당근, AI 타겟팅 최적화 적용 후 달라진 광고 성과 비교

 

유저의 행동 패턴이 중요한 컨텍스트 마케팅 시대입니다.

여전히 성별, 연령, OS 등 유저 프로필 특성만으로 타겟팅하고 있다면, 잠재 고객을 놓치고 있을 수 있습니다.

 

 

이때 활용할 수 있는 기능이 바로 AI 타겟팅 최적화입니다.

우리 상품에 관심 많은 잠재 고객 풀을 확장할 수 있도록 설계된 기능입니다.

 

 

이런 경우라면 AI 타겟팅 최적화 추천

- 적은 노출 수와 더딘 예산 소진을 개선하고 싶은 경우

- 타겟팅 고민 없이 최적의 잠재 고객 풀을 확보하고 싶은 경우

- 새로운 잠재 고객을 확보하고 싶은 경우

 

 

1. 성과 지표 중심 24시간 학습

AI 타겟팅 최적화는 클릭률(CTR), 클릭당 비용(CPC) 같은 주요 성과 지표를 바탕으로 최적화를 진행합니다.

 

광고주의 데이터와 당근 유저의 행동 패턴을 함께 분석하여 AI가 스스로 더 나은 성과를 내는 방법을 학습합니다.

광고 목표에 맞는 고객에게 예산을 집중하며 효율을 개선합니다.

 

 

금융 업종 테스트 결과,

수동 타겟팅 대비 CTR 및 CPC 성과가 우수하게 나타났고

구매당 비용(CPA)은 기존 대비 약 30% 낮았습니다.

 

또한 AI가 더 넓은 타겟 범위에서 고효율 고객을 선점하면서,

기존 타겟 범위 내에서도 성과가 좋을 것으로 예상되는 유저에 예산이 집중되는 구조가 형성되었습니다.

 

그 결과 동일 유저군 내에서도 CTR, CPC, CPA가 모두 개선되었습니다.

 

2. 실시간 행동 패턴 기반 의도 포착

WAU 1,400만 명 데이터를 기반으로

유저가 최근 어떤 상품을 검색했는지, 어떤 광고를 클릭했는지 등의 정보를 통해 맥락을 읽어냅니다.

 

단순 프로필 정보가 아니라 실제 행동 패턴을 기반으로 반응 가능성이 높은 고객을 찾아냅니다.

 

 

식음료 업종 사레에서는 좁은 타겟 범위로

예산 소진에 어려움을 겪던 캠페인에 AI 타겟팅 최적화를 적용했습니다.

 

그 결과 AI가 찾아낸 잠재 고객의 약 87%가 기존 수동 설정으로는 도달할 수 없었던 유저였습니다.

 

도달과 노출은 10배 이상 증가했으며, CPC 상승 폭은 5% 내외로 제한됐습니다.

기존 타겟 범위 내 유저만 비교해도 AI 적용 캠페인이 더 많은 도달과 노출을 기록했습니다.

 

3. 새로운 잠재 고객 발굴

AI는 우리 상품과 비슷한 카테고리에 관심을 보인 유저,

우리 상품에 관심 있을 법한 행동을 한 유저까지 포함하여 타겟 범위를 넓혀갑니다.

 

 

뷰티 업종 사례에서는 수동 타겟팅을 매우 정교하게 운영하던 상황이었습니다.

그럼에도 AI가 찾아낸 신규 유저 풀이 전체 그룹 중 가장 높은 CTR과 낮은 CPC를 기록했습니다.

 

신규 유저의 CPA는 기존 타겟 대비 2~3배 낮았습니다.

또한 기존 타겟 범위 내에서도 CTR과 CPC가 함께 개선되는 결과가 나타났습니다.

 

 

AI 타겟팅 최적화 설정 방법

 

광고 만들기

캠페인 만들기 > 광고 그룹 만들기 > 오디언스 타겟 > 타겟 방식 > AI 타겟팅 최적화 선택

 

현재는

- 앱/웹사이트 방문 유도하기

- 비즈프로필 알리기

목표에서 지원됩니다.

 

 

AI 타겟팅 최적화는

행동 패턴을 기반으로 학습하며 타겟 범위를 확장하고

성과 지표 중심으로 예산을 배분하는 구조입니다.

 

수동 타겟팅 대비 노출, CTR, CPC, CPA 개선 사레가 확인되었습니다.

 

잠재 고객을 더 넓게 확보하고 싶다면 AI 타겟팅 최적화 적용을 검토해볼 수 있습니다.

 

 

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