"논타겟이 제일 잘 나오는데, 굳이 타겟을 나눠야 하나요?"

7월말부터 동행프로젝트를 시작한 여성 제품 브랜드가 있습니다.

해당 브랜드는 이전부터 지금까지 평균 ROAS 400%대로 유지하고 있었습니다. 그래서 수치만 놓고 보면 나쁘지 않고 논타겟을 고정으로 두고 소재, 랜딩페이지를 손보는게 더 좋을 수도 있었죠.

솔직히 잘 굴러가는 계정을 만지는 건 부담됩니다. 깨지면 온전히 제 책임이니까요.

그런데 이번에는 타겟 테스트를 붙였습니다. 오늘은 그 이유와 설계를 그대로 공유합니다.

논타겟이 잘 나온다는 말의 함정

비교군이 없으면 뭐든 1등입니다.

이 계정은 지금까지 논타겟 말고는 다른 테스트를 해본 적이 거의 없었어요. 정확히 말하자면 리타겟을 한두 번 돌려본 게 전부입니다.

ROAS 400%대는 좋은 숫자일 수 있죠. 그런데 이 숫자의 정체를 아무도 모릅니다. 소재가 좋아서인지, 상품이 좋아서인지, 머신러닝이 알아서 잘 찾아준 건지말이죠.

원인을 모르는 성과는 재현이 안 됩니다.

그래서 저는 성과가 잘 나올 때도 이유를 알아야 한다고 봅니다.

"여러 후보를 붙여봤더니 논타겟이 이겼다"와 "논타겟만 돌려서 논타겟이 남았다"는 완전히 다른 이야기이거든요.

이 계정은 후자에 가까웠어요.

지금 여기서 논타겟은 전략이 아니라 단순한 결과였던 거죠.  

계정이 이미 아는 답을, 머신에게 다시 찾게 하고 있다

6개 캠페인, 바꾼 건 딱 2가지

캠페인 8개 중 기존 2개는 그대로 뒀습니다. 오래 운영해서 성과가 조금 떨어지긴 했지만 나쁘지 않았고, 대조군 역할도 하니까요.

나머지 6개로 타겟 테스트를 돌렸습니다. 여기서 준 변화는 두 가지뿐입니다.

타겟 외 다른 변수들이 달라진다면 좋은 성과를 얻어도, 나쁜 성과를 얻어도 무엇때문인지 알 수 없습니다. 그래서 타겟이라는 변수 하나만 다르게 하고 나머지는 동일하게 세팅합니다.

단, 다소재에 들어간 건 위너 소재들뿐입니다. 새로 만든 소재나 미검증 소재는 한 장도 넣지 않았어요.

이유는 단순합니다. 이건 소재 테스트가 아니라 타겟 테스트니까요.

소재도 클라이언트가 직접 위너라고 판단한 것들로 구성했어요. 상품과 고객을 가장 오래 본 사람의 판단을 설계에 그대로 넣은 겁니다.

1만원 테스트가 하는 일

캠페인당 예산은 1만 원입니다. 

소액이라 부담이 없다는 게 장점이지만, 그렇다고 해서 소액이니 아무거나 넣어도 된다는 뜻은 아닙니다. 

오히려 반대예요. 예산이 작으면 각 타겟이 받는 노출도 작습니다. 후보를 잔뜩 늘어놓으면 판정할 만한 데이터에 도달하기까지 시간이 오래 걸리고, 돈만 다 쓰고 결론은 없는 상태가 될 수도 있기 때문입니다.

그래서 쓸 수 있는 타겟을 전부 넣지 않고, 기존 데이터를 근거로 가능성이 높아 보이는 후보부터 선별적으로 줄을 세웠습니다.

"1만원으로 승자를 가릴 수 있나요?"

승자를 가리는게 목적이 아닙니다. 1만 원 테스트의 역할은 "이건 아니다"를 걸러내는 데까지예요. 살아남은 후보들만 예산을 올려서 2차로 다시 검증을 해봐야 합니다.

"논타겟이 또 이기면 실패한 테스트 아닌가요?"

아니요, 오히려 가장 값싼 성공이라고 봅니다.

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