2. 유사 타겟 학습이 막히는 구조적 문제
메타, 구글 모두 머신러닝 기반 유사 타겟 자동 확장 기능이 강력합니다. 그런데 타겟이 너무 좁아지면 유사군을 생성할 수 없고, 잠재 확장이 막혀버려서 알고리즘이 일하지 못합니다. 특히 리드 기반 업종은 전환수가 적으면 유사 타겟 형성이 더뎌지므로, 성과가 뚝 끊기는 경우가 발생합니다.

3. 타겟은 ‘세부설정’보다 ‘패턴’이 더 중요하다
전환이 나는 사람의 공통점은 종종 연령이나 지역, 성별이 아니라 행동패턴에서 드러납니다. 예를 들어 새벽 시간에 쇼핑을 많이 하는 사람, 여러 상품을 비교 검색하는 사람, 특정 콘텐츠를 여러 번 보는 사람 등입니다. 따라서 단순한 Demographic 설정보다 행동 기반의 머신러닝 학습을 유도하는 세트 구성이 더 중요합니다.

4. 광고 세트가 너무 많아지면 학습이 분산된다
정확한 타겟을 만들겠다고 광고 세트를 세분화해서 여러 개로 나누면, 학습량이 나뉘어 어느 세트도 성과를 못 내는 구조가 됩니다. 구글 P-MAX, 메타 Advantage+ 모두 이런 구조에선 ‘성과 집중’이 일어나지 않아 전체 캠페인이 지지부진해집니다. 오히려 유사타겟 기반으로 통합하고, 예산을 모아야 성과가 납니다.

5. 퍼포먼스를 끌어올리는 타겟 전략의 전환점
결론적으로 정확한 타겟 설정은 ‘처음에만 중요’합니다. 이후엔 기계학습이 데이터를 축적하면서 더 넓은 범위에서 고전환층을 자동으로 찾습니다. 이걸 막는 과도한 세부 타겟팅은 오히려 성과를 제한합니다. 세팅이 아닌 학습 중심 전략으로 바꾸는 시점이 필요합니다.

정확한 타겟 설정이 반드시 좋은 성과로 이어지는 건 아닙니다. 오히려 성과를 막는 장벽이 될 수도 있습니다. 기계학습 기반 플랫폼에서는 타겟을 통합하고, 알고리즘이 뛰놀 수 있는 학습 환경을 제공하는 전략이 더욱 효과적입니다. 타겟 전략 점검이 필요하다면, 지금 바로 문의주세요.