안녕하세요

광고퍼포먼스 4팀 홍승택입니다.

우리가 메타광고를 진행하는 가장 큰 이유는 바로 이 똘똘한 타겟팅 때문일거라 생각합니다.

광고 세팅 시 픽셀에 기반한 타겟팅을 하긴 하는데 이 타겟이 정확히 어떻게 돌아가고 언제 쓰이는지를 알면 더 효율적인 광고 세팅이 가능할텐데요.

오늘은 이 메타 타겟에 대해서 좀 알아볼까 합니다.

메타에서 효율적인 광고를 집행하려면 아무래도 내 상품 및 광고에 적합한 타겟을 찾는 A/B 테스트를 지속적으로 하는데요

타겟의 중요도 및 활용 범위는 이렇게 정의할 수 있겠습니다.

전략A : 업종, 상품, 예산 등 상황에 따라 내 광고에 맞는 타겟 전략

전략B : 광고비 볼륨이 높아졌을 경우 타겟 중첩을 최대한 줄일 수 있는 타겟 전략

전략C : 기존 타겟에서 더 많은 고객에게 도달 범위를 넓힐 수 있는 타겟 전략

전략D : 이탈되는 고객을 다시 잡기 위해 의도적으로 반복 노출하여, 빈도수를 올리는 전략

즉, 전략, 상황, 예산, 상품 등 여러 가지 요인들을 도출 및 분석을 통해 내한테 맞는 타겟을 알아서 매칭하고 광고 효율을 높이는 부분이 가장 핵심입니다!

보통 타겟의 종류는

- 논타겟(일반)

- 관심사타겟(상세타게팅)

- 맞춤타겟

- 유사타겟

크게 4가지로 나뉩니다.

※ 타겟별 세부 내용

1. 논타겟 

위치/연령/성별/언어만 설정하여 광고하는 방식인데 메타 머신러닝을 토대로 타겟을 최적화 하는 형태입니다.

메타의 경우 머신러닝이라는 기술로 AI가 광고 및 픽셀 기반으로 데이터를 학습하면서 자동으로 타겟을 잡아주기 때문에 성과 높은 고객들에게 노출이 되도록 도와줍니다. 

보통 일반적으로 타겟이 '없어서' 메타를 이용하는 모~든 사람들에게 쓸데없이 노출이 된다고 생각하시는 분들이 많은데 전혀 그렇지 않습니다.

개인적으로 가장 추천하는 방식이고 여성/남성 특정 제품의 성격이 강한 경우 성별 부분만 조정해주고 연령 정도만 설정해주시면 됩니다!

타겟 도달 범위가 4가지 유형 중 가장 넓기 때문에 사실상 CPM단가가 상당히 저렴합니다.

머신러닝이 계속 정교화되고 이씩 때문에 논타겟으로 돌리는 방향을 메타에서도 강하게 권장하고 있습니다!

2. 관심사(상세 타게팅) 

위치/연령/성별/언어 설정 후 추가적으로 상세 타게팅까지 설정할 수 있습니다.

상세 타게팅은 인구 통계학적 특성, 관심사, 행동 3가지로 나뉘게됩니다.

인구 통계학적 특성 - 학력, 재무, 직장, 결혼/연애 상태

관심사 - 비즈니스, 쇼핑, 뷰티, 헬스, 푸드, 여행 등

행동 - 구매 행동, 디지털 활동, 모바일 기기 사용자 등

페이스북, 인스타그램을 사용하는 유저들의 프로필, 로그인 이력, 게시물 좋아요, 댓글, 공유 및 스폰서 광고를 클릭한 데이터를 분석하여 고객별로 반응하는 특정 카테고리를 메타 자체에서 그룹 분류 및 저장이 된다.

> 제품이 B2B, 고관여, 이벤트, 교육, 휴대폰 관련 제품 등 특수성 있는 경우가 아니라면 으지간해서는 상세타게팅은 안하시는걸 추천드립니다.

3. 맞춤타겟 

픽셀 기반으로 실제로 유저들이 행동을 취한 데이터를 활용하는 형태입니다.

예를 들어 메타 페이지 또는 인스타그램 페이지 방문, 좋아요, 공유 등 매체에서 활동하는 데이터 + 쇼핑몰 방문, 상세페이지 조회, 장바구니, 주문서 작성, 구매, 회원가입 등 데이터를 추출하여 타겟을 설정하게 됩니다!

내 소스 (픽셀 기반)

> 웹사이트 주로 사용

메타 소스

인스타, 페이스북 페이지에서 주로 사용

> 소재 반응(게시물 좋아요, 댓글, 조회 등) 프로필 팔로워 및 반응

실 타겟 추출 화면

맞춤 타겟 주 활용범위는 사이트에 들어왔던 고객 중 구매하지 않는 타겟을 추출하여 

웹사이트 유입 180일 / 구매 30일 제외 형태의 타겟조합이 가장 많이 사용됩니다.

이탈된 고객에게 광고를 노출시키는 말로만 듣던 리타겟팅 전략이라고 생각해주시면 됩니다!

4. 유사타겟 

마찬가지로 픽셀 기반인 맞춤 타겟을 분석하여 해당 모수와 가장 유사한 행동을 했던 고객을 추출해서 타겟을 잡는 형태입니다.

대표적으로 기간은 1~180일까지 설정 가능하며 유사도 범위는 1~10%까지 설정 가능합니다.

비율이 높아질수록 더 크고 광범위한 타겟이 설정 가능합니다!

그냥 막 만들 수 있는건 아니고 몇 가지 추가 정보가 있는데

1. 유사타겟을 위해서는 먼저 맞춤 타겟 소스가 필요합니다

2. 맞춤 타겟 100명 이상의 데이터가 필요합니다.

3. 맞춤 타겟 사람들은 유사타겟에서 제외됩니다.

4. 1%가 맞춤 타겟과 가장 유사한 타겟입니다.

보통은 구매 맞춤타겟을 활용하여 유사 1%~3% 범위로 주로 사용하긴 하는데

현재는 논타겟이 평균적으로 성과가 더 좋아서 썩 그렇게 권장하지는 않습니다!