Noun Impact Matrix(NIM),

검색어를 넘어서 광고 성과를 진단하는 명사 기반 진단 프레임워크

엠포스 데이터랩은 단순한 키워드 분석을 넘어, 파이썬 코드 작업을 통해
고객의 검색을 구성하는 ‘명사 단위’로 검색 구조를 해체하고,
그 명사가 가진 광고 성과 및 전환 기여도를 진단하는
자체 개발 분석 모델, NIM (Noun Impact Matrix)을 운영하고 있습니다.

🧠 NIM은 무엇인가?

NIM은 ‘명사 기반 광고 키워드 진단 매트릭스’로,
검색어 안에 숨어 있는 명사 단위를 분해한 뒤,
각 명사의 클릭률, 전환율, 전환매출 등의 지표를 바탕으로
광고 기여도와 효율을 4가지로 구분해 시각화 한 분석 방식입니다.

키워드가 아닌, ‘명사’ 자체가 광고 성과의 단서가 된다는 새로운 접근 방식.

🔍 Noun Impact Matrix의 핵심: Noun-Map

검색어 속에서 ‘핵심 명사(backbone)’만 추출하여,
그 명사의 실질적인 반응과 전환 지표를 기준으로
아래와 같은 2축 매트릭스를 만듭니다:

• X축: 클릭률 → 사용자의 관심도
• Y축: 전환률 → 실제 성과 기여도

그 결과, 각 명사는 4개의 사분면 중 하나에 위치하게 됩니다.

📊 NIM 4분면 해석

📈 왜 NIM이 중요한가?

1. 클릭률에만 의존한 광고 키워드 전략은 위험합니다.
   → 반응은 높지만 성과가 낮은 경우(RoI 낮음)가 많기 때문입니다.
2. 전환율 중심 전략은 유입을 놓칠 수 있습니다.
   → Silent Converters는 클릭률이 낮아도 성과는 탁월할 수 있음.
3. NIM은 반응과 성과의 ‘균형’을 기준으로, 명사의 전략적 가치를 구분합니다.

✅ 분석 접근 방법

• 광고 키워드 안에 포함된 명사를 추출
• 각 명사의 클릭률, 전환률, 전환매출 등 주요 지표를 기준으로 분류
• ①~④ 유형별로 차별화된 전략 수립

예:

🎯 NIM 실무 적용 예시:

예를 들어, 뷰티 브랜드 ‘O사’의 스킨케어 제품군 키워드 개선 프로젝트가 있다고 할 때,
(실제 분석 내용은 아닙니다.)

🔍 배경

• 클라이언트: 국내 스킨케어 브랜드 O사
• 목표: 검색광고의 클릭 대비 전환률이 낮고, ROAS(광고 투자 대비 수익률) 하락
• 기존 문제: 반응은 많으나 실질 구매로 이어지지 않는 키워드가 과도하게 예산을 소진 중

🔬 분석 방식

• 광고 키워드: 총 314개 → 명사 기준으로 분해 → 약 120개 주요 명사 추출
• 성과 지표 기준:
  • 클릭률(CTR)
  • 전환율(CVR)
  • 전환매출액
  • 키워드 단가(CPC)
• 명사 단위로 NIM 사분면에 매핑

📊 분석 결과

✅ 핵심 인사이트

• 단순히 키워드 단가나 반응률이 아니라, 명사 단위의 전환성과 중심 분석이 효율을 크게 향상 시킬 수 있음
• 이 경우 특히 “Silent Converters” 영역의 발굴이 ROI 최적화에 핵심 역할 가능
• “Curious Clickers”는 전환은 낮지만 탐색 수요를 콘텐츠 마케팅으로 전환함으로서 구매전환 이전의 관여도를 높일 수 있음

🧠 NIM이 없었다면?

• 기존처럼 CTR 기준으로만 키워드 최적화 시,
  전환성과 상관없는 탐색 키워드에 예산이 과도하게 쓰일 것
• 명사 단위의 정밀한 분류를 통해
  성과 기반 캠페인 구조 전환이 가능

이처럼 NIM은 ‘단어 단위가 아닌 명사 단위’로 광고 전략을 재 설계 할 수 있게 해주는
실전 중심의 마케팅 분석 프레임워크입니다.

✅ 추가 접근 고려 방향

NIM 분석을 진행할 때, 혹은 추가로 고려해 볼 수 있는 데이터 분석 방법론 소개