
퍼포먼스 맥스에 '근처 고객 최적화'가 붙는다 — 단, 머천트 센터와 함께 못 쓴다
구글이 퍼포먼스 맥스 매장 목표 캠페인에 Local customer optimization을 추가했다. 지도·웨이즈·로컬 검색에서 근처 고객을 우선하는 기능과 머천트 센터 제약을 정리했다.
PPC Live 팟캐스트에서 아나 코스틱(Ana Kostic)이 지금도 자신의 운영 방식을 규정하는 실패 사례를 공유했다. 요지는 하나다 — 성공적인 PPC는 완벽한 캠페인 구조를 만드는 것이 아니라 그 뒤에 있는 사업을 지키는 것이다.
커리어 초기에 코스틱은 구조가 엉망인 구글 애즈 계정을 인계받았다. PPC 베스트 프랙티스를 적용하겠다는 각오로 계정을 처음부터 재구축했다. 더 깔끔한 캠페인과 나은 키워드 정리가 성과를 개선할 것이라 확신했다.
결과는 반대였다. 트래픽과 매출이 약 40% 떨어졌다.
문제는 새 구조 자체가 아니었다. 구글 시스템이 학습해 온 수년치 성과 데이터를 지워버린 것이 문제였다. 계정은 결국 회복했지만 약 2개월 반이 걸렸고, 온전한 효과가 나타나기까지는 6개월에 가까웠다.
코스틱에게 가장 큰 깨달음은 기술적인 것이 아니었다. 플랫폼이 캠페인 성과를 다시 학습하는 동안 기업이 큰 폭의 매출 하락을 감당할 수 없다는 사실이었다. 그는 "사업을 먼저 생각해야 한다"고 말한다.
지금 코스틱은 온보딩을 계정이 아니라 사업 이해로 시작한다. 현금 흐름, 마진, 성장 목표, 그리고 단기 혼란을 현실적으로 얼마나 흡수할 수 있는지를 묻고 나서야 구조 변경을 권한다.
캠페인을 하룻밤에 교체하는 대신 점진적으로 도입한다. 새 구조가 학습하는 동안 기존 캠페인이 계속 성과를 낸다. 그의 원칙은 간단하다 — "우리는 느리고 지루한 걸 좋아한다."
코스틱은 당시 매니저가 어려운 대화를 헤쳐 나가도록 도왔다고 말한다. 책임을 따지는 대신 투명성에 집중하고 회복 계획을 만들어 성과가 안정될 때까지 클라이언트와 팀을 함께 지원했다.
코스틱의 조언 중 하나는 영업팀과 더 많이 대화하라는 것이다. 그 대화에서 고객이 실제로 쓰는 언어가 나오고, 플랫폼 데이터만으로는 만들 수 없는 캠페인이 거기서 나온다.
AI에 대해서도 같은 태도다. 그는 퍼포먼스 맥스 같은 제품을 지지하지만, AI가 좋은 의사결정을 대체해서는 안 된다고 말한다. 가드레일을 두고, 점진적으로 테스트하고, 새 기능을 쫓기보다 사업 안정성을 우선하라는 것이다.
입찰 전략 변화에 대응할 때도 같은 원칙이 적용된다 — 구글 애즈, 타겟 CPA와 타겟 ROAS를 독립 입찰 전략으로 분리하는 정황처럼 플랫폼이 바뀔 때, 조직 구조 문제로 번지는 양상은 SEO와 PPC 정렬은 조직도에서 시작된다 — 두 가지 구조 모델에서 볼 수 있다.
새 구조 자체가 아니라, 구글 시스템이 학습해 온 수년치 성과 데이터가 사라진 것이 원인이었습니다. 회복에 약 2개월 반, 온전한 효과까지 6개월이 걸렸습니다.
현금 흐름, 마진, 성장 목표, 그리고 회사가 단기 혼란을 얼마나 감당할 수 있는지를 먼저 확인해야 합니다.
전면 교체 대신 점진적 도입입니다. 새 구조가 학습하는 동안 기존 캠페인이 계속 성과를 내도록 병행합니다.
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