고객들은 왜 어떤 채널에서는 움직이고, 어떤 채널에서는 멈출까?

유입은 충분했는데, 왜 행동 유도는 부족했을까?

지난달에는 채널톡과 구글 디스플레이 광고를 활용한 실험을 해봤어요. 광고를 본 사용자가 실제로 랜딩페이지에 들어와 채널톡 메시지를 보고 어떤 행동을 하는지 확인하기 위한 실험이었죠. 결과적으로 디스플레이 광고를 통한 유입 자체는 괜찮은 수준이었지만, 그 이후 행동에서는 기대만큼의 변화를 만들지 못했습니다.

페이지 체류시간은 4배 가까이 늘었지만, 무료 강의 신청이나 유료 강의 상세 클릭 같은 ‘다음 행동’으로 이어지는 비율은 기존과 거의 비슷했습니다. 광고를 클릭한 사람과 그렇지 않은 사람의 행동 차이도 크지 않았죠. 이걸 보고 ‘광고의 도달 범위’보다 ‘유입된 사용자의 상태’가 더 중요하다는 생각이 들었습니다.

그래서 이번에는 “채널에 따라 고객의 행동이 실제로 어떻게 달라지는가”에 집중해보려 합니다.

유튜브, 검색 광고, 그리고 디스플레이 광고. 이 세 가지는 광고를 보는 맥락이 전혀 다릅니다.

• 유튜브 피드에서 영상을 스크롤하던 사람,

• 검색창에 “GA4 배우기”를 입력한 사람,

• 그리고 뉴스나 블로그를 읽다 배너를 본 사람.

이들은 모두 ‘광고를 본 사용자’지만, 행동의 목적과 반응은 같을 수 없겠죠.

이번 실험에서는 텀타 아카데미의 고객 행동 데이터를 중심으로, 각 채널에서 사용자가 실제로 어떤 흐름을 보였는지를 살펴보려 합니다. 단순히 “전환율이 높았다, 낮았다”보다 한 단계 더 들어가서, 각 채널이 만들어내는 고객 여정의 차이, 즉 광고가 고객에게 어떤 ‘행동 신호’를 남겼는지를 중심으로 분석할 거예요.

고객 의도 단계와 채널 적합성: 탐색 → 학습 → 행동

이번 실험을 구상하면서 가장 먼저 짚어야 했던 건 ‘채널별 효율’보다 ‘채널별 고객 의도’였습니다. 광고가 아무리 많이 노출돼도, 사용자가 그걸 ‘어떤 상태에서’ 보았는지에 따라 결과는 완전히 달라지니까요. 즉, 단순히 예산이나 클릭 수의 문제가 아니라, 광고가 고객의 여정 안에서 어떤 시점에 등장했는가가 핵심이에요.

광고의 효율을 판단할 때 우리는 흔히 클릭률이나 전환율 같은 수치부터 보지만, 사실 그 이전 단계가 더 중요합니다.

“사용자가 어떤 마음으로 광고를 보게 되었는가”, 즉 광고가 노출된 시점의 의도 단계(intent stage) 가 다르면 같은 광고라도 결과는 완전히 달라집니다.

먼저 탐색 단계의 사용자는 막 정보를 찾기 시작한 상태예요. “데이터 분석이 뭐지?” 혹은 “마케팅에 GA4가 왜 필요할까?” 정도를 궁금해할 시기죠. 학습 의도는 어느정도 있지만 구체적인 해결책을 찾기 전 단계죠. 이런 사용자는 아직 구체적인 강의명을 모르기 때문에, 비교적 가볍게 노출되는 디스플레이 광고에 더 많이 노출됩니다. 하지만 이 단계의 사용자는 관심은 있어도 행동으로 옮길 준비는 덜 된 경우가 많아요.

다음은 관심·학습 단계입니다. 이미 문제를 인식하고, ‘어떻게 해결할까’를 탐색하기 시작한 사용자들이죠. 예를 들어 “GA4 설정 방법”, “SQL 배우기 좋은 강의”, “Looker Studio 대시보드 만드는 법”처럼 직접 검색을 하거나, 관련 주제의 영상을 찾아보는 경우가 여기에 해당합니다. 이 단계에서는 유튜브 광고(디맨드젠 캠페인) 이 적합합니다. 콘텐츠 탐색 환경 속에서 노출되기 때문에, 사용자가 명시적으로 검색하지 않더라도 AI가 ‘학습 관심 패턴’을 기반으로 유사 행동군을 찾아내는 구조예요. 즉, 완전히 우연한 노출은 아니지만 검색 광고처럼 명시적인 ‘의도 기반’도 아닌, 그 사이 지점에 해당하는 채널이라 볼 수 있습니다.

