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CPM과 CPC로 디지털 마케팅 인사이트 창출하기

[몰로코의 마케팅 교양수업, 마/교/수 제2교시] 모바일은 앱 마케터에게 필수적인 광고 디바이스입니다. 성공적인 앱 마케팅을 위해서는 고려해야 할 것들이 많은데, 무엇보다 마케터는 목표에 맞는 과금 방식을 선택 후 캠페인 성과를 최적화하고 광고 비용을 효율적으로 집행해야 하죠. 2021년 1월 현재 CPM(1,000회 노출당 비용)과 CPC(클릭당 비용) 과금 모델이 널리 사용되고 있지만, 과거에 사용한 CPI(설치당 비용)와 CPA(행동당 비용)과 같은 과금 모델 역시 여전히 중요한 마케팅 지표죠. 앞서 말했듯, 마케팅의 목표에 따라 사용하는 과금 모델이 달라진다는 점에서 앱 마케터는 과금 모델을 잘 이해하는 것이 필요하답니다. 이번 글은 모바일 광고 과금 방식 중, CPM과 CPC에 대해 함께 이해하는 내용입니다.

더욱 중요한 CPM

CPM은 Cost Per Mille의 약자로, 캠페인 동안 일어난 노출 1,000회당 지불하는 비용을 뜻한다. 여기서 ‘Mille’은 라틴어로 1,000을 의미한다. 이 모델은 웹 광고, TV,  라디오 등 전통적인  광고 형식에 적용됐고, 오늘날 디지털 기술을 통해 마케터가 더 많은 노출 데이터를 활용할 수 있게 되면서 CPM은 훨씬 더 정확한 성과 지표가 됐다.

CPM 은 모바일 앱 환경에서 필수적인 역할을 하고 있다. CPM 노출 횟수는 광고 유형과 상관없이 1초 동안 최소 1픽셀 이상 표시되면 집계된다. 잘 최적화된 광고 하나가 수천, 수백만 회의 노출에 걸쳐 브랜드 인지도를 높이는 데 쓰일 수도 있는 것이다.

CPM = 광고 캠페인 총비용 / 전체 노출 수 X 1,000

CPM은 광고 캠페인의 총비용을 전체 노출 수로 나눈 결과에 1,000을 곱해 계산한다. 예를 들어, 전체 화면 광고에 노출 당 평균 0.22원(0.0002달러)을 입찰한 광고주는 해당 캠페인에서 약 217원(0.20달러)의 CPM을 지불하게 된다. 프로그래매틱 환경에서는 광고주와 DSP가 실시간으로 광고 인벤토리(광고가 노출되는 지면)과 노출 별로 광고에 접근하는 사용자 정보 등을 분석해서 광고비를 입찰하기 때문에, 계산하는 변수들에 따라 매번 결제 금액이 달라진다.

전통적이고 강력한 과금 방식, CPC

CPC(Cost Per Click)는 가장 일반적인 온라인 광고 과금 모델 중 하나로 ‘클릭당 비용’을 의미한다. 노출된 광고의 클릭 수와 반응을 추적하여 비용을 측정하는 CPC 캠페인은 원래 PC 웹페이지 용으로 설계되었지만 최근 몇 년, 스마트폰과 모바일 앱을 사용하는 사람들이 늘어나면서 모바일에서도 사용되고 있다. 모바일 CPC 광고는 단순한 클릭에서 나아가 동영상, 화면 삽입 광고 또는 플레이어블(playable)과 상호작용까지 고려하는 범위로 확장됐다.

CPC = 집행된 캠페인 지출 / 총 클릭 수

지금도 간혹 클릭 1회당 동일한 비용을 지불하는 전통적인 방법을 활용하는 광고주가 존재하지만, 최근 몇 년 사이에 프로그래매틱 광고 구매가 널리 활용되면서 CPC 과금 모델은 한층 복잡해졌다. 프로그래매틱 환경에서의 광고 구매는 광고주가 RTB(Real Time Bidding 실시간 입찰) 환경에서 최대 입찰가를 선택하고, 광고 인벤토리 구매를 위해 경매에 참여하는 방식으로 이뤄진다. RTB에서 낙찰되는 광고(클릭)의 입찰가는 2번째 최대 입찰가보다 더 높은 가격이 되며, 클릭당 비용은 낙찰되어 실제 집행된 캠페인 지출에서 총 클릭 수를 나누어 계산한다. 최근에는 이런 경매 방식도 가장 높은 입찰가에 낙찰되는 최고 가격 경매(First Price Auction)으로 변경되고 있다.

CPM과 CPC로 어떻게 마케팅 인사이트를 창출할 수 있을까?

CPM과 CPC는 모두 유용한 지표지만 서로 다른 목표를 위해 사용한다. CPM 캠페인은 브랜드 인지도 구축 및 가시성 증대에 효과적이다. 사전에 공개된 적 없는 새 브랜드를 홍보할 경우, CPM은 최대한 많은 화면에 광고를 노출하는 데 초점을 맞춘다. 사용자에게 친숙할 정도의 인지도가 쌓이면 CPM은 액션이나 전환에 초점을 맞춘 캠페인으로 변경되어야 한다.

