안녕하세요 AMPM 김재호 AE입니다.

자동화가 끝이 아니라 시작이다.

광고 플랫폼의 자동화는 이미 한계를 넘어섰다.

AI 입찰·자동 타겟팅·신호 기반 최적화까지, 마케터의 버튼 클릭은 최소화됐지만 성과의 격차는 오히려 더 크게 벌어지는 시대가 되었다.

이 차이를 만드는 건 결국 하나—플랫폼이 이해할 수 있는 ‘의도 기반 데이터’를 누가 얼마나 잘 설계하느냐다.

1. 알고리즘 시대의 진짜 경쟁력은 ‘신호’다

예전에는 마케터가 직접 타겟을 고르고 입찰가를 조정했다.

지금은 플랫폼이 모든 것을 ‘신호 기반’으로 판단한다.

즉, 알고리즘은 타겟이 "누군지"보다 “무엇을 하려는지”를 더 강하게 반응한다.

따라서 전환이 없거나 데이터가 약한 브랜드일수록 의도 신호(Intent Signal) 를 잘 설계하는 것이 중요해진다.

의도 신호란?

• 구매할 확률이 높다는 행동 데이터

• 특정 니즈에 관심 있다는 클릭/탐색 패턴

• 페이지 체류, 특정 CTA 클릭 등 ‘준전환’ 행동

• 검색어·검색의도와 연계된 세션 흐름

이런 신호가 쌓이기 시작하면 알고리즘이 브랜드의 전환 가능성이 높은 유저 군집을 스스로 최적화한다.

2. 전환이 부족한 브랜드일수록 ‘마이크로 전환’이 필수인 이유

알고리즘에게 “전환이 없다”는 건

‘이 브랜드는 학습하기 어려운 광고 계정’ 이라는 뜻이다.

그래서 전환 부족 브랜드가 가장 먼저 할 일은

1) 전환을 만드는 것이 아니라,
2) 알고리즘이 이해할 수 있는 의도 신호를 설계하는 것이다.

대표 마이크로 전환 예시는 다음과 같다:

▶ 퍼널 상단

• 스크롤 50% 이상

• 상품 리스트 3초 이상 체류

• 카테고리 이동

▶ 퍼널 중단

• 상세페이지 진입

• 이미지 확대

• 옵션 선택

• 장바구니 클릭(미완료도 포함)

▶ 퍼널 하단

• 결제 페이지 진입

• 결제 버튼 클릭

• 회원가입, 알림 등록

이렇게 신호의 밀도를 높여주면 전환이 없어도 알고리즘이 유사한 ‘구매 의도를 가진 유저 집단’을 찾기 시작한다.

3. 사라지는 타겟팅, 커지는 검색 의도의 가치

타겟팅은 점점 사라지고 있지만,

검색의도(Search Intent)는 오히려 더 강력해지고 있다.

• “런닝화 추천” → 탐색 의도

• “런닝화 초보용 러닝화 A사” → 구매 전환 의도

• “A사 런닝화 270mm 가격” → 즉시 구매 의도

이런 검색어의 차이를 알고리즘은 이해하지 못한다. 하지만 마케터는 이 신호를 전략적 입찰 구조에 녹여내야 한다.

검색 기반 의도-매체 구조 설계 예시

• 상단 퍼널: 탐색 키워드 + DA 콘텐츠 (문제 인식 단계)

• 중단 퍼널: 카테고리 키워드 + SA 일반 키워드 (비교·선택 단계)

• 하단 퍼널: 브랜드 키워드 + 리타겟팅 (구매 의사 확정 단계)

마케터가 의도 구조를 먼저 설계해야 알고리즘이 그 안에서 정상적으로 학습한다.

4. 알고리즘 시대의 실무 프레임: ‘ISF(Intention Signal Framework)’

아래 프레임워크는 실제 실무자들이 가장 많이 쓰는 방식.

Intention Signal Framework (ISF)

1) Identify – 의도 구간 정의

• 탐색 / 비교 / 구매 / 반응

• 브랜드 특성에 맞는 의도 단계를 구분

2) Signal – 신호 설계

의도별로 알고리즘이 이해할 수 있는 신호를 최소 3개 이상씩 설정

• 클릭/체류/스크롤

• 상품 선택 행동

• CTA 클릭

• 콘텐츠 소비 패턴

3) Feed – 알고리즘에 신호 공급

• GA4 이벤트 연결

• 매체별 전환 설정

• 마이크로 전환 포함 입찰 구조 설계

• 전환 누락 없는 데이터 파이프 구축

5. 브랜드 실제 적용 예시

A 브랜드(초기 진입)

• 전환 부족 → 알고리즘은 신규 고객군을 찾지 못함

• 마이크로 전환을 9개 세팅

• 장바구니 클릭’과 ‘상세페이지 체류 5초 이상’ 신호 중심으로 알고리즘 학습
  
  → 2주 후 CPC 32% 감소 / 상세페이지 유입 48% 증가

B 브랜드(전환은 있지만 ROAS 불안정)

• 구매 전환만 단일로 넣어 학습 단절 발생

• 구매전환 + 결제페이지 진입 + 옵션 선택 이벤트로 다층 구조 생성

• 검색의도 기반 키워드 그룹 재정비