AIO가 제대로 학습되었는지 확인하는 5가지 신호
자동화 캠페인의 ‘진짜 안정화 시점’을 판단하는 기준
AIO(자동화 캠페인, AI Optimization)는 일정 기간이 지나면 스스로 성과를 개선하는 구조를 갖는다. 하지만 많은 실무자들이 겪는 문제는 “언제 학습이 완료되었는지” 판단하지 못한다는 점이다. 단순히 전환이 발생한다고 해서 학습이 완료된 것은 아니다. 진짜 학습이 완료된 상태는 ‘성과가 발생하는 구조 자체가 안정화된 상태’를 의미한다.
다음 5가지 신호는 AIO가 제대로 학습되었는지 판단할 수 있는 가장 명확한 기준이다.
1. 전환 단가(CPA)가 ‘점진적으로 하락’하고 안정된다
AIO가 제대로 학습되지 않은 상태에서는 CPA가 크게 요동친다.
예시:
1주차 CPA: 120,000원
2주차 CPA: 80,000원
3주차 CPA: 150,000원
4주차 CPA: 90,000원
이 상태는 아직 학습 중이다.
반면 학습이 완료되면 다음과 같은 패턴이 나타난다:
5주차 CPA: 62,000원
6주차 CPA: 58,000원
7주차 CPA: 60,000원
8주차 CPA: 57,000원
핵심 특징은 다음 두 가지다:
급격한 변동이 사라진다
평균값 주변에서 안정적으로 유지된다
이는 AI가 “어떤 사용자에게 노출해야 전환이 발생하는지”를 이해했다는 의미다.
2. 전환 수가 예측 가능한 수준으로 유지된다
학습 전 AIO는 전환 발생이 불규칙하다.
예:
월요일: 1건
화요일: 9건
수요일: 0건
목요일: 6건
학습 후에는 다음과 같이 안정된다:
월요일: 5건
화요일: 6건
수요일: 5건
목요일: 7건
이는 시스템이 더 이상 무작위 탐색을 하지 않고, 검증된 전환 가능 사용자에게 집중하기 시작했음을 의미한다.
특히 Google와 Meta Platforms의 자동화 캠페인은 학습 완료 후 전환 패턴의 변동성이 크게 감소하는 특징을 보인다.
3. 특정 시간, 디바이스, 사용자군에서 성과 집중이 나타난다
학습이 완료된 AIO는 “성과가 발생하는 조건”을 명확히 구분하기 시작한다.
예:
모바일 전환 비중 증가
특정 시간대 전환 집중 (예: 20:00~24:00)
특정 연령대 전환 집중
특정 지역 전환 집중
이는 AI가 다음을 학습했기 때문이다:
“어떤 조건에서 전환 확률이 높은가”
학습 전에는 전체 트래픽에 무작위로 노출되지만, 학습 후에는 고확률 사용자에게 집중한다.
4. 예산을 늘려도 CPA가 크게 악화되지 않는다
학습이 완료되지 않은 상태에서 예산을 늘리면 CPA가 급격히 상승한다.
예:
일 예산 5만원 → CPA 60,000원
일 예산 10만원 → CPA 110,000원
이는 AI가 아직 확장 가능한 타겟을 충분히 이해하지 못했기 때문이다.
반면 학습이 완료되면:
일 예산 5만원 → CPA 60,000원
일 예산 10만원 → CPA 63,000원
일 예산 20만원 → CPA 65,000원
즉, 확장이 가능해진다.
이 상태가 진짜 “스케일 가능한 상태”다.
5. 검색광고 없이도 일정 수준의 전환이 유지된다
학습이 완료된 AIO는 자체적으로 전환 가능 사용자를 식별할 수 있다.
초기에는 검색광고 기반 데이터에 의존하지만, 학습이 완료되면 다음이 가능해진다:
검색광고 비중 감소
AIO 단독으로 전환 유지
신규 전환 사용자 지속 유입
이는 AI가 다음을 이해했다는 의미다:
전환 사용자 행동 패턴
유사 사용자 특성
전환 가능성 높은 신호 조합
즉, AIO가 독립적인 acquisition 채널로 작동하기 시작한 상태다.
실무 체크리스트
다음 5가지 중 4가지 이상 충족하면 학습 완료 상태다:
CPA가 안정적으로 유지된다
전환 수가 예측 가능한 수준이다
특정 사용자군에서 성과 집중이 나타난다
예산 확장 시 CPA가 크게 악화되지 않는다
검색광고 의존도가 점진적으로 감소한다
중요한 결론: 학습 완료의 본질은 ‘예측 가능성’이다
많은 실무자들이 착각하는 부분은 전환 발생 여부 자체에 집중하는 것이다.
하지만 진짜 기준은 다음이다:
전환이 발생하는가 (X)
전환이 예측 가능하게 발생하는가 (O)
예측 가능성이 생긴 순간, AIO는 학습이 완료된 상태다.
이 상태가 되면 다음 단계가 가능해진다:
예산 확장
검색광고 축소
CPA 최적화
매출 스케일링
댓글
0