메타 광고 CBO vs ABO, 실무자들이 공통적으로 말하는 결론
“CBO랑 ABO 중에 뭐가 더 좋아요?”
딱 잘라 말하면 정답은 없습니다.
상황마다 다르고, 목적마다 다르고, 지금 브랜드가 서 있는 단계에 따라 완전히 달라지거든요.
오늘은 광고주분들이 헷갈려하는 CBO vs ABO의 차이, 그리고 상황별로 어떤 방식을 선택해야 가장 효율적인지 실무자 관점에서 정리해드리겠습니다.
1. CBO vs ABO 기본 개념부터 보자
간단하게 개념부터 살펴보면 아래와 같습니다.
두 방식 모두 “예산을 어디에, 어떻게 배분하느냐”가 핵심인데요.
① CBO (Campaign Budget Optimization)
-> 자동 최적화 / 확장형 운영에 유리 |
② ABO (Ad Set Budget Optimization)
|
2. CBO vs ABO 뭐가 더 좋아요?
정답은 없지만, “상황” + “의도” 조합에 따라 더 적합한 선택은 있습니다.
1) 타깃을 테스트할 때
새로운 타깃을 테스트할 때는 보통 ABO가 더 유리한 경우가 많습니다.
예를 들어 우리 제품이 40대와 50대 중 어느 타깃에서 더 효율이 좋은지 알고 싶다면,두 타깃에 동일한 조건으로 예산을 집행해 공정하게 비교할 필요가 있어요.
CBO를 사용하면 알고리즘이 더 잘 나오는 타깃에 예산을 몰아주는 특성이 있다 보니,한쪽 타깃의 데이터가 충분히 쌓이지 않아 비교가 흐려질 수 있습니다.
반면 ABO는 40대·50대에 각각 동일한 예산을 배분할 수 있기 때문에 초기 타깃 성과 비교가 더 명확해지는 편입니다.
2) 검증된 타겟을 확대할 때
이미 효율이 검증된 타깃을 확장하고 싶을 때는 CBO가 유리한 경우가 많습니다.
예를 들어 40대 타깃이 잘 맞는다는 게 이미 확인된 상태라면, 이제는 예산을 더 키우면서 효율을 안정적으로 유지하는 것이 중요하죠.
이럴 때 CBO의 자동 최적화 기능이 도움이 됩니다. 효율이 좋은 시간대나 세트에 알고리즘이 자연스럽게 예산을 더 배분해주기 때문에 운영자가 매번 예산을 세트별로 조절하지 않아도 안정적인 확대가 가능합니다.
3) 여러 소재를 테스트할 때
소재 테스트 단계에서는 ABO로 동일 예산을 설정하는 방식을 많이 사용합니다.
타깃이 이미 확정된 상황이라면, 이제는 A/B/C 소재 중 어떤 것이 가장 반응이 좋은지를 정확히 비교해야 하죠.
문제는 소재마다 예산 규모가 달라지면 학습량이 달라져"어떤 소재가 정말로 잘 된 것인지" 판단이 흐려진다는 점입니다.
그래서 테스트할 때는 소재 A·B·C 각각에 동일한 예산을 배정해 비슷한 조건에서 데이터를 확보하는 방식이 더 명확한 비교에 도움이 될 수 많습니다.
3. 가장 중요한 것은 '가설'이다
타깃 비교 단계에서는 ABO |
확장 단계에서는 CBO |
소재 비교 단계에서는 ABO + 동일 예산 |
실무에서 자주 선택되는 조합이긴 하지만, 결국 핵심은 “지금 무엇을 알고 싶고, 무엇을 얻고 싶은가”라는 의도 설정에 있습니다.
즉 어떤 세팅을 선택하든 그 출발점은 가설이어야 합니다.
가설은 쉽게 말해 "이렇게 하면, 이런 결과가 나올 것이다”라는 예측 문장으로, 형태는 매우 단순합니다.
[현재 상황]에서 [이렇게 실행]하면 [이런 결과]가 나올 것이다.
