핵심 요약 — 메타는 같은 광고주의 광고 여러 개가 한 경매에 겹치면 총 가치(total value)가 가장 높은 1개만 들여보내고, 나머지는 그 경매에서 뺍니다. 소재마다 캠페인을 따로 만들면 우리 캠페인끼리 노출 기회를 빼앗습니다. 밀린 캠페인은 보여 줘야 할 사람에게 소재를 보여 주지 못하는데, 결과표에는 소재가 진 것처럼 찍혀서 테스트가 틀린 줄 모르고 넘어가기 쉽습니다. 스몰브랜드에게는 광고를 켜는 순간부터 전부 실전입니다. 같은 목적의 소재는 한 광고 세트에 모아 머신러닝이 고르도록 둡니다.
Soulpapamarketing(소울파파마케팅)의 브랜딩&마케팅 이야기.
메타 광고를 돌릴 때 소재 하나마다 캠페인을 하나씩 만들어 1:1로 세팅하는 분들이 아직 꽤 많습니다. 소재별로 예산을 정해 두고 공평하게 A/B 테스트를 하겠다는 의도입니다.
이게 바로 우리가 A/B 테스트를 한답시고 실패하는 이유입니다. 더 무서운 건 실패한 걸 본인이 모른다는 점입니다. 우리 광고끼리 노출을 빼앗았는데, 결과표에는 소재 하나가 이기고 하나가 진 것처럼 깔끔하게 찍히기 때문입니다.
메타 광고 경매 중복이란 무엇인가요?
메타는 같은 광고주의 광고끼리 입찰 경쟁이 붙어 CPM이 올라가는 일을 막아 줍니다. 같은 사람에게 보여 줄 수 있는 우리 광고가 여러 개면, 경매에 들어가기 전에 각 광고의 총 가치(total value)부터 비교합니다.
총 가치는 입찰가, 추산 행동률, 광고 품질 세 가지를 조합해 정해집니다. 메타는 이 값이 가장 높은 광고 1개만 경매에 넣습니다. 나머지 광고는 그 경매에 참여하지 못합니다. 메타 공식 문서는 이렇게 우리 광고 여러 개가 한 경매에 겹치는 상황을 경매 중복(auction overlap)이라고 부릅니다.
우리 광고끼리 단가를 올리지 않게 해 주는 장치이긴 합니다. 다만 빠진 광고는 그 경매에서 아예 노출되지 않습니다. 메타는 광고 계정을 나눠도 같은 광고주로 식별되면 경매 중복이 생길 수 있다고 안내합니다.
소재마다 캠페인을 따로 만들면 왜 문제가 되나요?
한 광고 세트 안에서도 경매 하나에는 소재 1개만 나갑니다. 차이는 예산과 학습이 하나로 묶여 있다는 점입니다. 메타는 광고를 어디에, 언제, 누구에게 보여 줄지 광고 경매와 머신러닝으로 정한다고 안내합니다. 같은 세트 안에서는 사람과 지면과 시간이 바뀔 때마다, 그 사람에게서 결과 1건을 가장 싸게 얻을 것으로 예측되는 소재가 골라져 나가고, 어떤 소재가 뽑히든 지출과 전환은 한 세트에 모입니다. 이 선택이 소재 운영의 핵심입니다.
캠페인을 소재 1:1로 쪼개면 사정이 달라집니다. 캠페인마다 예산과 학습이 따로 돌아서, 머신러닝이 캠페인 사이의 노출을 나눠 주지 못합니다. 같은 모수를 노리는 캠페인들이 경매마다 총 가치를 겨루고, 진 캠페인은 그 노출 기회를 잃습니다.
컨텐츠뷰 캠페인과 구매 캠페인을 같이 돌리면 어떻게 되나요?
경매 중복이 얼마나 세게 작동하는지 바로 확인하는 방법이 있습니다. 같은 타겟에 전환(판매 목표) 캠페인 2개를 동시에 켭니다. 하나는 최적화 이벤트를 컨텐츠뷰(상세페이지 조회)로, 다른 하나는 구매로 둡니다.
