안녕하세요, 광고퍼포먼스3본부 5팀 임은경입니다!오늘은 토스 배광고의 특징과 광고 상품 종류에 대해 알아보겠습니다.토스의 누적 가입자는 3,000만명을 돌파하였고, MAU 2,480만명입니다. 국민 슈퍼앱으로 불리는 토스가 최근 광고 시장에서도 주목을 받고 있는데요,2022년 처음 광고 시장에 발을 들인 이후, 불과 몇 년 만에 전년대비 134%의 성장을 기록하였고, 다양한 산업군에서 토스 캠페인을 집행하고 있습니다.토스 앱을 사용하는 유저들은 하루 평균 10회 이상 앱을 열고, 월 150분 이상을 사용하는 등 충성도가 높은 편입니다.생활 전반에 자연스럽게 스며들었다는 점에서, 토스 광고는 메시지 노출에 유리한 환경이라고 볼 수 있습니다.성비와 연령대 또한 비교적 균등하게 분포하고 있어, 특정 타겟에 국한되지 않고, 전 세대에게 도달될 수 있다는 장점이 있습니다.토스의 누적 카드 등록 수는 9,700만건, 계좌 등록은 2억 5천만건이라는 방대한 금융 데이터를 보유하고 있습니다.이를 기반으로 고객의 실제 구매 내역, 빈도, 금액까지 확인이 가능합니다.즉, 단순 클릭/노출이 아니라 실제 고객의 소비 패턴에 맞춘 정교한 타겟팅이 가능합니다.결제 데이터를 기반으로 다양한 행동 데이터를 축적하고, 이를 겨냥한 세밀한 타겟팅이 가능하기에 실질적인 구매 전환으로 유도하기 좋습니다.토스 광고는 크게 배너광고와 리워드 광고, 2가지로 구분됩니다.배너광고는 일 평균 1.4억회 노출, 리워드광고는 2,300만번의 클릭 PV를 기록하고 있습니다.전체 DAU 대비 광고 노출 비율이 85%에 달해, 집행 효과 면에서 확실한 강점을 드러내고 있습니다.토스 배너 광고는 방대한 트래픽을 기반으로 한 안정적인 노출이 가장 큰 장점입니다.단순 많은 유저에게 보이는 것이 아닌, 유저의 행동 패턴을 고려한 위치에 지면이 배치되어 있어 자연스러운 노출 효과를 볼 수 있습니다.빠른 인지도 확보를 원하는 전 업종에 적합하며, 특히 각 지면과 연관성이 높은 쇼핑, 금율, 생활서비스 업종에 추천드리고 있습니다.유저가 하루동안 토스 앱 내 각 지면에서 어떤 광고에 노출이 되고, 행동으로 이어지는지를 대략적으로 확인할 수 있는 이미지입니다.아침 : 홈, 송금 지면에서 자연스러운 브랜드 노출 > 상단 퍼널 단계에서 브랜드 인지도 상승점심 : 결제, 해택 지면에서 관련 정보/프로모션 확인 > 유저 관심 및 고려 유도저녁 : 혜택 탭에서 이벤트 참여/앱 내 행동 유도 > 하단 퍼널에서 실제 전환으로 연결이러한 토스 광고의 구조가 의미하는 바는, 유저 여정 전체에서 브랜드 경험 및 전환을 동시에 강화함으로써 풀 퍼널의 효과를 경험할 수 있는 매체라는 뜻입니다.오늘은 토스 배광고의 특징과 광고 상품 종류 에 대하여 정리해보았습니다.추가적으로 궁금한 내용이 있으시다면 퍼포먼스3본부 5팀 임은경에게 문의해주세요!빠르고 자세하게 컨설팅해드리겠습니다. 감사합니다 :)

많은 브랜드가 광고 효율을 판단할 때 ‘매출’만을 지표로 삼습니다. 그러나 진짜 마케터라면 구매 경로의 흐름을 분석해야 합니다.퍼널은 단순히 전환단계를 나눈 구조가 아니라, 고객의 심리와 행동이 교차하는 지도입니다.이 글에서는 퍼널 기반 데이터 분석을 통해 EC 캠페인의 성과를 정교하게 읽는 방법을 설명하고, 실제 운영 전략에 적용할 수 있는 인사이트를 제시합니다.1. 퍼널은 매출의 결과가 아니라 과정의 지도입니다광고 데이터는 ‘얼마를 썼고, 얼마나 팔렸는가’로 요약되기 쉽지만, 그 안에는 다양한 경로가 숨어 있습니다.