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네이티브 광고 네트워크

Microsoft Audience Network 비용: CPC 및 예산 설명

Microsoft Audience Network에는 고정 CPC가 없습니다. 경매가 실제로 광고를 가격 책정하는 방식과 실시간 데이터가 수요에 대해 보여주는 내용을 설명합니다.

편집 일러스트: Microsoft Audience Network 비용: CPC 및 예산 설명

Microsoft Audience Network 비용은 대부분의 네이티브 및 프로그래매틱 경매와 동일한 방식으로 작동합니다: 입찰가 또는 예산 목표를 설정하면 실제 클릭당 또는 노출당 가격이 버티컬, 지역 및 기기 조합의 경쟁에 따라 변동됩니다. Microsoft가 요금표로 게시하는 고정 공식 CPC 또는 CPM은 없습니다. 미디어 바이어들이 일반적으로 보고하고, 보장이 아닌 시작 범위로 계획하는 것이 합리적인 것은 비용이 다른 중대형 네이티브 네트워크와 비슷하며, 보험, 금융 및 여행이 경쟁이 낮은 카테고리보다 눈에 띄게 높다는 점입니다.

Microsoft Audience Network 가격 책정의 실제 작동 방식#

Microsoft Audience Network는 고정 가격 목록이 아닌 경매를 실행합니다. 광고주는 입찰가를 설정하거나(또는 자동 입찰이 목표 액션당 비용을 향해 관리하도록 함) 시스템은 해당 입찰가와 예측된 광고 관련성 및 예상 성과를 결합하여 노출을 할당합니다. 이는 Taboola, Outbrain 또는 Google 자체 네이티브 인벤토리와 동일한 기본 메커니즘입니다: 실제 가격은 동일한 잠재고객을 위해 동시에 입찰하는 다른 사람이 누구인지에 전적으로 달려 있습니다.

이러한 경매 역학이 '비용이 얼마인가'에 대한 답이 거의 단일 숫자가 아닌 이유입니다. 소프트웨어 광고주가 경쟁이 낮은 지역에 입찰하는 경우와 보험 광고주가 성수기에 수요가 높은 시장에 입찰하는 경우는 매우 다른 가격을 지불합니다. 이 인벤토리가 MediaGo와의 관계를 포함하여 광고주에게 도달하는 메커니즘에 대해서는 MSN 네이티브 광고 가이드 및 MSN 네이티브 광고 용어집 항목을 참조하세요.

실시간 데이터가 비용 압력에 대해 시사하는 것#

OpenAdLibrary의 인덱스는 2026년 6월 기준으로 MSN 관련 인벤토리에서 281,839개의 활성 크리에이티브를 추적하며, 이는 Taboola 다음으로 우리가 추적하는 두 번째로 큰 단일 네트워크 총계입니다. 활성 크리에이티브 볼륨 기준 상위 버티컬은 이커머스(9,978), 금융(9,029), 여행(8,830), 보험(8,406), 소프트웨어(7,909) 및 교육(5,025)입니다.

금융, 보험 및 여행에서의 그렇게 많은 지속적인 활성 크리에이티브 볼륨은 그 자체로 비용 신호입니다: 해당 버티컬은 광고주가 경매에 남기 위해 계속 지불하는 곳이며, 이는 일반적으로 실제 경쟁과 더 경쟁이 치열한 배치에 대한 더 높은 낙찰 가격을 의미합니다. 이커머스와 소프트웨어도 의미 있는 볼륨을 보이지만, 해당 버티컬이 대량 시장 소매부터 틈새 B2B 소프트웨어까지 모든 것을 포괄하기 때문에 일반적으로 가격대가 더 넓게 분포합니다.

계획 시 고려할 일반적인 비용 범위#

미디어 바이어들은 일반적으로 Microsoft 네트워크의 네이티브 CPC가 버티컬과 지역에 따라 넓은 범위에 걸쳐 있으며, 그 형태는 Taboola 또는 Outbrain에서 볼 수 있는 것과 유사하다고 보고합니다: 경쟁이 낮은 카테고리와 2차 지역은 클릭당 1달러 미만으로 낙찰되는 경우가 많은 반면, 경쟁이 치열하고 가치가 높은 시장의 보험 및 금융 배치는 그보다 몇 배가 될 수 있습니다. 이러한 숫자를 포함하여 듣는 특정 숫자는 신뢰할 수 있는 견적이 아닌 방향성 지표로 취급하세요. 실제 비용은 정확한 버티컬, 지역, 기기 타겟팅, 광고 소재 품질 및 입찰 전략에 따라 달라집니다. 네트워크 전반의 더 광범위한 네이티브 비용 벤치마킹에 대해서는 네이티브 광고 CPC 벤치마크 및 일반 네이티브 광고 비용 가이드를 참조하세요.

