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GRP라는 전통 TVC 매체의 평가 지표를

소개하면서 시작한 연재는 점점 더

CPC라는 신생 온라인 매체의

평가 지표를 향해 가까워지고 있습니다.

 

이전 포스팅에서는

GRPs와 CPRP라는

전통 매체를 평가하긴 위해

매우 중요한 지표를 살펴보았습니다.

 

GRPs = Rating X Frequency

 

CPRP(=Cost Per Rating Points) = 광고비 ÷ GRPs

 

이전 포스팅 보러 가기

 

이제부터 알아볼 지표들은

전통 영상 광고 매체에서 발명되었지만

신생 온라인 매체의 평가 지표와 중첩됩니다.

 

좀 더 실무적으로 설명하면

대형 광고주들에게는 필수적인 지표이지만

전통 영상 광고 매체는

매체의 본질적 특성 혹은 한계 때문에

충분히 정교하게 제공하지 못했고

 

신생 온라인 매체는

매체의 본질적 특성 혹은 한계 때문에

매우 더 정교하게 제공할 수 있는 지표입니다.

 

1. Gross Impression이란?

 

매우 간단히 정의하면 광고를 본

목표 인구통계에 속하는 시청자수입니다.

 

Gross Impression = GRPs X Target Population

 

예를 들어,

XBS라는 방송국의 상상곱하기 라는

프로그램의 시청률이 10%이고

 

UBS라는 방송국의 상상더하기 라는

프로그램의 시청률이 25%이고

 

목표 인구통계에 속하는 인구수가 50만명입니다.

 

A 광고주는 두 프로그램에 광고를 개재했습니다.

 

그렇다면

산술적인 GRPs = 10% + 25%이고

목표 인구통계에 속하는 인구수가 50만명이므로

 

Gross Impression = 175,000명입니다.

 

혹은

상상곱하기의 목표 인구통계에 속하는 시청자수 = 50,000명

상상더하기의 목표 인구통계에 속하는 시청자수 = 125,000명

 

두 목표 인구통계에 속하는 시청자수를 합산하여 175,000명입니다.

 

이 결과치의 공허함은 굳이 지적하지 않아도

쉽게 떠올리실 수 있을 것 같습니다.

 

전국민이 언제나 TV 앞에 앉아 있다는 전제는

인터넷 이전의 시대에도 오차가 존재했지만

LTE와 유튜브의 시대에서는 

오차가 너무 커져서 무의미해졌습니다.

 

신생 온라인 광고 매체에서 Impression 지표는

클릭 한번이면 쉽게 확인할 수 있고

지표 오차도 현격히 줄어들었습니다.

 

물론,

온라인 매체사에서 Impression을 측정하는 방식도

완전한 raw number가 아닌 것 같다는 느낌은 있습니다.

 

하지만 최소한

전통 매체에서 Gross Impression을 추산하는 것보단

매우 훨씬 더 직관적이고 실제에 가까운 지표로 발전했습니다.

 

2. CPM은 cost per 1000 impressions'의 약자입니다.

 

드디어 온라인 매체 담당자에게도

익숙한 지표들이 거론되기 시작했습니다.

 

그런데

CPM의 M이 Million이 아니고 Mille라는 점을 주의하셔야 합니다.

철자는 사소하게 다르지만 단위 차이가 크기 때문입니다.

 

전통 TVCF 매체에서 CPM은 아래와 같이 계산합니다.

 

CPM_계산식.jpg

 

예를 들어,

UBS라는 방송국의 상상더하기 라는

프로그램의 시청률이 25%이고 광고비는 12,350,000원이고

목표 인구통계에 속하는 시청자수는 45만명이라면

 

이 프로그램에 광고를 개재한 광고주의 CPM은 아래와 같습니다.

 

CPM = 12,350,000 ÷ (25% X 4,500,000) X 1,000 = 약 11,000원

 

위와 같은 CPM 계산식이 

개인화 미디어인 인터넷 시대에는 실효성을 상실한 이유는

Gross Imperssion과 거의 동일합니다.

