좋은 광고는 클릭이 아니라 행동을 만든다

지난 실험 설계편에서는 YouTube, 검색, 디스플레이 세 가지 광고 환경별 고객 행동 실험을 준비했었는데요. 그때 예고했던 것처럼 이번 실험은 단순 전환율 비교가 아니라, 평균 참여 시간·스크롤 깊이·주요 이벤트 발생률 같은 행동 지표를 중심으로 광고 효율을 분석하기로 했습니다.

이번 편에서는 바로 그 이유를 이야기하려고 합니다. 왜 클릭률(CTR)이나 전환율처럼 눈에 잘 보이는 수치 대신, 유입 품질과 체류 품질을 중심으로 광고 성과를 읽으려 하는지 말이에요.

사실 광고 효율을 논할 때 가장 자주 쓰는 지표가 CTR과 전환율이죠. 하지만 이 두 수치만으로는 “왜 잘 되었는가, 혹은 왜 실패했는가”를 설명하기 어렵습니다.

클릭은 많았지만 페이지에서 5초 만에 이탈한 세션이 대부분이라면, 그 광고는 진짜 ‘성과가 좋다’고 말할 수 있을까요? 반대로 클릭률이 낮더라도 페이지 내 체류 시간이 길고, 스크롤 깊이가 높은 세션이 많다면, 그 광고는 ‘탐색 품질’이 높다고 볼 수 있습니다.

즉, 효율을 결정짓는 건 “얼마나 클릭했는가”가 아니라 “들어온 사용자가 어떻게 움직였는가”입니다. 그래서 이번 편에서는 실험 결과를 보기 전에, 먼저 ‘좋은 광고’를 판단하는 새로운 기준, 즉 행동 중심의 해석 프레임을 정리해보려 합니다.

GA4에서 ‘세션 품질’을 읽는 방법

광고 실험에서 데이터를 수집하는 목적은 단순히 ‘성과를 측정하기 위해서’가 아니라, 광고가 만들어낸 행동의 결을 읽기 위해서입니다. 그래서 이번 실험에서는 전환율보다 먼저 ‘세션 품질(Session Quality)’을 관찰 지표로 삼았어요.

‘세션 품질’이라는 표현은 GA4의 공식 지표는 아닙니다. 다만 일반적으로는 한 세션 안에서 사용자가 얼마나 깊이 있게 페이지와 상호작용했는가를 의미하는 분석 개념이에요. 이를 파악하기 위해 이번 실험에서는 다음 세 가지 행동형 지표를 핵심으로 설정했습니다.

1. 평균 참여 시간(avg_engagement_time)

사용자가 광고를 클릭한 뒤 실제 페이지 내에서 머문 시간입니다. 단순 체류 시간이 아니라, ‘탭이 활성 상태(active)’로 유지된 시간만 측정하기 때문에, 페이지를 열어두고 다른 창을 보는 경우는 자동으로 제외됩니다. 이 지표가 높다는 건, 사용자가 콘텐츠에 몰입했거나 탐색을 이어갔다는 신호로 볼 수 있습니다.

2. 스크롤 75%(scroll_75)

페이지를 끝까지 읽은 사용자의 비율을 보여주는 지표입니다. 스크롤 이벤트는 사이트 구현 방식에 따라 약간의 오차가 있을 수 있습니다(예: 비동기 스크롤, 긴 페이지 구조 등), 따라서 절대값보다는 채널 간 상대적 차이를 중심으로 해석해야 합니다.

3. 핵심 이벤트(sign_up, purchase)

단순 전환이 아니라, 학습 의도나 비교 탐색으로 이어지는 주요 행동을 나타냅니다. ‘무료 강의 신청’이나 ‘유료 강의 상세 진입’ 같은 이벤트를 개별적으로 추적해, 사용자가 어떤 행동 흐름을 보였는지 연결 지점 단위로 분석할 계획이에요.

이 세 지표를 함께 보면, 단순히 “얼마나 클릭했는가”보다 “들어온 사용자가 페이지 안에서 얼마나 머물렀고, 무엇을 했는가”를 입체적으로 이해할 수 있습니다. 즉, 유입의 양(Quantity)이 아니라 유입의 질(Quality)을 측정하는 거죠.

이와 함께 GA4에서는 세션을 비교하기 위해 세그먼트를 이렇게 나눴습니다.

