안녕하세요. AMPM글로벌 마케터 한슬기입니다.

디지털 마케팅의 지형이 급변하면서 이제 메타광고는누가 더 정교하게 타겟을 설정하느냐의 싸움에서누가 더 AI를 잘 활용하느냐의 싸움으로 변모했습니다. 

그 중심에는 메타의 회심작인 어드밴티지+ 쇼핑 캠페인이 있습니다.

타겟 설정부터 예산 배분, 노출 위치 최적화까지 AI가 자동으로 수행해주는 매력적인 솔루션입니다.

하지만 막상 사용해보면 자동인데 왜 성과가 안 나오는가라는 질문이 자주 등장합니다. 

어드밴티지+는 강력한 도구이지만 아무 준비 없이 사용하면 오히려 성과가 불안정해질 수 있습니다. 

자동화는 만능이 아니라 잘 학습할 수 있는 환경을 만들어 주었을 때 비로소 힘을 발휘하는 시스템이기 때문입니다.

어드밴티지+ 광고가 실패하는 이유와 이를 방지하기 위한 최적화 전략을 알아봅시다.

어드벤티지+는 무엇이 다른가

기존 메타 광고는 세부 타겟을 직접 설정하고 여러 광고 세트를 만들어 테스트하는 방식이 일반적이었습니다. 사람의 '감'과 '노동'이 많이 필요했죠. 

반면 어드밴티지+는 메타의 강력한 머신러닝 알고리즘이 타겟 확장, 노출 위치 자동 최적화, 예산 자동 분배 등을 알아서 수행합니다.

사람은 세밀한 타겟팅 대신 좋은 소재를 공급하는 데 집중하고 나머지는 메타의 AI 시스템에 맡기는 방식입니다. 

이는 마케팅 효율을 극대화하고 운영 시간을 단축해 주는 혁신적인 도구이지만

AI라는 특성상 '어떻게 학습시키느냐'에 따라 성과는 천차만별로 갈리게 됩니다.

AI는 추측이 아니라 데이터로 학습합니다. 

데이터가 부족하거나 왜곡되어 있다면 자동화는 오히려 잘못된 방향으로 최적화될 수 있습니다.

자동화가 실패하는 이유

① 데이터 부족

어드밴티지+는 과거의 전환 데이터를 기반으로 학습합니다. 

신규 계정이거나 전환 이력이 거의 없는 경우엔 AI가 학습할 재료가 충분하지 않습니다. 

자동화는 많은 실험을 통해 패턴을 찾아야 합니다. 

데이터가 거의 없는 상태에서 곧바로 어드밴티지+를 실행하면 AI는 갈피를 잡지 못하고 예산을 낭비하게 됩니다.

② 소재 다양성 부족

어드밴티지+의 타겟팅은 소재가 담당합니다. 

AI는 여러 크리에이티브를 비교하며 성과가 좋은 조합을 찾아냅니다. 

만약 소재를 1~2개만 넣어두었다면 AI는 다양한 유저 그룹을 테스트할 기회를 잃게 됩니다. 

다양한 각도의 소구점을 가진 소재가 많을수록 AI는 더 빠르게 학습합니다.

반대로 모든 소재가 비슷하다면 자동화의 장점은 크게 줄어듭니다.

③ 예산의 한계

어드밴티지+는 기본적으로 테스트와 최적화의 과정을 거칩니다. 

1만 원 미만 등 하루 예산이 너무 적으면 AI가 충분히 많은 유저에게 광고를 노출하고 반응을 수집할 기회 자체가 사라집니다. 

이는 학습 기간을 무한정 늘리거나 잘못된 결론을 내리게 만드는 원인이 됩니다.

④ 계정 신뢰도 문제

메타 광고는 계정 품질을 내부적으로 평가합니다. 

정책 위반 이력, 잦은 광고 반려, 결제 문제 등은 계정 신뢰도에 영향을 줄 수 있습니다. 

계정 품질이 낮으면 광고 노출이 제한되거나 학습 효율이 저하될 가능성도 배제할 수 없습니다.

종종 발생하는 특정 계정에서만 CPM이 5~7배 이상 튀는 상황의 경우

이는 설정의 문제라기보다 해당 계정에 할당된 로직의 문제일 수 있습니다. 

이럴 때는 원인을 찾기보다 새 계정을 생성해 테스트하는 것이 실무적으로 더 현명한 판단입니다.

실패하지 않는 세팅 전략

그렇다면 어드벤티지+를 안정적으로 운영하기 위해 무엇을 준비해야 할까요?

① 올바른 예산 설정

AI가 학습하려면 일정 수준 이상의 전환 데이터가 필요합니다. 

