같은 GRP 300이 전혀 다른 캠페인일 수 있다

숫자 하나로는 캠페인을 알 수 없다

매체 제안서에서 가장 자주 보는 숫자가 GRP다. 목표 GRP를 정하고 예산을 거기에 맞추는 일이 미디어 플래닝의 출발점처럼 다뤄지며, 실제로 집행 규모를 한 줄로 요약하는 데 이만큼 편한 숫자도 없다. 그런데 이 숫자는 집행 규모를 알려 줄 뿐 캠페인의 모양은 알려 주지 않는다.

GRP 300짜리 캠페인 두 개를 놓고 보면 금방 드러난다. 하나는 목표 수용자의 60%에게 평균 다섯 번씩 닿았고, 다른 하나는 30%에게 평균 열 번씩 닿았다. 두 캠페인의 GRP는 똑같이 300이지만 한쪽은 절반이 넘는 사람에게 메시지를 전했고 다른 쪽은 열에 셋에게만 전한 뒤 같은 사람을 계속 따라다녔다. 신제품을 알려야 하는 캠페인이라면 둘의 성패는 갈릴 수밖에 없는 것이다.

GRP는 측정값이 아니라 곱셈의 결과다

이 일이 생기는 까닭은 GRP의 정의 자체에 있다.

GRP = 도달률(%) × 평균빈도

세 숫자 가운데 둘을 알면 나머지 하나가 자동으로 정해지는 항등식이며, 이 사이트의 GRP 계산기가 하는 일도 그 셋 중 둘을 받아 나머지를 돌려주는 것뿐이다. 노출수를 모수로 나눠 100을 곱해도 같은 값이 나온다.

한 가지 덧붙이면, 같은 방식으로 세되 전체 인구가 아니라 우리가 겨냥한 사람만을 모수로 삼은 값이 TRP다. 전체 기준 GRP가 100이어도 목표 수용자 안에서는 40일 수 있고, 그 차이가 곧 매체가 우리 손님에게 얼마나 정확히 닿았는지를 말해 준다.

그러므로 GRP는 관측된 사실이 아니라 두 개의 서로 다른 사실을 하나로 접어 둔 요약이다. 접힌 것을 펴지 않으면 몇 명에게 닿았는지도, 그 사람들이 몇 번씩 봤는지도 알 수 없다. GRP 목표만 받아 든 실무자가 매체를 어떻게 짜야 할지 판단하지 못하는 이유가 여기에 있으며, 이 숫자를 목표로 두는 관행 자체를 다시 볼 일이라고 판단된다.

평균빈도는 평균이어서 더 가린다

한 겹이 더 있다. 평균빈도는 말 그대로 평균이므로 사람마다 몇 번씩 봤는지의 분포를 감춘다. 평균 세 번이라는 말은 모두가 세 번씩 봤다는 뜻이 아니라, 한 번만 본 사람이 대부분이고 열 번 본 사람이 소수 섞여 있어도 성립한다.

그래서 실무에서는 빈도별로 몇 퍼센트가 몇 번 봤는지를 펼친 누적빈도분포를 함께 본다. 필자가 참여한 연구에 실린 실제 분포를 옮기면 다음과 같다(박현수 외, 2023).

이 캠페인의 도달률은 1회 이상 본 사람, 곧 56.9%다. 각 빈도에 사람 비율을 곱해 더하면 GRP는 97.5가 되고, 97.5를 56.9로 나눈 평균빈도는 1.71회다. 숫자만 보면 무난한 캠페인처럼 보인다.

그런데 오른쪽 열을 따라 내려가면 다른 이야기가 나온다. 세 번 이상 본 사람은 10.2%뿐이다. 메시지가 기억에 남으려면 구매 주기 안에서 세 번쯤은 닿아야 한다는 통념, 곧 유효빈도를 기준으로 삼을 경우, 도달률 56.9%짜리 이 캠페인이 실제로 설득한 사람은 열에 하나라는 뜻이 된다. 유효도달률을 따로 보는 까닭이 그것이며, 평균빈도 1.71회라는 숫자는 그 사실을 전혀 비추지 못한다.

