광고 세팅, 무조건 꼼꼼하면 좋은 걸까요?
디바이스·지역·연령·시간대·지면·키워드 입찰가 등을 세분화하면 효율 관리를 더 정밀하게 할 수 있다는 이야기를 많이 들어보셨을 겁니다.
하지만 실무를 하다 보면, 생각과 달리 세팅을 꼼꼼하게 나눌수록 오히려 ROAS가 더 떨어지는 경우도 적지 않습니다.
특히 신생 브랜드나 예산이 제한된 계정에서 이런 경우가 잦은 편인데요.
표본 자체가 적다 보니, 우리가 “좋아 보인다/나빠 보인다”고 판단하는 데이터가 실제가 아니라 우연일 가능성이 매우 크기 때문입니다.
물론 광고 비용이나 경쟁도 자체가 너무 높아서 컨텐츠는 물론이고 꼼꼼한 세팅까지 필수적인 업종의 경우 세팅 개선을 통한 효율을 먼저 찾아야 하고,
업종과 브랜드, 제품 특성에 따라 각각의 방향을 잡는 게 맞습니다만~!
아무리 꼼꼼하게 관리해도 성과가 잘 오르지 않는 상황이시라면 참조해보세요!
1) 세분화가 항상 성과를 올리는 것은 아닌 이유
세팅을 쪼개면 원리상 “효율 좋은 곳에만 예산을 쓰고 나머지를 줄일 수 있다"고 생각하실거에요.
어느 정도는 맞는 말이지만 현실은 다릅니다.
신생 브랜드나 예산이 작은 계정은
메인 키워드 하루 클릭이 100회도 안 나오고
전환수도 낮은 편이며
노출 자체가 적어 ‘표본’이 매우 작기 때문에
세분화된 그룹들 각각은 의미 있는 학습을 만들 만큼의 데이터가 쌓이지 않습니다.
결과적으로
어떤 그룹은 우연히 1건 전환이 생겨 ROAS가 높아 보이고
어떤 그룹은 우연히 전환이 없어 ROAS가 낮아 보입니다.
하지만 둘 다 통계적으로는 의미 없는 수치일 수 있습니다.
20회당 1회 전환되는 키워드를 15클릭에서 OFF한다면?
예를 들어, 평균적으로 20클릭당 1전환이 발생하는 상품이 있다고 해볼게요.
하지만 실무에서는 종종
“15클릭인데 전환 없네 → 비효율”
“ROAS 0%니 당장 OFF”
라고 판단해버립니다.
문제는,
그 키워드의 원래 패턴이 “20회마다 1전환”이었다면,
우리는 전환이 나오기 직전 단계에서 광고를 꺼버린 것일 수 있다는 점입니다.
데이터가 나쁜 게 아니라, 그냥 “아직 20회까지 도달하지 않은 것”일 뿐인데 말이죠.
3) 세분화로 인한 더 큰 문제 : 예산 분산
이 부분이 실무에서 가장 많이 발생하는 함정입니다.
세팅을 여러 그룹으로 쪼개면 당연히 예산도 여러 방향으로 나뉩니다.
그러면 어떤 일이 벌어질까요?
원래라면
전환이 나는 “소수의 핵심 키워드나 소재”에
예산을 집중해 학습을 모으고
클릭·전환 데이터를 빠르게 쌓아서 ROAS를 만들 수 있었는데,
세분화가 과해지면
그 예산들이
클릭 몇 개,
전환 0개,
샘플 5~10개 분량의 ‘쪼개진 그룹’으로 흘러갑니다.
이로 인해 어느 그룹에서도 충분히 학습이 쌓이지 않아서
전체 효율이 더 나빠집니다.
특히 메타의 경우
예산이 갈리면 갈릴수록
ASC/머신러닝의 최적화 속도가 느려지고
플랫폼이 ‘어디에 돈을 써야 하는지’ 결정을 못 해서
CPM·CPC가 모두 올라가는 악순환으로 이어집니다.
네이버의 경우에도 주요 전환 키워드의 입찰 금액이 다른키워드로 분산 될 수 있구요.
즉, 이때의 세분화는 “정교한 관리”가 아니라 예산 분산과 학습 지연이라는 비용을 발생시키는 셈입니다.
4) 세분화 관리할 시간으로 다른 걸 했다면?
광고를 너무 촘촘하게 쪼개면
— 입찰 조정
— 시간대별 효율 파악
— 디바이스별 효율 체크
— 그룹별 ON/OFF 판단
에 많은 시간을 쓰게 됩니다. 이는 대표님꼐서 직접 하시는 경우 뿐만 아니라 대행을 맡기시는 경우에도 동일해요.
예를들어 3등을 했을때 효율이 가장 좋았다는 이유로 지속적으로 3등 유지를 하기 위해 지면 체크를 해야한다면?
당장은 효율적으로 보일 수 있으나 그 시간에 사실 다른 것들을 더 많이 할 수 있어요.
소재 제작
랜딩 페이지 최적화
퍼널 점검
고객 리뷰 분석
다매체 운영
브랜드 방향성 회의
등과 같은 ‘진짜 성과를 만드는 작업’에 써야 할 에너지입니다.
즉, “관리”는 세밀해지는데 “매출”은 더 좋아지지 않는 구조가 쉽게 만들어진다는 뜻입니다.
결국엔 온라인 광고 매체 내 인기를 끌어야 효율도 좋아지는데 이는 세팅만으론 한계가 있으니까요.
5) 그럼 어떻게 하는 것이 옳을까요?
초기엔 세팅 최소화 → 데이터 확보 최우선
전환 데이터가 일정 수준(주 30~50건 이상) 쌓인 뒤부터 세분화
OFF 기준은 샘플 크기와 전환 주기를 모두 고려
세분화로 얻는 효율 vs. 세팅 관리 시간(기회비용)을 반드시 비교
결국 가장 중요한 건 “꼼꼼함의 수준”이 아니라 우리 제품이 더 잘팔리기 위해선 무엇을 해야하느냐 입니다.
우리 브랜드 상황에 맞는 마케팅을 도와드리겠습니다 ^^
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