20260108 TIL

마케팅 설계자

판매 설정자 스크립트 판매 종결자 스크립트 

고가의 제품이나 서비스에 대한 테이크아웃 판매를 용이하게 해줌 

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광고 캠페인의 이해 

RTB(실시간 입찰)

캠페인에서 광고비용 설정 > 노출 대상 타게팅> 광고 소재를 통해 캠페인 수준을 결정 

 

광고 캠페인을 설정할때  3가지 유형 

-경매 구매

-도달 및 빈도 구매 

-TRP 구매 

 

광고주-> 광고대행사-> 미디어 랩사-> 매체사 

 

프로그래머틱: 자동화된 방식으로 디지털 광고를 구매하고 판매하는 것을 의미 

프로그래머틱 광고 목표: 광고 구매 및 판매 과정을 자동화하고 효율성을 극대화하여 마케팅 성과를 높이는것 - 광고 상품을 거래하는 자동화된 시장 전체 

RTB목표: 노출이 발생할 때마다 가장 적잘한 가격으로 가장 적합한 잠재 고객에게 도달하는 것(손이 많이 감) - 마트 내에서 상품을 실시간 경쟁 입찰로 판매하는  방식 

ssp: 매체를 위한 광고 판매 플랫폼 

DSP: 광고주를 위한 광고 구매 플랫폼 

AD exchange:  광고 지면의 경매가 이루어지는 디지털 시장

 

프로그래머틱 광고

장점: 효율성,확장성,최적화 

단점:개인정보 보호, 투명성 및 사기 ,브랜드 안정성, 기술적 이해도- 개인화의 어려움 규제 강화 

 

실습타입

DSP입장에서 가장 중요한 데이터는 무엇인가요?

전환 데이터 (Conversion Data) – 최우선

DSP의 존재 이유

• 구매, 회원가입, 앱설치, 장바구니, 문의 등
• 누가 / 어떤 조건에서 / 어떤 광고를 보고 전환했는지
• 이게 있어야:
  • 자동입찰 가능
  • CPA·ROAS 최적화
  • “비슷한 사람”을 계속 찾아줌

📌 전환 데이터 없는 DSP = 눈 감고 광고 집행

2️⃣ 유저 식별 & 행동 데이터 (User Signals)

“이 사람이 누구인지”를 아는 게 핵심

• 쿠키 / MAID / 해시된 ID
• 최근 행동:
  • 어떤 사이트 봤는지
  • 검색/클릭/체류시간
  • 구매 이력
• 이걸로 의도 기반 타겟팅 가능

👉 예: “최근 7일 내 세럼 검색 + 뷰티몰 방문 여성”

3️⃣ 노출·클릭 데이터 (Impression & Click)

기본 중의 기본, 하지만 혼자선 의미 없음

• 노출수, CTR, 빈도(Frequency)
• DSP는 여기서:
  • 피로도 감지
  • 과도한 노출 차단
  • 입찰가 조정

📌 CTR 높은데 전환 없음 → 학습 신호로는 약함

4️⃣ 컨텍스트 & 환경 데이터 (Context Data)

“언제, 어디서, 어떤 상황에서” 잘 먹히는지

• 디바이스 (모바일/PC)
• OS, 앱 vs 웹
• 시간대 / 요일
• 지면 유형 (뉴스, 커머스, SNS)

👉 DSP는 이걸로 입찰 강도 차등 적용

• 밤 10시 + 모바일 = 입찰 ↑
• 업무시간 + PC = ↓ 이런 식

5️⃣ 크리에이티브 성과 데이터

DSP는 ‘광고 문구’도 학습한다

• 이미지 / 영상 / 카피별 전환율
• 소재 × 타겟 × 지면 조합 성과
• 잘 먹히는 메시지 패턴 추출

📌 그래서 DSP는 “누구에게 어떤 말이 통하는지”까지 학습함

6️⃣ 1st-party 데이터 (광고주 데이터)

요즘 DSP의 핵심 자산

• 자사 회원 데이터
• 구매 이력, LTV, 재구매 주기
• CRM 기반 세그먼트

👉 쿠키 죽는 시대에 DSP 경쟁력 = 1st-party 활용력

🧠 DSP 관점 한 줄 요약

DSP에게 가장 중요한 데이터는
“전환으로 이어질 가능성을 수치로 증명해주는 데이터”다.

노출·클릭은 재료고
전환 데이터는 정답지야.

