초기창업자 페북 광고 효율 높이는 전략 (브로드, 리타게팅) (3)

 

 

✍🏼초기 창업자는 브로드와 리타게팅 광고 집중

목표는 광고 효율 높이기 ㅣ맞춤, 유사, 특성 타겟 기억하기 

 

✍🏼광고 효율 높이는 전략  (핵심)

상품마다 두 가지 광고 세팅 추천 

 

 

1📃브로드 광고 

☑️ 인구 통계학적 특성, 관심사 활용

☑️ 특정 관심사나 나이, 지역 등을 정해서 비슷한 사람들에게 한꺼번에 광고

ex) '20대 여성', '요리에 관심 있는 사람'

마치 '달리기 참가자 모여주세요!'라고 외치는 것

 

 

2📃 리타게팅 광고 

☑️ 이미 우리 웹사이트에 방문 했던 사람 중 원하는 고객 그룹을 '맞춤 타겟'으로 설정하기

ex) '이 사람이 우리 가게에 왔었네? 다시 한번 보여줘야지!'

온라인 쇼핑몰에서 장바구니에 담아놓고 안 산 물건 광고가 계속 따라오는 것

 

 

3 유사 타겟 광고 캠페인 (초기창업 비추)

☑️ 효과가 좋으려면 맞춤 타겟 모수가 1,000명 이상이어야 함. 초기라면 구매한 유저가 천명 이하일 가능성 크다

☑️ 구매 전환 데이터 1천개 이상 쌓인 후 유사타겟 설정 효과적

☑️ 가능하면 구매전환 발생 이벤트로 유사타겟 만들기 > 구매전환 만든 타겟을 맞춤타겟 설정 > 이걸 유사타겟을 만드는 과정 

☑️ 잠재고객 기반 유사타겟은 데이터의 질이 낮음 > 구매전환한 사용자 기준으로 하기

☑️ 브로드 광고가 유사타겟을 만드는 것보다 효과적

 

 

✍🏼실제 캠페인 생성 예시 

 

브로드광고 

☑️ 새 캠페인 만들기 >전환 광고 설정 > 예산 설정 (재정 상태에 따라 조정) > 맞춤타겟X / 인구 통계학적 특성, 관심사(상세타게팅) 선택 > 노출 위치 (수동위치)

 

☑️ 우리나라 인구가 5천만이라서 상세타게팅 해도 별 큰차이는 없을 것 

 

 

 

🔹노출 위치 

Audience Network, Messenger  선택 해제 - 광고 효율이 좋지 않음. 

 

 

 

🔷페이스북 자체 머신 러닝 시스템 

☑️광고 설정 완료 후 (검토 중) > 페이스북 머신러닝 최적화 표시 확인 

 

☑️ 페이스북 머신러닝이 광고 노출을 최적화하여 효율적인 타겟팅을 자동으로 수행.

 

☑️ 머신러닝은 내가 설정한 이벤트를 일으킨 유저의 특성을 분석하여 공통적 요소(성별, 연령, 관심사 등)를 기반으로 광고를 특정 유저에게 집중적으로 노출

 

☑️머신러닝은 매번 같은 학습을 하지 않는다. 같은 광고여도 다시 세팅 및 최적화를 하게 되면 ROAS는 다르게 나온다.

 

🔵머신러닝의 동작 이해가 중요 (유의할 점)

☑️ 효과적인 머신러닝학습(머신러닝 최적화)를 할 수 있게 도와주기

🙊핵심꿀팁 :7일 이내에 50건 (구매건수 50개 이상 뜻) 이상의 목표로 한 이벤트(전환, 구매)발생이 필요

 

제한된 머신러닝 데이터

☑️ 충족하지 못할 경우 '데이터 부족' 상태가 발생 > 광고 효율 저하/ 고객군을 일반화 시킴.

✅ ex) 광고 목표 '구매' 설정시ㅣ 100개 중 1명만 구매함. 이 데이터를 가지고 학습이 안 된다.

 

 

 

☑️ 단가가 낮은 상품(1천,2천원이라서 7일에 50개 구매건수 가능하다면)은 '구매' 목표 설정

☑️ 작은 예산의 경우 : 가격이 높은 상품(10만,20만원)은 다른 전환 목표(결제 시작, 잠재 고객 등)를 설정

 

 

리타게팅 광고 (머신러닝을 무시하자)

 

🔹광고 세팅

☑️ 캠페인 만들기 

☑️ 전환 광고

☑️ 무조건 '구매' 클릭

☑️ 예산 ㅣ사이트 트래픽(중요)을 확인하고 설정

✅ ex) 트래픽 50명, 하루예산 2만원 > 동일한 타겟에게 여러번 노출 > 빈도만 높아짐 > 효율 저하

☑️ 적당한 빈도가 좋음 

☑️ 타겟 ㅣ맞춤 타겟 지정 > 맞춤 타겟에게 광고 다시 한번 재노출 

타겟 아래 부분 '인구통계 특성, 관심사' 건들지 말기! > 세팅하면 맞춤 타겟 외의 유저에게 또 노출됨 

☑️ 노출 ㅣ 이미 한번 웹사이트 왔기 때문에 상관 없음 

 

리타게팅은 모수가 제한 되어 있다 그래서 머신러닝을 고려하지 않아도 됨. 