저희가 운영한 계정에서 이렇게 돌려 봤더니 지출이 컨텐츠뷰 캠페인에 몰렸습니다. 구매 캠페인은 예산을 거의 쓰지 못했습니다.
총 가치를 이루는 세 요소로 따져 보면 이유가 보입니다. 광고를 본 사람이 상세페이지에 들어올 확률은 구매할 확률보다 훨씬 높습니다. 구매 캠페인은 결과 1건의 가치가 큰 만큼 입찰가가 높게 잡혀 추산 행동률 차이를 어느 정도 메웁니다. 그래도 광고를 보는 사람 대부분은 상세는 열어 볼 수 있어도 당장 살 가능성은 낮습니다. 이런 노출에서는 컨텐츠뷰 캠페인의 총 가치가 높게 나올 가능성이 큽니다. 그래서 겹치는 노출 가운데 구매 캠페인이 경매에 들어가는 건, 구매 확률이 특히 높게 예측된 사람에게 보일 때뿐입니다.
캠페인을 소재 1:1로 쪼갰을 때도 같은 일이 일어납니다. 추산 행동률이 조금이라도 높게 잡힌 소재의 캠페인이 겹치는 노출 대부분을 가져가고, 나머지 캠페인은 노출 기회를 잃습니다.
경매에서 밀린 캠페인은 어떻게 되나요?
경매 중복에서 계속 밀린 캠페인은 하루 예산을 다 쓰지 못합니다. 겹치는 경매마다 다른 캠페인이 들어가니, 이 캠페인 몫으로는 겹치지 않는 노출만 남습니다. 메타는 광고 세트가 마지막 주요 수정 후 일주일 동안 결과가 50회 정도 나오면 학습 단계를 벗어나는 것이 일반적이라고 안내하는데, 쪼갠 캠페인은 이 기준도 채우기 어렵습니다.
그런데 50회를 못 채우는 건 그렇게 큰 문제가 아닙니다. 진짜 문제는 잘못된 데이터가 쌓인다는 점입니다. 밀린 캠페인의 숫자는 보여 줘야 할 사람이 빠진 노출에서 나온 숫자이고, 이긴 캠페인의 숫자도 우리 다른 소재와 같은 조건에서 겨뤄 보지 않고 가져간 노출이 섞인 숫자입니다.
이 데이터로 소재를 끄고 켜고, 예산을 옮기고, 다음 소재를 기획합니다. 데이터를 보고 결정했으니 데이터 기반 의사결정처럼 보입니다. 하지만 출발점의 데이터가 틀렸으니, 꼼꼼하게 판단할수록 잘못된 길로 더 멀리 갑니다.
소재 실력과 노출 조건은 어떻게 다른가요?
광고 숫자는 두 가지가 합쳐져 나옵니다. 하나는 소재 실력, 곧 맞는 사람에게 보였을 때 그 사람을 움직이는 힘입니다. 다른 하나는 노출 조건, 곧 그 소재가 어떤 사람 앞에 얼마나 자주 섰는지입니다.
경매 중복이 생기면 노출 조건이 한쪽으로 기웁니다. 인플루언서나 협업 파트너가 나오는 광고, 눈길을 끄는 모델이 나오는 광고, 오래 돌려 성과가 쌓인 광고는 반응 신호가 빨리 모이고 이력도 길어서 예측값이 먼저 높게 잡히기 쉽습니다. 겹치는 경매에서는 이런 광고가 먼저 들어가기 쉽습니다.
반대로 후킹하지 않고 진중하게 제품을 설명하는 광고, 특정 고객층을 겨냥한 광고는 맞는 사람에게 닿아야 성과가 납니다. 그런데 그 사람 앞에서조차 다른 캠페인에 밀리면, 이 광고는 주로 맞지 않는 사람에게 보이게 됩니다. 결과표의 숫자도 그 사람들의 반응으로 채워집니다. 결과표에는 이 광고가 약하다고 찍히지만, 그 숫자에는 소재 실력보다 노출 조건이 더 크게 들어가 있습니다.
