광고 단가(CPA)를 30% 낮춘 머신러닝 활용법

이번에 광고 운영 방식을 수동에서 머신러닝 기반으로 바꿔보면서 체감한 성과를 공유합니다

 결론부터 말씀드리면, 동일한 예산으로 훨씬 더 많은 고객을 효율적으로 데려올 수 있게 되었습니다.

무엇을 바꿨나요?

1. 타겟팅의 기준을 바꿨습니다
예전에는 "30대 여성"처럼 우리가 정한 타겟에게만 광고를 보여줬다면

 지금은 우리 제품에 실제 반응할 만한 '행동'을 하는 사람을 머신러닝이 실시간으로 찾아갑니다. 

상세페이지를 꼼꼼히 읽거나 장바구니에 담는 유저들의 특징을 알고리즘이 스스로 학습해서 찾아내니 전환 확률이 훨씬 높아졌습니다.

2. 입찰 전쟁은 기계에 맡겼습니다

매번 바뀌는 광고 입찰가를 마케터가 일일이 조정하는 건 한계가 있었습니다. 

이걸 머신러닝에 맡겼더니, 비싼 구간은 피하고 효율이 나오는 틈새 시간대를 기가 막히게 찾아내 입찰 단가를 낮췄습니다.

3. 안 되는 소재는 바로 걸러냈습니다
성과가 안 나오는 소재에 예산이 낭비되는 게 늘 고민이었는데 머신러닝이 유저 반응을 보고 가망 없는 소재는 알아서 노출을 줄여줬습니다. 

덕분에 살아남은 고효율 소재에만 예산을 집중할 수 있었습니다.

성과 요약 (기존 대비)

• 획득 비용(CPA): 1만 원대 → 7천 원대로 약 30% 절감

• 유입 효율: 같은 돈으로 예전보다 40% 더 많은 고객 확보

• 업무 변화: 단순 반복 업무는 줄고, 더 매력적인 메시지를 기획하는 데 시간을 쓸 수 있게 됐습니다