모바일 게임 TV광고 효과 측정하기
모바일 게임과 TV 광고
이제 웬만한 모바일 게임은 TV 광고가 당연한 시대가 되었다. 2013년 글로벌 모바일 게임사 슈퍼셀은 국내 시장에 유례없는 몇 백억 원 대의 TV 광고를 투자했고, 그 성공을 지켜본 국내 대형 게임사들에게 TV 광고는 이제 당연히 고려해야 할 선택지가 되었다. 게다가 차승원, 이병헌, 하정우, 황정민 같은 당대 탑 배우들은 덤이다.
미국에서도 슈퍼셀, 킹, 머신존, 유쿨 등의 모바일 게임 업체들이 작게는 몇 십억 원에서 몇 백 원 억대의 TV 광고를 쏟아 붓고 있다. 올초 슈퍼셀의 초당 1억 5천만 원이 넘는 리암 니슨 주연의 슈퍼볼 광고 ‘Angry Neeson 52’가 화제가 되기도 했었다. 이러한 모바일 게임업체들의 TV 광고 러쉬에는 그만큼 이들 업체들에게 이제 TV 광고가 해볼 만한 대상이며, 포화상태에 이른 앱 시장에서 차별화할 수 있는 또 하나의 미디어가 되었다고 할 수 있다.
TV 광고 효과 측정하기
이제까지 TV 광고의 효과를 측정하기 위해 널리 쓰여온 방식으로 총 도달율(GRP: Gross Rating Point)라는 개념이 있다. 도달률은 특정 프로그램을 시청한 텔레비전의 대수 혹은 비율 x 빈도수로 중복을 고려하지 않은 양적인 개념이다. Creative에 따라 다르겠지만 보통 시청자에게 3회 이상 노출이 되어야 TV 광고가 효과가 있다고 한다. 하지만 이는 온라인 광고에서 말하는 노출수(Impression)와 비슷한 개념으로 실제 TV 광고가 우리 앱에 미치는 영향을 측정하는 것과는 거리가 멀다.
희소식은 100% 정확한 것은 아니지만 아니지만 TV 광고로 인한 효과 측정이 가능하다는 것이다. 지난 4월 미국 모바일 트래킹업체 Appsflyer는 앱 마케터들의 TV 광고 효과 측정을 지원한다는 내용을 발표했다.
‘Appsflyer TV는 TV 광고 직후 광고가 방송된 특정 지역의 신규 다운로드를 측정하는 솔루션으로, 포스트 인스톨 분석까지 가능해 TV 광고로 인한 ROI 분석이 가능하다고 한다. 이것은 TV 방송 후 특정 타임 프레임 안에 발생한 다운로드를 TV 광고에 의한 결과로 귀속시키는(Attribute) 방법에 의한 것이다.
Kochava 역시 얼마 전 TV 캠페인을 지원한다는 내용을 발표했는데 자연 다운로드(Organic)에 대한 베이스라인을 예측하고 TV 캠페인에 따른 특정 타임 프레임을 전략적으로 선택함으로써 TV 광고 효과 측정을 할 수 있다는 대략적인 내용을 소개하고 있다.
트래킹 사례: 실제 트래킹 어떻게 하나?
그럼 실제 사례를 통해 TV 광고를 어떻게 트래킹 할 수 있는지 조금 더 자세히 살펴보고자 한다. 2015년 7월 App promotion summit에서 발표된 내용으로 독일의 배달앱 Lieferando의 사례이다.
TV 광고 초기 이 업체는 TV 광고 전후로 다운로드 변화를 측정해 대략적인 ROI를 계산했다고 한다. 그 후 실제 TV 광고가 영향을 미친 정확한 임팩트 시점과 기간을 계산하기 위해 TV 광고 분석 툴인 RapidApe를 사용했다. RapidApe는 TV 광고가 방송된 실제 정확한 방송시간을 트래킹 할 수 있는 데, Lieferando가 사용하는 모바일 트래킹 툴인 Adjust로부터 신규 인스톨에 관한 정보를 받아 TV로 인한 신규 인스톨을 (거의) 정확하게 Attribute 한다는 것이다. 그리고 이 정보를 다시 Adjust로 보내 Adjust는 모든 채널의 정보를 취합해 고객사인 Lieferando의 BI로 보내는 방식이다.
'TV 광고로 인한 다운로드'라는 확률(Probability)을 높이기 위해 앞서 말한 정확한 방송시간, 임팩트 기간, 베이스라인 등에 관한 계산이 이뤄진다. Lieferando의 경우 여기에 자연 다운로드, Wifi vs. 3G, Install vs. Re-install과 같은 구분자를 더 추가해 개연성을 높인 것으로 보인다. 일단 신규 인스톨이라는 것이 확정되면 다음은 그로부터 유입된 유저들의 행동이나 ROI(Post Attibution)이 가능하다.
여기서 TV 광고 분석툴의 역할은 실제 데이터 전달 및 분석 주체에 따라 조금씩 달라질 수 있겠지만, 또 다른 TV 광고 분석툴 wywy 홈페이지에서 그 역할에 대해 자세히 확인할 수 있었다.
이에 따르면 모바일 앱의 TV 효과 측정은 TV와 관련된 전반적인 트래픽(D/L)을 보고 거기서 TV 광고와 상관없는 베이스라인을 빼는 방식으로 이뤄지는 데, 정확한 분석을 위해 정확한 방송시간, 정확한 어트리뷰션, 채널 커버리지가 중요하다고 한다.
Source: wywy TV analytics
wywy의 경우 방송 스케줄이 아닌 실제 방송이 된 시간을 정확히 알아낼 수 있는 실시간 TV 광고 디텍션 및 분석 알고리즘 기술을 가지고 있으며, 이를 데이터를 구글 애널리틱스나 Appsflyer 같은 분석툴로 보내 광고주가 원하는 분석이 가능하도록 한다는 것이다.
TV 광고나 오프라인 광고는 성과 측정이 어렵고 브랜드를 목적으로 전체 매출, 가입자수 등 간접 지표로 효과를 측정(?)할 수 있다고 생각했는데 이 부분은 앞으로 트래킹툴의 역할이 기대되는 부분이다. 트래킹툴을 적절히 이용한다면 실제 앱 마케터들이 중요시하는 다운로드, 리텐션, LTV와 같은 KPI 분석이 가능하며, TV 프로그램 별 효과 측정 및 최적화도 어느 정도 가능할 것으로 보인다.
또한, TV 광고 인벤토리 역시 타깃팅 정보와 함께 디지털하게 사고 파는 시대가 된다면 TV 광고 역시 트래킹이 당연한 시대가 될 지도 모르겠다.
