안녕하세요 AMPM 글로벌 김주현입니다.

광고를 해보신 대표님들이라면, 

'머신러닝' 한번쯤 들어 보셨을텐데요!

몇년 전 부터, 메타(페이스북, 인스타)매체에서는 머신러닝이 새로운 기법과 트렌드로 떠올랐었습니다.

따라서, 더 높은 광고 효율을 위해서, 머신러닝 기법을 많이들 활용하시는 추세입니다.

모르시는 분들을 위해, 먼저 머신러닝이 뭔지 간단하게 설명 드리도록 하겠습니다.

Q  머신러닝이란?

: 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍 되지 않아도 데이터를 통해 학습하는 기술
광고에서는 사람들이 어떤 콘텐츠에 반응하고, 어떤 행동을 하는지를 학습해서 성과가 좋은 방향으로 자동으로 최적화 해주는 역할

Q  머신러닝이 하는일?

1. 누구에게 보여줄지 선택

• 같은 광고라도 사람마다 반응이 다르기 때문에,

• 머신러닝은 어떤 유저가 클릭하고 전환할 가능성이 높은지를 학습해서

• 그 유저에게 더 자주 광고를 노출

2. 어떤 소재가 반응이 좋은지 판단

• 여러 개의 이미지/영상/카피를 등록해놓으면

• 성과 좋은 소재를 빠르게 학습해서 그 소재에 노출 비중을 몰아줌

3. 성과에 따라 실시간으로 전략 조정

• 클릭률이 높거나 전환이 잘 되는 조합(타겟 + 소재)을 자동으로 인식하고

• 예산 분배, 노출 빈도, 위치 등을 자동 조정

  
  

  
  

  
  

  Q  머신러닝의 필요성

  
  

  
  

  일반 광고	머신러닝 광고
  사람이 타겟/소재를 판단해 수동 조정	AI가 실시간으로 자동 최적화
  적은 데이터로 성과 편차 큼	데이터 기반으로 효율 높은 방향 유도
  소수 소재, 수동 테스트	다수 조합 학습 + 고효율 자동 분배

  
  

                                                                       

         → 작은 예산으로 최대 성과를 내려면, 머신러닝은 필수!

  
  

DB업종의 경우 '누가 우리 서비스를 필요로 할까?'라는 예측이 정말 중요합니다.

머신러닝의 경우, 이걸 대신 학습해서 자동으로 해주는데

그렇다면, 이러한 머신러닝을 DB업종에서는 어떻게 활용해야 할까요?

* DB 업종 머신러닝 활용법

1. 리드 최적화 캠페인 목표 사용하기

• Meta Ads 설정 시 "트래픽"이 아니라 리드 전환 최적화를 선택
• 학습 알고리즘이 리드(상담 신청, 메시지 등)에 집중되도록 유도

2. 다양한 소재 세트 제공

• 예: 3~5개의 카드뉴스 + 다른 헤드라인 조합
  → 머신러닝이 어떤 조합이 전환률이 높은지 빠르게 파악함

3. 전환 추적 픽셀 or 이벤트 설정

• 랜딩페이지에서 "문의 완료" 버튼 클릭 등 전환 지점을 추적 가능하게 설정
  → 머신러닝이 ‘전환이 일어난 상황’을 학습함

4. 충분한 노출 확보 → 학습 완료 시점까지 기다리기

• 최소 3~5일 / 50 리드 이상 도달 시 머신러닝이 제대로 학습했다고 봄
  → 초반엔 성과가 안 나올 수도 있음 (이게 '학습 구간')
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1단계: 초기 수동 타겟 기반 캠페인
 
- 관심사/언어/행동 기반으로 타겟 설정 
- 광고 목표 설정: 예) ‘지원서 클릭’, ‘채용정보 보기’ 등  전환을 목표


2단계: 전환 추적 + 데이터 수집
 
- 전환이 일어난 사용자 행동 데이터를 픽셀/이벤트로 수집
예) “지원하기  버튼 클릭자” 또는 “문의 남긴 사람”



3단계: 머신러닝학습 → 고전환 타겟 자동 식별
 
Meta는 전환자 특성을 기반으로 학습
이후 이와 유사한 행동·관심사를 가진 타겟에게 자동으로 더 많이 노출
예) ''이런 사람은 채용정보에 반응한다.' 학슴


4단계: Lookalike Audience 생성

전환자 리스트 기반으로 유사한 패턴의 사람들을 자동 타겟화
이를 통해 "명시적으로 정의 못한 숨겨진 타겟"을 찾아냄

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오늘은 이렇게 DB업종에서 머신러닝이 어떻게 활용되는지를 알아보았는데요

머신러닝을 하기 위해서는 아무래도 그에 따른 다양한 소재가 뒷받침되어야겠죠?

메타광고/머신러닝/광고소재/예상단가/광고효율 등 궁금하신게 있다면 편하게 문의주세요

다음에 더유익한 정보로 찾아뵙겠습니다.

감사합니다.