광고캠페인 예산 플래너(MMM) — Growth Platform™ User Guide
핵심 요약
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description: AI 기반 광고 예산 시뮬레이션 도구
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# 광고캠페인 예산 플래너(MMM)
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광고캠페인 예산 플래너
광고캠페인 예산 플래너는 광고주의 과거 성과 데이터를 AI가 학습하여, 예산 배분에 따른 미래 성과(ROAS, 매출 등)를 예측하고 최적의 예산안을 수립하도록 돕는 시뮬레이션 도구입니다.
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1. 기능 구성 
<table><thead><tr><th width="226">기능</th><th>설명</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>학습 데이터 업로드</strong></td><td>최초 등록 시 매체 데이터를 기반으로 시스템이 학습할 수 있도록 업로드 기능을 제공합니다. 원활한 학습을 위해 최소 2년 이상의 데이터를 업로드하는 것을 권장합니다.</td></tr><tr><td><strong>예산 설정</strong></td><td>캠페인 운영에 투입할 총 예산을 입력하고, 매체별 예산을 조정하여 예산 배분 시뮬레이션의 기준 값을 설정합니다.</td></tr><tr><td><strong>시뮬레이션 결과 확인</strong></td><td>설정한 예산 배분을 기준으로 AI가 예측한 ROAS, 예상 매출 등 주요 성과 지표와 매체별 예산 배분 결과를 실시간으로 확인할 수 있습니다.</td></tr></tbody></table>
2. 사용 방법 (Step-by-Step)
STEP 1. 학습 데이터 업로드
<figure><img src="https://2795980920-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwA8i3qa9MIKSVYXA5OL1%2Fuploads%2FfOvWnePeQHO8T9YmgAAt%2Fimage.png?alt=media&token=b07b417b-0799-41b0-9bea-5d87bbcac472" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
- 학습 데이터 업로드: 학습 데이터 업로드 버튼을 클릭합니다.
- CSV 파일 업로드: 학습에 사용할 CSV 파일을 업로드합니다.
{% hint style="warning" %}
학습 데이터에 포함 가능한 매체는 GrowthPlatform에서 제공하는 매체로 제한됩니다.
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CSV 파일 예시)
<figure><img src="https://2795980920-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwA8i3qa9MIKSVYXA5OL1%2Fuploads%2FTolrqAgLbTQTVt1tHAQO%2Fimage.png?alt=media&token=3c151b45-5d29-4a24-abaa-8e11e345938f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
- 날짜 컬럼: date (YYYY-MM-DD 형식) 
- 매출 컬럼: revenue
- 매체별 비용 컬럼: \<media\_name>\_cost (예: naver\_cost, google\_cost) 
- 파일 크기: 최대 50MB<br>
STEP 2. 총 예산 설정
캠페인 운영에 투입할 전체 예산을 입력합니다.
<figure><img src="https://2795980920-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwA8i3qa9MIKSVYXA5OL1%2Fuploads%2FAgK49eUMzuE3pot059Ev%2Fimage.png?alt=media&token=a47b5751-fd3b-4e61-825c-3bb58f862b0a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
- 화면 좌측 상단의 총 예산(필수) 입력란에 금액을 입력합니다.
- 입력된 총 예산은 시뮬레이션의 기준 값이 됩니다.<br>
STEP 3. 매체별 예산 배분 (이퀄라이저 조정)
GrowthPlatform에 연동된 매체 목록이 자동으로 표시됩니다. 각 매체에 할당할 예산을 조정합니다.
<figure><img src="https://2795980920-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwA8i3qa9MIKSVYXA5OL1%2Fuploads%2Fpivy4KGB9ZOvwyhBc1H6%2Fimage.png?alt=media&token=76a07ca6-400d-4f7f-9102-4ced9ea371f2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
- 조정 방법: 각 매체(예: 네이버, 카카오, 구글 등) 옆에 있는 슬라이더(Bar)를 드래그하거나 직접 수치를 입력하여 예산을 배분합니다.
- 실시간 반영: 슬라이더를 움직이면 우측의 시뮬레이션 결과 데이터와 차트가 즉시 변경됩니다.
STEP 4. 시뮬레이션 결과 확인
예산 배분에 따라 AI가 예측한 성과 지표를 우측 화면에서 확인합니다.
<figure><img src="https://2795980920-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwA8i3qa9MIKSVYXA5OL1%2Fuploads%2FuqI79MdApRvXhvsrgGQA%2Fimage.png?alt=media&token=36a35889-42d0-43f9-8a67-11b261268899" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
- 총 합산 예측 ROAS: 설정한 예산 배분 시 예상되는 광고 수익률(%)입니다.
- 예상 총 매출: 예측 모델을 기반으로 산출된 기대 매출액입니다.
- 총 투입 비용: 각 매체에 배분한 예산의 합계입니다.
- 채널 별 예산 배분 차트: 매체별로 할당된 예산 비중을 막대 그래프로 시각화하여 보여줍니다.
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3. 주요 참고사항 (Check Points)
- 데이터 학습 요건: 학습 데이터는 반드시 2년일 필요는 없으나, 동일 월·일 기준 비교, 휴일·시즌 이벤트 등 광고 성과의 특수성을 보다 정확히 반영하기 위해 최근 약 2년간의 매체별 일 단위 광고 집행 및 성과 데이터 입력을 권장합니다. 학습 데이터가 충분하지 않은 경우, 시뮬레이션 결과의 정확도와 활용 범위가 제한될 수 있습니다.
- 예측의 한계: 본 결과는 과거 데이터를 기반으로 한 예측 모델 값이므로, 실제 집행 결과와는 차이가 발생할 수 있습니다.