[페이스북]최적화 이벤트, 최적화 이벤트당 비용, 최근 영향이 큰 변경, 영향이 큰 변경 사항 및 머신 러닝 단계, 결과, 추산된 지표, 개발 중인 지표 및 타사 지표 정도

최적화 이벤트

선택한 기여 설정에 따라 광고가 현재 광고 세트의 최적화 목표를 달성한 횟수

용도

이 지표는 현재 최적화 기준에 기반하여 입찰 전략이 목표에 얼마나 부합하는지 나타냅니다.

 

최적화 이벤트는 광고 세트 내에서 선택할 수 있으며, 페이스북 시스템이 광고 경매에서 입찰하는 결과로써 캠페인 목표와는 다를 수 있습니다. 예를 들어, 캠페인 목표로는 판매를 선택하고 광고 세트 내에서는 링크 클릭에 최적화하도록 선택할 수 있습니다. 반드시 최적화 이벤트를 고려하여 입찰 전략을 선택하세요. 그러면 페이스북 시스템이 선택된 전환 기간 내에 최적하 기준인 결과를 가져다줄 가능성이 가장 높은 사람들에게 광고를 노출하는 방법을 학습할 수 있습니다.

 최근 영향을 미칠 만한 변경 이후 얻은 최적화 이벤트 수를 효과적으로 평가할 수도 있습니다. 예를 들어 목표 비용 입찰 전략을 결정하기 위해 최적화 이벤트당 비용을 사용하는 경우, 최근 영향을 미칠 만한 변경 이후 안정적인 게재가 가능할 정도로 충분한 수의 최적화 이벤트가 발생했는지 확인해야 합니다. 약 50회의 최적화 이벤트가 권장되지만, 일부 광고 세트의 경우 더 빨리 안정화되기도 합니다.

계산 방법

이 지표는 선택한 전환 기간 동안 발생한 최적화된 이벤트 수로 계산됩니다.

 

메타는 사람들이 광고를 본 시점과 이벤트가 발생한 시점 사이에 간격이 있는 결과에 대해, 광고 세트를 만들 때 선택한 전환 기간에 상응하는 기여 기간을 적용합니다. 예를 들어 광고 세트를 만들 때 클릭 후 1일 및 조회 후 7일의 전환 기간을 선택한 경우, 이 지표는 클릭 후 1일 및 조회 후 7일의 기여 기간을 사용하여 성과를 집계합니다.

 

최적화 이벤트당 비용

선택한 기여 설정에 따른 광고의 최적화 이벤트당 평균 비용.

용도

최적화 이벤트당 비용은 회원님의 현재 최적화 기준에 기반하여 회원님의 입찰 전략이 비용 목표에 얼마나 부합하는지 나타냅니다. 이 지표는 특히 새 비용 관리를 정하거나 현재 비용 관리 목표를 달성했는지 여부를 평가하는 데 유용합니다.

초기 머신 러닝 단계 후 또는 최근 영향을 미칠 만한 변경 후, 광고 세트가 안정적인 게재에 도달하는 데 충분한 수의 최적화가 발생하고 나면 최적화 이벤트당 비용을 평가하는 것이 이상적입니다. 광고 세트에 50회의 최적화 이벤트가 발생할 때까지 기다리는 것이 권장되지만, 일부 광고 세트의 경우 더 빨리 안정화되기도 합니다.

 

계산 방법

이 지표는 회원님이 선택한 전환 기간 동안 지출한 총비용을 최적화된 이벤트 수로 나누어 계산됩니다.

 

최근 영향이 큰 변경

머신 러닝 단계가 다시 시작될 만큼 캠페인 또는 광고 세트에 크게 영향을 미치는 변경 사항을 적용한 마지막 날짜. 영향이 큰 변경이란 광고 세트를 일시 중단하거나 최적화 이벤트, 타겟 또는 크리에이티브를 수정한 경우를 말합니다. 입찰 전략 또는 예산 변경도 규모에 따라 영향이 큰 변경이 될 수 있습니다.

