Q1. MOP 도입을 결정하게 된 계기가 무엇인가요?

Q2. MOP 도입으로 이전 대비 업무에 어떤 변화가 있을까요?

Q3. 앞으로 MOP를 어떻게 활용하실 계획인가요?

N사 사례로 알아보는 MOP 쇼핑검색광고 최적화 전략

N사는 다양한 SKU를 보유한 브랜드 특성 상, 방대한 소재를 효율적으로 관리하면서도 광고비 확장과 ROAS 개선이라는 두 가지 목표를 동시에 달성해야 하는 과제를 안고 있었습니다. MOP Pro 도입을 통해 이를 어떻게 해결했는지 살펴보겠습니다.

I. 캠페인 구조에 최적화된 목표 설정

N사는 그룹(카테고리) 간 객단가가 유사하게 형성되는 캠페인의 구조적 특성을 고려해, 전환 수 최대화를 통한 광고비 확장 및 CPA/ROAS 개선을 이루고자 최적화 목표를 ‘노출+클릭+전환’으로 설정했습니다.

그 결과 최적화 목표로 삼은 세 가지 지표 모두 일평균 볼륨이 확대되었으며, 전환율이 우수한 캠페인/그룹/소재의 비중이 확대되며 전체 성과 개선에 기여했습니다.

II. PRO 전용 고급 알고리즘 컨트롤러 활용

일평균 광고비가 60% 가량 확대된 상황에서도, PRO 전용 컨트롤러 기능을 통해 단가를 정밀하게 관리하며 전환 효율을 극대화했습니다.

✅ Max CPC

최적화 시점에 Max CPC를 일정 수준으로 설정한 뒤, 실적 트렌드에 따라 하향 조정하며 입찰가를 관리했습니다. 이는 CPA 상승 방어 요소로 작용하며 전체 전환 효율 개선에 기여했습니다.

✅ Average CPA

Average CPA는 최초 설정값 대비 70% 수준까지 점진적으로 하향 조정하며 전환당 비용을 효율화했습니다. 일평균 스펜딩이 60% 확대되었음에도 적극적인 CPA 관리를 통해 볼륨 확대와 효율 개선을 동시에 달성할 수 있었습니다.

III. 전환율 위주의 소재 발굴 및 운영

MOP 알고리즘은 단순히 기존 주요 소재를 유지하는 것에 그치지 않고, 실시간 전환 실적을 기반으로 고효율 소재를 발굴하고 비중을 조정하는 방식으로 작동합니다.

1️⃣ 기존 고효율 소재의 안정적 운영

최적화 이후에도 전환율이 우수한 기존 주요 소재는 지속적으로 높은 비중으로 운영되었습니다. 카테고리 측면에서는 전환율이 비교적 우수한 ‘신발’ 소재 위주로 운영이 집중되었으며, 최적화 이전에 주요하게 운영되었던 ‘의류’ 소재의 경우 (겨울)시즌 아웃, 쿼리량 감소 등으로 인한 효율 감소를 알고리즘이 인지하면서 자연스럽게 비중이 축소되었습니다.

2️⃣ 신규 고효율 소재 발굴을 통한 볼륨 확장

최적화 이후 다양한 소재와 키워드에 입찰을 진행하고 학습함으로써, 기존에 주목받지 못했던 신규 고효율 소재를 발굴하고 전환 볼륨을 확장했습니다. 특히 특정 운동화 모델 관련 신규 소재의 비중이 확대되었는데, 해당 소재의 키워드 실적을 살펴봤을 때 기존 키워드에서는 확인할 수 없었던 ‘러닝/러닝화‘ 관련 키워드로부터의 유입이 확인되었습니다.

이는 쿼리량, CTR 등 고객 반응 지표를 기반으로 알고리즘이 전환 가능성 있는 소재를 발굴/선별하여 집중 운영한 결과로 볼 수 있습니다.

3️⃣ 전환율 우수 시간대 집중 운영

MOP 알고리즘은 시간대별 전환 실적 패턴을 분석해 예산과 입찰가를 자동으로 조정합니다. 전환율이 우수한 시간대에는 CPC가 다소 상승하더라도 적극적으로 입찰에 참여해 전환 기회를 최대한 확보하고, 반대로 유입량이 감소하는 시간대에는 입찰가를 확실히 낮춰 불필요한 비용 집행을 줄이는 방식입니다.

시간대별 패턴을 읽고 그에 맞게 운영한 결과, 최적화 이후에는 주요/비주요 시간대 구분 없이 전반적으로 CPA가 개선되었습니다. 또한 전환 성과가 우수하게 형성되는 시간대에는 광고비를 집중적으로 투입하여 효과적으로 전환 볼륨을 확보하였습니다. 알고리즘 기반의 입찰 및 예산 최적화를 통해 단순 효율 개선이 아닌, 볼륨 확장이 동반된 전환 품질 개선 사례라 할 수 있습니다.