답변
이건 정답이 하나가 아니라 트레이드오프의 문제입니다. 최적화 이벤트는 깔때기 상단에 가까울수록(결제 시작) 발생 빈도가 높아 알고리즘이 빠르게 학습하지만 실제 매출과의 상관관계는 느슨해지고, 하단에 가까울수록(구매) 매출과 직결되지만 빈도가 낮아 학습 제한(주간 50건 미만)에 걸리기 쉬워집니다. '결제 정보 추가'는 그 중간 지점으로, 결제 시작보다는 매출에 가깝고 구매보다는 빈도가 높습니다. 비수기라 '구매' 전환이 주당 50건 기준을 못 채운다는 건 이미 정확히 진단하신 상황입니다. 이럴 때 상위 단계 이벤트로 최적화 목표를 바꿔 이벤트 발생 빈도를 확보하는 게 학습 제한을 피하는 방법으로 제시됩니다. 다만 '결제 시작'으로만 고정하면 실제 구매 의도가 낮은 사용자까지 폭넓게 끌어와 트래픽 캠페인처럼 CTR·CPM은 좋아 보이지만 실제 매출로 이어지는 비율은 떨어질 위험이 있다는 게 실무에서 지적되는 함정입니다. 지금 CTR 4.58%, CPM 6,134원으로 개선된 게 트래픽 캠페인처럼 느껴지신다는 감이 정확한 겁니다 — 결제 시작 수뿐 아니라 실제 매출·구매 전환율을 함께 추적하셔야 착시를 피할 수 있습니다. AI가 제안한 '70~80% 결제시작, 20~30% 결제정보추가' 비율은, 하나의 광고 세트 안에서 최적화 목표를 번갈아 바꾸라는 뜻으로 받아들이지 않으시는 게 좋습니다. 하나의 세트 안에서 최적화 이벤트를 자주 바꾸면 매번 학습 단계가 리셋되는 역효과가 납니다. 서로 다른 광고 세트를 만들어 각각 다른 최적화 목표(하나는 결제 시작, 하나는 결제 정보 추가)로 병행 운영하며 어느 쪽이 실제 매출로 더 잘 이어지는지 비교하는 방향으로 해석하시는 걸 권합니다.