AI Max 자동 생성 광고 문구를 테스트해봤다 — 먼저 메시징 제한부터 걸어라

AI Max 의 기능 중 하나는 광고 애셋을 대신 만들어주는 것이다. 모든 광고 그룹마다 광고를 맞춤화할 필요를 줄여 PPC 팀의 부담을 덜어준다.

그 텍스트 커스터마이제이션 기능이 실제로 얼마나 잘 작동하는지 정량화하기 위해 세 개의 서로 다른 회사와 함께 테스트가 진행됐다. 결론부터 말하면 결과가 사업 유형에 따라 극명하게 갈렸다.

먼저 메시징 제한을 이해하라

테스트를 돌리기 전에 AI Max와 텍스트 커스터마이제이션 기능을 켜야 한다.

이것은 AI가 백그라운드에서 작동하는 기능이므로 모든 광고 그룹의 애셋을 그 그룹의 키워드에 맞춰 조정할 수 있다.

좋게 들린다. 그런데 문제가 있다. 그 애셋들이 우리가 제공하지 않는 프로모션이나 제품·서비스를 광고하는 데 쓰일 수 있다.

그래서 자동 생성 애셋을 사용할 때는 메시징 제한(messaging restrictions) 을 적용해야 한다.

메시징 제한을 만드는 4단계

전체 과정은 꽤 단순하고 한두 시간이면 된다.

1. 제미나이에 프롬프트를 넣어 초기 애셋을 만든다.
2. 프롬프트로 그 광고를 지나치게 홍보성으로 만들고, 마음에 들지 않는 약속을 만들게 한다. 본질적으로 승인하지 않을 광고를 시스템이 쓰게 하는 것이다.
3. 마음에 들지 않는 애셋이 생성되지 않도록 메시징 제한을 만든다.
4. 메시징 제한을 적용한 상태에서 다시 고홍보성 광고를 만들게 하고, 생성되는 모든 애셋이 회사의 메시징 가이드라인에 맞을 때까지 반복한다.

금지 목록을 상상으로 작성하는 대신, 시스템에게 실제로 나쁜 광고를 만들게 해서 그것을 막는 규칙을 쓴다.

테스트 설계

세 가지 사업 유형을 골랐다. 이커머스, B2B 리드젠, B2C 리드젠.

각 계정에서는 다음 조건을 충족하는 캠페인만 사용했다.

• 브랜드 키워드를 쓰지 않을 것
• 월 최소 2만 달러 이상 집행할 것
• 광고 그룹이 최소 100개 이상일 것

각 계정에서 면밀히 관리되는 캠페인 2개와 다소 방치된 캠페인 2개를 사용했다. 핀 고정에 크게 의존하지 않는 캠페인을 골랐고, 최종 URL 확장 기능을 쓰는 캠페인은 제외해 애셋만 테스트했다.

애셋 검토는 필수 작업이다

테스트를 돌리는 동안 자동 생성 애셋을 모니터링하고 브랜드 메시징이나 오퍼에 맞지 않는 것을 제거해야 한다.

여기 실무적으로 중요한 함정이 있다.

AI 생성 애셋을 찾으려면 기본 필터를 광고 포함으로 바꿔야 한다. 이 필터는 기본 선택돼 있지 않다.

테스트 참여 기업들은 애셋이 생성되는 대로 모니터링하고 노출을 많이 받기 전에 제거했다.

B2B 결과를 제외하면 자동 생성 애셋의 약 19%가 제거됐다.

결과: 사업 유형별로 갈렸다

이커머스 — 카니발라이제이션이 발견됐다

이 이커머스 회사는 10만 개 이상의 SKU를 판매한다. 제품이 많고, 많은 사용자가 랜딩 페이지에 찾는 제품이 없으면 웹사이트에서 다시 검색하는 데 익숙하다.

첫눈에는 AI Max와 텍스트 커스터마이제이션 모두 대단히 성공적으로 보였다.

그런데 추가 분석에서 다른 그림이 나왔다.

AI Max가 다른 캠페인에서 노출, 클릭, 전환을 가로채고 있었고 계정 전체 매출은 감소했다.

회사는 대응에 나섰다. 많은 검색어를 키워드로 추가해 구글이 올바른 광고 그룹과 캠페인을 우선하도록 도왔다. 그다음 제외 키워드와 오디언스 목록을 추가해 카니발라이제이션을 늦추고 테스트를 다시 돌렸다.

결론: 고도로 최적화된 캠페인에서는 AI 텍스트 커스터마이제이션이 사람의 애셋 관리만큼 효과적이지 않았다. 다만 롱테일 캠페인 지원에는 좋았다.

B2B 리드젠 — 3주 만에 중단했다

B2B 기업의 RSA 애셋을 만들 때 가장 중요한 고려사항 중 하나는 애셋 사용을 통해 오디언스를 적절히 사전 자격 검증하는 방법이다.

광고가 B2C 검색자에게는 매력적이지 않고 B2B 검색자에게 어필하도록 만들어야 한다.

이 회사는 이전에 그 자격 검증을 위해 핀 고정을 광범위하게 사용해왔다. 그러나 구글이 계정을 얼마나 잘 최적화하는지 보기 위해 테스트 동안 핀을 제거했다.

결과는 명확했다.