🔥 마케터 관점으로 번역하면

• DSP 잘 쓰고 싶다 =
  전환 이벤트 설계 + 정확한 데이터 심기가 반이다
• 픽셀·SDK·서버사이드 트래킹 없으면
  아무리 예산 써도 DSP는 바보처럼 운영됨

SSP는 어떤 광고를 선택해야 수익이 극대화될까요?

같은 지면·같은 노출에서, 가장 높은 ‘예상 수익(eCPM)’을 주는 광고를 선택하는 것”
이게 SSP의 존재 이유야.

💰 SSP가 광고를 선택하는 핵심 판단 공식

예상 수익 = 입찰가(Bid) × 노출 가능성(Fill) × 품질 리스크 보정

즉, **“비싸게 살 의향이 있고 + 실제로 잘 채워지고 + 문제 없는 광고”**를 고른다.

1️⃣ 입찰가 & eCPM (가장 중요)

이 지면에 얼마를 낼 수 있나?

• 실시간 입찰가 (RTB)
• 과거 지면 기준 평균 eCPM
• DSP·광고주별 지불 성향

📌 원포인트

CTR 높아도 eCPM 낮으면 탈락
클릭 안 나와도 CPM 높으면 채택

2️⃣ Fill Rate (채워질 확률)

“이 광고가 실제로 집행될까?”

• 입찰 참여율
• 낙찰 후 이탈율
• 광고 로딩 실패율

👉 비싸지만 자주 비는 광고 < 조금 낮아도 항상 채워지는 광고

3️⃣ 광고주·DSP 신뢰도

장기 수익 관점

• 과거 결제 이력
• 클레임/취소 빈도
• 브랜드 안정성

📌 SSP는 ‘문제 안 일으키는 광고주’를 선호

4️⃣ 광고 포맷 적합성

지면과 맞는지가 수익에 직결

• 영상 지면 → 영상 광고
• 네이티브 → 네이티브
• 풀스크린 → 고임팩트 광고

👉 포맷 미스매치 = 이탈 ↑ → 장기 eCPM ↓

5️⃣ 유저·컨텍스트 매칭

같은 지면도 유저 따라 값이 다르다

• 고소득 지역
• 구매 의도 있는 세션
• 특정 시간대/디바이스

📌 SSP는 **“이 유저면 DSP가 더 비싸게 살 것”**을 예측함

6️⃣ 브랜드 세이프티 & UX 리스크

수익의 지속 가능성

• 과도한 선정성, 허위·도박·피싱
• 페이지 이탈 유발
• 광고 차단율 상승

👉 단기 CPM ↑라도
👉 장기적으로는 트래픽 가치 폭락

🔥 SSP 관점 한 줄 요약

SSP는 ‘가장 비싼 광고’가 아니라
‘가장 많은 돈을 꾸준히 벌어주는 광고’를 선택한다.

💡 퍼블리셔·마케터 실무 팁

퍼블리셔라면

• 지면별 Floor Price 차등 설정
• 프리미엄 유저 구간 분리
• 포맷 정합성 최적화

마케터(DSP/광고주)라면

• 낙찰 후 이탈 줄이기
• 로딩 속도 & 소재 품질 관리
• 무리한 Bid만 올리는 전략 ❌

 

 

광고 효율이 높은 Rtb전략은 항상 개인정보와의 트레이드오프 일까?

• 쿠키 제한 (Chrome, Safari, iOS)
• GDPR / CCPA
• 사용자 인식 변화
• 플랫폼 폐쇄 생태계 강화

📌 “많이 아는 것”보다 “잘 추론하는 것”이 중요해진 시대

지금의 RTB 고효율 전략 = 개인정보 최소화

핵심 전환

개인정보 → 신호(signal) → 맥락(context) → 확률

🎯 개인정보 없이도 효율 높은 RTB 전략 5가지

1️⃣ 컨텍스트 타겟팅 (Contextual RTB)

• 콘텐츠 주제
• 페이지 맥락
• 실시간 소비 상황

👉 “이 사람이 누구냐”보다
👉 “지금 이 순간 뭘 보고 있냐”

2️⃣ 1st-party 데이터 기반 RTB

• 로그인 기반
• 자사 행동 데이터
• CRM 세그먼트

📌 동의 기반 → 법적·윤리적 안정성 ↑

3️⃣ 집단 기반 타겟팅 (Cohort / Group)

• 개인 식별 ❌
• 유사 행동 군집
• 통계적 성향 활용

👉 확률은 유지, 프라이버시는 보호

4️⃣ 크리에이티브 × 지면 적합성 최적화

• 누가 보느냐보다
• 어떤 메시지가 통하느냐

📌 소재 최적화만으로도 전환율 크게 개선 가능

5️⃣ 예측 모델 중심 RTB

• 실시간 환경 신호
• 행동 패턴 추론
• “전환 가능성 점수화”

👉 개인정보 대신 패턴을 입찰에 사용

🔥 그래서 ‘트레이드오프처럼 느껴지는 순간’은 언제?

