디지털 미디어 환경으로의 전환은 TV 광고의 효과에 의구심을 품게 한다. 하지만 업계와 학계에서는 TV 광고에 대한 낙관론을 여전히 견지하고 있다. 이는 TV 광고가 온라인상의 브랜드 키워드 검색을 자극함으로써 잠재적인 매출 증가에 기여할 수 있다는 가정에 기반을 둔다. 디지털 시대의 TV 광고가 온라인 검색에 미치는 영향력을 DnA센터가 실증적으로 규명해 봤다.
브랜드 키워드 검색과 브랜드 구매 간 상관관계
“온라인상에서 이뤄지는 브랜드 키워드 검색이 브랜드 매출 증가에 실질적으로 기여하는가? 그렇다면 TV 광고는 온라인상의 브랜드 키워드 검색을 자극할 수 있을까?” 제일기획 DnA센터는 이러한 질문을 토대로, 브랜드 TV 광고 노출 → 브랜드 키워드 검색 → 브랜드 매출 증가의 인과관계를 소비자 행동 데이터에 기반해 규명해 봤다.
먼저 브랜드 키워드 검색이 실질적인 매출 증가에 영향을 미치는지, 미친다면 어떤 과정을 통해서 영향을 미치는지 살펴봄으로써 브랜드 키워드 검색을시작하게 하는 TV 광고의 역할을 검증해 봤다. 분석은 제일기획 디지털 패널 중 TV나 침대 매트리스 구매 경험이 있는 패널을 대상으로 이뤄졌다. 특정 제품의 구매 필요성이 생긴 경우 디지털 환경에서 대부분의 소비자는 온라인을 통해 제품에 관한 정보를 탐색한다. 그리고 그 대부분은 검색어를 입력하는 것에서 시작되고, 검색어는 보통 ‘제품 카테고리’ 키워드나 ‘브랜드’ 키워드 두 가지로 구분된다.
초기 검색 키워드가 정보 탐색 경로를 결정한다 1)
▲ TV 카테고리 관련 포털 검색 이후 이동 경로1
TV 카테고리 분석 결과 특정 브랜드 키워드를 입력하고 검색을 시작하는 경우와 일반적인 제품 카테고리 이름을 입력하고 검색을 시작하는 경우는 이후 이동 경로에서 확연한 차이를 보였다. 브랜드 키워드로 검색을 시작하는 경우, 브랜드에서 제공하는 정보나 브랜드 관련 WOM(Word of Mouth)으로 이동하는 확률이 상대적으로 높은 반면, 제품 카테고리 키워드를 입력하는 경우 브랜드에 대한 정보 탐색 없이 가격 위주의 정보 탐색으로 이어지는 확률이 높았다.
따라서 가격 경쟁을 피하기 위해서는 무엇보다도 브랜드 키워드 검색으로 제품 정보 탐색을 시작할 수 있도록 해야 할 것이다. 즉, 소비자 인식 선점의 중요성은 디지털 시대에서도 여전히 유효하다고 할 수 있다. 침대 매트리스 카테고리에서도 동일한 현상을 확인할 수 있었다. 브랜드 키워드 검색의 경우 브랜드 제공 정보나 소비자 WOM으로 이동, 브랜드 품질 관련 정보 탐색을 하는 반면 일반 제품 카테고리 검색의 경우 쇼핑몰 및 중소 브랜드 중심의 이동 행태를 볼 수 있었다.
초기 검색 키워드가 구매 브랜드를 결정한다 2)
정보 탐색 초기의 검색어 종류가 이동 경로를 결정함으로써 이후 접촉하는 정보가 달라진다고 하면, 결국 최종 구매하는 브랜드도 달라지지 않을까? TV 카테고리 시장에서 고가의 품질 위주 경쟁을 추구하는 브랜드 A 구매 고객과 그 이외 브랜드 구매 고객이 정보 탐색 기간 동안 사용한 검색어를 살펴본 결과는 다음과 같다.
| 브랜드 A 구입 | 브랜드 A 이외 구입 | ||
| 브랜드 키워드 | 브랜드 A 키워드 | 80.5% | 10.8% |
| 브랜드 A 이외 브랜드 키워드 | 1.7% | 20.2% | |
| 일반 제품 카테고리 키워드 | 17.8% | 69.0% | |
| Total | 100.0% | 100.0% | |
▲ 구입 브랜드별 사용한 검색어 종류
브랜드 A를 구매하는 경우 구매자의 80.5%가 브랜드 A 키워드를 사용했고, 브랜드 A나 기타 브랜드 키워드 사용 없이 단지 ‘TV’, ‘스마트 TV’처럼 제품 카테고리 키워드만을 사용한 경우는 17.8%에 불과했다. 반면 브랜드 A를 구입하지 않은 경우는 구매자의 69.0%가 제품 카테고리 키워드만을 사용해 제품 정보를 탐색했다.
| Brand A 키워드로 검색 | 제품 카테고리 키워드로 검색 | |
| Brand A 구매 확률 | 58.9% | 27.9% |
▲ 침대 매트리스 관련 사용 검색어에 따른 브랜드 구매 확률
이로 인해 앞서 살펴본 것처럼 쇼핑몰 중심의 정보 탐색 패턴을 보이게 되고, 가격 위주의 제품 정보 탐색을 한 결과 브랜드 A 이외 브랜드 구매로 이어지게 된 것이다. 이와 유사한 패턴은 침대 매트리스 카테고리에서도 확인할 수 있었다. 브랜드 A 키워드로 검색한 경험이 있는 경우 브랜드 A 구매 확률은 58.9%에 달했으나, 제품 카테고리만을 키워드로 검색한 경우 브랜드 A 구매율은 27.9%에 그쳤다.
