옥외광고 유효도달률 40%, 어떻게 만들었나요? | 애드타입 양승만 이사 인터뷰 전문

일반적인 OOH 대행은 매체소개서나 엑셀 형태의 구좌 리스트를 받아 검토하는 데서 시작합니다. 매체를 선정하면 매체사와 부킹을 진행하고, 집행 일정을 관리한 뒤 게첨 사진을 전달받으면서 업무가 마무리되는 경우가 많습니다.

애드타입과의 캠페인은 시작부터 다릅니다. 먼저 시장과 경쟁 상황을 분석하고, 캠페인의 목표와 KPI에 맞춰 타겟을 데이터로 모델링합니다. 연령과 성별 같은 데모그래픽뿐 아니라 거주지, 직장, 소득 수준, 소비 성향, 라이프스타일까지 함께 봅니다.

이후 타겟이 실제로 생활하는 지역과 출퇴근·주말 이동 경로, 자주 방문하는 상권을 분석해 맵으로 시각화합니다. 추천 지역과 매체 후보도 데이터 기반 웹 화면과 링크로 공유합니다. 광고주는 단순한 매체 목록이 아니라, 왜 이 지역과 매체를 검토해야 하는지, 어떤 타겟에게 어떤 상황에서 노출될 수 있는지까지 근거와 함께 확인하게 됩니다.

집행 과정에서도 일정과 부킹만 관리하지 않습니다. 애드타입의 캠페인 PM이 광고주 또는 에이전시 담당자와 함께 목표와 KPI를 계속 확인하며, 지역과 매체 선정, 노출 빈도, 크리에이티브, 운영 방식에 필요한 의사결정을 단계별로 지원합니다. 새로운 데이터나 현장 변수가 확인되면 플랜에 반영하고, 캠페인의 목적과 맞지 않는 선택은 조정합니다.

캠페인 기획부터 타겟 모델링, 공간 분석, 매체 선정, 크리에이티브, 집행 운영, 게첨 이후 성과 분석까지 하나의 데이터 기준으로 이어지는 것. 광고주가 각 단계에서 더 나은 판단을 내릴 수 있도록 캠페인 전 과정에 전문 PM으로 참여하는 것. 이 두 가지가 애드타입과 기존 OOH 대행 방식의 가장 큰 차이라고 생각합니다.

성과 사례 중 하나를 말씀드리면, 한 유통사 광고주의 프로모션 캠페인에서는 유동인구가 많아 보이는 지역의 매체를 감으로 고르지 않았습니다. 먼저 프로모션에 반응할 가능성이 높은 고객을 거주지, 직장, 소득 수준, 소비 행태 등의 조건으로 구체화했습니다.

이어 이들이 출근할 때, 퇴근 후 이동할 때, 주말에 여가와 쇼핑을 위해 상권을 방문할 때 어떤 공간을 지나고 어느 정도 머무는지 분석했습니다. 각 상황에서 어떤 메시지에 반응할 가능성이 높은지도 함께 검토했습니다. 그 결과를 바탕으로 노출 지역과 시간대, 매체 조합, 반복 빈도, 소재 메시지를 함께 설계해 집행했습니다.

캠페인 이후 확인한 유효도달률은 사전에 정의한 전체 타겟 모수 기준 40%를 넘었습니다. 한국에 존재하는 해당타겟 10명 중 4명 이상이 캠페인을 기억할 수 있는 수준의 빈도로 광고를 접한 것입니다. 광고 어텐션과 기억률, 브랜드 인지 지표도 함께 개선됐으며, 비교 캠페인보다 제한된 예산 안에서 더 높은 도달과 인지 효과를 만든 사례로 남았습니다.

유효도달률 40%

타겟 10명 중 4명에게 도달

사전에 정의한 전체 타겟 모수 기준입니다.

이와 같은 방식은 유통뿐 아니라 뷰티, 플랫폼 등 다른 업종의 캠페인에도 적용하고 있습니다. 브랜드마다 목표와 KPI, 고객의 생활 맥락이 다르기 때문에

예산을 넓게 분산하기보다 반응 가능성이 높은 사람과 순간, 공간을 먼저 좁히고, 그 위에 매체와 메시지를 설계하고 있습니다.

먼저 오프라인에서 활용할 수 있는 데이터를 최대한 수집해 내부 공간 데이터베이스로 구축합니다. 공공 API로 받을 수 있는 인구·가구·사업체·건축물 데이터부터 별도 신청이 필요한 행정·공간 데이터, 구매가 필요한 통신·이동·소비 데이터, 공간사업자와 매체사로부터 확보한 매체 인벤토리까지 한곳에 모읍니다.

데이터는 처음부터 서로 연결된 형태로 존재하지 않습니다. 인구 데이터는 행정동이나 100m·250m·1km 격자로 제공되고, 건축물 데이터는 필지와 건물 단위, 이동 데이터는 출발지·도착지와 시간대 단위, 소비 데이터는 업종과 지역 단위, 매체 데이터는 개별 좌표와 구좌 단위로 존재합니다. 이를 같은 좌표계와 공간 단위, 시계열 기준으로 다시 분류하고 정제해 지도 위에서 함께 계산할 수 있는 형태로 DB화합니다.

그다음 전문 공간데이터 분석팀이 브랜드가 정의한 페르소나를 AND와 OR 조건으로 데이터화합니다.

