안녕하세요. AMPM글로벌 광고퍼포먼스 4팀 장연우입니다.

제가 오늘 소개할 주제는[META]입니다.

메타는 검색광고에 비해서 신경써야 할 게 굉장히 많죠?

직접적인 키워드와 타겟층을 할 수도 있지만

메타에서만 진행하는 '머신러닝'을 이해하고

활용하는 것이 가장 중요합니다.

이에 대해서 이론적으로 설명하면,

AI가 해당 광고를 경험을 기반으로

알고리즘을 만들어 광고를 효과적으로 

이뤄질 수 있게 학습하고,

이를 최적화 상태로 세팅해주는 기능을 말합니다.

하지만 이 머신러닝이 제대로

제 역할을 하기 위해선

7일간 50건의 전환이 확보되어야 합니다.

그래서 이를 진행하고 있는 동안에는

최적화가 되어있지 않은 상태라

비용이 부담스러울 수도 있고,

안정성이 떨어질 수도 있지만

잘 이용하면

효율을 극대화 시킬 수 있으니,

반강제적으로 사용하는 걸 추천드립니다.

이 학습을 더 효과적으로 늘리기 위해선,

많은 광고 세트 < 적은 광고 세트

좁은 타켓층 < 많은 테스트 모수=넓은 타켓

너무나도 적은 예산,입찰가 <<< 많은 예산

등이 필요합니다.

가끔 머신러닝을 돌리는 중

타겟/광고세트/노출위치 등을 변경하거나

광고예산을 20% 이상 늘리는 경우가 있는데

이는 머신러닝에게 혼돈을 줄 수도 있기때문에

피해주는 것이 좋습니다.

광고예산을 안정적으로 늘리고 싶을 때는

24시간동안 10%~15% 정도를 추천드립니다. 

가끔 [제한된 머신러닝]이라고 뜨는 경우가 존재하는데

패널티를 받고 있는 중은 아니니

큰 걱정은 말고,

타겟을 확장하거나,

예산과 입찰가를 늘리거나,

이벤트를 도달범위에서 늘리는 등의

해결방법을 제시해드릴 수 있을 것 같습니다.

오늘은 메타를 집행하기 전

일부를 이해할 수 있는

머신러닝에 대해서 알아봤습니다.

그럼 지금까지 AMPM의 장연우였습니다.

감사합니다.