광고 효율이 안 오르는 이유, 어트리뷰션을 모르면 어불성설입니다

Soulpapamarketing(소울파파마케팅)의 브랜딩&마케팅 이야기.

---

광고 관리자 페이지를 아무리 훑고, 소재를 아무리 디벨롭하고, 그에 따라 상세페이지를 개선해도 매출이 전혀 개선되지 않는 경우가 있습니다. 데이터를 광고 관리자 페이지에서만 보는 것 자체가 어불성설에 가깝기 때문입니다.

가장 큰 이유는 어트리뷰션입니다.

광고 효율이 안 오를 때 어트리뷰션부터 봐야 하는 이유

메타 광고 관리자는 사실상 최종기여라는 기준을 사용합니다. 마지막 전환 직전에 기여한 소재에만 성과가 쌓입니다. 소비자가 월요일에 A 소재를 보고 들어왔다가 나가고, 목요일에 B 소재를 눌러 샀다면 관리자 페이지에서 그 구매는 B의 성과로 잡힙니다. A에는 잡히지 않습니다.

소재, 예산, 상세페이지를 정할 때 모두 이 숫자를 봅니다. 숫자가 마지막 접점 쪽으로 치우쳐 있으면 판단도 같은 쪽으로 치우칩니다.

처음 누른 소재와 마지막에 누른 소재는 얼마나 다를까요?

여러 자사몰의 GA 빅쿼리 데이터를 직접 열어 봤습니다. 8월 8일부터 10월 말까지 메타 광고를 누르고 들어와서 산 사람 약 2,700명을 구매자별로 추적했습니다.

• 3명 중 1명은 처음 누른 소재와 마지막에 누른 소재가 달랐습니다.
• 두 번 이상 누른 사람만 보면 4명 중 3명이 달랐습니다.
• 소재가 달랐던 사람 중 절반 가까이는 구매하기 7일도 더 전에 처음 눌렀습니다.

세 번째 수치가 특히 중요합니다. 메타의 표준 기여 설정에서 가장 긴 기간은 클릭 후 7일입니다. 표준 설정 안에서 기여 기준을 무엇으로 바꿔도 이런 구매는 처음 누른 소재에 애초에 잡히지 않습니다. 게다가 이 수치는 클릭만 센 것입니다. 광고를 보기만 한 사람은 여기에 포함되지 않습니다.

어트리뷰션을 모르고 소재를 끄면 생기는 일

물론 소재 순위가 통째로 뒤집히지는 않습니다. 첫 클릭 순위와 마지막 클릭 순위를 소재별로 비교해 보면 상위 소재는 대체로 겹칩니다. 잘되는 소재는 대개 첫 클릭도 마지막 클릭도 많습니다.

문제는 첫 클릭은 많은데 마지막 클릭은 적은 소재입니다. 이런 소재는 관리자 페이지에서 실제보다 성과가 낮게 나옵니다. 단순히 성과가 안 잡혔다고 해서 처음 유입을 만들어내는 콘텐츠를 끄면 전체 흐름이 무너집니다. 위닝 소재를 아무리 디벨롭해도, 그 소재에 맞춰 상세페이지를 고쳐도, 들어오는 사람이 줄어든 뒤에는 매출이 따라오기 어렵습니다.

이것이 광고를 쉽게 최적화하고 효율화할 수 없는 본질적인 이유입니다.

함께 읽기매출이 주춤할 때 광고 예산을 끄면 안 되는 이유 — 구매 고려기간 실측구매자 5명 중 1명은 첫 방문 당일에 사지 않습니다. 오래 고민한 고객일수록 재구매율이 높고, 고려기간은 시즌마다 길어집니다. 광고 예산 조정 전에 봐야 할 실측 데이터.

구글 광고는 데이터 기반 기여인데 괜찮지 않을까요?

다른 광고도 마찬가지입니다. 구글 애즈는 대부분의 전환 액션에서 데이터 기반 기여가 기본이고, 마지막 클릭으로 바꿀 수도 있습니다. 첫 번째 클릭, 선형, 시간 가치 하락, 시점 기반 모델은 지원이 종료되었습니다.

중요한 것은 그게 무엇이든, 우리가 보는 광고 관리자 페이지의 결과값으로는 구매까지 이어진 시간의 흐름을 다 알기 어렵다는 점입니다. 어느 소비자가 언제 어떤 소재를 보고 며칠 뒤 무엇을 눌러 샀는지는 결과값 한 줄에 담기지 않습니다. 각 광고 플랫폼이 기본으로 보여 주는 숫자는 자기 광고 안에서 성과를 배분한 결과입니다.

GA4에서 어트리뷰션 확인하는 방법

가장 먼저 볼 수 있는 곳은 GA4입니다. 왼쪽 메뉴에서 광고로 들어가면 주요 이벤트 아래에 두 화면이 있습니다.

1. 주요 이벤트 기여 분석 경로: 초반, 중반, 후반 터치포인트에 기여가 어떻게 나뉘는지와 채널 경로를 보여 줍니다.
2. 주요 이벤트 기여 분석 모델: 마지막 클릭과 데이터 기반 모델을 나란히 비교합니다.

먼저 상단의 주요 이벤트 필터에서 purchase만 남기세요. 기본값에는 page_view나 first_visit 같은 이벤트까지 섞여 있는 경우가 있어서, 그대로 보면 구매 경로가 아닌 숫자를 읽게 됩니다.