2개 카테고리에 한정된 결과이기는 하나 이제 이런 결론을 내릴 수 있을 것이다.
1. 브랜드 키워드로 검색을 시작하는 경우: 검색의 60%가량은 브랜드 사이트, 커뮤니티·블로그로 곧장 이동함으로써 브랜드나 소비자가 제공하는 제품 정보를 접하게 된다.
2. 제품 카테고리 키워드로 검색을 시작하는 경우: 60%가량은 리테일 사이트로 유입, 제품 및 브랜드에 관한 정보 없이 가격 위주의 정보 탐색 패턴을 이룬다.
3. 이러한 정보 탐색 경향은 시장에서 프리미엄 브랜드 혹은 품질 위주의 경쟁을 하는 경우 특히 판매에 불리하게 작용할 수 있다. 제품 카테고리 키워드 검색을 하는 경우, 카테고리 지식이 낮은 경우가 대부분인데 브랜드나 품질에 대한 정보 접촉 없이 리테일 사이트로 이동하면 가격 위주의 구매 결정으로 바로 이어질 수 있기 때문이다.
이런 결론을 고려한다면 브랜드 키워드 검색은 향후 매출 크기를 예측하는 선행 지표로도 활용할 수 있을 것이다. 그렇다면 디지털 시대에 이와 같은 브랜드 키워드 검색을 어떻게 높일 수 있을까?
브랜드 TV 광고의 브랜드 키워드 검색에 대한 영향력 검증
분석 대상은 2014년 1월 1일부터 12월 31일 사이 집행된 TV 광고비 기준으로 10위권 안에 드는 업종을 대상으로 삼았으며, 스마트폰·자동차 다이렉트 보험·아웃도어 의류 제품 카테고리를 선정했다. 각 제품에 속하는 브랜드에 대해 공중파·케이블·종편 TV 광고비 데이터, 동일 기간 제일기획 디지털 패널의 해당 브랜드 키워드 검색 로그 데이터를 활용했다.
브랜드 TV 광고가 실제 브랜드 키워드 검색을 자극하는가를 검증하기에 앞서, 2014년 TV 광고비와 주요 브랜드 키워드 검색량 패턴을 먼저 살펴보자. 업종 간 다소 차이는 있으나, TV 광고비와 주요 브랜드 키워드 검색량은 상당히 비슷한 패턴으로 움직인다는 사실을 육안으로도 알 수 있다.
▲ 주요 브랜드 TV 광고비와 해당 브랜드 키워드 검색량
그러나 직관에 의존한 이해가 아니라, 통계적으로 검증하기 위해 잠재적으로 브랜드 키워드 검색에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 통제한 이후 그 영향력을 살펴볼 필요가 있다. 따라서 당일 브랜드 키워드 검색량에 대한 당일 브랜드 TV 광고비의 영향력을 보는 다중회귀분석 모델에, ①요일 영향력 ②지속적인 제품 검색 경향성 ③TV 노출과 브랜드 검색 간의 상호작용 3가지 통제 변수를 포함시킴으로써 분석 모델을 구성했다.
▲ 브랜드 키워드 검색에 대한 브랜드 TV 광고 영향력 검증을 위한 다중회귀분석 모델
요일에 따른 검색 패턴과 기존의 브랜드 키워드 검색 패턴을 통제한 당일 브랜드 TV 광고비(ADVt)의 당일 브랜드 키워드 검색에 대한 영향력은 β1 값의 통계적 유의미성을 확인함으로써 실증적으로 검증했다. 또한 이전 시점 해당 브랜드 키워드 검색량을 설명 변수로 포함시킴으로써, 광고의 누적·장기적 효과를 측정하기 위해서 일반적으로 사용되는 Koyck Model을 활용했다. 즉, 광고의 장기적인 효과는 당일 브랜드 TV 광고비, 전일 브랜드 키워드 검색량의 효과인 β1, β2를 통해 아래처럼 구할 수 있다. 따라서 브랜드 TV 광고의 즉각적인 효과뿐만 아니라 누적, 장기적인 효과의 크기까지 함께 확인할 수 있다.
