이 글을 보고 계시는 분이 마케터/광고주 분들이시라면, 광고를 세팅할 때 [목표 결과 당 비용] 이란 탭을 보신 적 있으실 겁니다.

보통 o.CPM, o.CPA 등 일반적으로 많이들 보시는 CPC 등과 같이 고정된 입찰 형태가 아닌 매체 상황에 맞게 실시간 입찰하는 형태의 광고에서(메타, 구글 등) 많이들 보셨을 수도 있고, 그런게 있었나? 싶은 분도 계실겁니다. 

보통 선택사항이다 보니 굳이 설정하지 않아도 우린 광고 성과 좋아~ 하시는 분들도 계실겁니다. 물론, 설정하지 않아도 광고가 안돌아가는 것도 아니고, 성과가 잘 나올수도 있습니다. 

그런데, 이런 분들은 꼭 설정해주셔야 합니다.

1. 세팅을 바꾸거나 할 때마다 성과 폭 차이가 심하신 경우,

2. 최소 일예산이 2~300만원 이상인 경우(매체별)
3. 머신러닝 학습에 의존이 심한 경우.(2번 항목을 만족하지만, 목표 등에 따른캠페인/타겟 등의 세분화 없이 세팅한 경우 등)

여기서의 공통적인 부분은 

일예산이 최소 2~300만원 이상이지만 자체 머신러닝 학습의 의존도가 높은 경우 입니다.

머신러닝은 다양한 모델링 기법이 존재하지만 이런 모델링 기법의 공통적인 점은.

기존 데이터를 바탕으로 잠재 고객을 다양한 모델링 기법을 활용해 그룹화하여 아직 전환이 일어나진 않았지만, 그룹핑 된 범위 내에 있어 제품/서비스 이용 욕구가 큰 사람들을 찾아나가는 것이 머신러닝 학습에 있어 공통적인 부분입니다.

이런 머신러닝은 기존 데이터를 기반으로 학습할 수 있도록 해야하는데 항상 좋은 방향으로만 학습하진 않습니다. 

1. 기존 데이터 양의 부족

2. 잠재고객 타겟의 그룹핑 불가(너무 다양한 분포)

등의 이유로 머신러닝은 잘 못 학습되기도 합니다.

이런 점들을 이해하고 머신러닝을 올바르게 학습할 수 있도록 도와줄 수 있는 도구가 바로 목표 결과당 비용인 것입니다.

목표 결과당 비용은 

예를 들어, 구매당 비용(CPP) 가 평균 1만원 정도 나오는 광고주가 있다고 가정해보았을 때 

일예산 100만원에서 300만원으로 예산을 변경한다라고 가정해보겠습니다.

머신러닝은 메타도 마찬가지고, 구글도 마찬가지고 예산의 편차가 크게 되면 모델링 방식이 달라지기 때문에 머신러닝이 초기화되고 최적화하는 데 많은 시간과 돈을 들이게 됩니다. 이럴 때, 기존 평균 CPP 1만원이라는 데이터를 기반으로 예산이 3배로 늘어나는 상황에서 CPP를 눌러주게 되면(평소보다 하향 설정) 하게 되면 머신러닝은 다양한 모델링 기법 중에서 일단 먼저, 가장 높은 순위의 사람에게 확실하게 광고를 노출할 수 있도록 세팅됩니다. 

좀 쉽게 말하면, CPP가 1만원, 일예산이 100만원인 배너광고가 있다고 가정해보았을 때, 일예산이 3배로 늘어나게 되면, CPP는 적어도 1.5배, 또는 그 이상으로 높아지게 됩니다. 이럴 땐, 예산이 늘어나는 만큼(타겟이 좁다면 넓혀주기도 같이 하겠죠) 머신러닝도 광범위한 학습을 필요로 하는데, CPP를 억제해 주면서 광범위한 학습이 아닌, 최소한의 모수를 1차적으로 먼저 타게팅 할 수 있도록 도와줍니다. 

그러니까 주차요원과 같은 거라고 생각하지면 편합니다. 없어도 지장 없죠. 그러나 주차장이 크고 넓고 복잡할 수록 (기계가 없다고 가정했을 때) 이런 주차요원의 역할은 빛나게 되죠. 

보통, 예산이 늘어나는 만큼, 목표 CPA를 떨어뜨려 입찰하게 됩니다. 
> 그리고 점점 목표 CPA를 풀어나가면서 전체적인 CPA가 튀지 않도록 조절하는 과정이 필요합니다. 

예를 들어보겠습니다.

CPP 1만원, 일예산 100만원에서 300만원으로 성과 유지하면서 증액하려고 한다면,

각 캠페인 예산을 늘리거나, 추가적으로 신규 캠페인을 도입하고 결과당 비용을 1만원보다 낮추어, 설정합니다. 적게는 5%에서 부터 많게는 30,50% 또는 그 이상도 설정이 필요하게 되죠. 이렇게 하면 전체적인 CPA를 어느정도 방어하면서 성과를 늘려나갈 수 있습니다.

오늘은 여기까지 목표 CPA에 대해서 알아 보았습니다. 

추가로 인사이트를 더 듣고 싶으시거나, 상담 등을 원하신다면 아래 사이트를 통해 연락 주시면 답변 드리도록 하겠습니다.

감사합니다.

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