상황이유

단기 ROAS만 집착	리타겟 의존
신규 유저 확장 필요	쿠키 기반 lookalike 감소
저예산 초반	학습 데이터 부족
즉시 성과 KPI	개인정보 기반이 빠름

👉 전략의 문제이지 필연은 아님

🧠 구조적 결론

RTB의 효율은 ‘얼마나 개인을 아느냐’가 아니라
‘얼마나 잘 예측하느냐’로 이동했다.

개인정보는

• 효율의 조건 ❌
• 효율의 보조 수단 ⭕

✨ 마케터를 위한 한 줄 정리

• ❌ 개인정보 많이 모으면 고효율
• ⭕ 신호를 잘 설계하면 고효율
• 🔥 장기적으로는 프라이버시 친화 전략이 더 강함

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디스플레이 광고 

사람들이 주로 활동하는 플랫폼에 최적화하기 

디스플레이 광고= 메타 광고 형식 

슬라이드쇼, 컬렉션( 구매 전환 캠페인에서 주로 활용),인스턴트 경험( 모바일 페이지의 최적화) ,단일 이미지 광고 ,동영상 광고 ,슬라이드 광고 ( 캐러셀)

1.소재2.타겟팅3.비용

 

광고의 본질은 의도와 관심을 정확히 잡는 것

검색광고운영의 핵심포인트- 키워드 선정이 ROI  좌우한다 , 광고 문구는 사용자의 검색 의도에 정확히 맞춰야한다 , 브랜디드 키워드는 방어전략으로 중요하다 

맞춤타겟+ 유사타겟 -> 구매 이벤트 

 

실습타임

캠페인- 신제품 런칭 목표-브랜드 인지도 타겟 -20대 여성 적합한 광고 유형- 동영상광고 이유 - 감정적 공감 전달

🎥 동영상 광고 (Video Ads)

이유

1. 감정 전달에 최적
   • 표정, 음악, 분위기, 스토리 가능
2. 20대 여성은
   • 정보보다 무드·공감·분위기에 반응
3. 신제품은
   • 기능 설명보다 **“첫인상”**이 중요

📌 정리하면

‘기억에 남는 첫 만남’을 만드는 데 영상이 가장 강함

🎬 추천 광고 형태 (구체적으로)

① 숏폼 영상 광고 (6~15초)

• 인스타 Reels / 틱톡 / 네이티브 숏폼
• 빠른 감정 훅 + 브랜드 무드 각인

활용 포인트

• 초반 3초: 감정 훅
• 중반: 제품 등장 (자연스럽게)
• 후반: 브랜드 네임 & 무드 고정

② 인스트림 영상 광고 (15~30초)

• 유튜브 / OTT / 프리롤
• 브랜드 세계관 전달용

활용 포인트

• 서사형 스토리
• “나랑 비슷한 상황” 공감 유도

③ 네이티브 영상 광고

• 콘텐츠처럼 보이는 영상
• 광고 거부감 ↓

❌ 피해야 할 광고 유형

• 배너 중심 광고 ❌
• 클릭/전환 최적화 광고 ❌
• 제품 스펙 중심 광고 ❌

👉 인지 캠페인에서는 효율 KPI가 아님

💰 가장 적합한 입찰 방식 (중요)

✅ CPM 기반 입찰 (노출 기준)

왜 CPM이냐면

• 목표가 전환 ❌ / 인지도 ⭕
• 많이, 고르게, 반복 노출하는 게 핵심
• 알고리즘이 ‘비싼 전환’ 찾느라 학습 낭비 안 함

📌 브랜드 캠페인에서 CPA/CPC 쓰면
→ 도달 줄고 → 무드 전달 실패함

🔥 추천 세부 입찰 옵션

1️⃣ 최대 CPM 자동입찰

• 알고리즘이 도달 극대화
• 초기 런칭에 안정적

2️⃣ vCPM (Viewable CPM)

• 실제 보이는 노출에만 비용
• 영상 인지도 캠페인에 적합

🧠 타겟팅 전략 (개인정보 최소화)

• 연령/성별 + 관심사
• 컨텍스트 기반
  • 뷰티 / 라이프스타일 / 감성 콘텐츠 지면
• 시간대
  • 밤 8~12시 (20대 여성 감성 소비 타임)

