 7
CPA: $9.248
지급률: $0.55

이 시점에서 우리는 전환 비용이 제안 지급 금액보다 훨씬 더 많이 지불하고 있다는 결론을 이미 내릴 수 있습니다. 결론을 내리기 전에 데이터를 수집해야 하는 초보자에게는 그럴 수 있는 합리적인 방안일 수 있습니다. 저희에게는 그것도 괜찮습니다. 왜냐하면 저희의 목표는 프로세스를 보여주는 것이기 때문입니다. 돈을 찍어내는 것이 아니라요. 하지만 이 캠페인은 이미 충분히 오래 진행되어 제대로 검토할 시기가 되었기 때문입니다.

참고: 이 가이드에 소개된 오퍼 및 캠페인 설정은 단지 시연 및 교육 목적으로만 사용됩니다. 우리는 사용자의 경험, 목표 및 테스트 결과를 기반으로 오퍼 선택, 타겟팅 및 캠페인 설정을 권장합니다. 디지털 광고는 매우 경쟁이 치열하며 성과는 크게 달라질 수 있으므로 이 가이드의 참여자 중 HilltopAds 어느 누구도 특정 결과를 보장할 수 없습니다.

모든 제휴 마케팅 캠페인은 동일한 목표를 지향합니다. 바로 전환율입니다. 전환율이 없으면 최적화할 것이 없습니다. 한두 개의 전환율이 있다면 이 네트워크에서 해당 상품의 잠재력이 있다는 의미입니다. 하지만 단지 전환율만으로 캠페인을 성공으로 간주하는 것은 불충분합니다. 더 깊이 파고 들어가야 합니다. 전환 비용을 합리적인 수준으로 유지해야 합니다. 그래야 지출을 충당하고 이를 초과하는 수익도 올릴 수 있습니다.

시장 상황은 계속 변화하고 있으며, 오늘 한 가지 광고 설정이 효과가 있을 수 있지만, 내일은 그 설정이 더 이상 유효하지 않을 수도 있습니다. 그 이유는 캠페인을 최적화해야 한다는 것입니다. 최적화란 여러분의 광고를 맞추는 트래픽 세그먼트를 찾아내는 것을 의미합니다. 여러분은 저렴하게 수익을 내는 입찰가를 설정하고, 전환율이 낮은 트래픽을 차단합니다.

BizDev의 제이크 엘름은 이 업계에서 10년 이상 근무하며 다양한 상황을 경험해 왔습니다.

제 첫 번째 질문은 항상 같습니다. 해당 방식이 CPA 적절한 것인지 여부입니다. 그렇지 않다면 다음 질문은 전환이 어디에서 발생했는지에 대한 것입니다. 전체적인 CPA 데이터는 뭔가 잘못되었다는 것을 알려줍니다. 하지만 정확히 무엇이 잘못되었는지 알려주지는 않습니다. 이를 확인하기 위해 트래픽 소스, 캠페인 경로, 운영 체제별로 트래픽을 더 작은 단위로 나누고 그 단위들을 서로 비교합니다.

그리고 한 가지 더 주의할 점은 작은 샘플에서 큰 변화를 절대 하지 않는 것입니다. 몇 백 개의 클릭과 제로의 리드를 가진 영역은 아직 아무것도 증명하지 못합니다.

또한 2026년에 제휴 마케팅을 위한 최고의 트래픽 소스를 위한 저희 기사도 확인해 보세요:

전체적인 CPA 것은 시작점이지만, 해답은 아니다. 캠페인이 그처럼 효과적으로 실행되는 이유를 이해하기 위해서는 트래픽을 세분화하여 어떤 세그먼트가 실제로 전환을 유도하는지 파악해야 합니다. 이 부분에서 트래커는 수익을 창출합니다. Binom 이를 통해 트래픽 소스 파라미터, 캠페인 경로, 운영 체제 등 다른 차원을 통해 캠페인을 세분화할 수 있습니다.

캠페인 섹션을 Binom 열고 저희의 캠페인을 찾아보세요.

캠페인 표는 이미 유용한 1차 개요를 제공합니다. 사용 설정한 열에 따라 다음과 같은 지표를 확인할 수 있습니다.

• 클릭 및 고유 클릭
• LP 클릭
• 리드
• 수익
• 비용
• 전환율
• 클릭당 수익
• 트래픽 소스
• 봇 관련 데이터

열을 사용자 지정할 수 있으므로 한 번에 모든 항목을 화면에 모두 표시할 필요가 없습니다. 첫 번째 관점에서 볼 때는 트래픽 수, 전환율, 비용, 수익에 집중하세요.

