예산 배분이 메타 광고 성과를 바꾼다 – ABO와 CBO 완전 분석

" 어떤 예산 설정이 광고 성과에 더 좋을까요? "

 

이 질문, 한번 쯤 해보셨을 겁니다.

특히 ‘ABO’냐 ‘CBO’냐를 두고 수많은 마케터들이 고민합니다.
사실 이 둘의 차이를 제대로 이해하지 않으면,
아무리 좋은 타겟과 광고크리에이티브를 써도 성과가 흔들릴 수 있습니다.

 

 

• ABO=Adset Budget Optimization
• 광고세트에서 직접 예산을 설정합니다.
• 아래와 같이 세트별로 예산을 동일하게 또는 상이하게 직접 세팅합니다

광고세트 A에 3만원
광고세트 B에 2만원
광고세트 C에 5만원

 

 

• CBO=Campaign Budget Optimization
• 캠페인에서 직접 예산을 설정합니다.
• 캠페인 전체에 10만원을 넣으면 머신러닝에 의해 성과가 좋은 광고세트에 자동으로 분배해줍니다.  

광고세트 A에 9만원
광고세트 B에 2천원
광고세트 C에 8천원 

 

 

TIM's 포인트1 

광고세트가 하나라면 CBO, ABO 고민할 필요가 없습니다.

 

위에 ABO와 CBO의 정의를 이해하신다면, ABO와 CBO를 고민하는 기준은 광고세트의 숫자입니다. 10만원을 광고세트에 각각 5만원씩 세팅해서 진행할지, 10만원이 알아서 광고세트 2개중에 반응이 좋은 쪽으로 몰아주게 머신러닝에게 맡길지를 선택하는 겁니다. 

광고세트가 하나인 경우는 캠페인단에서 예산세팅을 해도, 광고세트에서 예산세팅을 해도 결과는 동일합니다. 그렇기때문에 캠페인에서 10만원을 세팅해도, 광고세트에서 10만원을 세팅해도 어차피 광고세트는 하나니깐 해당 광고세트에서 10만원이 다 소진될테니 고민할 필요가 없습니다. 
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TIM's 포인트2 

ABO와 CBO 둘 중 하나를 세팅했다면 광고 중간에 수정이 불가능합니다

 

위에 쓴 글처럼 최초에 한번 세팅을 하게 되면 그 이후에는 수정이 불가능합니다. 만약 수정을 하고 싶다면 기존 캠페인을 복사해서 새로운 캠페인에서 수정을 해서 진행하시면 됩니다. 

기존캠페인은 원하는대로 선택을 해서 계속 진행을 해도 되고, 오프하셔도 됩니다. 만일 계속 진행한다해도 기존캠페인에서 머신러닝이 다시 발생하지는 않습니다. 다만 복사한 새로운 캠페인은 새롭게 시작하는 것이기에 머신러닝이 100% 돌아갑니다.

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TIM's 포인트3

ABO는 분석에 용이하다

 

ABO의 목적은 실험, 테스트라고 봅니다.

어떤 타겟이 더 좋을지, 어떤 노출위치가 더 좋을지, 어떤 소재가 더 좋을지를 알아가는 과정에서 사용하는 편입니다. 

ABO의 좋은 예를 들어보자면 광고세트를 4개로 나누고(한국, 일본, 싱가포르, 인도네시아) 세트당 3만원씩 세팅을 합니다. 그렇게 되면 각 세트당 3만원씩 매일매일 노출이 되고, 세트당 비슷한 수준의 노출량이 형성됩니다. 이렇게 전제조건이 동일해진 상황에서 결과들을 비교해보는 겁니다. 그렇게 해서 우리제품이 한국보다 일본에서 더 선호하는지, 인도네시아보다 싱가포르에서 선호하는지 등을 파악할 수 있게 됩니다.  

다만 예산증액시 유연함이 떨어집니다.
위의 예시를 이어가서, 4개국 중에서 일본이 가장 반응이 좋아서 나머지 세트들을 오프하고 일본이 포함된 광고세트에 한번에 9만원을 추가세팅하면 머신러닝이 다시 돌아갑니다. 그렇게 되면 지금보다 성과가 더 좋아질수도 있지만 더 나빠질 수도 있습니다. 그래서 일예산의 20%-30% 정도 예산증액을 합니다. 그렇게 되면 머신러닝이 재발생은 안할 수 있겠지만 예산증액이 너무 더디기때문에 빠르게 결과를 뽑아내는건 어렵습니다. 

 

 

TIM's 포인트4

CBO는 결과에 집중한다

 

CBO로 진행할 경우에는 머신러닝에 의해 성과가 좋다고 판단하는 쪽으로 예산의 대부분이 쓰여집니다. 그래서 따로 예산증액을 하지 않아도 예산이 집중해서 분배될 수 있고, 그래서 수정을 최소화할 수 있으니, 머신러닝이 다시 돌아갈 일도 적은 편입니다.

다만 머신러닝에 의해 선택되어진 광고세트가 항상 좋은 결과를 보장하는 건 아닙니다.

건기식을 판매하는 광고주의 계정을 담당했습니다.
상품 퀄리티도 괜찮았고, 상세페이지도, 영상도 정성스럽게 만들었고, 타겟도 나쁘지 않았습니다. 하지만 문제는 전환이 너무 적다는 것이었습니다. 진행중인 캠페인을 분석해봤는데, 그분의 캠페인 구조는 이렇게 되어 있었습니다

캠페인: CBO 방식
광고세트: 4개 (논타겟, 유사타겟, 맞춤타겟, 관심사 타겟)
총 예산: 하루 10만 원

문제는 학습이 충분히 일어나지 않은 광고세트들이 무시되고 있다는 것이었습니다.

맞춤타겟 광고세트로 하루 예산의 70% 이상을 몰아주고 있었고, 나머지 세 광고세트는 거의 노출조차 안 되고 있었습니다.
아마 처음에는 맞춤타겟에서 반응이 좋으니 예산의 대부분을 몰아주었으나 

시간이 가면서 효율이 떨어졌지만 여전히 맞춤타겟으로 몰아주고 있다보니 전환이 떨어지고 있었습니다. (ROAS 90%)

지금은 어떤 타겟이 전환에 더 유리한지 확실하지 않으니
광고세트별 예산을 균등하게 분배해서 실험하는 ABO로 제안드렸습니다.
그렇게 캠페인을 ABO 방식으로 재구성했고,
4개 광고세트에 각각 하루 25,000원씩 나눠줬습니다.
관심사타겟과 유사타겟에서 ROAS 350%를 찍었습니다.

 

 

 

" 감이 아니라 전략으로 광고하자 "

결국 ABO와 CBO는 광고 예산을 어디에, 어떻게 써야 성과가 극대화되는지 결정하는 가장 중요한 설정입니다.
이해하고 나면 광고 성과가 달라지고,
설정 하나 바꾸는 것만으로도 오르는 경험을 하게 될 겁니다.

ABO와 CBO중 하나를 선택해서 사용하기 보다는
상황과 목적에 따라 따로 또 같이 사용하는 자세가 필요합니다.