안녕하세요 퍼포먼스 1본부 4팀 김주현입니다.오늘은 우리 업체가 프리미엄, 하이엔드 서비스 및 제품을 제공하는 경우, 토스 광고를 안해보셨다면왜 토스광고를 해야하는지, 어떻게 해야하는지 그 전략을 말씀드려보고자 합니다!관심사를 넘어 '결제'로 증명하는 하이엔드 타겟팅의 비밀 타겟팅을 촘촘하게 설정했는데 왜 정작 구매력이 있는 고객은 우리 브랜드를 찾아오지 않는 걸까 고민하고 계셨나요. 메타나 구글 같은 글로벌 플랫폼이 가진 데이터는 분명 방대하지만, 고가의 서비스를 제공하는 하이엔드 브랜드 입장에서는 늘 한 끗 차이의 아쉬움이 남기 마련입니다. 일반적인 관심사 타겟팅만으로는 그 사람이 정말로 그 제품을 살 수 있는 지불 능력이 있는지 확인하기 어렵기 때문입니다. 프리미엄 서비스를 운영하면서 광고 효율이 나지 않아 답답함을 느끼셨을 분들을 위해 금융 데이터를 기반으로 한 새로운 대안을 제안해 보려 합니다. 소비 데이터를 읽는 토스 광고만의 차별점 소비 데이터를 활용한 타겟팅이란 사용자가 실제로 카드를 어디에서 얼마나 결제했는지에 대한 이력을 기반으로 광고 노출 대상을 선정하는 방식을 뜻합니다. 기존 매체들이 사용자의 검색 키워드나 방문 페이지를 통해 관심사를 추측한다면, 이 방식은 실제 돈을 지불한 기록이라는 가장 확실한 증거를 바탕으로 합니다. 결제 기반 타겟팅의 특징은 다음과 같습니다. 실질적인 구매력 확인을 통해 광고의 허수를 제외할 수 있습니다. 금융 서비스 이용자라는 한정된 범위 내에서 집행된다는 희소성이 있습니다. 객단가가 높거나 프리미엄 이미지를 구축해야 하는 시점에 매우 효과적입니다. 토스는 현재 2,600만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있으며, 사용자가 자주 결제한 내역을 토대로 관심 분야를 정교하게 도출해낼 수 있습니다. 예를 들어 백화점 VIP 결제 이력이 있거나 골프장 이용 횟수가 잦은 유저만을 골라낼 수 있다는 사실은 프리미엄 브랜드에게 엄청난 기회입니다. 금융 지표로 걸러내는 진짜 하이엔드 세그먼트 토스 광고에서 활용 가능한 디테일한 세그먼트는 상상 이상으로 다양합니다. 통신사 정보나 기혼 여부 같은 기본적인 인적 사항은 물론이고 투자 성향이나 자녀 유무까지 파악할 수 있는 필터가 존재합니다. 핵심은 단순 자산 수치가 아닌 '지출의 성격'입니다. 건강기능식품에 매달 일정 금액 이상을 지출하거나 고가의 뷰티 브랜드 결제가 반복되는 유저를 타겟팅할 수 있습니다. 특히 소득 수준 상위 그룹을 선별해내는 기능은 타 매체에서는 흉내 내기 어려운 영역입니다. 관심사 타겟팅은 폭넓은 도달 범위를 자랑하지만 실제 구매로 이어지는 확률이 상대적으로 낮을 수 있습니다. 반면 결제 기반 타겟팅은 범위는 좁을지언정 전환 의지가 높은 유저에게 집중할 수 있다는 강력한 강점이 있습니다. 업종별 성공 사례로 보는 최적의 구좌 활용 실제 프리미엄 부동산 분양이나 별장 구독권 같은 초고가 서비스 광고에서 토스 광고는 유의미한 지표를 보여주었습니다. 부동산 분양: 자산 규모가 일정 수준 이상이면서 대출이나 부동산 투자에 관심을 보인 유저를 타겟팅하여 높은 상담 신청률을 기록했습니다. 골프/멤버십: 기존 골프 관련 업종에서 고액 결제를 일으켰던 유저들을 공략했을 때 전환 단가가 현저히 낮아졌습니다. 효율을 극대화하기 위해서는 토스의 '내 자산' 탭이나 '전체' 탭 하단에 위치한 배너 구좌를 적극 활용하는 것이 좋습니다. 사용자가 자신의 소비 내역이나 자산 현황을 확인하는 시점은 돈에 대해 가장 진지하게 생각하는 순간이기 때문에, 이때 전달되는 프리미엄 제안은 거부감이 낮고 수용도가 높습니다. 결론: 관심사를 넘어 고객의 지갑을 읽으세요 프리미엄 브랜드라면 이제는 고객의 관심사를 넘어 실제 지갑이 열리는 지점을 공략해야 합니다. 2,600만 명의 결제 데이터는 단순한 수치를 넘어 고객의 라이프스타일을 가장 정확하게 투영하는 거울과도 같습니다. 우리 브랜드의 제품을 구매할 여력이 충분한 사람들에게만 광고비를 집중함으로써 낭비되는 예산을 줄이고 효율을 높이는 전략이 필요합니다. 고객의 금융 행동 데이터를 전략적으로 결합한다면, 여러분의 하이엔드 마케팅 정밀도는 이전보다 훨씬 높아질 것입니다. 토스광고의 다양한 전략이 궁금하시다면,아래 컨택포인트로 문의 부탁드립니다!전화번호 : 02-6049-4249

