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메타 머신러닝 기준과 캠페인별 머신러닝의 효과

2024.01.29 00:55

qwfsdv

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안녕하세요

처음으로 질문 남깁니다!!

메타 머신러닝의 관한 내용입니다. 


기본적인 머신러닝의 구조는 잘 이해하고 있습니다. 

다만, 메타프로와의 통화로도 잘 이해가 안되는 부분이 있어서 고민차 글을 남깁니다.


일 평균 스팬딩은 1000~2000만원 사이 정도가 되는 브랜드 회사에 근무중입니다.


구글의 예산 최적화인 경우에 캠페인별로 진행되기에, 최적화 캠페인이 생긴다면, 위너 소재를 찾는 캠페인을 새로 만들어 위너 소재가 나오면 최적화 캠페인에 넣거나, 혹은 광고 그룹 자체를 옮기는 작업으로 구글의 성과를 올리고 있습니다..


요 근래 메타광고의 효율이 많이 하락하여서, 

동종업계에 물어보니, 다들 비슷한 의견이시더라구요.


그래서,


저희가 기존 메타 고성과 캠페인 중 머신러닝이 끝난 캠페인들이 많은데, 

현재 저성과로 이전 고성과 캠페인 광고를 오프한 상태입니다.


혹시 머신러닝이 끝난 고성과 캠페인을 다시 라이브하고,

거기에 신규 소재를 매번 투입하는 것이 옳은 방법일까요? 

아니면, 매번 신규 소재가 나올 때 마다 신규 캠페인을 생성하는 것이 맞는걸까요?


머신러닝이 끝나고 모수가 잘 쌓인 캠페인을 오프해서 두는 게 맞는것인지..? 

구글과는 다른 결이겠지만,
메타에서 말하는 머신러닝의 모수가 캠페인에 쌓이는 것이라면, 결국 오프한 고성과 캠페인을 다시 라이브해서 그 캠페인의 모수를 가지고 다양한 광고 소재를 테스트하는 것이 맞는게 아닌가? 라는 생각이 듭니다. 


저희 대표님의 생각은 어차피 터질 소재는 그냥 신규 캠페인으로 생성해도 터진다고 말씀하시지만, 저는 조금 더 보수적으로 바라보며 광고를 집행하는 게 맞다고 생각이 들어서요.


저보다 고수인 분들께 한번 여쭤봅니다 ㅠㅠ 

답변 부탁드리겠습니다. 감사합니다

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