메타 어드밴티지+의 장단점

(참조 자료: The Pros & Cons of Meta Advantage+)

지난 몇 년 동안 머신러닝은 Google, Meta, LinkedIn을 비롯한 대형 디지털 유료 광고 플랫폼을 지배해왔습니다. 이러한 도구와 설정은 광고주에게 최첨단 타겟팅 및 최적화 기능을 제공하고 있습니다.

특히 메타(Meta)는 최근 AI 전장에서 어드밴티지+(Advantage+)라는 이름으로 다양한 캠페인 및 광고 세트 설정을 출시하며 대응하고 있습니다. 지난 1년간 메타 광고에서 광고를 관리해 왔다면, 이러한 설정을 도입하고 싶다는 압박을 많이 받았을 것입니다. 어드밴티지+란 무엇인가요? 더 나은 결과를 얻을 수 있을까요? 아니면 이 모든 것이 실적을 부풀리기 위한 정교한 방법일까요? 아래 글에서는 이 모든 질문과 그 이상에 대한 답에 알아보도록 하겠습니다.

메타 어드밴티지+(Meta Advantage+)란?

2022년, 메타는 Apple의 iOS 14 개인정보 보호 업데이트의 영향에 대응하기 위해 ‘어드밴티지 스위트(Advantage Suite)’를 발표했습니다. 본래 메타 어드밴티지+는 이커머스 광고주가 캠페인 구성과 실적 최적화를 간소화할 수 있도록 머신 러닝을 사용하여 쇼핑 캠페인에 초점을 맞췄습니다. 시간이 지남에 따라 ‘어드밴티지+’ 설정은 모든 캠페인 유형에 적용되었습니다.

이는 구글이 2021년 11월에 출시한 퍼포먼스 맥스(PMAX) 캠페인 유형과 유사합니다. 퍼포먼스 맥스(PMAX)는 광고주가 단일 캠페인에서 모든 구글 광고 인벤토리에 액세스하고 입찰, 예산 최적화, 잠재고객, 광고 소재 등 광고 셋팅 전반에서 AI를 사용하여 더 많은 전환을 유도할 수 있도록 해줍니다. 메타에서 사용하는 언어는 퍼포먼스 맥스와 거의 동일한 방식으로 캠페인 관리를 간소화하기 위해 AI를 사용하려는 의도가 분명하게 드러나며, 이는 IOS 14에 대한 대응이라기보다는 시장에 대한 대응으로 보입니다.

다음은 메타에서 제공하는 어드밴티지+ 도구를 적용할 수 있는 모든 위치들입니다:

여기에는 메타를 통한 광고를 가능한 한 손이 많이 가지 않도록 하려는 분명한 동기가 있습니다. 캠페인 생성 및 최적화와 관련된 작업량의 상당 부분을 AI에 의존하는 것입니다. 초보 광고주에게는 이 점이 플랫폼을 시험해 볼 수 있는 좋은 매력이 될 수 있습니다. 노련한 전문가에게는 플랫폼의 경제적 인센티브가 다소 불투명합니다.

메타 어드밴티지+의 장점

메타 어드밴티지+의 몇 가지 장점은 다음과 같습니다.

1. 사용 편의성

어드밴티지+ 캠페인 및 설정은 여러 가지 이유로 매우 유용할 수 있지만, 가장 중요한 것은 플랫폼에서 빠르게 시작하는 프로세스를 간소화한다는 점입니다. 구글의 PMax와 매우 유사하게, 어드밴티지+는 캠페인을 구성하고 타겟 페르소나에 맞게 수동으로 오디언스를 만드는 세부적인 작업을 많이 덜어줍니다. 어드밴티지+ 캠페인 설정을 사용하기로 결정한 경우, 기본적으로 메타에 오디언스 입력을 제공해야 합니다. 예를 들어, 아래에서 볼 수 있듯이 메타에 “이 오디언스 내의 사용자와 유사한 사용자를 찾아줘”라고 말하는 광고 세트를 구성할 수 있습니다.

메타 광고 플랫폼의 AI 측에 무거운 작업을 맡기게 되므로 단순함이 장점입니다. 따라서 초보 사용자도 크리에이티브와 카피 에셋이 준비된 상태에서 하루 정도면 광고를 시작하고 운영할 수 있습니다.

2. 이커머스 비즈니스의 경우 어드밴티지+는 더욱 유망한 결과를 보여줍니다.

다양한 사례를 통해 이러한 캠페인 유형이 이커머스 비즈니스에서 더 성공적이라는 것을 알 수 있었는데, 이는 AI가 세일즈 콜 예약을 위한 양식 제출 가능성 등 사용자의 구매 행동 (또는 구매 성향)을 파악하는 데 더 능숙하기 때문입니다. 이는 또한 광고 내 AI 도구의 현재 상태가 더 길고 복잡한 마케팅 퍼널보다 직접 구매를 더 잘 파악하는 것으로 보이는 Google의 퍼포먼스 맥스와도 일치합니다.

3. 어드밴티지+로 광고 계정 구조 간소화

간소화 측면과 함께 모든 것을 하나의 중앙 집중식 광고 세트에 넣으면 복잡한 계정 구조로 인한 번거로움을 없앨 수 있습니다. 서로 다른 목표를 가진 여러 개의 캠페인을 운영할 수 있으며, 각 캠페인 내에서 하나의 광고 세트만 관리하면 됩니다. 이렇게 하면 초보 광고주도 캠페인 수준에서 예산을 최적화할 수 있습니다. 페이스북 광고 비용 관점에서 모든 것이 매우 간단하고 예측 가능해집니다.

