Google ‘Brand Lift’가 제안하는 광고 효과 분석 – 함께 읽기 #12

“Measure Every Moment that Matters”

Right person, right message, right time, every time.

Google Brand Lift가 슬로건 처럼 사용하는 이 문장의 함축된 맥락을 덧붙여 우리말로 옮겨보자면,

고객의 광고 접촉에서 구매행동에 이르는 일련의 전 과정에 있어서
항상 알맞은 사람, 올바른 메시지, 적절한 시점에
연관된 / 의미있는 모든 맥락 / 지점을 분석하라

짧은 몇 줄을 풀어보자니 설명이 구구절절 간결하질 못하네요. 어찌보면 지극히 당연한 이야기를 하는 것도 같은 이 말에 담긴 깊은 속내를 파악하려면 생각하고 되짚어봐야 할 것들이 좀 많은데, 우선은 Google이 설명하는 Brand Lift 개념을 설명하는 영상을 먼저 보도록 하시죠.

Google Brand Lift 개념 소개


브랜드를 관리하거나 마케팅 업무를 하는 사람의 입장에서 보면 매우 매혹적인 제안을 던집니다. 광고 노출과 구매 과정 사이에 벌어지는 수 많은 인식의 변화, 브랜드가 인식되고 유의미한 구매 전 행동의 징후들을 포착해서 객관화 된 데이터로 보여주겠다는 데 눈을 반짝이지 않을 마케터는 없겠죠?

Google의 Brand Lift 측정 방법

기본적으로 구글의 brand lift 측정 방법은 아래와 같은 틀에서 이루어지게 됩니다. 고객의 최초 접점부터 전환에 이르는 여러 단계에서, 각 단계 별로 측정 항목과 측정 방법을 제시하고 있는데요 –

How to measure Brand Lift
광고 노출부터 전환까지의 단계 별 캠페인 목표와 측정 항목, 측정 방법

이러한 측정 방법의 유형을 구분하자면 크게 1) 설문 조사와 2) 검색 행동 조사 크게 두 가지로 나뉠수 있습니다.

좀더 자세한 설명을 필요로 하시는 분들은 Think with Google
“나만 알고 싶은 유튜브 성과 측정의 모든 것: 실전편” 포스팅을
참조해주시기 바랍니다.

https://www.thinkwithgoogle.com/intl/ko-kr/marketing-strategies/video/all-about-youtube-measurement-2/

첫번째는 설문 조사에 의한 방법으로,

실험그룹과 통제그룹을 나누어 광고(YouTube True View 캠페인을 예로 들어 설명하고 있습니다)를 접한 실험 그룹과 광고를 접하지 못한 통제그룹에게 약 하루정도의 시간을 두고 하나의 설문을 제시하게 됩니다. 설문은 instream ad 형태로 제시되기 때문에 응답률도 높고 응답에 참여하는 모수를 확보하기도 용이하다고 하네요. 이후 응답 내용을 바탕으로, 두 그룹 간의 브랜드에 대한 인식과 태도를 비교하여 광고의 영향 정도를 판단하는 방식입니다. 물론 두 실험 그룹 간의 다른 속성은 동일하며, 유일한 차이는 광고에 대한 노출 경험의 차이니 만큼, 이들의 인식 차이를 살펴보면 광고가 얼마나 브랜드 인식에 영향을 주었는지 판단할 수 있겠죠?


두번째 방법은 구글 검색 데이터를 비교합니다

대상이 되는 광고를 타겟팅하면서 조건을 설정하게 되면, 두개의 랜덤 그룹을 설정하여 한 쪽은 해당 광고를 보여주고, 다른 그룹은 관계가 없는 광고를 보여줍니다. 이후 두 그룹의 구글 검색 행동을 살펴보게 되는데, 브랜드와 연관된 키워드를 얼마나 자주 검색하는가를 비교하는 방식입니다. ‘브랜드와 연관된 키워드’라는 게 좀 모호한 표현인 것 같긴 합니다만, 이 데이터의 흐름을 보면 광고가 얼마나 브랜드에 대한 관심을 갖게 하는데 기여했다는 걸 알수 있다는 주장인거죠.


Google Brand Lift를 어떻게 봐야 할까?

위에서 제시한 설명이 쉽게 수긍이 가신다면, 광고의 노출이 어떻게 한참 시간이 지나서 유의미한 비즈니스 성과인 전환 (conversion)이 이루어지는데 기여하는지 납득하게 되신겁니다. 하지만 이 설명이 도무지 그럴듯한 얘기긴 한데, 브랜드 리프트가 이루어진다는 게 판매나 서비스 이용으로 전환되는지 동의가 안 된다면, 고객의 인식과 행동의 변화를 측정하는 수 많은 시도와 실험의 타당성을 짚어볼 필요가 있습니다.

하지만 한 가지, 이런 접근 방법이 실행 가능한 조치를 즉각 취할수 있도록 분석 결과를 거의 즉시 제공할수 있다는 건, 분명 매력적인 장점이라고 인정해야 할것 같습니다.

분석과 측정은 실행의 방향을 얻기 위한 것이다

모든 분석과 측정은 현상의 원인을 진단하고 문제를 해결하기 위한 실천의 방향을 제시하는 것입니다. 광고 효과 분석에 있어서도 마찬가지인 것이 정교하고 정확한 측정 방법과 조사 분석이 가능하다면 좋겠으나, 캠페인이 진행중인 상황에서 이 광고가 얼마나 유의미한 결과물을 이끌어내는지를 어떻게든 유추해볼수 있다면, 광고 집행을 성공시키기 위해 아주 유력한 무기를 갖게되는 셈입니다.

광고 자극에 의해 소비자의 구매가 얼마나 발생하는가?

하는 질문은 광고라는 것이 생겨난 이래로 끊임없이 던져진 질문입니다. 하지만 사람의 생각을 읽는 다는 것이 오래된 욕망이면서도 결코 실현될 수 없는 갈망인 것처럼, 광고나 마케팅 자극의 효과에 대한 검증은 영원한 수수께기이면서도 어쩌면 결코 달성될 수 없는 숙제인지 모릅니다.

하지만 실행의 전선에 서서 매일매일의 선택의 압박을 받는 실전 마케터로서는, 대략 수긍할만한 타당성을 가진다면, 그 분석의 결과를 의지해서 원하는 성과를 얻기 위해 무엇을 해야 할지를 신속히 결정해서 움직이는 편이 좋을 것 같습니다. 비교 그룹을 설정해서 설문을 시행하고 그룹 간의 유의미한 차이를 분석하거나, 브랜드 연관 키워드의 검색 빈도나 횟수를 비교해봄으로서 행동의 개연성을 읽으려는 시도는, 전통적인 마케팅 조사에서 이미 검증되고 유의미한 통찰을 제공하는 것으로 인정되는 방법론의 구글식 확장 버전인 것 뿐이니까요.

* 유기적 검색 키워드의 분포가 두 노출 그룹에 대한 광고의 행동자극을 설명해줄수 있는 건지는 … 조금 더 찬찬히 살펴봐야 할것 같긴 합니다. 실제 데이터 예시를 보면 판단하기가 쉽지 않을까 싶긴 한데, 아직까지는 ‘그럴수도 있겠다’는 정도입니다.