예를 들어 한 사용자가 SNS 광고를 보고 브랜드를 인지하고, 검색을 통해 비교 후, 마지막으로 리타게팅 배너를 통해 구매했다면 이건 3단계 경로 퍼널입니다.이 경로를 추적하지 않으면, 리타게팅만 전환을 일으킨 것처럼 보이지만, 실제로는 인지도 광고가 없었다면 이 구매는 없었을지도 모릅니다.즉, 퍼널 분석은 단순한 성과 측정이 아니라, 기여도를 재정의하는 과정입니다.2. 구매 퍼널은 ‘탐색–비교–결정–재구매’ 4단계로 나뉩니다EC업종의 경우, 고객 여정은 명확하게 나뉩니다.탐색 단계: SNS, 디스플레이, 인플루언서 콘텐츠 등비교 단계: 검색광고, 네이버 쇼핑, 브랜드 검색결정 단계: 장바구니 리타게팅, 쿠폰 배너, 이메일 리마인드재구매 단계: CRM 타겟팅, 메타 Advantage+ Shopping각 단계마다 광고 메시지와 소재 역할이 달라야 하며, CTR·CPA 등 지표를 단일 기준으로 평가하면 왜곡이 생깁니다.예를 들어 탐색 단계의 CPA는 높게 보이지만, 비교 단계 전환율 상승에 기여했다면 이건 ‘비용이 아니라 투자’입니다.3. 데이터 분석의 핵심은 ‘연결지표’입니다퍼널 기반 광고분석은 각 단계를 단절적으로 보는 대신 연결 관계를 파악하는 것이 핵심입니다.이를 위해 다음과 같은 지표 연결이 필요합니다.CTR → 랜딩체류시간 → 장바구니 진입률장바구니 진입률 → 구매완료율신규고객 전환비율 → 재구매율이런 연결 데이터를 보면, 어떤 단계에서 병목이 생겼는지 명확히 드러납니다.예를 들어 CTR은 높지만 장바구니 진입률이 낮다면, 소재는 좋지만 랜딩 UX가 문제입니다. 반대로 랜딩은 좋지만 구매완료율이 낮다면 결제단계 프로세스 개선이 필요합니다.4. 광고 데이터와 GA4 이벤트를 결합하라GA4는 EC 퍼널 분석의 중심 도구입니다.단순 페이지뷰가 아닌, view_item → add_to_cart → begin_checkout → purchase 이벤트 흐름을 연결하면 각 단계의 전환율을 바로 확인할 수 있습니다.이 데이터를 Google Ads 또는 Meta Ads의 전환 모델에 연동하면 자동 최적화의 정확도가 높아집니다.예를 들어, ‘add_to_cart’ 이벤트를 전환으로 설정하면 탐색 캠페인의 성과를 정량화할 수 있고, ‘purchase’만 추적할 때보다 상위 퍼널의 효율을 정교하게 조정할 수 있습니다.5. 퍼널 기반 보고서는 전략을 바꾼다퍼널 데이터를 기반으로 리포트를 재구성하면 광고 의사결정이 완전히 달라집니다.기존 리포트가 “ROAS 400%, CPA 25,000원”으로 끝났다면, 퍼널 기반 보고서는 다음과 같습니다.탐색 단계 CTR 1.8%, 평균 체류시간 45초비교 단계 장바구니 진입률 32%결정 단계 구매완료율 14%이런 보고서는 단순 성과를 넘어서, ‘어디를 손보면 전체 효율이 올라가는가’를 보여줍니다.실무에서는 이 데이터를 기반으로 예산을 퍼널별로 배분하거나, 캠페인 구조를 ‘단일 세일즈형’에서 ‘퍼널 분리형’으로 전환하게 됩니다.매출은 결과지만, 경로는 전략입니다.퍼널 기반 광고 분석은 단순히 효율을 측정하는 것이 아니라, 고객의 움직임을 이해하고 브랜드의 설득 구조를 설계하는 과정입니다.이제 광고 리포트에서 “매출이 얼마인가”보다 “구매로 가는 길이 어떻게 이어지는가”를 보는 시선이 필요합니다.그것이 진짜 마케터의 보고서이며, 브랜드 성장의 첫걸음입니다.