그러면 GRP만 알 때 나머지를 어떻게 아는가

집행 전에는 도달률도 빈도분포도 아직 없다. 손에 있는 것은 예산에서 환산한 GRP뿐인데, 그 환산을 맡는 지표가 CPRP 이고 그 값을 무엇과 견주어야 하는지는 CPRP 100만 원은 싼 것인가에 적었다. 어쨌든 손에 있는 것은 GRP 하나뿐이며, 그래서 GRP에서 도달률을 추정하는 일이 미디어 플래닝의 오래된 과제가 되어 왔으며, 그 추정의 정확도가 곧 플래닝의 정확도를 가른다고 보아도 좋다.

둘의 관계는 직선이 아니다. GRP를 계속 부어도 도달률은 어느 지점부터 눕기 시작하는데, 그 매체를 아예 이용하지 않는 사람에게는 아무리 돈을 써도 닿지 않기 때문이다. 이 눕는 모양을 그린 것이 리치커브이고, 곡선이 눕는 높이가 그 매체의 커버리지 상한이 된다.

앞서 인용한 연구는 이 곡선을 로지스틱 함수로 놓고 GRPs만으로 Reach 1+부터 5+까지를 단계적으로 추정했다. 지상파 채널의 1회 이상 도달률 예측 오차는 평균 3.50, 케이블은 3.66이었고, 2회 이상부터 5회 이상까지의 모형은 설명력이 모두 .90을 넘으면서 오차가 2.0 미만으로 나왔다. 예산에서 GRP를 뽑고, GRP에서 도달률을 뽑고, 거기서 다시 빈도분포까지 펼치는 사슬이 수치로 성립한다는 뜻이다.

이 사이트의 도달 시뮬레이터도 같은 꼴의 로지스틱 곡선을 쓴다. 곡선의 가파르기와 상한을 매체마다 다르게 두며, 거기에 매체 간 겹침을 반영해 통합 도달을 구한다. 겹침을 다루는 방식은 중복도달 쪽에 따로 적어 두었다.

실무에서 무엇을 정해야 하는가

첫째, 목표를 GRP 하나로 주지 않는다. 도달률과 빈도 가운데 어느 쪽을 사려는 캠페인인지를 먼저 정하고, GRP는 그 결과로 따라 나오게 둔다. 신제품 인지가 목적이라면 도달률이 먼저이고, 구매 직전 설득이 목적이라면 빈도 쪽이 먼저이며, 뒤쪽을 고를 때는 같은 사람에게 과도하게 반복되지 않도록 빈도 캡을 함께 정한다.

둘째, 평균빈도 옆에 반드시 분포를 붙인다. 평균 세 번과 유효도달 10%는 함께 적혔을 때만 뜻이 통하며, 하나만 적힌 보고서는 읽는 사람이 나머지를 상상하게 만든다.

셋째, 곡선이 눕는 지점을 미리 확인한다. 같은 GRP를 더 부어도 도달이 거의 늘지 않는 구간에 들어섰다면, 그 예산은 같은 사람을 다시 만나는 데 쓰이고 있다. 그 지점이 곧 매체를 하나 더 붙일 때이며, 곡선을 미리 보지 않으면 그 시점을 놓치게 된다.

넷째, 추정에 쓴 곡선이 어느 매체와 어느 시점의 것인지 적어 둔다. 커버리지 상한과 가파르기는 매체마다 다르고 해마다 달라지므로, 출처가 적히지 않은 도달 예측은 몇 달 뒤에 검증할 수 없는 숫자가 된다.

남는 문제

GRP는 TV 시대에 만들어진 말이고, 디지털에서는 사람이 아니라 기기나 계정을 기준으로 세어지는 문제가 그대로 남아 있다. 그럼에도 예산과 노출량과 도달을 한 줄로 잇는 지표로서 GRP를 대신할 것이 아직 뚜렷하지 않으므로, 이 숫자는 당분간 계속 쓰이게 될 것으로 보인다.

다만 쓰는 방식은 달라져야 할 것으로 판단된다. GRP를 캠페인의 목표로 두는 대신 도달률과 빈도를 정한 뒤 따라 나오는 값으로 두는 것, 그리고 평균 옆에 분포를 늘 함께 두는 것이 그 출발점이 된다.

참고문헌

• 박현수, 이인성, 권영빈, & 한석영 (2023). GRPs만을 이용한 노출빈도분포 예측: 지상파와 케이블 TV 중심으로. 광고학연구, 34(2), 7-33.
• 이인성, & 박현수 (2019). TV와 디지털 매체에서 GRPs-Reach n+ 예측 모델 개선 연구. 한국방송학보, 33(5), 191-220.