
안녕하세요. AMPM글로벌 임선현 마케터입니다.
어제까지만 해도 낮은 CPA와 높은 ROAS를 기록하며 효자 노릇을 하던 메인 소재의 성과가 오늘 갑자기 성과가 좋지 않은 현상입니다. 많은 광고주분들이 이때 당황하여 예산을 줄이거나 단순히 다른 소재를 무작위로 투입하곤 합니다.
왜 이런 현상이 발생할까요?
1. 콘텐츠의 피로도
광고 시스템은 초기 반응이 좋은 소재에 더 많은 노출 기회를 부여합니다. 하지만 특정 타겟에게 동일한 광고가 반복해서 노출되면 고객은 해당 광고를 정보가 아닌 공해로 인식하기 시작합니다. 이를 콘텐츠 피로도라고 부릅니다. 다음과 같은 지표 변화가 나타난다면 소재의 수명이 다했다는 강력한 신호입니다.
첫째, 빈도(Frequency)의 급격한 상승입니다. 타겟 모수가 한정적인 상황에서 빈도가 3 혹은 4 이상으로 올라가는데 성과가 떨어진다면 이미 볼 사람은 다 봤다는 뜻입니다.
둘째, 클릭률(CTR)의 하락과 클릭당 비용(CPC)의 상승입니다. 소재가 익숙해지면 사용자는 더 이상 클릭하지 않으며 이는 광고 낙찰가 상승으로 이어져 전체적인 효율을 악화시킵니다.
셋째, CPM(노출당 비용)의 상승입니다. 매체 알고리즘은 반응이 없는 광고를 저품질로 판단하여 더 비싼 비용을 지불해야만 노출시켜 줍니다.
2.성과 소재가 죽는 근본적인 원인 분석
단순히 오래되어서 성과가 떨어지는 것만은 아닙니다. 내부와 외부의 요인을 나누어 분석해야 합니다.
내부 요인으로는 머신러닝의 한계가 있습니다. 매체 알고리즘은 전환 가능성이 가장 높은 핵심 타겟에게 먼저 광고를 보여줍니다. 이 핵심 타겟층 내에서 전환이 일어날 만큼 일어나고 나면 알고리즘은 그다음 순위의 타겟으로 확장합니다. 이때 소재의 소구점이 확장된 타겟과 맞지 않으면 성과는 자연스럽게 하락합니다.
외부 요인으로는 경쟁사의 벤치마킹이 있습니다. 우리 소재가 시장에서 반응이 좋으면 경쟁사들은 유사한 카피와 구도를 차용한 카피캣 소재를 즉각적으로 노출합니다. 사용자는 유사한 비주얼에 피로감을 느끼게 되고 우리 소재의 희소성은 사라지게 됩니다. 또한 시즌성이나 트렌드의 변화로 인해 특정 소구점이 더 이상 매력적이지 않게 변하는 경우도 빈번합니다.
3.죽어가는 소재를 되살리는 소재 변화 전략
성과가 좋았던 소재를 완전히 버리는 것은 낭비입니다. 검증된 핵심 소구점은 유지하되 겉모습을 바꾸는 변화 전략이 필요합니다.
첫째, 시각적 요소의 반전입니다. 배경 색상을 대조되는 색으로 변경하거나 모델의 시선 방향만 바꿔도 사용자의 뇌는 이를 새로운 정보로 인식합니다. 영상 소재라면 첫 3초의 후킹 구간만 완전히 다른 클립으로 교체해 보시길 바랍니다.
둘째, 카피의 소구점 이동입니다. 기존에 가격 혜택을 강조해서 성공했다면 이번에는 제품의 기능적 장점이나 실제 구매자의 리뷰를 메인 카피로 배치하는 식입니다. 핵심 가치는 유지하되 문법을 바꾸는 것만으로도 새로운 타겟에게 도달할 수 있습니다.
셋째, 레이아웃의 변화입니다. 단일 이미지였다면 카드뉴스 형태나 슬라이드 형태로 변경하고 이미지 안에 있던 텍스트의 위치를 상단에서 하단으로 옮기는 미세한 조정만으로도 머신러닝은 이를 새로운 소재로 인식하여 다시 테스트를 시작합니다.
4.소재 사이클 관리를 위한 마케터의 운영 루틴
성과 하락에 사후 대응하는 것이 아니라 선제적으로 관리하는 시스템을 구축해야 합니다.
우선 성과 소재의 등급을 관리하세요. 현재 에이스 역할을 하는 S급 소재가 있다면 이 소재가 죽을 때를 대비한 A급 예비 소재 3개에서 5개를 항상 백업으로 돌리고 있어야 합니다. 메인 소재의 성과가 20% 이상 하락하는 시점에 즉시 예비군 소재로 예산을 이전할 수 있는 준비가 되어야 합니다.
또한 주 단위 혹은 격주 단위로 소재별 누적 성과를 검토하고 수명이 다한 소재는 과감히 오프해야 합니다. 이때 단순히 끄는 것에 그치지 않고 왜 이 소재가 성공했었는지에 대한 성공 방정식을 기록해 두는 것이 중요합니다. 이 기록이 쌓여야 다음 시즌 광고 집행 시 시행착오를 줄일 수 있습니다.
마지막으로 타겟 확장을 병행하세요. 소재의 수명은 타겟의 크기에 비례합니다. 특정 소재의 성과가 떨어졌다면 소재를 바꾸는 것과 동시에 타겟 설정을 더 넓게 가져가 보거나 유사 타겟의 범위를 넓혀보는 실험을 함께 진행해야 합니다.

댓글
0