네이버 GFA 카탈로그 판매 광고 타겟 설정 유의점
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조혜정 마케터
2025-12-30

조회수 : 45

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왜 타겟팅을 할수록 비효율적일까?

지난 글에서 네이버 GFA 카탈로그 판매 광고 세팅에 대해 설명드리면서,
카탈로그 광고는 다른 디스플레이 광고와 달리
타겟팅을 할수록 오히려 비효율이 발생하는 경우가 많다고 말씀드렸습니다.

오늘은 그 이유를
카탈로그 광고의 구조와 머신러닝 관점에서 조금 더 자세히 풀어보겠습니다.


① 카탈로그 광고의 핵심 로직

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네이버 GFA 카탈로그 광고는 구조적으로 다음 요소를 기반으로 작동합니다.

  • 유저 행동 데이터
    (상품 조회 · 장바구니 · 구매)

  • 네이버 쇼핑 상품 피드 기반 매칭

  • 전환 가능성 예측 로직

이를 바탕으로
“이 유저에게, 이 상품”을 자동으로 매칭하는 방식입니다.

즉,

  • 타겟은 사람이 직접 고르는 것이 아니라

  • 시스템이 상품 단위로 판단하는 구조입니다.

이 지점에서부터
일반 디스플레이 광고와 카탈로그 광고의 본질적인 차이가 발생합니다.


② 여기에 타겟을 얹으면 생기는 문제

카탈로그 광고에 연령, 성별, 관심사 등의 타겟을 설정하는 순간
다음과 같은 문제가 발생합니다.

  • 유저 풀이 인위적으로 축소됨

  • 머신러닝이 참고할 수 있는 데이터가 급감

  • 상품별 학습이 분산됨

그 결과,

  • 노출은 줄어들고

  • 전환 학습은 느려지며

  • CPA는 상승하기 쉬워지고

  • 전체 모수는 줄어 비효율적인 구조가 됩니다.

이는
“잘 맞는 사람을 찾으려다, 아예 찾지 못하는 상황”에 가깝습니다.

카탈로그 광고는 이미
구매 가능성이 높은 행동 기반 데이터로 움직이는데,
여기에 다시
의도를 ‘추정’한 타겟을 덧씌우기 때문에
구조적으로 충돌이 발생하는 것입니다.


“타겟을 좁혀야 효율이 좋아지는 것 아닌가요?”

이 질문은 매우 자연스럽습니다.

일반 디스플레이 광고에서는
타겟을 좁히는 것이 효율로 이어지는 경우가 많기 때문입니다.

하지만 카탈로그 광고에서는
이 공식이 그대로 적용되지 않는 경우가 훨씬 많습니다.

카탈로그 광고의 핵심 변수는

  • 타겟이 아니라

  • 상품 + 행동 데이터이기 때문입니다.


정리하면, 네이버 GFA 카탈로그 광고는

  • ‘타겟 광고’가 아니라 ‘상품 추천 광고’

  • 타겟을 설정하는 순간
    → 추천 알고리즘의 강점을 스스로 깎는 구조

  • 그래서 실무에서
    타겟 설정 = 비효율로 이어지는 경우가 많음

이라고 정리할 수 있습니다.


그렇다면, 고객여정 타겟은 어떤가요?

이 지점에서 많은 광고주 분들께서
다음과 같은 질문을 주십니다.

“스마트스토어에서 브랜드스토어로 전환하면 생기는
‘고객여정 타겟’은 예외인가요?”


고객여정 타겟이란?

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고객여정 타겟은
네이버 GFA 카탈로그 광고에서 활용 가능한 타겟 유형으로,
브랜드스토어 기준으로 유저의 실제 행동 이력(여정)을 기반으로 생성되는 타겟입니다.

이 타겟은

  • 단순 스마트스토어 상태에서는 생성되지 않으며

  • 스마트스토어가 브랜드스토어로 전환되어야만
    생성·활용이 가능합니다.


고객여정 타겟에 포함되는 행동 기준

브랜드스토어 전환 이후, 다음과 같은 여정이 생성됩니다.

  • 브랜드 또는 상품 조회 유저

  • 장바구니 담기 유저

  • 구매 유저

  • 브랜드 재방문 유저

즉, 고객여정 타겟은
연령·성별·관심사처럼 추정한 타겟이 아니라,
브랜드스토어 내에서 실제로 발생한 행동 데이터 기반 타겟입니다.


고객여정 타겟이 유리한 이유

네이버 GFA에서 고객여정 타겟이 유리한 이유는 단순합니다.

이 타겟만이
머신러닝 구조와 충돌하지 않고,
오히려 성능을 보완·증폭시키기 때문입니다.

일반 타겟

  • 성별, 연령, 관심사

  • “이럴 것 같다”는 추정 기반

고객여정 타겟

  • 상품 조회

  • 장바구니

  • 구매

  • 재방문
    실제 행동 데이터 기반

즉, 고객여정 타겟은
타겟팅이라기보다
이미 검증된 전환 히스토리를 다시 활용하는 개념에 가깝습니다.


카탈로그 광고와 고객여정 타겟의 관계

카탈로그 광고의 본질은
“누구에게 보여줄까”보다
“어떤 상품을 보여줄까”입니다.

이미 카탈로그 광고는

  • 유저의 행동

  • 상품 간 유사도

  • 구매 확률

을 기준으로 상품을 추천합니다.

이 구조 안에서 고객여정 타겟을 활용하면,

  • 추천 로직을 방해하지 않고

  • 추천 정확도를 보완하는 역할을 하게 됩니다.


마치며

카탈로그 광고는
세밀한 타겟 설계로 성과를 만드는 광고가 아니라,
데이터와 구조를 이해할수록 성과가 안정되는 광고입니다.

오늘 내용이
카탈로그 광고 운영 방향을 고민하시는 분들께
조금이나마 기준이 되었으면 합니다.

추가로 궁금하신 사항이 있다면
언제든지 편하게 문의 주시기 바랍니다.

감사합니다.


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