어드밴티지+ 사용의 단점

위와 같은 장점에도 일부 비즈니스에서 메타 비즈니스+를 사용하지 않는 이유는 무엇일까요? 그 단점은 아래와 같습니다.

1. 실수로 어드밴티지+를 이미 선택했을 수 있습니다.

어드벤티지+의 가장 큰 문제는 주요 광고 플랫폼에서 새로운 제품을 출시할 때마다 정중하게 도입을 권장하던 방식에서 사실상 강제적으로 사용해야 하는 방식으로 바뀌고 있다는 점입니다.

지난 1년 동안, 어드밴티지+를 사용해 볼 수 있는 ‘깔끔한’ 작은 옵션으로 제공하던 것에서, 새로 생성되는 모든 캠페인에서 이 기능을 사용하지 않도록 하기 위해 추가적인 작업을 해야 하는 상황으로 바뀌었습니다. 이 제품이 마케팅하는 것만큼 완벽하다고 생각하지 않는다는 점을 고려하면 이는 큰 문제입니다. 위에서 언급했듯이 이커머스 비즈니스에는 비교적 잘 작동하는 것을 보았지만 다른 모든 사람들에게는 이미 존재하는 것에 대한 효율적인 대안과는 거리가 멀었습니다.

 

기존 방식으로 캠페인을 만들기로 선택하더라도 메타는 모든 단계에서 어드밴티지+ 설정을 적용하도록 강하게 유도합니다. 예를 들어 새 캠페인을 만드는 단계는 다음과 같습니다:

수동 리드 캠페인을 선택한 다음 해당 캠페인을 생성한다고 가정해 보겠습니다. 메타는 기본적으로 어드벤티지+를 사용하도록 자동으로 권장합니다:

기존 방식으로 캠페인을 만들려면 이러한 설정을 되돌릴 필요가 있습니다. 오디언스 네트워크를 제거하는 것과 같은 간단하고 전통적인 작업은 추가적인 노력이 필요합니다. 또한 새 광고 세트를 만들 때마다 자동으로 선택되는 오디언스 확장 설정이 있습니다:

2. 의심스러울 수 있는 리드 품질

위 이미지의 체크박스란은 놓치기 쉬우며, 많은 광고주에서는 이 설정으로 인해 문제가 발생한 적이 다수 있습니다. 예를 들어 B2B용 판매 데모 광고를 운영하는 어떤 광고주는, 새 광고 세트에서 이 설정을 사용하도록 설정했습니다. 높은 수준의 지출로 인해 일주일 내내 데이터베이스에 정크 리드가 넘쳐났고, 대부분은 봇으로 보였습니다. 이 설정을 제거하자 품질이 정상으로 돌아왔습니다. 메타에서는 이에 대한 설명이 없었고 클라이언트에게는 광고 크레딧이 지급되었습니다.

이는 어드밴티지+의 가장 큰 단점인 품질로 이어집니다. 이커머스 고객 외의 경험에 따르면 겉으로 보기에는 좋아 보이지만 자세히 살펴보면 품질이 낮은 리드가 압도적으로 많았습니다.

3. 가시성 부족 및 수동 제어

어드밴티지+의 또 다른 단점은 도달성이 부족하다는 점입니다. 이제 막 시작하는 사람들에게는 플랫폼이 광고 게재 대상을 결정하도록 허용하는 것이 매력적일 수 있습니다. 이러한 플랫폼이 고객에게 가장 적합한 정밀한 타겟팅을 제공한다고 믿을 수 있을텐데, 이러한 어드밴티지+ 오디언스 중 상당수는 (의심스러운 봇 활동으로) 과도한 부풀리기를 통해 잠재적으로 보고되는 통계를 부풀릴 가능성이 높습니다.

직접적인 전환과 리드 품질에 중점을 두는 캠페인 설정이라면 원하는 바와 정반대의 결과를 얻을 수 있습니다. 모든 플랫폼에서 이러한 도달성과 광고주의 직접적인 통제권을 없애고 ‘우리를 믿어라’라는 태도로 대체하는 것이 일반적인 추세입니다만, 개별 캠페인 목적에 따라 그 결과가 실망스러울 수 있습니다.

메타 광고의 미래를 위한 메타 어드밴티지+의 의미

메타의 어드밴티지+는 자동화 및 간소화 방향으로 나아가는 또 다른 단계로, 주로 손을 덜 대는 접근 방식을 선호하는 신규 광고주에게 적합합니다. 하지만 숙련된 전문가에게는 무시할 수 없는 큰 단점도 있습니다.

AI 기반 최적화의 가능성은 매력적이지만, 다른 도구와 마찬가지로 특정 요구 사항과 전문 지식에 따라 장단점을 비교하는 것이 중요합니다. 정밀도, 제어, 품질을 중시하는 사람들에게는 현재 어드밴티지+의 상태로는 아쉬움이 많이 남습니다. 궁극적으로 이러한 새로운 도구가 광고주의 목표에 부합하는지, 아니면 플랫폼에 너무 많은 통제권을 넘겨주는 또 다른 단계에 불과한지는 각 광고주가 결정할 문제입니다.

하지만 한 가지 분명히 중요한 점은 머신러닝에는 시간이 걸린다는 점입니다. 시간이 지남에 따라 ‘학습’하는 것이 바로 이러한 유형의 기술의 핵심입니다. 많은 어드밴티지+ 캠페인은 시간이 지남에 따라 개선되어 결국에는 표준 캠페인 설정보다 더 나은 성과를 거둘 수 있습니다.

 

* 마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net