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Lookalike audience(LAL)는 고가치 시드 사용자와 비슷한 잠재 고객을 광고 플랫폼이 찾아주는 기능입니다. 시드 한 줄로 효율이 두 배 차이 나는 LAL 운영의 표준 룰."고가치 고객 1만 명 명단을 Meta에 업로드하면 비슷한 사람을 1000만 명까지 찾아준다." Lookalike audience(LAL)의 마케팅 마법입니다. 그런데 시드 명단 한 줄을 잘못 잡으면 같은 1000만 명이라도 효율이 두 배 차이 납니다. 시드 품질·확장 비율·평가 사이클의 표준 룰을 정리합니다.마케터가 이 글을 읽어야 하는 이유: LAL은 1st-party 데이터를 광고 플랫폼에 활용하는 표준 도구이고, ROAS 개선에 강력한 카드입니다. 하지만 시드 잘못 잡거나 확장 비율 잘못 정하면 효율이 무너집니다. ..

A/B 평균 효과 +5%p가 모든 사람에게 같지 않습니다. 일부에게는 +20%p, 일부에게는 -3%p. CATE·uplift forest로 효과의 이질성을 추정해 타겟 마케팅을 정밀화하는 흐름.A/B 결과 "B안이 평균 +5%p 효과"라는 한 줄은 사실 평균값입니다. 어떤 사용자에게는 +20%p, 어떤 사용자에게는 -3%p일 수 있습니다. 평균만으로 결정하면 효과 큰 사용자에 못 집중하고, 효과 음수인 사용자도 똑같이 처리합니다. CATE(Conditional Average Treatment Effect)·uplift forest는 이 이질성을 추정해 정밀한 타겟팅을 가능하게 합니다.마케터가 이 글을 읽어야 하는 이유: 같은 캠페인을 모든 사용자에게 동일하게 노출하는 시대는 지나갑니다. 효과가 큰 세그먼..