1. 광고 세트가 많으면 생기는 문제들

가장 큰 문제는 학습 부족입니다. 메타나 구글 P-MAX 같은 자동화된 플랫폼은 광고 세트 단위의 전환 데이터를 축적해 최적화합니다. 광고 세트가 너무 많으면 각 세트당 학습에 필요한 전환 수가 분산되어 알고리즘이 제대로 작동하지 못합니다. 특히 하루 예산이 적은 경우, 광고 세트가 5개 이상만 돼도 각 세트당 충분한 전환이 일어나지 않아 결과적으로 전체 퍼포먼스가 떨어질 수 있습니다.

2. 데이터가 분산되면 테스트도 무의미해진다

광고 세트를 여러 개 만들어 A/B 테스트를 한다고 해도, 세트당 데이터가 충분히 모이지 않으면 통계적으로 유의미한 결과를 도출하기 어렵습니다. 예를 들어 세트당 일일 1~2건의 전환밖에 발생하지 않는다면, 어떤 소재가 더 우수한지 판단하기 어렵습니다. 결과적으로 테스트는 실패하고, 의사결정은 감에 의존하게 됩니다.

3. 실제 사례: 광고 세트 축소 후 전환율 상승

한 렌탈업체는 월 300만 원 예산으로 메타 광고를 운영하며 광고 세트를 8개로 나누고 있었습니다. 이 경우 세트당 예산이 하루 1~2만 원 수준에 불과했고, 학습이 제대로 이뤄지지 않아 대부분 '학습 중' 상태에 머물렀습니다. 이후 광고 세트를 3개로 축소하고 타겟과 오디언스를 통합하자, 2주 만에 CVR이 30% 이상 상승하고 CPM도 안정화되면서 전환단가가 절반 이하로 감소했습니다.

4. 타겟 전략이 아닌, 세트 전략을 바꿔야 할 때

많은 마케터가 "타겟을 세분화하면 퍼포먼스가 좋아질 것"이라는 가정 하에 광고 세트를 나눕니다. 하지만 이제는 플랫폼이 오디언스를 더 잘 판단하는 시대입니다. 수많은 조건과 기기·시간·성별을 사람이 나눠서 판단하기보단, 하나의 세트에서 자동으로 학습되게 두는 것이 오히려 더 성과가 좋을 수 있습니다. 특히 P-MAX나 Advantage+ 캠페인처럼 통합형 구조에서는 세트 최소화가 더 강력한 전략입니다.

5. 예산 기준 세트 분할이 가장 현실적

세트 개수를 정할 때 가장 중요한 기준은 '세트당 충분한 학습이 가능한가'입니다. 디언스나 타겟 조건이 아니라, 실제 집행 예산을 기준으로 세트를 쪼개야 합니다. 세트를 줄이고 내부 타겟 분류는 하나의 세트 안에서 광고 소재 수준에서 조정하는 방식이 더 효과적입니다.

많이 쪼갠다고 정밀해지는 시대는 끝났습니다. 자동화된 플랫폼에서는 '충분한 학습'이 전제되지 않으면 어떤 전략도 무의미해집니다. 

광고 세트는 적을수록 좋고, 통합형 구조로 최적화 흐름을 빠르게 만드는 것이 핵심입니다. 과감히 줄여보세요. 그게 오히려 더 많은 전환을 만들어냅니다.

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