예를 들어 ‘1인 자취 실내건조’는 20~39세 AND 1인 가구 AND 협소주택 거주 가능성이 높은 지역으로 1차 조건을 만듭니다. 여기에 코인세탁소 접근성이 높은 생활권 OR 운동시설 이용이 활발한 생활권 OR 실내건조 관련 검색과 소비가 증가하는 시기를 결합합니다. 실제 분석에서는 2030 인구와 1인 가구가 모두 많은 격자를 찾고, 그 안에서 전용면적 10평 이하 주택이 충분히 분포하지 않는 지역을 제외했습니다. 이후 코인세탁소 도보권, 운동시설, 출퇴근 OD, 오피스 체류 지역을 겹쳐 실내건조와 의류 냄새 문제가 발생할 가능성이 높은 생활권과 이동 구간을 좁혔습니다.

‘향기 민감 2040 여성’은 20~49세 여성 AND 뷰티·향수·패션 소비 성향 AND 트렌드 상권 방문 성향을 기본 조건으로 둡니다. 여기에 소득 수준, 프리미엄 뷰티 소비, 주말 성수·한남·도산 방문, 헬스장·필라테스 이용, 향기·잔향 관련 검색과 콘텐츠 소비 조건을 조합합니다. 이렇게 정의된 사람들의 거주지, 직장, 출퇴근 경로, 주말 방문 상권을 지도 위에서 분석하면 ‘주말 오후 성수의 패션·뷰티 상권에 체류하는 프리미엄 향 수용 가능성이 높은 2040 여성’처럼 사람·시간·상황·공간이 결합된 Moment Zone이 도출됩니다.

가장 어려운 작업은 데이터 수집과 연결입니다. 필요한 데이터가 여러 기관과 사업자에 흩어져 있고, 공개되지 않은 데이터도 많습니다. 같은 대상을 설명하는 데이터라도 공간 단위, 데이터 형식, 갱신 주기, 집계 기준이 서로 다릅니다. 행정동 단위 소득 데이터와 250m 격자 인구, 건물 단위 주거 정보, 20분 단위 OD 이동, 개별 매체 좌표를 같은 지도 위에서 계산하려면 데이터를 다시 분류하고 변환하는 파이프라인부터 만들어야 합니다.

이 작업은 한 번의 분석으로 끝나지 않습니다. 새로운 데이터가 들어올 때마다 수집·정제·공간 조인·시계열 업데이트가 반복됩니다. 이를 안정적으로 운영하려면 데이터 파이프라인을 관리할 DevOps 환경, 대규모 공간 연산을 처리할 CPU·GPU 자산, 공간 데이터 구조를 이해하고 분석 모델을 설계할 전문 인력이 함께 필요합니다. 이 기반이 갖춰져야 페르소나를 문장으로 설명하는 수준을 넘어, 실제 지도에서 해당 조건의 사람들이 어디에 살고 일하고 이동하는지 식별할 수 있습니다. 이러한 기반과 역량을 갖추는게 가장 어려운 일이었고, 아직 어렵지만 계속 집중하여 해내고 있습니다.

발표에서 소개한 AI CCTV 시선추적, BLE·WiFi 체류 측정은 애드타입이 현재 국내 공공장소에서 상용 운영하고 있는 기술이 아니라, 글로벌 OOH 애드테크 시장에서 개발·적용되고 있는 측정 방식입니다. 한국에서는 공공장소의 영상과 기기 정보를 활용하는 데 개인정보보호 규제가 엄격하게 적용되기 때문에, 저희도 상용화보다는 기술적 가능성과 적용 조건을 연구하는 단계에서 접근하고 있습니다.

다만 광고를 집행했다면 해당 매체가 언제, 누구에게, 어느 정도 노출됐는지는 기본적으로 확인할 수 있어야 한다고 생각합니다. 노출과 도달이 광고 효과 그 자체는 아니지만, 캠페인이 계획한 타겟에게 실제로 닿았는지를 판단하는 출발점이기 때문입니다.

현재 애드타입이 주로 활용하는 방식은 통신 시그널 기반의 비식별·집계 데이터입니다. 특정 시간에 광고 매체의 가시권 안으로 들어온 인구를 통신 데이터로 측정하고, 이를 1일 단위와 성별·연령대별로 집계한 뒤 전국 인구 기준으로 보정합니다. 광고주는 개인의 이동 기록이나 기기 정보를 받는 것이 아니라, 예를 들어 ‘평일 오후 6시부터 9시 사이 이 매체의 가시권에 30대 여성 몇 명이 들어왔는가’, ‘4주 동안 해당 타겟에게 몇 명이 몇 회 도달했는가’와 같은 통계 결과를 받습니다.

원천 데이터는 협력 통신사의 보안 환경 안에서 처리됩니다. 애드타입에는 개인을 알아볼 수 있는 전화번호, 기기 식별자, 개인별 이동 경로가 전달되지 않습니다. 통신사 내부에서 비식별화와 집계가 끝난 성별·연령대·시간대·공간 단위의 통계값만 활용합니다.

이 방식은 도시와 생활권 단위의 OOH 도달을 측정하는 데 적합하지만, 실내 공간이나 매체 바로 앞에서의 실제 시선, 체류시간, 방문자 수를 세밀하게 측정하는 데에는 제약이 있습니다. 그래서 리테일미디어와 같은 실내 공간에서는 해당 공간이 이미 운영 중인 방문자 통계 시스템이나 영상 기반 방문객 분석 기술을 활용하는 방식을 함께 검토하고 있습니다.

여기에서도 기준은 동일합니다. 사람의 얼굴을 저장하거나 신원을 확인하는 방식이 아니라, 특정 구역에 몇 명이 들어왔는지, 어느 정도 머물렀는지, 어느 방향으로 이동했는지를 집계값으로 만드는 방향입니다. 원본 영상의 저장 범위, 분석 서버의 위치, 개인 재식별 가능성, 결과 데이터의 단위를 먼저 검토한 뒤 적용 여부를 판단합니다.