실제로 비용을 움직이는 요인#

요인 비용에 미치는 영향
버티컬 경쟁도 보험, 금융 및 여행은 일반적으로 수요가 낮은 카테고리보다 높은 가격에 낙찰됩니다
지역 더 많은 광고주 수요가 있는 1티어 마켓은 일반적으로 2차 지역보다 비용이 높습니다
기기 데스크톱과 모바일 인벤토리는 수요가 집중되는 위치에 따라 가격이 다르게 책정됩니다
광고 소재 관련성 및 CTR 성과가 더 좋은 광고 소재는 경매의 관련성 점수를 통해 더 낮은 유효 비용으로 더 나은 전달을 얻습니다
입찰 전략 수동 입찰은 낮은 볼륨에서 더 많은 통제력을 제공하며, 목표 CPA를 향한 자동 입찰은 규모에서 효율성을 개선할 수 있지만 학습할 충분한 전환 데이터가 필요합니다

경매 신호 직접 읽기#

플랫폼 자체 보고 외에도 입찰 전략을 확정하기 전에 확인할 가치가 있는 외부 신호가 있습니다. 귀하의 정확한 버티컬에서 경쟁 크리에이티브가 얼마나 오래 실행되었습니까? 지속성은 수용 가능한 단위 경제성에 대한 가장 신뢰할 수 있는 대리 지표 중 하나입니다. 광고주는 손실을 보는 배치에 대한 지불을 중단하기 때문입니다. 동일한 광고주의 여러 크리에이티브가 몇 주 동안 실행되는 버티컬은 벤치마킹할 가치가 있는 안정적이고 수익성 있는 비용 구조를 시사합니다. 크리에이티브가 며칠마다 교체되는 버티컬은 공격적인 테스트 또는 대부분의 광고주에게 경제적으로 유지되지 않는 채널을 시사하며, 어느 쪽이든 예산 기대치를 확정하기 전에 유용한 맥락을 제공합니다.

또한 귀하의 카테고리에서 실제로 활동 중인 광고주를 확인하는 것도 가치가 있습니다. 확립되고 인지도 있는 브랜드와 다이렉트 리스폰스 계열사가 혼합되어 있으면 다양한 비즈니스 모델에 걸쳐 광범위한 실행 가능성을 시사합니다. 하나 또는 두 개의 광고주가 완전히 지배하는 카테고리는 해당 특정 플레이어에게 비정상적으로 강력한 틈새 적합성을 의미하거나, 다른 광고주가 예산을 투입할 만큼 충분히 입증되지 않은 카테고리를 의미할 수 있으며, 지속성과 순환 패턴을 직접 확인하지 않고는 외부에서 판단하기 어렵습니다.

테스트 캠페인 예산 책정#

경매의 자동화 시스템이 학습할 수 있는 충분한 데이터를 수집할 수 있는 규모의 예산으로 시작하세요. 가장 적게 지출할 수 있는 금액이 아닙니다. 너무 작은 테스트는 버티컬이 귀하에게 효과적인지에 대한 실제 판단보다는 노이즈가 많고 대표성이 없는 전달을 구매하는 경우가 많습니다. 초기 클릭당 비용 및 액션당 비용 수치를 동일한 버티컬의 Taboola 또는 Outbrain에 대한 기존 벤치마크와 고립적으로 비교하지 말고 비교하세요. 네트워크 전반의 네이티브 비용 구조는 절대적인 숫자가 다르더라도 방향성이 함께 움직이는 경향이 있기 때문입니다. 당사의 네이티브 광고 미디어 바잉 가이드에서 초기 테스트 예산 규모를 일반적으로 책정하는 방법을 다룹니다.

이미 작동 중인 항목 확인#

일반적인 비용 기대치에 기반하여 예산을 투입하기 전에 실제로 실행 중인 항목과 그 기간을 확인하는 것이 도움이 됩니다. 귀하의 버티컬에서 오래 실행된 크리에이티브는 수용 가능한 단위 경제성에 대한 합리적인 대리 지표이며, 광고주는 손실을 보는 배치에 계속 지불하지 않습니다. OpenAdLibrary는 MSN 관련 인벤토리에서 281,839개의 활성 크리에이티브를 전체 광고주, 지속성 및 버티컬 데이터와 함께 추적하며, 이를 사용하여 입찰 전략을 설정하기 전에 카테고리의 실제 경쟁 강도를 측정할 수 있습니다. 이를 네트워크 전반의 더 광범위한 네이티브 광고 인텔리전스 보기와 결합하거나, 스냅샷이 아닌 전체 과거 지속성 데이터가 필요한 경우 OpenAdLibrary의 유료 티어로 시작하세요.

자동 입찰이 비용 논의를 바꾸는 이유#

오늘날 대부분의 광고주는 수동으로 고정 CPC 입찰가를 설정하고 그대로 두지 않고, 예측된 전환 가능성에 기반하여 실시간으로 가격을 조정하는 자동 입찰 또는 목표 CPA 입찰의 일부 형태를 사용하고 있습니다. 이로 인해 실질적인 비용 질문이 'CPC가 무엇인가'에서 '알고리즘이 전달을 최적화할 때 내 유효 전환당 비용은 얼마인가'로 바뀝니다. 평균 CPC가 크게 다른 두 캠페인은 하나가 더 저렴하고 의도가 낮은 클릭을 구매하고 다른 하나가 더 비싸고 의도가 높은 클릭을 구매하는 경우 유사한 획득당 비용에 도달할 수 있습니다. 이것이 광고주 간 또는 다른 버티컬의 자체 캠페인 간에 전환율로 정규화하지 않고 원시 CPC 숫자를 비교하는 것이 정보를 제공하기보다 오해를 불러일으키는 경향이 있는 이유입니다.

