여러분안녕하세요.AMPM글로벌김지수마케터입니다.

메타 광고를 활용하면 필수적으로 알아야 되는 머신러닝! 세팅을 하다보면 

"머신러닝 중이라는데, 대체 언제까지 기다려야 하나요?"라는 질문을 많이 받게 됩니다.

오늘은 메타 광고의 핵심인 '머신러닝'이 정확히 어떤 로직으로 돌아가는지, 그리고 우리가 어떻게 AI를 활용해야 할지에 대해 알아보겠습니다.

머신러닝은 '최적의 궁합'을 찾아가는 과정

메타의 머신러닝은 단순히 광고를 노출하는 게 아닙니다.

수많은 유저 데이터를 분석해 [어떤 사람이 / 어떤 시간대에 / 어떤 기기로 / 어떤 소재를 볼 때]가장 반응이 좋을지 수만 가지 경우의 수를 계산하는 과정이죠.

- 종료 시점: 메타 기준, 7일 이내에 50건의 전환(구매, 장바구니 등)이 발생했을 때 학습이 완료되었다고 봅니다. 일정 수치를 달성하지 못하면 '제한됨'이라고 뜨게 되는데요.

* 제한된 머신러닝: 50건을 채우지 못해 '제한됨'이 뜨더라도 너무 걱정하지 마세요. 

쇼핑몰 컨디션이나 시즌에 따라 그 상태에서도 충분히 좋은 성과가 나올 수 있습니다. 중요한 건 '숫자'보다 '흐름'입니다.

우리가 무심코 저지르는 '머신러닝 방해 요소' 7가지

AI가 열심히 학습중인데, 중단하게 되면 학습은 초기화됩니다. 그렇기 때문에 미리 알고 예방 하는 게 좋겠죠?

1. 잦은 광고 수정: 타겟이나 노출 위치를 자꾸 바꾸면 학습은 다시 '0'부터 시작됩니다. 최소 7일은 지켜봐 주세요.
2. 안 좋은 소재를 바로 교체: 소재가 맘에 안 든다고 수정하기보다, 처음부터 7개 정도의 다양한 소재를 세팅해 AI가 직접 고르게 하는 게 훨씬 영리한 방법입니다.
3. 예산의 과도한 분산: 광고 세트 수가 너무 많으면 예산이 쪼개져 학습량이 부족해집니다. 비슷한 소재는 세트를 합쳐주는 결단이 필요합니다.
4. 성급한 광고 오프(OFF): 성과가 안 나온다고 며칠 만에 꺼버리면 그동안 쓴 돈은 그냥 날리는 꼴이 됩니다.
5. 객단가 대비 너무 적은 예산: 10만 원짜리 코트를 파는데 하루 예산 1만 원으로는 AI가 학습할 데이터(구매자)를 찾기 힘듭니다.
6. 갑작스러운 예산 증감: 예산을 늘리거나 줄일 땐 20% 이내로 조금씩 조정해야 머신러닝이 놀라지 않습니다.
7. 너무 좁은 타겟팅: "25-34 여성, 강남 거주"식으로 너무 좁게 잡으면 AI가 학습할 표본이 부족해집니다. 초반엔 타겟을 넓게 열어주세요.

"AI에게 길을 열어주세요"

결국 머신러닝을 잘 활용하는 비결은 '여유'와 '설계'에 있습니다.

- 광고비는 여유롭게, 타겟은 넓게:AI가 마음껏 뛰어놀 수 있는 운동장을 만들어주세요.

- 수정은 최소화:성과가 확실히 오를 거라는 근거가 없다면 지켜보는 것도 실력입니다.

소중하게 확보한 데이터를 메타 머신러닝이 가장 잘 소화할 수 있게 판을 짜주는 것. 그게 제가 대표님들의 소중한 광고비를 아끼고 매출을 만드는 방식입니다.

머신러닝이 알아서 다 해줄 것 같지만, 그 학습이 올바른 방향으로 가도록 가이드라인을 잡는 것은 결국 사람(마케터)의 역할입니다. 

우리 브랜드의 광고 엔진이 제대로 돌아갈 수 있도록, 예산을 더 효율적으로 사용하면서도 더 빠른 결과를 얻을 수 있도록 도와드리겠습니다 .