서드파티 쿠키의 점진적 폐지, 개인정보 보호법 강화, 브라우저 기반 추적 기술의 제한 등으로 인해, 마케터들은 더 이상 외부 데이터에만 의존할 수 없게 되었습니다. 이처럼 광고 생태계가 급변하면서 가장 주목받는 전략 자원이 바로 퍼스트파티 데이터인데요.
퍼스트파티 데이터란 웹사이트, 앱, CRM, 설문 응답, 오프라인 이벤트 등을 통해 기업이 직접 수집한 고객 데이터를 말합니다. 타사의 쿠키보다 정확하고, 개인정보 동의 기반으로 수집되며, 장기적인 자산으로 활용할 수 있다는 점에서 지금의 디지털 광고에 반드시 필요한 요소입니다. 특히 Meta(구 페이스북) 광고 플랫폼에서는 퍼스트파티 데이터를 기반으로 리타겟팅 캠페인, 정밀 타겟 설정, 타겟 제외 등 고도화된 마케팅 전략을 실행할 수 있는 만큼, 이를 제대로 활용할 수 있다면 광고 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다.
오늘은 메타 광고에서 퍼스트파티 데이터를 활용해 리타겟팅 성과를 극대화하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
목 차
맞춤 타겟(Custom Audiences)의 기본과 실전 활용법
메타 맞춤타겟은 퍼스트파티 데이터를 가장 직접적으로 활용할 수 있는 기능입니다. 고객 목록을 업로드하거나, 웹사이트 행동 데이터를 기반으로, 또는 앱 활동을 바탕으로 타겟을 생성할 수 있습니다.
맞춤 타겟 방식 1. 고객 목록 업로드
CRM, 이메일 마케팅 플랫폼, 오프라인 판매 시스템 등에서 수집한 고객 데이터를 광고 관리자에 직접 업로드하는 방식입니다. 기업이 이미 검증한 고객 대상으로 정확도 높은 타겟팅이 가능하며, 고객 생애주기(재구매, 휴면, VIP 등)에 따라 세분화된 맞춤형 광고를 집행할 수 있다는 장점이 있습니다.
단, 개인정보 보호법 준수를 위해 반드시 개인정보 처리 동의를 받은 데이터만 사용해야 하며, 데이터를 자주 업데이트하지 않으면 정확도가 떨어질 수 있으므로 정기적인 파일 업데이트가 필요합니다.
맞춤 타겟 방식 2. 웹사이트 기반 리타겟팅 설정
메타 픽셀을 웹사이트에 설치하고 사용자 행동 데이터를 수집하여 타겟을 생성하는 방식으로, 특정 페이지 방문자(ex) /price, /checkout 등) 등 사용자 행동 조건에 따라 맞춤 설정이 가능합니다.
다만, 픽셀 설치 및 이벤트 설정이 정확해야 타겟이 올바르게 작동하며, 트래픽이 적은 웹사이트일 경우 타겟 풀 형성에 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
맞춤 타겟 방식 3. 앱 활동 기반 (App Activity)
Meta SDK를 앱에 연동하면 앱 내 특정 행동(예: 앱 설치, 로그인, 장바구니 추가 등)을 한 사용자를 기준으로 타겟을 구성할 수 있습니다.
앱을 설치했지만 일정 기간 미사용한 사용자에게 푸시 유도 광고를 하거나, 앱 내에서 결제를 시도했지만 실패한 사용자에게 다시 시도하도록 유도하는 등 다양한 리타겟팅 광고가 가능하죠.
다만 메타 SDK 및 이벤트 설정이 선행되어야 하고 앱 개발자와의 협업이 필요하다는 점, iOS 14 이후 App Tracking Transparency(ATT) 이슈로 인해 데이터 수집 범위 제한 가능성이 존재한다는 점을 유의해야 합니다.
💡 실무 팁: 맞춤 타겟을 더 잘 활용하는 법
- 세분화된 타겟으로 나누기: 하나의 고객 목록을 모두 대상으로 광고하지 말고, 행동/기간/구매 여부 등에 따라 세분화하여 활용해 보세요. (ex) 30일 이내 가입자 vs 90일 이상 미방문자, 단일 상품 구매자 vs 구독 서비스 이용자 등)
- 타겟 크기와 볼륨 확인: 메타는 일정 이상 사용자 수가 확보되어야 타겟을 유효하게 활용할 수 있습니다. 최소 1,000명 이상을 권장하지만, 실제 효과는 타겟 정밀도에 따라 달라집니다.
