버스 광고, 아직도 '감'으로 하시나요? 국내 최초 버스 광고 노출량 시뮬레이션
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- 한눈에 보는 핵심요약
- 서울 619개 노선, 8,550대 버스의 노출량을 집행 전에 숫자로 계산합니다. 같은 가격 버스 1대, 노선에 따라 노출량 최대 3배 차이. 감이 아니라 데이터로 설계하는 버스 광고, 애드타입이 만들었습니다.
"이 버스 광고, 하루에 몇 명이 볼까요?"
광고주가 묻고, 매체사가 답하지 못하는 장면. 버스 광고 미팅에서 몇 년째 반복되는 풍경입니다.
그럴 수밖에 없었습니다. 순환형 노선은 같은 1대가 타겟 지역을 하루 10회 이상 지나갑니다. 장거리 노선은 3~4회에 그칩니다. 같은 가격, 같은 1대인데 노출량이 3배 차이 납니다.
이 숫자를 계산해본 사람이, 지금까지 없었습니다.
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버스 광고를 집행해본 적이 있다면, 공감할 겁니다.
"강남역 지나는 노선이면 괜찮겠지."
"유동인구 많은 곳 위주로 잡아드릴게요."
버스 광고를 진행할 때 들어본 말들입니다. 어디가 틀린 말도 아닙니다. 다만, 이게 전부였습니다.
서울에는 619개 버스 노선, 8,550대의 차량이 매일 도시를 누빕니다. 그런데 이 매체를 기획할 때 실제로 활용할 수 있는 데이터는 사실상 없었습니다. 광고주도, 에이전시도, 매체사도 같은 벽 앞에 서 있었습니다.
첫째. 내 타겟 지역을 지나는 노선이 뭔지 확인하려면 노선도를 하나씩 뒤져야 했습니다. 619개를 다 볼 수는 없으니 결국 "강남역, 홍대, 유동인구 많은 곳" 같은 익숙한 답에서 멈췄습니다.
둘째. 버스 1대가 하루에 몇 번 운행하는지 아는 사람이 드물었습니다. "왕복 1회 정도 하겠지" 막연히 알고 있었지만, 실제로는 노선에 따라 하루 2~5회 이상 왕복합니다. 순환형 노선은 같은 1대가 하루 10회 이상, 장거리 노선은 3~4회. 같은 가격, 같은 1대인데 노출량이 노선마다 2~3배 차이 납니다. 이 숫자를 근거로 제안서를 쓸 수 없었습니다.
셋째. 비교 기준이 없었습니다. A노선 10대와 B노선 5대 중 어느 쪽이 더 나은지, 예산을 절반으로 줄이면 노출이 얼마나 감소하는지. 아무도 계산해본 적이 없었습니다. "이 노선이 괜찮아 보이니까 넣자"에서 결정이 끝났습니다.
넷째. 집행 후에도 마찬가지였습니다. 제안서에 쓸 성과 지표가 "버스가 실제로 운행했다는 사진 몇 장"밖에 남지 않았습니다. 광고주가 "그래서 몇 명이 봤냐"고 물으면 답할 수 있는 사람이 없었습니다.
버스 광고 미팅에서 몇 년째 반복되는 풍경. 이 벽을 넘기 위해, 애드타입은 데이터와 시뮬레이션으로 이 문제를 풀었습니다.
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국내 최초, 버스 광고를 데이터로 설계합니다
애드타입의 버스 광고 시뮬레이션 시스템은 서울시 619개 노선, 8,550대 버스의 종일 운행(04시~익일 01시)을 5분 단위, 하루 267개 타임슬롯으로 시뮬레이팅하여, 특정 지역에 광고를 집행했을 때의 일일 노출량과 비용 효율을 사전에 계산하는 미디어플래닝 도구입니다.
이 시스템은 세 가지 데이터를 결합해 만들어졌습니다.
