텍스트 분석

비즈니스를 위한 마케팅 애널리틱스

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

텍스트 분석 기본

텍스트 애널리틱스: 비정형 텍스트를 정량 인사이트로 전환

  • 마케팅 대부분의 광고에 텍스트가 포함됩니다:
    • 유료 검색 광고는 텍스트 기반입니다
    • 소셜 댓글은 사용자 생성 텍스트입니다
    • 라디오·TV 메시지도 텍스트로 처리할 수 있습니다
  • 텍스트 분석은 채널, 캠페인, 전체 마케팅 프로그램 단위로 수행할 수 있습니다

 

"hotels in nyc" 키워드에 대한 Google 유료 검색 광고

비즈니스를 위한 마케팅 애널리틱스

유료 검색 키워드

위에는 "브랜드 키워드", 아래에는 "신제품 코크 맛"이 있는 코카콜라 로고

키워드: 검색 엔진에 입력하는 용어

  • 마케터는 키워드별로 집행해 검색 결과에 광고를 노출합니다
  • 키워드는 브랜드(브랜드명 포함)와 비브랜드(브랜드명 없음)로 구분합니다

 

  • 비브랜드 키워드는 수요가 높아 더 비쌉니다
  • 유명 브랜드는 브랜드 키워드 볼륨이 큽니다

위에는 "비브랜드 키워드", 아래에는 "탄산음료 12팩"이 있는 마트 탄산음료 진열대

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유료 검색 분석

 

2020·2021년 LATAM과 EMEA의 클릭당비용 비교 막대 그래프

  • 유료 검색 마케터는 클릭당비용으로 목표를 설정합니다
    • 클릭당비용(CPC) = 총 키워드 비용 / 총 키워드 클릭수

  • 애널리스트는 여러 차원에서 키워드 성과를 비교합니다

  • 메타데이터별 목표 비용을 평가합니다

  • 시간 경과에 따른 비용 변화를 파악합니다
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크로스 채널 텍스트 분석

  • 마케터는 모든 채널의 텍스트를 분류하기 원합니다
    • 소규모 데이터셋은 수동 분류 가능
    • 대규모 데이터에는 자연어 처리(NLP) 사용

NLP: 컴퓨터로 구어·문어를 이해하는 기술

  • NLP는 키워드 등 다양한 텍스트에 확장 가능합니다
  • 철자 오류와 다국어도 처리합니다

 

"Natural Language Processing with Python"라는 제목의 책을 든 사람

1 flickr의 Brewbooks
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연습해 봅시다!

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