✅ 타겟팅은 좁을수록 좋다고 생각하기 쉽습니다.

예산이 한정돼 있으면
20대 여성, 서울 거주, 최근 3개월 내 온라인 구매 경험, 1인 가구처럼
조건을 세분화해 꼭 필요한 사람에게만 보여주고 싶어집니다.

하지만 실제 광고 운영에서는
이렇게 타겟을 너무 좁히는 것이
오히려 효율을 떨어뜨리는 경우가 많습니다.

✅ 광고 플랫폼은 넓은 풀에서 학습합니다.

메타, 구글, 네이버 GFA 등 대부분의 플랫폼은
넓은 오디언스 안에서 반응 데이터를 수집하고
그 데이터를 기반으로 전환 가능성이 높은 사람을 찾아냅니다.

이 과정에서 학습 데이터가 충분히 확보돼야
알고리즘이 제대로 일할 수 있습니다.

타겟을 지나치게 좁히면
도달 자체가 줄고 데이터도 부족해져
단가는 올라가고 전환율은 떨어질 수 있습니다.

✅ 효율적인 타겟 설계 방법입니다.

조건은 2~3개 이하로 제한하는 것이 좋습니다.

관심사나 행동 기반 타겟을 적극적으로 활용하세요.

리타겟팅 단계에서만 범위를 좁히고
초기 단계에서는 학습이 원활하게 진행될 수 있도록
풀을 충분히 열어두는 게 안전합니다.

지역, 성별, 연령 제한은
정말 필요한 경우가 아니라면 피하는 편이 좋습니다.

✅ 정밀 타겟팅이 유효한 순간도 있습니다.

이미 전환 데이터가 충분히 쌓였거나
CRM과 구매 이력 기반 맞춤타겟이 확보된 경우입니다.

이럴 때는 타겟을 좁혀도 효율이 잘 나올 수 있습니다.

하지만 초기 단계에서 이렇게 세팅하면
매체가 학습할 기회를 스스로 줄이는 셈입니다.

✅ 결론입니다.

광고의 핵심은
누구에게 보여줄지를 광고주가 정하는 것이 아니라
누가 반응하는지를 플랫폼이 학습하게 하는 데 있습니다.

타겟팅은 정밀함보다
알고리즘이 숨 쉴 수 있는 여유를 주는 것이 중요합니다.

그 여유가 결국 더 빠른 학습과
안정적인 성과로 이어집니다.