답변
핵심 기준은 이 숫자입니다. 메타 머신러닝이 안정적인 최적화 데이터를 확보했다고 판단하는 최소 통계 기준은 광고 세트 단위로 주당(7일 이내) 50개의 최적화 이벤트다. 지금처럼 비수기라 '구매' 전환이 이 기준을 못 채운다면 학습 자체가 불안정해집니다. 그래서 상위 이벤트로 바꾸는 걸 고려하게 되는데, 여기엔 맞바꿈이 있습니다. 최적화 이벤트를 더 상위 단계(예: '결제 정보 추가'처럼 발생 빈도가 높은 이벤트)로 잡으면 학습에 필요한 주간 전환 수를 더 빨리 채워 학습 제한을 피하기 쉬운 대신, 그 이벤트가 실제 구매와의 상관성이 낮을수록 광고가 '구매할 사람'이 아니라 '그 전 단계까지만 오는 사람'을 타겟팅하도록 최적화될 위험이 있다는 트레이드오프가 있다. 실무에서는 흔히 이렇게 절충합니다. 구매 전환이 희소한 비수기에는 결제 시작·결제 정보 추가 같은 상위 이벤트로 임시로 최적화 목표를 전환해 학습을 유지하다가, 성수기에 전환량이 늘어나면 다시 '구매'로 최적화 목표를 되돌리는 하이브리드 방식이 실무에서 자주 쓰인다 — 다만 목표를 바꿀 때마다 학습이 다시 시작되므로 전환 빈도가 낮다. AI가 제안한 70~80:20~30 비율도 이런 절충의 한 형태로 볼 수 있습니다 — 다만 목표를 자주 바꾸지 마시고, 한번 정하면 최소 1~2주는 유지하며 지켜보시길 권합니다.