많은 광고주가 “하루 예산은 그대로인데 왜 리드 품질이 달라질까?”라는 의문을 가집니다.답은 ‘유입경로의 세분화’에 있습니다. 단순히 채널별 비용을 나누는 것이 아니라, 클릭의 맥락과 전환의 깊이를 구분하는 전략이 필요합니다.이 글에서는 DB업종 캠페인에서 리드 품질을 좌우하는 핵심 요인으로서 유입경로 세분화 전략을 분석하고, 실무에서 적용할 수 있는 설정법을 제시합니다.1. 리드 수보다 중요한 건 ‘유입의 맥락’입니다DB 캠페인은 전환이라는 결과를 만드는 과정이 매우 복잡합니다.같은 ‘문의 전환’이라도 어떤 경로에서, 어떤 의도로 들어왔는지에 따라 실제 상담 전환율은 최대 3배 이상 차이가 납니다.예를 들어 ‘검색 광고’로 유입된 리드는 명확한 의도를 가진 반면, ‘디스플레이’나 ‘SNS’ 유입은 탐색 단계의 경우가 많습니다.즉, 리드 수를 늘리는 것보다 중요한 건 “어떤 경로로 들어온 리드인가”를 파악하는 것입니다.2. 세분화의 시작은 ‘광고소스 매핑’부터입니다가장 실무적인 접근은 ‘utm_source’와 ‘utm_medium’을 체계적으로 관리하는 것입니다.대부분 광고계정에서는 자동 태그나 간단한 소스만 설정하지만, DB업종의 경우 ‘소스 + 캠페인 목적 + 랜딩유형’까지 매핑해야 유의미한 비교가 가능합니다.예를 들어 다음과 같은 구성이 실무적으로 유용합니다.utm_source=google / utm_medium=cpc / utm_campaign=lead_formutm_source=meta / utm_medium=social / utm_campaign=demandgenutm_source=naver / utm_medium=sa / utm_campaign=powerlink이렇게 구조화하면 Looker Studio나 GA4에서 리드 품질을 경로별로 시각화할 수 있습니다.3. 랜딩 유형에 따라 리드 품질이 달라집니다같은 광고라도 랜딩 형태가 다르면 리드의 의도와 행동도 달라집니다.예를 들어단일 폼 랜딩: 빠른 문의 중심, 전환율 높지만 허수DB 비중도 큼정보형 랜딩: 콘텐츠형, 진입장벽이 있어 품질 높은 리드 중심리뷰형 랜딩: 사회적 증거를 통해 신뢰 확보, 상담 전환율 높음즉, 랜딩 유형을 기준으로 전환 품질 데이터를 나누면 ‘진짜 효율 구간’을 찾을 수 있습니다.단순히 “구글은 비싸다, 메타는 싸다”로 비교하는 대신, “메타 리드 중 리뷰형 랜딩 유입은 전환율이 3배 높았다”처럼 입체적 인사이트를 확보할 수 있습니다.4. CRM 연동으로 ‘품질 데이터’를 닫아야 합니다유입경로 세분화가 완성되려면 CRM 시스템과의 연결이 필수입니다.광고 데이터만 보면 클릭–리드까지만 보이지만, 실제 영업에서는 리드 → 상담 → 계약으로 이어지는 흐름이 존재합니다.이를 연결하는 방법은 3단계입니다.폼 제출 시 각 UTM값을 숨은 필드로 저장CRM으로 전달 시 자동으로 매칭상담 결과 데이터(유효/무효)를 다시 광고 리포트에 결합이 과정을 통해 단순 전환수 대신 ‘유효 리드당 광고비’를 추적할 수 있습니다.즉, 광고의 ROI를 단순 리드 수가 아니라 리드 품질 기준으로 측정할 수 있게 되는 것입니다.5. 품질 중심 캠페인으로 전환하는 3단계 로드맵마지막으로, 광고비는 그대로 두고 리드 품질을 높이는 실무형 로드맵을 정리하면 다음과 같습니다.경로 구조화: 모든 매체의 UTM 매핑 재정의랜딩 유형별 리드 분석: 페이지 성격에 따른 전환 품질 비교CRM 피드백 루프 구축: 유효 리드 기반 리포트 자동화이 과정을 완성하면 캠페인의 최적화 방향이 ‘리드 수 확보’에서 ‘리드 가치 극대화’로 전환됩니다.결국 DB업종 캠페인은 “더 많은 전환”이 아니라 “더 정확한 전환”을 만드는 게임입니다.유입경로 세분화는 단순한 태깅 작업이 아닙니다.그건 ‘클릭의 맥락’을 이해하고, 광고가 만들어낸 실제 고객 행동을 추적하기 위한 데이터 설계의 핵심입니다.리드 수는 누구나 늘릴 수 있지만, 리드 품질을 높이는 건 데이터 구조를 다루는 마케터만이 할 수 있는 일입니다.당신의 DB 캠페인이 진짜 성과를 만들고 있다면, 그 근거는 바로 유입경로 세분화의 정교함일 것입니다.

