국내 최초, 버스 광고 노출량 시뮬레이션

같은 예산도 노선에 따라 2~3배 달라집니다

"이 버스 광고, 하루에 몇 명이 볼까요?"

광고주가 묻고, 매체사가 답하지 못하는 장면. 버스 광고 미팅에서 몇 년째 반복되는 풍경입니다.

그럴 수밖에 없었습니다. 순환형 노선은 같은 1대가 타겟 지역을 하루 10회 이상 지나갑니다. 장거리 노선은 3~4회에 그칩니다. 같은 가격, 같은 1대인데 노출량이 3배 차이 납니다.

이 숫자를 계산해본 사람이, 지금까지 없었습니다.

---

버스 광고를 집행해본 적이 있다면, 공감할 겁니다

"강남역 지나는 노선이면 괜찮겠지."

"유동인구 많은 곳 위주로 잡아드릴게요."

버스 광고를 진행할 때 들어본 말들입니다. 어디가 틀린 말도 아닙니다. 다만, 이게 전부였습니다.

서울에는 619개 버스 노선, 8,550대의 차량이 매일 도시를 누빕니다. 그런데 이 매체를 기획할 때 실제로 활용할 수 있는 데이터는 사실상 없었습니다. 광고주도, 에이전시도, 매체사도 같은 벽 앞에 서 있었습니다.

첫째. 내 타겟 지역을 지나는 노선이 뭔지 확인하려면 노선도를 하나씩 뒤져야 했습니다. 619개를 다 볼 수는 없으니 결국 "강남역, 홍대, 유동인구 많은 곳" 같은 익숙한 답에서 멈췄습니다.

둘째. 버스 1대가 하루에 몇 번 운행하는지 아는 사람이 드물었습니다. "왕복 1회 정도 하겠지" 막연히 알고 있었지만, 실제로는 노선에 따라 하루 2~5회 이상 왕복합니다. 순환형 노선은 같은 1대가 하루 10회 이상, 장거리 노선은 3~4회. 같은 가격, 같은 1대인데 노출량이 노선마다 2~3배 차이 납니다. 이 숫자를 근거로 제안서를 쓸 수 없었습니다.

셋째. 비교 기준이 없었습니다. A노선 10대와 B노선 5대 중 어느 쪽이 더 나은지, 예산을 절반으로 줄이면 노출이 얼마나 감소하는지. 아무도 계산해본 적이 없었습니다. "이 노선이 괜찮아 보이니까 넣자"에서 결정이 끝났습니다.

넷째. 집행 후에도 마찬가지였습니다. 제안서에 쓸 성과 지표가 "버스가 실제로 운행했다는 사진 몇 장"밖에 남지 않았습니다. 광고주가 "그래서 몇 명이 봤냐"고 물으면 답할 수 있는 사람이 없었습니다.

버스 광고 미팅에서 몇 년째 반복되는 풍경. 이 벽을 넘기 위해, 애드타입은 데이터와 시뮬레이션으로 이 문제를 풀었습니다.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

국내 최초, 버스 광고를 데이터로 설계합니다

애드타입의 버스 광고 시뮬레이션 시스템은 서울시 619개 노선, 8,550대 버스의 종일 운행(04시~익일 01시)을 5분 단위, 하루 267개 타임슬롯으로 시뮬레이팅하여, 특정 지역에 광고를 집행했을 때의 일일 노출량과 비용 효율을 사전에 계산하는 미디어플래닝 도구입니다.

이 시스템은 세 가지 데이터를 결합해 만들어졌습니다.

첫째, 버스 노선·운행 데이터. 서울시 공공데이터를 기반으로 619개 노선의 경로, 인가대수, 배차간격, 첫차·막차 정보를 포함합니다. 평일·금요일·토요일·일요일 운행 조건을 각각 구분해 보유합니다.

