답변
신규 제품은 데이터가 없어서 생기는 문제입니다. 애드부스트의 ADVoost 오디언스는 광고주의 퍼스트파티 데이터(구매이력·방문이력 등)와 네이버 데이터를 결합해 AI가 자동으로 타겟을 찾는 기능인데, 신규 제품을 새로 등록하면 그 제품에 대한 구매·전환 데이터가 아직 쌓이지 않아 AI가 참고할 신호가 부족한 상태입니다. 그래서 보수적으로 노출을 제한하는 '학습제한'과 유사한 현상이 나타날 수 있습니다. 비슷한 제약이 다른 상품에서도 나타납니다. 당근 광고에서도 '상품 판매 늘리기'·'전환 늘리기' 같은 목표는 자동 입찰 설정이 불가능한 경우가 있는데, 전환 데이터가 없는 상태에서 자동입찰·AI 최적화 기반 상품을 쓰면 데이터 부족으로 인한 제약이 여러 실시간 입찰 플랫폼에서 공통적으로 나타납니다. 벗어나는 방법은 메타 사례에서 유추할 수 있습니다. 메타는 학습 제한을 벗어나기 위해 더 상위 단계의 대체 이벤트(장바구니 담기 등)로 최적화 목표를 바꿔 데이터 발생 빈도를 높이는 방법을 씁니다. 같은 원리로 애드부스트에서도 처음부터 좁은 목표(특정 세그먼트 전환)를 잡기보다 노출·클릭처럼 더 가벼운 신호부터 데이터를 쌓은 뒤 점진적으로 목표를 좁혀가는 방식이 실무에서 흔히 권장됩니다. 다만 이는 메타 사례에서 유추한 일반 원리이며, 네이버가 동일한 메커니즘을 공식 문서로 명시한 것은 확인하지 못했습니다.