마지막은 행동 단계입니다. 이미 학습 목적 및 의도가 명확하고, 이미 어느 정도 결정을 내린 상태에서 “어디서 배울까?”를 고민하는 시점입니다. 이때는 검색 광고가 가장 적합합니다. 사용자가 “GA4 강의”, “SQL 데이터 분석 강좌” 같은 명확한 키워드를 검색하며 비교·판단하는 단계이기 때문이죠. 이 단계는 즉각적인 행동으로 이어질 가능성이 높기도 해요.

물론 이 세 단계가 완전히 분리되는 건 아닙니다. 유튜브에서 우연히 본 영상이 계기가 되어 학습 단계로 넘어가기도 하고, 디스플레이 광고를 통해 처음 브랜드를 접한 사용자가 며칠 뒤 검색으로 다시 방문할 수도 있죠.

그래서 이번 실험에서는 이 ‘의도 전환의 흐름’이 실제 데이터에서도 나타나는지 확인해보려 합니다. 특히 GA4에서는 각 채널의 신규 방문자 비율, 재방문 비율, 평균 참여 시간 등을 세그먼트로 나눠서 볼 수 있기 때문에, ‘탐색 → 학습 → 행동’의 흐름이 채널별로 어떤 패턴으로 나타나는지 점검할 예정이에요.

예를 들어, 유튜브를 통해 들어온 사용자가 평균 체류시간이 긴 편인지, 검색 광고를 통해 들어온 사용자가 적은 유입에도 불구하고 전환율이 높은지 등을 확인할 계획입니다.

단정할 수는 없지만, “고객이 어느 단계에 있을 때, 어떤 채널을 통해 브랜드를 만나는가”가 전환 효율을 결정짓는 핵심일 가능성이 있다고 생각하고 있습니다. 결과적으로, 이번 실험은 단순히 채널별 효율을 비교하는 것이 아니라 ‘고객의 의도 흐름’이라는 관점에서 전환을 다시 해석해보는 실험이 될 것 같습니다.

‘보는 순간’이 다르면 ‘반응’도 다르다 — 채널별 고객 행동

앞서 ‘탐색–학습–행동’이라는 고객 의도 단계를 이야기했죠. 이번에는 그 단계별 차이가 실제로 어떤 행동의 차이로 나타나는지 조금 더 자세히 살펴보려 합니다. 같은 광고라도 사용자가 어떤 순간, 어떤 맥락에서 보았느냐에 따라 행동의 흐름은 완전히 달라질 수 있거든요.

1. 구글 디스플레이 광고: 넓은 도달, 짧은 행동

지난 실험에서 사용했던 구글 디스플레이 광고(GDN) 는 ‘노출 중심’ 광고에 가깝습니다. 다양한 웹사이트, 블로그, 앱 등 다양한 지면에 이미지를 띄워 잠재 고객에게 텀타 아카데미를 알리는 방식이었죠. 이런 광고는 장점이 분명합니다. 짧은 시간 안에 많은 사람에게 도달할 수 있고, 브랜드 인지도나 이름을 알리는 데 효과적이에요. 하지만 구조상 ‘배우려는 의도’가 있는 사용자에게 도달하거나 그들을 정교하게 찾아내긴 어렵다는 특징도 있습니다.

물론 디스플레이 광고도 관심사나 방문 이력 같은 기준으로 타깃을 세분화할 수 있습니다. 하지만 구글 계정의 연령·성별 정보가 부정확한 경우가 많고, ‘알 수 없음’으로 분류된 이용자를 제외하면 도달 범위가 급격히 줄어들기도 합니다. 잠재 고객임에도 구글에 가입할 때 ‘알 수 없음’ 옵션에 체크한 상황이라면 광고가 도달하지 못하는 일이 발생하기도 하고요. 관심사·주제·방문 이력으로 세밀하게 타겟팅할 수도 있지만, 너무 좁히면 오히려 학습 의도가 있는 잠재 고객을 놓칠 가능성도 있다는 뜻입니다. 그래서 지난 실험에서도 타깃팅을 최소화해 자연 유입 흐름을 관찰했었어요.

결국 디스플레이 광고는 폭넓은 도달을 바탕으로 ‘누가 클릭하느냐’에 따라 결과가 달라지는 구조입니다. 노출의 양은 많지만, 클릭 이후의 체류시간이나 행동 깊이는 상대적으로 짧을 가능성이 높아요. 즉, 학습 의도보다는 단순 호기심 단계의 사용자를 만나는 경우가 많다는 의미죠.

