<지난 시리즈 되짚어보기>

1편에서는 메타라는 ‘고객의 바다’ 안에서 머신러닝이 어떻게 고객을 찾아가는지, 그리고 우리 프로덕트와 고객 관점에서 전략을 세워야 한다는 핵심을 짚었습니다.

2편에서는 그 바다 위에서 수지타산에 맞는 효율을 어떻게 건져 올릴 수 있는지 재무관점에서의 캠페인 운영에 대해 실무 중심으로 소개드렸습니다. 

마지막 3편에서는 내 생각과 시장의 고객은 어떻게 다른지, 실제 사례를 통해 확인해보며 메타 컨셉보드를 함께 전해드리겠습니다.

!! 트렌드와 상관없이 최적화된 메타 광고만들기 1-2편을 놓쳤다면?!!

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이번 메타시리즈를 통해 머신러닝과 알고리즘을 활용하여 실제 우리 비즈니스의 도메인과 프로덕트에 맞는 고객을 찾고 효율화하는 과정을 안내드렸습니다. 마지막으로 정말 우리의 고객은 누구인지, 내 생각과 시장에서의 진짜 고객은 어떻게 다른지 사례를 중심으로 공유하며 이번 아티클을 마무리 하고자 합니다. 

1. 내 생각과 시장의 고객은 다르다 

여러분 맥도날드에서 해피밀 굿즈라 하면 실제 아이들이 사는 게 아니고 어른들이 대부분 구매한다는 걸 아시나요? 최근 일본 맥도날드에서는 에반게리온 콜라보 굿즈를 판매했습니다. 그러자 50세는 족히 넘은 에반게리온 덕후들이 엄청나게 몰렸다고 합니다. 이처럼 공급자와 소비자의 관점은 전혀 다를 수 있습니다. 

제가 컨설팅 했었던 회사의 사례입니다. 속옷과 스타킹을 여성 타깃으로 판매하는 업체였습니다. 이와 관련한 캠페인을 진행하며 당연히 해당 제품을 늘상 이용하는 여성에게 니즈가 있을 거라 생각했고 여성들에게 알고리즘이 찾아갈거라 생각 했습니다. 하지만 이게 무슨일인지 정작 남성분들의 클릭이 더 좋았습니다. 

메타는 이 제품이 뭔지 모릅니다. 사실 관심이 전혀 없죠. 1편에서 말씀드렸던 것처럼 메타는 그저 CTR 과 CVR을 기준으로 가장 니즈가 있다고 판단되는 고객에게 깃발을 꽂습니다. 그리고는 '아 여기에 고객이 있구나!' 나름의 생각을 하고 '이 상품은 남성한테 인기가 많은 상품이구나 그러니 남성한테 더 많이 태워야겠다.' 라며 머신러닝을 하지 않을까싶습니다. ㅎㅎ 

또 다른 재밌는 사례를 가져 와봤습니다. 컨설팅을 해드렸던 제품은 코골이를 커버해 주는 제품이었습니다.

"코골이가 심한 사람들에게 광고가 가겠지?"라 생각하고 캠페인을 세팅했습니다. 하지만 눈치 채셨을까요? 사실 코를 심하게 고는 사람은 본인이 코를 되게 심하게 곤다고 생각하지 못합니다. 그럼 누가 알까요? 바로 '와이프' 입니다. 가장 가까이서 소음으로부터의 해방을 바라는 아내분들께서 주로 구매 하셨습니다. ㅎㅎ

두개의 사례를 보았을 때 광고와 구매 관점에서 우리가 생각한 고객과 전혀 다른 고객이 등장한 것을 볼 수 있었습니다. 이런 부분을 우리 프로덕트에서도 잘 파악해야 하고, 발견했다면 소재는 물론이거와 상세페이지 부터 다르게 변경해야 할 것 입니다. 

그렇다면 데이터관점에서 어떻게 우리의 고객을 찾아낼 수 있을까요?

2. 데이터가 답이다. 테스트도 데이터 관점으로!
  

2편에서 말씀 드린 사례를 기억하시나요? 내용을 놓쳤다면?  ▶ 2편 바로가기

단백질 식품을 판매하는 회사의 메타 소재를 기획할 때 수지타산에 맞는 고객을 찾을 수 있도록 고객 세그먼트별로의 메세지를 다르게 가져가야 한다는 것을 안내드렸는데요

이제는 데이터관점에서 실질적으로 어떻게 테스트를 진행하면 되는지를 알려 드리려 합니다.

메타 테스트를 앞둔 여러분께서는 다음 중 어느 것을 선택 하시겠습니까? 

소재는 다다익선!! 많이 만들자! 
VS
 적당히 USP에 맞는 세트에 소재 1개로 몰빵하자!

컨설팅을 하다보면 이런 회사들을 자주 보게 됩니다. 광고 세트 하나에 소재를 1개만 넣어서 캠페인을 돌리는 경우 입니다. 여러분 절대 그렇게 하시면 안 됩니다.ㅠㅠ 언제나 평균에 의거하여 가장 효율이 좋은 집단을 찾아내야 하는데 사실 이렇게 1개의 소재만 넣는 경우 기도메타부터 시작해서 정말 세상의 모든 운이 다 집결해도 안 되는 소재인데도... 어쩌다 보니 우연히 이 소재가 터져버렸다!? 그렇게 되면 회사 입장에서는 이게 고객들에게 먹히는 소재구나 이 메세지 괜찮구나 라고 생각하겠죠.

