안녕하세요 !

ampm 글로벌 이혜진ae 입니다. 

오늘은 메타 광고에서 캠페인 구조를 단순화 해야 하는 이유에 대해 

알아보려고 합니다!

메타 광고를 운영하다 보면 많은 광고주가 구조를 복잡하게 설계하는 경향이 있습니다.
캠페인 여러 개, 세트 여러 개, 세부 타겟 여러 개, 입찰 전략도 각각 다르게 운영하는 방식입니다.
겉으로 보기에는 정교해 보이지만 실제 성과는 그 반대가 나오는 경우가 많습니다.
최근 메타 알고리즘의 방향성과 시스템 디자인을 고려하면 

구조는 복잡할수록 성과는 쉽게 떨어지고, 구조는 단순할수록 효율이 올라가는 패턴이 더 강하게 나타나고 있습니다.

그 이유는 크게 네 가지입니다.

1. 알고리즘은 더 큰 학습 데이터를 선호합니다

메타는 머신러닝 기반 학습 시스템이기 때문에 전환 데이터를 빠르고 많이 확보할수록 효율이 안정적으로 형성됩니다.
하지만 캠페인 구조가 복잡해지면 전환이 여러 세트로 분산되기 때문에 학습 속도가 느려지고 성과 수렴이 늦어집니다.

구조 단순화의 핵심은 전환이 한 곳으로 모이게 만들어 학습 밀도를 높이는 것입니다.
이 방식이 CPA 안정화 속도를 빠르게 만들고 예산 대비 효율을 끌어올리는 역할을 합니다.

2. 타겟팅을 세분화할수록 오히려 도달이 제한됩니다

예전에는 타겟 세분화가 성과 향상에 도움이 되는 구조였지만 지금은 반대입니다.
타겟을 좁히면 확률적으로 전환은 더 높을 수 있지만 알고리즘이 탐색할 수 있는 풀 자체가 작아지기 때문에 CPM·CPC가 상승하는 경향이 나타납니다.
메타 알고리즘은 타겟팅보다 시그널 기반 매칭을 우선하기 때문에 넓은 타겟에서 더 좋은 결과가 나오는 구조입니다.

즉, 운영자가 타겟을 정교하게 묶는 것보다 시스템에 탐색 폭을 열어주는 것이 더 생산적입니다.

3. 예산 분산은 곧 전환 밀도 분산입니다

캠페인을 여러 개로 나누면 예산도 분산됩니다.
예산이 분산되면 전환 데이터도 분산됩니다.
데이터가 분산되면 학습량이 부족해지고 알고리즘이 전환 패턴을 파악하는 시간이 더 길어집니다.
그 결과 최적화가 늦어지고 ROAS와 CPA가 불안정해집니다.

단순화는 결국 예산 to 전환의 효율적인 밀도 확보 전략입니다.

4. 자동화 영역이 커지는 시대에 구조는 더 미니멀해져야 합니다

메타는 지난 몇 년간 자동화 기능을 강화해 왔습니다.

-Advantage+
-CBO
-Broad Targeting
-자동 입찰
-자동 소재 테스트

이 기능들은 공통적으로 운영자의 개입을 줄이고 알고리즘이 알아서 최적화하도록 설계되어 있습니다.
따라서 구조를 복잡하게 설계할수록 자동화 기능의 효율이 반감되며 이중 충돌이 발생합니다.

반대로 구조를 단순하게 설계하면 자동화의 장점이 더 강하게 드러납니다.

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결론: 구조 단순화는 머신러닝 시대의 최적화 전략입니다

메타 광고는 사람이 촘촘하게 설계할수록 좋은 결과가 나오던 시절이 있었습니다.
하지만 지금은 반대입니다. 구조가 단순할수록

✔ 학습 밀도가 올라가고
✔ 예산 효율이 개선되고
✔ CPM/CPC 압박이 줄어들고
✔ CPA는 안정화되고
✔ ROAS는 빠르게 회복됩니다

즉, 단순화는 게으른 운영 방식이 아니라 머신러닝 기반 광고 시스템을 이해한 운영 방식입니다.

위의 내용에 추가적인 문의 사항이 있으시다면 
언제든지 상담 문의 남겨주세요 ! 

감사합니다 : )