👉 개인 식별보다는 “상황 + 무드” 중심

 

 

 

 

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메타:사용자 참여/ 관계 중심의 미션에서  COMMUNITY 에 집중 

구글- 실적 최대화 캠페인 / 검색 캠페인/ 디스플레이 캠페인 / 쇼핑캠페인 /동영상 캠페인/앱 캠페인 

틱톡 광고 솔루션 -가시성,  참여 및 도다 범위를 확대하도록 설계된 캠페인 솔루션 

인프드 광고/ 스파크 애즈 / 프로모션&모트 /탑뷰 /브랜드 미션 /

 

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아티클 

요약- 이 글은 화해비즈니스에서 뽑은 뷰티 브랜드 실제 마케팅 사례 4가지를 소개합니다.
공통된 포인트는 브랜드의 강점(어워드/랭킹/제품력/경험)을 객관적 신뢰 요소로 활용해 소비자 접점에서 효과적으로 소구한 사례입니다.
브랜드별로 각각 채널-고객 여정에 맞춘 메시징 전략, 신뢰 기반 콘텐츠 강화, 오프라인 경험의 온라인 자산화 등이 어떻게 매출과 인지도 확대에 연결됐는지를 보여줍니다

주요포인트

-공통 인사이트 :어워드/랭킹 같은 객관적 신뢰 요소를 마케팅 자산으로 적극 활용→ 소비자는 감각적 이미지보다 신뢰 신호에 반응하며, 이는 클릭·전환까지 연결됨. 

-개별 브랜드 전략:

1. 리필드 – 채널별 전략으로 이미지와 신뢰 동시에 잡기

• 발견형 플랫폼 (29CM, 무신사): 감각적 브랜드 이미지 강조
• 구매 전환 채널 (자사몰/올리브영/광고): 화해 어워드 엠블럼 강조
  ->채널별 소비자 니즈에 따라 다르게 접근한 대표 사례

2. 션리 – 소비자 인식 단계별 정보 배치

• 플랫폼 유입자: 신뢰성 증명(어워드 엠블럼) 먼저 보여줌
• 자사몰 방문자: 제품 제형 강조(실제 체험 정보 → 비교·구매 유도)
  ->여정 단계에 따른 정보 우선순위 조정

3. 밀바랩 – 기본에 충실한 접점 신뢰 구축

• 오프라인/온라인 모든 접점에서 화해 어워드 엠블럼 노출→ 시각적 신뢰 자산이 클릭률/전환률로 이어짐
  ->기본에 집중한 정석적 마케팅

4. 메디온 – 오프라인 경험을 온라인 자산으로 확장

• 오프라인 팝업 참여를 콘텐츠 자산으로 전환
• 인플루언서 경험형 콘텐츠 제작 → 장기 활용
  👉 1회성 오프라인 이벤트를 지속적 마케팅 자산으로 전환한 사례

새롭게 알게 된 점& 추가 조사할 내용 

✔ 채널별 소비자 인식 단계가 다르기 때문에 같은 메시지를 모든 곳에 동일하게 쓰면 효과가 떨어진다. 
✔ 오프라인 행사도 콘텐츠 자산으로 전환할 수 있으며, 특히 인플루언서의 체험담은 광고 소재의 진정성과 설득력을 높인다. 
✔ ‘화해 어워드’ 같은 제3자 신뢰 요소는 특정 브랜드만의 무기가 아니라 많은 브랜드에게 적용 가능한 보편 전략임을 확인.

 

🔎 어워드/랭킹 신뢰 요소의 효과 측정 지표
• 클릭률 증가율, 전환율 변화, 체류시간 향상 등 수치 데이터를 통한 실증 연구 필요

🔎 발견형 vs 구매형 채널별 컨텐츠 KPI 차이
• 29CM/무신사 vs 올리브영/자사몰별 KPI 설계 프레임워크

🔎 인플루언서 경험형 콘텐츠 성과 비교
• 단순 제품 제공형 vs 경험 전환형 콘텐츠 성과 비교 데이터

 

핵심 개념& 용어 정리

용어의미

발견형 채널	소비자가 브랜드를 처음 접하는 채널 (이미지/감성 중심)
구매 전환 채널	제품 검토·구매 의사가 강한 소비자가 주로 사용하는 채널
객관적 신뢰 요소	제3자 평가/어워드/랭킹 등 소비자 신뢰를 빠르게 구축하는 요소
어워드 엠블럼	화해 어워드 등 객관적 인증을 시각화한 마케팅 자산
콘텐츠 자산화	이벤트/팝업 같은 단발성 경험을 지속 활용 가능한 콘텐츠로 전환

