DB업종 광고를 처음 시작할 때, 가장 실무적인 고민은 “일일 예산을 얼마로 잡아야 할까?”입니다.
너무 적게 잡으면 데이터가 쌓이지 않고, 너무 많으면 리스크가 큽니다. 하지만 플랫폼마다, 업종마다, 심지어 캠페인마다 적정 예산선이 다르기 때문에 명확한 기준을 세우기 어렵습니다.
이번 글에서는 실전 데이터를 바탕으로, 얼마부터 시작해야 광고가 제대로 작동하는지’에 대한 기준을 제시하겠습니다.

1. 일일 예산, 단순히 ‘광고비’가 아니다

많은 실무자들이 광고 예산을 단순히 “돈을 얼마나 쓸 수 있느냐”로만 접근합니다.
하지만 디지털 광고 플랫폼에서 일일 예산은 ‘학습 속도’와 ‘성과 예측력’의 기준입니다.

• 예산이 너무 낮으면 → 플랫폼은 ‘전환 학습’을 시작하지 않음

• 예산이 너무 높으면 → 타겟팅이 넓어져 DB 품질 하락 가능성

즉, 일일 예산은 캠페인의 구조적 성능을 결정짓는 요인이며, 단순 비용 문제가 아닙니다.

2. 알고리즘이 '최적화'를 시작하는 최소 기준

구글과 메타 모두 전환 중심 캠페인의 경우, 최적화를 위해 일정량의 전환 데이터를 요구합니다.

• 메타: 주당 최소 50건의 전환

• 구글: 주당 30~50건 (GDN/P-MAX 기준)

이 기준을 기반으로 환산하면, 예를 들어 DB 전환당 평균 비용이 15,000원일 경우:

• 메타 기준 → 주간 75만원 이상 필요 → 하루 약 11만원 이상

• 구글 기준 → 주간 45만원 이상 필요 → 하루 약 6만원 이상

즉, 리드 단가가 높을수록 일일 예산 기준도 높아져야 최적화가 작동하기 시작합니다.

3. 예산이 너무 적으면 생기는 문제들

전환 중심 캠페인에서 일일 예산이 너무 낮으면 다음과 같은 문제가 발생합니다:

• 학습 상태에서 멈춘 채 ‘노출만 많은 캠페인’이 됨

• 하루 클릭수 부족 → CTR, 전환율 판단 불가

• 알고리즘이 ‘최적 사용자’를 찾지 못하고 랜덤 분산됨

• 리드 수집이 불안정하여 품질 분석 불가

특히 DB업종처럼 단가가 높은 업종은 예산이 적을수록 효율이 급감합니다.
(예: 전환당 20,000원인데 일일 예산이 30,000원이면 하루 1.5건 → 학습 불가)

4. 실무에서의 적용 방법: 최소-실험-확장

캠페인 초기 예산은 다음 단계로 설계하는 것이 실무적으로 가장 안정적입니다:

1. 최소 작동 예산 확보

   • 플랫폼이 학습할 수 있을 정도의 전환 수가 보장되는 수준

2. A/B 예산 분할 실험

   • 같은 소재, 타겟을 예산만 다르게 설정 → 효율 비교

3. 성과 기반 확장

   • 최소 CPA 이하로 유지되면 점진적 예산 증액

광고비는 ‘많이 쓰는 게 무조건 유리한 것’이 아니라, 최적화 작동선을 확보한 후 효율적 증액을 반복하는 구조가 가장 이상적입니다.

캠페인의 일일 예산은 단순히 돈이 아니라 ‘성과를 만들기 위한 구조적 기준’입니다.
특히 DB업종처럼 전환 단가가 높은 업종에서는, 광고비를 무리해서 아끼면 아낄수록 오히려 데이터가 쌓이지 않고, 학습이 멈추며, 판단할 수 없는 캠페인이 됩니다.

성과를 만들고 싶은 캠페인이라면, 가장 먼저 확보해야 할 것은 ‘학습 가능한 예산’입니다.
내 업종에 맞는 예산 구조가 궁금하다면 언제든지 문의주세요.