메타 머신러닝, 제대로 사용하는 방법

안녕하세요, AMPM글로벌 광고퍼포먼스 2팀 오정현AE입니다.

오늘은 메타 광고를 진행하면 꼭 만나게 되는 머신러닝을 제대로 사용하는 방법에 알려드릴려고 합니다.

우선 머신러닝을 잘 모르시는 분들이 계실 수도 있을 것 같아

간단하게 설명 드리면,

메타 광고 세트가 수정되거나, 새롭게 게재되고 약 7일 동안 목표하는 전환 값을

50개 이상 획득하게 되면 광고 성과를 올리게 되는 역할을 합니다.

여기서, 목표하는 전환 값은 방문, 구매, 장바구니 등 모든 이벤트 값이 가능합니다.

광고 성과를 올리는 방법은 타겟 등 머신러닝이 알아서 최적화 시켜,

CPA를 낮추어 운영하게 되는 전략입니다.

저는 머신러닝이 중요하다고 생각하는데요!

보통 머신러닝을 학습 완료 시킨 광고 세트와, 그렇지 않은 광고 세트를 비교하였을 때 

CPA가 거의 20% 정도 차이가 나게 됩니다.

지금부터는 머신러닝 최적화 및 제대로 사용하는 방법에 대해 말씀 드리겠습니다.

1. 캠페인 단순 구조화 

머신러닝은 캠페인 안에 있는 광고 세트 단위로 학습을 합니다.

2개 이상의 광고 세트를 설정하였을 때, 각 세트의 타겟이 겹친다면 

이 2개 이상의 광고 세트는 서로 입찰 경쟁이 벌어지게 됩니다.

그래서 CPM이 높아질 수 밖에 없고, 광고세트들은 CPA가 상승될 수 밖에 없습니다.

따라서 광고 세트를 적절히 분류하는 과정이 중요합니다.

1개의 광고세트 내에는 5개의 광고 소재를 넣는 것을 추천드리며,

각 카테고리 형태로 분류하는 것이 좋습니다.

EX) 샴푸, 린스, 수분크림, 토너패드

샴푸, 린스 -> 헤어 카테고리로 분류

수분크림, 토너패드 -> 스킨 카테고리로 분류

이런 식으로 각각 다른 타겟을 사용하고 분류 한다면

경재중복을 피할 수 있어 머신러닝 최적화가 가능해집니다.

2. 캠페인 수정 최소화

두번째는 캠페인과 광고세트의 수정을 최소화 해야합니다.

현재 세팅 된 예산/타겟/소재/게재지면 등을 학습하는 과정이 있습니다.

이 과정에서 수정 또는 변경을 한다면 머신러닝은 처음부터 다시 학습이 시작 됩니다.

큰 폭의 예산 변경은 머신러닝을 초기화 시키지만, 15% 내외의 예산 변동은 무리가 가지 않습니다.

따라서 이 부분을 주의하시면서 운영하셔야합니다.

또한, 머신러닝은 최적화 된 이후에도 지속적으로 가동되고,

개제되고 있는 광고를 최적화 시키기 위해 활동합니다.

결론적으로 머신러닝은 메타광고를 집행함에 있어 핵심적인 존재입니다.

추가적으로 더 궁금하신 점이 있으시거나, 문의 사항이 있으시다면 연락 부탁드리겠습니다.

감사합니다.

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