안녕하세요.
AMPM Global 광고퍼포먼스 2본부 1팀 황준호 AE입니다.
오늘은 디지털 마케팅에서 가장 많이 쓰이는 용어 중 하나인 ‘전환’을 중심으로,
메타와 구글의 전환 최적화 로직까지 한 번 정리해 보겠습니다.

1. 전환이란 무엇인가?
전환은 사용자가 마케팅 활동에 반응해 목적이 되는 행위를 하는 시점을 의미합니다.
가장 흔히는 ‘구매’를 전환으로 보지만, 업종과 캠페인 목적에 따라 회원가입, 상담 신청, 앱 설치, 콘텐츠 다운로드 등도 모두 전환으로 정의할 수 있습니다. 즉, 전환은 단순한 ‘결과값’이 아니라 비즈니스 목표에 맞춰 설계하는 개념입니다.

2. 전환 가치 vs 전환수 최적화
많은 광고주가 “전환수만 늘리면 된다”라고 생각하지만, '전환의 가치' 또한 중요합니다.
예를 들어, 제품 상세 페이지 클릭 → 장바구니 담기 → 첫 구매 → 재구매

이렇게 단계별 전환 가치를 다르게 잡을 수 있습니다.
업종·목표에 따라 전환수 최적화와 ,전환 가치 극대화 중 어디에 집중할지 달라집니다.

3. 메타 머신러닝 최적화 단계
메타 광고는 단순히 타겟팅 조건만 넣는다고 끝나지 않습니다.
광고 시스템이 스스로 학습하며, 어떤 사용자가 전환 가능성이 높은가? 를 판단하는 과정을 거칩니다

메타 측에서는 이를 '7일 전환 기간 내 최소 50회의 전환 데이터'가 쌓여야 학습이 안정화됩니다.
이 단계가 지나야 본격적으로 최적화된 타겟팅이 가능해집니다.

4. 구글 전환 최적화 로직
구글은 입찰전략, 키워드, 타겟팅뿐 아니라 랜딩페이지, 광고 문구안 , 데이터 분석까지 전환 최적화 범위로 포함합니다.

핵심 포인트는 다섯 가지입니다.

1.광고 문구 최적화 – 클릭을 유도하는 강력한 카피
2.랜딩페이지 최적화 – 모바일 반응성, 관련성 높은 콘텐츠, 최신 업데이트
3.타겟 오디언스 관리 – 인구통계, 지역, 디바이스, 시간대 타겟팅
4.키워드 전략 – 전환율 높은 키워드 선별 및 제외 키워드 관리
5.모니터링 & 테스트 – A/B 테스트, 경쟁사 벤치마킹, ROAS 분석

구글은 결국 데이터 기반의 반복 학습이 최적화의 핵심입니다.

전환은 업종과 목적에 맞게 정의해야 하며 꼭 전환수로 두는것이 아니라 전환 가치 중심으로 관리할 필요가 있고
메타,구글 모두 머신러닝 기반 학습이 핵심 로직입니다.

더 자세한 내용이 궁금하시거나 꿀팁을 알고 싶으시다면
언제든 아래 연락처로 문의주시면 무료로 컨설팅 혹은 인사이트 분석을 도와드리겠습니다!

02-6049-4608

감사합니다 :)