페이스북 머신러닝이 광고에 미치는 영향

페이스북에서 광고를 한 번이라도 해보신 분들이나 페이스북 광고에 관심을 가지고 계신 분들은 아마 한 번 정도는 머신러닝이라는 들어보신 적이 있으실 겁니다. 모르시는 분들을 위해 간략하게 말씀드리자면, 머신러닝은 페이스북과 인스타그램에서 광고가 진행되면 알고리즘이 광고에(사람, 위치, 시간대 등) 대해서 공부를 하는 겁니다. 그리고 이 머신러닝은 광고가 새롭게 진행될 때마다 만나게 되는 단계입니다. 이 머신러닝 단계가 끝나면 알고리즘이 자동적으로 광고를 가장 반응이 좋은 사람들과 위치로 보여주게 됩니다. 

 

머신러닝 단계는 언제 끝날까?

아마도 이제는 머신러닝의 종료 시점이 이제 중요해질 것 같습니다. 왜냐하면 머신러닝이 빨리 끝나야 광고 최적화가 일어나서 광고 효율이 좋아지기 때문입니다. 머신러닝의 종료 시점은 어떤 광고를 진행하는지에 따라서 다릅니다. 정확한 종료 시점은 광고를 통해서 50개의 결과가 들어오게 되면 머신러닝단계는 종료가 됩니다. 예를 들어서 트래픽 광고를 진행할 때 링크 클릭 수가 50개가 잡혀야 되며, 구매전환 광고를 진행할 때는 구매 수가 50개가 들어와야 머신러닝은 끝이 나고, 그때부터는 광고 최적화가 일어난다고 보면 됩니다. 

위 사진처럼 제한된 머신러닝은 광고 관리자에서 본 적이 있으실 겁니다. 분명히 위에서 머신러닝은 알고리즘이 광고에 대해서 공부한다는 글을 봤는데, 도대체 제한된 머신러닝은 또 뭐지 하고 의문이 들 수가 있으실 겁니다. 보통 광고가 시작하자마자 1주일 내에 결과값 50개가 들어와야 머신러닝이 끝나고 광고 최적화가 일어납니다. 하지만 1주일이 넘었는데도 50개의 결과를 얻지 못했다면 어떻게 될까요? 바로 이 제한된 머신러닝에 빠지게 됩니다. 광고가 제한된 머신러닝에 빠지게 되면 광고 성과는 떨어지게 되고 더불어 결과당 비용을 계속해서 높아지게 됩니다. 이럴 경우에는 광고 설정을 수정하시거나 광고를 끄고 다시 시작하는 게 더 좋습니다. 

 

왜 머신러닝은 다시 발생할까?

광고를 시작하고 1주일 내에 50개의 결과값을 받았는데도 불구하고 머신러닝이 다시 발생하는 경우를 경험해 보신 적이 있으실 겁니다. 아래 몇 가지의 경우에 해당되면 머신러닝이 다시 발생될 수 있습니다.

 

• 광고 소재(이미지 or 영상), 타깃 관심사 추가, 노출 위치

광고에 쓰인 이미지 또는 영상을 수정하거나, 상세 타게팅에서 관심사를 추가하거나, 노출 위치를 수정하게 된다면 머신러닝은 다시 작동하게 됩니다.

 

• 광고예산

전체 예산의 20% 정도만 증가하면 머신러닝이 다시 발동하지 않는다는 말도 있지만, 실제로 20% 미만으로 예산을 증가시켰음에도 불구하고 머신러닝이 다시 작동되는 경우들이 있었습니다. 그래서 이 점도 참고해 주시면 좋습니다.

 

• 광고 활성화 & 비활성화

광고 관리자에서 광고를 껐다가 다시 동일한 광고를 켜주고, 또 껐다가 다시 켜주고 하는 등의 방법을 사용하셔서 광고를 진행하시는 분들도 있습니다. 광고를 끄고 1주일 이내로 다시 켜주면 머신러닝이 다시 작동되지 않는다는 말이 있었지만, 이 역시 다시 머신러닝이 발생하는 경우들이 있었습니다.

 

위에 나열된 수정 작업이 일어난 이후에는 다시 머신러닝이 발생할 수 있고, 그러면 수정 이후 1주일 내로 다시 결과값 50개가 들어와야 광고 최적화가 일어납니다. 만약 수정 이후 1주일 내로 다시 결과값 50개가 들어오지 않는다면 또다시 제한된 머신러닝에 빠지게 됩니다.

