안녕하세요 AMPM 1:1 밀착형 마케터 박현지 입니다 :)

ep. 마케팅의 기본. Meta 머신러닝

오늘은 소셜 미디어의 대표 주자인 Meta로 돌아왔습니다!

지난 시리즈에 Meta의 특징을 알려드렸을 때, 잠깐 머신러닝에 관해 언급했는데 기억하시나요?

다양한 유저의 데이터를 통해 머신러닝 기술을 활용한 최적화 타겟팅 광고가 가능하다는 이점을 가지고 있다고 말씀드렸습니다~

점차 머신러닝의 영역이 커지며 Meta에선 이미 필수적인 기능으로 자리 잡았고 이 머신러닝이 도대체 무엇이며

어떻게 사용해야 효율적으로 이용이 가능한지 궁금하실 것 같아 오늘은 머신러닝에 대해 간략하게 설명 드리고자 합니다.

 * 머신러닝이란?

머신 러닝은 사람은 살면서 경험하고 배운 것들을 통해 결정을 내리는 것처럼 기계에게 데이터(경험)를 학습 시켜 

가장 최적의 판단을 하게 만드는 것이라 생각하시면 될 것 같습니다.

이러한 특징 때문에 굉장히 많은 분야에서 다양하게 운용되고 있습니다.

앞서 말씀드렸듯, 학습을 통해 패턴을 파악하기 때문에 광고에서 머신러닝을 쓰게 되면 타겟팅에서 굉장한 메리트를 얻게 됩니다.

특히, Meta는 머신러닝을 가장 잘 이용하고 있는 매체 입니다. 머신러닝을 기반으로 광고의 효율이 결정되는 시스템이기 때문에 

잘 파악하여 이용을 하게 된다면 집행하는 사람에겐 이보다 더 좋은 마케팅 도구가 있을까 싶습니다.

* Meta의 머신 러닝 광고 집행 과정

머신러닝은 제공한 콘텐츠를 가지고 자동적으로 타겟팅과 노출 구좌, 시간대 등 분석 후 최적의 광고 형태로 집행해줍니다.

쉽게 설명해서 전단지를 시간이나 공간의 제약 없이 뿌려보는 겁니다.

그러고 이 곳에 사람이 많아서 많이 노출 시킬 수 있다, 주로 20-30대가 이 전단지에 관심을 좀 가지구나 하며 다양한 판단을 하게 되는 거죠.

이런 과정을 거쳐 어디에 어떤 사람들에게 집중적으로 노출 시킬지 정하게 되며

이후, 집중적으로 광고를 집행하게 되는 방식이라 생각하셔도 괜찮을 것 같습니다.

그렇기 때문에 당연히 최적화를 진행하는데 시간이 필요합니다. 평균적으로 7일 이내에 50개의 학습 결과가 나오면 종료가 됩니다.

7일 이내라고 말씀드렸는데, 최대한 빨리 종료될 수록 좋습니다. 빠르게 학습이 종료되고 바로 최적화 진행이 되면

의미 없는 노출이 줄고 예산 과소비에 대한 걱정을 덜 수 있으니 최대한 빠르게 머신러닝을 안정화 시키는 것도 중요하죠 :)

* 머신러닝을 빠르게 끝내고 싶다면!

간단명료하게 넉넉한 예산 투입, 단순한 캠페인, 제한과 수정은 되도록 자제하기!

이렇게 3가지로 말씀드릴 수 있을 것 같네요.

데이터를 얻으려면 다양하게 노출 시켜야 하고 그러려면 예산이 필요한 건 당연하겠죠?

CPM의 과금 방식을 운영하는 만큼 예산이 충분하지 못하면 노출을 하지 못해 데이터 수집이 어렵습니다.

그렇기에 생각했던 예산보다 초반에는 더 높게 측정하여 머신러닝을 돌려주시는 게 좋습니다.

두번째로, 단순한 캠페인의 경우 세트를 끼리끼리 엮어주는 게 좋습니다.

 앞 전 시리즈인 검색 광고 편에선 캠페인 내의 광고 세트를 세분화 시켜 서브 키워드를 많이 하는 게 좋다고 했었는데

머신러닝의 경우 반대입니다. 

주방 생활용품을 예로 들자면 캡슐 세제, 식기 세척기 세제 등등으로 광고 세트를 나누지 말고  세제 하나로 단일화 해 진행해주셔야 합니다.

세트 수는 보통 3~5개가 이내가 가장 좋다고 하지만, 상황에 따라 다르긴 합니다. 

마지막으로, 제한과 수정의 최소화는 말 그대로 그냥 풀어놓고 세팅 해놓은대로 밀고 나가셔야 합니다.

타겟과 같은 설정에 대한 제한을  두지 않으면 노출할 수 있는 범위가 넓어지니 다양한 학습을 통해 빠른 결과를 보는 것이 가능합니다.

그냥 어드벤티지로 설정 해주시는 게 가장 베스트 입니다. 

머신러닝 하실 때 수정을 한다면 다시 정보를 수집 해야 하기 때문에 시간이 많이 소요됩니다.

이럴 경우, 제한된 머신러닝이 될 수 있으니 굉장히 유의 하셔야 합니다. 

머신러닝의 내용이 길어 오늘은 제한된 머신러닝에 대해 말씀을 못 드렸는데 다음 편에 이어 가져오겠습니다~ 기대 해주세요 ~,~ 

관련 내용이 궁금하시거나 문의 주시려면 아래의  상담을 통해 진행해드릴 수 있으니 편히 찾아주시길 바랍니다!

오늘도 저의 글을 읽어주셔서 감사합니다 :)