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아티클 스터디 

https://brunch.co.kr/@mezzomedia/165

2026년 디지털 마케팅&미디어 전망 4. DOOH

1) 요약

이 글은 2026년 디지털 마케팅 & 미디어 트렌드 리포트 중 ‘DOOH(디지털 옥외광고)’ 부분을 다룹니다. 2026년 광고/미디어 산업에서는 디지털 옥외광고(DOOH)가 더 이상 단순 노출 매체가 아니라 성과형 광고로 자리잡고, 온라인 채널 및 데이터 플랫폼과 결합해 실질적 성과를 창출하는 핵심 미디어로 발전할 전망이라는 관점을 설명합니다. 

2) 주요 포인트

1️⃣ DOOH가 옥외광고 시장의 성장 엔진

• 디지털 기술 발전과 정부 규제 완화로 DOOH 활용이 증가.
• 옥외광고 전체 시장이 2024년 약 4조 6,241억 원을 돌파했으며, DOOH의 비중은 점점 확대됨. 

2️⃣ 다양한 크리에이티브 가능

• 기존 옥외광고 대비 디지털 DOOH는
  • 착시 효과 기반 시각 콘텐츠
  • QR/모바일 연결 등 상호작용 기능
  등을 통해 강한 시각적 임팩트와 관심 유도가 가능함. 

3️⃣ 모바일 연동으로 퍼포먼스 측정/전환 가능

• DOOH가 모바일 CRM·푸시 알림 등과 결합하며 오프라인 접점 → 온라인 행동 유도가 가능해짐.
• 광고 노출 자체가 아닌 잠재고객 확보 및 재타겟팅까지 확장할 수 있는 구조.

4️⃣ RMN(Retail Media Network)과 결합

• 백화점·쇼핑몰의 RMN 데이터와 DOOH를 결합해 정교한 타겟팅과 전환 촉진이 가능함.
• 구매 직전 단계에서의 광고가 결정적 소비 행동을 유도할 수 있는 매체로 기능. 

5️⃣ 빅테크 기업의 참여

• **네이버(데이터/AI 기반) vs 카카오(모빌리티 데이터)**가 DOOH 시장에서 플랫폼 경쟁.
• 다양한 네트워크 통합/운영 효율화를 통해 DOOH 광고 집행 경쟁력 강화.

6️⃣ AI 기반 pDOOH(개인화 DOOH)의 등장

• AI·머신러닝 적용으로 개인별 광고 콘텐츠 및 송출 시점 최적화가 가능해져 DOOH가 더욱 고도화될 것으로 전망됨. 

3) 새롭게 알게 된 점 & 추가로 조사할 내용

🔎 새롭게 알게 된 점

✔ DOOH는 단순 옥외광고의 디지털화가 아니라 ‘성과형 매체’로 진화 중.
✔ 모바일/데이터/AI와의 결합을 통해 기존 옥외광고에는 없던 전환, 리타겟, 잠재고객 확보까지 확장 가능. 
✔ RMN과 DOOH 통합은 리테일 미디어에서의 광고 성과 극대화를 기대하게 함. 

🔎 추가 조사할 내용

1. DOOH 광고 성과 측정 지표와 KPI 프레임워크
• 노출 → 참여 → 전환(스토어 방문/푸시 구독/인앱 설치 등)까지 계량적 지표 설계

2. 국내 주요 DOOH 네트워크별 사례 분석
• 예) 쇼핑몰/역/버스정류장/헬스장/아파트 엘리베이터 광고 등

3. AI pDOOH 기술 벤치마크 및 플랫폼 비교
• 네이버 AI DOOH vs 카카오 모빌리티 데이터 기반 DOOH 기능 비교

4. 오프라인 → 온라인 행동 전환 캠페인 사례
• QR/푸시/리타겟팅 연동을 실제 KPI로 개선한 캠페인 사례

4) 핵심 개념 & 용어 정리

용어의미

DOOH	Digital Out-Of-Home, 디지털 옥외광고 (디지털 사이니지, 스크린 등)
성과형 광고	단순 노출이 아니라 전환/성과 지표 기반 광고
RMN	Retail Media Network, 리테일 데이터 기반 광고 네트워크
pDOOH	Personalized DOOH, 개인화/데이터 기반 DOOH
AI 기반 DOOH	AI/ML이 광고 소재/타겟/송출 시점 자동 최적화

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