오늘은 각 광고 플랫폼이 빠르게 고도화시키고 있는 AI 자동 최적화 캠페인에 대해 말씀드리려 합니다.
최근 광고 시장의 흐름 자체가 관리자의 디테일한 컨트롤에서 AI가 전환 가능성이 높은 유저를 찾아가는 구조로 바뀌고 있습니다.
ADVoost는 네이버의 AI 쇼핑 광고 캠페인으로, 상품 DB만 연동하면 네이버가 자동으로 소재를 조합해 검색, 콘텐츠 등의 영역에 광고를 노출합니다.
예전에는 키워드나 입찰 단위를 직접 관리해야 했다면, 이제는 AI가 실시간으로 전환 가능성이 높은 지면과 노출 타이밍을 판단하는 것입니다.
특히 네이버는 쇼핑 데이터와 검색 데이터가 유기적으로 연결되어 있기 때문에, 상품군별로 충분한 트래픽이 쌓인 브랜드일수록 ADVoost의 효율이 잘 나오는 구조입니다
> 쇼핑몰 내 상품명이 명확하고, 전환 데이터가 일정 수준 확보된 상태에서 운영하는 편이 좋습니다.
2. 메타 ASC
머신러닝으로 가장 유명한 메타의 Advantage+는 AI 기반의 자동 캠페인으로, 소재나 타겟, 게재위치를 모두 AI가 조합해 최적의 전환 유저를 찾아줍니다.
타겟 세분화나 소재 테스트를 사람이 직접 하는 게 아니라, AI가 소재별 성과를 스스로 분석해 노출 비중을 조정합니다.
꽤 예전부터 이런 방식이었지만, 최근에는 이런 기능들을 더욱 강화시키면서 효율 최적화에 대한 성과를 보이고 있습니다.
> 5~10개 이상의 서로 다른 메시지와 소재를 제공하면, AI가 자동으로 학습해 효율을 빠르게 끌어올릴 수 있습니다.
3. 구글 P-MAX – 전 채널 통합 전환 중심형
P-MAX는 검색, 유튜브, 디스플레이, 디스커버 등 구글의 모든 지면을 하나의 캠페인으로 통합 운영하는 AI 광고입니다.핵심은 전환 신호의 양과 질입니다.
모든 AI가 그렇지만, 구글은 특히 머신러닝이 빠르게 돌아갈 수 있도록 충분한 전환 데이터를 제공해야 효율이 나오는 편입니다.
때문에 예산이 애매하다면, 오히려 구글은 활용을 안 하는 편이 성과가 더 잘 나오는 경우도 많습니다.
> 예산을 어느 정도 투입할 게 아니라면 AI 기반의 캠페인임에도 디테일한 관리가 필요
'ADVoost, Advantage+, P-MAX' 모두 공통적으로 지향하는 건 데이터 기반 자동화 , 즉 사람의 통제를 최소화하되 결과는 더 빠르게 입니다.
즉, 광고운영자의 역할은 ‘입찰 조정자’가 아니라 AI가 학습할 수 있는 환경을 설계하는 전략가로 바뀌고 있습니다.
ADVoost → 상품 데이터 정합성, 전환 기반 학습
Advantage+ → 소재 다양성과 명확한 메시지
P-MAX → 전환 신호와 피드 품질
이 세 가지 원칙을 지키면, AI의 자동화는 단순히 ‘편한 운영’이 아니라 성과를 확장시키는 포인트가 될 수 있습니다.
혹시라도 이 과정에 도움이 필요하시다면 아래 번호로 언제든지 연락 주세요.
최선을 다해 상담 도와드리겠습니다.
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