용도

최적화 이벤트당 비용 지표를 사용하여 입찰 전략의 비용 관리를 선택하거나 기존 입찰 전략의 성과를 평가하는 경우, 최근 영향이 큰 변경 이후부터 이 데이터를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 7일 전에 영향이 큰 변경이 있었다면 보고 기간을 ‘지난 7일’로 설정하는 것이 좋습니다. 최적화 이벤트당 비용을 비용 한도로 사용하려는 경우에도, 최근 영향이 큰 변경 이후 광고 세트에 약 50회의 최적화 이벤트가 발생하여 현재 비용이 안정화될 때까지 기다리는 것이 좋습니다.

 

상당 부분 변경

영향이 큰 변경 사항 및 머신 러닝 단계

머신 러닝 단계가 진행되는 중 또는 그 이후에 수정하면 광고 게재에 일부 영향을 미치지만, 수정할 때마다 광고 세트의 머신 러닝 단계가 다시 시작되는 것은 아닙니다. 영향이 큰 변경 사항이 있는 경우에만 광고 세트에 머신 러닝 단계가 다시 시작됩니다.

영향이 큰 변경 사항에 해당하는 항목은 다음과 같습니다.

· 타게팅에 대한 모든 변경 사항

· 광고 크리에이티브에 대한 모든 변경 사항

· 최적화 이벤트에 대한 모든 변경 사항

· 광고 세트에 새 광고 추가

· 광고 세트 게재를 7일 이상 일시 중지(광고 세트 게재를 재개하면 광고 세트의 머신 러닝 단계가 다시 시작됨)

· 입찰 전략 변경

참고: 캠페인 예산 최적화를 사용할 때 캠페인 입찰 전략을 전환하면 캠페인 내의 여러 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작될 수 있습니다.

다음과 같은 부분을 수정하면 수정 규모에 따라 영향이 큰지 여부가 결정됩니다.

· 광고 세트 지출 한도 금액

· 입찰가 관리, 비용 관리 또는 ROAS 관리 금액

· 예산 금액

참고: 캠페인 예산 최적화를 사용할 때 캠페인 예산을 조정하면 캠페인 내의 여러 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작될 수 있습니다.

예를 들어 예산을 100달러에서 101달러로 높이면 하나 이상의 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작되지 않을 가능성이 높습니다. 하지만 예산을 100달러에서 1,000달러로 높이면 하나 이상의 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작될 수 있습니다.

캠페인 예산 최적화 및 머신 러닝 단계에 관한 일반적인 질문:

· 일반적으로 캠페인 예산 최적화의 광고 세트에서 초기 ‘모신 러닝’ 프로세스에 걸리는 시간은 얼마나 되나요? 광고 세트 예산 시간과 동일합니다.

· 캠페인 예산 최적화에서 예산을 분배할 때 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작되나요? 아니요. 예산이 분배될 때 캠페인의 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작되지 않습니다.

· 하나의 광고 세트에 영향이 큰 변경 사항이 발행하면(광고 세트 수준에서 변경 사항이 발행사는 경우) 동일한 캠페인의 다른 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작되나요? 아니요. 변경 사항이 광고 세트 수준에서 발생한 경우 동일한 캠페인의 다른 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작되지 않습니다.

· 캠페인에 새로운 광고 세트를 추가하면 나머지 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작되나요? 아니요. 캠페인 예산 최적화를 통해 캠페인에 광고 세트를 추가해도 동일한 캠페인의 다른 광고 세트에서 머신 러닝 단계가 다시 시작되지 않습니다.

최적화 이벤트 관련 지표

결과

선택한 목표 및 설정을 기반으로 광고 성과가 발생한 횟수.

경우에 따라 이 지표는 추산치 및 타사 API에서 보고될 수 있습니다.

용도

결과 지표는 선택한 비즈니스 목표 및 설정을 기준으로 광고 캠페인의 성과를 보여줍니다. 이 지표를 활용하면 유사한 캠페인 간의 성과를 비교하여 더 나은 결과를 얻기 위한 기회 영역을 찾을 수 있습니다.

캠페인 및 광고 계정 설정에 따라 결과와 다른 기준으로 광고 비용이 청구될 수 있습니다. 예를 들어 판매를 목표로 선택한 경우 결과에는 발생한 구매 수가 집계될 수 있지만 비용은 광고의 노출수를 기준으로 청구될 수 있습니다.