광고 성과를 가르는 0.5초의 승부: 카피보다 강력한 '이미지 훅'의 힘 광고주분들 보면 광고 성과를 개선하기 위해 카피 문구를 수정하는 데 상당한 시간을 할애합니다. 매력적인 제안이나 설득력 있는 문장이 매출을 결정짓는 핵심이라고 믿기 때문입니다. 하지만 실제 광고 집행 현장에서는 카피가 아무리 완벽해도 이미지 한 장의 차이로 인해 클릭률이 극명하게 갈리는 현상이 빈번하게 발생합니다. 소비자가 수많은 콘텐츠 사이에서 스크롤을 내리다 멈추는 시간은 채 1초가 되지 않습니다. 그 짧은 순간에 소비자의 시선을 붙잡는 것은 텍스트가 아니라 시각적인 이미지입니다. 시선을 멈추게 하는 이미지 훅의 원리 광고의 효율을 측정하는 대표적인 지표인 CTR(Click Through Rate)은 노출 대비 클릭이 얼마나 일어났는지를 나타내는 비율입니다. 이 지표가 높을수록 타겟 유저가 해당 소재에 높은 관심을 보였다는 것을 의미하며 광고의 매력도를 직접적으로 보여주는 척도가 됩니다. CTR이 높으면 같은 예산으로 더 많은 사람을 랜딩페이지까지 데려올 수 있고, 반대로 낮으면 품질 점수가 떨어지면서 노출당 비용까지 같이 올라가요. 소비자는 화면을 넘기는 찰나의 순간에 본능적으로 이미지를 먼저 인식하고 그 다음에 카피를 읽습니다. 색감의 대비를 강조하거나 제품의 사용 장면을 직관적으로 보여주는 시각적 장치가 결여된 채 텍스트에만 의존하는 방식은 메타 광고 환경에서 큰 힘을 발휘하기 어렵습니다. 이미지가 '갈고리(Hook)' 역할을 수행해야 그 뒤에 정성스럽게 작성한 카피가 읽힐 기회를 얻게 됩니다. 광고 피로도를 극복하는 소재 변주의 기술 동일한 광고 크리에이티브가 특정 타겟에게 지속적으로 반복 노출될 경우 사용자 관심도가 낮아지면서 클릭률 감소로 이어지는 현상을 '광고 피로도'라고 부릅니다. 아무리 뛰어난 소재라도 시간이 지나면 효율이 떨어질 수밖에 없으므로, 이미지 구도를 바꾸거나 모델을 교체하는 등의 변주가 필수적입니다.이때 원칙은 하나예요. 카피는 그대로 두고 이미지만 바꿔보거나, 반대로 이미지는 고정한 채 카피만 바꿔보는 식으로 한 번에 하나씩만 건드리는 거죠. 여러 개를 동시에 바꾸면 뭐가 효과를 냈는지 끝까지 알 수 없거든요. 이러한 실험 과정을 통해 우리 브랜드의 타겟이 실사 이미지에 반응하는지, 아니면 그래픽 요소가 가미된 디자인 소재에 반응하는지를 명확히 파악할 수 있습니다. 성급한 판단을 막는 알고리즘 학습의 이해 이미지를 교체한 직후에 성과가 즉각적으로 나타나지 않는다고 해서 바로 소재를 비활성화하는 것은 위험한 접근입니다. 메타 알고리즘은 광고 세트가 생성된 후 초반 1일에서 3일 정도를 학습 기간으로 사용합니다. 데이터가 충분히 쌓이지 않은 상태에서 성급하게 소재를 수정하면 학습 과정이 초기화되어 성과 최적화 단계로 진입하는 시간이 지연될 수 있습니다. 초기 성과가 다소 불안정하더라도 머신러닝이 최적의 타겟을 찾아가는 과정을 지켜보며 의사결정을 내리는 인내심이 필요합니다. 결국 이미지는 광고의 첫인상이자 대화의 시작점이에요. 클릭률이 정체돼 있다면 카피보다 먼저, 이 이미지가 0.5초 안에 시선을 붙잡을 만큼 강한지 한 번 보세요. 작은 시각적 변화 하나가 생각보다 큰 차이를 만들거든요.