별도로 설명할 가치가 있는 한 가지 지표가 있습니다: LP 클릭수.
1부에서 설정 과정에 대해 기억한다면, 저희의 원래 캠페인은 두 가지 경로가 있었습니다:
독특한 클릭 → 제안
비유니크 클릭 → 사전 랜딩 페이지 → 제안

LP Click은 방문자가 랜딩 페이지에서 오퍼로 이동할 때 기록됩니다. Binom 방문자는 랜딩 페이지의 오퍼 링크를 통해 이를 확인할 수 있으며, 이를 통해 첫 번째 방문과 최종 오퍼 사이의 과정에 대한 추가 정보를 얻을 수 있습니다.

캠페인을 열고 '보고서'로 이동합니다.

첫 번째 유용한 그룹화는 '데이'입니다. 저희 실험에서 가장 의미 있는 트래픽의 대부분은 7월 31일부터 8월 3일까지 4일 동안 집중되었습니다. 다른 날들은 클릭 수가 너무 적어 이 분석에 유용하지 않았습니다.

그러므로 중요하지 않은 정보가 없는 날들을 제외하고, 특정 기간만을 선택해 보겠습니다:

다음으로, 1부에서 설정한 실험 중 하나를 다시 살펴보겠습니다.

다음으로 1부에서 설정한 실험으로 돌아가 보겠습니다. 고유 클릭과 비고유 클릭에 대한 별도의 경로를 설정했습니다. 보고서를 캠페인 경로별로 그룹화하면 흥미로운 그림이 나타납니다.

7월 31일 캠페인은 총 6,233회의 클릭을 기록했습니다:

• 5,788명은 고유 클릭 경로를 따랐습니다.
• 445은 고유하지 않은 경로를 택했습니다.
• 비유명 경로의 방문객 3명이 랜딩 페이지에서 오퍼로 이동했습니다.
• 우리는 첫날 총 1건의 리드를 확보했습니다.

포인트: 원시 트래픽 양은 전체적인 상황을 보여주지는 않습니다. 트래커는 각 세그먼트가 유입 경로를 어떻게 이동하는지, 그리고 추가적인 랜딩 페이지 단계가 실제로 도움이 되는지 보여줍니다.

하지만 다음 최적화 단계에서는 더 깊이 들어가고자 합니다.

트래픽 소스를 최적화하는 데 가장 유용한 차원 중 하나는 Zone ID입니다. Zone ID는 Part 1에서 구성한 트래픽 소스 토큰을 통해 HilltopAds Binom 전달되므로, 이를 기준으로 보고서를 그룹화하고 개별 소스를 서로 비교할 수 있습니다.

보고서를 클릭수로 분류하고 트래픽 양을 리드 및 기타 성과 지표와 비교하세요.

차이점은 빠르게 눈에 띈다: 일부 영역에서는 클릭 수가 많았지만 유저 전환은 단 하나도 없었지만, 다른 영역에서는 트래픽의 일부에 불과한 수의 유저가 전환되었다. 이것이 바로 우리의 첫 번째 최적화 기회이다.

또한 당사의 광고주가 탱고 라이브 상품을 홍보한 성공적인 사례를 읽어보시기 바랍니다:

일부 영역에 충분한 데이터가 있지만 여전히 실행되지 않는다면, 해당 영역을 제거하세요. 트래픽 라우팅 규칙을 통해 이를 수행할 수 있지만, 저희의 경우 직접 HilltopAds. 파일에서 변경사항을 적용합니다. 캠페인을 열고 블랙리스트/화이트리스트 설정으로 이동하여 Zone ID를 추가하고 저장하세요. 해당 영역의 향후 트래픽은 이 캠페인에 의해 구매되지 않습니다.

중요: 전환 없이 많은 클릭 수가 발생해도 트래픽 소스를 효과가 없다고 선포하는 것은 자동적으로 충분하지 않습니다. 제외 결정하기 전에 지출된 금액 CPA, 예상되는 전환 흐름, 수집된 데이터 양을 고려하십시오.

또한 이 유형의 타겟팅 구성에서는 Blacklist 또는 Whitelist 중 하나를 사용한다는 점을 명심하십시오. Whitelist로 전환하면 기존 Blacklist 구성이 삭제되므로 트래픽 세분화를 적절히 계획해야 합니다.

지도는 분석할 가치가 있는 유일한 차원이 아닙니다.

우리의 캠페인은 모바일 트래픽을 타겟으로 삼고 처음에는 안드로이드와 iOS 모두를 포함시켰습니다. 따라서 보고서를 운영 체제별로 그룹화해 보겠습니다.

