최적의 메타 광고 세팅 운영법이 있다?

오늘은 오랜만에 광고 집행 이야기를 해보려고 합니다.

최근 메타 광고를 돌렸는데, 이전에 비해 광고 성과가 현저히 낮게 나왔습니다.
광고 소재가 원인이라고 하기에도 다소 저조한 효율이라,
머신러닝이 제대로 안 됐을 수 있다는 가정으로 관련 내용을 찾아보기 시작했습니다.
그 중 “메타 본사가 직접 알려준 메타 광고 세팅 운영법 전격 공개!” 라는 유튜브 영상을 봤는데,
메타 머신러닝의 핵심적인 내용이 담겨있어 몇가지 공유하고자 합니다.

1. 머신러닝 최적화 기간은 7일
기본적으로 메타 머신러닝은 최적화 기간이 존재한다고 합니다.
그 기간은 보통 7일정도인데, 이 기간동안 각 이벤트별로 최적화 기준을 통과하게 되면
정상적인 머신러닝이 돌아간다고 합니다.
이벤트별 최적화 기준은 트래픽은 1,000회, 구매는 50회인데요.

이전의 경험으로는 꼭 7일을 채우지 않더라도,
보통 5일 정도면 어느정도 최적화 수준을 파악할 수 있었기 때문에
너무 저조하다 싶으면 해당 소재는 중단하고 성과가 좋은 소재만 남겨두는 형태로 운영했습니다.

이번 광고 소재는 이전과 완전히 다른 키워드와 이미지로 구성을 했던터라
초반에 성과가 저조하더라도 6일차까지 유지를 하면서 지켜봤는데요.
시간이 지나도 결과당 비용이 떨어지지 않고 오히려 높아져서 6일차에 중단을 했습니다.

메타에서 권장하는 건 일주일안에 최적화 조건을 만족할 수 있도록 광고를 세팅해서,
머신러닝 단계를 빨리 해결하고 벗어나는 것이라고 합니다.
만약 최적화 기준에 근접하지 못하고 있다면,
케이스마다 다르겠지만 예산을 늘리거나 전환 조건을 조금 더 쉽게 바꾸는 걸 고려해볼 수 있습니다.

2. 머신러닝이 잘 된걸까? 판단 기준은?
성과가 명백히 낮은 경우는 머신러닝이 잘되지 않은 걸 쉽게 판단할 수 있는데요.
성과가 모호한 경우에는 어떤 지표로 평가할 수 있을까요?
메타에서 제시하는 기준이 있습니다.
광고 계정 개요에 들어가면 ‘머신 러닝 단계에서 지출된 금액의 비율’을 볼 수 있는데요.
이 비율이 20% 이하면 머신러닝이 잘 돌아갔다고 보고,
40% 이상이면 잘 되지 않았다고 판단할 수 있다고 합니다.

자사 계정의 최근 7일간 머신러닝 지출 비율을 봤더니 무려 100%였습니다. ^^…
머신러닝이 안 됐다고 명쾌하게 판단할 수 있는 수치였네요 하하.
머신러닝이 잘 되고 있는지 CPA나 ROAS만으로 판단이 어려우실 때
이 수치를 참고하시면 좋을 것 같습니다.

3. 머신러닝 최적화 방법
머신러닝, 사실 광고를 집행하는 입장에서는 그 원리를 100% 알 수 없기 때문에
블랙박스 같은 느낌도 드는데요.
그럼에도 시도해볼 수 있는 최적화 방법이 존재한다고 합니다.
메타에서 제시한 가이드이기 때문에, 최대한으로 적용해보며 테스트를 해보면 좋을 것 같습니다.

1) 광고 세트 내 타겟은 중복되지 않도록!
: 광고 세트 내에서 타겟이 겹치지 않도록 배타적으로 분배하는 것이 좋다고 합니다.
2) 캠페인과 세트는 최대한 통합하기
: 비슷한 성격의 광고 세트는 최대한 한 세트로 통합하여, 최대 5개로 만드는 것이 최적화에 도움이 된다고 합니다.
3) 광고 수정 최소화하기
: 광고를 게재한 후 문구나 이미지를 변경하는 경우가 있는데요. 그런 경우 머신러닝이 초기화되기 때문에 최대한 안 건드는 것이 좋다고 합니다. 다만 예산 변경은 기존 광고를 하고 있던 모수의 볼륨에만 영향을 미치기 때문에, 머신러닝이 초기화 되지는 않는다고 합니다.

물론 광고에서 제품도 중요하고, 소재의 매력도도 중요하지만
광고가 집행되는 기본 원리를 이해하고 활용하는 것도 중요하다는 생각이 듭니다.

이제 또 한차례 광고를 앞두고 있는데요.
이번 레슨런을 통해 저희가 원하는 고객군에 잘 닿게 만들어보는 것이 목표입니다.
다음에 결과 리뷰하는 연재로 또 돌아오겠습니다~!

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