크리에이티브 클릭 유도력이란 무엇이며, 집행 전에 예측할 수 있을까요?

광고 클릭 가능성은 미디어 비용이 지출되기 전에 광고 자체에서 추정한 유사 광고보다 광고가 더 많거나 더 적은 클릭을 얻을 것으로 예상되는 가능성입니다. 약속이 아닌 확률로 이를 예측할 수 있습니다. 알려진 결과가 있는 광고에 대해 훈련된 모델은 새 광고 소재를 높음, 보통 또는 낮음으로 정렬합니다. 밴드를 이용해 무엇을 고칠지 정하고, 테스트를 건너뛰지 말고 먼저 잘라내고 테스트해보세요.

핵심 요약

• 클릭 가능성은 상대적이고 확률적입니다. 점수는 클릭률이 아니라 광고 소재가 클릭 시 유사한 광고를 이기고, 일치하거나, ​​뒤쫓을 가능성을 나타냅니다.
• 모델은 라벨이 붙은 광고를 통해 이미지의 내용을 연결하고 유사한 광고의 성과를 복사 및 설정하여 학습합니다.
• SOMIN이 광고 최적화 공급업체(10월2025 ~ 10월 2026)의 광고 631점을 얻었을 때 15%는 높음, 68%는 보통, 18%는 낮음으로 나타났습니다. 메타에서는 40%의 동영상 광고가 높음 점수를 받았고 낮음 점수는 없었습니다.
• 모델이 가장 적게 보는 곳(텍스트 전용 검색 광고, 익숙하지 않은 형식, 클릭 이외의 결과)의 점수가 가장 약합니다.
• 테스트 계획에서는 Low를 수정하거나 잘라내고, 현재 최고 수준에 대해 High를 테스트하고, 와일드카드 하나를 유지하여 모델을 확인합니다.

광고 소재 클릭 가능성이란 무엇을 의미하나요?

출시 전에 이루어진 상대 클릭률에 대한 예측입니다. 클릭률(CTR)은 클릭수를 노출수로 나눈 값으로, 광고가 실행되고 비용이 지불된 후에만 측정할 수 있습니다. 클릭 가능성은 벤치마크가 발생하기 전에 광고 소재가 벤치마크의 어느 측면에 도달할 가능성이 있는지 추정합니다.

예측은 실용적인 이유로 상대적입니다. 1% CTR은 한 게재위치와 목표에 대해서는 강할 수 있고 다른 게재위치와 목표에 대해서는 약할 수 있으므로 원래 숫자는 제대로 전달되지 않습니다. 유용한 질문은 더 좁습니다. 유사한 위치에 표시되는 이와 같은 광고와 비교할 때 이 광고 소재가 더 나은 성과를 낼 가능성이 있습니까? 거의 동일합니까, 아니면 더 나쁩니까?

SOMIN의 데이터에서 점수가 매겨진 모든 광고 소재에는 평균 미만, 평균, 평균 이상의 클릭률에 대한 세 가지 확률이 있으며, 이를 합하면 1이 됩니다. 대체로 밴드는 세 밴드 중 가장 가능성이 높습니다. 광고 최적화 작업공간의 Madgicx 동영상 광고 2개는 다음과 같이 표시됩니다.

• 5 10월 2026에 시작된 "낭비된 광고비 없애기"라는 제목의 동영상은 평균 이상인 경우 0.76, 평균인 경우 0.23, 평균 미만인 경우 0.01점을 받았습니다. 높음이며 마진이 분명합니다.
• 전자상거래 소유자를 위한 걱정 없는 휴가에 대한 동영상은 평균 0.56점, 평균 이상 0.39점을 받았습니다. Normal이지만 High에 가깝고 벤치마크를 이길 확률이 0.10인 Normal보다 더 주목할만한 가치가 있습니다.

그러니 라벨뿐만 아니라 확률도 읽어보세요. 동일한 밴드를 사용하는 두 광고 소재의 확률은 매우 다를 수 있습니다.

클릭 가능성 모델은 간단히 말해서 어떻게 작동하나요?

결과가 이미 알려진 광고로부터 학습한 다음, 그 경험을 한 번도 본 적이 없는 광고 소재에 적용합니다. 엔지니어링이 아니더라도 단계를 설명하는 것은 간단합니다.

