글로벌 모바일 광고 플랫폼 아이언소스가 18일 ‘보상형 동영상 광고가 게임 유저 및 수익 지표에 미치는 영향’을 조사한 연구 결과를 발표했다.

보상형 동영상 광고(리워드 광고)는 유저가 동영상 광고를 시청한 후 게임 아이템, 캐쉬 등 특정 보상을 받는 형태를 말한다. 인앱 수익 구조에 최적화된 보상형 광고는 전면 광고 또는 배너 광고와 비교해 게임 유저의 참여율과 앱 내 결제(IAP)를 높이는 데 효과적이다.

아이언소스는 방치형, 단어/퍼즐, 캐주얼, 이렇게 3개 게임 분야를 대상으로 테스트를 진행했다. 광고 효과 측정은 보상형 동영상 광고에 참여한 유저가 생성한 ARPU(유저당 평균 결제액), ARPPU(과금 유저당 평균 결제액), 앱 내 결제를 분석했고 추가로 사용률(참여 유저의 일일 시청 광고 수)과 참여율(광고 1개당 일일 실 참여자 수 비율) 지표에 초점을 맞췄다.

연구 결과 유료 사용자가 무료 사용자보다 보상형 동영상 광고에 더 많이 참여하는 것으로 나타났다. 이는 당연한 결과로 유료 사용자는 광고 시청을 통해 얻을 수 있는 게임 아이템, 캐쉬 등의 리워드 획득에 적극적이다.

방치형, 단어/퍼즐, 캐주얼, 3개 게임 분야에서 보상형 동영상 참여율은 앱 내 결제 후에도 일관되게 유지됐다. 유저가 광고를 삭제하기 위해 결제를 한다면 결제 후 참여율은 떨어질 것으로 예상된다. 그러나 결제 후에도 참여율이 유지된 것은 유저가 자발적으로 시청하는 보상형 광고와 시스템에서 송출하는 일방적 광고 간 차이에서 기인한다.

사용자 1인당 평균 인앱 구매 금액인 앱 내 결제 ARPU는 사용률과 비례한다. 이는 보상형 광고가 유저의 지속적인 게임 참여와 진행에 독특한 방식으로 영향을 미치기 때문이다. 만일 2개 지표가 비례하지 않는다면 게임 자체의 문제점을 파악해 광고 등 다른 방법을 통해 정교하고 점진적인 수익화 모델을 도입해야 한다.

ARPPU는 게임 유저가 유료로 전환된 후 앱 내 결제 시 발생하는 수익으로 사용률과 비례한다. 첫 구매 전 보상형 동영상 광고를 많이 시청해 사용률이 높은 유저는 유료 전환 후에도 앱 내 결제에 더 많은 금액을 지출할 가능성이 높다.

아이언소스의 미국지사 대표 오르 샤하르는 “앱 내 결제와 보상형 동영상 광고는 참여율과 사용률 모두에서 강력한 상관관계를 나타낸다”며 “각 사용자 유형마다 가장 효과적인 지점이 존재하고 그에 맞게 최적화해야 한다. 궁극적으로 보상형 동영상을 게임의 한 기능으로 간주해야 한다. 이는 A/B 테스트, 세분화 및 보상형 동영상 실행 방식에 대한 분석적 접근방식을 의미한다”고 말했다.

앱 내 결제를 한 게임 유저의 보상형 광고 참여율

흥미롭게도 방치형, 단어/퍼즐, 캐주얼, 3개 게임 카테고리에서 보상형 동영상 참여율은 앱 내 결제 후에도 일관되게 유지됐다.

유료 사용자가 결제 후에도 보상형 광고를 시청하는 이유는 다음과 같다. 첫째 보상형 광고는 리워드 혜택을 제공해 유료 사용자의 자발적 시청을 유도한다. 일반적인 전면 광고와 일방적 광고는 게임플레이 중간에 실행되어 게임 진행을 방해한다. 이에 유저는 게임플레이 자체를 원활히 하기 위해 결제하는 상황으로 바뀌었다. 반면 보상형 동영상 광고는 무료 코인 받기, 레벨 재시작 등과 같은 기능적 역할을 제공해 게임 진행을 돕는다. 이 때문에 유저는 광고임을 인식하더라도 리워드를 얻기 위해 기꺼이 시청한다.

