안녕하세요, AMPM 글로벌 차지은 AE입니다.

쿠키 제한과 개인정보 보호 강화로 광고 환경이 급격히 변했습니다.

머신러닝 기반 자동화 캠페인 사용률은 최근 2년간 65%에서 82%로 급증했고,

퍼포먼스 마케터의 세팅 업무 비중은 70%에서 35%로 줄어든 대신

전략과 데이터 분석 비중은 30%에서 65%까지 확대되었습니다.

Meta Advantage+ Shopping Campaign(ASC) 사례

패션 브랜드 캠페인에서 ROAS 22배 달성(기존 대비 +380%)

리타겟팅 없이 노출 100만 회 이상, 클릭률(CTR) 4.8% 기록

학습 완료까지 약 5일 소요

장점: 빠른 최적화, 전환 중심 KPI에 적합

한계: 세부 타겟 제어 제한, 초기 예산 낭비 위험(평균 10~15%), 성과 저하 원인 분석 어려움

Google Demand Gen 사례

분양 업종 캠페인에서 모델하우스 방문 리드를 확보하고 CPA 30% 절감

도달 범위 250만 이상, 전환율 2.3%에서 3.1%로 상승

B2B 컨설팅 캠페인에서 CRM 데이터 업로드 후 고의도 리드 2,400건 확보, 전환율 +42% 개선

한계: 학습 기간 2~3주 필요, 초기 데이터 부족 시 성과 변동폭 ±25%, 클릭보다 뷰와 참여 지표 중심 KPI 편향 발생

ASC와 Demand Gen 핵심 비교

최적화 속도: ASC 5~7일 / Demand Gen 2~3주

KPI 초점: ASC 전환·매출 / Demand Gen 인지도·고의도 리드

도달 범위: ASC 중·고도 타겟팅 / Demand Gen 250만+ 대규모 리치

예산 효율: ASC 초기 낭비 10~15% 가능 / Demand Gen 변동폭 ±25%

실무 적용 팁

테스트용 크리에이티브 10~15개 이상 업로드 → 알고리즘 학습 가속화

성과 분석 시 ASC는 타겟 데이터, CTR, ROAS 중심 / Demand Gen은 뷰, 참여 지표와 CPA 병행

예산 배분: ASC 30~40% (빠른 성과 확보) / Demand Gen 60~70% (중장기 인지도·리드 확보)

자동화 캠페인은 단순히 돌려놓으면 끝나는 시스템이 아닙니다.

22배 ROAS, CPA 30% 절감, 250만 이상의 리치 같은 수치는

전략적 크리에이티브와 데이터 피딩이 있을 때만 가능합니다.

퍼포먼스 마케터는 이제 데이터 해석자이자 스토리텔러로서

광고주의 투자 대비 효율을 극대화해야 하며,

이 접근을 통해 동일 예산으로 최대 3배 이상의 수익을 기대할 수 있습니다.