첫째, 버스 노선·운행 데이터. 서울시 공공데이터를 기반으로 619개 노선의 경로, 인가대수, 배차간격, 첫차·막차 정보를 포함합니다. 평일·금요일·토요일·일요일 운행 조건을 각각 구분해 보유합니다.
둘째, 실시간 정류장 출도착 데이터 × ADroute. 자체 경로 라우팅 엔진과 결합하여, 8,550대 버스의 5분 단위 위치를 맵 위에 구현합니다. 운행 종료 시각까지 5분 단위로 끊어, 하루 동안 버스 한 대가 어디에 있는지가 연속된 좌표로 재구성됩니다.
셋째, 250m 격자별 체류인구 데이터. 버스가 위치한 지점의 해당 시간대 체류인구를 성별·5세 단위 연령대별로 산출한 자체 통계 데이터입니다.
이 세 가지가 합쳐지면, "광고가 붙은 버스가 오늘 하루 도시를 돌아다니면서, 어디에서 몇 명에게 노출되는가"를 5분 단위로 추적할 수 있게 됩니다.
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핵심 기능 세 가지
[영역 기반 노선 탐색 × 실시간 비용 계산]
지도 위에 원하는 지역을 그리면, 619개 노선 중 해당 영역을 통과하는 노선이 즉시 필터링됩니다. 노선별로 광고 대수를 입력하는 순간, 그 버스가 하루에 몇 회 왕복하는지, 총 비용은 얼마인지가 실시간으로 표시됩니다. 탐색부터 견적까지 한 화면에서 끝납니다.
[일일 노출량 시뮬레이션]
광고가 붙은 버스가 하루 동안 도시를 돌아다니면서 몇 명에게 노출되는지를 성별·5세 단위 연령대별로 사전 계산합니다. 평일·금요일·토요일·일요일 요일별 운행 조건이 각각 반영되기 때문에, 평일 출퇴근 타겟과 주말 상권 타겟을 분리해서 설계할 수 있습니다.
집행 전에, 숫자로.
[노선·대수 조합별 CPM 비교]
A노선 10대와 B노선 5대, 어느 쪽이 더 효율적인가. 지금까지 이 질문에 답할 수 있는 사람이 없었습니다. 총 비용과 일일 노출량을 기반으로 노선·대수 조합별 CPM을 산출합니다. 같은 예산 안에서 "어떤 노선 조합이 가장 많은 타겟에 닿는가"를 숫자로 비교합니다.
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버스 광고 기획이 이렇게 달라집니다
Before
매체사에 전화해 "이 지역 지나는 노선 뭐 있어요?"라고 묻습니다. 노선 목록 몇 개가 돌아옵니다. 하루 왕복 횟수도, 노출량도, 비교 기준도 없습니다. 결국 "강남역 지나는 노선 위주로" 막연한 감으로 집행합니다. 광고주가 "그래서 몇 명이 봤냐"고 물으면, 남는 건 버스가 운행했다는 사진 몇 장뿐입니다.
After
지도 위에 원하는 영역을 그리면, 그 구간을 지나는 노선이 즉시 필터링됩니다. 노선별 광고 대수를 입력하면 하루 왕복 횟수·총 비용·일일 노출량·CPM이 한 화면에서 계산됩니다. A조합과 B조합을 나란히 놓고 숫자로 비교합니다. 제안서에는 "이 노선은 하루 4.6회 왕복, 일일 노출 X명, CPM Y원"이 들어갑니다.
감이 아니라 숫자로 제안서가 만들어집니다.
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"광고 버스가 오늘 하루 몇 명에게 노출되는가."
"A조합과 B조합, 같은 예산으로 어느 쪽이 더 많은 타겟에 닿는가."
"예산을 줄이면 노출은 얼마나 감소하는가."
기존에는 물어볼 수도 없었던 질문들입니다.
이제는 숫자로 답할 수 있습니다.
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