안녕하세요. AMPM글로벌 박사랑AE입니다.

오늘은 메타 광고의 머신러닝에 대해 알려드리려고 합니다.

머신러닝이 안정화 기준은

광고세트가 7일의 기간동안 최적화 이벤트 약 50개를 받으면 안정화가 되는데요.

'머신러닝 진행중', '머신러닝 제한됨', 활동중' 이렇게 3가지 상태에 따라서

광고세트를 수정할지 말지를 결정할 수 있습니다.

머신러닝이 중요한 이유는 잘 학습된 데이터는 누수되는 비용을 낮추고

좋은 광고 효율을 낼 수 있으며, 더 많은 매출과 순이익을 남겨 KPI에 달성할 수 있기 때문입니다.

실제로 머신러닝을 벗어난 광고 세트가 벗어나지 못한 광고 세트 대비해서 19% 낮은 CPA를 보인다고 합니다.

머신러닝의 기본 메커니즘은

광고 집행 시작(머신러닝 시작) > 이벤트 확인(학습기간) > 충분한 데이터 수집(머신러닝 완료) > 활동중으로 게재상태가 변경되어 최적화가 되는데요.

이때 이벤트 값이란, 인지도/트래픽/참여 등 저희가 캠페인 목표로

설정한 부분에 따라서 나간다고 보시면 됩니다.

만약 매출이라면, 구매전환수에 따라서 볼 수 있겠죠?

하지만 주의할 점도 있습니다.

1. 잦은 수정 > 머신러닝을 빠르게 벗어나기 위해서 수정은 금지

2. 한번에 많은 세트 > 게재가 저조해집니다

3. 낮은 예산 > 7일 이내 50개의 예산이 쌓이기 위한 충분한 예산이 있어야합니다.

4. 적은 타겟 > 타겟이 넓을 수록 머신러닝이 학습하기가 수월합니다.

해당 표는 머신러닝 과정을 정리한 표인데요.

활동중에서 제한된 머신러닝으로 갈 수는 없으나, 우리가 수정을 하게 되면

활동중인 상태가 다시 머신러닝을 겪게 되니 참고 바랍니다.

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