네이티브 광고 학습 단계: 예산과 인내

네이티브 광고 학습 단계는 일반적으로 새 캠페인이나 실질적으로 편집된 캠페인의 처음 며칠에서 2주 동안의 기간으로, 네트워크의 전달 알고리즘이 신뢰할 수 있게 성능을 예측하기에 충분한 클릭 및 전환 데이터를 아직 수집 중인 시기입니다. 이 기간 동안 전달은 종종 고르지 않고, CPC는 나중보다 더 크게 변동하며, 캠페인을 일시 중지하거나 크게 편집하려는 유혹이 가장 강합니다. 그러나 바로 그때 그렇게 하면 시계가 리셋됩니다.

학습 단계의 실제 의미#

모든 네이티브 네트워크의 경매는 예측 CTR(그리고 전환 추적이 연결된 경우 예측 전환율)에 의존하여 당신의 입찰가가 실제 전달로 얼마나 이어지는지 결정합니다. 완전히 새로운 크리에이티브나 캠페인은 이력이 없으므로, 알고리즘은 탐색을 해야 합니다: 당신의 광고를 결국 보게 될 것보다 더 넓고 덜 정제된 청중 조각에 보여주는 것입니다. 부분적으로는 신호를 수집하기 위해서이고, 부분적으로는 어떤 세그먼트가 반응할지 아직 진짜로 모르기 때문입니다.

이는 경매 기반 광고 시스템(네이티브 포함)의 탐색 단계와 동일한 기본 메커니즘입니다. 하나의 네트워크에만 고유한 것이 아닙니다. Taboola, Outbrain, MGID 모두 어떤 형태로든 이를 실행하지만, 정확한 기간과 볼륨 임계값은 그 어느 곳에서도 상세히 공개되지 않습니다.

학습 단계를 알고리즘이 당신의 타겟 청중을 대상으로 라이브 실험을 실행하는 것으로 생각하는 것이 도움이 됩니다. 아직 점수를 매기지 않은 세그먼트들에 트래픽을 분할하고, 어떤 세그먼트가 반응하는지 관찰하며, 점차 반응하는 세그먼트 쪽으로 전달을 재배분합니다. 이 과정 초기에, 당신 예산의 일부는 알고리즘이 충분한 데이터를 얻어 더 잘 알게 되면 버릴 세그먼트에 효과적으로 지출됩니다. 그 지출은 실수라는 의미에서 낭비되는 것이 아닙니다. 그것은 탐색 자체의 비용입니다. 이를 사전에 이해하는 구매자들은 첫 인상부터 캠페인이 최종적인 안정 상태에서 수행될 것을 기대하는 구매자들보다 추한 첫 며칠에 훨씬 덜 당황하는 경향이 있습니다.

실제로 필요한 예산과 시간#

캠페인이 학습을 벗어나기 전에 필요한 클릭이나 전환의 수에 대한 단일 공식 숫자는 없으며, 온라인에서 인용되는 구체적인 수치는 사실로 위장된 추측입니다. 경매 메커니즘 전반에 걸쳐 일관되게 사실인 것은 알고리즘이 세그먼트에 대한 통계적 신뢰를 구축하기에 충분한 이벤트(최소한 클릭, 이상적으로는 전환)가 필요하다는 점입니다. 하루에 $20를 지출하는 캠페인은 하루에 $200를 지출하는 캠페인보다 그 신호를 축적하는 데 의미 있게 더 오래 걸립니다. 단순히 시간당 더 적은 이벤트를 생성하기 때문입니다.

실용적인 예산 편성 규칙: 확고한 결론을 내리기 전에 최소한 수십 건의 전환, 또는 전환 추적이 아직 활성화되지 않은 경우 수백 건의 클릭을 통해 지출할 것을 예상하며 시작하세요. 당신의 단위 경제가 의미 있는 고통 없이 그만큼의 지출을 흡수할 수 없다면, 캠페인은 시작하기도 전에 학습 단계에 대해 자금이 부족한 상태이며, 해결책은 넓게 퍼뜨린 자금 부족 테스트가 아니라 적은 수의 충분히 자금이 조달된 테스트입니다.