우리 데이터에서 나온 결과는 분명합니다. 대부분의 트래픽은 안드로이드 기기로 발생했으며, 모든 리드는 안드로이드 기기에서 발생했습니다. iOS는 이 기간에 약간의 트래픽을 보였지만 리드는 전혀 없었습니다.

그럼 더 나아가 OS 버전에 따라 Android 트래픽을 그룹화할 수 있습니다.

안드로이드 10은 가장 많은 수의 사용자와 가장 많은 매출을 기록했습니다. 안드로이드 15는 한 차원 높은 성과를 거두었습니다. 따라서 모든 모바일 트래픽을 하나의 타겟으로 간주하는 대신, 어떤 세그먼트에 더 많은 예산을 할당할지 결정할 기반을 갖게 되었습니다.

다시 말하지만, 이것은 Android 10이 mVAS 캠페인에 더 유용하다는 의미는 아니며, iOS 트래픽을 항상 제외해야 한다는 의미도 아닙니다. 이러한 결과는 이 실험에서 분석된 트래픽과 관련하여 구체적으로 적용됩니다.

지금까지 첫 번째 버전의 패턴 목록이 있습니다:

– 개별 HilltopAds 구역들은 서로 매우 다른 성능을 보였다;
– 일부 대규모 지역은 전환되지 않았습니다.
– 우리는 Android 트래픽과 Android 10에서 온 모든 리드를 수집했습니다;
– 사전 선형 광고를 통한 실험은 방문자들이 유입 경로를 어떻게 이동하는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

이러한 결과에 따라 우리는 이제 캠페인에 실질적인 변화를 가할 수 있습니다.

Zone ID 분석을 통해 예산을 소모하고 아무런 성과를 거두지 못하는 트래픽 소스를 확인할 수 있었습니다. 바로잡을 수 있는 간단한 해결책: Underperforming Zone ID를 캠페인 블랙리스트에 추가하세요. 데이터를 기반으로 정당화되는 경우에만 다른 타겟팅 차원에 동일한 논리를 적용할 수 있습니다. 목표는 가능한 한 많은 트래픽을 줄이는 것이 아닙니다. 오히려 자신을 입증한 세그먼트에 자금을 점차 집중하는 것입니다.

우리의 첫 트래픽 실행은 단순히 전환을 유도하는 것이 목적이 아니었습니다. 이를 통해 다음 반복을 더욱 효과적으로 진행할 수 있는 데이터를 확보할 수 있었습니다.

분석 결과, 우리는 몇 가지 변경 사항을 진행하고 있습니다:

기본적으로 성공적인 캠페인은 계속해서 동일한 과정을 거칩니다. 먼저 광범위한 대상을 설정하여 데이터를 수집 → 다양한 필터를 사용하여 다양한 관점에서 통계를 분석 → 각 세그먼트의 결과를 비교 → 결론을 도출하고 최적화 → 업데이트된 설정으로 다시 실행합니다.

한 캠페인에서 성적이 저조한 부분이 다른 오퍼, GEO, 유입 경로 또는 입찰과 함께 매우 다른 성적을 보일 수 있습니다. 따라서 최적화는 고정된 규칙 세트가 아닌 지속적인 테스트 프로세스로 다뤄져야 합니다.

이제 우리는 단순히 트래픽을 수집하는 것에서 그 데이터를 바탕으로 결정을 내리는 방식으로 전환했습니다.

하지만 여기서 최적화가 끝나는 것은 아닙니다. 좋은 마케팅 결론은 보통 실시간 테스트를 통해 검증하기 전까지는 임시적인 것이므로, 단순히 엔드포인트 수준의 검증만으로는 충분하지 않습니다. 다음 단계는 업데이트된 캠페인을 실행하고 새로운 데이터 세트를 수집한 후 동일한 질문을 다시 묻는 것입니다. 전환은 어디에서 발생하고 있으며, 해당 전환은 CPA 수용 가능합니까? 어떤 세그먼트에 더 많은 예산을 투입해야 하며, 어떤 세그먼트가 캠페인을 지연시키고 있는가?

각 새로운 라운드는 더 많은 정보를 제공합니다. 최적화 없이 성공한 광고 캠페인은 규칙보다 예외적인 경우가 많습니다. 강력하고 안정적인 결과를 제공하는 캠페인은 다양한 접근 방식을 시험하고 실제로 전환율이 높은 트래픽 세그먼트를 찾습니다.

그리고 이것이 바로 이 실험을 끝내는 장소입니다. 이 두 가이드에서 우리는 완전한 x HilltopAds x Binom 골든 구스 설정 구축에서부터 실제 캠페인 데이터를 읽고 이를 실질적인 최적화 결정을 내리는 과정까지 이어왔습니다.