사실은 평균에 의거해서 절대 될 수 없는 녀석 중 하나였는데.. 계속해서 안 되는 소재를 태우며 시간과 예산을 낭비하는 악순환을 만들게 될 것 입니다. 

그래서 저는 보통 메타 소재를 만들때 최소 3개~5개 정도를 권장합니다. 뿐만 아니라 되게 여러 카테고리로 쪼개서 기획하시는 것을 추천을 드립니다. 위에서 보신 바와 같이 헬스 하시는 분들의 단백질 식품에 대한 니즈는 맛이라든지, 단백질 흡수율이라든지 니즈 포인트가 각기 다릅니다. 이러한 기준으로 다양하게 세트를 만들어 최소한 3개~5개 정도의 소재를 만드는 것을 추천 드립니다.

소재를 만든 후 데이터 관점으로 효율을 체크하는 팁!

[메타 컨셉보드 만들기 - 구글 스프레드 시트용] 

1. 메타 컨셉보드 시트를 만든다.
2. 제품 - 1차 카테고리(소구점) - 2차 카테고리(니즈) - 헤드카피 - 소재유무 - 진행상황 - 결과 - 디벨롭 유무 순으로 기입한다.
3. 효율을 보며 디벨롭 유무를 체크하고 추가 테스트를 진행한다.

3. 수지타산에 맞는게 중요하다는데.. 그래서 얼마면 될까?  

소재 테스트를 진행할 때는 세트 단위로 동일한 금액을 설정하는 것을 추천드립니다. 

경험치에 의거하여 메타는 사실상 CPM(노출 1000회당 비용)기준으로 예산을 환산합니다. 그리고 일예산을 기준으로 고객들에게 얼마큼 노출할지를 판단합니다. 이로 인해 노출 수나 CPM의 변동 폭이 생길 수 있기에  처음 고객을 찾아가는 여정을 시작한다면 캠페인 기준에서의 예산을 태우는 것이 아닌, 세트 단위에서의 예산 분배가 중요합니다. 물론 나중에 수지타산에 맞는, 효율이 좋은, 최적화된 그런 소재들을 찾았을 때는 캠페인 기준 으로 책정 해주셔도 됩니다. 다만 '정확히 얼마를 써야 해요?' 라고 물으신다면 회사의 사정마다 다르다 라고 답변 드릴 수 밖에 없을 것 같습니다. 

예산이 넉넉하여 다양한 고객들한테 퍼줄 수 있는 그런 비즈니스 모델을 갖고 있으면 예산의 규모만큼 다양한 소재로 빠르게 테스트를 진행 해볼 수 있을 것이고, 우리 회사는 아직 소상공인에 규모도 작다면 소재는 많이 만들되 적은 금액으로 테스트를 진행해봐야 할 것 입니다. 

4. 세밀한 타겟팅이 아닌 논타겟

2번에서 말씀드린 메타 컨셉보드에서 1차 카테고리(타겟)을 설정하더라도 메타 캠페인상이서의 조건은 되도록 논타겟으로 설정 해야합니다. 이제 무슨 말이냐면 메타에서 캠페인을 세팅하다보면 연령대, 지역, 성별, 관심사 등 다양한 타겟팅 옵션을 선택할 수 있는 창을 볼 수 있습니다.

하지만 처음 테스트 시에는 웬만하면 이런 조건들을 건드리지 마시길 권장합니다. 그러면 언제 세밀하게 설정해야하나? 소재 테스트를 통해 어느 정도 효율이 좋은 집단이 파악된 이후 그 집단을 기준으로 고도화를 시도 해볼 수 있습니다. 이때부터는 전환 이벤트를 변경하거나, 유사 타겟팅이라든지 애드벤티지 캠페인이라든지, 특정 광고 지면(스토리, 릴스 전용) 등을 설정하는 등 다양한 전략을 시도하며 고도화하게 될 것 입니다. 핵심은 초기 소재 테스트를 통해 평균적으로 가장 효율적인 집단을 찾았을 때. 확신할 때. 세밀한 타겟팅을 통해 최적화하는 걸 추천드리겠습니다. 참고로 이것이 정답은 아닙니다.

이것이 정답은 아니지만, 15년간 마케팅을 하고 컨설팅을 해오며 경험한 기준에서의 의견이며 이렇게 배웠고 이런 식으로 하는것이 알고리즘 그리고 머신러닝이라는 관점에서도 당연하다고 생각하기에 공유 드렸습니다.

트렌드와 상관없이 최적화된 메타 광고 만들기 시리즈를 마무리합니다. 

메타 광고의 핵심은 ‘유행하는 것을 비슷하게 잘 세팅하면 터진다’ 가 아닌 ‘데이터 관점에서 최적화한다’가 중요함을 계속해서 말씀드렸습니다. 3편의 시리즈를 통해 메타라는 거대한 광고의 바다에서 어떻게 고객을 찾아가는지, 그리고 우리의 진짜 고객을 찾기 위한 전략들과 수지타산에 맞는 메타 운영 법 등을 안내해 드렸습니다. 시리즈는 끝났지만 계속해서 김용훈 그로스 연구소에서는 더 효율적이고 최적의 광고 운영을 위해 계속해서 연구해 나갈 것 입니다.

특별히 이번 메타 시리즈는 앵콜 강연이 진행 됩니다. 실제 현장 강연을 듣고 싶으시다면 하단의 무료 특강 신청 링크를 클릭해 주세요! 

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