답변
핵심은 시즌 효과와 광고 효과를 구분해서 볼 수 있게 미리 설계해두는 것입니다. 먼저 시즌·프로모션 기간과 평상시 캠페인을 같은 캠페인 안에서 섞어 운영하면, 시즌 특수로 인한 자연 매출 증가분과 광고 효과를 구분할 수 없게 됩니다. 프로모션 기간에는 별도 캠페인(또는 최소한 별도 광고 세트)으로 분리해 운영하시면, 나중에 그 기간만 따로 떼어 성과를 비교·분석하기가 훨씬 수월해집니다. 여기에 UTM의 utm_campaign 값에 시즌·프로모션명을 규칙적으로 포함(예: 2026-summer-sale, 2026-black-friday)해두면, GA4·광고 리포트에서 시즌별 캠페인만 필터링해 전년 동시즌과 비교하거나 평시 캠페인과 분리해 트렌드를 볼 수 있습니다. 비교 기준은 '기준선(baseline)'을 미리 확보해두는 것입니다. 프로모션 시작 전 몇 주간의 평시 매출·트래픽 데이터를 확보해두고, 프로모션 기간 성과를 이 기준선과 비교하는 방식이 기본입니다. 광고 없이도 시즌 특수로 오르는 부분이 있다는 걸 전제하고, 광고 기여분을 보수적으로 해석하셔야 합니다. 예산 여유가 있다면, 프로모션 기간 일부 지역·오디언스를 의도적으로 광고 노출에서 제외한 홀드아웃(통제) 그룹을 만들어 두 그룹의 매출 차이를 비교하는 인크리멘털리티(증분) 테스트를 병행하시면, 시즌 특수를 제외한 순수한 광고 기여분을 더 정확히 가늠할 수 있습니다. 다만 이런 테스트는 표본이 충분히 커야 신뢰할 수 있는 결과가 나옵니다. 입찰 최적화까지 고려한다면, 구글애즈의 전환가치 규칙처럼 조건별 가치 조정을 지원하는 매체는 프로모션 기간 객단가 차이를 반영해 이 기간 전환가치를 별도로 조정해두면 스마트 입찰이 시즌 특성을 반영해 최적화하기 쉬워집니다.