자동 입찰은 또한 보정할 충분한 양의 전환 이벤트가 필요합니다. 주당 전환 수가 너무 적은 캠페인은 시스템이 아직 충분한 신호를 가지고 있지 않기 때문에 다소 불규칙하게 입찰할 것이며, 이는 새로운 캠페인의 처음 몇 주 동안 명백한 비용 변동성의 별도이자 종종 간과되는 요인입니다. 새로운 캠페인의 액션당 비용이 실제로 안정화되었는지 판단하기 전에 일반적으로 최소 몇 주 동안 일관된 일일 지출의 실제 학습 기간을 제공하세요.

계절성 및 타이밍#

대부분의 네이티브 및 프로그래매틱 경매와 마찬가지로 Microsoft 인벤토리의 비용 압력은 연중 일정하지 않습니다. 계절별 구매 주기와 관련된 카테고리, 주요 휴일 기간 전의 여행 예약, 세금 시즌 금융 제안, 백투스쿨 소매 등은 해당 기간 동안 광고주 수요의 예측 가능한 증가와 그에 따른 비용 증가를 보입니다. 이러한 기간 중 하나에 캠페인을 계획하는 경우, 비수기 벤치마크보다 더 높은 유효 CPC를 예산에 반영하고 목표 CPA에 이를 포함시켜 중간에 놀라지 않도록 하세요. 반대로, 조용한 기간 동안 새로운 크리에이티브 또는 새로운 버티컬을 테스트하는 것은 비용이 더 높은 계절적 기간으로 확장하기 전에 초기 학습을 수집하는 의도적으로 저렴한 방법이 될 수 있습니다.

결론#

Microsoft Audience Network 비용은 고정된 수치가 아니라 버티컬, 지역, 기기 및 광고 소재 품질에 의해 형성되는 경매 결과이며, 이는 비교 가능한 모든 네이티브 네트워크에서 비용을 결정하는 동일한 힘입니다. 보험, 금융 및 여행은 당사 인덱스에서 가장 깊은 지속적 활성 크리에이티브 볼륨을 보여주며, 이는 해당 카테고리에서 특히 실제 경쟁과 더 높은 낙찰 가격을 나타냅니다. 단일 숫자가 아닌 범위를 염두에 두고 예산을 책정하고, 자동 입찰에 실제 학습 기간을 제공하며, 입찰 전략을 확정하기 전에 실시간 경쟁 데이터를 기준으로 검증하세요.

자주 묻는 질문

Microsoft Audience Network 비용은 얼마인가요?
고정 요금표는 없습니다. 비용은 입찰가, 버티컬 경쟁도, 지역 및 광고 소재 품질에 기반한 경매를 통해 결정됩니다. 미디어 바이어들은 일반적으로 다른 중대형 네이티브 네트워크와 비슷한 범위의 비용을 보고하며, 보험, 금융, 여행 분야는 경쟁이 낮은 카테고리보다 높게 나타납니다.
Microsoft Audience Network의 CPC가 Taboola보다 높은가요?
버티컬과 지역에 따라 일률적으로 높거나 낮지 않고 다릅니다. 두 네트워크 모두 유사한 경매 메커니즘을 사용하며, 보험 및 금융과 같은 경쟁이 치열한 버티컬은 두 네트워크 모두에서 더 높은 가격에 낙찰되는 경향이 있고, 수요가 낮은 카테고리는 둘 다 비용이 낮습니다.
Microsoft 네트워크에서 가장 경쟁이 치열한 버티컬은 무엇인가요?
OpenAdLibrary의 실시간 크리에이티브 인덱스에 따르면, 이커머스, 금융, 여행, 보험 및 소프트웨어가 가장 높은 지속적 볼륨을 보유하고 있으며, 이는 해당 카테고리에서 가장 활발한 광고주 경쟁과 일반적으로 더 높은 낙찰 가격을 의미합니다.
Microsoft Audience Network를 테스트하려면 얼마의 예산이 필요한가요?
가장 작은 지출보다는 의미 있는 전환 데이터를 수집할 수 있을 만큼 충분히 테스트 규모를 설정하세요. 너무 작은 테스트는 종종 노이즈가 많고 대표성이 없는 전달만 구매하기 때문입니다. 초기 결과를 동일한 버티컬의 다른 네이티브 네트워크에 대한 기존 벤치마크와 비교하세요.
기기 타겟팅이 Microsoft Audience Network 비용에 영향을 미치나요?
네. 데스크톱과 모바일 인벤토리는 특정 버티컬 및 지역에 대한 광고주 수요가 집중되는 위치에 따라 가격이 다르게 책정되므로, 두 가지를 모두 테스트하고 초기 성과 데이터에 따라 예산을 이동할 위치를 결정하세요.
OpenAdLibrary 팀
작성자OpenAdLibrary 팀
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