위 화면은 한 자사몰의 지난 28일 구매 기준입니다. 구매까지 평균 11.63일이 걸렸고, 터치포인트는 3.06회였습니다. 기여의 81.48%가 후반 터치포인트에 잡힙니다. 다만 터치가 하나뿐인 경로는 전부 후반으로 계산되니 이 숫자를 그대로 믿으면 안 됩니다. 표 상위 세 줄의 1회 경로만 해도 구매의 46.32%입니다. Organic Social을 세 번 거친 경로(구매의 3.82%)는 구매까지 평균 14.15일이 걸립니다. 하루 ROAS로 판단하기에는 너무 긴 경로입니다.

모델 화면에서는 큰 채널일수록 두 기준의 차이가 크지 않습니다. Organic Social은 마지막 클릭 40.65%, 데이터 기반 41.07%입니다. 기여 모델을 바꾼다고 답이 나오지는 않습니다.

채널 이름도 그대로 믿으면 안 됩니다. 이 자사몰의 구매 데이터를 빅쿼리에서 열어 보니, 광고 소재명이 붙은 메타 유입 대부분이 utm_medium에 Instagram_Feed 같은 게재 위치 값으로 들어와 있었습니다. 이런 유입은 utm_source까지 ig나 fb로 들어와 GA 기본 채널 그룹에서 Organic Social로 분류됩니다. 화면만 보면 광고 비중이 실제보다 크게 낮아 보입니다.

빅쿼리에 적재해야 보이는 어트리뷰션 데이터

그렇기 때문에 인하우스 데이터를 GA나 빅쿼리로 적재하고, 더 자세하게 데이터를 파고들 수 있는 구조를 만들어야 합니다. GA 화면에서는 첫 클릭 모델이 2023년 11월에 사라졌습니다. 사람별로 처음 누른 소재와 마지막에 누른 소재를 나란히 보려면 빅쿼리의 이벤트 데이터에서 직접 계산해야 합니다. 반대로 데이터 기반 기여 값은 빅쿼리로 내보내지지 않으니, 두 곳의 수치는 서로 맞지 않을 수 있습니다.

빅쿼리에 쌓아 두면 이런 것을 볼 수 있습니다.

• 사람별로 처음 누른 소재와 마지막에 누른 소재
• 구매까지 며칠이 걸렸고 몇 번 눌렀는지
• 소재별로 상세페이지를 어디까지 봤는지
• 산 사람이 60일, 90일 뒤에 다시 샀는지

이 데이터는 계속해서 파고들어야 합니다. 세팅만 하고 보지 않으면 관리자 페이지가 하나 더 생긴 것과 다르지 않습니다.

GA 데이터도 정답은 아닙니다

기기를 바꾸면 다른 사람으로 잡힙니다. 나갔다가 다른 기기나 브라우저로 돌아오면 크로스 플랫폼, 크로스 브라우저 상태가 되어 신규 사용자로, 오가닉이나 direct 유입으로 잡힙니다. 앞서 본 자사몰들의 구매자 전체로 보면 10명 중 4명은 첫 유입이 direct로 찍혔습니다.

그래서 회원가입도 시키고 접점도 더 만드는 것입니다. 다 희석되고 훼손되기 전에 말입니다.

그리고 그것에 집중하다 보면 결국 브랜딩이라는 본질에 다가가게 됩니다. 기술 이전에 본질에 집중하면 시간이 좀 걸려도, 좀 늦어도 알아서 따라옵니다.

광고 효율을 올리는 데 쉬운 길은 없습니다

이것이 단순 자동화와 무지성 대행으로는 운에 기댄 효율 상승밖에 만들어 내지 못하는 이유이기도 합니다. 아무리 에이전시여도 클라이언트와 파트너로서, 동반자로서 깊이 공감하고 유대를 쌓고 그야말로 ‘한 배’를 타야만 하는 이유이기도 합니다.

그래야만 성장이 가능한 구조가 이 마켓이라는 판이기 때문입니다. 대충, 빠르게, 편하게, 간단하게, 쉽게는 없습니다.

---

자주 묻는 질문

어트리뷰션이 뭔가요?

구매 한 건의 성과를 소비자가 거친 여러 광고와 채널 중 어디에 얼마나 줄지 정하는 기준입니다. 같은 구매도 기준에 따라 성과가 잡히는 소재가 달라집니다.

메타 광고 관리자 ROAS만 보고 소재를 꺼도 되나요?

그 숫자 하나로는 위험합니다. 빅쿼리에서 그 소재의 첫 클릭과 마지막 클릭을 함께 보고, 첫 클릭 비중이 큰 소재인지 먼저 확인하세요. 끈 뒤에는 전체 매출과 신규 유입이 어떻게 움직이는지도 봐야 합니다.

GA4 어트리뷰션은 어디서 확인하나요?

광고 메뉴의 주요 이벤트 아래에서 기여 분석 경로와 기여 분석 모델을 엽니다. 주요 이벤트 필터는 purchase만 남기고 보세요. 메타 광고의 utm_medium 값에 따라 채널 분류가 달라지니 UTM 설정도 함께 점검해야 합니다.

GA4 데이터 기반 기여 값도 빅쿼리에서 볼 수 있나요?

볼 수 없습니다. 빅쿼리에는 원본 이벤트와 유입 정보가 쌓이고, 데이터 기반 기여 값은 내보내지지 않습니다. 대신 이벤트 데이터로 사람별 경로를 직접 계산할 수 있어서 소재 단위 분석은 빅쿼리 쪽이 유리합니다.