1. 라벨이 지정된 예를 수집합니다. 실제 노출 및 클릭이 포함된 많은 광고를 수집하고 CTR이 유사한 광고의 벤치마크보다 높거나, 가깝거나, 낮았는지 여부에 따라 각 광고에 라벨을 지정합니다.
2. 각 광고에 대해 설명하세요. 광고 소재를 모델이 비교할 수 있는 기능으로 바꾸십시오. 즉, 이미지가 표시하는 내용과 구성 방법, 텍스트의 양, 사본이 제공하는 내용과 소리, 형식, 배치 및 대상 청중 등이 있습니다.
3. 학습. 모델은 어떤 특성 조합이 평균보다 높거나 낮은 결과를 가져오는 경향이 있는지, 그리고 얼마나 확신할 수 있는지 학습합니다.
4. 새 광고 소재의 점수를 매깁니다. 새 광고는 세 가지 확률과 해당 밴드를 가져옵니다.
5. 설명합니다. 유용한 모델은 어떤 기능이 점수를 높이거나 낮추었는지 알려주므로 디자이너는 무엇을 변경해야 할지 알 수 있습니다.
6. 재보정. 실시간 결과가 모델에 다시 반영되므로 "평균" 개념이 시장을 따라잡습니다.

모델은 광고 소재와 해당 설정만 읽기 때문에 광고주 계정에 액세스할 필요가 없습니다. 이것이 바로 SOMIN이 아래 예와 같이 공개 광고 라이브러리에서 경쟁사의 광고에 점수를 매기고 브랜드 초안이 광고로 존재하기 전에 점수를 매기는 것입니다.

우리의 출판된 작업은 이러한 단계 중 몇 가지를 다루고 있습니다.소크래프트, WSDM에서의 시연2023, 출시 전에 텍스트, 이미지, 타겟팅 및 설정에서 광고주의 메타 소재에 점수를 매깁니다."불투명성에 반대하다"(ACM 멀티미디어2023)은 새로운 광고 소재의 CTR을 예측하고 동인을 일반 언어로 설명합니다. 에이2025정보 시스템에 대한 ACM 거래 논문예측 모델과 대규모 언어 모델을 결합하여 점수를 권장 사항으로 전환합니다. 모두 에 기재되어 있습니다.SOMIN 연구 페이지. 패널, A/B 테스트 및 모델 간의 더 폭넓은 선택을 위해서는 다음 가이드를 참조하세요.비용을 지출하기 전에 광고 소재 사전 테스트.

실제 데이터에서 높음, 보통, 낮음 분할은 어떻게 보입니까?

대부분 정상, 희소성이 높음. 우리는 SOMIN의 광고 최적화 작업 공간에서 클릭 가능성 필터를 사용하여 18 10월2025부터 17 10월2026 사이에 Smartly, Madgicx, Strike Social 및 Adzooma가 실행한 모든 광고의 점수를 계산했습니다. 633 광고 중 631 광고가 점수를 받았습니다.

메타 광고는 형식별로 다시 분할됩니다. 카운트는 SOMIN의 미디어형 라벨로, 여러 유형의 광고가 2열 이상으로 표시됩니다.

세 가지 판독값이 이어지며 각 판독값에는 주의 사항이 있습니다.

• 보통이 기본값입니다. 광고 3개 중 2개가 여기에 표시되므로 일반 점수는 깎을 이유가 없습니다. 이는 "어느 쪽이든 강한 신호가 없음"을 의미합니다.
• 동영상은 높음으로 치우쳐 있고 멀티 크리에이티브 광고는 낮음으로 치우쳐 있습니다. 하지만 형식이 광고주와 얽혀 있습니다. Madgicx는 63개 동영상 중 44개를 만들었고, Smartly는 대부분의 동적 크리에이티브 광고를 만들었습니다. 규칙을 정하기 전에 한 브랜드 내에서 형식을 비교해보세요.
• Google 광고의 점수가 낮았는데, 이는 아마도 품질보다는 형식 때문일 것입니다. 305 331 Google 광고는 텍스트 광고로, 이미지나 동영상보다 모델에 훨씬 적은 시각적 신호를 제공하므로 해당 점수를 주의해서 다루십시오.

버전도 중요합니다. 여러 버전이 있는 128 메타 광고 중에서 평균 이상의 클릭률이 발생할 확률은 일반적으로 버전 간에 거의 차이가 나지 않으며 중앙값은 0.05입니다. 한 광고에서는 최고 버전과 최악 버전 사이의 격차가 0.68였습니다. 광고뿐만 아니라 모든 버전에 점수를 매깁니다.

공급업체가 해당 광고에서 약속하는 내용은 별도의 이야기입니다. 이에 대해서는 광고 최적화 플랫폼이 자체 광고에서 약속하는 내용에서 다룹니다.

클릭 가능성 점수로 알 수 없는 것은 무엇입니까?

모델이 보지 못하는 어떤 것도 알려줄 수 없습니다. 이것이 우리가 먼저 확인하는 한도입니다.