메타 DB업종 광고를 집행하다 보면 누구나 한 번쯤은 마주하게 되는 벽이 있습니다. 광고비 대비 고객 연락처는 매일 꾸준히 들어오는데 정작 전화를 걸어보면 연결이 안 되거나 서비스를 전혀 모른다는 반응이 돌아올 때 마케터의 고민은 깊어집니다. CPL 수치는 작년보다 좋아졌는데 왜 우리 회사의 전체 계약 건수는 줄어들고 있는 것일까요? 단순히 유입량만 늘리는 방식은 결국 비용 낭비로 귀결됩니다. 이제는 숫자의 양이 아닌 계약이라는 질적 결과에 집중해야 할 때입니다. 잠재고객 광고의 질적 하락이 발생하는 이유 이러한 현상이 발생하는 근본적인 이유는 메타 알고리즘의 최적화 방식에 있습니다. 메타의 인공지능은 설정된 목표를 가장 저렴하고 효율적으로 달성할 수 있는 집단을 찾아가는 데 최적화되어 있습니다. 하지만 그 과정에서 시스템은 고객의 구매 진정성보다는 양식 제출이라는 행동 자체에 집중하게 됩니다. 즉 광고를 보고 습관적으로 정보를 입력하거나 내용을 제대로 읽지 않고 클릭하는 유저들에게 광고가 노출되면서 허수 데이터가 급증하는 것입니다. 타겟 확장이 과도하게 일어나는 것도 주요 원인입니다. 메타는 더 많은 성과를 내기 위해 설정한 타겟 너머의 유저에게도 광고를 보여줍니다. 이때 구매 의사가 낮은 유저들이 대거 유입되면서 전체적인 데이터의 질이 하락하게 됩니다. 또한 머신러닝 초기 단계에서 유입된 데이터가 오염될 경우 시스템은 잘못된 방향으로 학습을 이어가게 됩니다. 이것이 바로 DB 숫자는 늘어나는데 질은 떨어지는 결정적인 이유입니다. 광고 효율의 본질을 파악하는 핵심 지표 성공적인 광고 운영을 위해 단순히 유입 단가만 볼 것이 아니라 다음의 지표들을 계단식으로 관리해야 합니다. 유효 DB율: 수집된 전체 정보 중 실제 서비스 대상에 부합하는 고객의 비율을 뜻합니다. 광고의 타겟팅 정확도를 즉각적으로 판단할 수 있으며, 광고 소재 변경 직후 필터링 기능을 검증하는 데 필수적인 지표입니다. 연락 성공률: 확보된 데이터 중 실제로 상담원과 연결된 비율입니다. 이는 고객의 구매 의도와 직결됩니다. 통화 연결이 어려운 데이터가 늘어난다면 즉시 광고 양식 내 질문 항목을 추가하여 유저의 의도를 다시 확인해야 합니다. 계약률: 모든 마케팅 활동의 최종 목적지입니다. CPL이 아무리 낮아도 계약률이 일정 수준 이하로 떨어진다면 그 광고 캠페인은 실패한 것으로 간주하고 전면적인 구조 수정에 들어가야 합니다. 