메타 광고 세팅할 때 캠페인 구조를 어떻게 짜느냐에 따라 성과가 진짜 많이 갈린다. 같은 소재, 같은 예산인데 구조만 바꿨더니 ROAS가 1.8에서 3.6으로 올라간 케이스를 직접 경험해서 공유한다.

■ CBO vs ABO, 초반엔 ABO가 낫다
캠페인 예산 최적화(CBO)는 메타가 알아서 예산을 배분해주는 방식인데, 신규 캠페인 초반엔 학습 데이터가 부족해서 한쪽 광고세트로만 예산이 몰리는 경우가 많다. 초반 2~3주는 광고세트별로 예산 고정(ABO)하고 데이터를 균등하게 쌓은 다음, 성과 나오는 세트 확인되면 그때 CBO로 전환하는 게 안정적이다.

■ 광고세트 타겟은 3개로 분리
같은 캠페인 안에서 타겟을 한꺼번에 묶으면 메타 알고리즘이 겹치는 구간에서 자기 경쟁(옥션 오버랩)이 발생한다. 실제로 패션 쇼핑몰 운영할 때 '유사타겟 1%', '관심사 타겟', '리타겟팅'을 세트별로 완전히 분리했더니 CPM이 세트당 평균 18% 낮아졌다.

■ 소재는 1세트당 3~4개, 텍스트는 건드리지 마라
메타는 소재 학습 기간에 성과 낮은 소재를 자동으로 걸러준다. 이때 소재를 교체하거나 텍스트를 수정하면 학습이 리셋되면서 CPR이 튀어오른다. 최소 7일, 노출 1,000회 이상 쌓일 때까지 손대지 않는 게 원칙이다.

■ 학습 완료 기준 확인
광고관리자에서 게재 상태가 '학습 중'에서 '활성'으로 바뀌는 시점을 기준으로 삼으면 된다. 보통 전환 이벤트 50건 이상이 쌓여야 학습이 끝난다. 전환이 느린 업종이라면 구매 대신 장바구니 담기로 최적화 이벤트를 낮춰서 학습 속도를 높이는 방법도 유효하다.