PPL 효과 측정의 필요성
지난번에 PPL의 종류에 대해서 정리한 적이 있습니다. 실무에서도 직접 PPL을 진행해보며 여러 가지를 느끼고 배웠습니다. 그런데 PPL 프로젝트 종료 후 그 성과를 측정하는 방법에 부족함을 느꼈습니다.
디지털 매체는 말할 것도 없고, TVCF도 닐슨의 데이터를 통해 정량적인 성과 측정이 가능한데, PPL은 그 특성상 정확한 수치로 성과를 확인하기 어려웠습니다. TV에서 본방송이 송출된 후 재방송이 나가기도 하고, 온라인 클립 영상이 돌기도 하는데 그 성과들을 다 측정할 수 없더라구요.
한 마디로 그 파급력에 비해 수치 측정이 되지 않아 성과가 반감되는 것처럼 보였습니다.
그래서 제 나름대로 PPL의 정량적 효과를 측정하기 위해 이런저런 시도를 해봤습니다.
따라서 이후에 적는 내용은 업계에서 통용되는 방식이 아닌, 하나의 시도쯤으로 봐주시면 좋을 것 같습니다.
더불어 사례로 든 PPL은 저와 관련이 없는 광고입니다. 예시를 들기 위해 임의로 가져온 내용이라 수치도 정확하지 않습니다. 참고 부탁드립니다.
PPL의 종류
먼저 오늘 말하려고 하는 PPL의 종류를 정리해보겠습니다.
이전 글에도 쓴 것처럼 PPL은 단순노출, 협찬고지, 가상광고, 기획PPL, PPL연계 마케팅이 있습니다.
이 중 ‘가상광고’와 ‘협찬고지’는 콘텐츠 내부에 녹아 들어있지 않은, 본방송에만 붙는 광고이기 때문에 파생되는 효과가 상대적으로 적습니다.
‘PPL연계 마케팅’ 또한 논외로 치겠습니다.
‘기획 PPL’과 ‘단순노출‘이 오늘 이야기할 효과측정의 핵심입니다. 이 둘은 콘텐츠 속에 자연스럽게 녹아들어 소비자에게 특정한 이미지를 심어줄 수 있을 뿐만 아니라 TV 외의 매체를 통해서 반복적으로 소비자들에게 노출되기 때문입니다.
그중에서도 다양한 매체를 통해 확산하는 파급효과에 주목해보려고 합니다.
기존 PPL 효과 측정의 한계
제가 아는 한 기존의 PPL 효과 측정은 본방송 시청률에 그쳤습니다.
16부작 드라마에 5화, 10화에 기획 PPL을 진행했다면, 해당 회차의 시청률이 곧 PPL의 정량적인 성과가 되는 것입니다.
그 외에는 얼마나 전하고 싶은 이미지가 잘 표현되었는지 등 정성적인 부분에서 내부 평가가 이뤄집니다.
이런 접근법은 10년 전까지는 큰 문제가 없었을 것 같습니다. 당시에 TV라는 매체는 거의 독점적인 영향력을 가지고 있었으니까요. 하지만 지금은 상황이 아주 다릅니다. TV 시청인구가 계속해서 감소하고 있기 때문입니다.
드라마 같은 콘텐츠는 유튜브에서 클립 영상으로 시청하는 경우도 늘고 있고, OTT를 통해서 보기도 합니다.
콘텐츠 소비는 늘어난 반면, TV 시청을 줄어들고 있는 이때 TV의 시청률만으로 효과를 측정하면 놓치는 부분이 많을 수밖에 없습니다.
뿐만 아니라 TV 매체 내에서도 재방송의 영향력을 간과하게 됩니다. 재방송의 시청률은 본방송과 비교해서 현저히 낮지만, 그 횟수를 다 합치면 무시할 수 없는 수준이 됩니다.
‘잃어버린’ 시청자를 찾아서: <방송콘텐츠 가치정보 분석시스템 활용 및 발전방안(2018, 박종구)에 따르면 2018년에 방영된 <흑기사> 11회차의 2049 남녀 시청자 수는 74만 명이었지만, 재방송 시청자 수는 약 126만 명으로 약 두 배가량이 재방송을 통해 드라마를 시청했습니다.
본방송의 시청률만 고려한다면 두 배 가까운 재방송 시청률을 놓치는 것과 마찬가지입니다.
정리하자면, 기존의 PPL 효과 측정 방식은
– TV 외 매체의 시청자와
– TV 내 재방송 시청자를 놓치고 있습니다.
결국 PPL의 영향력을 과소평가하게 합니다.
개선된 PPL 효과 측정 방법
- 재방송 시청률 확보
- 온라인 영상 조회 수 반영
- TV 시청률 변환 및 온라인 영상 조회 수 합산
더 개선된 PPL 효과 측정을 위해서 위 3가지 작업을 했습니다.
개선점은 놓치고 있는 시청자를 찾아내는 것에 무게를 두고 있습니다.
1. 재방송 시청률 확보
우선 재방송 시청률 확보를 위해선 약간의 노력이 필요합니다. 드라마의 방송 일정을 파악해야 하며, 회차 역시 파악해야 합니다.
