PROGRAMMATIC CAMPAIGN STRATEGY

DV360 캠페인 세팅
전략 보고서

삼성생명 연금보험 프로그래매틱 캠페인 설계

(수정 최종안)

CAMPAIGN GOAL
보험희망가입자당 CPL ≤ 70,000원
TOTAL BUDGET
₩30,000,000
DURATION
3 Months

📊 EXECUTIVE SUMMARY

캠페인 목표

목표 CPL
≤ ₩70,000
수정된 현실적 목표
350~380건 전환 평균 CPL ₩78,947~₩85,714

핵심 전략

2-Core + 1-Test 모델

2개 검증된 타겟 그룹 집중 + 1개 테스트 그룹 소액 운영

⚠️ 중요한 전제 조건

본 전략은 다음 3가지 사항에 대한 클라이언트의 명확한 답변 이후 최종 확정되어야 합니다:

1
태그 설치 가능 여부 재확인

성과에 50% 영향을 미치는 요소입니다

2
목표 CPL 70,000원의 유연성

80,000원까지 허용 가능한지 확인 필요

3
Campaign 3(고액 자산가)의 과거 전환율 데이터

없으면 제외 권장

STEP 1: 캠페인 목표 해석

현실적 기대치 설정

1.1 목표 달성 가능성 분석 (Chain-of-Thought)

기존 계산: 30,000,000원 ÷ 70,000원 = 428.5건
현실적 제약 요인 반영:
1) 초기 학습 단계 (Week 1-4):

CPL 90,000~120,000원 예상 → 이 기간 예산 8M 소진 시 약 80건만 확보

2) 태그 설치 불가로 인한 최적화 효율 저하:

-30% → 자동 입찰 알고리즘의 학습 속도 지연

3) 한국 시장 타겟팅 정밀도:

글로벌 대비 -40% → 오디언스 매칭률 15~20%

보수적 시나리오
350건
CPL ₩85,714
기본 시나리오
380건
CPL ₩78,947
낙관적 시나리오
420건
CPL ₩71,428
← 모든 조건 최적화 시

1.2 측정 전략 및 우선순위

측정 지표 초기 목표
(Week 1-4)
중기 목표
(Week 5-8)
최종 목표
(Week 9-13)
모니터링 주기
CPL (희망가입자) ≤ 100,000원 ≤ 85,000원 ≤ 78,000원 일일
전환수 (누적) 80건 200건 380건 일일
CTR ≥ 0.25% ≥ 0.35% ≥ 0.40% 주간
전환율 (CVR) ≥ 1.5% ≥ 2.5% ≥ 3.0% 주간
노출 가시성 ≥ 65% ≥ 70% ≥ 75% 주간

1.3 태그 설치 불가 상황 대응 (현실 반영)

🚨 클라이언트에게 먼저 확인할 필수 질문
질문 1: "Google Analytics 4(GA4)가 현재 랜딩 페이지에 설치되어 있나요?"
  • YES인 경우: GA4 이벤트를 DV360 Floodlight로 자동 전송 설정 가능 (설정 소요: 3~5일)
  • NO인 경우: 아래 대응책 적용
질문 2: "IT 보안팀과 재협의하여 최소한 이미지 픽셀 태그(<img src="...">) 형태로라도 삽입이 가능한가요?"

이는 JavaScript가 아닌 단순 이미지이므로 보안 정책에 저촉될 가능성 낮음

방법 구현 난이도 소요 시간 최적화 효과 실현 가능성
1순위: GA4 연동 3~5일 80% ✅ 가능
2순위: 이미지 픽셀 태그 1~2일 70% ✅ 가능
3순위: CSV 수동 업로드 즉시 가능 30% ✅ 가능 (최후 수단)
4순위: 클릭 ID 매칭 CRM 개발 2주 60% ⚠️ 불확실
5순위: S2S API 연동 매우 고 2~3개월 90% ❌ 3개월 내 불가능
최종 권장:
  1. GA4 연동을 최우선 추진 (삼성생명 규모의 기업은 이미 설치되어 있을 확률 80%)
  2. 불가능할 경우 이미지 픽셀 태그를 IT팀에 강력 요청
  3. 상기 2가지 모두 불가능하면 목표 CPL을 85,000원으로 상향 조정 협의 필수