또한 CPM 캠페인은 타깃을 이해하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 만약 광고가 밀레니얼 세대 부모들이 자주 이용하는 앱에 노출된다면 서비스, 프로모션, 그리고 메시지까지도 그러한 환경에 맞게 설정되어야 한다. 특정 집단이 당신의 앱에 타깃일 경우, CPM 캠페인을 통해 사전에 관심도를 테스트할 수 있다.

한편, 브랜드 마케팅에 적합한 정통적인 CPM과 달리 dCPM(dynamic CPM)은 가장 적합한 사용자를 대상으로 적재적소에 광고를 집행할 수 있는 과금방식이다. dCPM은 모든 노출 별로 광고가 집행되는 지면과 사용자, 광고가 나가는 시점 등을 고려해 광고비를 측정한다. 따라서, dCPM은 브랜드를 알리는 상위 퍼널 마케팅 뿐만 아니라, 액션(하위 퍼널)으로 이어질 가능성이 높은 고가치 사용자를 찾는 데에도 유용하다.

CPC는 전환 및 하위 퍼널(Down-funnel) 이벤트에 집중한다. CPC는 앱에 대해 자세히 알아보거나 앱을 설치할 의향이 있는 사용자 수를 측정하기 때문에 마케터는 이러한 관점에서 성과를 분석할 수 있으며, 수익을 창출해 줄 잠재 고객과 고객 경험에 더욱 집중할 수 있다.

CPM과 CPC 마케팅 캠페인 중에서 선택하기

CPM과 CPC는 지표로서 모두 중요하다. 하지만 마케터는 캠페인 당 하나의 모델만 적용할 수 있기 때문에 각각의 KPI 장단점을 따져보고 캠페인에 적합한 방식을 선택하는 것이 중요하다.

CPM의 특징

저렴한 비용: 일반적으로 CPM 비용이 가장 저렴하다.
브랜드 구축: CPM은 브랜드 인지도를 높이기 위한 캠페인에 적합하다.
전환을 보장할 수 없음: 마케터는 CPM 캠페인을 통해 사용자 전환으로 인한 수익 창출을 기대하기 어렵다는 점을 인지해야 한다. CPM은 사용자들에 도달하고 신규 고객 확보를 위한 첫 번째 단계로 간주하는 것이 좋다.

CPC의 특징

클릭당 지불: 광고주들은 광고와 확인된 상호작용에 대한 비용만 지불한다.
사용자 참여: CPC 캠페인은 사용자들이 마케팅 퍼널을 따라 이동하도록 유도하는 광고에 적합하다.
전환을 위한 다음 단계: 클릭은 전환이 아니다. 마케터는 사용자가 광고를 클릭한 후 온전한 고객이 될 수 있도록 사용자 경험을 세심하게 관리할 필요가 있다.

CPM 및 CPC 캠페인은 유용하지만 마케터들이 사용할 수 있는 유일한 과금 모델은 아니다. 널리 사용되는 지표 중 하나인 설치당 비용(CPI)은 앱 설치와 관련된 광고 지출을 측정하는 데 사용되고, 액션당 비용(CPA)은 광고를 집행한 게임을 플레이하거나 뉴스레터를 구독하는 등 광고 시청 외에 지정된 행동을 추적한다. 여기서 중요한 것은 CPM과 CPC가 상위 퍼널 마케팅 지표로서 가치가 있는 반면, CPI와 CPA는 하위 퍼널 지표로서 더 가치가 있다는 점이다.

모바일 퍼블리셔에게 CPM과 CPC가 갖는 의미

광고를 통해 앱을 수익화 하는 앱 퍼블리셔에게는 본인 앱의 유효 노출 당 비용(effective Cost Per Mille, eCPM)을 파악하기 위해 CPM과 CPC가 필수적이다. eCPM은 CPC와 CTR(클릭율)을 곱한 결과에 다시 1,000을 곱하여 계산한다.

eCPM = (CPC x CTR) x1000

eCPM은 1,000회 노출마다 발생한 광고 수익을 추적하고 필요한 지출액을 계산하는 데 사용되므로 반드시 필요한 지표다.

<다음 회 예고>
마케팅도 결국엔 성과를 내야 하죠. 그렇다면 그 성과는 어떻게 평가할 수 있을까요? 이를 위한 CVR, 즉 CVR 공식을 통한 캠페인 퍼포먼스 성과 평가 팁에 대해 알아봅니다.

Author
안익진

안익진

몰로코의 공동창업자 겸 CEO. 몰로코의 공동창업자 겸 CEO 안익진 대표는 소프트웨어 엔지니어이자 데이터 기반 수익창출(Monetization) 분야에 20년의 경력을 쌓아온 전문가이다. 2013년 몰로코를 설립하기 전 안 대표는 ‘구글(Google)’ 안드로이드 데이터 팀의 기술 책임자로 활동했으며, ‘유튜브(YouTube)’의 머신러닝 기반 비디오 수익성 예측 시스템인 ‘추천 광고‘ 알고리즘을 개발했다. 그는 2004년 서울대학교 컴퓨터공학과를 졸업 후, 2006년 미국 펜실베이니아 대학에서 석사학위를 취득했으며, 2008년 미국 샌디에이고 캘리포니아 대학에서 컴퓨터과학 박사학위를 수료했다.

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