• source / medium (또는 default channel group): YouTube, Search, Display 등 광고 유형별 유입 구분

• 신규 vs 재방문자: 광고의 ‘첫 만남 효과’와 ‘재방문 전환 효과’를 구분

• 디바이스 유형: 모바일, 데스크톱, 태블릿 간 체류·스크롤 패턴 차이

• 기간 일치 비교: 각 캠페인별 동일 집행 기간 내의 세션만 비교
  
  

이렇게 설정하면 GA4에서 ‘행동 품질’을 비교할 때 불필요한 잡음을 줄일 수 있습니다. 내부 트래픽이나 테스트 클릭은 제외했고, 이상치(극단적으로 짧은 체류, 반복 이벤트 등)는 필터링하여 품질을 보정할 예정이에요.

참고로, GA4의 일부 보고서에는 session_quality라는 이름의 점수가 표시되기도 하지만, 이는 구글 애널리틱스 내부 모델링을 통해 산출되는 값이며, 구체적인 산식은 공개되어 있지 않습니다. 따라서 이번 실험에서는 해당 점수를 활용하지 않고, 명확히 측정 가능한 행동 지표만으로 분석을 진행합니다.

결국 핵심은 단순합니다. 좋은 광고란 클릭 수가 높은 광고가 아니라, 클릭 이후에도 사용자가 실제로 ‘움직인’ 광고입니다. GA4는 그 ‘움직임의 흔적’을 수치로 보여주는 도구일 뿐, 그 수치를 어떤 기준으로 읽어낼지는 마케터의 해석에 달려 있습니다.

행동 품질 프레임 — 유입 의도 · 체류 맥락 · 후속 행동

좋은 광고를 구분하는 기준은 생각보다 단순하지 않습니다. CTR이 높다고 해서 무조건 좋은 광고는 아니고, 전환율이 낮다고 해서 반드시 실패한 광고도 아니죠. 결국 중요한 건, 광고가 어떤 상태의 사용자를 만나고, 그들이 페이지 안에서 어떤 여정을 보였는가입니다. 이걸 세 가지 축으로 나누면, 광고의 ‘행동 품질’을 좀 더 선명하게 볼 수 있어요.

1. 유입 의도 — 광고를 클릭하기 전의 마음 상태

유입 의도는 “사용자가 왜 이 광고를 클릭했는가”를 이해하는 출발점입니다. 검색형(Search) 광고는 가장 명시적인 의도를 지닌 환경이에요. “SQL 강의”, “GA4 배우기”처럼 구체적인 키워드를 직접 입력하고 광고를 클릭했다면, 그 사용자는 이미 학습 목적이 분명한 상태일 가능성이 높습니다.

반대로, 디스플레이(Display) 광고는 대부분 탐색 의도가 약한 상태에서 노출됩니다. 뉴스 기사나 블로그를 읽던 중 ‘우연히 본 배너’를 클릭했을 뿐, 당장 학습 결정을 내리려는 상황은 아닐 수도 있죠.

유튜브(YouTube·디맨드젠) 광고는 그 중간쯤에 있습니다. 명시적 검색은 아니지만, 영상 콘텐츠를 탐색하는 흐름 속에서 ‘배우고 싶은 마음’을 자극받을 가능성이 높은 구조입니다.

이처럼 광고 유형에 따라 사용자의 출발점이 다르기 때문에, 광고 효율을 비교할 때는 단순히 클릭률이 아니라 ‘의도 강도(intent strength)’의 차이를 고려해야 합니다. 이는 지표로 직접 측정되진 않지만, 평균 참여 시간이나 첫 클릭 구간 같은 행동 지표에 간접적으로 드러납니다.

2. 체류 맥락 — 페이지 안에서의 몰입 정도

체류 시간은 흔히 “얼마나 오래 머물렀는가”로만 읽히지만, 사실 더 중요한 건 “어떤 흐름으로 머물렀는가”입니다. 사용자가 랜딩 직후 CTA 버튼으로 바로 이동했는지, 아니면 스크롤을 천천히 내려가며 콘텐츠를 탐색했는지에 따라 같은 30초라도 전혀 다른 의미를 가집니다.

GA4의 avg_engagement_time은 단순 체류보다 정교한 지표입니다. 앞서 언급했듯이 탭이 활성 상태로 유지된 시간만 계산되기 때문에, 페이지를 열어두고 다른 작업을 하는 세션은 자동으로 제외됩니다. 이를 스크롤 이벤트(scroll_75)와 함께 보면, ‘머문 시간’과 ‘읽은 깊이’를 동시에 비교할 수 있죠.

