오늘은 많은 분들이 집행하고 계신 메타 광고에서 헷갈리기 쉬운 세팅 문제와
메타 적극 활용 팁에 대하여 설명해보겠습니다.

1)넓게 던지고 자동으로 좁힘

2)반응 패턴으로사람을 추적

3)행동 데이터가 많을수록 정확해짐

4)반복 학습형 알고리즘 – 구조를 자주 바꾸면 초기화

망하는 구조 ① : 캠페인 너무 많음

· 캠페인 5~10개

· 타겟별로 전부 분리

· 예산 다 쪼개짐

타겟별, 예산별로 다 나누어놓습니다. 그 결과 예산은 분산되어 투자 해야 할 곳에 투자하지 못하고, 

메타는 학습할 데이터가 부족해서 '학습 미달' 상태에 빠집니다. 

결국 전부 애매해지게 되는 것이죠.

살아남는 구조 ① : 캠페인 단순

·캠페인 1~2개

·타겟 넓게

·예산 집중

1~2개의 적은 개수로 캠페인을 시작하여 예산 집중을 시키고 머신 러닝을 빠르게 돌려 학습을 먼저 시키는걸 권장 드립니다.

망하는 구조 ② : 타겟 집착

· 관심사 10개씩 넣음

· 연령/성별 다 잘라냄

· “내 고객은 이럴 것 같아서요”

결과를 보지 않고 추리하여 타겟을 설정하는 행위는 너무 도박이죠!

최근 ASC(어드밴티지+ 쇼핑 캠페인)가 많은 선택을 받는 것 처럼 우선적으로 메타의 자동화 기능을 믿어보시길 바랍니다.

살아남는 구조 ② : 타겟은 넓게

· 타겟 최소화

· ASC / 넓은 타겟

망하는 구조 ③ : 소재 1~2개

· “이거 잘 만든 것 같은데요?”

· 소재 1~2개만 계속 집행

살아남는 구조 ③ : 소재 다변화

· 소재 3~5개 이상

· 반응 보며 정리 + 바리에이션

“초기에 소재는 많이 던져보고 그 안에서 위너 소재 발굴 (예산 적으면 추천 X)”

전환에서 자주 하시는 실수는 뭐가 있을까요? 바로 전한 이벤트 값 변경입니다.

"제품 판매가 목적이라 설정을 구매 최적화로 설정했는데 성과가 안 나와요"

-> 앞서 말씀 드렸듯, 메타는 '학습'이 필요한 매체입니다. 알고리즘을 학습할 재료. 즉, 모수라 불리는 선행된 데이터가 없으면 머신 러닝이 제대로 이루어 지지 않습니다.

이러한 경우엔 '결제 시작(InitiateCheckout)' 또는 '장바구니(Add toCart)'로 변경 하시길 바랍니다.

망하는 구조 ④ : 하루 성과 보고 판단

 ·오늘 안 나옴 → 끔

· 내일 다시 켬

· 구조 계속 흔들림

수정이 잦으면 머신러닝도 초기화될 뿐더러, 메타 구조 자체가 흔들림

살아남는 구조 ④ : 조급해하지 않음

· 최소 2~3일 관찰

· CPA보다 흐름

· 구조 유지