광고 예산은 그대로인데 전환은 줄고 있다면,

광고 세트를 더 만들어야 할까요? 아니면 오히려 줄여야 할까요?

퍼포먼스 마케터라면 누구나 맞닥뜨리는 이 질문에 대한 명확한 해답을 찾아봅니다.

1. 다양한 소재는 알고리즘 최적화에 유리하다

광고 플랫폼은 다변화를 선호합니다. 특히 메타와 구글은 자동화된 조합 테스트를 통해 가장 전환율이 높은 조합을 선택하는 구조를 갖추고 있습니다. 광고주가 더 많은 이미지, 텍스트, 헤드라인을 제공할수록 알고리즘은 실험 가능한 조합이 많아지고, 고성능 조합을 더 빨리 찾아냅니다. 예를 들어 같은 캠페인 내에서 이미지 3장, 문구 3개를 넣는 것보다 이미지 10장과 문구 10개를 제공하면, 성과가 빠르게 수렴되는 경향이 있습니다. 결국 소재의 다양성은 '빠른 학습과 최적화'라는 실질적인 이점을 제공합니다.

2. 광고 세트 수는 예산과 비례해야 한다

문제는 이 다양성을 잘못 해석하면 ‘세트를 더 많이 만들자’는 방향으로 흐르기 쉽다는 점입니다. 하지만 세트를 늘리면 예산도 나뉘어집니다. 하루 10만 원의 예산을 2개 세트에 분배하면 각 5만 원이지만, 5개 세트로 나누면 하나당 2만 원이 채 되지 않습니다. 이 수준의 예산으로는 플랫폼이 학습하기조차 어렵고, 오히려 비효율적인 결과를 초래할 수 있습니다. 세트는 많을수록 좋은 게 아니라, 예산이 충분히 커버할 수 있는 수준에서만 늘려야 합니다.

3. 내부 조합 구성이 핵심이다

광고 세트 개수보다 중요한 건 세트 내부의 구성입니다. 문구가 2~3개뿐인 세트 10개보다는, 문구 10개와 이미지 10개로 구성된 세트 1개가 플랫폼 입장에서는 훨씬 실험하기 좋습니다. 이 조합이 많을수록 자동화 시스템은 더 빠르게 학습하고, 전환 가능성이 높은 구조를 구성해 냅니다. 단순 수량이 아니라 '구성의 풍부함'이 더 중요한 판단 기준이 됩니다.

4. 의미 없는 테스트는 되려 성과를 깎는다

일부 마케터는 테스트 명목으로 세트를 다량 구성하지만, 실제로 차이가 거의 없는 세트를 여러 개 구성하는 건 학습만 방해하는 결과를 만듭니다. 예를 들어 문구가 1~2단어만 다른 세트를 5개 만들었다면 플랫폼 입장에서는 학습을 중복해서 반복해야 합니다. 이는 결과적으로 성과를 분산시키고, 학습 속도도 늦추며, 전체 퍼포먼스를 오히려 떨어뜨리는 결과를 낳습니다.

5. 전략적 세트 구성 가이드라인

실무에서 추천되는 전략은 다음과 같습니다. 예산 대비 세트 수는 3~5개 내외로 유지하되, 각 세트 내부에는 최소 5개 이상의 이미지와 5개 이상의 문구 조합을 구성합니다. 테스트 목적이 분명하지 않은 세트는 과감히 정리하고, 소재 교체 시기는 월 1회 이상 주기적으로 점검해 반복 노출에 따른 성과 저하를 방지합니다. 결국 중요한 건 세트 수가 아니라, 학습 가능한 구조를 어떻게 설계했느냐입니다.

광고 효율을 높이려면, ‘많이 만드는 것’이 아니라 ‘잘 만드는 것’이 필요합니다.

광고 세트가 많을수록 좋아 보이지만, 실제 효율은 내부 조합 구성과 예산 분배에 의해 결정됩니다.

자동화 플랫폼이 선호하는 구조를 설계하는 것이야말로 진짜 퍼포먼스 마케터의 일입니다. 광고 세트를 만드는 수고보다,

성과를 설계하는 전략이 더 우선이어야 합니다.

궁금한 점이 있으시거나, 업종에 맞는 맞춤 전략이 필요하다면