예를 들어, 유튜브 광고 유입에서 평균 체류시간이 길고 스크롤 깊이가 일정 수준 이상이라면, 그 광고는 사용자의 탐색 행동을 자극한 가능성이 있습니다. 반대로 디스플레이 광고 유입에서 짧은 체류와 낮은 스크롤 비율이 함께 나타난다면, 사용자가 단순 호기심으로 들어왔다가 금세 이탈했을 확률이 높습니다.

이런 맥락에서 체류 지표는 단순한 시간의 문제가 아니라, 콘텐츠 몰입의 구조를 보여주는 지표로 읽어야 합니다.

3. 후속 행동 — 전환이 아닌 ‘다음 단계’로의 이동

마지막으로, 사용자가 페이지 안에서 어떤 ‘다음 행동’을 했는지를 봐야 합니다. 여기서 말하는 후속 행동은 꼭 신청 버튼 클릭이나 결제가 아닙니다. 예를 들어, 무료 강의 페이지에서 다른 강의 상세 페이지를 살펴보거나, 강의 커리큘럼 영역을 길게 탐색하는 것도 의미 있는 행동이에요.

이런 행동은 전환으로 바로 이어지지 않더라도 학습 의도나 브랜드 신뢰 형성의 초기 신호로 해석할 수 있습니다. GA4에서는 sign_up, purchase 같은 이벤트를 후속 행동으로 설정했어요.

이 지표들은 ‘즉각적인 성과’보다 ‘탐색 과정에서 일어난 움직임’에 가깝습니다. 즉, 좋은 광고는 바로 전환시키는 광고가 아니라, 사용자가 한 번 더 탐색하게 만드는 광고라는 거죠.

이 세 축(의도–체류–후속 행동)은 서로 분리된 지표가 아닙니다. 오히려 하나의 흐름으로 연결돼 있습니다. 광고가 어떤 맥락에서 노출되었고, 그 안에서 사용자가 얼마나 몰입했으며, 결국 어떤 행동으로 이어졌는지를 함께 봐야 ‘왜 전환이 달라졌는가’를 설명할 수 있습니다.

결국 광고의 효율은 행동의 연결성으로 정의된다는 거예요. 이번 실험에서 우리는 이 세 축을 중심으로, 세 가지 광고 환경(YouTube·Search·Display)이 만들어내는 행동 패턴의 결을 구체적으로 비교해볼 예정입니다.

광고 환경별로 달라지는 행동 패턴.. 무엇을 봐야 설득력이 생길까

앞서 살펴본 행동 품질 프레임(유입 의도–체류 맥락–후속 행동)은 이번 실험을 설계할 때 각 광고 환경을 바라보는 기준이기도 합니다. 즉, “광고 유형이 달라지면 사용자의 의도 강도, 체류 흐름, 후속 행동 패턴이 어떻게 바뀌는가”를 구체적으로 검증하기 위해 설정한 분석 틀이죠.

이번에는 그 프레임을 실제 실험에 적용해, YouTube(피드형), Search(검색형), Display(배너형) 각각에서 무엇을 중점적으로 관찰할 것인가를 정리했습니다.

1. YouTube (피드형) — ‘탐색 중 시선이 멈추는 순간’

유튜브 광고는 사용자가 영상 콘텐츠를 탐색하던 중 AI가 관심사 기반으로 노출시키는 구조입니다. 즉, 사용자가 직접 검색하지 않아도 잠재적 학습 관심이 있는 사용자층을 만나는 환경이죠.

이 유형의 데이터는 탐색형 행동 지표로 읽어야 합니다. 평균 참여 시간이 높고, 스크롤 깊이(scroll_75)가 함께 증가한다면 영상이 사용자의 ‘배우고 싶은 순간’을 자극했을 가능성이 있습니다. 또한 이탈 없이 페이지 내 다른 영역(강의 커리큘럼, 후기 등)을 클릭했다면, 이는 단기 전환보다는 브랜드 학습 행동이 일어난 것으로 볼 수 있습니다.

결국 YouTube 광고의 성과는 클릭률이 아니라, 광고 이후 얼마나 자연스러운 탐색이 이어졌는가로 판단해야 합니다.

이번 실험에서는 체류시간과 이벤트 발생 간의 흐름을 중심으로 이 “탐색형 몰입”이 실제로 나타나는지 확인할 예정이에요.