▲ 광고의 장기적 효과 측정을 위한 Koyck Model
이 모델의 유의미성을 검증한 결과는 다음 표와 같다. 스마트폰의 경우 당일 스마트폰 브랜드 키워드 검색량의 46.2%, 아웃도어 의류 33.6%, 자동차 다이렉트 보험 21.9%를 설명하고 있는데, 이는 상당한 설명력을 입증하는 수치이다.
| 스마트폰 | 아웃도어 의류 | 자동차 다이렉트 보험 | |
| 모델 설명력 (Adjusted R2) | 46.2%*** | 33.6%*** | 21.9%*** |
*** 0.001 confidence level
▲ 제품 카테고리별 모델 설명력
이와 같이 설명력이 검증된 모델에 기반한 각 제품 카테고리별 분석 결과는 아래와 같다.
| 스마트폰 | 아웃도어 의류 | 자동차 다이렉트 보험 | |
| 당일 집행 브랜드 광고비 | 0.18 *** | 0.23 *** | 0.26 *** |
| 전일 브랜드 검색 | 0.81 *** | 0.69 *** | 0.45 *** |
| 당일 광고비 * 전일 검색 | -0.01 *** | -0.01 ** | -0.03 *** |
| 일요일 | -2.85 ** | -6.10 | -2.28 *** |
| 월요일 | 2.80 ** | 5.87 * | 0.62 |
| 화요일 | 0.58 | -1.31 | -1.34* |
| 수요일 | 2.89 * | 10.51 ** | 2.14 *** |
| 목요일 | -0.25 | 0.02 | -0.23 |
| 금요일 | -3.65 *** | -4.82 | -1.52 * |
| 토요일 | -6.16 *** | -10.15 *** | -3.15 *** |
*** 0.001 confidence level ** 0.01 confidence level * 0.05 confidence level
▲ 브랜드 키워드 검색에 대한 영향력2
분석 결과, 당일 브랜드 키워드 검색에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 전일 브랜드 키워드 검색량이었다. 즉, 개인적인 필요에 따라 이미 브랜드 키워드를 사용해 브랜드 정보를 탐색한 경우 브랜드 TV 광고와 관계없이 그 다음날 브랜드 키워드를 다시 검색하는 경향은 유의미하게 높은 것으로 나타났다.
요일 또한 브랜드 키워드 검색에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 3개 카테고리 공통적으로 금요일~일요일 사이에는 브랜드 키워드 검색이 낮아짐을 확인할 수 있었다. 반면 제품 카테고리별로 통계적 유의미성에는 차이가 있었으나, 월요일과 수요일에는 검색량이 증가하는 패턴을 보였다. 이러한 기존 브랜드 키워드 검색 패턴과 요일의 영향력을 배제한 상태에서 브랜드 TV 광고의 당일 브랜드 키워드 검색에 대한 영향력을 보면, 3개 제품 카테고리 모두 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
즉, 일 단위 브랜드 TV 광고비 10% 증액은 스마트폰의 경우 1.8%, 아웃도어 의류 2.3%, 자동차 다이렉트 보험 2.6%의 검색 인구 증가를 일으키는 것으로 나타났다. 이러한 즉각적인 효과 외에 앞서 언급한 코익 모델을 활용, 브랜드 TV 광고의 온라인 검색에 대한 장기적 효과를 산출한 결과는 다음과 같다. 장기적으로 광고비 10% 증액 시 스마트폰의 경우 9.3%, 아웃도어 의류 7.4%, 자동차 다이렉트 보험 4.7% 브랜드 키워드 검색 인구를 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다.
| 스마트폰 | 아웃도어 의류 | 자동차 다이렉트 보험 | |
| 즉각적인 증가율 | 1.8% | 2.3% | 2.6% |
| 장기적인 증가율 | 9.3% | 7.4% | 4.7% |
▲ TV 광고비 10% 증가 시 브랜드 키워드 검색 인구 증가율
따라서 제한된 3개 제품 카테고리에서의 검증이기는 하나, 브랜드 TV 광고는 즉각적인 브랜드 키워드 검색에 유의미하게 영향을 미칠 뿐 아니라, 그 효과는 장기적으로 누적돼 브랜드 키워드 검색량을 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다.
맺으며
앞서 검증된 TV 광고 노출 → 브랜드 키워드 검색→ 브랜드 매출 증가의 영향력을 고려할 때 TV 광고에서 제품 카테고리 연상과 동시에 브랜드 키워드가 떠오르도록 소비자 인식상에 각인시키는 것이 무엇보다 중요하며, 이런 목적을 위해서는 광고 제작 방식에 있어서도 변화가 있어야 할 것이다.
또한 온라인 검색에 대한 TV 광고의 즉각적인, 또는 누적된 영향력이 제품 카테고리별로 차이가 난다면 제품 카테고리에 따라서 미디어 플래닝의 변화를 꾀해야 할 것이다.
1) 2015년 12월 기준 약 8000여 명으로 구성됐으며, PC와 모바일상의 검색 및 방문을 포함한 실시간 행동 데이터를 수집하고 동일 패널 대상의 온라인 서베이를 실시함으로써, 인식 데이터와 행동 데이터의 싱글 소스(Single Source)화를 통한 소비자 인사이트 탐색과 마케팅 솔루션 제공을 목적으로 함.
2) 광고비와 검색 값은 단위의 차이로 인해 표준화한 값을 사용했다.
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