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메타 ASC캠페인, 머신러닝 기반 광고 성과가 폭발적으로 성장하는 이유

김가경 마케터

2025-11-28

Meta의 최근 업데이트는 이러한 변화의 중심에 있으며, 특히 ASC 기반 캠페인이 실제 광고 성과를 크게 개선하고 있다는 점에서 더욱 주목받고 있습니다.
지금은 AI 기반 구조를 선제적으로 활용한 광고주가 다음 분기의 성장을 주도하게 될 결정적 시기입니다.

1. Business AI 출시

Meta는 중소·중견 비즈니스도 AI 기반 판매 구조를 쉽게 도입할 수 있도록 코딩 없이 바로 사용할 수 있는 AI 에이전트, ‘Business AI’를 공식 출시했습니다.

Business AI는 다음과 같은 특징을 갖습니다:

고객이 제품을 발견하고 구매를 결정하는 과정 전체를 AI가 자동으로 안내해주기 때문에
판매 전환에 최적화된 완전 자동화 세일즈 컨시어지 경험을 구현할 수 있습니다.

이제 단순히 광고를 집행하는 것이 아니라, 광고 클릭 후의 대화·설명·추천까지 모두 AI가 맡아주는 구조가 본격적으로 시작된 것입니다.

2. AI 기반 고객 신뢰 경험 강화: 제품 테스트·맞춤형 구매 여정 제공

Meta는 고객이 브랜드를 더 깊이 신뢰할 수 있도록
AI를 활용한 새로운 고객 경험을 지속적으로 실험하고 있습니다.

광고 내 AR 기반 가상 착용 테스트
고객이 직접 자신의 사진을 업로드하고 제품 착용 모습을 확인할 수 있는 기능을 Instagram에서 테스트 중입니다.
생성형 AI 맞춤 페이지 자동 생성
광고 클릭 후, 고객 프로필/행동에 따라 맞춤화된 상세 페이지를 자동으로 제공하여
구매 여정을 자연스럽게 이어갈 수 있도록 설계되었습니다.
AI 스티커 CTA를 활용한 시각적 호소력 강화
Facebook 스토리·릴스, Instagram 스토리·릴스에서 테스트 중이며
광고주는 브랜드 이미지나 시즌별 캠페인에 맞춰 직접 이미지를 업로드해
맞춤형 CTA 스티커를 생성할 수 있습니다.

이러한 기능은 단순 노출 이상의 광고 경험을 만들며
사용자가 브랜드와 제품을 ‘직접 체험’하는 단계까지 이끌어 전환율을 끌어올립니다.

동영상 중심의 콘텐츠 소비가 지속적으로 증가함에 따라,
Meta는 동영상 광고 성능을 극대화하기 위해 생성형 AI 도구를 대폭 확장했습니다.

핵심 기능

AI 생성 음악 자동 삽입
광고 내용을 이해해 제품·분위기·반응에 맞는 맞춤 음악을 생성하여
더 높은 몰입도를 제공할 수 있습니다.
AI 더빙 기능
해외/다국어 타겟 확장을 위한 자동 더빙 기능으로
글로벌 확장 시 제작 리소스를 크게 절감할 수 있습니다.
AI 기반 HDR 영상 개선
대비·색감·선명도를 자동으로 강화해 더 매력적인 영상 콘텐츠를 제공합니다.
페르소나 기반 이미지 생성 기능
특정 고객군별 맞춤 이미지 버전을 자동 생성
예:
- 패션 관심자에게는 스타일 중심 이미지
- 음악 관심자에게는 음질 강조 이미지
- 여행을 즐기는 고객에게는 휴대성 강조 이미지

이제 광고주가 사용하는 원본 이미지 하나만으로
수많은 맞춤형 광고 버전을 자동으로 제작할 수 있는 수준까지 발전했습니다.

4. Meta AI 비즈니스 어시스턴트: 캠페인 운영 최적화를 자동화

광고 관리자와 비즈니스 지원 홈에 새롭게 추가된 Meta AI 비즈니스 어시스턴트는 캠페인 효율을 높이기 위한 또 하나의 핵심 도구입니다.

이제 광고 운영자가 직접 분석하고 수정해야 했던 시행착오를 AI가 실시간으로 해결해주기 때문에
운영 시간 감소와 성과 개선이라는 두 가지 효과를 동시에 얻을 수 있습니다.

메타 광고는 지금 머신러닝과 생성형 AI를 중심으로
성과 편차를 줄이고 효율을 극대화하는 방향으로 빠르게 고도화되고 있습니다.

ASC 구조는 광고주가 수동으로 설정해야 했던 요소들의 부담을 줄이는 대신,
Meta AI가 대규모 신호를 활용해 전환 가능성이 가장 높은 고객을 자동으로 찾아내기 때문에 이미 많은 광고주가 높은 성과를 경험하고 있습니다.

예전에는 관심사 타깃팅/ 맞춤타깃팅 등 수동으로 세팅하며 성과를 기대했겠지만, 이제는 달라졌습니다!

오히려 결과당비용을 높이는 경우도 많기 때문에, 소구점별로 타깃팅하는 과정은 지났습니다.

소구점을 테스트가 필요한거라면, 소재(이미지) 자체에서 구분하는게 오히려 지금의 메타를 잘 활용하는 방법이라고 할 수 있죠!