그 이유는 [근거] 때문이다.4단계로 정리한, 진짜 실무용 ‘가설 기반 운영 프로세스’
“왜 이렇게 세팅했는지 → 어떻게 확인할 건지 → 결과로 무엇을 결정할지”
이 세 가지를 단계별로 나누어 확인하는 과정이 필요합니다.
1단계: 가설 수립 — 지금의 문제를 ‘명확한 문장’으로 정의하기
가장 먼저 해야 할 일은 “지금 캠페인의 정확한 상태가 어떤가?”를 수치로 적는 것입니다.
예를 들어
CTR이 평균 대비 낮다
40대 타깃 전환이 거의 없다
신규고객 비중이 기대보다 낮다
이렇게 데이터 기반으로 문제를 정의해야 제대로 된 가설이 나옵니다.
그 다음엔 이렇게 문장을 완성해요.
“지금 ●●한 상황에서, △△하게 바꾸면, 결과는 ◆◆가 나올 것이다. 그 근거는 ○○ 때문이다 실제 예시) “40대 클릭률이 낮은 상황에서 모델 컷을 바꾸면 CTR이 개선될 것이다. 40대는 자연스러운 이미지에 더 반응했던 과거 데이터가 있기 때문이다.” |
이 단계에서 핵심은 내가 왜 이 테스트를 하는지 명확히 하는 것입니다.
2단계: 실험 설계 — 딱 1~2개만 바꿔서 실험 가능한 구조 만들기
가설이 생기면 이제 실험 구조를 설계합니다.
여기서 중요한 건 “한 번에 너무 많은 걸 바꾸지 않는 것”.
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소재, 타깃, 랜딩 등 여러 요소를 동시에 바꾸면 무엇이 영향을 줬는지 판단할 수 없기 때문에 한 가지의 변수만 주는 것이 중요합니다.
3단계: 데이터 수집 및 분석 — 감이 아니라, 숫자로 말하기
이 단계에서는 ‘해석할 수 있을 만큼 데이터가 모였는지’를 먼저 확인해야 합니다.
예시)
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이런 기본 데이터가 모여야 대조군(A)과 실험군(B)을 비교할 수 있습니다.
A는 CTR 1.2%, B는 0.7%
A는 ROAS 220%, B는 160%
A는 장바구니 12건, B는 5건
이런 식으로, “느낌상 A가 더 잘 된 것 같아요” 같은 감각적 판단이 아닌 데이터를 보고 판단합니다.
4단계: 의사결정 — 앞으로의 광고 방향을 정하는 단계
이제 데이터를 보고 결론을 내릴 차례입니다.
가설이 맞았다면 예산 확대, 타깃 확장 등 이를 확대 적용하고
가설이 틀렸다면 가설을 다시 세우고 새로운 실험을 진행해야겠죠.
틀린 이유를 분석하는 것이 이 땐 핵심이 되겠고요.
※ 데이터가 애매하다면 최소 1주 더 돌려서 데이터 확보 후 판단 |
여기서 중요한 건 "한 번의 테스트로 끝나지 않는다"는 점입니다.
이 4단계 (가설 → 실험 → 분석 → 의사결정)를 계속 반복하면, 캠페인은 점점 내 브랜드에 최적화된 구조로 진화합니다.
어떤 타깃이 잘 먹히는지
어떤 소재가 안정적으로 오래 가는지
어떤 입찰이 우리 브랜드에 맞는지
어떤 지면에서 전환이 잘 되는지
잘하는 마케터와 못하는 마케터의 차이는 이 과정을 얼마나 꾸준히 반복하느냐에 따라 갈리기도 하고요.
오늘 글 요약
CBO/ABO 정답이 정해진 건 아닙니다.
중요한 건 무엇을 테스트하고 싶은지, 그리고 그 테스트로 어떤 결론을 얻고 싶은지입니다.
즉 세팅의 목적을 분명히 하고 가설 → 실험 → 데이터 → 판단의 흐름을 반복한다면 어떤 세팅을 선택해도 결국 원하는 답에 도달할 수 있습니다!