• 클릭은 판매가 아닙니다. 전환은 방문 페이지, 가격, 제안 및 재고에 따라 달라집니다. 광고 소재가 클릭을 유도하고 판매를 잃을 수도 있습니다.
• 클릭은 잘못된 목표가 될 수 있습니다. 호기심과 도발은 절대 구매하지 않을 사람들의 클릭을 유도합니다. 모든 전환 캠페인에 대한 다운스트림 측정과 클릭 가능성을 결합합니다.
• '평균'은 학습 데이터에 따라 다릅니다. 점수는 모델이 학습한 광고를 기준으로 합니다. 거의 본 적이 없는 형식, 시장 또는 언어는 더 약한 추정치를 얻습니다.
• 컨텍스트는 광고 소재 외부에 있습니다. 잠재고객, 경매 압력, 타이밍, 계절성 및 빈도는 모두 이동 결과이며 그 중 어느 것도 이미지에 없습니다.
• 확률은 평결이 아닙니다. 벤치마크를 이길 확률이 0.39인 일반 광고가 종종 벤치마크를 이길 것입니다. 양방향에서 놀라움을 기대하세요.
• 브랜드 효과는 범위를 벗어납니다. 클릭 가능성은 기억력, 독창성 또는 장기적인 브랜드 구축과 관련이 없습니다.

테스트 계획에서 높음, 보통, 낮음 점수를 어떻게 사용합니까?

밴드를 사용하여 작업을 주문한 다음 적절한 테스트를 통해 결정하십시오. 표는 각 밴드의 기본 동작을 설정합니다.

1. "비교 가능"을 정의합니다. 목표, 배치 및 청중이 동일한 광고에 대해 점수를 매기거나 밴드가 거의 의미가 없습니다.
2. 모든 버전의 점수를 매깁니다. 하나의 광고 버전이 크게 다를 수 있으므로 동적 크리에이티브 또는 유연한 광고에 제공할 각 자산을 포함하세요.
3. 비용을 지출하기 전에 편집하세요. 초안이 낮음 또는 보통 점수를 받은 이유를 읽고, 이미지나 사본을 변경하고, 다시 점수를 매기세요.
4. 테스트를 구축합니다. 높음 후보를 자신의 제어에 배치하고 각 라운드마다 하나의 보통 또는 낮음 와일드카드를 유지하여 모델이 의심스러운 항목에 대해 검사되도록 합니다.
5. 읽기에는 실제 분할 테스트를 사용하세요. Meta 고객센터에서는 동적 광고 소재 보고서가 모든 대안의 성능을 집계하며 분할 테스트를 대체하는 것으로 권장하지 않는다는 점을 지적합니다.
6. 실제 대비 예측된 로그를 기록합니다. 몇 라운드 후에 계정에서 높음 광고가 일반 광고보다 더 자주 나타나는지 확인하세요. 이것이 귀하의 지역 정확도입니다.
7. 광고가 오래되면 점수를 다시 매깁니다. 높음 광고 소재는 여전히 낡습니다. 빈도가 올라가고 결과가 떨어지면 새로 고치세요.

실제로 이는 예산이 적용되는 위치를 변경합니다. SOMIN의 Fujifilm UK 사례 연구에서 72 개념은 지출 전 예상 클릭 가능성에 대해 점수를 매겼고 15는 80% "최고 성과 잠재력" 기준을 넘었으므로 테스트 예산은 이 기준으로 시작할 수 있습니다.

클릭 가능성 예측은 얼마나 정확합니까?

광고 소재 순위를 매길 만큼 정확하지만 테스트를 대체할 만큼 정확하지는 않습니다. 유료 미디어 에이전트 뒤에 있는 SOMIN의 채점 모델은 수만 개의 라벨이 지정된 광고에 대해 훈련되었으며 고객 벤치마크 전체에서 78% 클릭률 예측 정확도에 도달했습니다. 이는 인간 기준의 약 3배입니다.

출판된 그림이 출발점입니다. 중요한 것은 해당 카테고리와 형식에서 모델이 어떻게 작동하는지입니다. 이것이 바로 위의 6단계가 공급업체의 헤드라인 수치보다 더 중요한 이유입니다. 모델이 실제 결과 옆에 예측을 표시할 수 없는 경우 해당 점수를 의견으로 취급하십시오.

귀하의 광고뿐만 아니라 경쟁사의 광고에도 점수를 매기려면 공개 광고부터 시작하세요. 메타 광고 라이브러리에서 경쟁사 광고를 조사하는 방법 가이드에서 해당 컬렉션을 다룹니다.

FAQ

출처

• SoCraft: 메타의 창의적 성과를 위한 광고주 수준 예측 점수, WSDM 2023
• 불투명성 방지: 효과적인 디지털 광고를 위한 설명 가능한 AI 및 대규모 언어 모델, ACM 멀티미디어 2023
• 창의적인 마케팅에서 실행 가능한 추천을 위한 예측 및 대규모 언어 모델 융합, 정보 시스템의 ACM 거래, 2025
• 메타 광고 관리자의 동적 광고 소재 정보, 메타 비즈니스 도움말 센터