한 줄 요약정확한 타겟팅은 ‘살 사람에게만 돈을 쓰는 것’입니다. 다만 요즘 메타·구글은 자동 최적화가 강해져서, 무조건 좁히기보다 전환 데이터를 정확히 주고 제외 타깃을 잘 설정하는 것이 더 효과적인 경우가 많습니다.
타겟팅 종류
| 종류 | 예시 | 강점 |
|---|---|---|
| 지역·인구통계 | 반경 3km, 30~50대 | 오프라인 매장·지역 서비스 |
| 관심사·행동 | 인테리어 관심, 최근 이사 | 신규 고객 발굴 |
| 검색 의도 | ‘○○ 견적’ 검색 | 구매 직전 고객 |
| 리타게팅 | 사이트 방문자 | 높은 전환율 |
| 유사 타깃 | 기존 고객과 비슷한 사람 | 확장 |
좁게 vs 넓게
- 너무 좁음: 노출 부족·단가 상승·학습 지연
- 너무 넓음: 관심 없는 사람에게 비용 낭비
- 해법: 넓게 시작 + 정확한 전환 신호 + 기존 고객·저품질 지역 제외
읽으면서 우리 회사 상황이 떠오르셨나요?3분 상담으로 지금 바로 고칠 점부터 알려드립니다.
타겟팅 정확도를 높이는 데이터
- 전환 API 등 서버 전환 데이터
- 고객 목록(동의받은 데이터) 업로드
- 상담 결과(계약 여부)를 광고 매체에 피드백
자주 묻는 질문
타깃을 직접 정하는 게 좋나요, 자동이 좋나요?
전환 데이터가 충분하면 자동이, 데이터가 적은 초기엔 기본 조건 설정이 유리한 경우가 많습니다. 둘을 비교 테스트하세요.
연령을 좁히면 비용이 줄어드나요?
전환이 없는 연령을 제외하면 효율이 오를 수 있지만, 근거 없이 좁히면 오히려 단가가 오를 수 있습니다.