 

 

 

✍🏼'전환 목표'가 '구매'가 아닐 때 생기는 문제 

1 ☑️ '결제 시작' 목표 설정 > ROAS 하락 사례

 

2 ☑️ '전환 목표'가 '구매'가 아닌 경우 > 머신러닝 나쁘게 최적화 가능성 

 

중요!! '구매' 목표로 한다?

계속해서 모니터링 하기. 광고가 잘 집행되고 있나? 

 

 

✍🏼예산은 타겟수 고려해 세팅

 

예산은 타겟 수(노출시키는 타겟 규모)를 고려하여 설정

☑️브로드 타겟은 1일 예산으로 5만 원에서 7만 원 정도가 적절, 타겟 모수가 몇 백만명이니까

 

☑️ 리타게팅은 모수 1천, 2천명 정도

웹사이트 접속한 소수의 유저를 대상으로 광고하니까 1일 예산 5천 원이 적절 

여기서 ROAS 잘 나온다고 예산 늘이기 X 제한된 모수에 동일한 콘텐츠 반복 노출, 광고 효율 저하

 

 

 

🔹광고 빈도와 ROAS(광고비용 대비 매출) 관계

☑️광고 빈도(Frequency)가 1을 초과하면 광고 수익률(ROAS)이 급격히 하락

☑️ 한 명의 사용자에게 광고가 얼마나 많이 노출되었는가

☑️ 빈도가 2에 도달하면 동일한 타겟에게 같은 광고 두번 뜬다 의미 

 

 

🔹광고 예산과 타겟 규모의 관계

☑️ 광고 예산은 타겟 규모에 직접적인 영향을 미치며, 초기 광고 세트에서 설정된 예산이 타겟 그룹의 규모를 결정하는 요소

✅ ex) 브로드타겟, 7만원 예산 설정, 페북 시스템에서 예산에 맞는 고객 그룹핑을 함, 이 그룹에게만 노출 시킴 

= 시간이 지나면 광고 효율이 떨어지는 시점이 온다. 처음 예산에서 지정된 타겟 모수 대부분에게 광고 노출 완료, 이후 동일 유저에게 반복 노출되는 구조 

 

 

🔹광고 수명  3 - 4주 

☑️ 4주 지나면 이미 최적화 된 광고 효율 떨어지기 시작

성과 좋은 ROAS라면 수명 연장 위해 예산 20% 이내 증액 > 광고 유지되고 타겟 모수만 넓어짐.

= 20% 이상 X 머신러닝 재학습 성과 좋은 광고 날아감. 

 

☑️ 광고 리셋 작업으로 새로운 타겟 모수에게 광고 집행 실시 경우 머신러닝 다시 최적화 필요함.

 

 

👉🏼 캠페인 광고 화면 > 열 맞춤 설정 > 빈도 클릭 

☑️ 브로드타겟의 경우 빈도 신경쓰기 : 2 이하로 관리

☑️ 리타겟팅의 경우 : 2 초과시 예산을 줄이기 

 

 

 

 

 

✍🏼 광고 전략 (핵심)

 

목표는 효율 극대화, 불필요한 광고비 지출 줄이기 

 

✅여러 광고 세트 동시 운영 : 하루 성과 분석 후 효율 낮은 광고 즉시 중단

 

✅ 광고 세트 변경 시(내용,소재등) 머신러닝 재학습으로 인해 기존의 성과 하락 발생 (성과 좋은 광고 최대한 유지) 주의

 

✅ 제한된 머신러닝도 성과가 좋으면 그대로 집행 (굳이 중지 X) 

 

✅ 페이스북 머신러닝 최적화를 위해 하루 10건 이상의 목표 전환(우리가 원하는 행동) 발생하도록 예산 설정 중요

= 근데 10건에 필요한 예산이 500만원 일수도 있다 > 그럴 경우 목표 전환 '결제 시작', '잠재고객'이 되게끔해서 더 많이 이벤트 발생 지정 해줘야함 > 그래야 일일 예산에 따라 10건 이상의 목표전환 발생 

 

 

☑️ 여유로운 예산 : 목표전환(구매) 10건으로 일일 예산 맞추기 

 

☑️ 돈 없는 예산 : 일일 예산 지정하기 > 예산 내에서 50건, 하루에 10건의 목표전환(결제시작, 잠재고객) 발생할 수 있는 이벤트 지정하기

 

= 머신러닝 최적화 잘 되고, ROAS가 잘 나옴

 

 

✍🏼 여러개의 광고세트 동시에 만들고 1일 지켜보기 (광고비 절약 전략)

✅ex) 광고 타겟만 다르고 안에 들어있는 내용은 다 똑같이 구성함 > 한번에 활성화 

= 그럼 피드백이 오기 시작함. 목표 전환 없는거 다 끄기 

= 머신러닝을 지켜볼 필요가 없다. 

 

✅ ex) 광고를 다 똑같이 여러개 하고 돌려도 됨. 

= 머신러닝이 늘 같은 학습을 하지 않기 때문, 같은 광고여도 똑같은 사람에게 노출되지 않음.