2. Search (검색형) — ‘명시적 의도가 행동으로 이어지는 구간’

검색 광고는 세 가지 중 가장 명확한 학습 의도를 가진 환경입니다. “SQL 강의”, “GA4 배우기” 같은 키워드를 직접 검색한 순간, 사용자는 이미 학습 결정을 준비한 상태일 가능성이 높습니다. 따라서 여기서는 클릭 이후의 행동 전환 속도를 관찰합니다.

GA4에서 avg_engagement_time과 sign_up 이벤트 간의 시간 간격을 비교하면, 명확한 의도를 가진 사용자가 실제 행동으로 옮기는 데 걸린 평균 시간을 추정할 수 있습니다. 이 수치는 브라우저별 차이와 데이터 샘플링 범위에 따라 정확도가 달라질 수 있습니다.

이 환경의 핵심은 “얼마나 빨리 움직였는가”예요. 짧은 체류라도 곧바로 주요 버튼으로 이동한 사용자는 명확한 목표 행동을 가진 것으로 해석할 수 있습니다. 즉, 검색 광고는 체류의 ‘길이’보다는 행동 전환의 집중도를 보여주는 지표입니다.

3. Display (배너형) — ‘우연한 만남의 결과’

디스플레이 광고는 세 가지 중 가장 넓은 도달을 가진 환경이지만, 그만큼 사용자의 관심 수준도 다양합니다. 뉴스, 블로그, 커뮤니티 등에서 우연히 광고를 본 사람이 대부분이죠. 이 환경에서는 CTR이나 전환율보다 초기 인지 효과(Brand Impression)를 봐야 합니다.

즉, “당장은 전환하지 않았지만, 이후 검색·재방문으로 이어졌는가”예요. 이를 위해 이번 실험에서는 first_user_source와 session_source의 연결 비율 변화를 함께 추적할 예정입니다. 디스플레이 광고로 처음 들어온 사용자가 며칠 뒤 검색 광고나 유튜브를 통해 재방문하는 패턴이 포착된다면, 그건 단기 클릭보다 더 중요한 ‘인지 전환 효과’로 볼 수 있습니다.

결국 디스플레이 광고의 가치는 클릭률이 아니라 후속 탐색을 만들어내는 확산력이에요. 즉, 오늘의 클릭보다 내일의 재방문을 만드는 광고라 할 수 있습니다.

이 세 가지 유형을 한눈에 보면, 광고 효율은 단일 지표로 정의되지 않습니다. YouTube는 탐색의 깊이, Search는 의도의 집중도, Display는 인지 확산력으로 구분됩니다. 따라서 이번 실험의 비교 포인트는 “전환율의 높고 낮음”이 아니라, 광고 환경별로 어떤 행동 패턴이 형성되었는가에 있습니다.

좋은 광고는 클릭이 아니라 행동을 만든다

결국 이번 실험이 다루는 주제는 단순합니다.

좋은 광고란 무엇인가?

그 답은 이제 클릭률이나 전환율이 아니라, 광고를 본 사용자가 실제로 ‘어떻게 움직였는가’에서 찾아야 한다는 거죠.

우리가 광고를 분석할 때 종종 간과하는 부분이 있습니다. 광고의 클릭은 사용자의 시작점이지, 결과가 아닙니다. 광고는 한순간의 관심을 얻는 게 아니라, 그 이후의 탐색 → 비교 → 선택이라는 일련의 행동을 촉발해야 진짜 의미가 생깁니다.

그래서 이번 실험은 CTR이나 단순 전환율보다 체류 시간, 스크롤 깊이, 이벤트 발생 패턴처럼 ‘행동의 질’을 중심으로 설계되었습니다. 결국 이번 실험의 목적은 “어떤 광고가 전환을 더 많이 만들었는가”가 아니라, “어떤 광고 환경이 고객의 행동을 다르게 만들었는가”를 확인하는 것입니다.

그 결과를 통해, 앞으로 광고 성과를 해석할 때 표면적인 수치보다 맥락과 흐름을 먼저 보는 시각을 만드는 계기가 되길 바랍니다.

다음 편에서는 이번 실험을 통해 수집된 GA4 데이터를 기반으로, 각 광고 환경이 만들어낸 행동 패턴의 차이를 공개할 예정이에요. 그 과정에서 전환율이라는 숫자 뒤에 숨은 ‘사용자 여정의 결’이 어떻게 다르게 나타나는지를 함께 살펴보려 합니다.