안녕하세요, AMPM 글로벌 퍼포먼스 1본부 1팀, 김휘원 대리입니다.오늘은 '광고 효율이 왜 갑자기 떨어졌을까' 라는 고민을 자주 하시는 광고주님들을 위해, 최근 메타와 구글 등 DA 광고에서 가장 중요한 ‘소재'의 역할에 대해 이야기해보려고 합니다.여전히 타겟팅의 역할은 중요하지만, 그보다도 어떤 컨텐츠가 사람들에게 반응을 이끌어낼 수 있는지 고민하는 게 더욱 중요한 시기입니다.즉, 어떤 소재를 통해 소비자들에게 어필하는지가 광고의 성과를 좌우하게 되었습니다.1. 알고리즘의 변화불과 2~3년 전까지만 해도, 타겟 세분화가 성과를 가르는 핵심이었습니다.연령, 관심사, 지역 등을 조합해 ‘정교한 타겟’을 만드는 것이 전략이었죠.하지만 지금은 다릅니다.메타의 Advantage+ 캠페인, 구글의 P-MAX 캠페인 모두 AI 머신러닝을 통해 '타겟을 알아서 찾아준다'는 구조를 기반으로 합니다.이 말은 곧, 마케터의 역할이 타겟 세팅에서 소재 설계로 이동했다는 뜻입니다.같은 캠페인 구조라도 썸네일 하나, 문구 한 줄, 영상 길이 3초가 성과를 가르는 요소가 될 수 있습니다.2. 좋은 소재란 단순 CTR이 아닌 학습 환경을 만들어주는 소재많은 사람들이 클릭률이 높으면 좋은 광고라는 생각을 가지고 있습니다.하지만 머신러닝 기반 매체에서는 클릭보다 중요한 게 전환 학습 신호입니다.뛰어난 소재는 '사용자 중심의 시점'으로 브랜드를 알리고, 전환 이후의 행동 데이터 역시도 꾸준히 쌓을 수 있게 만들어야 합니다.예를 들어, 뷰티 업종이라면 제품 설명보다 사용자의 Before-After / B2B 업종이라면 서비스 소개보다 문제 → 해결 구조의 케이스 영상이 훨씬 효율적입니다.3. 소재 테스트는 양보다 구조여기가 마케터의 역할이 가장 중요해지는 시점인 것 같습니다.소재 테스트는 많이 만드는 게 중요한 게 아니라, 데이터가 쌓이는 구조를 설계하는 게 중요하기 때문입니다.'후킹성 테스트 > 썸네일, 첫 3초 문구, 포맷 비교 (CTR)''메시지 테스트 > 가치 제안·고객 반응·카피 문체 실험 (전환)''포맷 확장 > 효율 소재를 기반으로 릴스, 스토리, 쇼츠 등의 영역으로 확장'이 과정을 반복하면, 결국 브랜드만의 효율 패턴이 만들어집니다.AI가 아무리 발전해도, 그 ‘패턴’을 찾아내 브랜드를 키우는 건 담당 마케터의 역량이 크다고 생각합니다.4. 마무리요즘 광고는 세팅이 부가 되고, 소재가 효율을 결정하는 게임입니다.그렇다면 마케터의 역할은 명확합니다.타겟팅을 포함해 그에 맞는 컨텐츠를 고민하고, 알고리즘의 학습 환경을 만들어주는 것.혹시 우리 브랜드가 어떻게 광고를 이어가야 할지 고민하고 계신다면, 언제든지 아래 번호로 연락 주세요.그럼 오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.Mail. row_98@ampm.co.krTel. 02-6049-4648