메타 광고관리자와 자사몰의 ROAS가 다른 이유

자사몰의 구매보다 메타 광과관리자의 성과가 높게 나오는 상황은 마케터들에게 일반적입니다. 메타 광고관리자의 과대측정 이유를 살펴보고 해결할 방법으로써 구글애널리틱스(GA4)를 제시합니다.

Nov 19, 2024

Contents

광고결과 해석의 어려움 3가지 1. 정확한 광고 성과 측정이 어렵다 2. ROI 계산의 불확실하다 3. 예산 분배를 의사결정하기 어렵다 메타 광고의 전환 측정, 무엇이 문제일까?메타 광고관리자의 전환 측정 방식 실제 사례로 보는 과대 측정 문제 광고 성과 과대 측정의 근본적인 원인 플랫폼 간 데이터 단절 현상 관대한 전환 측정 매커니즘 정확한 광고성과를 확인하는 방법 기준점 잡기 : 자사몰 분석 중앙화하기 : 구글 애널리틱스 (GA4)GA4를 이용한 광고효율 분석

페이스북에서는 ROAS 250%를 달성했다고 하고, 구글에서도 비슷한 수치를 보여주는데... 실제 매출은 왜 이것의 절반 수준일까요?

퍼포먼스 마케터라면 메타 광고관리자와 같은 각 광고 플랫폼의 대시보드에서 보고되는 매출 합계가 실제 매출을 훨씬 상회하는 상황을 경험해 보셨을 것입니다. 이는 단순히 개별 마케터의 고민이 아닌, 현재 퍼포먼스 마케팅 업계가 직면한 가장 큰 도전 과제 중 하나입니다.

광고결과 해석의 어려움 3가지

1. 정확한 광고 성과 측정이 어렵다

실제 한 달 광고비 5,000만 원을 집행했을 때, 각 플랫폼은 300% 이상의 ROAS를 보고할 수 있습니다. 그러나 실제 매출은 예상의 절반 수준에 그치는 경우가 빈번하게 발생합니다. 이러한 상황에서 어떤 플랫폼이 실제로 효과적인 성과를 창출하고 있는지 판단하기가 매우 어려워집니다.

2. ROI 계산의 불확실하다

다중 플랫폼 운영 시 이러한 문제는 더욱 심화됩니다. 다음은 실제 발생하는 전형적인 사례입니다:

A 플랫폼: 지출 100만 원 → 매출 400만 원 보고 (ROAS 400%)

B 플랫폼: 지출 100만 원 → 매출 300만 원 보고 (ROAS 300%)

실제 총 매출: 500만 원

각 플랫폼이 보고하는 매출의 합계는 700만 원이지만, 실제 매출은 500만 원에 불과합니다. 이러한 괴리는 정확한 ROI 산출을 불가능하게 만듭니다.

메타 광고관리자와 자사몰의 ROAS가 다른 이유 - 5. 불확실한 ROI 계산 — 각 플랫폼에서 보고된 매출합이 700만원이지만, 실제 매출은 500만원이다

3. 예산 분배를 의사결정하기 어렵다

이러한 측정의 불확실성은 예산 분배 의사결정을 더욱 복잡하게 만듭니다. 마케팅 관리자들은 다음과 같은 핵심적인 의사결정에 어려움을 겪게 됩니다:

어떤 플랫폼의 예산을 늘려야 할까?

성과가 좋지 않을 때 어느 채널의 예산을 줄여야 할까?

새로운 광고 플랫폼 테스트는 어떻게 진행해야 할까?

더욱이 시즌별 변동성을 고려한 실시간 예산 조정은 이러한 문제를 한층 더 복잡하게 만듭니다.

메타 광고의 전환 측정, 무엇이 문제일까?

광고 시장에서 메타(Meta)의 영향력은 여전히 절대적입니다. 실제로 많은 브랜드들이 전체 디지털 마케팅 예산의 40-60%를 메타 광고에 투자하고 있으며, 일부 브랜드는 메타 단일 플랫폼에 전적으로 의존하고 있습니다. 특히 인스타그램(Instagram)의 경우, MZ세대를 타겟으로 하는 브랜드들의 핵심 마케팅 채널로 자리잡고 있습니다.

하지만 이처럼 중요한 광고 플랫폼임에도 불구하고, 메타의 전환 측정 방식에는 치명적인 한계가 있습니다.