한 세트 안에서는 사정이 다릅니다. 소재는 사람마다 골라지기 때문에, 진중한 광고도 그 광고에 맞는 사람에게는 나갈 수 있습니다.
A/B 테스트가 실패한 걸 왜 본인은 모르나요?
가장 큰 문제는 보여 줘야 하는 사람에게 소재를 보여 주지 못했고, 들어와야 하는 사람이 들어오지 못했다는 점입니다. 데이터는 여기서부터 무너지기 시작합니다.
소재 B를 봤어야 할 사람 앞에서는 겹치는 경매마다 A 캠페인이 먼저 들어갔습니다. B 캠페인에 남은 건 A가 들어가지 않은 노출뿐입니다. B의 클릭률, 전환율, ROAS는 이 남은 노출에서 나온 숫자입니다. B가 실제로 약했을 수도 있습니다. 같은 조건에서 비교하지 않았으니 그걸 확인할 길이 없을 뿐입니다.
그런데 대부분의 광고주는 캠페인이나 광고 계정을 나눌 때 경매 중복이 생기는지 따져 보지 않습니다. 캠페인 대 캠페인으로 어느 쪽 숫자가 더 좋아 보이는지만 봅니다. 결과표가 정상적인 테스트처럼 보이기 때문입니다. A 캠페인은 지출과 전환이 많고, B 캠페인은 둘 다 적습니다. 숫자만 보면 B가 진 테스트로 읽힙니다. 지출과 전환 숫자만으로는 소재가 약해서인지, 노출 기회가 적어서인지 구분되지 않습니다.
그러면 B를 끄고, 다음 소재도 똑같이 캠페인을 따로 만들어 A와 맞붙여 봅니다. 잘못 나온 결론이 다음 소재 기획까지 이어지는데, 어디서 틀렸는지 되짚을 단서도 남지 않습니다.
메타도 캠페인이나 광고 세트를 손으로 켜고 끄는 식의 비공식 테스트는 권장하지 않습니다. 게재 효율이 떨어지고 결과를 믿기 어려우며, 오디언스가 겹칠 수 있기 때문입니다. 진 캠페인이 하루 예산을 다 쓰지 못했거나 게재 열에 ‘제한된 머신 러닝’이 떠 있었다면, 그 테스트 결과는 다시 봐야 합니다.
그럼 메타 광고 소재는 어떻게 돌려야 하나요?
소재 A/B 테스트는 의미가 없습니다. 광고를 하는 시점에는, 특히 스몰브랜드에게는 전부 실전입니다. 테스트용으로 떼어 둔 예산도 결국 매출을 내야 하는 돈이고, 작은 예산을 버전마다 나누면 어느 쪽도 학습에 필요한 결과(주 50회 안팎)를 채우기 어렵습니다.
캠페인을 쪼개 사람이 노출을 나눠 주지 마세요. 같은 목적, 같은 최적화 이벤트의 소재는 한 캠페인에, 가능하면 한 광고 세트에 모읍니다. 그리고 머신러닝이 사람과 지면과 시간에 맞게 소재를 고르도록 둡니다. 예산을 캠페인 단위로 운영하려면 Advantage+ 캠페인 예산(구 CBO)을 씁니다.
최적화 이벤트도 하나로 정합니다. 구매가 목표라면 같은 타겟에 컨텐츠뷰 최적화 캠페인을 함께 켜 두지 않는 것이 좋습니다.
한 세트 안에서 지출이 적게 간 소재를 보고 알 수 있는 건, 머신러닝이 그 소재를 덜 골랐다는 데까지입니다. 그 소재를 살릴지는 따로 테스트를 짜서 정하지 않습니다. 실전에서 쌓인 광고 단위 성과로 판단하고, 다음 소재에 반영합니다.