이것이 많은 새로운 네이티브 구매자들이 첫 번째 진짜 실수를 하는 지점입니다: "시장을 테스트"하기 위해 적당한 총 예산을 5~6개의 캠페인에 분산시키는 것 대신, 실제로 각 캠페인이 학습을 통과할 수 있도록 하나 또는 두 개의 캠페인에 충분히 투자하는 것입니다. 자금이 부족한 5개의 캠페인은 각각 너무 적은 데이터를 수집하여 그 어느 것에서도 진짜 결론을 내릴 수 없으며, 당신은 실제로 행동할 수 있는 하나 또는 두 개의 결과 대신 결론을 내릴 수 없는 5개의 결과를 얻게 됩니다. 실제 전환 볼륨에 도달할 만큼 자금이 조달된 단일 캠페인이 추측을 넘어서지 못하는 여러 캠페인보다 낫습니다.

학습 중 하지 말아야 할 것들#

• 크리에이티브, 입찰가, 타겟팅을 모두 같은 세션에서 편집하지 마세요. 중요한 각 편집은 알고리즘이 축적한 신호의 일부를 리셋할 수 있으며, 세 가지를 한 번에 변경하면 어떤 변경이 다음에 일어나는 일을 초래했는지 알 수 없습니다.
• 느린 시작을 "리셋"하기 위해 일시 중지하고 재시작하지 마세요. 일시 중지는 당신을 더 나은 위치로 건너뛰게 하지 않습니다. 그것은 보통 탐색 시계를 거의 0에 가깝게부터 다시 시작시킵니다.
• 안정 상태 목표 대비 CPA를 이틀째에 판단하지 마세요. 초기 CPA는 거의 항상 성숙한 캠페인이 정착하는 것보다 나쁩니다. 왜냐하면 알고리즘이 아직 약한 세그먼트에서 예산을 돌리지 않는 법을 배우지 않았기 때문입니다.
• 학습 중간에 예산을 공격적으로 확장하지 마세요. 일부 네트워크에서 예산 증가는 부분적 리셋처럼 작동합니다. 왜냐하면 알고리즘이 맞춰 왔던 볼륨과 속도를 변경하기 때문입니다.

학습 단계를 벗어났다는 신호들#

전달 속도가 먼저 매끄러워집니다: 하루 동안 들쭉날쭉하고 예측 불가능한 노출 볼륨 대신, 더 안정적인 시간당 패턴을 보게 될 것입니다. CPC도 경매 간에 널리 변동하기보다 좁은 범위로 안정화되는 경향이 있습니다. 전환을 추적하기 시작하면, 전환당 비용이 일관된 범위(그 범위가 아직 목표에 도달하지 않았더라도)로 수렴하는 추세가 CTR만으로는 충분하지 않습니다. 왜냐하면 트래픽이 여전히 전환이 잘 안 되는데 CTR은 괜찮아 보일 수 있기 때문입니다.

대부분의 네트워크들은 또한 캠페인이 충분한 활동을 기록하면 대시보드에 어떤 형태의 전달 또는 학습 상태 표시기를 노출하지만, 그것이 전환되는 기본 임계값은 일관되게 문서화되지 않았습니다. 이를 보장이 아닌 대략적인 신호로 취급하세요.

벗어난 후 해야 할 일#

전달이 안정화되면, 이때가 의도적인 최적화가 실제로 신뢰할 수 있는 신호를 생성하는 시점입니다: 네트워크의 실제 CPC 벤치마크에 대해 입찰가를 조이거나 넓히기, 진짜 약한 크리에이티브 변형 일시 중지하기, 그리고 승리자에 대한 수평적 대 수직적 확장을 생각하기 시작하기. 학습 단계가 안정되기 전에 이러한 결정을 내리는 것은 미디어 구매자가 작동했을 캠페인을 죽이는 가장 흔한 단일 방법입니다.