STEP 2: 캠페인 구조 설계

검증된 전략

2.1 수정된 구조: 2-Core + 1-Test 모델

Campaign 1: Core
[Smart Tax Saver] - 연금저축보험
└ Insertion Order: 연금저축 퍼포먼스
└ Line Item 1-1: Custom Intent (세액공제 키워드)
└ Line Item 1-2: Contextual (재테크 커뮤니티/블로그)
└ Line Item 1-3: 1st Party 유사 오디언스
Campaign 2: Core
[Yield Hunter] - 인터넷 NEW 연금
└ Insertion Order: 단기저축 퍼포먼스
└ Line Item 2-1: Broad Affinity + Negative (금융 관심자 - 대출 제외)
└ Line Item 2-2: Contextual (예금/적금 키워드 페이지)
└ Line Item 2-3: YouTube In-Stream (재테크 채널 카테고리)
Campaign 3: Test/Pilot
[Silver Cash-Flow] - 즉시연금
└ Insertion Order: 고액 자산가 리드 확보
└ Line Item 3-1: YouTube 55+ (경제 카테고리)
└ 전환 목표: 가입 아닌 "절세 가이드북 신청" (별도 KPI)

2.2 예산 배분 전략 (수정)

캠페인 예산 비율 목표 전환수 목표 CPL 근거
Campaign 1 ₩15,000,000 50% 190건 ₩78,947 가장 큰 타겟, 전환율 안정적
Campaign 2 ₩12,000,000 40% 160건 ₩75,000 젊은 층, 온라인 친화도 높아 CPL 낮음
Campaign 3 ₩3,000,000 10% 30건 리드 ₩100,000 테스트 목적, 낮은 우선순위
합계 ₩30,000,000 100% 380건 ₩78,947 -
Campaign 3 운영 원칙:
  • 첫 4주간 주간 예산 250,000원으로 테스트
  • CPL이 150,000원 초과 시 즉시 중단 → 예산을 Campaign 1,2로 재배분
  • 리드 확보 성공 시에도 "가입 전환"은 별도 KPI로 분리 (DV360 성과에서 제외)

2.3 구조 선택 근거

✅ 타겟 그룹별 분리 (선택)
  • CPL 70,000원 목표와 구조 일치
  • CPL 추적 및 예산 재배분 즉각 가능
  • 3개월 운영에 적합한 학습 데이터
❌ 대안 A: 퍼널 단계별
  • Upper/Mid/Lower Funnel 분리 시 목표와 불일치
  • 3개월은 퍼널 전체 운영하기에 학습 데이터 부족
❌ 대안 B: 소재 유형별
  • Display/Video/Native 분리는 오디언스 특성 무시
  • 타겟별 구조 내에서 소재 유형 테스트 가능

STEP 3: 타기팅 전략 상세화

한국 시장 현실 반영

3.1 Campaign 1: Smart Tax Saver (연금저축보험)

1순위 Custom Intent: 세액공제, 연말정산, 연금저축 키워드 CPL: ₩75,000~₩90,000 | 볼륨: 중상
2순위 Contextual Targeting: 재테크 커뮤니티, 세무 블로그 CPL: ₩80,000~₩100,000 | 볼륨: 중
3순위 1st Party 유사: 기존 고객 DB 기반 Similar Audience CPL: ₩70,000~₩85,000 | 볼륨: 하

3.2 Campaign 2: Yield Hunter (인터넷 NEW 연금)

1순위 Broad Affinity + Negative: 금융 관심자 (대출 제외) CPL: ₩70,000~₩85,000 | 볼륨: 상
2순위 Contextual Keyword: 예금, 적금, 파킹통장 키워드 CPL: ₩75,000~₩90,000 | 볼륨: 중상
3순위 YouTube In-Stream: 경제/재무 카테고리 CPL: ₩80,000~₩95,000 | 볼륨: 중

3.3 Campaign 3: Silver Cash-Flow (즉시연금 Lead Gen)

⚠️ 전략적 재정의 (중요)

문제: 즉시연금 가입자 확보는 CPL 150,000~300,000원 예상 → 전체 목표와 불일치

해결책: "리드 확보 → 오프라인 클로징" 모델로 전환

① 광고 클릭
③ 연락처 수집 (DV360 전환)
④ FC 전화 상담
⑤ 오프라인 가입

장점: 온라인 CPL을 30,000~50,000원으로 낮출 수 있음

STEP 4: 세팅 체크리스트

실행 계획

4.1 캠페인 런칭 전 필수 체크리스트

No 체크 항목 세부 확인 사항 책임 부서 완료 기한 블로커
1 전환 추적 환경 확인 GA4 설치 / 픽셀 태그 / CSV 프로세스 IT팀 + 마케팅 D-10 🔴 Critical
2 금융감독원 준법 검토 모든 광고 소재 문구 검토 준법감시팀 D-7 🔴 Critical
3 DV360 계정 구조 생성 Campaign, IO 생성 / Billing 연동 미디어 담당 D-7 🟡 Important
4 Floodlight Activity 설정 전환 이벤트 설정 및 테스트 테크 담당 D-5 🔴 Critical
5 1st Party 오디언스 준비 고객 DB 추출 및 해시화 CRM팀 D-5 🟢 Nice-to-have

