최근 네이버에서 다양한 변화를 목격하며 머릿속에 떠오른 생각들을 정리해봅니다.

디지털 광고는 이제 단순한 노출의 개념을 넘어, 각 매체가 가진 알고리즘을 이해하고 이를 활용하는 것이 핵심이 되었다. 모든 플랫폼에는 각자의 로직이 존재하며, 우리는 단순히 광고를 집행하는 사람이 아니라, 이 로직을 해석하고 최적의 결과를 도출하는 테크니션이 되어야 한다.

바이럴 마케팅이 주력인 제 입장에서 중요한 부분으로 생각하는 것이 단순한 검색 노출이나 보여주기식이 아니라, 알고리즘과 사용자 반응을 기반으로 전략적으로 설계되어야 한다. 1회성 클라이언트를 만드는 것은 누구나 할 수 있지만, 평생 함께하는 클라이언트를 만드는 것은 단순한 운이 아니라 전략, 실행력, 그리고 신뢰를 쌓아가는 실력의 차이에서 비롯된다. 클라이언트의 성향을 떠나서 마케팅으로 돈을 썼다면 그에 상응하는 효과, 더 간단하게는 금전적 이윤이 따라와야 한다.

최근 종합광고회사들이 디지털 광고 인력을 영입하고 새로운 팀을 구축하는 것을 보면 광고 시장의 중심이 TV에서 디지털로 빠르게 이동하고 있음을 알 수 있다. 과거처럼 광고 면을 구매하고 노출량을 설정하면 끝나는 것이 아니라, 이제는 매체 내 오디언스를 정밀하게 타겟팅하고 그 순간 브랜드 메시지를 노출하는 방식으로 변화하고 있다. 데이터를 기반으로 한 광고 전략이 기본이 되었고, 마케터는 매체가 가진 구조와 알고리즘을 깊이 이해할수록 더 효과적인 결과를 만들어낼 수 있다.

디지털 광고에서 매체는 광고 면의 위치와 크기, 기간, 우선순위로 정의된다. 여기에 소재는 크리에이티브 테마와 타입, 랜딩페이지로 결정되며, 데이터는 타겟 오디언스와 실시간 매체 데이터를 활용한다. 이 세 가지 요소를 단순히 조합하는 것이 아니라, 매체의 알고리즘에 맞춰 재구성하는 것이 성과를 내는 핵심이다. 이를 위해 우리는 각 매체가 어떻게 광고를 노출하는지, 어떤 로직으로 타겟팅을 최적화하는지 파악해야 한다.

디지털 광고는 단순히 광고를 송출하는 것이 아니라, 매체의 알고리즘을 분석하고 이를 활용하는 과정이다. 예를 들어, 일부 매체는 지역, 시간, 나이, 취미, 결혼 여부, 특정 상품 구매 여부 등 다양한 요인으로 타겟팅이 가능하며, 특정 오디언스가 광고를 봤는지에 대한 측정도 가능하다. 이러한 데이터와 알고리즘을 이해해야 광고 성과를 높일 수 있다. 특히, 랜딩페이지는 고객의 최종 행동을 결정짓는 요소임에도 불구하고 상대적으로 덜 중요하게 여겨지는 경우가 많다. 하지만, 랜딩페이지가 매체의 알고리즘과 유기적으로 연결될 때 전환율이 극대화된다.

성과 측정 또한 더 이상 선택이 아니라 필수다. 기존 ATL 매체(TV, 신문, 잡지, 라디오)는 성과 측정이 어렵고, 시청률이나 구독률 같은 지표가 매출에 미치는 영향을 명확하게 분석하기 어려웠다. 하지만 디지털 광고에서는 광고 노출, 클릭율, 전환율 등 데이터를 기반으로 성과를 측정할 수 있다. 이는 마케터에게 유리한 점이자 동시에 부담이 되는 부분이다. 데이터를 해석할 수 있는 능력이 없다면 광고의 효과를 예측할 수 없고, 반대로 데이터를 정확히 이해하면 광고의 효율성을 극대화할 수 있다.

디지털 광고에서는 A/B 테스트가 필수적이다. 같은 테마라도 다른 소재와 타겟팅으로 접근하면 성과가 크게 달라질 수 있다. A/B 테스트를 통해 어떤 광고가 더 높은 전환율을 보이는지 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 광고 전략을 최적화하는 과정이 필요하다. 광고는 단순히 예산을 투입하는 것이 아니라, 최적의 성과를 도출하는 논리를 구축하는 과정이다. 리스크를 최소화하면서도 최대한 예측 가능한 광고 효과를 기대할 수 있도록 해야 한다.

매체 데이터를 해석하는 능력은 기본이다. 광고 상품의 특성과 매체의 운영 방식, 제공되는 데이터 지표를 이해하면 광고의 90%는 파악했다고 볼 수 있다. 하지만 더 중요한 것은 전체 매체 전략을 어떻게 설계할 것인지다. 매체 믹스 전략을 어떻게 가져갈 것인지, 랜딩페이지에서의 최종 목표를 어떻게 설정할 것인지 등 광고 기획 단계에서부터 철저한 로직이 필요하다. 단순히 감에 의존하는 것이 아니라, 데이터를 기반으로 매체 전략을 수립하고 이를 지속적으로 실험하고 검증하는 과정이 반복되어야 한다.

디지털 광고 시장에서 RTB(실시간 입찰), DSP(광고 구매 플랫폼), SSP(광고 판매 플랫폼), DMP(데이터 관리 플랫폼) 등의 용어들이 마케터들을 혼란스럽게 만들기도 한다. 하지만, 본질적으로 이러한 시스템들은 특정 로직에 의해 작동하며, 이를 이해하면 효과적으로 활용할 수 있다. 중요한 것은 광고를 단순히 집행하는 것이 아니라, 매체의 알고리즘을 해석하고 전략적으로 접근하는 테크니션이 되는 것이다.

디지털 마케팅이 기존과 가장 다른 점은 ‘실시간 타겟팅’이 가능하다는 점이다. 이는 곧 ‘숫자로 성과를 측정할 수 있다’는 의미이며, 과거 브랜드 마케팅이 ‘인식의 영역’에 있었다면, 이제는 ‘데이터의 영역’으로 중심이 이동하고 있다는 뜻이다. 단순히 감각에 의존하는 마케터가 아니라, 매체의 로직을 분석하고 데이터를 기반으로 실행하는 테크니션이 되는 것이 쉬이즈마인의 방향이다.

우리는 남들이 해결하지 못한 광고를 해결하는 것을 목표로 한다. 결국, 이 시장에서 살아남는 것은 감이 아니라 로직을 이해하는 테크니션들이다.