저 같은 경우는 각 매체사에서 제공하는 편성정보를 활용했습니다. 지난 일자에 대한 확인이 어려워 프로젝트 진행 중간중간 재방송 일정을 파악했습니다. 재방송은 일정 변경이 되는 경우가 많아 주의해야 합니다.
아래는 네이버에서 검색할 수 있는 편성 정보입니다.
이 편성 정보를 바탕으로 시청률 정보 제공 프로그램을 활용하여 회차별 본방송 + 재방송 시청률을 취합합니다.
특정 회차에 기획 PPL을 진행했다면 해당 회차의 본방송과 재방송 시청률을 취합합니다. 그럼 TV에서 방영한 콘텐츠의 PPL 효과를 파악할 수 있습니다.
2. 온라인 영상 조회 수 반영
그다음은 유튜브 등 클립 영상의 조회 수를 반영하는 것입니다.
중심적으로 찾아본 곳은 네이버TV와 유튜브 공식 채널입니다.
제품이 노출된 영상이 클립으로 편집되어 업로드되는데, 그 클립의 조회 수를 파악하면 디지털에서 확산하는 PPL 노출의 효과를 포함할 수 있습니다.
최근 방영한 tvN ‘철인왕후’의 클립 영상입니다.
기획 PPL 혹은 단순노출 PPL이 진행된 장면이 클립영상으로 확산한다면, 이 또한 PPL의 효과 측정에 포함되어야 할 것입니다.
3. TV 시청률 변환 및 온라인 영상 조회 수 합산
이제 TV 시청률과 온라인 영상의 조회 수를 합치면 되는데, 여기서 문제가 발생합니다. 측정단위와 모집단의 차이 때문입니다.
시청률은 측정 시 설정한 모집단(ex. 수도권 2049 남녀)을 기준으로, 프로그램을 본 사람의 비율(%)을 나타냅니다.
반면 온라인 영상의 조회 수는 말 그대로 ‘조회된 수’입니다. 중복이 포함되어있을 뿐 아니라 모집단 역시 전국이 될 수도, 전 세계가 될 수도 있습니다.
따라서 TV 시청률 측정 시 이런 상황을 고려하여 세팅해야 하고, 조회 수로 변환하는 작업 또한 필요합니다.
모집단은 특정 나이나 성별, 지역에 국한되지 않고 전 국민이 되도록 조정해야 합니다. 또한 그렇게 해서 나온 총 시청률(본방송, 재방송 합)을 조회 수로 변환해야 합니다. 모집단이 5천만 명, 총 시청률이 10%라면 조회 수는 500만 회가 됩니다. 이를 온라인 영상과 합해주면 됩니다.
위 이미지를 예시로, 어떤 드라마의 한 회차에 기획 PPL을 진행했다고 가정하면, 기존의 측정 방식으로는 120만 회 노출이 되는 것에 그쳤을 것입니다. 하지만 재방송과 온라인 영상의 시청량을 포함해 고려하면 총 노출량은 317만 회가 됩니다.
PPL의 숨은 효과가 드러나는 것입니다.
해당 측정 방법의 한계
물론 이 PPL 측정 방식에는 뚜렷한 한계가 있습니다.
우선 각기 다른 모집단의 차이입니다. TV 시청률은 TV를 보유하고 있는 국내 가구를 대상으로 합니다. TV의 조회 수는 이 시청률을 기반으로 하는 것인데 유튜브 등 온라인 기반의 조회 수와 함께 계산하는 것에는 크든 작든 오류가 있을 수밖에 없습니다.
또한 노출 수와 조회 수의 기준이 다른 만큼, TV의 시청률을 유튜브의 조회 수와 동급으로 계산할 수 있는가에 대한 의구심이 생기기도 합니다.
마지막으로, 여전히 놓치고 있는 매체가 많습니다. 특히 현재 콘텐츠 소비 방식의 큰 비중을 차지하고 있는 OTT의 시청률은 공개가 되지 않고 있습니다.
위의 이유를 포함한 여러 이유들로 PPL의 정확한 효과 측정은 여전히 어려운 지점이 많습니다.
그럼에도 불구하고, 제가 실무에서 PPL 프로젝트를 진행하며 느낀 한계점과 이를 극복하기 위해 나름대로 고민한 내용이었습니다.
비록 불완전한 내용이지만 TV가 디지털 기반으로 운행되는 시기가 오면 더 정확한 측정이 가능해지지 않을까 기대해봅니다.
가장 많이 참고한 자료는 ‘잃어버린’ 시청자를 찾아서 : <방송콘텐츠 가치정보 분석시스템(www.racoi.or.kr)> 활용 및 발전방안 (박종구 한국방송광고진흥공사 연구위원, 2018) 입니다.
위 자료에서 TV 방송의 PPL 효과 측정에서 재방송의 영향력을 할 수 있었고, 집계 방식을 참고할 수 있었습니다.
느낀표님이 브런치에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한 번 더 소개합니다.
