오늘은 메타 광고에서 가장 자주 문의주시는 질문 4가지를 정리해보았습니다!

1. ASC 캠페인, 실무에서 효과적일까?

ASC 캠페인은 메타 AI가 자동으로 예산과 노출을 최적화하는 캠페인입니다.

광고 세트별 타겟이나 예산을 사람이 일일이 조정하지 않아도,

AI가 클릭률, 전환율 데이터를 기반으로 성과가 좋은 소재와 세트에 예산을 집중시킵니다.

* 활용 포인트

- 초기 데이터 확보용: 신제품, 시즌 캠페인 등 다양한 소재를 동시에 테스트

- 성과 검증 후 일반 캠페인으로 전환: 검증된 타겟과 소재 중심으로 일반캠페인으로 구체화

실무에서는 ASC 캠페인과 일반 캠페인을 병행 운영해

AI 학습 효율 + 전환 안정화 두 가지를 동시에 잡는 전략이 효과적이라고 정리해볼 수 있을 것 같습니다!

2. CBO vs ABO, 어떤 예산 구조가 효율적일까?

- ABO: 광고 세트별로 예산을 직접 지정하는 방식 → 세트별 테스트에 유리

- CBO: 캠페인 단위로 예산을 설정하고 AI가 자동으로 세트별 배분 → 성과 중심 자동 최적화

* 활용 포인트

신규 캠페인이나 테스트 단계에서는 CBO로 AI의 학습을 활용하고, 성과가 검증된 소재는 ABO로 안정적으로 유지하는 병행 전략 활용

3. 머신러닝 학습 기간, 얼마나 걸릴까?

머신러닝 학습은 메타에서 AI가 전환 패턴을 인식하고 성과가 좋은 세트와 소재를 자동으로 찾아내는 과정입니다.

- 학습 안정화 기준: 약 7일 간 전환 50건 이상

- 운영 유의점: 학습 중에는 소재, 타겟 변경 최소화 (데이터 축적이 핵심)

초기 학습 단계에서는 ROAS가 다소 불안정할 수 있지만,

데이터가 쌓이면서 AI가 점점 안정적으로 성과를 만들어갑니다.

4. 최소 집행 예산 기준

AI 학습이 원활히 이뤄지기 위해서는 일정 수준의 예산이 필요합니다.

일반적으로 소재 1개당 일예산 2만 원 정도를 기준으로 설정하는 것을 권장드리고 있습니다.

* 실무 집행 프로세스

여러 소재를 동일한 일예산으로 집행 → 성과 부진 소재는 OFF, 효율 소재에 예산 집중 → 성과 소재를 기반으로 베리에이션 확장

ASC 캠페인과 CBO를 적절히 조합하여 사용하면, 효율적인 성과 개선이 가능해집니다.

초기 학습 기간과 예산을 적절하게 분배하여 운영하는 것이 메타 운영의 핵심입니다.

메타 캠페인 세팅 및 최적화 관련 상담이 필요하시면,

아래 명함으로 편하게 문의 주세요! :)