둘째 보상형 광고 시청은 유료 사용자의 앱 내 결제 투자 보호 방안으로 작용한다. 유료 사용자는 앱 내 결제로 아이템을 구매해 레벨업, 캐릭터 스킨 등의 혜택을 게임에서 활용한다. 아이템 구매를 통해 소정의 금액을 게임에 투자한 유료 사용자는 가능한 오랫동안 게임을 지속함으로써 자신의 앱 내 결제 투자를 보호하고자 한다. 따라서 이 같은 목적 달성에 도움을 주는 보상형 동영상 광고에 자발적으로 참여한다.

사용률이 앱 내 결제 ARPU에 미치는 영향

사용자 1인당 평균 인앱 구매 금액인 앱 내 결제 ARPU는 사용률과 비례한다. 이는 보상형 광고가 유저의 지속적 게임 참여와 진행에 독특한 방식으로 영향을 미치기 때문이다.

사용률과 앱 내 결제 사이의 상관관계를 파악하는 방법은 다음과 같다. 먼저 가장 높은 사용률을 보인 유저 그룹(보상형 광고에 가장 많이 참여하는 유저)을 확인한 후 광고 노출 빈도와 광고 전개 속도의 상한을 정한다. 이때 광고의 수를 추가·삭제하거나 광고 위치를 변경하는 것이 앱 내 결제와 ARPU에 어떤 영향을 미치는지 파악한다. 그 후 의도한 만큼 참여를 보이지 않은 유저의 광고 참여를 촉진할 수 있도록 광고 노출 빈도와 속도를 여러 가지로 테스트한다.

사용률이 ARPPU에 미치는 영향

ARPPU는 게임 유저가 유료로 전환된 후 앱 내 결제 활동 시 발생하는 수익으로 사용률과 비례한다.

광고주가 최고의 수익을 기대할 수 있는 가장 효과적인 지점을 찾기 위해서는 각 유저의 그룹별 최적의 광고 수를 테스트해야 한다. 광고주는 각 유저 그룹의 마지막 광고 임프레션(노출)의 한계이익을 파악해 광고 실행이 손익에 어떤 영향을 미치는지 정확하게 확인해야 한다.

경우에 따라 보상형 동영상 광고를 추가해 사용률을 높이더라도 ARPPU는 감소할 수 있다. 따라서 광고주는 광고 실행과 손익의 영향에 따라 데이터 중심 계획을 수립하고 정확한 A/B 테스팅을 시행해야 한다.

앱 내 결제 후 사용률 변화

게임 유저는 결제 전후 전반적으로 사용률에 일정한 양상을 보이지만 개별 유저의 사용률을 자세히 살펴보면 변동이 있다. 모든 유저들은 다양한 유형과 특성을 지녀 일반화하기 어렵다. 따라서 광고주는 다양한 유저 그룹에 대한 이해를 기반으로 맞춤형 세분화 전략을 실행해야 한다. 예를 들어 앱 내 결제 전후 유료 사용자의 광고 사용률을 테스트하고 특히 결제 직후 시청하는 광고 수를 분석해 알맞은 광고 수의 상한을 정할 수 있다.

사용률과 유저가 결제할 확률 간 상관관계 분석

게임 유저가 결제 후 사용률에 어떤 영향이 있는지 파악한다면 사용률을 초기에 추론하고 유저가 앱 내 결제를 할 가능성을 도출해낼 수 있다. 특히 방치형 게임은 강력한 상관관계를 보였다.

테스트 대상과 방법

효과적인 집행을 위해서는 과거에 시청했거나 시청 가능성이 있는 보상형 동영상 수를 기반으로 유저를 세분화한다. 다음으로 유저가 앱 내 결제를 한 후 행동에 차이가 있는 것을 이해하고 이들이 위치한 게임 단계에 맞춰 아이템 유형이나 금액을 변경해 각각 다르게 보상을 제공한다. 마지막으로 광고의 이상적인 빈도를 테스트하고 유저에 맞게 상한 정책을 실행한다.

신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해서는 A/B 테스트가 효과적이다. 많은 수의 유저를 모집해 데이터를 풍부하게 수집하고 충분한 시간을 갖고 빈틈없는 통계 작업을 거쳐야 한다. 또한 데이터가 다른 테스트와 교차 오염이 일어나지 않도록 주의가 필요하다.

출처 : 아이언소스