구글 광고 운영 초기, 팀 내 광고그룹 학습 구조에 대한 오해를 발견해 회의에서 바로잡고, 저조한 캠페인을 매번 재등록하던 방식 대신 학습된 그룹을 유지하는 전략으로 개선했습니다. 이 과정에서 발견한 성과 저하 패턴을 '광고 생애주기'로 정의하고 대시보드로 시각화해, 한 지역 캠페인에서 4개월 만에 유효 리드 단가를 35% 낮췄습니다.

여러 광고그룹을 함께 두면 서로 경쟁하며 학습에 도움이 된다는 게 기존 통념이었지만, 실제로는 게재 지면 경쟁에서 이긴 한 광고만 노출되며 학습이 강화되고 진 쪽은 예산조차 소진되지 못한다는 사실을 공식 문서로 확인했습니다. 자주 노출되던 광고가 효력을 다하면 흐름이 이미 저조했던 차선 그룹으로 넘어가 캠페인이 조기 종료되며 학습 데이터와 비용이 함께 낭비된다는 점도 이 과정에서 파악했습니다. 이후 소재·캠페인 변경 이력을 기록하는 시트를 팀에 제안해 회사의 표준 운영 방식으로 채택시켰습니다.

구글에서 익힌 실험 방법론을 메타 캠페인에도 적용해, 이미지 소재와 텍스트 강조형 스타일이 가장 효과적이라는 걸 확인했습니다. 이 과정에서 소재 자체의 타겟층이 좁을 때 캠페인 타겟까지 함께 좁히면 모수가 이중으로 줄어들어 오히려 운영이 잘 안 된다는 것을 발견해 타겟 전략을 수정했고, 소재와 타겟팅을 함께 조정한 결과 2026년 3월부터 광고 예산을 76% 확대하면서도 유효 리드 단가는 47% 낮췄습니다.