광고 세트가 많으면 효율이 올라간다?

1. 광고 세트가 많을수록 성과는 분산된다

광고 세트를 늘리면 자동 입찰 플랫폼에서 학습 데이터가 분산됩니다.
같은 예산을 나눠 쓰기 때문에 세트당 학습이 부족해지고, 최적화가 되지 않은 채 예산만 소진됩니다.

예시로, 10만 원 예산에 광고 세트를 5개로 나누면
세트당 2만 원밖에 소진되지 않아 전환 데이터 확보조차 어렵습니다.
그 결과, 알고리즘은 효율적인 타겟팅이나 소재 판단을 제대로 하지 못하고
광고 전체의 전환 효율이 낮아지는 악순환이 발생합니다.

2. 알고리즘은 ‘분산’보다 ‘집중’을 선호한다

구글, 페이스북, 네이버 대부분의 광고 플랫폼은
기계 학습 기반 자동 입찰 시스템을 사용합니다.

이 시스템은 전환 데이터가 집중적으로 쌓일수록 정확하게 작동합니다.
반대로 광고 세트가 너무 많아지면 각 세트가 ‘학습 중’ 상태에 머물며
의미 있는 전환 최적화를 하지 못한 채 끝나는 경우가 많습니다.

하나의 세트에 집중하여 전환 신호를 강하게 주는 것이
전체 광고 퍼포먼스를 끌어올리는 핵심입니다.

3. 타겟 세분화보다 ‘신호 강도’가 더 중요하다

광고 세트를 나누는 가장 흔한 이유는 타겟이 다르기 때문입니다.
하지만 동일한 타겟 내에서 다양한 메시지를 테스트하는 것이 더 효율적인 경우도 많습니다.

예를 들어, 30대 여성이라는 타겟에게
소구점이 다른 여러 콘텐츠를 다이내믹 크리에이티브로 구성하면
플랫폼이 어떤 소재가 성과가 좋은지 자동으로 학습합니다.

광고의 신호 강도가 높다면 굳이 세트를 나눌 필요 없이도
성과를 도출할 수 있습니다.

4. 세트를 나눠야 할 때: 전환 구조가 완전히 다를 때

광고 세트를 반드시 나눠야 할 상황도 존재합니다.
예를 들어, 다음과 같은 경우입니다:

• 리드폼 vs 랜딩페이지 전환

• 남성 제품 vs 여성 제품

• B2B 타겟 vs B2C 타겟

이처럼 전환 기준이 명확히 다른 경우에는
세트를 나눠야 알고리즘이 올바르게 작동합니다.
혼합 세팅을 할 경우, 알고리즘이 어디에 맞춰야 할지 혼란을 겪게 됩니다.

5. 실무 기준: 하루 전환 10건 이상 가능할 때만 나눠라

가장 실용적인 기준은
하루 전환 10건 이상을 확보할 수 있을 때만 광고 세트를 나누는 것입니다.

즉, 세트를 3개로 나눴다면 각 세트당 하루 10건 이상의 전환이 가능한 구조여야
학습이 가능하고, 안정적인 퍼포먼스를 기대할 수 있습니다.

이 기준은 페이스북, 구글, 네이버 등 모든 플랫폼에 적용 가능한 실무 기준입니다.

 ‘많은 광고 세트 = 전략적’이라는 착각을 버려라

실무에서는 광고 세트의 숫자보다 다음을 고려해야 합니다:

• 데이터 집중도

• 전환 신호의 강도

• 학습 완료 가능성