구글 광고 머신러닝은 예산을 '이렇게' 학습합니다!
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김경연 마케터
2025-12-29

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안녕하세요 AMPM글로벌 광고퍼포먼스 3본부 5팀 김경연 입니다. 

구글 광고, 초보 광고주부터 마케터분들이 많이들 어려워하고 고민하는 매체입니다. 
머신러닝을 안정화 시키는데 세팅단에서 마케터가 직접 검증해보고 시도해봐야지 알 수 있는 세부적인 영역들이 많기 때문이죠.

다양한 노출지면, 다양한 애셋과 캠페인 구조 그리고 입찰전략 등 

구글 애즈에서 제공하는 기능은 많지만 내가 원하는 성과를 내기 위해선 어떤 기능을 사용해야 효과적일지 답을 몰라 헤매는 분들이 많습니다. 

그 중에서 오늘은 "예산"에 대한 이야기를 하고자 합니다. 




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구글 광고 입찰전략을 이야기할 때 많은 분들이 입찰 방식부터 떠올립니다.

하지만 실제 운영에서 성과를 좌우하는 출발점은 입찰전략이 아니라 예산 설정 방식인 경우가 많습니다.

구글은 "일예산을 설정할 수 있고, 캠페인 전체 기간에 대한 총예산"도 설정할 수 있습니다.
이 차이는 단순한 집행 방식의 차이가 아니라 머신러닝이 학습하는 구조 자체를 바꿉니다.


구글 광고에서 설정하는 일예산은 말 그대로 하루에 정확히 그 금액만 쓰겠다는 의미는 아닙니다!

구글은 일 단위가 아니라 월 평균 단위로 예산을 관리합니다.
그래서 특정 날짜에는 일예산의 두 배까지도 집행이 가능하고,
월 기준으로 초과된 금액이 발생하면 자동으로 조정이 이루어집니다.

이 구조 때문에 어떤 날은 예산이 많이 쓰이고, 어떤 날은 거의 쓰이지 않는 현상이 생깁니다.
이는 오류가 아니라 구글 머신러닝이 전환 가능성이 높은 날에 더 많은 기회를 쓰도록 설계된 결과입니다.


총예산 캠페인은 이보다 더 명확한 성격을 가집니다.
총예산을 설정하면 구글은 하루하루 균등하게 쓰는 것을 목표로 하지 않습니다.
캠페인 전체 기간 안에서 성과가 날 가능성이 높은 시점에 예산을 집중적으로 사용합니다.
그래서 학습 초반에 예산이 빠르게 소진되는 경우도 자주 발생합니다.

이 방식은 단기 프로모션이나 기간이 정해진 이벤트 캠페인에는 효과적이지만,
장기적으로 안정적인 성과 관리가 필요한 경우에는 변동성이 커질 수 있습니다.



그렇기 때문에 , 예산 과소진이 걱정되거나 매출 변동성을 최소화해야 하는 경우에는 "일일 예산"을 

시즌성이 확실한 제품이나 프로모션 예정인 경우에는 "캠페인 총 예산"으로 시장 속에서 기회를 극대화 시킬 수 있는 방법을 찾는 분들께 효과적입니다! 





다음 주제로는 

적절한 입찰전략 방법 선택하기에 대한 주제로 찾아뵙겠습니다! 





혹여나 더 궁금한 사항이 있으시거나 추가문의가 있는 경우에는 편한 방법으로 연락 주시면 친절하게 상담 도와드리겠습니다 : D 










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