상세정보
구글 애널리틱스를 활용한 디지털 마케팅
- 저자
- 이태열
- 출판사
- 디지털북스
- 출판일
- 2020-04-25
- 등록일
- 2021-01-21
- 파일포맷
- EPUB
- 파일크기
- 16MB
- 공급사
- 교보문고
- 지원기기
-
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책소개
디지털 마케팅이 고도화되면서 광고 효과를 더욱 개선하기 위한 방법이 대두되고 있습니다. 업계에서는 이러한 마케팅 방법을 ‘퍼포먼스 마케팅’이라고 부릅니다. 이 책은 구글의 마케팅 툴을 활용해 ‘퍼포먼스 마케팅을 잘하는 방법’을 중점적으로 다루었습니다. 이 책은 구글의 대표적인 마케팅 툴인 ‘구글 애널리틱스’, ‘구글 태그 매니저’, ‘구글 애즈’를 설명합니다. 세 가지 툴의 기본 사용법, 실무에서의 활용 방법과 사례를 담아냈기 때문에 퍼포먼스 마케팅의 이론과 실전을 한 번에 잡을 수 있습니다!
페이스북 등 다른 디지털 마케팅 툴도 구글이 활용하는 디지털 광고 방식과 유사한 점이 많습니다. 따라서 구글 광고의 원리를 파악하는 것만으로도 전반적인 디지털 광고의 매커니즘을 쉽게 이해할 수 있습니다. 흔히 구글 광고는 복잡하고 어렵다고 말하지만, 이 책은 그런 걱정을 덜기 위해 쉽게 풀어썼습니다. 퍼포먼스 마케팅을 시작하려는 마케터, 마케팅 공부를 시작하는 사회 초년생이나 학생도 이 책을 통해 디지털 마케팅 및 광고 운영을 쉽게 배울 수 있을 것입니다.
저자소개
저자 : 이태열
저자 : 이태열
‘업계 최초’ 구글 광고 전문성을 특화한 디지털 광고대행사 ‘글링크미디어(Glink Media)’ 구글광고사업팀 팀장이다. 국내외 300여개 광고주, 500개 구글 광고 캠페인 진행했으며, Google 기초, 검색, 디스플레이, 모바일, 유튜브, Analytics 전문가 자격증 보유하고 있다.
Google Analytics, Google Tag Manager, 구글 디스플레이 광고 등 구글 마케팅 교육을 진행했으며, 대학과 공공기관 등에서 강의 활동을 하고 있다.
목차
PART 01. 구글 애널리틱스와 구글 태그 매니저
구글 애널리틱스의 이해
_웹 트래픽 분석의 이해
_웹 트래픽 분석 도구
_구글 애널리틱스를 많이 활용하는 이유
_구글 애널리틱스 용어 이해하기
구글 애널리틱스 활용하기
_구글 애널리틱스 구조의 이해
_구글 애널리틱스 세팅 방법
_구글 애널리틱스 리포트의 이해
_세그먼트의 이해와 활용
_필터의 이해와 활용
_구글 애널리틱스 이벤트 설정
_구글 애널리틱스 목표 설정
_구글 애널리틱스 이벤트, 목표 설정 검증 방법
구글 태그 매니저의 이해
_구글 태그 매니저를 활용해야 하는 이유
_구글 태그 매니저 구조의 이해
_구글 태그 매니저 세팅 방법
_구글 태그 매니저와 구글 애널리틱스 연동
_구글 태그 매니저를 활용한 구글 애널리틱스 이벤트 설정
PART 02. 구글 디스플레이 광고(구 GDN)
구글 디스플레이 광고란
_왜 구글 디스플레이 광고인가
_구글 애즈와 애드센스의 이해
_구글 디스플레이 광고
_구글 광고 게재 원리의 이해
구글 디스플레이 광고 세팅
_구글 애즈 계정 생성
_구글 애즈 광고비 충전
_구글 디스플레이 광고의 캠페인 구조
_구글 디스플레이 광고의 캠페인 세팅
_구글 디스플레이 광고의 광고그룹 세팅
_구글 디스플레이 광고의 타겟팅 요약
_구글 디스플레이 광고의 광고 소재 세팅
구글 애즈 태그를 활용한 전환 및 리마케팅 모수 수집
_전환 설정
_전환 성과 확인
_리마케팅 태그 설정
PART 03. 구글 마케팅 툴을 활용한 통합 퍼포먼스 마케팅
구글 애즈와 구글 애널리틱스의 연동
_구글 애즈와 구글 애널리틱스 연동의 필요성
_구글 애즈와 구글 애널리틱스의 연동 방법
_구글 애널리틱스에서 생성한 전환 목표 가져오기
_구글 애널리틱스 내 잠재고객 모수 생성
_구글 애즈에서 잠재고객 모수 활용
_UTM의 활용
구글 애널리틱스와 구글 디스플레이 광고를 활용한 캠페인 사례
_신규 고객을 집중적으로 확보해야 하는 이유
_특정 시즌동안 많은 유저들을 유입시켜야 하는 경우
_구매를 고려하는 유저에게 구매를 적극적으로 이끌어내야 하는 경우
_광고 소재를 A/B 테스트해야 하는 경우
_네이버 페이 버튼을 클릭한 유저와 비슷한 유저를 타겟팅하려는 경우
_전환율이 높은 유저 데이터를 집중적으로 파악한 경우