- 다른 캠페인과의 중복 타겟 확인: 여러 캠페인에서 동일한 고객에게 중복 노출되지 않도록, 타겟 간 오버랩 분석이나 타겟 제외 설정을 활용하세요.
유사 타겟(Lookalike Audiences)의 전략적 활용법
유사 타겟(Lookalike Audiences)은 메타 광고 시스템의 인공지능이 기존 고객 데이터를 기반으로 유사한 특성을 가진 신규 고객을 자동으로 찾아주는 기능입니다. 특히 퍼스트파티 데이터를 기반으로 고품질의 소스 타겟을 제공하면, 신규 타겟 확보의 정확도와 효율을 획기적으로 높일 수 있습니다.
리타겟팅을 위한 유사 타겟 퍼센트 설정 가이드
유사 타겟 생성 시 ‘유사도 비율’을 1%~10%까지 설정할 수 있습니다. 너무 작은 소스 타겟(예: 100명 미만)은 타겟 정확도가 저하될 수 있고, 제품 특성, 산업군에 따라 유사 타겟 효율에 차이가 발생하는 만큼 타겟 크기를 확인하면서 적절하게 퍼센트를 조정하는 것이 중요합니다.
| 퍼센트 | 의미 | 특징 | 추천 활용 |
|---|---|---|---|
| 1~2% | 소스 타겟과 가장 유사한 최상위 그룹 | 전환율 ↑, 도달 수 ↓ | 고효율 전환 캠페인 |
| 3~5% | 유사도는 유지하면서 도달 수 확대 (퍼센트가 높아질 수록 유사성은 낮아짐) | 균형형 전략, 관심 기반 도달 확장 | 중간 규모 리드 유입 |
| 6~10% | 도달 극대화, 전환율은 낮아질 수 있음 | 브랜드 인지도 목적 | 초기 유입 확보용 |
광고 효율을 더욱 높이는 타겟 제외 전략
많은 마케터들이 “누구에게 광고를 보여줄 것인가?”에만 집중하지만, 더 중요한 것은 ‘누구에게 보여주지 말아야 하는가?’입니다. 광고 대상자를 얼마나 정교하게 ‘제외’하느냐에 따라 전체 캠페인의 효율성과 비용 구조가 크게 달라집니다.
타겟 제외 전략이 중요한 3가지 이유
- 광고 예산을 ‘필요한 곳’에 집중시킬 수 있다
광고 예산은 유한합니다. 이미 전환한 고객, 내부 직원, 경쟁사 직원 등 전환 가능성이 없거나 원치 않는 사용자에게 광고를 노출하는 것은 명백한 낭비입니다. 타겟 제외는 예산의 효율적 분배 수단입니다. - 광고 메시지를 고객 여정에 맞게 조정할 수 있다
고객의 상태(예: 미구매, 1회 구매, 장바구니 이탈 등)에 따라 보여줘야 할 메시지는 다릅니다. 타겟을 정밀하게 제외해야 단계별로 최적화된 메시지를 설계할 수 있습니다. - 성과 데이터의 정확도가 올라간다
전환된 고객이 반복 노출되면 CTR, 전환율, ROAS 등 지표가 왜곡됩니다. 타겟 제외는 데이터의 신뢰도를 높여 A/B 테스트나 최적화 작업의 정확도를 높여줍니다.
