안녕하세요, AMPM 글로벌의 퍼포먼스 1본부 1팀 김휘원 대리입니다.
지난번 카탈로그 광고에 이어, 오늘은 메타(Meta) 광고의 효율을 극대화하는 또 하나의 강력한 무기인 'Advantage+ 쇼핑 캠페인(ASC)’에 대해 이야기해보려 합니다.
최근 퍼포먼스 마케팅 시장은 '수동 타겟팅'의 시대에서 '머신러닝 기반의 자동화' 시대로 완전히 넘어왔습니다.
그 중심에 있는 ASC가 왜 선택이 아닌 필수인지, 실제 운영 전략과 함께 살펴보겠습니다.
1. 세분화된 타겟팅의 역설
과거에는 연령, 성별, 관심사를 촘촘하게 나누는 '세그먼트 타겟팅'이 마케터의 역량이었습니다.
하지만 데이터 프라이버시 강화로 인해 타겟팅의 정확도가 낮아지면서, 너무 좁은 타겟팅은 오히려 머신러닝의 학습을 방해하고 광고 단가(CPM)만 높이는 결과를 초래하고 있습니다.
ASC는 이러한 한계를 정면으로 돌파합니다. 우리가 직접 타겟을 지정하는 대신, 메타의 AI가 브랜드의 상품과 구매 가능성이 높은 유저를 실시간으로 매칭합니다.
즉, 마케터가 타겟을 '찾아가는' 것이 아니라, 시스템이 타겟을 '데려오도록' 만드는 구조입니다.
2. 효율적인 예산 배분과 소재 학습
ASC의 가장 큰 특징은 ‘신규 고객 발굴’과 ‘재구매 유도’를 하나의 캠페인 내에서 통합 관리한다는 점입니다.
자동 최적화: 성과가 좋은 소재에 예산을 실시간으로 집중시켜 운영 리소스를 획기적으로 줄여줍니다.
소재 중심의 타겟팅: 이제는 타겟 설정보다 '어떤 소재를 넣느냐'가 타겟을 결정합니다. 예를 들어, 미백 기능성을 강조한 영상 소재를 넣으면 AI가 이를 좋아할 만한 유저를 찾아내고, 보습력을 강조한 이미지는 또 다른 유저층에게 노출시킵니다.
결국 마케터는 세팅에 쏟을 에너지를 '어떤 메시지로 고객을 설득할 것인가'라는 본질적인 고민에 더 투자할 수 있게 됩니다.
3. 단순함이 만드는 강력한 퍼포먼스
많은 광고주분께서 "너무 자동화에 맡기면 효율이 떨어지지 않을까?" 우려하십니다.
하지만 실제 데이터는 다릅니다. ASC는 일반 캠페인 대비 평균적으로 15~20% 이상의 CPA(전환당 비용) 개선 효과를 보이고 있습니다.
운영 단순화: 복잡한 타겟팅 구조를 걷어내고 소재 테스트에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다.
피로도 감소: 머신러닝이 유저별로 최적의 노출 빈도를 조절하여 광고 피로도를 낮춥니다.
상품 수가 많고 트렌드에 민감한 브랜드일수록, ASC의 자동화 알고리즘은 사람이 계산할 수 없는 영역까지 커버하며 매출의 하방 지지선을 만들어줍니다.
4. 마무리
퍼포먼스 마케팅의 성패는 이제 '기술적인 세팅'보다 '시스템을 얼마나 잘 활용하느냐'에 달려 있습니다.
메타의 AI 알고리즘을 신뢰하고 그에 맞는 소재 전략을 세우는 브랜드만이 지속 가능한 성장을 이룰 수 있습니다.
혹시 현재 운영 중인 캠페인의 효율이 정체되어 있거나, 우리 브랜드에 맞는 ASC 소재 구성 전략이 고민되신다면 아래 연락처로 언제든 문의 주세요.
성과 개선을 위한 파트너로서 함께 고민하겠습니다.
Mail. row_98@ampm.co.kr
Tel. 02-6049-4648
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