업종
패션/잡화
캠페인·타깃 구조 분산으로 시즌 대비 효율이 불안정한 상태
핵심 타깃 집중과 구조 통합으로 효율 개선
캠페인 목적 기준으로 통합 운영
→ 제품별로 분리되어 있던 캠페인을 구매·트래픽 목적 기준으로 통합함. 머신러닝 학습 데이터를 집중시켜 최적화 속도와 안정성을 동시에 확보함.
전환 데이터 기반 타깃 입찰가중치 조정
→ 35~54세 여성 핵심 타깃의 입찰가중치를 상향함. 효율이 낮은 연령·성별 구간은 가중치를 낮춰 불필요한 예산 소진을 최소화함.
성과 검증된 소재 중심으로 운영 구조 재편
→ CTR과 전환이 확인된 소재만 선별하여 운영함. 신규 소재는 테스트 목적 최소 예산으로 분리 운영하여 전체 효율 하락을 방지함.
시즌성 반영한 상품군 중심으로 예산 재배분
→ 연말·홀리데이 시즌 구매 수요가 높은 진주, 골드·로즈골드, 레드 포인트 상품군에 예산을 집중함. 시즌에 맞는 메시지로 클릭과 전환을 동시에 강화함.
광고비 효율 우선 전략 유지
→ 효율이 검증된 타깃·소재·상품군에만 집중하는 운영 방식을 적용함. 그 결과 CTR, CPC, ROAS가 동시 개선되는 구조를 구축함.
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