 

머신러닝을 빠르게 종료시키려면?

여기까지 이 글을 계속해서 보고 계신다면 아마 이 부분을 가장 궁금해하실 것 같습니다. 하루라도 일찍 머신러닝을 종료시켜서 머신러닝에 들어가는 광고 예산을 아끼고 광고최적화가 나온 이후에 최대한 광고예산을 쓰면 좋기 때문입니다. 머신러닝을 빠르게 종료시키기 위한 여러 가지 방법들이 있겠지만, 크게 3가지로 나눠볼 수 있습니다.

 

• 광고예산

페이스북에서 또는 인스타그램에서 광고 예산은 도달 수와 노출 수에 직접적으로 영향을 준다고 보면 됩니다. 여기서 도달 수는 내 광고를 본 사람들의 수를 의미하고, 노출 수는 내 광고가 몇 번이나 사람들에게 노출되었는지 보여주는 횟수입니다. 그래서 광고 예산은 도달 수와 노출 수에 직접적으로 영향을 주게 됩니다. 쉽게 말해 예산이 많으면 많을수록 더 많은 사람들에게 광고가 도달되고, 여러 번 광고를 노출시킬 수 있습니다. 너무 적은 예산은 넣게 된다면 광고를 볼 사람들의 수가 적어질 것이고, 그렇게 되면 결과값을 받을 확률이 떨어집니다. 그렇기 때문에 적정 수준의 예산을 설정하는 것이 머신러닝을 빨리 끝내는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

• 타겟

타겟의 사이즈 또한 중요합니다. 예산과 동일하게, 타겟의 사이즈가 너무 작은 경우에는 광고를 볼 사람들의 전체 수가 적어질 것이기 때문에, 그로 인해 결과값 또한 얻기가 쉽지 않습니다. 그래서 너무 좁게 타겟을 잡는 것보다는 약간은 넓게 타겟을 설정해 주시는 것이 더욱 도움이 됩니다. 예를 들어 "서울"로만 위치를 잡는 것보다는 "대한민국" 전체로 잡을 수 있고, "남성" 혹은 "여성" 한쪽만 잡는 것보다는 양쪽을 다 설정할 수 있으며, 20세부터 30세까지 연령을 설정하기보다는 18세부터 45세까지 조금 더 여유 있게 설정을 하는 겁니다. 물론 특정 비즈니스나 상품의 경우에는 타겟이 어느 정도 정해져 있기때문에 쉽지 않겠지만 위치, 성별, 연령 중 하나라도 여유있게 설정해 보셔서 테스트를 해보시면 좋을 듯합니다. 

 

• 광고 세트

캠페인 하나에 여러 개의 광고 세트를 설정해서 광고를 진행하는 경우도 종종 있습니다. 아마도 테스트를 위해서 어떤 타겟, 어떤 노출 위치, 어느 정도의 광고 예산이 더 효과적인지 비교해보기 위해서 진행하는 경우 들일 겁니다. 이렇게 설정하는 방법이 틀렸다는 것은 아닙니다. 다만 광고 세트를 여러 개로 설정하게 되면 각각의 광고 세트에 머신러닝이 적용됩니다. 쉽게 말해 하나의 광고 세트가 설정된 캠페인 A와 5개의 광고세트가 설정된 캠페인 B가 있다면, 일반적으로 볼 때는 A의 광고세트가 머신러닝이 일찍 끝날 확률이 높습니다. 왜냐하면 캠페인 B의 경우에는 5개 각각의 광고 세트당 50개씩의 결과들이 들어와야 각 광고 세트당 머신러닝이 끝나기 때문입니다. 그렇게 되면 시간이 오래 걸리게 되고 광고 예산의 많은 부분이 머신러닝을 위해서 쓰일 수 있습니다. 그래서 비슷한 설정을 가진 광고 세트들은 하나의 광고세트로 합쳐서 광고세트 수를 줄이는 것이 도움이 됩니다.

 

과연 꿀팁일까?!

광고를 진행할 때 머신러닝 단계에서 얼마만큼 광고비용이 사용되는지 아는 것도 중요합니다. 광고 관리자로 접속한 후에 좌측 메뉴 중 "개정 개요"를 클릭하여 머신러닝 비용을 확인할 수 있습니다.