4.2 주간/월간 모니터링 프로토콜

📅 Week 1-4: 학습 및 긴급 대응
일일 체크 (오전 10시, 오후 4시):
  • 노출/클릭 정상 발생 여부
  • CPL 100,000원 초과 Line Item → 즉시 입찰 -20%
  • 전환 추적 오류 확인
  • 일일 예산 소진율 체크
📅 Week 5-8: 최적화 및 스케일 준비
2주 단위 액션:
  • 전환 50건 이상 → Target CPA 전환
  • 오디언스 확장 테스트 (Similar 1~3%)
  • Creative Rotation 분석
  • Frequency 최적화
📅 Week 9-13: 스케일링 및 효율 극대화
주간 액션:
  • Target CPA 매주 -5,000원씩 하향
  • Dayparting 적용
  • 성과 조합 확장
  • 지역별 입찰 조정 (옵션)

4.3 리스크 관리 매트릭스

리스크 시나리오 발생 확률 영향도 조기 경보 신호 대응 조치
CPL 급등 중 (40%) 🔴 높음 2주 연속 평균 CPL > 95,000원 예산 상위 20%에 집중 / Manual CPA 전환
전환 추적 오류 중 (30%) 🔴 치명적 48시간 전환 0건 Floodlight 테스트 / 긴급 CSV 업로드
광고 승인 거부 낮음 (15%) 🟡 중간 소재 Disapproved 알림 준법팀 재검토 / 24시간 내 재업로드
Campaign 3 실패 높음 (60%) 🟢 낮음 4주 차 리드 CPL > 80,000원 즉시 중단 / 예산 재배분

📌 최종 결론

Next Action Plan

핵심 전략 요약
  1. 현실적 목표 재설정: 428건 → 380건 (CPL ₩78,947)
  2. 2-Core + 1-Test 구조: 예산 90% 검증된 타겟 집중
  3. 한국 시장 특화 타겟팅: Custom Intent + Contextual 중심
  4. 단계적 입찰 최적화: Manual → Target CPA → 점진적 하향
🚨 클라이언트에게 즉시 확인 필요
질문 1: 전환 추적 환경 (최우선)

"랜딩 페이지에 GA4 또는 픽셀 태그가 설치되어 있나요?"

→ 없으면 목표 CPL 85,000원으로 상향 조정 협의

질문 2: 목표의 유연성

"CPL 70,000원은 절대적 목표인가요?"

→ 제안: "목표 75,000원 / 허용 80,000원"

질문 3: Campaign 3 운영 방침

"고액 자산가 타겟의 과거 전환 데이터가 있나요?"

→ 없으면 4주 테스트 후 중단 고려

✅ 즉시 실행 액션 (우선순위별)

🔴 긴급 (48시간 이내)
  • Action 1: 전환 추적 환경 확정 (IT팀 + 마케팅팀)
  • Action 2: 준법 검토 미팅 예약 (준법감시팀)
🟡 중요 (1주 이내)
  • Action 3: DV360 계정 구조 생성
  • Action 4: 1st Party 오디언스 준비
  • Action 5: 크리에이티브 제작 착수
🟢 런칭 후 (1개월 내)
  • Action 6: 성과 기반 최적화 (전환 100건 후)
  • Action 7: 오프라인 연계 분석 (Campaign 3)

📈 성공 지표 (3개월 후 평가)

지표 목표 최소 허용 초과 달성 평가 방법
총 전환수 380건 350건 420건+ DV360 Reporting
평균 CPL ₩78,947 ₩85,714 ≤₩71,428 총 지출 ÷ 총 전환
예산 소진율 95~100% ≥90% - 효율적 집행 여부
CTR (Display) 0.35% 0.25% 0.45%+ 소재 품질 지표
Viewability 75% 70% 80%+ Active View

본 전략은 비판적 검토를 거쳐 한국 시장의 현실과 클라이언트의 제약 조건을 반영한 실행 가능한 계획입니다.
데이터 기반 의사결정과 지속적인 최적화로 목표 달성을 기원합니다. 🚀