머리속에서 떠오른 물음에 스스로 완전한 답을 내릴 수 없을 때 우리는 그것을 검색합니다. 이제부터 구글, 네이버, 유튜브와 같은 모든 종류의 검색을 사용할 수 없다고 가정해 봅시다. 어디로 휴가를 떠나는 것이 좋을지, 게임에서 막히는 스테이지를 공략할 방법이 무엇인지, 그리고 이유식에 들어간 성분이 정말 안전한 것인지 등을 어떻게 알아내야 할까요?

검색이 없던 시절에는 당장 일상에서 마주하는 다양한 질문들을 어떻게 해결 했었을지를 생각하니 답답해집니다. 그만큼 우리는 검색엔진에 우리의 생각을 표현하는데 주저함이 없고, 검색 결과를 바탕으로 문제를 해결하는 것에 삶의 일부분을 의존하고 있습니다.

키워드는 현상을 반영한다

우리 사회에서는 간혹 뜻밖의 일이 큰 화제가 되기도 합니다. 마마무의 ‘화사’가 <나 혼자 산다>에서 보여줬던 먹방들이 좋은 예입니다. 곱창 먹방은 전국적인 곱창 대란을 불러왔으며, 화사가 먹었던 음식들은 모조리 검색어 상위권을 휩쓸 정도로 큰 이슈가 되었습니다. 해당 아이템들은 그야말로 ‘물이 들어오는’ 상황을 맞이했지요.

그래서 마케터는 느슨할 틈이 없습니다. 수 많은 이슈 속에서 새로운 키워드를 발굴하고, 그 키워드의 성과를 평가하고, 정해진 예산 안에서 적절하게 관리해 나가는 일을 지속합니다. 브랜드와 제품이 소비자에게 연결될 수 있는 터치 포인트를 늘리고 각각의 접점에서 최적의 메시지를 전달해야 하기 때문입니다.

앱이 예외일 수 없다

고객과의 접점을 늘려 나가다 보면 관리하는 키워드 숫자도 상당해집니다. 수만 개는 기본이고 수십 만개의 키워드를 관리하는 경우도 제법 많이 겪게 됩니다. 이렇게 셀 수 없이 많은 키워드 광고가 앱에 조금도 영향을 주지 않는다면 말이 안되는 일이겠지요.

하지만 키워드 광고를 클릭하면 대부분 웹 또는 모바일 웹사이트로 연결 되다 보니, 각 키워드의 방문과 구매 성과는 모두 웹 상에서 측정된 결과입니다. 해당 키워드가 몇 개의 앱 설치로 이어졌는지 그리고 얼마만큼의 인앱 구매를 유도 했는지는 알 수 없는 채 키워드를 운영할 수 밖에 없었습니다.

이런 한계에도 불구하고 몇몇 선도적인 브랜드들은 유저와의 다양한 터치 포인트를 빠짐 없이 측정하길 원했고 결국 방법을 찾아냅니다. 바로 웹투앱 어트리뷰션(Web-to-App Attribution) 입니다. 이를 통해 앱 설치, 앱 실행, 구매전환 등의 인앱 이벤트들 중에서 웹 플랫폼의 영향을 받은 비율이 어느 정도인지 알 수 있게 되었습니다.

분석 결과

웹 광고와 앱 광고를 함께 집행하는 서비스를 대상으로 2018년 상반기 데이터를 분석한 결과 다음과 같은 유의미한 데이터를 확인하게 되었습니다.

- Paid Install의 8.9%, Paid Re-install의 17.2%가 웹으로부터 발생

- Paid Revenue 중 9.5%가 웹으로부터 발생

- 웹투앱 트래픽의 80%는 검색광고

광고를 클릭하고 웹 또는 모바일 웹으로 랜딩된 사용자의 약 8.9%는 앱을 설치합니다. 웹사이트에 ‘앱으로 가기’ 버튼이나 배너를 배치하고 적극적으로 활용하거나, 앱에서 더 높은 할인율을 적용하게 되면 이 수치는 더욱 커질 수 있습니다. 그만큼 추가적인 앱 광고 비용을 절약할 수 있겠지요.

광고를 통한 재설치는 17.2%가 웹으로부터 발생합니다. 이탈한 사용자를 다시 앱으로 유입시키기 위한 리타겟팅이 주로 앱 광고를 지향함에도, 여전히 웹에서의 경험을 통해 다시 앱으로 유입되는 사용자의 비율이 상당히 높은 것을 실제로 확인하게 되었습니다. 웹에서 좋은 경험을 줄 수 있어야 사용자를 앱으로 유도할 수 있다는 것을 유념할 필요가 있습니다.

그리고 광고를 통한 매출액에서도 웹 트래픽은 9.5%의 높은 기여를 하고 있었습니다. 앞서 웹 광고로 앱을 설치한 비율이 8.9% 였는데요, 매출액 역시 유사한 수치를 보이면서 웹을 통해 앱을 설치한 사용자에게는 구매 전환을 기대해도 좋을 것 같습니다.

전체 웹투앱 트래픽의 대부분이 검색광고의 영향을 받았습니다. 앱 생태계가 번성하면서 웹을 과거의 플랫폼으로 인식하는 경향도 있지만, 검색어가 소비자의 욕구를 가장 명징하게 반영한다는 점에서 검색광고의 위력만큼은 대체하기 어렵다는 것을 느끼게 됩니다.

세부적인 데이터도 주목해야

이 외에도 각각의 키워드마다 앱 설치나 인앱 전환에 기여하는 정도가 달랐습니다. 관리하는 키워드의 개수가 많은 이커머스 업종에서 의미 있는 차이를 발견할 수 있었습니다. 또한 연령대마다 주로 반응하는 광고의 유형이 다른 것도 재미있는 데이터였습니다.

웹을 통한 트래픽이 전체 성과에 어느 정도를 차지하는지 파악함으로써 광고 매체 운영의 전략적인 면을 가늠해보고, 키워드 단위의 성과나 고객의 데모그래픽을 세부적으로 들여다 봄으로써 캠페인의 전술적인 면을 최적화 할 수 있을 것입니다.