답변
일예산은 정해진 정답이 있다기보다 '학습이 돌아갈 수 있는 최소선'을 먼저 계산하는 방식으로 접근하시는 게 좋습니다. 메타 머신러닝이 안정적으로 최적화되려면 광고 세트 단위로 주당(7일 이내) 50개의 최적화 이벤트가 필요합니다. 객단가가 높을수록 같은 예산으로 확보 가능한 구매 건수가 적어 학습이 느려지므로, 일예산을 정할 때 이 기준을 채울 수 있는 수준인지가 출발점이 됩니다. 객단가 5만원대 수준에서 그 기준을 채우기 어렵다면 이렇게 조정해보세요. 구매 전환이 주당 50건을 채우기 어렵다면, 구매보다 상위 단계의 이벤트(장바구니 담기, 결제 시작 등)로 최적화 목표를 낮춰 이벤트 발생 빈도를 높이는 것이 학습 제한을 벗어나는 방법으로 제시됩니다 — 예산을 무작정 올리기보다 목표 이벤트 자체를 조정하는 게 먼저입니다. 예산을 늘리실 때는 속도를 조절하세요. 증액은 한 번에 20%를 넘지 않는 게 권장되며, 크게 올리기보다 20% 이내로 3~5일 간격을 두고 단계적으로 늘리는 것이 알고리즘 재학습 리스크를 줄입니다. 계정 구조 자체도 객단가에 맞춰 생각해보시면 도움이 됩니다. 업계 가이드는 소액/신생 브랜드 2~3개, 중견 5~8개, 대형 10~15개 이상의 캠페인 수를 예시로 드는데, 객단가가 높아 하루 전환 건수가 적은 브랜드일수록 캠페인·세트 수를 무리하게 쪼개지 말고 예산을 집중하는 편이 낫습니다.