메타 광고 ‘특정 기간 예산 늘리기’ 기능 사용 시 머신러닝이 초기화되나요?
이 질문은 정말 많이 받는 질문 중 하나인데요, 비슷한 질문으로 몇 % 증액해야 안전할까요? 와 같은 질문이 있습니다. 오늘은 알려진 사실에 대해서 한 번 더 알아보고 이를 통해 어떻게 예산 관리를 해야 하는지도 같이 한 번 알아보도록 하겠습니다.
결론
- 메타의 "특정 기간 예산 늘리기" 기능은 일반적으로 머신러닝 학습 상태를 재설정하지 않습니다.
- 그러나 예산 증가 폭이 과도하거나, 증가 기간이 짧다면 성능 변동이 발생할 가능성이 있으므로 예산 증가를 점진적으로 적용하는 것이 안전합니다.
- 광고를 운영할 때 예산을 줄여야 하는 상황을 예상할 수 있다면 현재 지출 금액과 감액되어야 하는 최종 금액을 계산해 점진적으로 줄여 나갈 수 있습니다.
- 캠페인 성과를 지속해서 모니터링하며, 필요시 고객센터에 추가 문의를 통해 문제를 해결할 수 있습니다.
1. "특정 기간 예산 늘리기" 기능이란?
메타 광고 관리자에게 제공하는 "특정 기간 예산 늘리기"는 특정 날짜 범위 동안 예산을 일시적으로 증가시키는 기능입니다. 연휴나 프로모션 기간처럼 예상 트래픽이 증가할 것으로 보이는 시기에 광고 성과를 극대화하는 데 유용합니다.
예산 변경이 머신러닝 학습 상태에 미치는 영향
메타 광고의 머신러닝(학습 상태)은 광고 캠페인의 설정이 크게 변경될 때 영향을 받을 수 있습니다.
- 학습 상태 재활성화(Reset)가 발생하는 경우:
- 광고 세트의 일일 예산이나 총예산이 20~30% 이상 큰 폭으로 변경될 경우.
- 타겟팅, 광고 크리에이티브, 캠페인 목표 변경 등 구조적 수정이 있을 경우.
- 학습 상태에 미치는 영향이 적은 경우:
- 예산 증가가 광고 세트의 성과 데이터(CTR, 전환율 등)에 기반한 성능 변화를 예측할 수 있는 수준에서 이루어질 때.
"특정 기간 예산 늘리기"의 머신러닝 영향
- "특정 기간 예산 늘리기" 기능은 일반적으로 학습 상태를 리셋하지 않습니다.
- 이는 일시적인 예산 증가로 간주하며, 머신러닝 알고리즘이 현재 캠페인의 학습 데이터를 유지한 상태에서 작동합니다.
- 단, 아래 조건에 따라 학습 상태에 약간의 변동이 있을 수 있습니다:
- 예산 증가 폭이 기존 예산 대비 지나치게 큰 경우(50% 이상 증가 시).
- 예산 증가 기간이 너무 짧아 충분한 학습 데이터를 확보하지 못하는 경우.
2. 예산 증가 시 성과를 극대화하는 방법
예산 증가 폭 관리
- 하루 예산을 20~30% 범위에서 점진적으로 증가시키는 것이 머신러닝 알고리즘의 안정성을 유지하는 데 효과적입니다.
- 예: 하루 예산이 100,000원이라면, 하루에 최대 120,000~130,000원 정도로 증가시키는 것이 이상적입니다.
캠페인 목표와 성과 데이터 유지
- 광고 목표(전환, 도달 등)을 유지하면 학습 상태가 유지될 가능성이 높습니다.
- 예산 증가 시 성과 데이터가 정상적으로 유지되는지 주기적으로 확인하세요.
- 성과 모니터링
- 광고 세트 수준에서 예산 증가 후 CTR, 전환율, CPA(Cost Per Acquisition) 등의 변화를 관찰하세요.
- 필요시 광고 점수(Ad Score)가 유지되는지 확인.