토스에서 광고할 때 자주 묻는 질문 6가지 | 전환 최적화부터 대시보드, 데이터 기반 타겟팅까지

"전환 최적화 개발 계획이 궁금해요.” "광고 효율을 높이기 위한 자동 입찰 기능 도입 계획이 있을까요?" “광고주 어드민 대시보드 개선 계획이 있나요?” “토스의 데이터는 광고에 어떻게 사용되고 있나요?"

토스에서 광고를 집행하는 분들이 자주 던지는 질문입니다. 이번 글에서는 이 궁금증을 풀어드리기 위해 지속적으로 받는 질문 6가지를 선정하여 제품, 데이터, 머신러닝 관점에서 정리했습니다. 얼마 전 열린 에이전시 파트너십 행사, ‘Blue Wonderland 2025’에서 실무자분들이 직접 전해주신 내용을 바탕으로 구성했으니, 실질적인 인사이트를 얻어가실 수 있을 거예요.

데이터: 토스애즈가 보유한 데이터와 활용 방식

Q. 토스애즈는 어떤 데이터를 가지고 있나요?

크게 소비 데이터와 금융 데이터 2가지로 나눌 수 있습니다. 먼저, 소비(결제) 데이터는 누가, 언제, 어디서, 얼마를 결제했는지에 대한 정보입니다. 이를 통해 특정 브랜드에 대한 관심, 멤버십 구독 여부, 시기별 소비 집중도 등을 파악할 수 있어요. 다음은 자산/금융 데이터로 유저가 어떤 금융 상품(계좌, 카드, 보험, 증권 등)을 가지고 있는지, 어떻게 활용하는지 확인할 수 있습니다. 투자 성향이나 보유한 보험, 대출 유무 등을 파악할 수 있는 금융 생활 전반의 데이터입니다.

Q. 데이터는 실제로 광고에 어떻게 활용되나요?

광고 시작 전, 중, 후 각 단계마다, 데이터가 활용되는 방식이 달라집니다.

1. 광고 전: 유저 인사이트와 전략 설계

광고 집행 전에는 데이터를 기반으로 광고 전략을 설계합니다. 잠재 유저를 발굴하거나, 유저의 관심도, 업종 점유율과 같은 시장분석도 하고, 과거 유사한 캠페인을 기반으로 인사이트를 제안하기도 합니다.

예를 들어, 모바일 캠페인에서는 신제품 출시 직후에도 기기를 많이 변경하지만, 출시가 180일 이상 지난 때에도 기기 변경이 출시 직후와 크게 차이 나지 않게 이루어진다는 인사이트를 얻었습니다. 그래서 단발성 홍보가 아닌 Always-ON 캠페인을 병행할 것을 제안했습니다.

보험 캠페인에서는 보험 소비 이력과 광고 반응도와 같은 퍼스트파티 데이터를 활용해 관심 유저를 정의했습니다. 이들이 그동안 보험 캠페인에 얼마나 노출됐는지 분석한 결과, 아직 충분히 닿지 않은 유저가 있다는 것을 확인했고, 추가적인 전략을 제안하기도 했습니다.

2. 광고 집행: 타겟팅 고도화

광고를 집행할 때는 데이터를 기반으로 다양한 타겟팅 방식을 활용하여 고도화합니다.

• 퍼스트파티 데이터 기반 타겟팅: 예) 최근 한 달간 게임에 100만 원 이상 결제한 유저
• 유저 프로파일 생성: 결혼 여부, 반려동물 보유, 여행 관심도 등 유저의 퍼스트파티 데이터를 조합한 프로파일을 만들어 활용합니다.
• Lookalike 모델링: 머신러닝 기반으로 유사 유저를 확장하는 방식으로, 토스는 유일하게 결제·자산·투자와 같이 실제 금융 데이터를 활용하고 있습니다.

*유저 프로파일과 퍼스트파티 데이터 타겟팅에 대한 더 자세한 내용은 여기서 확인할 수 있습니다.

3. 광고 이후: 성과 분석과 다음 캠페인 제안

광고를 단순히 많이 노출하고, 많이 클릭하는 것보다 중요한 것은 광고주가 달성하고자 하는 계좌 개설, 회원가입, 상품 구매와 같은 전환입니다. 현재 많은 매체가 전환 트래킹을 지원하고 있지만, 토스애즈는 한 걸음 더 나아가 광고 이후 유저의 행동까지 분석하고 있습니다.

예를 들어, 증권사 캠페인의 목표가 계좌 개설이라면, 개설 이후 입금은 했는지, 투자는 했는지, 어떤 종목에 얼마를 투자했는지까지 살펴봅니다. 타 증권사와 비교한 투자 스타일 분석도 함께 진행해요. 유통 업종처럼 온·오프라인을 함께 운영하는 경우가 많다면, 온라인 반응에 더해 오프라인 구매 전환까지 추적합니다.

