알고리즘이 사람처럼 생각하는 법
김선명 마케터
2025-10-21
조회수 : 53
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안녕하세요!
오늘은 메타광고 머신러닝에 대해 알아볼게요!
메타광고는 타겟층 광고에 최적화된 광고 매체중 하나에요
메타광고에서 사용하는 머신러닝이 무엇인지 말해드릴게요
머신러닝이란?
인스타그램과 페이스북광고를 집행을 시작하면 광고 내 데이터를 통해
스스로 학습하고 최적화된 광고를 만드는 데 집중하는 것을 말합니다!
머신러닝은 메타 광고 내에서 스스로 학습하고 이 광고가 어떤 노출 위치에 적합하고
효율이 있는지 어떤 시간대에 적합한지 어떤사람들에게 광고로 보여지는지 학습을 합니다!
이렇기 때문에 머신러닝의 역할은 매우 중요합니다
최적화된 광고는 DB단가를 낮추고 실용성이있는 DB를 가져오면서 더많은 매출을 남길수있게 해줍니다
머신러닝은 어떻게 필요한사람들에게 보여질까요?
첫번째로 사용자의 클릭,스크롤,시청시간등을 분석하여 해당 사용자에게 가장 적합한 광고를 선택하고
광고의 전환 CPA ROAS등 피드백 데이터를 이용하여 광고가 노출되는사용자를 선택합니다
두번째로 예측 최적화를합니다
광고가 노출될 때마다 누가 클릭할 가능성이 높은가를 예측합니다
예측값은 클릭확률X전환확률이 높은 사용자에게 우선 노출합니다
세번째로 자동학습강화입니다
머신러닝이라는 이름처럼 기계가 배우는것으로
캠페인 성과가 쌓일수록 모델이 자동으로 더 정교해집니다
이걸 학습 단계라고 부릅니다
하지만 단점으로는 캠페인의 데이터가 충분히 학습되기전엔 변동성이 큽니다
이젠 머신러닝의 사용할때의 팁을 알아볼게요!
첫번째로 학습단계를 빠르게 안정화 시키는법입니다!
최소 50건 이상의 전환이 쌓여야 머신러닝은 전환데이터를 정답으로 삼기 때문에
초반엔 예산을 평소보다 2~3배 높게 설정해 학습속도를 높이는것이 좋습니다
그리고 광고세트를 자주 껏다 켰다 하면안됩니다!
껏다켰다를 자주하면 학습이 리셋되므로 유지시키는것이 좋아요!
두번째로 타깃은 넓게 잡는것입니다
메타 머신러닝은 넓은 타깃에서 공통 패턴을 찾아내는 구조여서
너무 세밀하게 나누면 데이터가 분산돼 학습이 제대로 안됩니다!
그러므로 관심사는 3~5개정도로 진행하고 성별 연령 지역등 세분화 타깃을 과도하게 쪼개면 안좋아요!
세번째로 소재는 다양하게 하는거에요!
머신라닝은 소재 간 성능 차이를 자동으로 테스트합니다
이때 소재 개수보다 중요한건 데이터가 학습 가능한 변별성이에요!
광고 한 세트에 3~6개 정도의 소재를 넣고 지켜봐야
머신러닝이 학습하고 사용자를 선별한답니다!
네번째로 초반엔 수동 모니터링을 하는거에요!
머신러닝을 처음부터 믿고 맡기기보다
학습 초반엔 데이터 편향으로 예산이 한쪽으로 쏠릴수 있어요
그러므로 초반 3~5일간은 지출 패턴과 CPA 변동폭을 체크하고
일정기간 성과를 보고 판단해야해요
하루단위로 성급히 끄면 안좋아요!
이렇게 머신러닝을 어떻게 사용해야 효율적일지 알아봤어요!
아무리 머신러닝이 똑똑하고 효율적이더라도
사람이 계속 지켜보고 체크해야할점이 있어요
대표님들께선 머신러닝 체크할 시간을 본업의 리소스에 사용하시구
광고업무는 저에게 맡겨주세요
마케팅의 모든것을 도와드리겠습니다
지금까지 김선명 마케터였습니다 감사합니다!!
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