광고 대행사로부터 미디어 믹스를 받아보신 적이 있으신가요?
대개는 이런 구성입니다. 메타 광고에 월 500만 원, 구글 광고에 200만 원, 네이버에 100만 원. 그리고 옆에는 예상 도달, 예상 클릭, 예상 전환 수치가 적혀 있습니다. 표는 깔끔하고, 숫자는 그럴듯해 보입니다.
그런데 막상 캠페인을 집행하고 나면 제안서의 예측치와 실제 성과 사이에 상당한 괴리가 생기는 경우가 많습니다. 대행사는 “집행 초반이라 데이터가 쌓여야 한다”고 하거나, “시장 상황이 달라졌다”고 합니다. 사업주 입장에서는 처음부터 뭔가 다르게 설계됐어야 하는 건 아닐까, 하는 의구심이 생깁니다.
그 의구심은 상당 부분 맞습니다.
대부분의 미디어 믹스는 어떻게 만들어지는가
많은 광고 대행사가 미디어 믹스를 구성할 때 두 가지 방법에 의존합니다.
첫 번째: 업종별 레퍼런스 데이터 대입
“이커머스 업종의 경우 메타 CTR은 평균 1.2%, 전환율은 2.5%입니다”와 같은 업계 평균치를 기준으로 예상 성과를 산출합니다. 여기에 예산을 넣으면 예상 전환 수가 나오는 방식입니다.
두 번째: 매체에서 제공하는 추정 데이터 활용
메타 광고 관리자의 ‘잠재 도달’이나 구글의 ‘예상 클릭 수’처럼, 매체 플랫폼이 직접 제공하는 추정치를 기준으로 성과를 예측합니다.
두 방식 모두 빠르게 제안서를 만들 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 결정적인 문제가 있습니다.
레퍼런스 데이터는 다른 비즈니스에서 나온 숫자입니다.
단순 대입 방식의 단점
단순한 데이터 대입 방식의 미디어 믹스는 평균 데이터를 확인하는 것에는 좋습니다. 그리고 해당 미디어 믹스를 목표로 움직일 수 있죠. 하지만 총 1억 원의 예산을 집행한다고 했을 때, 매체에 적정 예산이 배분되는 기간이 2-3개월 이라면, 그 기간 동안 소진되는 예산은 오롯이 파트너사(클라이언트)의 몫이 됩니다.
그리고 단순 대입으로 구성된 미디어 믹스는 내 비즈니스 현황을 충분히 고려하지 못합니다.
같은 이커머스라도, 2만 원짜리 생활용품을 파는 쇼핑몰과 120만 원짜리 가구를 파는 쇼핑몰은 고객의 구매 의사결정 과정이 완전히 다릅니다.
저관여 상품인 생활용품을 처음 보고 충동적으로 구매하는 경우는 있어도, 120만 원짜리 고관여 상품을 광고 하나 보고 바로 결제하는 경우는 거의 없습니다. 가구는 여러 번 검색하고, 오프라인 매장을 방문하고, 리뷰를 꼼꼼히 읽고, 배우자와 상의한 후에야 구매 버튼을 누릅니다.
이 두 비즈니스에 동일한 미디어 믹스와 채널별 전환율 레퍼런스를 적용하는 것은, 단거리 선수와 마라톤 선수에게 같은 훈련법을 적용하는 것과 같습니다.
업종이 같아도 단순 대입이 맞지 않는 이유는 여러 가지입니다.
- 상품 단가: 고단가 상품일수록 고객의 검토 기간이 길고, 단일 채널 전환율이 낮습니다
- 구매 주기: 재구매가 잦은 소모품과 1회성 고관여 상품은 CRM 의존도 자체가 다릅니다
- 타겟 특성: 동일한 ’30대 여성’이라도 관심사와 구매 행동 패턴이 업종마다 완전히 다릅니다
- 브랜드 인지도: 신생 브랜드와 인지도 있는 브랜드는 동일한 광고비에 완전히 다른 결과가 나옵니다
- 기존 데이터 유무: 광고를 오래 집행한 계정과 신규 계정은 알고리즘 학습 수준 자체가 다릅니다
같은 공식을 다른 비즈니스에 그대로 적용하면, 공식이 아무리 정교해도 결과는 예측에서 벗어날 수밖에 없습니다.
채널이 구조적으로 연결되면, 예산 배분이 성과를 결정합니다.
미디어 믹스를 단순히 “어느 채널에 얼마를 쓸 것인가”로만 바라보면 중요한 것을 놓치게 됩니다. 각 채널은 독립적으로 존재하지 않습니다. 서로 연결되어 있습니다.
예를 들어 이런 구조를 생각해봅시다.