광고 측정 기술은 정확도만 높인다고 좋은 기술이 되지 않는다고 생각합니다.

무엇을 수집하는지, 어디에서 처리하는지, 어떤 형태로 남기는지까지 함께 설계해야 합니다. 애드타입은 개인을 식별하지 않는 범위 안에서 OOH의 노출과 도달을 더 정확하게 설명할 수 있는 방법을 연구하고 있으며, 국내 규제와 공간별 운영 조건에 맞춰 적용 범위를 단계적으로 넓혀가고 있습니다.

저희가 진행한 캠페인 기준으로 보면, 맥락 맞춤 크리에이티브를 적용했을 때 광고 인지율은 일반 OOH 소재보다 평균 2배 이상 높게 나타났습니다. 광고 어텐션과 기억률, 브랜드 인지 지표도 함께 개선됐습니다.

여기서 말하는 맥락은 단순히 버스용, 지하철용, DOOH용으로 소재 규격을 바꾸는 수준이 아닙니다. 먼저 이 광고를 실제로 보게 될 사람이 누구인지, 그 사람이 어떤 문제를 겪고 있는지, 어느 시간대에 어떤 공간을 지나고 있는지, 그 순간 어떤 심리 상태에 있는지를 봅니다. 그다음 브랜드가 그 사람의 머릿속에서 어떤 인식 변화를 만들어야 하는지 커뮤니케이션 과제를 정하고, 그 과제에 맞춰 메시지와 크리에이티브 구조를 설계합니다.

한 스킨케어 브랜드 캠페인에서는 소비자 검색·리뷰·브랜드 인식 데이터를 분석한 결과, 제품 효능을 더 많이 설명하는 것보다 구매 상황에서 해당 브랜드를 ‘카테고리 1등’으로 먼저 떠올리게 만드는 것이 더 중요한 과제로 도출됐습니다.

같은 ‘카테고리 1등’ 메시지라도 사람들이 광고를 마주하는 상황은 달랐습니다. 출근길이나 이동 중에는 제품을 자세히 비교하는 상태가 아니기 때문에, 브랜드명과 대표 제품, 1등을 뒷받침하는 근거가 짧은 시간 안에 함께 들어오도록 구성했습니다. 퇴근 후 쇼핑 동선이나 리테일 인접 공간에서는 구매를 고민하거나 휴대폰으로 검색할 가능성이 높기 때문에, ‘왜 많이 선택받는 제품인지’를 이해할 수 있는 근거를 더 분명하게 보여줬습니다. 지하철 승강장이나 대기 공간처럼 머무는 시간이 있는 곳에서는 제품이 해결하는 피부 문제와 구매 이유까지 한 단계 더 설명했습니다. 대형 DOOH에서는 세부 정보를 늘리기보다 브랜드가 시장을 대표하는 선택지처럼 보이도록 숫자, 제품 이미지, 여백과 화면의 스케일을 크게 가져갔습니다.

크리에이티브를 만들 때는 ‘어떤 문장을 크게 쓸 것인가’보다 ‘이 사람이 지금 어떤 생각을 하고 있고, 광고를 본 뒤 무엇 하나를 새롭게 기억해야 하는가’를 먼저 정했습니다.

그다음 매체의 시야거리, 이동 속도, 체류시간, 화면 크기에 맞춰 카피와 정보량을 조정했습니다. 집행 전에는 AI 시선 예측과 매체 목업을 통해 브랜드명, 제품, 핵심 근거가 의도한 순서로 들어오는지도 확인했습니다.

전환은 OOH의 역할에 맞춰 봐야 합니다. 검색광고나 커머스 광고는 클릭과 구매를 직접 연결하는 세일즈 액티베이션 매체입니다. OOH는 브랜드를 알리고, 특정 카테고리에서 더 먼저 떠오르게 만들고, 구매 후보에 들어가도록 인지와 인식을 형성하는 브랜드마케팅 매체입니다. 그래서 저희는 광고 인지율, 메시지 기억률, 브랜드 상기도, 카테고리 대표성 인식, 구매 고려도 변화를 주요 지표로 봅니다. 해당 캠페인들은 이후에도 브랜드의 시장점유율 유지와 후속 캠페인 집행에 기여하고 있습니다.

‘맥락을 잘못 읽어서 실패한 경우’라는 질문은 조금 다르게 봅니다. 이전에는 광고주와 AE가 참고할 만한 맥락 데이터가 거의 없는 상태에서 경험과 감으로 판단하는 경우가 많았습니다. 애드타입은 맥락의 정답을 대신 정하는 것이 아니라, 판단에 필요한 데이터를 제공합니다.

예를 들어 같은 30대 직장인이라도 오전 출근길에는 시간이 부족하고 이동에 집중하고 있으며, 퇴근 후에는 쇼핑이나 식사, 자기관리를 생각할 여유가 생깁니다. 같은 지하철 매체라도 환승통로에서는 걸으면서 보고, 승강장에서는 기다리며 봅니다. 저희는 시간대별 유동과 체류, 성별·연령 구성, 이동 방향, 방문 목적, 검색·구매 가능성, 예상 시청시간을 분석해 광고주와 제작팀에 전달합니다. 그 데이터를 바탕으로 어떤 메시지를 남기고 어떤 요소를 덜어낼지 함께 결정합니다.

