예산 운영 전략: CBO vs. ABO, 가방 쇼핑몰에 딱 맞는 선택은?
광고의 효율을 장기적으로 높이려면, 메타 시스템의 머신러닝(학습) 능력을 활용하여
예산을 가장 스마트하게 쓰는 것이 필수입니다. 여기서 CBO와 ABO라는
두 가지 예산 설정 방식이 등장하며, 고객님의 목표와 상황에 따라 선택이 달라집니다.
1. ABO (광고 그룹 예산 최적화): 데이터 수집 및 테스트 단계
ABO는 예산을 수동으로 통제하기 때문에,
새로운 타겟이나 소재의 성과를 객관적으로 측정하고 싶을 때 유용합니다.
신규 타겟 테스트
예를 들어, '20대 대학생 타겟', '30대 직장인 타겟', '40대 주부 타겟' 등
세 그룹 중 어떤 타겟이 우리 가방을 가장 많이 구매하는지를
공평한 조건(동일 예산)에서 테스트하고 싶을 때 사용합니다.
초기 3∼5일 동안, ABO를 활용하여 5개의 타겟 그룹에
하루 2만 원씩 동일하게 예산을 분배하여 가장 효율 좋은 타겟을 발굴하는 데 집중합니다.
2. CBO (캠페인 예산 최적화): 성장 및 효율 극대화 단계
CBO는 머신러닝이 충분히 학습을 마친 후,
최고의 성과를 내도록 예산을 집중 투입할 때 사용합니다.
효율 집중 투자
ABO 테스트를 통해 '30대 직장인' 타겟이 가장 높은 전환율을 보인다면,
이 타겟 그룹을 중심으로 CBO 캠페인을 만들어 예산을 몰아줍니다.
메타 AI가 실시간으로 가장 구매가 일어날 확률이 높은 고객에게만 예산을 집중합니다.
테스트 결과 전환율이 좋은 2~4개의 타겟 그룹(예: 장바구니 리타겟, 구매 고객 유사 타겟)을
CBO 캠페인에 통합하여 총예산을 설정합니다.
AI가 이 그룹들 내에서 스스로 경쟁하고 최적화하여 광고 효율(ROAS)을 극대화합니다.
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