많은 광고주가 ‘광고 세트는 많을수록 좋다’는 직관을 따릅니다. 다양한 타겟을 세분화하고, 소재 테스트를 병렬로 돌리는 전략은 당연히 효율적일 것처럼 보입니다. 하지만 실제 집행 데이터를 들여다보면, 무작정 세트를 늘리는 방식은 오히려 학습 분산, 예산 분산, 전환 데이터 부족이라는 역효과를 낳습니다. 이 글에서는 광고 세트를 구성할 때 반드시 고려해야 할 분산 리스크와 실무 기준을 정리합니다.

1. 세트 수가 늘수록 ‘학습 효율’이 떨어진다

광고 세트의 수가 많아질수록 각 세트에 분배되는 데이터가 줄어들게 됩니다. 예를 들어, 하루 예산 10만 원으로 10개의 광고 세트를 운영하면, 각 세트는 평균 1만 원의 예산으로 돌아가게 됩니다. 이 경우 Facebook, Google, Naver 등 모든 플랫폼의 학습 알고리즘이 충분한 최적화 데이터를 확보하지 못해 학습이 제대로 이루어지지 않는 문제가 발생합니다.

특히 Meta의 경우, 광고 세트가 학습 종료(learning limited)를 벗어나기 위해선 일정 수준 이상의 이벤트 전환량이 필요합니다. 하지만 세트 수가 많고 예산이 분산되면 도달 자체가 제한되어 모든 세트가 비효율적으로 학습 중단 상태에 머물 수 있습니다.

2. 예산 분산은 곧 성과 분산으로 이어진다

많은 세트를 운영하면 광고주는 다양한 타겟과 소재를 실험해볼 수 있다는 장점이 있지만, 실제로는 우수한 세트에 예산을 몰아주는 자동 최적화 구조가 약화됩니다. 대부분의 플랫폼은 성과가 좋은 세트에 자동으로 예산을 재배분하지만, 세트 수가 많으면 각 세트가 충분한 데이터를 확보하기도 전에 예산 소진이 발생하기 때문입니다.

결국 ‘테스트’라는 명목으로 시작한 세트 분할이 실제에선 성과 중심 운영이 아니라 ‘데이터 희석’으로 귀결됩니다. 특히 리드 전환 단가가 높은 DB업종에선 이 문제의 영향이 훨씬 큽니다.

3. 세트별 타겟이 겹치면 오디언스 캡처가 분산된다

세트 수가 많아지면 동일한 관심사, 유사 타겟을 설정한 세트 간에 내부 경쟁이 생길 수 있습니다. 이는 CPM 상승과 중복 노출을 초래하고, 플랫폼 내에서 광고 효율이 낮다고 판단되는 요소로 작용합니다. 특히 Naver GFA나 Meta처럼 오디언스 간 중복이 자동으로 정리되지 않는 플랫폼에선 이 문제가 성과에 큰 영향을 미칩니다.

실무에서는 세트 분할 시 타겟 중복 여부를 반드시 시뮬레이션하거나, 타겟 풀(pool) 자체를 명확히 분리해야 성과가 일정하게 유지됩니다.

4. 전환 이벤트 수 부족으로 알고리즘이 멈춘다

세트마다 별도로 전환 이벤트를 수집하는 구조에서는, 세트 단위로 전환이 적은 경우 자동 입찰 최적화가 정상 작동하지 않습니다. 예를 들어, 한 세트에서 하루 1~2건의 전환만 발생하는 경우, ROAS나 CPA 기준으로 최적화를 하기 어렵고 ‘최소 전환 수 미달’로 인해 학습이 멈춥니다.

Google Ads의 경우에도 전환 데이터가 충분치 않으면 tCPA, tROAS 같은 자동 입찰 전략에서 정확한 조정이 어려워지고, 평균 단가도 흔들립니다. 이 때문에 세트 수를 줄이되, 전환 데이터를 모아줄 수 있는 구조로 설계하는 것이 더 안정적인 운영이 가능합니다.

5. 언제 ‘세트 수 늘리기’가 정답일까?

물론 광고 세트를 많이 구성해야 할 타이밍도 있습니다. 신규 타겟을 대거 테스트하거나, 시즌성 캠페인에서 특정 세그먼트를 집중 공략할 필요가 있을 땐 세트 확장은 유의미합니다. 하지만 이때도 전체 예산을 고려한 배분 전략이 반드시 전제되어야 합니다.

• 일 예산 대비 세트 수를 3~4개 이하로 유지

• 타겟 간 중복 제거

• 테스트군과 운영군 분리

• 소재 A/B 테스트는 동일 세트 내에서 진행

위 기준을 충족할 때만 ‘세트 확장’이 실제로 전략적 가치가 있습니다.

광고 세트는 많을수록 좋다는 직관은 위험할 수 있습니다. 실제 캠페인 운영에서는 예산, 타겟, 전환 데이터를 모두 감안한 ‘운영 가능 수’ 내에서 효율적으로 구성하는 것이 핵심입니다. 특히 전환 기반 성과를 중시하는 DB 업종에선 세트 과다 분할보다, 강력한 집중과 전략적 테스트가 더 큰 효율을 만듭니다. 캠페인 구조를 어떻게 짜야 할지 고민된다면, 아래로 연락주세요. 실무 데이터를 기반으로 맞춤형 구조 설계를 도와드리겠습니다.