정리하자면, 맥락 데이터는 ‘이 공간에서는 이 카피가 정답’이라고 말하는 자료가 아닙니다. 누가, 어떤 문제와 심리 상태로, 어느 순간에 이 광고를 보게 되는지를 구체적으로 보여주고, 감으로 결정하던 크리에이티브를 검토 가능한 가설로 바꾸는 자료라고 생각합니다.

저희가 하려는 것은 OOH의 모든 판단을 데이터로 대체하는 일이 아닙니다. 오랫동안 감과 경험에 의존해 온 의사결정을 데이터와 과학으로 더 잘 지원하는 일에 가깝습니다.

이 질문에서는 데이터가 숫자이고, 직관은 숫자로 설명되지 않는 감각이라는 전제가 깔려 있는 것 같습니다. 실제 의사결정에서 데이터의 범위는 훨씬 넓습니다. 유동인구, 타겟 비중, 도달률처럼 수치로 표현되는 정량 데이터가 있고, 매체의 규모감, 지역의 상징성, 브랜드와 공간의 이미지 적합성처럼 정성적으로 평가해야 하는 데이터도 있습니다. 집행 전에 보는 타겟 밀도와 시야거리 같은 선행지표가 있고, 집행 후에 확인하는 광고 인지율, 상기도, 검색량 같은 후행지표도 있습니다.

같은 OOH 매체라도 광화문의 초대형 전광판과 주거지 앞 버스정류장은 역할이 다릅니다. 버스정류장은 같은 생활권의 사람들이 출퇴근할 때 반복적으로 보면서 친숙도와 상기도를 쌓는 데 강점이 있습니다. 광화문의 대형 매체는 절대적인 화면 크기와 도시 중심부라는 장소의 상징성을 통해 브랜드의 규모감, 대표성, 대세감을 만들 수 있습니다. 단순히 타겟이 몇 명 지나가는지만 비교하면 두 매체의 역할 차이를 설명할 수 없습니다. 캠페인 목표에 따라 반복 노출, 체류시간, 상징성, SOV, 브랜드 이미지까지 평가 기준에 넣어야 합니다.

직관도 아무 근거 없이 떠오르는 감이라고 생각하지 않습니다. 오랜 기간 현장을 경험하면서 축적된 정보와 패턴이 빠르게 종합되어 판단으로 나타나는 것이 직관입니다. 다만 그 판단이 어떤 정보에 근거했는지 외부에서 확인하기 어렵고, 개인의 경험 범위에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 애드타입은 직관을 없애려는 것이 아니라, 직관이 참고할 수 있는 정보의 범위를 넓히고 판단 과정을 구조화하려고 합니다.

저는 이를 전쟁의 지휘관과 참모진의 관계에 비유합니다.

최종 작전은 지휘관이 결정합니다. 그렇다고 현장의 지형, 적군의 위치와 이동, 아군의 자원, 보급 상황, 날씨와 예상 경로를 모른 채 직감만으로 결정을 내리지는 않습니다. 참모진이 정보를 수집하고 여러 시나리오와 위험을 정리해 제공하면, 지휘관은 그 정보를 바탕으로 결단합니다. 정보가 많다고 모든 작전이 성공하는 것은 아니지만, 미리 확인할 수 있었던 이유로 실패할 가능성은 줄어듭니다.

광고주와 애드타입의 관계도 비슷합니다. 최종 결정은 광고주가 내립니다. 애드타입은 시장, 소비자, 공간, 이동, 매체, 크리에이티브, 예상 도달과 성과 지표를 분석해 선택지와 위험을 정리합니다. 타겟 도달 효율은 높지만 브랜드의 위상과 맞지 않는 매체, 유동량은 상대적으로 작지만 핵심 고객이 매일 반복해서 보는 매체, 단기 도달보다 카테고리 대표성을 만드는 데 적합한 랜드마크 매체를 서로 다른 기준으로 비교해 보여주는 것입니다.

그래서 ‘데이터가 반대했는데 직관이 이겼다’거나 ‘데이터를 믿어서 실패했다’고 둘을 나누지는 않습니다. 문제가 생기는 지점은 데이터를 많이 봤느냐 적게 봤느냐보다, 무엇을 데이터로 정의했고 지표 사이의 관계를 어떻게 해석했느냐에 있습니다. 유동인구가 많다는 이유만으로 좋은 매체라고 판단하거나, 광고 인지율이 높다는 이유만으로 구매 성과까지 좋을 것이라고 해석하면 데이터의 정의와 인과관계를 잘못 잡은 것입니다.

개인적으로, 올해로 창업가의 길을 걷기 시작한지 10년 차가 되면서 더 중요하게 느끼는 것도 이 부분입니다. 숫자를 많이 모으는 것보다 무엇이 선행지표이고 무엇이 후행지표인지, 어떤 정성적 요소를 평가 기준에 넣어야 하는지, 각 지표가 캠페인 목표와 어떤 관계를 가지는지를 정확하게 정의하는 일이 먼저입니다.

애드타입이 줄이려는 것은 ‘직관’ 그 자체가 아니라, 충분한 정보 없이 내려지는 직감적 결정이라고 생각합니다. 즉, 최종 판단을 대신하기보다, 실패할 가능성을 낮추고 성공할 확률을 높이는 참모 역할에 가깝다고 생각합니다.

저는 옥외광고가 ‘한 공간의 모두에게 보인다’는 이유만으로 강하다고 생각하지는 않습니다. 그건 옥외광고의 구조적 특징에 가깝습니다. 더 중요한 것은 플랫폼의 유저풀과 추천 알고리즘 안에서만 반복적으로 도달하던 브랜드가, 그 바깥의 사람들에게도 도달할 수 있다는 점입니다.