뭔가를 자를 때 필요한 데이터 양은 얼마나 되나요?

우리가 우선적으로 주의해야 할 중요한 지표는 최적화 후 최종 목표 행동의 가격입니다. 즉, 관련 없는 트래픽을 차단한 CPA 후의 실제 결과입니다. 절대 전환이 없는 저렴한 소스는 전환을 제공하는 비싼 소스와 비교하여 더 많은 비용을 지불할 수 있습니다. 그 이유는 우리가 파나마 캠페인의 결과를 클릭당 비용 기준으로 평가하지 않고 전환당 비용 기준으로 평가했기 때문입니다. 그 후에는 해당 전환을 생성한 트래픽 세그먼트를 더 자세히 분석하여 확인했습니다.

승리한 설정이 출시 전에는 어떻게 보일까요?

팝업 광고는 즉각적인 수익 창출 수단이 아니라 테스트 도구로 간주되어야 한다는 점을 이해해야 합니다. 안정적인 높은 수익을 올리고 있는 기업들은 캠페인을 시작하기 전에 여러 개의 프리랜더를 ROI 준비하고 현실적인 테스트 예산을 설정합니다. 또한 트래픽을 지역, 기기, OS, 브라우저, 언어 등 여러 요소를 기준으로 분류하고, 프리랜더 없이도, 새로 업데이트된 광고를 사용하고, 정기적으로 관리되는 블랙리스트를 활용하며, 백라이트 캠페인에 특수한 소스를 추가합니다.

postback 추적 설정은 필수입니다. 추적기를 사용하지 않고 캠페인을 진행하면 의미 있는 결과를 얻을 가능성이 크게 줄어듭니다. 추적 장치가 없으면 트래픽 최적화는CPA 거의 불가능해지고 마치 눈이 멀어버린 듯한 추측으로 변해버립니다.  연결 postback 기능을 사용하면 자동 최적화 도구를 활용할 수 있습니다. 이러한 도구는 광고주가 잠을 자고 더 이상 필요 없는 소스를 차단하면서 캠페인을 계속 조정합니다.

돈을 낭비하는 사람들은 보통 어떤 실수를 저지르나요?

예산을 낭비하고 싶지 않다면, 세분화, 사전 분석, postback 추적 없이 광범위한 GEO에서 캠페인을 시작하지 마세요. 즉각적인 성과를 기대할 수 없습니다 ROI. 10년 전에는 이 방식이 효과가 있었을 수 있습니다. 당시 트래픽 비용이 저렴했고 경쟁이 컸기 때문입니다. 하지만 오늘날의 트래픽은 정밀도가 필요합니다. 돈을 잃는 광고주는 동일한 실수를 저지릅니다: 추적기를 무시하고 테스트를 너무 일찍 끝내고 데이터보다 직관적인 판단에 의존하며, 진정한 가치를 이해하지 못한 채 저렴한 트래픽을 구매합니다.

실제 수익을 얻고 싶다면 규율 있고 데이터 기반의 프로세스를 지켜야 합니다.

 만약 당신이 초보자들에게 이 가이드를 한 문장으로 요약해 말한다면?

이 가이드의 모든 단계는 엄격하고 데이터 기반의 논리에 기반을 두고 있습니다. 우리는 어떤 결정을 내리기 전에 일주일 동안 캠페인을 진행했습니다. 왜냐하면 추운 트래픽은 패턴을 밝혀내기 위해서는 양이 필요하기 때문입니다. 우리는 결과들을 일, 경로, 지역 및 운영 체제별로 세분화했습니다. 왜냐하면 높은 CPA 전환율은 문제의 징후이기 때문입니다. 우리는 결과 없이 예산을 소모하는 지역을 블랙리스트에 올리고, 전환율을 제공하는 Android 세그먼트를 강화했습니다. 하지만 데이터가 이 특정 오퍼와 해당 지역에 대한 가치를 입증했기 때문에 이러한 조치는 효과가 있었습니다.

한 가지 기억해야 할 것은 다음과 같습니다. 여러분의 퍼포먼스는 전체 프로세스와 데이터 관리 능력에 달려 있습니다. 단순히 트래픽 소스 자체나 빠른 성과에만 의존하지 말고, 퍼포먼스를 세분화하여 세분화하세요. 현실적인 테스트 예산을 설정하고 모든 것을 추적하세요. 그리고 각 캠페인을 다음 캠페인에서 더 나은 결과를 얻을 수 있는 기회로 삼으세요. 그렇게 하면 진정한 성장을 이룰 ROI 수 있을 것입니다.