페이스북 광고 어디까지 알고 있니? 머신러닝편
페이스북이 야심차게 내놓은 광고 게재 시스템
최근 몇 년간 DR(직접 반응) 마케터는 효율성을 높이는 방법을 찾아 수동적인 방식으로 성공을 거둘 수 있었는데, 캠페인을 직접 진행하고 제어해야 했다. 이러한 진행 방식은 많은 경우에 성과 도출을 정체시켰고 마케팅 팀으로 하여금 분석과 성과 보고에 많은 시간을 소모하게 했다. 성장을 추구하는 비즈니스에 지속 가능한 방법이 아니었던 것이다. 페이스북 플랫폼을 통해 높은 성과를 거둔 DR(직접 반응) 광고주는 더 빠르게 성과를 높이고 도달을 개선하기 위해 머신 러닝을 활용하기 시작했다.
머신러닝 단계란 광고가 표시될 때마다 광고 게재 시스템이 광고를 표시하기에 가장 적합한 사람과 장소를 더욱 학습한다. 이 단계에서는 더 많은 광고가 표시될수록 게재 시스템이 광고 성과를 최적화하게 된다. 그럼 머신러닝의 이점과 광고 최적화 방법은 무엇일까?
유동성
페이스북은 모든 광고 예산을 가치가 가장 높은 노출에 지출이 가능하고 실시간으로 가장 가치 있는 노출을 시켜준다. 또한 크리에이티브를 선택하고 적합한 타겟에게 광고를 노출하는 과정이 자동 시스템으로 이루어지도록 지원한다.
캠페인 영향이 점점 커지고 있으며 캠페인 어떻게 설정하냐 따라서 각기 다른 방식으로 일을 한다. 캠페인 수가 많아질 경우 머신 러닝 단계를 거치는 광고가 적어지며 게재 시스템이 성과를 최적화하기 전에 더 많은 예산 지출할 수 있다.
페이스북 광고 최적화 시키기 위해서는 캠페인 유동성을 높일 수 있는 요소는 적극 활용해야한다. 페이스북에서 추천하는 요소는 아래와 같다.
1. 노출 위치 : 자동 노출 위치
예시 ) 수동 노출 설정 시 최적화 이벤트 결과 수
예시) 자동 노출 설정 시 최적화 이벤트 결과 수위 예시와 같이 자동 노출 설정 시 최대한 넓은 범위에 걸쳐 결과를 선택할 수 있으므로, 일반적으로 자동 노출 위치를 사용하면 예산을 가장 효율적으로 사용하고 비용을 관리할 수 있다.
2. 타겟 : 광범위하게
이전에 핵심타겟/유사타겟/맞춤타겟 관련하여 소개하였다. 타겟 범위를 좁힌다면 고관여 고객에게 도달할 수 있지만 광고 결과당비용이 좋지 않을 수 있다. 타겟 범위는 목표하는 세그먼트를 광범위하게 정한 다음 단계별로 접근하는 게 좋다. 초반에는 인구통계학적 타게팅으로 시작하여 웹사이트 맞춤타겟과 유사타겟을 활용하면서 타겟별 A/B 테스트를 추천한다.
3. 예산 : 캠페인 예산 최적화(CBO)
CBO에서는 최저 CPA(행동당 비용) 또는 최고 ROAS(광고 지출 대비 수익률)와 같은 캠페인 예산과 입찰 전략을 활용하여 광고 세트 전체에서 결과를 얻기 위한 최고의 기회를 자동으로, 그리고 지속적으로 찾는다.
지출하는 예산을 효율적으로 사용하여 전반적으로 최상의 결과를 얻고, 해당 결과의 비용이 입찰 전략에 부합하도록 할 수 있다.
머신 러닝 단계에서는 광고 세트가 성과가 안정적이지 못하며 일반적으로 CPA가 높아질 수 있다. 광고 세트가 머신 러닝 단계를 종료하지 못하게 하는 작동을 피할 수 있도록 다음을 권장한다.
1. 광고 세트가 머신 러닝 단계를 종료할 때까지 기다린 후에 광고 세트를 수정해야한다.
머신 러닝 단계에서는 성능이 안정적이지 못하며, 순간의 결과가 항상 미래의 성과를 나타내는 것은 아니다. 머신 러닝 단계에서 광고, 광고 세트 또는 캠페인을 수정하면 머신 러닝이 재설정되고 게재 시스템의 최적화가 지연된다.
2. 광고 세트가 머신 러닝 단계로 다시 들어가게 하는 불필요한 수정을 피해야한다.
향후에 광고 세트가 성과를 거둘 수 있는 방법을 상당히 변경하는 수정은 광고 세트가 머신 러닝 단계로 다시 들어가게 할 수 있다. 필요하다고 생각할 만한 이유가 있는 경우에만 광고 또는 광고 세트를 수정하길 바란다. 그래야 성과가 향상된다.
3. 광고량을 늘리지 않아야한다.
광고와 광고 세트가 많을 경우 게재 시스템이 광고 및 광고 세트 수가 적을 때보다 각각의 광고 및 광고 세트에 대한 학습량이 줄어들게 된다. 유사한 광고 세트를 합치면 러닝도 합칠 수 있다.
4. 현실적인 예산을 사용해야한다.
예산을 너무 적게 설정하거나 부풀려서 설정할 경우 게재 시스템이 최적화해야 하는 사람들에 대한 지표를 부정확하게 표시한다. 총 50회 이상의 전환이 발생하도록 예산을 충분히 설정하고 잦은 예산 변경을 피해야한다. (광고 세트가 머신 러닝 단계로 다시 들어갈 수 있음).
중요한 수정 이후에 7일이 경과했고 광고 세트가 여전히 머신 러닝 단계를 종료하지 못할 경우, 게재 열 상태가 ‘머신 러닝 제한’으로 표시된다. 이럴 땐 어떻게 설정하면 좋을까?
아까 앞서 설명 드렸던 것처럼 유동성 높일 수 있는 요소를 기억하자. 페이스북 알고리즘상 단순한 광고 캠페인일 수록 최적화 하기 편하다는 것을 잊지말자.