 

신생 온라인 매체에서는 CPM을

매우 직관적으로 계산할 수 있는데

최근에는 거의 사용하지 않는 이유는

 

이제는 인터넷이

완전히 개인화 미디어로 변신했기 때문입니다.

 

Cost Per Click을 계산할 수 있다면

왠만하면 Cost Per Mille을 계산할 이유가 없습니다.

 

그래서 사실은

인터넷의 매체 기술이 투박했던 2000년대 초에는

당시에 흔히 포탈이라고 하는 서비스의 메인 페이지에서

아래 예시 화면의 빨간 테두리 영역과 같은

CPM 배너 광고가 인기를 끌기도 했습니다.

 

포탈사이트_예시.png

 

실무적인 실효성과 무관하게

매체 평가 지표의 역사를 이해하시는 것도

상당히 의미있는 노력입니다.

 

3. Reach=도달율이란 무엇일까요?

 

Reach란 특정 매체를 통해서

목표 인구통계에 속하는 시청자 중에서

최소한 1회 이상 광고를 본 시청자의 비율입니다.

 

그림으로 보시면 좀 더 직관적입니다.

 

도달률_reach_산출방식.png

 

특정 광고가 특정 매체를 통해 Reach한 시청자는

A, B, C, D 시청자들입니다.

 

Reach 2+와 같은 지표가 존재하는 이유는

시청자가 광고를 한번 보고 기억하는 가능성은

일반적으로 매우 낮기 때문입니다.

 

Reach 자체는 매우 직관적인 지표이지만

현실의 비선형성 때문에 문제가 복잡해집니다.

 

아래의 표에서 GRPs와 도달률의 

비선형적인 상관 관계를 확인하실 수 있습니다.

 

도달률_GRPs_비선형성.png

 

이전 포스팅에서 어떤 경우에도

GRPs를 계속 증가시키려면 결국 광고비가

증가해야 한다는 답답한 현실은 이미 충분히 살펴봤습니다.

 

그래서 위의 그래프는 결국

도달율을 증가시키려면 광고비를 대폭 증가시켜야 한다는 의미이고

Reach N+ 지표를 증가시키려면 광고비가 기하 급수로 증가하지만

도달률은 오히려 더 느리게 증가하는 반대 급부도 확인할 수 있습니다.

 

위의 그래프를 분석한 결론은

해당 광고주의 여러 가지 전략과 제약 사항을 고려했을 때

GRPs를 증가시켜서 Reach를 증가시키는 효율성의 변곡점을

200~300 GRPs로 설정하는 것이 최적이라는 점입니다.

 

사실

Reach 1+의 효율성 변곡점은 200 GRPs 부근에 있지만

 

이미 말씀 드렸듯이,

광고를 1회 시청하고 기억할 가능성이 일반적으로 매우 낮아서

Reach 3+는 계속 증가하는 추세를 무시할 수 없기 때문입니다.

 

전통 매제의 평가 지표는 신생 온라인 매체보다 더

통계학에 의존한다고 봐도 과언이 아닐 것 같습니다.

 

물론,

신생 온라인 매체도 예산 규모가 커져서

집행 매체가 다양해 질수록 통계학을 알아야

정확한 의사결정이 가능해 집니다.

 

왜냐하면

Reach와 같은 지표는 매체가 무엇이던

발생하는 현실의 추세이기 때문입니다.

 

그래서

대부분의 기초 지표가 매우 직관적인 

신생 온라인 매체만 이해하시면

오히려 대규모 광고 예산을 집행할 때

Reach라는 문제에서 길을 잃고 헤매실 수 있습니다.

 

실제로

온라인에서 매우 현명했던 신생 업체들이

기이한 내용과 편성으로 TVCF를

집행하는 경우를 종종 볼 수 있습니다.

