광고 자동화 플랫폼이 등장하면서, 마케터의 업무는 ‘세팅’보다 ‘설계’ 쪽으로 무게중심이 이동했습니다.
이전엔 문구 하나, 이미지 하나를 수작업으로 광고 세트에 붙여 테스트했다면,
지금은 플랫폼에게 문구와 이미지를 여러 개 넘기고,
성과가 나오는 조합을 자동으로 찾아달라고 맡기는 구조가 됐습니다.
Google의 Performance Max, 그리고 Meta의 Advantage+.
겉으로 보면 단순한 “자동화 캠페인” 같지만, 실제 이 시스템들의 작동 방식은 훨씬 더 복잡하고 정교합니다.
이 시스템들에 우리가 넣는 콘텐츠와 세팅이 어떤 논리로 소비자에게 전달되는지 알아봅시다.
Performance Max는 구글의 전 채널 자동화 캠페인입니다.
검색, 디스플레이, 유튜브, Gmail, 디스커버 등 구글이 보유한 거의 모든 영역에 광고를 자동으로 노출해줍니다.
핵심은 여기에 있습니다.
우리는 하나의 캠페인을 만들지만, 시스템은 채널별로 메시지를 변형해서 분배합니다.
이걸 가능하게 하는 건 머신러닝 기반의 Asset Group 학습 구조입니다.
마케터가 업로드하는 요소는 크게 5가지입니다:
헤드라인
설명문
이미지
영상
CTA
이 요소들이 하나의 ‘조합 세트’(Asset Group) 로 묶이고,
구글은 이를 수천 가지 버전으로 조합해 테스트하면서 가장 성과 좋은 조합을 찾아냅니다.
이때 중요한 건, 시스템이 ‘전체 조합’을 학습하는 게 아니라
각 요소(헤드라인 1, 이미지 2 등)의 퍼포먼스를 따로 평가하고,
이를 통해 고성능 조합을 예측한다는 점입니다.
즉, 우리가 넣는 이미지 하나, 문장 하나가 전체 캠페인 퍼포먼스에 결정적 영향을 미칩니다.
많이 넣는 게 중요한 게 아니라 다양하고 서로 다른 관점의 메시지를 넣는 것이 중요합니다.
유사한 문장을 15개를 넣는 건 학습에 거의 도움이 되지 않습니다.
Meta Advantage+는 페이스북/인스타그램 기반의 자동화 시스템으로,
구글 Pmax보다는 퍼포먼스 중심에 더 초점을 두고 있습니다.
특히 ‘Conversion Lift’를 최우선 목표로 설정하고, 타겟과 콘텐츠를 모두 시스템이 조정합니다.
이 구조의 핵심은 크게 세 가지입니다.
Audience Expansion
– 마케터가 입력한 타겟 설정을 넘어서,
시스템이 실제 전환 가능성이 높은 유사 군을 탐색합니다.기존의 ‘맞춤 타겟’ 개념에서 ‘기회 기반 타겟팅’ 개념으로 이동한 것입니다.
따라서 타겟을 너무 좁게 제한하면 오히려 성과가 떨어질 수 있습니다.
Creative Matching
– 업로드한 이미지, 텍스트, CTA 조합 중
어떤 콘텐츠가 어떤 타겟에게 가장 반응이 좋은지를 실시간으로 분석합니다.예를 들어, 같은 문구라도 20대 남성은 ‘할인’에 반응하고,
40대 여성은 ‘편리함’에 반응한다면, Advantage+는 그 조합을 따로 학습해서 자동 분배합니다.Budget Optimization by Stage
– 학습 중인 콘텐츠에 더 많은 예산을 배분하고,
성과가 떨어지는 소재는 자동으로 노출을 줄입니다.따라서 ‘좋은 콘텐츠 1개’보다 ‘평균 이상 콘텐츠 10개’가 더 유리한 구조입니다.
이 구조를 이해하고 캠페인을 설계하는 것과
그냥 문장 여러 개 넣고 끝내는 것의 성과 차이는 꽤 크다고 말할 수 있습니다.
기술적으로 보면, 퍼포먼스 광고의 실시간 실험실과 같습니다.
통합 활용 전략: PMax로 ‘풀터치’, Advantage+로 ‘타격’
두 시스템을 함께 쓰는 이상적인 전략은 아래처럼 설계할 수 있습니다:
Performance Max → 풀 커버리지
-검색/유튜브/디스플레이 전 영역에 브랜드 메시지 및 가치관 확산
-고객 여정 초반부터 다양한 접점 제공
-AIDA 기준 ‘Attention ~ Interest’까지 커버
Meta Advantage+ → 리마케팅 및 타격형 전환 유도
-클릭/장바구니/브라우징 유저에 특화된 구매 유도
-실시간 반응률 높은 소재 조합으로 전환 집중
-AIDA 기준 ‘Desire ~ Action’ 전환에 특화
즉, PMax는 상위 퍼널, Advantage+는 하위 퍼널로 분리해 운영하는 것이 효율적입니다.
그리고 두 시스템의 성과 지표(CVR, CTR, ROAS 등)를 비교할 때도,
‘총 광고 성과’가 아니라 퍼널 내 역할 분담과 전환 기여도 관점에서 해석해야 합니다.자동화는 도구일 뿐, 전략은 사람의 몫
결국 Performance Max와 Advantage+는
‘완전 자동화된 시스템’이 아니라 마케터와 협업하는 머신러닝 파트너입니다.우리가 어디까지 전략적으로 설계했는지에 따라
그 결과의 품질은 크게 달라집니다.자동화가 광고를 대체할 수는 없으며,
설계를 잘하는 사람만이 자동화를 지배할 수 있습니다.
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