메타 광고(인지) → 구글 검색 광고(고려) → 카카오 CRM(전환)
이 구조에서 메타 광고 예산이 지나치게 적으면 어떻게 될까요? 브랜드를 처음 접하는 잠재 고객 수 자체가 줄어들기 때문에, 이후 구글에서 브랜드를 검색하는 사람도 적어지고, CRM으로 수집되는 리드도 줄어듭니다. 구글 광고 예산이 아무리 많아도, 상단에서 충분한 유입이 없으면 하단 전환은 한계가 생깁니다.
반대로 메타 광고에만 예산을 집중하면, 인지는 높아지지만 그 관심을 구매로 전환시키는 중간·하단 채널이 약해서 ROAS가 낮게 나옵니다.
채널이 구조적으로 연결되어 있을 때, 각 단계에 얼마를 배분하느냐에 따라 전체 퍼널의 성과가 달라집니다. 단순히 채널별 전환율을 더해서 나오는 숫자가 아니라, 채널 간 상호작용과 순서가 예산 효율을 결정합니다.
이것이 미디어 믹스를 설계할 때 단순 산출을 넘어서야 하는 이유입니다.
마케팅 구조가 무엇인지, 그 효과성이 궁금하다면 아래 포스팅을 확인해보세요.
미디어 믹스는 유기적으로 구성되어야 합니다.
인지도가 전혀 없는 브랜드가 검색광고만 한다면 어떨까요? 일반적인 키워드에서 유입이 발생하더라도 낮은 인지도로 전환율은 낮을 수 있습니다. 그리고 고전환을 만드는 브랜드 키워드는 유입이 굉장히 천천히 오르겠죠.
반대로 배너 광고를 진행하면 어떨까요? 인지도가 없는 초기 브랜드를 마주한 고객을 정보 탐색이 길어질 수 있고, 이 경우 동일하게 전환이 낮을수 있습니다.
하지만 두 매체를 같이 돌린다면 상황은 조금 달라집니다. 배너를 브랜드를 인지하고, 유입한 뒤 검색으로 정보를 찾아보고, 나중에는 브랜드 키워드로 유입된다면 성공적으로 전환이 만들어지겠죠. 배너 광고는 인지도를 높이는 역할을 할 수 있습니다. 그렇기 때문에 배너 광고의 예산이 증가한다면 그에 맞춰 검색광고의 검색량이 증가하고, CPC는 낮아지며 전환율은 높아질 수 있겠죠.
없는 것은 당연하고, 예산 낭비로 이어질 수 있습니다. 그렇다면 어떻게 해야 조금 더 정밀한 미디어 믹스를 만들 수 있을까요?
데이터로 만드는 정밀한 미디어 믹스
레퍼런스 데이터를 아예 무시하자는 것이 아닙니다. 레퍼런스는 출발점으로 삼되, 우리 비즈니스의 실제 데이터로 검증하고 다듬어야 한다는 겁니다.
그리고 이때 핵심이 되는 데이터가 세 가지입니다.
첫 번째: 채널과 성과 사이의 관계 (상관계수)
“이 채널에 예산을 더 쓸수록 실제로 전환이 늘어나는가?”라는 질문에 대한 답입니다.
과거 데이터를 분석해보면, 어떤 채널은 예산을 늘릴수록 전환이 비례해서 늘어나고, 어떤 채널은 예산과 전환 사이에 뚜렷한 관계가 보이지 않는 경우가 있습니다. 전자에 해당하는 채널은 예산을 더 투입할 근거가 있고, 후자는 단순히 예산을 늘린다고 해서 성과가 보장되지 않습니다.
예를 들어, 6개월 데이터를 분석했더니 메타 광고 집행 금액과 구매 전환 수 사이에 강한 상관관계가 나타나고, 네이버 디스플레이와 전환 수 사이에는 관계가 약하게 나왔다면, 두 채널에 동일한 비율로 예산을 배정하는 것은 비효율적일 수 있습니다.
채널별로 “예산을 쓰는 것이 실제로 의미 있는가”부터 확인하는 것이 시작입니다.
두 번째: 예산을 늘릴 때 성과가 얼마나 늘어나는가 (기울기)
같은 채널이라도 예산 구간에 따라 효율이 달라집니다. 메타 광고에 월 200만 원을 쓸 때는 효율이 좋았는데, 500만 원으로 늘렸더니 효율이 오히려 낮아지는 경우가 있습니다. 이는 알고리즘이 더 이상 효율적인 오디언스를 찾지 못하거나, 동일한 오디언스에게 광고가 과다 노출되는 ‘오디언스 포화’ 현상 때문입니다.
이것이 왜 중요하냐면, 미디어 믹스에서 예산을 배분할 때 “이 채널이 어느 구간까지 효율적인가”를 파악하지 못하면, 효율이 떨어지는 구간에 계속 예산을 쏟아붓게 되기 때문입니다.