계산 방법

이 지표는 캠페인 설정으로 기준으로 발생한 결과 수를 집계합니다. 예를 들어 캠페인 목표로 판매를 선택한 경우 결과 지표에는 누군가 광고를 조회한 결과로 발생한 구매 수가 표시됩니다.

사람들이 광고를 조회하고 일정 시간이 흐른 후 행동을 취함으로써 발생하는 결과를 측정하기 위해 메타는 광고 클릭 후 7일의 기본 기여 설정을 통해 집계됩니다. 데이터가 불완전하거나 누락되어 결과를 직접 측정할 수 없는 경우 통계 모델링을 사용하여 일부 결과를 확인할 수 있습니다.

참고: iOS14 캠페인의 경우 결과가 애플의 SKAdNetwork API에서 보고되며 페이스북으로 해당 결과가 보고되는 시점을 기준으로 합니다. 광고 세트 및 광고의 경우 일부 결과를 집계하기 위해 통계 모델링이 사용될 수 있습니다.

 

추산치&타사 API에서 보고

추산된 지표, 개발 중인 지표 및 타사지표 정도

정확한 개수가 아니거나 아직 테스트 중이거나 타사 API에서 메타로 보고한 지표 옆에 고지 사항이 표시됩니다. 이 도움말에서는 표시되는 고지 사항의 의미를 설명합니다.

추산된 지표

지표의 정의에 ‘이 지표는 추산치입니다.’라는 문구가 표시될 수 있습니다. 추산된 지표는 직접 집계가 아닌 통계적 샘플링이나 모델링을 통해 도출된 지표입니다.

이러한 지표를 사용하면 페이스북과 인스타그램을 이용하는 계정 센터 계정의 수와 계산에 필요한 데이터 처리로 인해 집계하기 어려운 활동을 측정할 수 있습니다. 데이터가 불완전하거나 누락된 행동 또는 이벤트를 측정할 때도 추산된 지표가 유용할 수 있습니다.

추산된 지표 계산 방법:

· 샘플링을 사용하면 전체 데이터 세트에 포함된 인구 집단이 반영된 데이터 일부를 파악할 수 있습니다. 따라서 정확하게 계산하려면 시간이 오래 걸리거나 계산하기 어려운 지표를 높은 수준의 정확도로 빠르게 계산할 수 있습니다. 계정 센터 계정의 수를 집계하는 지표의 계산에는 다량의 데이터가 필요하므로 해당 지표의 경우 샘플링이 사용됩니다.

모델링에는 직접 집계하기 어려운 활동을 측정하기 위해 여러 소스의 데이터가 사용됩니다. 예를 들어 한 메타 광고 지표의 경우 여러 소스의 데이터를 사용하여 광고를 본 후 2일이 경과한 시점에 해당 광고를 기억하는 계정 센터 계정의 수를 추정합니다. 또한 추산치를 도출하기 위해 유사한 캠페인의 데이터와 광고에 대한 반응 및 기타 시그널을 사용합니다.

모델링을 사용한 추산된 지표의 예로는 매장 방문수를 들 수 있습니다. 매장 방문수는 사람들이 광고로 인해 매장을 방문한 것으로 추산되는 횟수로, 매장 방문을 모두 확인할 수는 없기 때문에 모델링을 통해 근삿값을 제공합니다.

모델링된 지표는 이벤트를 집계하고 측정할 수 있는 기여 전환(예: 광고로 인해 발생한 온라인 구매)을 포함하지 않습니다. 데이터가 불완전하거나 누락되어 전환을 측정할 수 없는 경우 통계적 모델링을 사용하여 일부 전환을 처리할 수도 있습니다. 예를 들어 웹에서 특정 행동을 측정할 수 있는 방법이 변경된 경우가 여기에 해당합니다.

비즈니스가 추산된 지표를 사용할 수 있는 방법:

· 전략적인 계획 수립과 비즈니스 의사 결정에 참고합니다.

· 광고 성과 측정에 활용합니다.

· 데이터가 누락되었나 불완전한 경우에 전환을 측정하는 데 활용합니다.