메타 광고관리자의 전환 측정 방식

1. 메타의 기본 측정 원리

메타는 픽셀(Pixel)과 전환 API(Conversion API)를 통해 웹사이트에서 발생하는 전환을 추적합니다. 주목할 점은 '기여 기간(Attribution Window)'이라는 개념입니다. 광고 클릭 또는 조회 후 일정 기간 내에 발생한 모든 전환을 해당 광고의 성과로 인정하는 방식입니다. (일반적으로 클릭은 7일, 조회는 1일 내에 구매가 일어나면 성과로 인정됨)

메타 광고관리자와 자사몰의 ROAS가 다른 이유 - 3.메타 기여 기간 — 메타의 클릭 기여기간 기본값 : 7일

참고. “Meta 광고 관리자의 기여 기간 정보”, 메타

2. 측정의 구조적 한계

가장 큰 문제점은 메타가 다른 광고 채널의 영향을 완전히 배제한다는 점입니다. 예를 들어, 사용자가 구글 검색광고를 통해 최종 구매를 했더라도, 그 이전에 메타 광고에 노출된 이력이 있다면 해당 전환을 메타 광고의 성과로 귀속시킵니다. 이러한 측정 방식은 필연적으로 전환 수치가 과도하게 측정되는 문제로 이어집니다.

메타 광고관리자와 자사몰의 ROAS가 다른 이유 - 4. 메타 타 매체 인식못함 — 한 광고채널은 다른 광고채널의 영향을 무시함

실제 사례로 보는 과대 측정 문제

실제 데이터를 기반으로 재구성한 A브랜드의 사례를 살펴보겠습니다:

실제 메타 광고 기여 전환: 1,000건

메타 광고관리자 리포트 전환: 1,800건

과대 측정률: 180%

이러한 과대 측정은 ROAS 산출에도 직접적인 영향을 미칩니다. 실제 ROAS가 200%일 때, 메타 광고관리자는 이를 360%로 보고하게 됩니다.

광고 성과 과대 측정의 근본적인 원인

디지털 광고 시장의 성과 측정 문제는 단순한 기술적 한계를 넘어선 구조적인 문제에 기인합니다.

플랫폼 간 데이터 단절 현상

각 광고 플랫폼은 독자적인 측정 시스템을 운영합니다. 구글은 구글 애널리틱스의 전환(Conversion) 추적을, 메타는 메타 픽셀을, 네이버는 전환추적을 사용합니다. 이는 마치 하나의 경기를 여러 심판이 각자의 기준으로 판정하는 것과 같습니다.

각 플랫폼은 자사의 광고 효과를 최대한 부각하기 위해 플랫폼 간 데이터 공유를 제한합니다. 이러한 데이터 공유의 부재는 중복 집계를 일상화시키고, 교차 채널 간의 효과를 정확히 측정할 수 없게 만듭니다. 결과적으로 통합적인 성과 분석이 사실상 불가능해지는 상황이 발생합니다.

관대한 전환 측정 매커니즘

메타를 비롯한 주요 플랫폼들은 매우 관대한 기여 기준을 적용합니다. 광고 노출 후 최대 7일간의 전환을 인정하며, 단순 노출에도 전환 기여도를 부여합니다. 심지어 인스타그램 피드를 빠르게 스크롤하다 잠깐 본 광고도 전환 기여에 포함될 수 있을 정도입니다.

실제 사례를 바탕으로 재구성된 B브랜드를 보면 이러한 문제가 더욱 명확해집니다. 한 달간 구글애즈에서 120건, 메타에서 150건, 네이버에서 90건의 전환이 측정되었지만, 실제 총 전환은 200건에 불과했습니다. 이는 180%의 과대 측정률을 보여주며, 이러한 현상은 디지털 광고 시장의 일반적인 모습입니다.

정확한 광고성과를 확인하는 방법

기준점 잡기 : 자사몰

그렇다면 실제 광고 성과는 어떻게 측정해야 할까요? 답은 모든 전환이 실제로 발생하는 자사몰에 있습니다. 자사몰에서 발생하는 모든 전환을 정확하게 측정함으로써, 실제 발생한 총 전환 수를 정확히 파악할 수 있습니다. 전환의 품질도 더 자세히 들여다볼 수 있어, 구매 금액과 재구매율 등 질적인 측면까지 분석이 가능합니다.