캠페인이 학습 단계를 벗어나지 못할 때#

일부 캠페인은 기본 입력값이 알고리즘이 조정할 수 있기 전에 계속 변경되기 때문에 결코 안정되지 않습니다: 지속적인 크리에이티브 교체, 계속 편집되는 랜딩 페이지, 또는 매일 이틀마다 조정되는 예산. 캠페인이 몇 주 동안 라이브 상태이고 여전히 초기 학습의 특징인 변동성 있는 속도와 CPC 변동을 보인다면, 해결책은 보통 더 많은 인내가 아니라 무엇이 얼마나 자주 변경되었는지 감사하는 것입니다. 적당한 지출이라도 일주일 동안 안정적으로 유지된 캠페인이 한 달 동안 매일 조정된 캠페인보다 보통 더 많은 것을 알려줍니다.

당신의 업종에서 경쟁사들이 어떻게 학습을 분명히 벗어나 안정적으로 운영 중인 캠페인을 구성하는지 보고 싶다면, OpenAdLibrary의 네이티브 광고 스파이 도구는 라이브 크리에이티브에 대한 장수 데이터를 보여주며, 이는 안정 상태를 찾아 계속 운영 중인 캠페인의 합리적인 대리 지표입니다.

하나의 캠페인 내 여러 크리에이티브에 대한 학습 단계#

별도의 문제: 이미 안정된 캠페인에 새로운 크리에이티브를 추가하는 것이 반드시 전체 캠페인의 학습을 리셋하는 것은 아니지만, 그 특정 크리에이티브는 알고리즘이 기존 크리에이티브만큼 신뢰하기 전에 여전히 자신의 성능 이력을 얻어야 합니다. 이것이 그렇지 않으면 성숙한 캠페인에 떨어진 새로운 크리에이티브가 처음 며칠 동안 저성능처럼 보일 수 있는 이유입니다. 비록 캠페인 전체는 안정적인 전달을 보여줄지라도 말입니다. 각 새로운 크리에이티브 추가에 자체 활주로를 주세요. 첫날에 확립된 크리에이티브의 현재 숫자에 대해 판단하지 말고요.

실용적인 함의는 "크리에이티브 다양성 추가"와 "새 캠페인 시작"이 서로 다른 학습 비용을 수반한다는 것입니다. 기존의 안정된 캠페인 내에서 새로운 헤드라인이나 이미지를 순환하는 것은 처음부터 완전히 새 캠페인을 시작하는 것보다 가벼운 접촉이며, 초기 학습 기간을 지난 후 계속 테스트하는 더 나은 방법입니다.

학습 단계가 새로운 구매자들을 당황하게 하는 이유#

학습 단계에 대한 대부분의 좌절감은 기대와 메커니즘 사이의 불일치에서 비롯됩니다. 더 성숙하고 투명한 보고가 있는 플랫폼에서 온 구매자들은 새 캠페인이 거의 즉시 최종 안정 상태에 가깝게 수행될 것을 기대합니다. 그리고 네이티브 전달이 대신 첫 기간 동안 들쭉날쭉하고 비싸 보일 때, 본능은 무언가가 고장났다고 가정하는 것입니다: 크리에이티브가 나쁘다, 오퍼가 작동하지 않는다, 네트워크에 결함이 있다. 때로는 그 중 하나가 사실일 수 있습니다. 종종 캠페인은 경매 기반 네트워크에서 모든 새 캠페인이 하는 일을 단순히 하고 있는 것입니다: 알고리즘이 나머지를 효율적으로 라우팅하기에 충분한 신호를 얻기 전에 초기 예산의 일부를 탐색에 지출하는 것입니다.

이를 가장 잘 처리하는 구매자들은 대개 시작 후가 아니라 시작 전에 기대치를 설정하는 경향이 있습니다: 학습을 통과하는 데 얼마나 많은 예산을 투자할지 미리 결정하고, 판결을 내리기 전에 어떤 데이터 임계값을 기다릴지 결정하고, 두 숫자를 실제로 다시 볼 곳에 적어 두세요. 그 단일 습관은 그렇지 않으면 실행 가능했을 캠페인이 결코 안정 상태에 도달하지 못하게 하는 대부분의 불안에 의한 입찰가 변경과 조기 일시 중지를 제거합니다.