2. 유튜브 광고(디맨드젠 캠페인): 관심 기반 탐색형 광고

이번 실험에서 다루는 유튜브 광고는 구글 애즈의 디맨드젠(Demand Gen) 캠페인을 통해 운영됩니다. 이 캠페인은 유튜브 홈 피드, 디스커버 탭, 지메일 상단 등 사용자가 콘텐츠를 탐색하는 과정 속에서 노출되는 피드형 광고예요. 탐색 과정 속에 노출되는만큼 사용자가 스크롤을 멈추지 않으면 광고를 인지하지 못할 수 있다는 단점이 있지만, 영상과 이미지를 함께 활용하기 때문에 단순 배너보다 몰입도가 높습니다. 또한, AI가 사용자의 관심사·시청 행태를 학습해 ‘데이터 분석·학습 콘텐츠에 관심을 보인 사용자’와 유사한 행동을 한 사람들에게 노출됩니다. 즉, 명시적으로 “GA4 배우기”를 검색하지 않았더라도 ‘데이터 분석·교육 콘텐츠’를 자주 소비한 사용자라면 광고가 노출될 수 있는 구조예요.

이런 점에서 디맨드젠 광고는 ‘잠재적 학습 의도’를 가진 사용자를 자극하는 단계에 가깝습니다. 따라서 전환이 즉각적으로 일어나지 않더라도 페이지 체류시간, 스크롤 깊이, 재방문율 같은 참여형 행동 지표에서 더 다양한 패턴이 나타날 가능성이 높아요. 즉, 디맨드젠 광고의 가치는 클릭과 같은 ‘당장의 전환’이 아니라 ‘학습 관심이 생기는 순간’을 만들어내는 데 있습니다. ‘콘텐츠를 보고 어떻게 움직였는가’가 중요하다는 뜻이죠.

3. 검색 광고: 명시적 학습 의도가 드러난 순간

검색 광고(Search Ads) 는 세 채널 중 가장 명확한 학습 의도를 가진 사용자를 만나는 채널입니다. “GA4 강의”, “SQL 배우기”, “데이터 분석 방법”처럼 사용자가 직접 검색창에 입력한 키워드를 기반으로 노출되기 때문이죠. 즉, 이미 문제를 인식하고 해결책을 찾고 있는 사용자에게 도달하는 구조입니다. 그만큼 클릭 이후 행동이 빠르고, 무료 강의 신청이나 유료 강의 상세 진입처럼 명확한 행동 전환으로 이어질 가능성이 비교적 높습니다.

물론 이게 항상 전환으로 이어진다는 보장은 없어요. 광고 중 가장 명확한 잠재 고객을 타깃하는 구조인만큼 경쟁도 치열해서 키워드 상위 노출을 위한 단가가 매우 높게 형성되기 때문이죠. 실제로 GA4 관련 핵심 키워드의 경우 페이지 상단 입찰가가 7,000원대까지 형성되어 있었습니다. 클릭당 단가가 높다는 건, 결국 ‘의도는 명확하지만 비용 효율은 낮을 수 있다’는 뜻이기도 합니다.

4. 채널별 행동 차이를 보기 위한 실험 설계

이번 실험에서는 ‘의도 기반(검색)’과 ‘관심 기반(디맨드젠)’, 그리고 ‘노출 기반(디스플레이)’ 구조를 가진 위 세 가지 광고 채널을 동일한 예산과 기간으로 운영하면서 행동 지표를 중심으로 비교해보려 합니다. 노출 중심형 광고(디스플레이)와 학습 전환형 광고(검색)의 차이를 비교해 볼 수도 있겠고요.

물론 클릭당 단가(CPC)가 채널마다 다른 상황에서 동일한 예산으로 비교하는 것이 완전히 공평하다고 보긴 어렵습니다. 구글 디스플레이 광고는 단가가 상대적으로 낮아 더 많은 유입을 확보할 수 있지만 그만큼 유입의 질이 다양하고, 앞서 말했듯 검색 광고는 상위 노출을 위해 단가가 높게 형성되는 구조니까요. 이 부분이 고민 되기도 했지만, 이번 실험의 목적은 ‘광고 효율’보다 ‘행동 변화의 폭과 질’을 관찰하는 데 있기 때문에, 동일 예산으로 진행하더라도 각 채널의 특성과 행동에 대해 의미 있는 차이를 관찰할 수 있을 것이라 판단했습니다.