이후에는 반응한 유저의 특성을 기반으로 어떤 타겟, 메시지, 소재가 효과적일지 분석해 전략적으로 다음 캠페인 전략까지 이어지도록 제안하고 있습니다.

머신러닝: 전환 최적화 계획 및 앞으로의 개발 방향성

Q. 전환 최적화 개발은 어떻게 진행되고 있나요?

토스애즈는 퍼포먼스 마케팅의 목표를 리드 수집 / 온라인 구매 / 앱 설치 / 오프라인 구매 크게 4가지로 구분해 개발하고 있습니다. 현재는 리드 수집에 집중해 제품을 빠르게 실험하고 있고, 2025년 하반기에는 온라인 구매와 앱 설치 목적까지 확장할 계획입니다.

현재는 MVP라고 부르는 최소 수준 스펙의 제품을 빠르게 만들어 일부 광고주와 closed beta 테스트를 진행하고, 성능 검증 후 정식 출시하는 방식으로 개발하고 있습니다. 빠르게 실험하되, 신뢰할 수 있는 수준의 성능을 제공하는 것을 중요하고 생각하고 있어요.

Q. 자동 입찰 기능 도입 계획이 있을까요?

리드 수집 캠페인에서는 이미 target CPA라고 하는 자동 입찰 기능을 제공하고 있는데요, 올해 초보다 예측 정확도가 약 20% 향상했고, 다른 캠페인 목표에도 확장을 준비하고 있습니다. 아래와 같이 앞으로는 광고주의 전략에 따라 자동 입찰 방식도 다양해지는 모습을 지켜보실 수 있을 거예요.

• 비용을 아끼고 싶은 광고주 → 비용 최적화 캠페인
• 예산을 다 쓰고 최대 전환을 원하는 광고주 → 전환 수 최대화 캠페인

Q. 퍼스트파티 데이터는 전환 최적화에 어떻게 쓰이나요?

일반적으로 머신러닝 모델링을 할 때 광고 관련 데이터를 주로 사용하지만, 유저가 토스 내에서 어떤 서비스를 자주 이용했는지와 같은 퍼스트파티 데이터도 함께 사용하고 있어요. 예를 들어, ‘누가 전환할지’를 정확하게 맞추는 것이 중요한 전환율 예측 모델에서 아래와 같은 변수들은 전환 가능성이 높은 사람을 구분해 내는 데 중요한 힌트가 됩니다.

• 혜택 탭에서 리워드를 얼마나 자주 받는지
• 카드나 보험 같은 금융 서비스를 얼마나 자주 쓰는지

이처럼 광고와 직접적인 연관이 없어 보이는 퍼스트파티 데이터는 광고 추천 모델에서 크게 기여하고 있습니다. 앞으로는 새로운 토스 제품군이 계속 늘어남에 따라, 퍼스트파티 데이터의 양과 질도 함께 좋아지고 예측도 더 정교해질 거예요.

*퍼스트파티 데이터의 활용에 대한 이해가 어렵다면 여기서 더 자세히 확인할 수 있습니다.

광고주 어드민: 기능 개선 계획

최근 6개월간 업데이트된 기능

지난 6개월 동안, 입찰 전략(tCPA) 도입, 전환 추적 메뉴 추가 등 월 2~3개 이상 기능이 꾸준히 업데이트됐습니다. 2025년 1분기에는 계정 운영 편의성 개선, 2분기에는 전환 최적화 연동 준비에 집중했어요.

Q. 광고주 어드민/대시보드 개선은 어떻게 진행되고 있나요?

대시보드나 어드민 내 기능 개선은 광고주분들이 남겨주신 피드백을 바탕으로 우선순위를 정해 순차적으로 진행하고 있습니다.

1. 여러 채널을 통해 들어온 요청을 모으고, 2. 내부 기준에 따라 중요도 점수를 매긴 뒤, 3. 우선순위가 높은 항목부터 차례로 개선해 나가는 방식입니다.

예를 들어 최근 업데이트된 ‘시간대별 성과 분석’ 리포트도 요청이 많았고 중요도 점수가 높았던 기능이라 빠르게 배포되었습니다. 앞으로도 전환 최적화, 자동 입찰 기능 개선을 통한 캠페인 성과 효율화뿐만 아니라, 운영 경험까지 좋아지는 플랫폼이 되도록 계속 업데이트해 나갈 예정입니다.

답으로 끝나지 않고, 변화로 이어가겠습니다

전환 최적화는 어떻게 진행되고 있는지, 어떻게 데이터를 활용하고 있는지, 어드민은 앞으로 어떻게 개선될지까지 그동안 자주 받았던 질문들에 답변해 보았습니다. 토스애즈는 현재도 더 나은 광고 성과와 운영 경험을 만들기 위해 각 팀이 유기적으로 협업하고 있고, 앞으로도 계속해서 나아갈 예정입니다. 함께 성장할 수 있도록, 많은 의견과 피드백 부탁드립니다.