META 광고를 집행하다 보면 

“이번에는 논타겟으로 해야 할까?” 

“아직은 관심사 타겟이 맞는 걸까?” 이런 고민, 한 번쯤은 꼭 해보셨을 거예요. 

 이번 글에서는 어떤 상황에서 META 논타겟이 실제로 성과를 내는지, 

제가 여러 캠페인을 운영하며 직접 느낀 인사이트를 정리해보려고 합니다. 

 META 광고에서 말하는 논타겟이란, 

 연령·성별 정도만 설정하고 타겟 탐색을 META 알고리즘에 맡기는 방식을 의미합니다.

 논타겟이 유리해지는 이유는 간단합니다. 

 META 광고는 누가 클릭했는지보다 누가 전환했는지를 기준으로 학습하는 시스템이기 때문인데요, 

이말은 즉, 전환 데이터가 충분하다면 사람이 타겟을 일일이 좁히지 않아도 

META가 알아서 “전환할 가능성이 높은 사람”을 찾아준다는 뜻입니다. 

 그렇다면 어떤 조건에서 논타겟이 유리할지 크게 3가지로 말씀드려보겠습니다 

META 광고에서 픽셀은 거의 필수라고 보셔도 됩니다. 

 픽셀은 쉽게 말해 광고를 보고 들어온 사용자가 

소비자의 행동을 추적해주는 도구인데요 

이러한 전환 데이터가 많이 쌓일수록 META는 

어떤 연령대가 실제로 전환했는지, 

어떤 행동 패턴의 유저가 구매까지 가는지, 

어떤 광고에 반응한 사람들이 돈을 쓰는지 자연스럽게 알게 됩니다.

따라서 계정내에 전환데이터가 충분히 쌓여있는 상황이라면,

논타겟으로 광고를 돌리더라도 과거 전환자와 비슷한 행동을 하는 사람들에게 자동으로 광고를 보여주게 되는거죠. 

그래서 타겟을 굳이 좁히지 않아도 전환 가능성이 높은 유저를 잘 찾아내게 됩니다. 

 반대로, 전환 데이터가 거의 없는 계정에서 논타겟을 쓰면 META가 참고할 ‘기준’이 없기 때문에 효율이 떨어질 수밖에 없겠죠? 

 ※ 참고로 META는 일주일기준, 세트당 전환 50건 이상이 나와야 머신러닝이 안정적으로 학습된다고 보고 있습니다. 

 META 머신러닝의 정확도는 어떤 전환 이벤트를 쓰느냐에 따라 크게 달라집니다. 

 [클릭, 조회] 이런 앞단 이벤트는, 소비자가 조금만 관심 있어도 쉽게 전환이 발생합니다. 

 그래서 해당 이벤트를 전환값으로 쓰면, META는 “반응 잘하는 사람”을 찾게 되지, “실제로 돈을 쓰는 사람”을 찾기는 어렵습니다.

 반면에 [결제시작, 구매]와 같은 하위 퍼널 이벤트는, 명확한 구매 의지가 있는 사람만 발생시킵니다. 

 이걸 전환값으로 설정하면, META는 단순 반응이 아니라 ‘돈을 쓰는 사람들의 공통 행동 패턴’을 학습하게 되기때문에 

 하위 퍼널로 전환 값을 잡아야지만 논타겟에서도 훨씬 정확하게 타겟을 찾아가기 시작하게되죠 

 논타겟의 가장 큰 특징은 초반에 학습하는 비용이 필요하다는 점입니다. 

 그 이유는 처음엔 다양한 유저에게 넓게 노출 한 뒤, 반응과 전환 데이터를 수집하고, 전환 가능성 높은 패턴으로 점점 압축하는 과정을 거치기 때문인데요

 이때 예산이 너무 적으면, 학습이 충분히 쌓이기 전에 광고가 멈추고, 최적화가 되기 전에 성과가 흔들리게 됩니다. 

그래서 논타겟으로 집행시에는 일예산 최소 5~10만 원 이상은 되어야 제대로 학습할 수 있게됩니다. 

자, 오늘은 논타겟이 유리한 조건에 대해 설명을 드렸는데요 

정리해보면 논타겟이 강한 이유는 “타겟을 안 잡아서”가 아니라, 

이미 META가 계정 데이터를 통해 ‘누가 전환할 사람인지’ 충분히 학습한 상태일때 효율적이라는 점입니다. 

전환 데이터가 쌓여 있고, 전환값이 명확하며, 예산이 뒷받침된다면 논타겟은 가장 효율적으로 확장할 수 있는 선택지가 되죠 

혹시 논타겟을 썼는데 성과가 계속 불안정하거나, 현재 우리 계정이 논타겟 단계가 맞는지 판단이 잘 안서신다면 편하게 문의 주세요! 

지금 계정 상황 기준으로 논타겟이 맞는지, 

관심사가 맞는지 현실적인 기준으로 말씀드리겠습니다 

감사합니다 :)

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