광고주 성과를 개선하기 위한 캠페인 최적화 업데이트

Meta를 찾는 광고주들은 Meta를 통해 본인에게 중요한 결과를 얻기를 기대합니다. 비즈니스마다 가장 가치 있게 여기는 것이 다르기 때문에 Meta는 다양한 캠페인 최적화 방법을 제공합니다. 예를 들어 어떤 비즈니스는 총 전환 수를 극대화하고자 할 수 있고 또 어떤 비즈니스는 모든 전환의 가치를 높이고자 할 수 있습니다. 비즈니스가 가치 있게 여기는 것을 정확하게 파악하면 각 광고 캠페인을 맞춤 설정할 수 있으며, 이러한 맞춤 설정은 Meta의 AI 모델 및 자동화 솔루션으로 계속해서 모든 지출 예산의 효과를 극대화하는 데 필수적입니다.

따라서 비즈니스의 성장을 지원하는 AI 기반 자동화 솔루션을 개발하기 위한 지속적인 노력의 일환으로, 저희는 자체 광고 시스템을 개선하고 있습니다. 이는 비즈니스가 어떤 외부 분석 도구를 사용하는지에 상관없이 각 비즈니스의 목표와 비즈니스의 가치 측정 방식에 보다 맞춤화된 결과를 제공하기 위함입니다. 먼저, Meta는 비즈니스가 가치 있게 여기는 사항을 보다 정확하게 전달하여 캠페인을 맞춤 설정할 수 있는 몇 가지 새로운 방법을 공개하는 동시에 그러한 가치를 더 많이 실현할 수 있도록 자체 광고 시스템을 개선하고 있습니다.

비즈니스가 가장 가치 있게 여기는 전환 정의

지난 몇 년 동안 저희는 비즈니스들이 가치 있게 여기는 결과를 더 많이 제공하기 위해 몇 가지 조치를 취했습니다. 예를 들어 광고주가 전환에만 최적화하는 방식에서 가치에 최적화하는 방식으로 전환할 수 있는 새로운 최적화 옵션을 만들었으며, 수익 또는 예측 생애 가치(LTV)와 같은 새로운 가치 정의에 최적화하는 방식도 지원할 계획입니다. 여기에 더해 광고주들이 가치 있게 여기는 사항을 알릴 수 있는 더 많은 기능을 개발하고자 합니다. 바로 이 때문에 앞으로 몇 달 안에 '전환값 규칙'이라고 하는 새로운 기능에 대한 테스트를 확대할 계획입니다. 비즈니스는 이 기능을 사용하여 더 가치 있게 여기거나 덜 가치 있게 여기는 타겟 또는 전환을 알릴 수 있습니다. 저희는 비즈니스의 캠페인을 더 효과적으로 최적화하는 데 이 정보를 활용할 계획입니다.

예를 들어 어떤 광고주는 특정 고객 세그먼트의 생애 가치(LTV)가 30% 더 높다는 사실을 확인해 이러한 고객에게 도달하기 위해 지출을 늘릴 의향을 가질 수 있습니다. 예전에는 광고주가 해당 고객을 별도의 캠페인으로 세분화해야 했습니다. 하지만 이 새로운 기능을 사용하면 별도의 캠페인을 만들지 않고도 해당 고객만을 위해 더 높은 입찰가를 정의할 수 있습니다. 따라서 자동화 수준과 성과가 향상됩니다.

새로운 기여 모델 지원

올해 하반기부터 전환 증가에 최적화하고 이를 보고하는 새로운 옵트 인 기여 설정을 도입할 계획입니다. 전환 증가는 광고가 노출되지 않았다면 발생하지 않았을 전환 증가분입니다. 이는 양에 최적화하는 것에 반대되는 개념으로, 이 개념에서는 가능한 한 많은 총 기여 전환을 유도하는 데 초점을 맞춥니다. 이 설정은 전환 증가를 더 많이 유도하는 데 특별히 초점을 맞추기 위한 광고 게재 방식 전환을 위해 고안되었습니다. 올해 초에 실험을 통해 이 설정을 테스트한 결과, 많은 광고주의 경우 전환 증가가 평균적으로 20% 이상 개선되는 효과를 경험했습니다.¹

더 효과적인 분석 통합

사람들은 구매를 진행하기 전에 다수의 플랫폼과 퍼블리셔에 걸쳐 한 비즈니스의 여러 광고를 클릭하거나 이용할 수 있습니다. 효과적인 것과 그렇지 않은 것을 파악하기 위해 비즈니스는 외부 분석 도구를 사용하여 크로스 퍼블리셔 성과를 평가할 수도 있습니다. 저희는 비즈니스가 마케팅 믹스에 걸쳐 효과적인 것과 그렇지 않은 것을 어떻게 확인하는지 파악함으로써 비즈니스가 가치 있게 여기는 사항에 최적화하는 데 도움이 될 수 있다고 생각합니다.

지금부터 2025년까지, 저희는 비즈니스가 간단한 API 설정을 통해 자체 분석 도구를 Meta 광고 시스템에 직접 연결할 수 있는 기능을 도입할 계획입니다. Google 애널리틱스와 Northbeam을 시작으로, 곧 Triple Whale과 Adobe로 확대할 수 있기를 바랍니다.

비즈니스는 자체 분석 도구를 통합함으로써 특정 캠페인에서 다른 채널 대비 Meta가 기여한 전환의 수와 같은 집계된 캠페인 정보를 공유할 수 있게 될 것입니다. 이 데이터를 바탕으로 Meta는 광고주가 마케팅 믹스에 걸쳐 가치 있게 여길 수 있는 전환을 더 효과적으로 파악할 수 있습니다. 시간이 지나면서 Meta의 AI 모델은 이 데이터를 사용하여 캠페인 최적화를 세부 조정할 수 있게 될 것이며, 이는 결국 Meta가 제공하는 전환의 전반적인 가치를 개선하는 결과로 이어질 것입니다.

개선된 최적화

자체 분석 도구를 통합한 테스트 광고주들로부터 이미 의미 있는 집계 인사이트를 얻었습니다. 이러한 인사이트와 내부에서 추가적으로 알아낸 사항을 바탕으로, 비즈니스를 위한 가치를 높이기 위해 크로스 퍼블리셔 여정을 더 많이 고려하도록 Meta 광고 시스템을 변경하기 시작했습니다. 이 변경과 함께 광고주들은 타사 분석 도구 내에서 Meta로 인한 전환 수치가 개선되는 것을 확인할 수 있을 것으로 보입니다. 하지만 그 결과로 CPM은 증가할 수도 있습니다. 최근 실험에서 이를 테스트한 결과, 광고주들은 타사 분석 도구로 측정했을 때 Meta로 인한 전환 수치가 평균적으로 30% 증가하는 효과를 경험했습니다.²

먼저, 판매 목표에 따라 전환의 양 또는 가치에 최적화하는 캠페인을 대상으로 이 변경 사항을 적용하기 시작합니다. 가까운 시일 내에 다른 목표로도 확대할 계획입니다.

성과를 일관되게 측정하고 조정할 수 있도록 크로스 플랫폼 분석, 전환 성과 증대, 광고 관리자 결과 등 다양한 측정 도구를 활용하는 측정 모범 사례를 따를 것을 계속해서 권장합니다.