안녕하세요

AMPM글로벌 광고컨설팅 2팀 김경연 마케터입니다.

오늘 소개해드릴 내용은 지난번 글과 이어지는

[메타 광고, 이커머스 업종에서 제대로 활용하기 3탄 l 머신러닝 최적화] 입니다. 

<지난 글 보러가기>

메타 광고, 이커머스 업종에서 제대로 활용하기 1탄ㅣ광고유형 알아보기

메타 광고, 이커머스 업종에서 제대로 활용하기 2탄ㅣ캠페인 설정하기

1. 머신러닝이란? 

머신러닝은 AI가 스스로 학습해서 광고성과를 자동으로 개선해주는 최적화 시스템입니다. 

머신러닝은 메타광고 시 기본적으로 자동으로 작동되는 구조로, 

 1. 타켓팅 최적화 -> 전환 가능성이 높은 사용자 확보

 2. 게제 최적화 -> 어떤 게시글/위치에서 가장 높은 효율을 보이는지 탐색 

 3. 소재 최적화 -> 영상/이미지/ 텍스트 등 다양한 소재 중 가장 전환율이 높은 조합 탐색

 4. 예산 최적화 -> 여러 광고 세트 중 성과가 더 좋은 세트에 예산을 자동 배분

이 4가지를 최적화하는 것을 목표로 작동합니다. 

머신러닝은 광고 개제 후, 자동으로 작동되며 광고를 최적화하는데요.

효율적인 광고 집행을 위해서는 머신러닝이 올바른 데이터값을 학습해서 제대로 작동할 수 있어야겠죠.

2. 머신러닝의 최적화를 위해 확인해봐야 할 체크리스트 ✔

광고가 시작되면 머신러닝은 자동으로 '학습단계'에 돌입하지만

최소 50회 전환 받아야지 머신러닝이 최적화를 시작합니다. 

머신러닝 최적화를 위해선 어떻게해야할까요? 

1) 머신러닝이 데이터를 충분히 수집할 수 있는 기간 확보 

광고는 최소 7일 이상 게재  

성과가 나오지 않는다고 성급하게 수정하게 되면

머신러닝이 초기화 되어 정확한 데이터 확보가 불가합니다.

2) 명확하고 단순한 광고세트 구조 만들기 

머신러닝은 캠페인 내 광고세트 단위로 학습을 하기 때문에, 

광고세트를 자잘한 단위로 세분화 시킨다면

각 광고세트에 들어가는 데이터가 나누어져 학습하기 때문에 비효율적인 학습이 되어버립니다 

또한 여러개의 광고세트를 설정했을 때 광고세트의 타켓층이 겹친다면, 

각 광고세트들의 입찰 경쟁이 벌어져 CPA가 높아질 수밖에 없습니다. 

그렇기 때문에 타켓을 적절하게 분류해서 광고세트를 구분하고,  집행하는 것이 중요합니다. 

3) 타켓층은 넓게 

최대한 많은 데이터를 확보해 학습을 시켜야 최적화된 타켓층을 예측할 수 있습니다

머신러닝 최적화 광고세트 구조 예시 

머신러닝을 최적화 시키고

타켓층을 좁혀가면서 광고 소재의 A/B 테스트를 진행하면 효율적인 광고를 진행하실 수 있겠죠.

정교한 머신러닝 기반 타켓팅이 가능해서 전환율이 높은 사용자에게 집중할 수 있고, 

특히나 이커머스 업종에서는 모바일 중심의 메타 광고를 이용해 집중적으로 효율을 낼 수 있습니다

추가적으로 더 궁금하신 사항 있으시다면 언제든지 아래의 번호로 연락 부탁드립니다 : )