안녕하세요, AMPM 글로벌 퍼포먼스 1본부 1팀 김휘원 대리입니다.

오늘은 “뷰티 업종의 메타 광고 소재는 왜 이렇게 어렵게 느껴질까?” 그리고 “효율이 나는 소재는 결국 어떤 구조로 만들어지는가?”에 대해 이야기해보려 합니다.

메타의 머신러닝 구조를 이해하면, 좋은 소재가 단순히 감으로 만드는 것이 아니 데이터 기반의 반응형 구조라는 걸 알 수 있습니다.


1. 뷰티 광고의 본질은 ‘효능’이 아니라 ‘공감’

많은 뷰티 브랜드가 광고 소재를 만들 때 가장 많이 하는 실수는 ‘우리 제품이 얼마나 좋은지’를 설명하는 데만 집중하는 것입니다.

하지만 메타 피드에서 소비자는 광고를 탐색하는 게 아니라 스크롤 중입니다.

즉, 정보보다 감정이 먼저 들어와야 멈춥니다.

점검 포인트

트러블 개선, 모공 축소 같은 금지 표현 대신 ‘피부 자신감’, ‘맑은 하루 시작’처럼 감정으로 표현하기

모델 컷보다 생활 속 사용 장면, 후기형 컷이 더 높은 체류율을 만듭니다.


2. 영상 소재는 ‘3초 안에 메시지를 보여줘야 한다’

뷰티 광고에서 영상은 여전히 효율의 핵심입니다.

하지만 브랜드 영상처럼 예쁘게만 만들면 효율이 떨어집니다.

메타의 알고리즘은 처음 3초에 반응이 있는가를 기준으로 학습합니다.

점검 포인트

첫 3초 안에 “이 영상이 나에게 필요한 이유”를 직관적으로 보여주기

실제 제형, 사용감 컷을 초반에 노출해 신뢰감 형성

텍스트는 짧고 강하게, 예를 들어 “유분 잡고 수분 채우기 한 번에”처럼 구성하기


3. 소재가 다양해야 AI가 학습한다

메타의 ASC(Advantage+) 캠페인 구조는 소재가 많을수록 빠르고 정확하게 ‘누가 반응하는지’를 찾아냅니다.

즉, 하나의 완성된 소재보다 여러 방향성의 소재 세트가 더 효율적입니다.

점검 포인트

효능형, 후기형, 감정형, 비교형 등 최소 3가지 콘셉트로 나누기

소재별 클릭률, 체류율을 기준으로 세트를 교체

반응 좋은 소재는 이미지에서 영상으로 확장


4. 마무리

뷰티 업종의 메타 광고는 ‘예쁜 광고’보다 ‘멈추게 하는 광고’가 효율을 냅니다.

AI는 이미 타겟을 찾아줍니다.

이제는 소재가 소비자의 감정과 맥락을 찾아주는 단계로 진화해야 합니다.

좋은 소재는 우연히 만들어지지 않습니다.

반응을 데이터로 쌓고, 감정을 카피로 연결할 때 비로소 광고는 ‘설명이 아닌 공감’으로 전환됩니다.