둘째, 실시간 정류장 출도착 데이터 × ADroute. 자체 경로 라우팅 엔진과 결합하여, 8,550대 버스의 5분 단위 위치를 맵 위에 구현합니다. 운행 종료 시각까지 5분 단위로 끊어, 하루 동안 버스 한 대가 어디에 있는지가 연속된 좌표로 재구성됩니다.

셋째, 250m 격자별 체류인구 데이터. 버스가 위치한 지점의 해당 시간대 체류인구를 성별·5세 단위 연령대별로 산출한 자체 통계 데이터입니다.

이 세 가지가 합쳐지면, "광고가 붙은 버스가 오늘 하루 도시를 돌아다니면서, 어디에서 몇 명에게 노출되는가"를 5분 단위로 추적할 수 있게 됩니다.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

핵심 기능은 세 가지입니다

[영역 기반 노선 탐색 × 실시간 비용 계산]

지도 위에 원하는 지역을 그리면, 619개 노선 중 해당 영역을 통과하는 노선이 즉시 필터링됩니다. 노선별로 광고 대수를 입력하는 순간, 그 버스가 하루에 몇 회 왕복하는지, 총 비용은 얼마인지가 실시간으로 표시됩니다. 탐색부터 견적까지 한 화면에서 끝납니다.

[일일 노출량 시뮬레이션]

광고가 붙은 버스가 하루 동안 도시를 돌아다니면서 몇 명에게 노출되는지를 성별·5세 단위 연령대별로 사전 계산합니다. 평일·금요일·토요일·일요일 요일별 운행 조건이 각각 반영되기 때문에, 평일 출퇴근 타겟과 주말 상권 타겟을 분리해서 설계할 수 있습니다.

집행 전에, 숫자로.

[노선·대수 조합별 CPM 비교]

A노선 10대와 B노선 5대, 어느 쪽이 더 효율적인가. 지금까지 이 질문에 답할 수 있는 사람이 없었습니다. 총 비용과 일일 노출량을 기반으로 노선·대수 조합별 CPM을 산출합니다. 같은 예산 안에서 "어떤 노선 조합이 가장 많은 타겟에 닿는가"를 숫자로 비교합니다.

버스 광고를 데이터로 설계하는 방법, 더 자세히 알고 싶다면 - 사전 신청하기

드래프타입 × 애드타입 첫 번째 기술 공유회 BEYOND 에서 직접 공유합니다.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

버스 광고 기획이 이렇게 달라집니다

Before

매체사에 전화해 "이 지역 지나는 노선 뭐 있어요?"라고 묻습니다. 노선 목록 몇 개가 돌아옵니다. 하루 왕복 횟수도, 노출량도, 비교 기준도 없습니다. 결국 "강남역 지나는 노선 위주로" 막연한 감으로 집행합니다. 광고주가 "그래서 몇 명이 봤냐"고 물으면, 남는 건 버스가 운행했다는 사진 몇 장뿐입니다.

After

지도 위에 원하는 영역을 그리면, 그 구간을 지나는 노선이 즉시 필터링됩니다. 노선별 광고 대수를 입력하면 하루 왕복 횟수·총 비용·일일 노출량·CPM이 한 화면에서 계산됩니다. A조합과 B조합을 나란히 놓고 숫자로 비교합니다. 제안서에는 "이 노선은 하루 4.6회 왕복, 일일 노출 X명, CPM Y원"이 들어갑니다.

감이 아니라 숫자로 제안서가 만들어집니다.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

"광고 버스가 오늘 하루 몇 명에게 노출되는가."

"A조합과 B조합, 같은 예산으로 어느 쪽이 더 많은 타겟에 닿는가."

"예산을 줄이면 노출은 얼마나 감소하는가."

기존에는 물어볼 수도 없었던 질문들입니다.

이제는 숫자로 답할 수 있습니다.

버스 광고를 데이터로 설계하고 싶다면, 애드타입에 문의하세요.

솔루션 문의 → https://adtype.work/

애드타입 - No.1 옥외광고 종합 솔루션