디지털 광고에서 1천만 노출, 5천만 조회가 나왔다고 해도, 그것이 한국인 1천만 명, 5천만 명에게 도달했다는 뜻은 아닙니다. 각 플랫폼에는 고유한 이용자 풀이 있고, 그 안에서 누가 어떤 콘텐츠와 광고를 볼지를 정하는 최적화 알고리즘이 작동합니다. 뷰티 신제품을 자주 찾아보는 사람, 특정 인플루언서를 팔로우하는 사람, 리뷰와 숏폼을 적극적으로 소비하는 사람은 인스타그램, 유튜브, 커머스에서도 서로 겹칠 가능성이 높습니다. 채널별 노출과 조회는 계속 늘어나는데, 실제로는 비슷한 관심 집단 안에서 같은 사람에게 반복적으로 도달하고 있을 수 있습니다.

한국인을 100명이라고 놓고 보면, 어떤 카테고리의 신제품과 콘텐츠를 적극적으로 찾아보는 얼리어답터는 5명이나 10명일 수 있습니다. 초기 브랜드라면 이 사람들에게 집중하는 전략이 맞을 수 있습니다. 제품이 실제 문제를 해결하는지, 고객이 어떤 메시지와 표현에 반응하는지, 다시 구매할 만큼 만족하는지를 먼저 확인해야 하기 때문입니다. 작은 고객군 안에서 PMF와 LMF를 확인해야 하는 단계라면, 정밀 타겟팅과 퍼포먼스 채널이 훨씬 효율적입니다.

한국인 100명 중 카테고리 얼리어답터는 5~10명

100명

5~10명

나머지 90명 이상은 그 카테고리를 적극적으로 찾아보지 않는 사람입니다.

제품과 메시지가 검증된 뒤 매출 100억원에서 1,000억원 이상으로 성장하거나, 시장점유율 상위권을 놓고 경쟁하는 단계에서는 문제가 달라집니다. 이미 카테고리에 관심이 높은 사람들에게는 여러 차례 도달했지만, 해당 제품을 검색하지 않고 관련 콘텐츠도 적극적으로 소비하지 않는 사람이 훨씬 많이 남아 있습니다. 그런데 플랫폼 리포트의 노출 수만 보면 시장에 충분히 도달한 것처럼 보일 수 있습니다. 실제 시장의 상한에 도달한 것이 아니라, 현재 사용하는 플랫폼과 알고리즘 안에서 닿기 쉬운 사람을 대부분 소진한 것일 수도 있습니다.

그래서 저는 TV, OOH, 신문과 같은 매스미디어를 여전히 중요한 전략 채널로 봅니다. 과거보다 ‘매스’의 범위가 줄어든 것은 사실이지만, 특정 관심 집단의 경계를 넘어 공통의 인지도를 만드는 힘은 남아 있습니다.

연예인 인지도를 보면 이 차이가 잘 드러납니다. 특정 유튜브 채널에서 누적 1억 조회수를 기록했더라도 시청자가 특정 세대와 관심 집단에 집중되면, 한국 전체를 대상으로 한 인지도 조사에서는 예상보다 낮게 나올 수 있습니다. 반대로 지상파 예능 프로그램에 한두 차례 출연한 사람이 여러 연령대에서 더 높은 인지도를 보이는 경우도 있습니다. 해당 인물을 찾아보지 않던 사람까지 같은 프로그램을 통해 접하기 때문입니다.

OOH도 비슷한 역할을 합니다. 출근길 지하철, 버스, 오피스 로비, 주거지 엘리베이터, 대형마트, 주요 상권에서는 평소 해당 카테고리의 콘텐츠를 찾아보지 않는 사람도 브랜드를 만나게 됩니다. 전국의 모두에게 무작위로 노출하는 것이 아니라, 브랜드가 확장해야 할 소비자들이 실제로 생활하고 이동하는 공간을 고른 뒤, 그 안에서는 플랫폼 관심사와 관계없이 도달을 만드는 것입니다.

광고주에게는 매체별 노출 수보다 고유한 사람을 기준으로 현재 도달과 미도달을 보자고 말씀드립니다. 인스타그램, 유튜브, 인플루언서, 커머스, TV, OOH를 각각 분리해서 보는 것이 아니라, 채널 사이에 같은 사람이 얼마나 겹치는지, 아직 광고를 보지 못한 소비자군과 생활권은 어디인지, 한 사람에게 몇 번까지 보여줘야 하는지를 함께 봐야 합니다.

사업의 성장 단계에 따라 답은 달라집니다. PMF와 LMF를 확인하는 초기 단계에서 대규모 TV나 OOH 투자는 과할 수 있습니다. 반대로 제품과 언어가 충분히 검증됐고 다음 시장점유율을 만들어야 하는 브랜드라면, 얼리어답터와 플랫폼 유저풀을 넘어서는 도달이 필요합니다. 제품군 확장이나 해외 진출도 중요한 선택이지만, 그 전에 한국에서 실제로 몇 명의 고유한 사람에게 도달했는지, 어느 소비자군이 아직 비어 있는지부터 확인할 필요가 있습니다.

저희가 제안하는 것은 ‘온라인보다 OOH가 낫다’는 이야기가 아닙니다. 매체가 보고하는 노출 수를 시장의 크기로 받아들이지 말고, 한국에 존재하는 고유한 사람을 기준으로 도달 전략을 다시 설계하는 것이 필요하다는 이야기를 하고 싶은 것입니다.

흔히 발생하는 오류는 우리 브랜드가 지금 시장과 소비자의 머릿속에서 어떤 위치에 있는지에 대한 판단이라고 생각합니다.

