안녕하세요. AMPM글로벌 마케터 한슬기입니다.
구글 애즈에서 AI 기반 스마트 자동입찰을 전면에 내세우면서,
많은 광고주와 마케터가 ‘이제 입찰은 머신이 알아서 해줄 것’이라고 기대합니다.
하지만 실제로는 캠페인이 ‘학습 중’ 상태에서 멈추거나, 노출이 거의 나오지 않거나, CPA와 ROAS가 오히려 악화되는 계정이 반복적으로 등장합니다.
내 캠페인은 왜 AI 자동입찰이 불안정할까?
현업 계정에서 자주 보이는 '잘못되는 패턴'을 정리하여
자동입찰이 잘 돌기 위해 필수적인 조건을 함께 점검해보겠습니다.
학습 조건에 미달한 계정
구글은 스마트 자동입찰이 충분히 학습하려면 일정 기간 동안 충분한 전환수를 확보해야 하며 통상적으로 캠페인당 수십 회의 전환이 권장된다고 안내합니다.
학습 기간 동안에는 입찰 전략이 다양한 입찰가를 테스트하고 경매 데이터를 수집하기 때문에 초기 성과가 불안정해 보이는 현상도 자연스럽게 발생합니다.
월 전환 10건도 나오지 않는 계정에서 바로 ‘목표 ROAS’나 ‘전환 가치 극대화’ 같은 전략을 적용하면
알고리즘이 학습할 만한 표본 자체가 부족해 최적화가 제대로 이뤄지지 않습니다.
또한 고가 · 고관여 상품처럼 전환 주기가 길고 데이터가 적은 업종에서
학습이 끝나기 전에 전략 · 예산 · 타겟을 계속 바꾸면 매번 학습이 초기화되어 성과가 수렴하지 못합니다.
데이터가 부족한 계정에서는 우선 전환 이벤트를 가입, 장바구니 등 상위 퍼널로 설정해 최소 전환수를 확보한 뒤
충분한 데이터가 쌓인 후 하위 퍼널로 옮기는 방식이 현실적일 수 있습니다.
또한 같은 업종과 유사 타겟을 묶어 캠페인을 통합해 전환 데이터를 한곳에 모아 주면
분산된 소량 데이터로 여러 캠페인을 학습시키는 것보다 훨씬 안정적인 학습이 가능합니다.
알고리즘이 움직일 공간이 없는 구조
일일 예산이 최근 전환당비용보다 낮게 설정된 캠페인은 알고리즘이 다양한 입찰가를 테스트할 여유가 없어
노출과 전환의 변동성이 커지거나 아예 경매에 적극적으로 참여하지 못하게 됩니다.
이 경우 자동입찰의 문제라기보다 기본적으로 전환 하나도 제대로 살 수 없는 예산으로 시스템을 운용하고 있는 셈이 됩니다.
구글은 학습 기간 동안 입찰 전략을 변경하는 경우 학습이 다시 시작될 수 있다고 명시하며
예산·입찰의 잦은 변경은 안정적인 성과 도출을 어렵게 만듭니다.
성과가 불안정해 보일수록 예산과 목표를 계속 건드리게 되는데 이럴 경우 알고리즘을 영원한 학습 단계에 가두는 역효과를 만들곤 합니다.
학습 기간에는 가능한 한 입찰 전략 유형, 목표 ROAS/CPA, 일일 예산의 큰 폭 변경을 피하고
소재 추가·제거나 세부 타겟 조정처럼 학습에 상대적으로 영향이 적은 부분부터 다루는 것이 안전합니다.
알고리즘이 학습할 수 없는 계정 설계
스마트 입찰은캠페인·광고그룹 단위로 전환 데이터를 모아 최적화합니다.
이 때 유사한 키워드·타겟을 지나치게 여러 캠페인으로 나누면 각 캠페인에 들어가는 데이터가 부족해 학습 효율이 떨어집니다.
또한 검색량이 매우 낮은 키워드나 지나치게 제한적인 타겟팅을 사용하면
자동입찰이 충분한 입찰 기회를 확보하지 못해 노출이 거의 나오지 않는 문제가 발생합니다.
이 경우 알고리즘이 못한다기보다 참여할 수 있는 경매 자체가 매우 적기 때문에 성과를 기대하기 어렵습니다.
때문에 자동입찰을 적극 활용하려면 유사 의도 · 유사 CPA의 키워드를 통합한 캠페인 구조가 더 유리한 경우가 많습니다.
또한 일부 캠페인은 상위 퍼널·브랜딩 목적, 다른 캠페인은 하위 퍼널·전환 목적 등 캠페인 별 역할을 명확히 나누어 최적화 목표를 혼동하지 않도록 하는 것이 좋습니다.
맡겨놓고 안 보는 운영 프로세스
자동입찰을 도입한 뒤 버전 설정 · 전환 품질 · 부정클릭 여부를 점검하지 않고 방치하면
시스템은 단순히 전환 숫자만 늘릴 뿐, 실제 비즈니스 성과와는 점점 괴리될 수 있습니다.
전환 검수 없이 방치된 계정은 스팸 리드, 의도 없는 가입, 자동화 트래픽 등에 최적화되는 패턴을 보이기도 합니다.
또한 페이지뷰나 체류시간처럼 비즈니스와 직접 연결되지 않는 이벤트를 전환으로 설정해
실제 매출과는 상관없는 행동에 예산이 쓰이는 경우가 발생하기도 합니다.
특히 리드 수집 캠페인에서는 스팸 · 무의미한 리드를 필터링하지 않으면
자동입찰이 오히려 저품질 리드를 더 많이 가져오는 방향으로 학습될 위험이 있습니다.
학습이 끝난 뒤에는 주간 단위로 CVR, CPA, ROAS, 유효전환율을 종합적으로 체크하며
목표 조정 · 소재 교체 · 타겟 확장 등 제한된 개입을 설계하는 것이 바람직합니다.
또한 정기적으로 전환 이벤트 정의와 태깅 상태를 검수해
시스템이 여전히 올바른 신호에 최적화되고 있는지 확인하는 프로세스를 가져가는 것이 필수입니다.
스마트 자동입찰이 잘 안 돌아간다고 느껴진다면 먼저 다음 질문에 답해 보는 것이 좋습니다.
- 이 캠페인은 최근 30일 기준, 자동입찰이 학습할 만큼의 전환수와 안정적인 전환 주기를 가지고 있는가?
- 일일 예산과 캠페인 구조는 전환 하나를 사기에도 충분한지, 그리고 지나치게 세분화되어 있지는 않은가?
- 타겟팅 · 키워드 설정은 경매에 충분히 참여할 수 있을 정도로 넓고 의도 기반으로 설계되어 있는가?
- 최근 2~4주 동안 학습을 방해할 정도로 잦은 설정 변경이나 전환 품질을 방치한 적은 없는가?
이 중 두 개 이상에서 문제가 발견된다면 AI 자동입찰의 한계라기 보다는
계정 설계와 운영 프로세스를 먼저 손봐야 한다는 신호일 가능성이 큽니다.
광고 모니터링과 점검을 직접 해보려 할수록 어디부터 해야 할지 막막함이 느껴지시거나
성과 데이터를 확인은 했지만 실제 수정하거나 데이터를 해석하는 데에 어려움을 겪고 계신다면
마케터 한슬기에게 문의해 주세요.
데이터를 기반으로 매 상황에 딱 맞는 솔루션을 적용하여
효율적인 광고 운영과 우상향 광고 성과를 보여드리겠습니다.
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AMPM글로벌 마케터 한슬기였습니다.
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