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몰로코
퍼포먼스 마케터라면 한 번쯤 이런 고민을 해본 적 있을 겁니다. “캠페인을 계속 운영하고 있는데, 성과를 더 끌어올리려면 무엇을 바꿔야 할까?”
과거에는 이 질문에 대한 답이 명확했습니다. 성별, 연령, 관심사, OS 등 오디언스 별로 캠페인을 더 세밀하게 쪼개고, 마케터가 직접 유저군을 정의해 최적화하는 것이 핵심 전략이었으니까요.
하지만 AI 기반 광고 환경에서는 이 공식이 더 이상 통하지 않습니다.
오늘날의 AI는 방대한 데이터와 행동 패턴을 실시간으로 분석해, 전환 가능성이 높은 유저가 누구인지, 어떤 광고 경험이 가장 효과적인지를 스스로 판단합니다. 즉, 성과의 열쇠는 '마케터가 얼마나 정교하게 타겟을 나눴는가'가 아니라, 'AI가 얼마나 잘 학습할 수 있는 환경을 만들었는가'에 달려 있습니다.
AI 기반 광고에서는 사람이 모든 타겟과 패턴을 직접 정의하는 대신, AI가 충분한 데이터와 탐색 기회를 바탕으로 최적의 유저를 스스로 발견할 수 있도록 캠페인 구조를 설계하는 것이 중요합니다.
효과적인 캠페인 설정의 핵심은 다음 네 가지입니다.
성과는 운영 숙련도가 아니라, AI가 학습할 수 있는 환경의 질로 결정됩니다.
많은 광고주들이 캠페인을 더 잘게 나누거나 타겟을 좁히는 방식으로 성과 개선을 시도합니다. 하지만 AI 기반 광고 환경에서 지나친 제한은 오히려 AI의 학습 기회를 줄이는 역효과를 낳을 수 있습니다.
과거에는 마케터가 직접 유저를 정의했다면, 이제는 AI가 훨씬 더 많은 신호와 패턴을 기반으로 최적의 유저를 스스로 발견합니다. 타겟을 얼마나 세밀하게 나누었는가보다, AI가 얼마나 안정적으로 학습하고 탐색할 수 있는 환경을 제공하는가가 더 중요한 이유입니다.
다음은 AI가 충분히 탐색하고 최적화할 수 있도록 캠페인이 잘 설정되어 있는지 점검할 수 있는 핵심 체크리스트입니다.
AI는 데이터가 많고 정확할수록 더 정교하게 학습합니다.
Tip. 오가닉 유저 데이터도 중요합니다. AI는 광고 없이 유입된 유저의 행동 패턴까지 학습하며, 어떤 유저가 실제로 가치 있는지를 더 깊이 이해할 수 있습니다.
Tip. 전환 볼륨은 AI가 학습하는 샘플 수와 같습니다. 전환 수가 충분하지 않으면 모델이 효과적으로 학습하기 어렵기 때문에 충분한 전환 볼륨 확보가 중요합니다.
AI가 흔들림 없이 학습할 수 있도록 목표 구조를 단순하고 명확하게 설계해야 합니다.
Tip. 평균 일 예산 최적화 도구는 일별 예산 대신 주 단위로 예산을 운영해, AI가 성과가 좋은 시점에 더 적극적으로 입찰할 수 있도록 지원하는 기능입니다.
AI가 더 좋은 유저를 찾으려면 충분한 탐색 기회가 필요합니다.
Tip. IFA는 광고 식별자가 허용된 트래픽, LAT는 광고 추적 제한 사용자를 의미합니다. Moloco AI는 다양한 환경의 데이터를 함께 활용할 때 더 넓은 탐색이 가능합니다.
Tip. Frequency Cap은 한 유저에게 광고를 노출하는 횟수를 제한하는 기능입니다. 지나치게 낮게 설정하면 AI의 최적화 기회가 줄어들 수 있습니다.
AI는 어떤 소재가 어떤 유저에게 효과적인지까지 함께 학습합니다.
Tip. 지원 가능한 소재 포맷·사이즈는 소재 준비하기 도움말을 참고하세요.
위 Best Practice를 적용한 캠페인들은 그렇지 않은 캠페인에 비해 더 빠르게 학습하고, 더 안정적으로 성과를 끌어올리는 경향을 보였습니다. 일반적으로 AI는 충분한 데이터와 탐색 기회가 주어질수록 학습 효율이 높아지고, 안정화가 빨라지며, 고가치 유저 발굴에 유리해집니다.
실제로 몰로코가 올해 1~2월 UA 캠페인을 분석한 결과, 권장 기준을 충족한 캠페인은 그렇지 않은 캠페인 대비 ROAS가 15% 향상되었으며, 성과 안정성 또한 26% 개선되어 보다 높은 수익성과 예측 가능한 운영 성과를 달성할 수 있었습니다.*
결국 AI 시대의 성과 경쟁력은 "얼마나 정교하게 타겟을 나누었는가"가 아니라, AI가 얼마나 잘 학습할 수 있는 환경을 만들었는가에 달려 있습니다.
몰로코는 앞으로도 광고주 여러분이 AI 기반 퍼포먼스 마케팅 환경에서 더 빠르고 안정적으로 성장할 수 있도록 함께하겠습니다.
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