신규 광고주도 ACROSS ADN AI 타겟팅으로 성과 낼 수 있을까?

허준아 마케터

2026-07-15

MARKETING INSIGHT

전환 데이터가 없어서 AI 광고는 아직 이르다?

그 생각은 "절반만" 맞는 말입니다.

ACROSS ADN은 자체 캠페인 데이터가 부족한 신규 광고주를 위한 독보적인 DMP 보완 구조를 설계해 두었습니다.

데이터가 없어도 시작할 수 있는 최적화의 비밀을 공개합니다.

AI 타겟팅 광고, 데이터가 없으면 정말 못 쓸까요?

퍼포먼스 마케팅을 이제 막 시작하는 광고주분들이 가장 많이 던지는 질문이 있습니다.

“우리는 아직 전환 데이터가 별로 없는데, AI 최적화가 의미가 있을까요?”

실제로 마케팅 업계에서는 이를 ‘콜드스타트(Cold Start)’ 문제라고 부릅니다. AI가 스스로 학습하고 고도화될 행동 데이터 자체가 부족하여,

광고 집행 초기 단계에서 최적화 속도가 더뎌지는 현상입니다.

하지만 "데이터가 없으니 AI를 못 쓴다"가 완벽한 정답은 아닙니다.

진짜 핵심은 "어떤 데이터로 초기 최적화의 시작 지점을 스마트하게 보완하느냐"에 달려 있습니다.

✅ ACROSS ADN의 콜드스타트 보완 구조

ADN은 광고주가 겪는 콜드스타트 문제를 해결하기 위해 자체 캠페인 데이터와 외부 DMP 데이터를 유기적으로 엮어낸 이중 구조를 작동시킵니다.

1단계 | 자체 행동 데이터 학습

유저의 방문 시점, 방문 횟수, 페이지별 체류시간, 장바구니 담기 여부 등 세밀한 유저 행동을 실시간으로 계산합니다. 이를 통해 전환 가능성이 높은 오디언스를 '코어'와 '확장' 단계로 치밀하게 세분화합니다.

2단계 | DMP 데이터로 초기 공백 보완

SKT, 롯데, KB, NHN 등 국내 최대 규모를 자랑하는 대형 DMP 데이터 얼라이언스와 연동되어 있습니다. 자체 전환 데이터가 채 쌓이지 않은 신규 광고주도 검색·쇼핑·결제 이력 기반의 정교한 타겟 세그먼트를 즉시 활용할 수 있습니다.

즉, 자사 데이터가 0에 가까운 비즈니스 시작 단계라 하더라도 걱정하실 필요 없습니다.

외부 대형 DMP 데이터를 활용해 1차 타겟팅 정확도를 단단하게 확보한 뒤,

실시간으로 유입되는 자체 캠페인 데이터를 축적하며 AI가 점진적으로 고도화되는 영리한 최적화 구조를 완성합니다.

⏱️ AI 광고, 학습 기간은 얼마나 봐야 할까요?

모든 AI 기반의 광고 솔루션은 캠페인 초기 단계에서 시스템이 가장 적합한 오디언스와 최적의 매체 지면을 탐색하는

'학습 기간'을 필수적으로 거치게 됩니다.

이 시기에는 미세한 성과 변동에 흔들려 예산, 타겟팅 범위, 입찰 전략 등을 자주 바꾸지 않는 것이 매우 중요합니다.

설정값을 자주 수정하면 AI 알고리즘의 학습 상태가 다시 초기화되어 효율 상승이 지연되기 때문입니다.

ADN 또한 정교하게 정제되는 자체 캠페인 데이터를 학습의 뼈대로 삼는 구조이므로,

광고 집행 후 최소 2~4주는 주요 지표를 조급하게 변경하지 않고 일관되게 지켜보는 것을 강력하게 권장합니다.

💡 신규 광고주를 위한 실무 치트키 3가지

1. KPI의 단계적 확장

초기 단계부터 좁은 의미의 '전환(코어)'만을 고집하기보다는, '전환(확장)' 또는 '유입' 위주의 KPI로 시작하여 데이터가 수집되는 속도 자체를 의도적으로 높여 주는 것이 현명합니다.

2. 맞춤형 DMP 타겟 선별

ADN이 연동해 제공하는 방대한 DMP 데이터 중, 현재 비즈니스 업종과 완벽하게 매칭되는 핵심 세그먼트(예: 유사 쇼핑 관심사군, 관련 카테고리 결제 이력 등)를 우선 선택하여 초기 머신러닝의 시행착오를 대폭 줄이세요.

3. 세팅 고정 및 장기 모니터링

학습이 진행되는 동안에는 입찰 방식이나 예산 변동 등 세팅 값의 개입을 최소화하세요. 최소 2~4주는 연속성 있게 데이터를 축적해야만 해당 매체의 실제 성과 가치를 올바르게 판별해 낼 수 있습니다.

관련해서 궁금한 점이 있거나 비즈니스에 최적화된 캠페인 설계를 조언받고 싶다면, 허준아 AE에게 상담을 요청해 주세요. 성심성의껏 안내해 드리겠습니다.

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