답변
메타 머신러닝(학습 단계)은 광고 세트가 7일 이내 50개의 최적화 이벤트(구매 등 최적화 목표로 지정한 전환)를 확보했다고 판단되면 안정 단계로 넘어갑니다. 이 이벤트 수는 브라우저 픽셀·CAPI 서버사이드·모델링(추정) 전환을 포함해 광고 세트 단위로 집계됩니다. 학습이 재시작(리셋)되는 조건은 정해져 있습니다 — 타겟(오디언스), 게재 위치, 최적화 이벤트(전환 목표), 입찰 전략을 유의미하게 바꾸거나, 광고 세트를 7일 넘게 정지했다가 다시 켜는 경우입니다. 반대로 광고 소재(이미지·문구·가격 표기 등)만 바꾸거나 새 소재를 추가하는 것은 광고 세트의 학습 단계 자체를 리셋시키지 않습니다 — 학습 단계는 오디언스·게재위치·입찰 같은 세트 단위 설정에 묶여 있지, 개별 소재 콘텐츠에 묶여 있지 않기 때문입니다. 만약 현재 캠페인 구조로는 7일 안에 50개 이벤트를 모으는 게 수학적으로 불가능하면 '학습 제한(Learning Limited)' 상태가 되고, 이때 알고리즘은 공격적 최적화를 멈추고 보수적인 노출에 머무릅니다. 예산을 조정할 때도 재시작 위험을 관리할 수 있습니다. 한 번에 20%를 넘게 증액하지 않고, 증액 간격을 3~5일 두는 것이 알고리즘이 학습해온 전달 조건을 크게 흔들지 않는 안전한 방식으로 권장됩니다.