유사타겟의 핵심 이론과 활용법
페이스북/인스타그램 광고 익힘책 - 7
막상 맞춤타겟을 직면하는 사실이 한 가지 있다. 바로 맞춤타겟의 타겟 모수가 광고를 집행하기엔 너무나도 작다라는 사실이다. 페이스북, 인스타그램 광고에서 기본적으로 지향하는 것은 넓은 타게팅이다. 머신이 효율적으로 학습하여 최적의 광고 효율을 만들어내기 위해서는 머신이 학습하는 데이터가 기본적으로 많아야 그만큼 학습할 수 있는 데이터가 많아지기 때문이다. 그래서 맞춤타겟을 생성하고 유사타겟을 만드는 행위가 이루어짐과 동시에 다음과 같은 두 가지 지시를 페이스북 광고관리자에 내렸다고 할 수 있다. 첫 번째는 맞춤타겟에 내재되어 있는 행동 데이터와 유사한 행동 데이터를 보이는 타겟을 찾아주는 지시이고, 두 번째는 유사타겟을 만드는 것 자체가 타겟 모수를 늘려준다라는 관점에서 페이스북, 인스타그램에서 효율적으로 광고를 운영하기 위해 학습할만한 데이터를 늘리는 지시를 내렸다고 볼 수 있다. 지금부터는 어떻게 이러한 '지시'를 내릴 수 있는지 유사타겟을 생성하는 방법부터 알아보도록 하자.
유사 타겟 생성 3단계 그리고 핵심 이론
유사 타겟을 생성할 때는 먼저 유사 소스를 선택해야 한다. 유사 소스는 가치 기반 소스와 기타 소스 이 두 가지로 나뉜다. 가치 기반 소스는 광고 계정의 페이스북 픽셀, 제품 카탈로그, 오프라인 이벤트 세트와 같은 소스를 말한다. 기타 소스는 앞서 설명한 맞춤 타겟에서 생성한 모든 맞춤 타겟과 페이스북 페이지와 같은 소스를 말한다. 앞으로도 '가치'라는 말이 지속적으로 등장할텐데 페이스북 내에서 '가치'라는 단어는 구매 전환을 할 가능성이 좀 더 많게 도와줄 수 있는 데이터라는 뜻을 가지고 있다라고 이해하면 쉽다. 여기서 소스를 선택한 후 그 다음 타겟 위치를 선택한다. 자신이 공략하고자 하는 국가를 이 곳에서 설정하면 된다. 마지막 타겟 크기에서 선택할 수 있는 것은 2가지, 유사 타겟 수 그리고 타겟 크기이다. 마지막 단계의 설명을 돕기 위해 예시로 유사 타겟 수를 2로 설정했다라고 가정해보자.
유사 타겟 수를 2로 설정하면 다음과 같은 구간별 타겟 만들기가 가능해진다. 즉 0-2% 구간, 2-4%구간 두 구간을 한 번에 생성할 수 있는 기능이 바로 유사 타겟 수이다. 타겟 크기는 %가 0에서 10으로 갈수록 점점 커진다. 여기서 유사 타겟의 핵심 이론이 등장한다. 바로, 유사 타겟의 크기가 커질수록 유사 소스(가치 기반 소스, 기타 소스)와의 유사성은 낮아진다라는 것이다. 0-2% 유사타겟은 타겟 모수는 적지만 유사 소스와의 유사성은 높고, 0-5%의 유사타겟은 타겟 모수는 넓지만 유사 소스와의 유사성은 상대적으로 낮다라고 할 수 있다. 그래서 반드시 이 곳에서 실험되야 하는 것은 유사 타겟 수를 늘려가며 각 구간별로 어떤 효율을 보이는가에 대한 세팅 실험이다. 구간을 나누어 타겟을 만들면 타겟이 중복되지 않으므로 중복으로 인한 광고 패널티를 피하면서 각각의 구간에 대한 효율을 검증해나갈 수 있다.
* 해외진출 사업자를 위한 유사타겟 TIP
만약 해외사업자라는 유사 소스를 국내에서 운영하고 있는 페이스북 페이지로 설정한 뒤 공략하고 싶은 해외 국가를 두 번째 단계에서 정하면 해외에서 우리 페이지에 반응한 고객과 유사한 타겟들을 찾아주는 해외 유사 타겟을 설정할 수 있다는 것도 알아두면 좋다.