타겟 제외 방식 비교: 고객 목록 vs 맞춤 타겟
메타 광고에서 타겟을 제외하는 방법은 크게 고객 목록 업로드 방식과 맞춤 타겟 기반 방식으로 나뉩니다. 이 두 방식은 데이터의 업데이트 주기, 정확도, 캠페인 목적에 따라 적절하게 선택해야 하므로, 특징을 정확히 이해하고 비교하는 것이 중요합니다.
| 구분 | 고객 목록 업로드 방식 | 맞춤 타겟(자동) 기반 방식 |
|---|---|---|
| 데이터 소스 | CSV 파일로 수동 업로드 | Meta 픽셀/SDK 자동 수집 |
| 업데이트 방식 | 수동 업데이트 필요 | 자동 업데이트 |
| 정확도 | 매우 높음 (정제된 CRM 기반) | 설정 정확도에 따라 달라짐 |
| 활용 적합 상황 | 교차 채널 통합 제외, B2B, 고정된 집단 | 빠른 제외 필요, 리타겟팅 자동화 |
| 단점 | 업데이트 번거로움 | 추적 누락/오류 발생 가능성 |
정확한 타겟 제외가 필요한 경우(예: 이미 서비스에 가입한 고객만 제외)는 고객 목록 업로드가 훨씬 더 안정적입니다. 반면, 웹사이트 행동 기반의 빠른 제외가 필요한 경우는 맞춤 타겟 방식이 유리합니다.
💡 타겟 제외 전략에서 간과되기 쉬운 데이터의 ‘최신성’
타겟 제외 전략에서 가장 자주 놓치는 부분 중 하나는 바로 데이터의 최신성입니다. 아무리 정교하게 고객을 세분화하고 제외 타겟을 잘 설계했더라도, 그 목록이 오래된 정보라면 오히려 광고 효율을 저해하는 요소가 될 수 있습니다. 특히 고객 목록 업로드 방식처럼 수동으로 데이터를 등록하는 방식에서는, 업데이트 주기를 얼마나 자주 가져가느냐가 광고 성과에 직접적인 영향을 미칩니다.
산업군, 비즈니스 모델, 캠페인의 목표에 따라 업데이트 주기는 달라질 수 있지만, 일반적으로는 월 1회 이상은 타겟 제외 목록을 점검하고 새로 반영하는 것이 바람직합니다.
실무에서 자주 쓰이는 리타겟팅 유형 예시
- 이탈 고객 재유입: 장바구니에 상품을 담았지만 결제를 완료하지 않은 사용자에게 “지금 결제 시 추가 할인”과 같은 리마인드 메시지를 담은 광고를 노출해 재방문과 전환을 유도합니다. 이커머스, 예약 기반 서비스 등에서 가장 많이 활용되는 리타겟팅 유형입니다.
- 고관여 행동 기반 리타겟팅: 영상 콘텐츠를 75% 이상 시청했거나, 제품 상세 페이지를 2회 이상 조회한 사용자 등 관심도는 높지만 아직 전환하지 않은 사용자를 대상으로 후속 콘텐츠를 제공합니다. B2B, 교육, 프리미엄 제품군에서 활용도가 높습니다.
- CRM 연동 리타겟팅: 뉴스레터를 열람했지만 클릭/전환하지 않았거나, 무료 체험 이후 유료 전환하지 않은 리드 등 CRM 기반 데이터에서 미전환자를 추출하여 광고로 다시 유입시키는 방식입니다. 교육, SaaS, 멤버십 기반 서비스 등에서 유효한 방식이며, 이메일과 광고를 병행하면 전환율이 크게 향상됩니다.
리타겟팅 광고는 얼마나 많은 사람에게 노출했는가보다, 얼마나 정확하게 타겟을 설정하고 불필요한 대상을 정교하게 제외했는가가 성과를 좌우합니다. 퍼스트파티 데이터를 기반으로 한 메타 광고 전략은 전환율과 광고 효율을 동시에 끌어올릴 수 있는 가장 강력한 방법이지만, 이를 실무에 제대로 적용하려면 데이터 수집부터 타겟 분류, 제외 조건 설계, 업데이트 주기 관리까지 전략적으로 접근해야 하죠.
적정마케팅연구소는 퍼스트파티 데이터 기반의 맞춤 타겟 전략을 비롯해, 업종과 캠페인 목적에 맞춘 타겟팅 설계, 집행 이후의 성과 분석과 개선까지 함께합니다. 단순한 광고 대행을 넘어, 성과 중심의 온라인 광고 운영을 위한 전략 파트너가 되어드립니다. 퍼포먼스를 만드는 메타 광고, 적정마케팅연구소에서 직접 경험해보세요.