메타는 오디언스를 겹치지 않게 나눠 비교하는 A/B 테스트 기능을 권합니다. 다만 버전마다 예산을 따로 잡아야 하고, 메타도 A/B 테스트에는 예산이 더 든다고 안내합니다. 총예산이 작은 브랜드는 버전마다 결과가 쌓이기 전에 예산이 먼저 끝나기 쉽습니다.
소재를 ‘공평하게’ 테스트하려다, 경매장 입장권 자체를 찢어버리지 마세요.
자주 묻는 질문
메타 광고에서 경매 중복이 생겼는지 어떻게 알 수 있나요?
같은 타겟으로 같은 기간에 켠 캠페인 중 한쪽만 예산을 다 쓰고 다른 쪽이 계속 미소진이라면 경매 중복을 의심해 볼 만합니다. 저장 타겟이나 맞춤 타겟을 쓴다면 광고 관리자 ‘타겟’ 화면에서 비교할 타겟을 최대 5개 고른 뒤 [작업 > 타겟 중복 표시]를 눌러 겹치는 비율을 볼 수 있습니다. 규모가 계정 센터 계정 1만 개(약 1만 명) 이상인 타겟이어야 의미 있는 값이 나옵니다.
이미 끝난 소재 A/B 테스트 결과를 믿어도 되는지 어떻게 확인하나요?
진 쪽 캠페인의 지출부터 봅니다. 하루 예산을 꾸준히 다 쓰지 못했다면 노출 기회부터 적었던 겁니다. 이 결과로는 소재 우열을 말하기 어렵습니다. 두 캠페인의 타겟이 겹쳤는지, 진 쪽 게재 열에 ‘제한된 머신 러닝’이 떴는지도 함께 확인합니다. 셋 중 하나라도 해당하면 그 결과로 소재를 끄지 말고, 소재를 한 세트에 모아 다시 돌려 보는 편이 안전합니다.
리타겟팅 모수를 쌓으려고 컨텐츠뷰 캠페인을 같이 돌려도 되나요?
구매 캠페인과 같은 타겟에 동시에 켜 두면 겹치는 노출을 컨텐츠뷰 캠페인이 가져가는 경우가 많습니다. 모수가 필요하다면 구매 캠페인과 타겟이 겹치지 않게 나누거나, 시기를 달리해 먼저 모수를 쌓은 뒤 구매 캠페인으로 넘어가는 편이 낫습니다.
주간 구매가 50건이 안 되면 제한된 머신 러닝은 어떻게 풀어야 하나요?
같은 목적의 캠페인이 여러 개로 나뉘어 있다면 하나로 합쳐 결과가 한 세트에 모이게 하는 것부터 검토합니다. 합쳐도 주간 구매가 50건에 크게 못 미친다면, 메타 안내대로 장바구니 담기처럼 더 자주 일어나는 이벤트 하나로 최적화를 바꾸는 방법이 있습니다. 이때도 구매 최적화 캠페인을 같은 타겟에 함께 켜 두지는 않습니다.
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강현구(Hyun-gu Kang, Brand & Marketing Director) 소울파파마케팅은 24년도 상반기 1,000억 매출을 기록하고 스킨1004로도 유명한, 크레이버코퍼레이션의 글로벌 K-뷰티 플랫폼 ‘UMMA‘, ‘이데넬‘ 을 비롯해, 올리브영 입점 중인 ‘이퀄베리‘, ‘플르부아‘, ‘셀비엔‘, ‘에이피엘비‘, 다이어트 브랜드 ‘라누보‘, ‘닥터디엣‘, 키즈 브랜드 ‘피카부‘, ‘미래홍삼‘, 애견 관련 ‘멀로‘, ‘초코펫하우스‘, ‘옵스틴‘, 골프웨어 링스로 유명한 엘엑스컴퍼니의 ‘V12‘, 여성 언더웨어 ‘쿠프‘, 30년 전통의 ‘강화도령화문석‘ 등의 수 많은 프리미엄 브랜드와 함께해 오고 있습니다.
