안녕하세요, AMPM 글로벌 퍼포먼스 1본부 1팀 김휘원 대리입니다.

오늘은 많은 광고주분들이 가장 궁금해하시는 주제, “메타 광고에서 DB당 단가를 낮추는 방법”에 대해 이야기해보려 합니다.

DB 업종의 메타 광고는 전환이 명확한 대신, 캠페인이 안정화되기 전까지 단가가 높게 형성되는 경우가 많습니다.

하지만 타겟 세분화와 머신러닝 구조를 이해하면, 불필요한 예산 낭비 없이 효율적인 리드 확보가 가능합니다.


1. 타겟을 ‘넓히는 것’이 아니라 ‘구조화하는 것’

많은 분들이 DB 단가를 낮추기 위해 타겟을 ‘넓히는’ 방식을 선택합니다.

하지만 메타는 단순히 타겟이 많다고 효율을 높여주지 않습니다. 중요한 건 ‘누구에게 어떤 메시지가 나갔는가’를 구조적으로 나누는 것입니다.

예를 들어 20~30대 직장인 / 40대 이상 자영업자 / 특정 지역 기반 업종 관심군

이렇게 타겟을 세분화한 뒤, 각 타겟에 맞는 소재(문구·이미지)를 따로 구성하면 AI가 더 빠르게 반응 데이터를 쌓고, 전환 단가가 점점 낮아집니다.

즉, 타겟을 넓히는 게 아니라 학습 그룹을 세분화하는 것이 핵심입니다.


2. 캠페인 목적과 이벤트 설정을 일치

DB 광고에서는 종종 캠페인과 이벤트 설정이 불일치하는 경우가 많습니다.

이 경우, 메타는 클릭이나 체류 중심으로 학습하기 때문에 실제 문의(리드) 단가가 계속 높게 유지됩니다.

전환 이벤트를 반드시 리드(Lead) 또는 폼 제출(Submit form) / 외부 랜딩 시에는 이벤트 매핑을 정확히 연결

이렇게 설정해두면, AI가 전환 데이터를 기준으로 최적화합니다.

이 세팅 하나만으로도 DB당 단가가 10~30%까지 개선되는 경우가 많습니다.


3. ‘소재 다양화’는 타겟 세분화의 연장선이다

메타의 알고리즘은 소재별로 다른 타겟층을 자동으로 학습합니다.

즉, 서로 다른 카피·비주얼을 가진 소재를 세트로 구성하면 AI가 자연스럽게 ‘누가 어떤 소재에 반응하는지’를 구분합니다.

20대 타겟 → 감성형 카피: “나를 위한 첫 투자, 지금 시작해보세요.”

40대 타겟 → 실용형 카피: “지금부터라도 준비할 수 있습니다.”

이처럼 타겟별로 반응이 다른 메시지를 제시하면 AI가 학습 효율을 높이고, 동일 예산 대비 전환율이 개선됩니다.


4. 예산 분배는 ‘캠페인별’이 아니라 ‘타겟별 학습’에 따라

DB 광고의 경우 초반 학습 단계에서 예산을 과도하게 나누면 AI가 충분한 데이터를 확보하지 못해 단가가 높아집니다.

따라서 초기에는 캠페인을 2~3개 이하로 유지하고, 학습이 안정화된 뒤 반응이 좋은 세그먼트 중심으로 확장하는 것이 효율적입니다.


5. 마무리

메타에서 DB당 단가를 낮추는 건 “예산을 줄이는 것”이 아니라 “AI가 학습할 구조를 만들어주는 것”입니다.

타겟 세분화로 학습 효율 강화

이벤트 세팅으로 전환 기준 명확화

소재 다양화로 타겟별 반응 구분

이 세 가지를 실무에서 제대로 구성하면 DB당 단가는 자연스럽게 안정화됩니다.

단가를 낮추는 건 ‘운영 스킬’이 아니라 ‘데이터 구조 설계’의 문제입니다.

지금 운영 중인 캠페인에서 어떤 구조 개선이 필요한지 궁금하시다면 아래 연락처로 문의 주세요.

그럼 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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