브랜드 내부에서는 이미 충분히 알려졌다고 생각하지만, 실제 소비자는 브랜드명을 거의 떠올리지 못할 수 있습니다. 반대로 내부에서는 인지도를 더 높일 필요가 없다고 판단하지만, 소비자가 알고 있는 것은 ‘기업 인지도’이고, 실제 브랜드와 제품에 대한 인지도는 낮아 인지 자산이 구매로 전환이 되지 않는 경우도 있습니다. 내부에서 가장 위협적인 경쟁사로 보는 브랜드와 소비자가 실제로 비교하는 브랜드가 다르기도 하고, 회사가 핵심 강점이라고 생각하는 기술이나 기능이 소비자에게는 구매 이유로 작동하지 않는 경우도 많습니다.

이 차이는 자연스럽게 생긴다고 봅니다. 자기 사업과 제품을 오래 들여다볼수록 경쟁사의 세부 움직임과 제품 기능, 업계 언어에 익숙해집니다. 반면 일반 소비자는 카테고리를 훨씬 단순하게 봅니다. 브랜드를 정확히 구분하지 않거나, 회사가 예상하지 못한 제품을 같은 선택지로 묶기도 합니다. 그래서 브랜드 내부에서 보는 시장의 경쟁 구도와 소비자의 머릿속에 형성된 경쟁 구도가 다를 수 있습니다.

저희는 캠페인 목표를 정하기 전에 브랜드 내부의 가설과 실제 소비자 데이터를 나란히 놓고 봅니다. 브랜드 인지도와 비보조 인지도, 최초상기도, 구매 고려도, 검색량, 리뷰, 소비자가 실제로 함께 비교하는 브랜드, 제품을 찾게 되는 사용 상황과 구매 채널을 확인합니다.

예를 들어 인지도가 낮다면 더 많은 사람에게 브랜드명과 대표 제품을 알려야 합니다. 브랜드는 알려져 있지만 구매 순간에 떠오르지 않는다면 구매 직전의 상기도를 높이는 것이 우선입니다. 제품 효능은 이해하고 있지만 신뢰나 대표성이 약하다면 기능 설명을 더하기보다 판매 성과, 고객 선택, 리뷰와 같은 근거를 통해 브랜드의 위상을 만드는 편이 더 중요할 수 있습니다. 특정 사용 상황과 연결되지 않은 제품이라면 제품 설명보다 소비자가 그 필요를 느끼는 장면부터 만들어야 할 수도 있습니다.

이렇게 현재 위치를 확인한 뒤, 이번 캠페인이 실제로 바꿔야 할 질문을 하나로 좁힙니다. 더 많은 사람이 알아야 하는지, 구매할 때 더 먼저 떠올라야 하는지, 새로운 사용 상황을 만들어야 하는지, 카테고리 대표 브랜드처럼 보여야 하는지를 정하고, 그 질문에 맞춰 KPI와 타겟, 메시지, 공간과 매체를 설계합니다.

(저희가 하는 일이 광고주나 AE 분들의 생각을 바로 잡는 일이라기보다는, 브랜드 내부의 시선만으로 정의된 성장 과제를 시장과 소비자 관점에서 다시 확인하는 과정을 하실 수 있도록 도와드린다고 일이라고 생각합니다.)

산업군에 따라 광고의 목적과 목표, 허용되는 메시지의 범위, 톤앤매너는 분명히 달라집니다. 뷰티는 효능과 사용감뿐 아니라 트렌드, 자기관리, 브랜드 이미지가 중요하고, 면세는 혜택과 여행 일정, 구매·수령 동선이 함께 작동합니다. 면도기와 같은 생활용품은 기능적 차이와 교체 필요성, 일상적인 사용 장면을 더 직접적으로 다뤄야 합니다. 규제나 판매 채널, 구매 주기, 제품 관여도에 따라서도 표현 방식과 캠페인의 KPI가 달라질 수 있습니다.

그런 차이를 전제로 했을 때, 실제 OOH 전략을 가장 크게 갈라놓는 것은 소비자가 어떤 상황에서 해당 카테고리를 떠올리고, 그 순간 어떤 브랜드와 메시지를 함께 비교하느냐라고 생각합니다.

결국 광고는 사람의 머릿속에서 일어나는 인지와 인식의 경쟁이기 때문입니다.

사람의 기억에 들어갈 수 있는 브랜드와 메시지의 수는 제한적입니다. 어떤 문제나 필요가 생겼을 때 카테고리가 떠오르고, 그 안에서 몇 개의 브랜드만 구매 후보로 불려 나옵니다. 따라서 산업군이 같더라도 제품이 어떤 상황과 연결되어 있는지, 경쟁 브랜드가 어떤 기억을 선점하고 있는지에 따라 전략은 크게 달라질 수 있습니다.

뷰티 제품을 예로 들면 같은 스킨케어 안에서도 운동 후 얼굴의 열감이 신경 쓰이는 순간, 중요한 일정을 앞두고 피부 컨디션을 관리하는 순간, 갑자기 트러블이 올라온 순간, 대형 뷰티 스토어 매대 앞에서 여러 제품을 비교하는 순간은 서로 다른 경쟁 상황입니다. 운동시설 인근에서는 운동 후 피부 상태와 연결되는 메시지가 중요하고, 대형 뷰티 스토어 진입 동선에서는 매장 안에서 브랜드와 제품을 떠올릴 수 있도록 제품명과 구매 근거를 빠르게 기억시키는 편이 중요하다고 봅니다.

