안녕하세요, AMPM GLOBAL 표연경 AE입니다.

오늘은 메타광고 머신러닝에 대해 알아보겠습니다.

메타광고는 단순한 노출형 광고가 아닙니다.

그 본질은 머신러닝 기반의 자동 최적화 시스템에 있습니다.

광고 성과를 높이기 위해서는 이 머신러닝 구조에 대한 이해가 반드시 선행되어야 합니다.

머신러닝이란?

: 머신러닝은 인공지능(AI)이 광고 데이터를 기반으로 스스로 학습하고, 성과를 최적화하는 과정입니다.

메타 광고 시스템은 광고를 게재하면서 다음과 같은 요소들을 실시간으로 학습합니다.

-어떤 노출 위치에서 광고 성과가 높은가?

-어떤 시간대에 전환율이 높은가?

-어떤 타깃 오디언스가 반응이 좋은가?

이 학습 과정을 통해 메타는 더 나은 성과를 위한 게재 전략을 자동으로 구성하고

이 학습이 진행되는 초기 기간을 흔히 ‘머신러닝 단계’라고 부릅니다.

머신러닝 단계란?

: 광고 세트가 성과 데이터를 충분히 수집해 안정적인 게재 패턴을 형성하기 전까지의 과정을 의미

일반적으로 광고 세트가 약 50건의 전환 결과를 확보하면 머신러닝이 완료됩니다.

머신러닝 기간 중 영향이 큰 변경 사항

: 머신러닝 단계 중 또는 종료 후 영향이 큰 변경이 발생하면

시스템은 광고 세트를 다시 학습해야 하며, 그에 따라 최적화 속도가 늦어질 수 있습니다.

-타겟팅 옵션 변경(연령, 성별, 관심사 등)

-광고 소재 변경

-최적화 목표 변경

-광고 세트에 신규 광고 추가

-광고 세트의 게재 중단(7일 이상)

-입찰 전략 변경

이러한 변경은 광고 성과에 영향을 줄 수 있으므로,

가급적 머신러닝 종료 이후에 수행하거나, 변경 시점과 영향을 명확히 관리하는 것이 중요합니다.

성급한 수정은 오히려 효율 저하를 초래할 수 있기 때문에,

광고 집행 초기에는 변경을 최소화하고, 충분한 결과값을 확보할 때까지 기다려야 합니다.

마무리하며,

메타 광고의 성과는 단순한 ‘광고 소재’나 ‘타겟 설정’만으로 설명되지 않습니다.

머신러닝이라는 복잡하고 정교한 시스템이 작동하고 있기 때문에,

이를 이해하고 머신러닝에 맞는 광고 운용 전략을 수립한다면 더 나은 ROAS를 기대할 수 있습니다.