최소 수만 원의 일 예산을 확보하여 학습 단계가 안정적으로 진행될 수 있도록 설계하는 것이 바람직합니다. 

캠페인을 잦은 주기로 수정하면 학습이 초기화될 수 있으니 3~4일 이상은 큰 변경 없이 데이터를 관찰하는 인내가 필요합니다. 

또한 캠페인 레벨에서 예산을 설정하고 시간이 지나면 구매 확률이 높은 시간대를 알아서 찾아내는 AI의 유동적인 대응을 위해 1일 예산을 활용합니다.

② 픽셀과 전환 추적의 무결성 확보

가장 먼저 점검할 것은 데이터의 정확성입니다. 정확한 데이터 수집은 자동화의 출발점입니다. 

픽셀 연동이 꼬여서 구매 데이터가 중복으로 잡히거나 누락된다면 AI는 잘못된 데이터를 학습하게 됩니다. 

메타 대시보드상의 구매 전환이 실제 판매와 유사하게 잡히는지 반드시 확인해야 합니다.

③ 세트 및 타겟팅 구조 단순화

광고 세트를 과도하게 분리하면 데이터가 분산됩니다. 

어드밴티지+의 장점은 통합된 구조에서 자동으로 예산을 배분하는 데 있습니다. 

불필요한 세트는 정리하고 핵심 목표 중심으로 단순화하는 것이 학습 속도를 높이는 방법입니다.

어드밴티지+의 본질은 AI에게 권한을 주는 것입니다. 

위치와 언어 정도만 설정하고 연령과 관심사는 최대한 풀어둡니다. 

지면 역시 모든 지면을 열어두고 시작하는 것이 기본입니다.

④ 다양한 크리에이티브 준비

어드밴티지+에서 사람이 할 수 있는 가장 영향력 있는 행동은 소재 관리입니다. 

영상, 이미지, 캐러셀 등 형식을 다양화하고 메시지 방향도 분산하는 것이 좋습니다. 

제품 수가 많은 경우 카탈로그 광고를 활용하는 것도 좋습니다. 

유저가 최근 본 상품이나 장바구니에 담은 상품을 AI가 판단해 자동으로 보여줍니다. 

자동화는 결국 좋은 재료를 얼마나 넣어주느냐에 달려 있습니다.

⑤ 수동 → 자동 전환 전략

완전히 신규 계정이라면 초기에는 수동 캠페인으로 데이터를 확보하는 것이 중요합니다.

처음에는 연령, 성별, 관심사를 수동으로 설정해 타겟을 좁히고 효율을 확인하여 일정 수준 이상의 전환 데이터를 쌓습니다. 

이후 수동 캠페인에서 목표로 하는 KPI가 안정적으로 유지되거나

혹은 반대로 모든 수동 조작을 다 해봤음에도 성과가 정체될 때 어드밴티지+로 전환하면, AI가 훨씬 빠르게 학습합니다. 

수동 캠페인에서 가장 반응이 좋았던 검증된 소재를 옮겨옵니다. 

자동화는 시작점이 아니라 데이터가 준비된 이후에 더욱 강력해집니다.

AI의 판단과 인간의 역할

어드밴티지+의 등장은 사람의 역할을 줄이는 것이 아닙니다. 

세부 타겟을 일일이 나누는 대신 데이터 구조를 설계하고 크리에이티브 전략을 고민하며 학습 환경을 조성, AI가 어떤 판단을 내렸는지 분석해야 합니다.

비용, CPM, ROAS 등 필수 지표부터 품질, 참여율, 전환율 등의 메타 리포트 지표를 활용하여 소재 효율과 피로도를 분석하고 체크합니다. 

연령과 플랫폼 별로 세그멘테이션 분석을 통하여 더 좋은 성과를 노리는 별도의 수동 캠페인을 운영할 수도 있습니다.

AI는 방향을 대신 정해주지 않습니다.

목표를 설정하고 충분한 예산과 데이터를 마련하며 올바른 신호를 제공하는 것은 여전히 사람의 몫입니다.

어드밴티지+ 캠페인은 사람에게 단순 반복 업무가 아닌 "어떤 메시지로 고객을 설득할 것인가"라는 본질적인 고민에 집중하게 해줍니다.

자동화 광고의 시대일수록 기본기가 더욱 중요합니다. 

준비된 계정에서 실행되는 어드벤티지+는 분명히 강력한 성장 엔진이 될 수 있습니다. 

데이터가 쌓일수록 어드밴티지+는 더 정교하고 강력한 성과를 가져다줄 것입니다.

어드밴티지+ 캠페인을 운영하는 데에 어려움이 느껴지시거나

메타 광고 집행 성과가 좀처럼 나오지 않으시다면

마케터 한슬기에게 문의해주세요.