예를 들어,

• 디스플레이 광고는 클릭 후 짧은 체류로 그칠 가능성이 높고,

• 디맨드젠 광고는 즉시 전환은 적지만 페이지 내 행동이 활발할 수 있으며,

• 검색 광고는 적은 유입에도 불구하고 전환율이 높게 나타날 수 있겠죠.

이건 어디까지나 가설 단계입니다. 이번 실험의 목적은 이 가설이 실제 데이터에서 어떻게 나타나는지를 검증하는 거예요.

5. 결국, 광고는 ‘언제 만나는가’의 문제

결국 세 채널은 이렇게 요약할 수 있습니다.

이 구조를 보면, 단순히 “어느 채널이 효율이 높다”의 문제가 아니라 “광고가 고객을 만나는 타이밍이 행동의 질을 결정한다”는 점이 드러납니다. GA4에서는 각 채널별 신규 방문자 비율, 평균 참여 시간, 이탈률 등을 통해 이 차이를 수치로 확인할 예정이에요.

결국 이번 실험이 말하고자 하는 건 이거예요. 같은 예산, 같은 메시지라도 디스플레이·디맨드젠·검색 광고는 사용자를 만나는 순간이 다르기 때문에 행동도 달라진다는 것. 이번 데이터가 그 차이를 얼마나 명확히 보여줄 수 있을지, 그게 이번 실험의 가장 흥미로운 포인트가 될 것 같습니다.

행동의 차이를 어떻게 볼까?

GA4 지표 설계: CTR이 아니라 engagement 중심

채널별로 고객의 행동이 어떻게 달라지는지를 확인하려면, 단순히 클릭 수나 전환율만 봐서는 부족합니다. 그래서 이번 실험에서는 ‘얼마나 머물렀는가’보다 ‘어떻게 움직였는가’에 초점을 맞춰 GA4의 행동 지표를 설계하려고 합니다.

핵심적으로 살펴볼 지표는 세 가지예요.

• 평균 참여 시간(Engagement time): 광고 유입 후 페이지 내 체류 수준

• 스크롤 깊이(Scroll depth): 콘텐츠 소비 정도

• 전환 이벤트(Conversion event): 무료 강의 신청, 유료 강의 상세 페이지 클릭 등 실제 행동

이 지표들을 채널별로 나누어 보면, 단순히 ‘전환이 많았다/적었다’가 아니라 각 광고가 고객에게 어떤 참여 신호를 남겼는지를 확인할 수 있을 거예요.

이번 글에서는 실험의 배경과 비교 관점을 중심으로 다뤘지만, 다음 편에서는 GA4를 실제로 어떻게 세팅하고, 채널별 행동 데이터를 어떤 방식으로 비교하는지를 조금 더 구체적으로 이야기해보려 합니다.

채널이 바꾸는 행동의 흐름, 이제 그 차이를 살펴볼 때

지금까지의 과정을 정리하자면, 이번 실험은 단순히 “어느 채널이 더 많은 전환을 만들었는가”를 확인하기 위한 것이 아닙니다. 같은 광고라도 “각 채널을 통해 들어온 사용자가 어떤 행동을 보이는가”, 그리고 “어느 채널이 더 다양한 고객 행동을 이끌어냈는가”를 중심으로 비교하려는 실험이에요.

디스플레이 광고는 브랜드를 처음 접하는 사람들에게 노출될 가능성이 높고, 디맨드젠(유튜브) 광고는 학습 관심이 있는 사용자를 탐색 중에 만나며, 검색 광고는 이미 학습 의도가 명확한 순간에 노출됩니다. 즉, 각 채널은 광고를 ‘보는 순간’이 다르고, 그만큼 고객의 행동 패턴도 달라질 수밖에 없습니다. 이번 실험에서는 이 차이를 GA4 행동 데이터로 검증할 예정이에요.

채널마다 고객이 머무는 시간, 스크롤 깊이, 전환 이벤트의 양상이 어떻게 달라지는지 확인하면서 “어떤 채널이 텀타 아카데미의 학습 전환을 가장 효율적으로 유도하는가”에 대한 실마리를 찾아보려 합니다.

결국 중요한 건 도달 범위가 아니라, 도달한 이후의 행동이에요. 이 실험을 통해 각 채널이 만들어내는 고객 여정의 결이 어떻게 다른지를 데이터로 검증하고, 그 차이를 어떤 방식으로 측정하고 비교할지는 다음 실험 설계편에서 구체적으로 다뤄보겠습니다.