면세점도 단순히 여행객에게 보여주는 캠페인으로 설계하기는 어렵습니다. 여행을 계획할 때는 브랜드와 혜택을 비교하고, 공항으로 이동하는 동안에는 시간과 수령 동선을 계산하며, 출국장에 들어간 뒤에는 지금 방문할 매장과 구매할 상품을 결정합니다. 같은 고객이라도 여행 준비, 공항 이동, 출국 직전이라는 단계에 따라 광고의 역할과 메시지가 달라진다고 생각합니다.

면도기 같은 생활용품은 평소 카테고리를 적극적으로 탐색하지 않는다는 특성이 있습니다. 면도날이 무뎌졌다고 느낄 때, 중요한 일정이나 출장을 앞두었을 때, 외출을 준비할 때처럼 필요가 의식되는 순간을 찾아야 합니다. 기능적 우위를 전달하는 동시에, 교체 필요성을 환기하고 일상 속에서 브랜드를 익숙하게 만드는 반복 노출도 중요하다고 봅니다.

그래서 저희는 산업군별 특성과 광고 문법을 먼저 이해하되, 실제 전략은 제품과 CEP, 즉 소비자가 카테고리 구매를 시작하게 되는 상황 단위까지 내려가서 설계합니다. 현재 소비자의 머릿속에 어떤 브랜드와 메시지가 들어가 있는지, 경쟁 브랜드가 선점한 상황은 무엇인지, 광고를 많이 했지만 인지적으로 작동하지 않은 메시지는 무엇인지, 아직 대표 브랜드가 없는 사용 상황은 어디인지 확인합니다.

그 결과에 따라 타겟과 메시지, 시간대, 생활권, 매체와 노출 빈도를 정합니다. 산업군에 맞는 광고 문법을 이해하는 것은 기본이지만, 실제 전략의 차이는 소비자가 카테고리에 진입하는 구체적인 상황에서 더 크게 만들어진다고 생각합니다. 결국 우리 제품이 어떤 순간에 어떤 이유로 떠올라야 하는지를 정하는 것이 OOH 전략의 출발점이라고 봅니다.

경쟁 우위가 크게 줄어든다고 생각하지는 않습니다. 오히려 시장의 이해도와 기준이 높아질수록, 저희가 그동안 데이터와 시스템, 방법론에 투자해 온 가치도 더 잘 드러날 수 있다고 생각합니다. 리포트를 발행하는 이유는 크게 세 가지입니다.

첫 번째는 시장 자체가 더 커져야 하기 때문입니다. 저희와 사업의 모든 영역이 완전히 겹치지 않는 플레이어라면 경쟁자라기보다 시장을 함께 만드는 동업자에 가깝다고 봅니다. 매체사와 대행사, 조사기업, 기술기업이 각자의 경험과 정보를 활발히 나누고 협력해야 광고주가 더 좋은 캠페인을 경험할 수 있습니다.

시장 규모는 공급자가 상품을 많이 만든다고 커지는 것이 아니라, 거래한 고객이 실제로 만족하고 기대 이상의 가치를 느낄 때 커진다고 생각합니다. 광고주가 OOH를 더 정확히 이해하고, 더 좋은 기준으로 캠페인을 발주하며, 집행 이후에는 무엇이 달라졌는지 확인할 수 있어야 다음 투자로 이어집니다. 그런 고객 경험을 만들기 위한 정보 공유와 협력은 기본이라고 봅니다.

두 번째는 방법론을 공개하는 것과 같은 가치를 실제로 구현하는 것은 전혀 다른 일이기 때문입니다. 지금 저희가 가진 시스템과 노하우를 맨땅에서 다시 구축해야 한다고 생각하면, 저희도 다시 시작하기가 고민될 정도로 많은 시간과 시행착오가 들어가 있습니다.

어떤 데이터를 어디서 확보할지, 서로 다른 공간 단위와 시계열을 어떻게 연결할지, 어떤 지표를 선행지표와 후행지표로 볼지, 매체 인벤토리를 어떻게 관리할지, 현장에서 발생하는 예외에 어떻게 대응할지는 리포트 몇 편으로 그대로 옮겨지지 않습니다. 결과로 나온 프레임과 형태는 비슷하게 만들 수 있어도, 그 결론에 도달하기까지의 경험과 판단 기준이 없다면 본질적으로 같은 가치를 제공하기는 어렵다고 생각합니다.

저희가 리포트를 공개하는 동안에도 다음 데이터와 시스템, 새로운 측정 방법론을 계속 만들고 있습니다. 누군가 공개된 내용을 참고해 비슷한 시도를 한다고 해도, 그 자체가 저희에게는 위협이라기보다 시장의 수준이 함께 올라가는 과정에 가깝다고 봅니다.

세 번째는 옥외광고에 대한 시장의 해상도 자체를 높이고 싶기 때문입니다. 제가 가장 많이 받았던 질문 중 하나가 ‘이러이러한 이유로 옥외광고는 효과가 없다고 생각하는데, 어떻게 보시나요?’였습니다. 질문의 형식을 띠고 있지만 이미 답이 정해져 있는 경우가 많았습니다. 충분히 그럴 수 있다고 생각합니다. 저 역시 이전 사업에서는 그로스마케팅과 온라인마케팅을 중심으로 일했고, 옥외광고를 제대로 이해하지 못했습니다.

이 사업을 시작하면서 제대로 이해하지 않은 채 판매할 수는 없다고 생각했습니다. 그래서 옥외광고뿐 아니라 광고학과 커뮤니케이션학, 브랜딩과 브랜드마케팅, 기업 성장, 소비자 행동, 인지과학과 뇌과학까지 1년 이상 집중적으로 공부하고 연구했습니다. 실제 캠페인에 방법론을 적용하고, 지표를 만들고, 결과를 확인하면서 왜 기업들이 OOH에 투자하는지 조금씩 이해하게 됐습니다.