B2B 오디언스를 사전 자격 검증하는 뉘앙스는 텍스트 커스터마이제이션이 분명히 이해하지 못하는 것이다.

• CTR은 급등했다
• 그러나 전환율이 크게 하락했다. 광고가 많은 B2C 검색자를 끌어들이고 있었기 때문이다

메시징 제한에는 애셋이 사용자를 B2B 오디언스로 사전 자격 검증하도록 하는 언어가 포함돼 있었다. 일부 애셋은 그 기준을 충족했지만, 사용자에게 표시된 전체 광고는 B2B 구매자에게 제대로 어필하지 못했다.

다른 테스트는 한 달 넘게 진행됐다. 그러나 이 회사는 3주 뒤 결과가 너무 나빠 테스트를 중단하고 핀 고정으로 돌아가 자동 생성 애셋을 제거했다. 일주일 안에 결과가 테스트 이전 수준으로 회복됐다.

B2C 리드젠 — 롱테일에서 성과가 나왔다

마지막 테스트는 지리적 광고 카피나 지리적 삽입으로 광고를 현지화하는 B2C 리드젠 회사였다.

• 최적화된 캠페인: 모든 광고 그룹의 키워드에 맞춘 광고 카피
• 롱테일 캠페인: 각 광고 그룹에 키워드에 맞춘 헤드라인 애셋이 몇 개 있었지만 대부분의 애셋이 광고 그룹 간에 재사용됐다

우선순위가 낮은 캠페인에서 공식화된 광고 카피를 보는 것은 꽤 흔하고, 여기가 더 나은 광고의 기회가 많았기 때문에 AI 자동 생성 애셋이 잘 작동하기를 기대한 지점이다.

AI Max 자동 생성 애셋은 이 저우선순위 캠페인에서 실망시키지 않았다.

상위 캠페인에서 사람이 많은 시간을 들여 테스트한 애셋을 능가하지는 못했지만, 롱테일 캠페인에서는 꽤 잘했다.

AI Max 자동 애셋이 가장 잘 작동하는 곳

AI는 훌륭한 도구다. 메시징을 깊이 고민하는 광고에서는 아이디어 생성을 돕는 데 좋을 수 있다. 그러나 사람이 만든 애셋이 여전히 AI 생성 애셋을 능가한다.

B2B 오디언스 사전 자격 검증, 특정 오퍼, 단기 프로모션처럼 특정 유형의 애셋이 필요하다면, 애셋을 직접 통제하고 AI에 넘기지 말아야 한다.

반대로 자동 생성 애셋은 크리에이티브를 완전히 최적화할 시간이 없을 때 빛난다.

좋은 메시징 제한이 있고 애셋을 정기적으로 검토한다는 전제하에, AI로 애셋을 만드는 것이 전체 성과에 도움이 될 수 있다.

AI가 켜두고 잊어버리는 설정이 되려면 아직 멀었다. 베이비시팅과 감독이 필요하다.

다만 시간이 없어 완전히 최적화하지 못하는 영역에서 AI가 무거운 일을 하게 하고, 그 결과를 검토·조정하는 데 시간을 쓰는 것이 광고 제작에서 AI의 최선의 사용법이다.

실무 정리

첫째, 메시징 제한 없이 자동 애셋을 켜지 않는다. 존재하지 않는 프로모션을 광고하는 문구가 나갈 수 있다. 한두 시간의 사전 작업이 그 리스크를 막는다.

둘째, 애셋 필터 기본값을 바꾼다. AI 생성 애셋은 기본 필터에서 보이지 않는다. 모니터링 체계를 만들지 않으면 무엇이 나가는지 모른다.

셋째, 카니발라이제이션을 먼저 측정한다. 이커머스 사례에서 캠페인 지표는 좋아 보였지만 계정 전체 매출은 감소했다. 캠페인 단위 성과만 보면 이 문제를 놓친다.

넷째, 자격 검증이 필요한 계정에서는 통제를 유지한다. B2B 사례는 CTR 상승이 성과가 아닐 수 있다는 것을 보여준다. 잘못된 오디언스를 더 많이 데려오는 것도 CTR을 올린다.

다섯째, 방치된 롱테일부터 적용한다. 세 사례 모두 같은 방향을 가리킨다. 사람이 정교하게 다듬은 캠페인에서 AI가 이길 가능성은 낮고, 손이 닿지 않던 영역에서는 개선 여지가 크다.

여섯째, 브랜드 트래픽을 제외한다. 테스트 조건에 "브랜드 키워드를 쓰지 않을 것"이 들어간 이유가 있다 — 브랜드와 논브랜드 캠페인을 분리해야 ROAS가 정직해진다에서 다뤘다.

일곱째, 귀속 전환과 증분 성장을 구분한다. 자동화 캠페인이 총 판매 증가 없이 귀속 전환만 늘릴 수 있다는 구조는 어트리뷰션과 인크리멘털리티는 다른 질문에 답한다 — 둘 다 필요한 이유에서 정리했다.

AI Max 도입 전 점검 사항은 DSA가 사라진다 — AI Max 이전 전 반드시 확인할 것들에서, 지면 규모는 구글 "AI Max가 수십억 건의 새 광고 지면을 열었다" — 베타 종료, 광고주 50만 돌파에서 확인할 수 있다.