광고비는 그대로인데, 대시보드에 찍히는 매출은 왜 30%나 줄었을까?

안녕하세요 구독자님, 텀타입니다.

새해의 활기찬 기운도 잠시, 연초 성과 보고와 광고 효율 최적화로 많은 브랜드들의 고민이 깊어지는 시기입니다. 그런데 혹시 요즘, 분명히 광고비는 예전만큼 쓰고 있는데 대시보드에 찍히는 성과 숫자가 자꾸만 줄어들어 당혹스럽지는 않으셨나요?

🤔 "유입은 비슷한데, 왜 리포트에 보이는 전환 매출만 뚝 떨어졌을까?"

🥲 "분명 우리 물건을 샀는데, 대시보드엔 '정체불명의 유입(Direct)'으로만 잡히니 답답하네."

만약 이런 고민을 하고 계신다면, 그건 운영을 못 해서가 아닙니다. 애플의 개인정보 보호 정책(ATT)과 서드파티 쿠키 제한이라는 거대한 '데이터 가뭄'이 마케팅 현장을 덮쳤기 때문입니다. 실제로 많은 브랜드가 적게는 30%, 많게는 50% 이상의 데이터 유실을 겪고 있습니다.

오늘 텀타 뉴스레터에서는 단순히 유실된 수치를 확인하고 수용하는 단계를 넘어, 구글의 AI 기술을 활용해 데이터를 정교하게 되살려내는 '데이터 복구'의 실질적인 해법을 공유합니다.

✔ 광고 성과 데이터가 실제 매출과 괴리가 생겨 예산 배정에 확신이 서지 않는다면

✔ 쿠키 거부 유저의 비중이 늘어나면서 유입 경로를 파악하기 힘든 상황이라면

✔ 통제할 수 없는 외부 환경 속에서 우리 브랜드만의 데이터 주도권을 되찾고 싶다면

오늘 글을 끝까지 읽어보세요. 보이지 않는 고객의 행동을 AI가 어떻게 추론해내는지, 그 흥미로운 과정을 아주 쉽게 풀어드릴게요.

📢 "누군지"는 몰라도 "무슨 일"이 있었는지는 기록합니다

기존의 데이터 수집 방식은 사용자의 '신원(Who)'과 '행동(What)'을 하나의 세트로 묶어 처리해 왔습니다. "누구인지" 모르면 "무엇을 했는지"도 저장할 수 없는 구조였죠. 그래서 사용자가 쿠키 동의를 거부하는 순간, 마케터의 대시보드에서는 그 유저와 관련된 모든 기록이 증발해 버렸습니다.

하지만 구글 동의 모드 V2는 이 두 가지를 영리하게 분리해서 관리합니다.

🍪 쿠키 동의 시 (정상 수집)

우리가 잘 알던 방식입니다. '서울에 사는 30대 남성 A'라는 식별 정보와 'B 상품 구매'라는 행동 정보를 모두 가져옵니다. 리타겟팅도 가능하고, 유저의 경로도 추적 가능합니다.

🙅 쿠키 거부 시 (비식별 수집)

유저를 특정할 수 있는 쿠키나 ID는 일절 생성하지 않습니다. 대신, '누군지는 알 수 없지만, 익명의 방문자가 발생했고 구매가 일어났다'는 신호만 구글 서버로 보냅니다. 이를 '핑(Ping)'이라고 부릅니다.

이해를 돕기 위해 오프라인 매장 상황에 비유해 볼게요.

기존 방식

손님이 물건을 샀을 때 점원이 "포인트 적립을 위해 전화번호(쿠키) 좀 알려주세요"라고 묻습니다. 손님이 거절하면 점원은 아예 판매 장부를 덮어버립니다. 물건은 팔렸는데 기록이 없으니, 사장님은 오늘 매출을 정확히 알 길이 없습니다. 이것이 우리가 겪는 '데이터 유실'의 실체입니다.

동의 모드 V2

똑같은 상황에서 점원이 다르게 행동합니다. 전화번호는 적지 않지만, 장부에 '익명의 손님 1명, 5만 원 결제 완료'라고 기록합니다. 개인을 특정할 수 있는 '전화번호(식별자)'는 받지 않더라도, 가게 문을 열고 들어와 구매를 했다는 '딸랑~' 하는 벨 소리(핑, Ping)는 듣고 기록하는 것이죠.

이것이 동의 모드 V2가 작동하는 원리입니다. 사용자가 '쿠키 거부'를 누르는 0.1초의 찰나, 구글 태그는 개인정보 저장 접근을 멈추는 대신 익명성이 보장된 '비식별 핑'을 쏩니다.

"누군지는 모르지만(개인정보 보호), 지금 전환이 발생했습니다(데이터 보존)"라고 보고하는 것이죠. 결과적으로 고객이 '누구'인지는 몰라도 오늘 우리 매장에서 매출이 발생했다는 '사실'은 정확히 카운트할 수 있게 됩니다. 개인정보 보호라는 원칙을 완벽히 지키면서도, 마케터의 소중한 성과 데이터는 놓치지 않게 되는 것입니다.

🤖 AI 모델링: 사라진 30%의 유저를 대시보드에 소환하는 원리

그렇지만 단순한 '벨 소리(핑)'만으로는 고객이 어떤 경로를 거쳐 왔는지 다 알 수 없습니다. 여기서 구글의 'AI 행동 모델링'이 등판합니다. AI는 마치 빠진 퍼즐 조각을 맞추듯 3단계로 데이터를 복원합니다.

(1) 관찰

쿠키 수집에 동의한 유저들(정답지)의 행동 패턴을 철저히 학습합니다.

(예: "이 광고로 들어온 사람은 보통 이틀 뒤에 구매하네?")

(2) 대조

쿠키에 동의하지 않은 익명 유저들의 '흔적(핑)'을 학습된 패턴과 대조합니다.

(예: "이 익명 유저의 행동이 어제 본 구매 유저 패턴과 95% 일치하네!")

(3) 복원

충분한 확신이 서면, 유실됐던 전환 수치를 리포트에 다시 채워 넣습니다.

결국 실제 데이터가 70건만 찍히더라도, AI 보정을 통해 비즈니스의 진짜 진실인 '100건'의 성과를 대시보드에서 볼 수 있게 됩니다.

📈 브랜드가 얻는 실질적인 이득은 무엇인가요?

1. 의사결정의 오류를 막는 '진짜 ROAS' 확인

데이터 유실로 인해 실제 ROAS가 500%인데 대시보드에 350%로만 찍힌다면 어떨까요? 마케터는 효율이 나쁜 줄 알고 잘 돌아가는 캠페인의 예산을 삭감하는 치명적인 실수를 하게 됩니다. 동의 모드 V2는 이 잃어버린 성과를 제값으로 평가받게 하여, 예산을 과감히 집행할 확신을 줍니다.

2. 광고 알고리즘을 똑똑하게 만드는 '데이터 양분' 확보

현대 광고 시스템은 '전환 데이터'를 먹고 자랍니다. 데이터 유실로 학습량이 부족해지면 타겟팅의 정교함이 떨어지고 CPA(전환당 비용)는 치솟을 수밖에 없습니다. 유실된 30%의 데이터를 복구한다는 것은, 광고 AI 알고리즘에 30% 더 많은 양질의 학습 데이터를 제공하는 것과 같습니다. 데이터가 충분히 쌓일수록 광고 시스템은 누가 진짜 구매할 유저인지 훨씬 더 정확하고 빠르게 찾아내어, 결과적으로 광고 효율을 극대화해 줍니다.