계약률을 극대화하는 실무 최적화 방법론 광고 효율을 높이기 위해서는 가장 먼저 기존 DB 데이터를 분석해야 합니다. 과거에 실제로 계약까지 이어졌던 고객들의 연령대와 성별 특징을 파악하여 타겟을 재설정하는 작업이 선행되어야 합니다. 광고 초기 머신러닝 단계에서는 타겟 옵션을 최소화하는 논타겟 방식으로 운영하며 데이터를 충분히 확보한 후, 진성 고객이 집중된 구간으로 타겟을 좁혀나가는 방식이 효과적입니다. 캠페인 초기화와 중복 제거 만약 허수 데이터가 감당하기 힘들 정도로 늘어났다면 현재 진행 중인 캠페인을 과감히 멈추고 신규 캠페인을 생성하여 머신러닝을 초기화하는 것을 권장합니다. 이때 중복 문의를 방지하기 위해 이미 등록을 완료한 고객 리스트는 타겟에서 제외하는 세팅을 반드시 적용해야 합니다. 유사타겟 및 질문 항목 활용 실제 계약을 완료한 고객들의 데이터를 따로 추출하여 유사타겟을 생성해 보십시오. 메타 광고 시스템에 실제 구매자의 특징을 재학습시킴으로써 광고의 정밀도를 높일 수 있습니다. 또한 광고 양식 내에 구체적인 질문 항목을 추가하면 단순 호기심 유저는 이탈하고 정말 관심 있는 진성 유저만 남게 되어 계약 성공 확률이 비약적으로 상승하게 됩니다. 소재 및 인스턴트 양식 검토 DB단가를 낮추고자 후킹 요소를 강하게 심거나 지나치게 광범위한 대상을 타겟으로 한 소재를 집행한다면, 상대적으로 DB단가는 떨어질 수 있지만 진성률에 있어 문제가 발생하게 됩니다. 많은 대형 브랜드들이 크리에이티브적인 시도를 하기보단 어쩌면 촌스럽거나 트렌드와 잘 맞지 않는 듯한 소재를 장기간 집행하는 경우가 많은 데엔 이유가 있습니다. 우리 주요 고객의 니즈와 실제 계약 성사를 일으키는 핵심 요소를 파악해 간결한 소재를 제작하고, 인스턴트 양식에서는 가능한 대상, 불가 대상 등 허들을 제공하여 허수 비중을 낮출 수 있는 세팅이 진행돼야만 운으로 마케팅을 하지 않을 수 있습니다. 퍼포먼스 마케팅의 진정한 성과는 광고 관리자 화면이 아닌 회사의 최종 수익으로 증명되어야 합니다. 낮은 CPL에 안주하지 말고 고객 유입부터 최종 계약까지의 전체 여정을 데이터로 추적해 보시기 바랍니다. 질 좋은 고객 한 명을 찾는 것이 의미 없는 연락처 백 개를 모으는 것보다 브랜드에게 도움되는 경우가 많습니다. 만약 구체적인 전략 미팅을 원하신다면 AMPM 글로벌 신솔아 마케터를 찾아주세요. 감사합니다.

