SNS인스타광고 머신러닝 흔들릴때 대처방법, 진짜마케팅
광고 머신러닝이 흔들릴 때, 어떻게 회복해야 할까
해결사례[온라인 강의]라는 상품군을 컨설팅 했던 이야기를 하고자 합니다.
'온라인 강의'는 원래부터 전환 데이터가 풍부하게 쌓이기 어렵습니다. 실물 제품처럼 하루 수십, 수백 건의 구매가 일어나는 것도 아니고, 한 번 구매한 사람은 다시 전환하지 않으니까요. 따라서 이 카테고리의 광고는 본질적으로 학습 안정성이 취약할 수밖에 없습니다.
그런데 여기에 돌발 변수가 끼어들면 상황은 더 복잡해집니다. 실제로 제가 경험했던 사례가 바로 그렇습니다. 광고 라이브 6일 차, 내부 실수로 하루 반나절 동안 판매가 중단된 일이 있었습니다. 광고는 정상적으로 집행되었지만, 유입된 트래픽이 구매로 이어질 수 없는 상태였던 것이죠.
이 시점 이후 이상한 변화가 일어났습니다.
- 잘 나가던 소재의 노출이 급격히 줄어들고
- 성과가 저조하던 소재들이 갑자기 크게 노출되기 시작한 겁니다.
단순한 ‘버그’처럼 보이지만, 사실 이것은 머신러닝이 학습 방향을 잃었을 때 나타나는 전형적인 현상입니다.
진짜마케팅 로고메타 광고의 알고리즘은 기본적으로 전환 신호를 따라갑니다. 어떤 사람이 광고를 보고 구매를 하면, 그 사람의 프로필과 행동 패턴을 기준으로 유사 타겟을 넓혀가면서 광고 효율을 만들어내는 구조죠.
그런데 갑작스러운 판매 중단으로 인해 1.5일 동안은 ‘전환 없음’이라는 신호만 쌓였습니다. 광고 입장에서는 “이 소재는 유입은 많지만 구매가 발생하지 않는다”라는 잘못된 데이터가 입력된 것이죠.
더군다나 1개의 광고 세트에 모든 소재를 몰아넣는 구조라면, 알고리즘이 특정 소재를 과도하게 밀어붙이는 경향이 생깁니다. 결과적으로, 전환 데이터가 적은 상태에서 잘못된 신호까지 들어가니 학습 안정성이 흔들리고, 노출 편차가 심화된 겁니다.
어떻게 대응해야 하는가?
이럴 때 가장 중요한 것은 “전체를 갈아엎느냐, 아니면 부분 리셋을 하느냐”의 선택입니다. 경험상 온라인 강의처럼 전환이 적은 상품군에서는 전체 캠페인을 완전히 갈아엎는 것보다, 세트 구조를 재정비하고 안정적인 학습을 다시 쌓아주는 것이 훨씬 효과적입니다.
저는 보통 다음과 같은 단계를 거칩니다
1. 성과가 확인된 소재만 묶어 별도 세트를 구성합니다.
- 이 세트는 안정적인 전환 확보를 목표로 두고, 머신러닝이 다시 올바른 방향으로 학습할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.
2. 테스트가 필요한 소재는 별도의 세트에서 소규모 예산으로 운영합니다.
- 이 세트는 탐색용이기 때문에 성과가 불안정하더라도 리스크가 크지 않습니다.
3. 기존 세트는 과감히 정리하거나 축소합니다.
- ‘버티면 회복되겠지’라는 기대보다는, 효율이 떨어진 구조를 그대로 두는 것이 오히려 더 큰 손실로 이어집니다.
이 과정을 통해 ‘검증된 안정성’과 ‘새로운 시도’를 분리할 수 있고, 알고리즘도 다시 방향을 잡기 시작합니다.
결론
머신러닝은 사람이 개입할 수 없는 블랙박스처럼 보이지만, 사실은 데이터의 흐름을 어떻게 설계하느냐에 따라 결과가 크게 달라집니다. 광고가 중단되거나, 전환 신호가 끊겼을 때 단순히 “망가졌다”고 볼 것이 아니라, “어떤 신호가 잘못 쌓였고, 그걸 어떻게 다시 정돈할 것인가”를 고민해야 합니다.
온라인 강의 광고처럼 전환 모수가 적은 상품군에서는 작은 변수가 전체 성과를 크게 흔들 수 있습니다. 그렇기에 한 번 흔들렸다면, 광고 세트 구조를 나누고 안정적인 전환 신호를 다시 쌓아주는 과정이 반드시 필요합니다.
결국, 광고 최적화란 끊임없는 학습 → 흔들림 → 재학습의 순환입니다. 중요한 것은 흔들림을 두려워하지 않고, 그 순간을 데이터를 다시 정비할 기회로 삼는 태도일 겁니다.
“광고 머신러닝도 사람과 같습니다. 한 번 길을 잃을 수는 있지만, 올바른 방향을 제시해주면 다시 나아갈 힘을 냅니다. 결국 중요한 건 우리가 그 과정을 설계하는 태도일지도 모릅니다.”
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