 

하지만

TVCF 광고주의 노련한 예산 담당자라면

여러가지 통계 지표를 관찰하여

 

GRPs 최대화를 목표로 운영하거나

Reach 최대화를 목표로 운영하는 등의 

운용 목표를 결정한 후

이 목표를 달성하는 방법을 광고 대행사와 논의합니다.

 

4. 평균 광고 노출 빈도수를 이해해야 합니다.

 

이번 포스팅에서 마지막으로 알아볼

Average Frequency는 TVCF 평가 지표의 핵심인 

GRPs의 또 다른 관점입니다.

 

평균_광고_노출_빈도수.png

 

계속 이어지는 예제 TVCF에서

Average Frequency는 Reach 1+가 4명이었고

그 4명 중 1명이 2회 노출되었기 때문에 1.25입니다.

 

우리가 Average Frequency를 알아야 하는 이유는

GRPs가 이론적으로 Reach X Average Frequency와

동일한 개념이기 때문입니다.

 

다만,

현실에서는 Reach와 Average Frequency를

정확히 측정할 방법이 마땅치 않기 때문에

실제로 활용하기는 쉽지 않습니다.

 

오히려 아래와 같은 이론적인 계산식은 

GRPs = Reach X Average Frequency

 

동일한 GRPs에서 

Reach와 Frequency를 모두 증가시킬

방법은 없다는 해석이 더 중요합니다.

 

다시 말해,

어떤 TVCF를 전 국민이 외울 정도로 개재하려면

광고비를 상당히 많이 지출하는 수 밖에 없다는

수학적 증명에 가깝습니다.

 

그런데

전통 TVCF 매체에서는 Frequency를

광고주의 의지대로 통제할 방법이 마땅치 않지만

 

신생 온라인 매체는 

Remarketing 기술을 이용하여 Frequency만 극대화할 수도 있고

Remarketing 기술을 반대로 이용하여 Reach만

극대화할 수도 있다는 차이점은 고려해볼만 합니다.

 

그러나,

신생 온라인 매체에서도 어디까지 이론적인 관점일 뿐입니다.

 

Remarketing 기술을 반대로 이용하여

New Visitor의 Reach만 극대화하려 해도

3rd party Analytics 도구로 도달한 잠재 고객을 조사해 보면

해당 광고 캠페인에서 New Visitor가 100%인 경우는

저희는 아직까지 한번도 경험한 적이 없습니다.

 

매체사가 제공하는 Remarketing 기술의 한계인지

아니면 우연히 동일 잠재 고객이 중복 노출된 것인지

구분하기도 어려운 이유는

 

이제 한명의 잠재 고객이 최소한 스마트폰과 데스크탑을

한 대씩 사용하는 경우가 매우 많아졌기 때문입니다.

 

이러한 복잡성에 더해서

최근에는 크로스 디바이스 추적 기술까지 출현하여

오히려 역설적으로 비실명 상태에서

A와 B가 동일 인물인지 명확히 구분하기가 더 어려워졌습니다.

 

이번 포스팅에서는 다소 복잡한 개념을 다루었습니다.

 

특히,

전통 매체와 온라인 매체에서 동일하게 사용하는

평가 지표까지 간략히 다루었습니다.

 

머리가 아프므로

이제 잠시 한 숨 돌릴 때가 되었습니다.

 

다음 포스팅에서는

전통 매체의 평가 지표를 도출하기 위한

데이터 수집 과정을 자세히 다루겠습니다.

 

최신의 온라인 Analytics 도구를 정확히 이해하려면

Hit와 Session 개념부터 살펴봐야 합니다.

 

동일한 원리로 전통 매체의 평가 지표를

정확히 분석하기 위해서는

관련된 Raw Data를 어떻게 수집하는지를

반드시 이해하셔야 합니다.

 

전통 매체의 Raw Data 수집 방법을 알아보기 전에

Hit와 Session이 신생 온라인 매체의

Anaytics 도구와 어떤 관계가 있는지

쉽게 떠올리실 수 없다면

아래의 포스팅을 확인하세요.

 

http://singleview.co.kr/blog/448

 

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