AI 콘텐츠, 브랜딩을 넘어'광고 성과'까지 잡을 수 있을까? 최근 AI 영상·이미지 콘텐츠가 브랜드 캠페인의 '제작 리소스 절감 + 비주얼 확장' 도구로 주목받고 있어요. 그런데 퍼포먼스 마케터 입장에서는 한 발 더 들어가야 해요. AI 콘텐츠는 이제 광고 플랫폼의 AI 최적화 로직에 '소재'를 공급하는 인프라이기 때문이에요. 1️⃣ AI 콘텐츠 성장의 핵심 축은 '광고 소재' AI 콘텐츠 시장은 향후 몇 년간 4~6배 이상 성장할 것으로 전망되는데, 그중에서도 '광고·마케팅 콘텐츠 생성' 분야가 미디어·엔터테인먼트 전체 시장에서 가장 큰 비중(약 21%)을 차지하고 있어요. 브랜드 필름처럼 보이는 영상보다, 실제로는 광고 소재 대량 생산이 AI 콘텐츠 성장을 이끌고 있다는 의미예요. 2️⃣ 왜 퍼포먼스 마케팅에 중요할까 : '소재 다양성' 요구 메타 Advantage+는 소재 옵션이 많을수록 AI 최적화 성능이 좋아지는 구조예요. Advantage+를 사용한 광고주는 광고비 1달러당 평균 4.52달러의 매출(기존보다 22% 높음)을, 자동 입찰과 병행 시 CPA가 평균 4.6% 감소하는 결과를 보였어요. 메타 역시 "AI 자동화가 강화될수록 마케터의 역할은 질 좋은 소재를 충분히 공급하는 것으로 이동한다"고 강조하고 있죠. 즉, 타겟팅과 예산 배분은 AI가 점점 더 많이 가져가는 대신, 광고 성과의 변수는 '얼마나 다양하고 질 좋은 소재 풀을 갖췄는가'로 이동하고 있다는 의미예요. 네이버 쇼핑검색에서 디바이스별로 소재를 분리하고 광고당 여러 변형을 준비해 비교하는 작업도 비슷한 맥락이에요. 다만 메타 Advantage+처럼 AI가 자동으로 소재를 비교·교체해주는 건 아니고, 광고주·대행사가 직접 여러 버전을 등록해두고 노출 성과를 보면서 운영자가 판단해 교체하는 수동 A/B 테스트 방식이에요. 그래서 더더욱 '미리 다양한 변형 소재를 얼마나 빠르게 준비해두느냐'가 중요한데, 과거에는 변형 소재를 만들려면 매번 촬영·디자인 리소스가 추가로 들어갔지만, AI를 활용하면 같은 메시지를 색감·배경·구도만 바꿔 빠르게 여러 버전으로 만들 수 있어요. 결과적으로 '소재 제작 속도'가 곧 'A/B 테스트 사이클 속도'를 좌우하는 셈이라, AI 콘텐츠 제작 역량을 갖춘 쪽이 같은 예산으로도 더 많은 테스트 사이클을 돌릴 수 있는 구조가 만들어지고 있어요. 3️⃣ 소재 피로도(Ad Fatigue) 해법으로서의 AI 최고-최저 성과 소재 간 차이가 5배 이상 나기도 하고, 동일 소재가 반복 노출되면 사용자가 피로감을 느껴 CTR·CVR이 함께 떨어지는 건 운영해보신 분들이라면 다 겪어봤을 문제예요. 문제는 '얼마나 자주 새 소재로 바꿔주느냐'인데, 매번 풀 재촬영을 하기엔 시간과 비용 부담이 커서 결국 소재 리프레시 주기가 늘어지고, 그 사이 성과는 계속 깎여나가는 악순환이 생기기 쉬워요. 여기서 해법으로 제시되는 것이 핵심 메시지·구도는 유지하되 색상·배경·디자인 스타일만 주기적으로 바꾸는 '마이크로 콘텐츠 전략'인데, 이 작업이야말로 AI가 가장 저비용·고속으로 처리할 수 있는 영역이에요. 카피와 핵심 비주얼은 그대로 두고 배경 톤이나 계절감만 AI로 바꿔주면, 풀 재촬영 없이도 새로운 소재 풀을 빠르게 채울 수 있죠. ✅ 실무 체크리스트 Meta Advantage+ 핵심 메시지 고정 + AI로 배경/색감 다른 소재 5종 이상 → 최적화 풀 확장 네이버 쇼핑검색 디바이스·키워드 등급별로 AI 생성 변형 소재를 미리 확보해두고, 노출 성과 보며 수동으로 교체·테스트 소재 리프레시 CTR·CVR 하락 시 전체 재촬영 대신 AI 마이크로 변형부터 투입 영상 소재 보유 제품 이미지를 AI Image-to-Video로 영상화 📌 단, 일부 광고주는 자동화 소재보다 직접 제작한 소재가 더 좋은 성과를 보인 사례도 있어요. AI 콘텐츠를 많이 넣는 것보다 브랜드 메시지·USP를 정확히 담은 소재인지가 여전히 핵심이에요. 다음 캠페인 기획 시 "이 메시지를 AI로 몇 가지 변형 소재로 만들어 광고 플랫폼 AI 최적화 풀에 충분히 공급할 수 있는가?"를 점검해보세요. 문의 : 김수언 마케터 (sooan0524@ampm.co.kr)