도달과 광고 효과는 같은 개념이 아니고, 브랜드마케팅과 퍼포먼스마케팅은 서로 다른 역할을 합니다. 인지도와 상기도, 구매 고려도, 브랜드 이미지 역시 각기 다른 방식으로 성장에 영향을 줍니다. 이런 이해를 저희 회사 안에만 쌓아두면 시장의 질문과 구매 기준은 달라지지 않습니다.

그래서 가능한 범위에서 방법론과 경험을 아낌없이 공유하려고 합니다. 리포트는 단순한 홍보 콘텐츠라기보다, 광고주와 업계가 OOH를 더 정확한 질문과 기준으로 바라볼 수 있도록 돕는 작업이라고 생각합니다. 공개할 수 있는 지식은 시장의 기준을 높이는 데 사용하고, 실제 경쟁력은 데이터와 시스템, 실행 경험, 그리고 다음 혁신을 통해 계속 만들어가는 것이 저희의 전략입니다.

5년 뒤를 구체적으로 예측하기는 어렵습니다. 지금도 6개월, 1년 사이에 AI와 데이터 기술, 미디어 운영 방식이 빠르게 바뀌고 있기 때문에 저희는 우선 가까운 시기에 실제로 구현할 수 있는 것에 집중하고 있습니다.

다만 방향만 놓고 보면, 광고주가 개별 매체를 하나씩 찾아 구매하기보다 공략할 시장과 타겟, 캠페인 목표와 메시지 방향을 정하면 AI가 적합한 공간과 매체 조합을 설계하고 운영까지 수행하는 방식으로 이동할 가능성이 높다고 생각합니다.

예를 들어 광고주가 ‘서울에 거주하는 25~39세 직장인 여성에게 신제품을 알리고 싶다’, ‘구매 직전 브랜드 상기도를 높이고 싶다’, ‘예산은 3억원이고 4주 동안 집행하고 싶다’는 조건을 정하면, AI가 이를 실제 미디어 플랜으로 변환할 수 있습니다.

타겟의 거주지와 근무지, 출퇴근 경로, 평일과 주말의 방문 장소를 분석하고, 그 위에 실제 매체 인벤토리를 겹쳐 예상 도달과 빈도, 비용, 가시성, 운영 가능 기간을 계산하는 방식입니다. 같은 예산으로 신규 도달을 넓히는 안, 핵심 생활권에서 반복 빈도를 높이는 안, 대형 매체를 통해 브랜드의 대표성과 규모감을 만드는 안처럼 여러 작전을 빠르게 비교할 수도 있을 것 같습니다.

합성 오디언스와 AI 시뮬레이션은 매체 플랜뿐 아니라 메시지를 사전에 검토하는 데도 활용될 수 있다고 봅니다. 서로 다른 타겟과 생활 상황을 가정해 어떤 메시지가 이해되고 기억되는지, 어느 표현에서 오해가 생기는지, 매체의 시야거리와 체류시간에 따라 어떤 정보까지 전달할 수 있는지를 실제 집행 전에 비교하는 방식입니다.

매체 구매와 운영도 상당 부분 자동화될 가능성이 높습니다. 현재 OOH 시장은 매체 재고와 가격, 일정, 심의, 송출 상태가 완전히 전산화되어 있지 않습니다. 저희도 광고주에게는 하나의 시스템처럼 서비스를 제공하고 있지만, 뒤에서는 매체사와 전화, 이메일, 메신저로 재고와 일정, 가격을 확인하고 부킹하는 일이 많습니다.

초기 배달 플랫폼이 앱에서 주문을 받은 뒤 실제로는 음식점에 전화해 접수하던 시기와 비슷하다고 생각합니다. 앞단은 디지털처럼 보이지만, 실제 운영은 여전히 사람과 개별 연락망에 의존하는 구조입니다.

앞으로 매체 인벤토리와 가격, 일정, 소재 규격, 심의와 송출 상태가 표준화되고 SSP와 연결되면 AI가 조건에 맞는 구좌를 실시간으로 확인하고, 견적과 플랜을 만들며, 부킹과 심의, 소재 변환, 송출 확인, 리포팅까지 이어서 처리할 수 있다고 생각합니다. 운영과 집행 업무의 많은 부분은 자동화될 가능성이 높습니다.

그렇다고 사람의 역할이 줄어들기만 하지는 않을 것 같습니다. 오히려 사람이 해야 할 결정은 더 선명해질 수 있다고 봅니다.

어느 시장을 공략할지, 어떤 사람을 고객으로 정의할지, 그 사람이 어떤 문화와 생활 맥락 안에서 어떤 문제와 욕구를 느끼는지, 브랜드가 어떤 언어와 태도로 말해야 하는지를 정하는 일은 여전히 사람의 판단에 남을 가능성이 높습니다. AI는 수많은 데이터와 매체 조합을 빠르게 계산하고 실행할 수 있지만, 어떤 시장을 선택하고 어떤 고객 문제를 해결할 것인지까지 스스로 정해주지는 못한다고 생각합니다.

여러 작전안을 만든 뒤 어떤 방향을 선택할지, 무엇을 포기하고 어디에 집중할지, 어느 정도의 위험을 감수할지도 결국 사업자와 브랜드 리더의 결정이라고 봅니다.

그래서 5년 뒤의 OOH 구매는 사람이 시장과 고객, 전략을 결정하고 AI가 분석과 플래닝, 구매와 운영을 수행하는 구조에 가까워질 것이라고 생각합니다.