그 다음으로는 위에서 잠깐 언급했던 가치기반 유사 타겟 중 필자가 실무 현장에서 활용도가 높다라고 생각하는 픽셀 데이터 가치 기반 유사 타겟에 대해 이야기해보고자 한다. 이 유사 타겟을 이해하기 위해서 먼저 알아야 하는 개념이 한 가지 있다. 바로 CLV라고 불리는 고객생애가치(Customer Lifetime Value)가 그것이다. 일단 결론은 가치 기반 유사타겟이 고객의 생애가치까지 고려하여 생성하는 타겟이라는 것이다. 그렇다면 고객 생애가치란 무엇일까? 이를 명확히 이해하려면 고객의 가치를 판단하는데 주로 쓰였던 매출액 기반 고객 가치 평가에 대해 알아야 한다.
매출액 기반 고객 가치 평가는 고객의 가치를 얼마만큼의 매출을 내는지에 따라 결정한다라는 것이다. 즉, 우리의 제품을 1개 구매하는 고객보다 2개 구매하는 고객을 좀 더 가치가 있다라고 평가하는 방식이다. 그런데 매출액 기반 고객 가치 평가의 치명적인 한계점이 한 가지 있다. 바로 제품을 1개 구매하는 고객이 미래에 가져다 줄 가치에 대해서는 고려하지 않고 매출액에 대해서는 평가를 한다는 것이다. 한계점을 잘 설명하는 예시 중 하나는 한 분유를 공급하는 분유업체의 관점에서 3개월 된 아기의 엄마와 태어난 지 1년이 넘은 아기 엄마를 고객으로 보유하고 있을 경우, 매출액만을 기반으로 고객의 가치를 평가한다면 1년이 넘은 아기 엄마의 고객 가치는 높게 평가되지만 3개월 된 아기 엄마의 고객 가치는 낮게 평가된다라는 것이다. 3개월 된 아기 엄마가 미래에도 꾸준히 해당 제품을 구매하여 1년이 넘은 아기 엄마와의 매출액이 같아졌을 때의 상황은 고려하지 못하는 것이 매출액 기반 고객 가치 평가의 한계점이다.
이 한계점을 극복해주는 것이 CLV에서의 Lifetime Value 개념이다. 요약하면 고객의 매출뿐만 아니라 우리 비즈니스와의 관계를 얼마만큼의 시간동안 이어가는지도 보겠다라는 것이다. 이 개념이 적용된 것이 바로 가치 기반 유사 타겟이라고 보면 된다. 페이스북이 가치 기반 유사 타겟을 생성할 때 고려한다라고 발표한 요소는 일반 구매 주기 내 고객의 구매 빈도, 고객이 구매당 지출하는 금액, 고객과 관계를 유지하는 동안 고객이 지출할 것으로 예상되는 금액, 고객이 관계를 유지하는 잠재적 기간 총 4가지이다. 이러한 고객의 행동 데이터를 바탕으로 가치 기반 유사 타겟이 만들어진다라고 보면 된다.
유사타겟의 심화, 가치 기반 유사 타겟(픽셀 데이터)
가치 기반 유사 타겟 중 활용도가 높은 픽셀 데이터를 소스로 한 가치 기반 유사 타겟은 최근 60일 동안의 구매 데이터를 기반으로 구매하는 사람들중에서도 좀 더 높은 구매전환값을 발생시킬 타겟을 추출하는 기능이라고 할 수 있다. 다만, 해당 기능은 60일 동안의 구매 데이터가 저조하면 그만큼 학습하는 데이터가 적어지므로 큰 힘을 발휘하지 못한다. 지금 당장 구매건 수가 저조한 상황이라면 기타 소스를 활용한 유사타겟을, 구매건 수가 어느정도 확보되어 조금 더 고도화된 타게팅이 필요한 시점이라면 가치 기반 유사 타겟(픽셀 데이터)를 선택해보도록 하자. 또한 이 기능을 토대로 고객 생애 가치 추적이 가능한 표준 이벤트(ex. 상세페이지 조회, 장바구니 담기, 결제 시작)의 데이터를 활용한 가치 기반 유사 타겟도 추출할 수 있다.
페이스북, 인스타그램에 광고비를 투자하면 자연스럽게 데이터 자산이 광고관리자와 콘텐츠에 쌓이게 된다. 이 자산을 가장 효율적으로 활용하는 방식이 맞춤 타겟이고 맞춤 타겟을 똑똑하게 활용하는 방법이 유사 타겟이라는 점에서 유사타겟의 기능과 개념은 반드시 숙지하고 넘어가야 한다. 실제 광고관리자 화면을 켜놓고 해당 개념들과 기능을 복습하면서 꼭 단기기억을 장기기억으로 넘기는 과정을 밟아보자.