반대로 아직 포화되지 않은 채널, 즉 예산을 더 쓸수록 성과가 비례해서 올라오는 구간이 남아있는 채널이 있다면 그쪽을 먼저 키우는 것이 맞습니다. 미디어 믹스는 이 구간 분석을 채널별로 해두고, 어느 채널에 먼저 예산을 더 태울지를 결정하는 근거로 삼아야 합니다.
세 번째: 광고 없이 발생하는 기본 성과 (절편)
광고를 전혀 집행하지 않았을 때도 자연스럽게 발생하는 기본 매출이나 전환이 있습니다. SEO로 들어오는 자연 검색 유입, 기존 고객의 재방문, 입소문으로 인한 유입 등이 여기에 해당합니다.
이 기본 수치가 높은 브랜드는 유료 광고 의존도를 상대적으로 낮출 수 있습니다. 반면 아직 인지도가 없는 신생 브랜드는 광고 없이 발생하는 전환이 거의 없기 때문에, 초반에 유료 채널에 더 집중해야 합니다.
미디어 믹스를 구성할 때 이 기본 수치를 파악하지 않으면, 유료 광고가 실제로 기여한 성과와 광고 없이도 발생했을 성과를 혼동하게 됩니다. “광고를 끊으면 어느 정도까지 매출이 빠질까?”라는 질문에 답할 수 있어야 광고 예산의 진짜 가치를 알 수 있습니다.
세 가지를 조합하면 미디어 믹스가 달라집니다
각 매체별로 설정한 기울기 x 상관 계수 x 절편으로 믹스를 구성하면,
조금 더 정밀한 미디어 믹스를 구축할 수 있게 됩니다.
이 세 가지 데이터를 각 채널에 대해 파악하고 나면, 미디어 믹스를 구성하는 방식이 달라집니다.
“업계 평균 데이터를 보니 이 정도 예산이 필요합니다”가 아니라, “우리 데이터를 분석했더니 이 채널은 이 구간까지가 효율적이고, 저 채널은 아직 여유가 있으니 이 비율로 배분하면 이 정도 성과가 기대됩니다”라는 이야기를 할 수 있게 됩니다.
물론 전제 조건이 있습니다. 분석할 수 있는 과거 데이터가 있어야 합니다. 이제 막 광고를 시작하는 비즈니스라면 처음엔 레퍼런스를 기준으로 집행하되, 가능한 한 빠르게 데이터를 쌓고 보정해나가야 합니다.
미디어 믹스를 받았을 때 이것만 확인하세요
광고 대행사로부터 미디어 믹스 제안서를 받았다면, 아래 다섯 가지를 확인해보세요.
- 이 채널 배분의 근거가 무엇인가요?
- 업계 레퍼런스인지, 매체가 제공하는 추정치인지, 실제 데이터 분석인지 물어보세요. 레퍼런스 기반이라면 우리 비즈니스의 어떤 특성이 반영됐는지 확인하세요.
- 각 채널의 예상 성과는 어디서 나온 숫자인가요?
- 업종 평균 전환율을 그대로 적용한 것인지, 우리 상품 단가와 구매 주기, 브랜드 인지도 수준이 반영된 것인지 확인하세요.
- 채널 간 연결이 고려됐나요?
- 메타에서 인지된 고객이 이후 구글로 검색해 전환하는 흐름이 예산 배분에 반영돼 있는지 물어보세요.매체의 관계를 어떻게 보고 있는지 확인하세요.
- 기존 광고 데이터가 있다면 활용했나요?
- 이미 집행한 이력이 있다면 그 데이터로 채널별 효율을 분석했는지 확인하세요. 데이터 없이 레퍼런스만으로 구성했다면, 집행 초반에 어떻게 보정할 계획인지 물어보세요.
- 예산 구간별 효율 변화를 검토했나요?
- 특정 채널에 예산을 늘릴 때 어느 구간까지 효율이 유지되는지, 그 이후 어떻게 달라지는지 파악하고 있는지 확인하세요.
이 다섯 가지 질문에 명확히 답할 수 있는 제안서라면, 최소한 단순 대입을 넘어선 미디어 믹스라고 볼 수 있습니다.
미디어 믹스는 캠페인을 시작하기 전에 세우는 가설입니다. 완벽한 예측은 불가능하지만, 가설이 얼마나 정밀하게 설계됐느냐에 따라 집행 이후 개선 속도가 달라집니다.
레퍼런스만으로 만들어진 믹스는 성과와 괴리가 생겼을 때 이유를 알기 어렵습니다. 데이터를 기반으로 설계된 믹스는 예측이 빗나갔을 때 어디서 가정이 달랐는지 찾을 수 있고, 그 지점부터 빠르게 수정할 수 있습니다.
마케팅에서 처음부터 완벽한 답은 없습니다. 중요한 것은 틀렸을 때 이유를 알고, 빠르게 고칠 수 있는 구조를 갖추는 것입니다. 정밀한 미디어 믹스는 그 구조의 출발점입니다.
