배너 광고의 클릭을 최대화하는 CPC 자동 입찰: 클릭 수 +560%, CPC -65%

CPC 광고에서는 광고주가 클릭 한 건당 지불할 의사가 있는 최대 금액을 설정하고, 이 금액을 기준으로 다른 광고주들과 경쟁하여 게재 순위와 노출 여부가 결정됩니다. 그러나 광고 시장은 고정되어 있지 않습니다. 시간대, 요일, 경쟁 상황에 따라 클릭 단가와 노출 환경은 끊임없이 변하기 때문에, 입찰가는 실시간으로 최적화될 필요가 있습니다.

자동 입찰은 이러한 변화를 반영할 수 있는 기본 전략이지만, 중요한 것은 단순히 ‘자동화되었다’는 사실이 아닙니다. 얼마나 정교하게 데이터를 예측하고 입찰가를 조정하느냐에 따라, 동일한 예산으로도 확보할 수 있는 클릭 수는 크게 달라집니다.

이번 글에서는 토스애즈의 CPC 자동입찰 모델을 통해, 자동 입찰이 어떻게 클릭 단가를 최적화하여 클릭 수를 극대화하는지 살펴보고, 실제 캠페인에 적용했을 때의 성공사례까지 함께 알아보겠습니다.

CPC 광고의 클릭을 최대화하는 ‘자동 입찰’이란?

‘클릭 최대화(Max Click) 자동입찰’은 쉽게 말해, 광고주가 하루 예산이라는 ‘돈 주머니’를 들고 시장에 나가 최대한 많은 사람들이 광고를 클릭하도록 만드는 전략입니다. 돈을 쓰는 방식은 단순합니다. 값비싼 클릭부터 사는 게 아니라, 저렴한 클릭부터 하나씩 확보해 나갑니다. 예를 들어, 어떤 노출은 클릭당 50원으로도 확보할 수 있고, 또 다른 노출은 100원이 필요할 수 있습니다. 자동 입찰은 이 중에서 효율적인 기회부터 먼저 잡아나가며 예산을 소진합니다.

그 결과, 클릭 한 건을 만들 때 드는 평균 비용(CPC)이 자연스럽게 낮아지고, 동일한 예산으로 더 많은 클릭을 가져올 수 있습니다. 즉, 광고주 입장에서는 같은 돈으로 더 많은 고객을 만날 수 있게 되는 것이죠.

클릭 최대화 자동 입찰의 핵심 로직

자동 입찰이 이렇게 효율적인 이유는 실시간으로 예산과 입찰가를 조정하는 로직 덕분입니다. 토스애즈의 자동 입찰 모델은 대략 다음과 같은 순서로 작동합니다.

1. 먼저, 시스템은 특정 광고가 앞으로 몇 분 동안 받을 수 있는 광고 요청 수를 예측합니다. 즉, “앞으로 N분 동안 내 광고를 보여줄 기회가 얼마나 있을까?”를 미리 계산하는 겁니다.
2. 그 다음에는 광고주의 오늘 남은 예산과 노출 스케줄, 그리고 예측된 요청 수를 함께 고려해 해당 시간대에 발생할 수 있는 클릭 수와 예상 CPC를 계산합니다.
3. 마지막으로, 입찰가는 매 N분마다 다시 조정됩니다. 만약 현재 속도로 가면 목표 클릭 수에 못 미칠 것 같다면 입찰가를 올려 더 많은 기회를 확보합니다. 반대로 이미 목표를 초과해서 달리고 있다면 입찰가를 낮춰 예산이 한쪽에만 쏠리지 않고 캠페인 전반에 고르게 소진되도록 조정합니다.

이 과정을 반복하면서 자동입찰은 예산을 안정적으로 소진하는 동시에, 클릭 수를 최대한 끌어올립니다.

더 정교하게: 토스애즈의 주요 모델

자동 입찰의 성능을 가르는 핵심은 얼마나 정교하게 ‘예측’할 수 있는가에 달려 있습니다. 토스애즈는 두 가지 모델을 기반으로 클릭을 최적화합니다. 바로 pCTR(클릭률 예측) 모델과 입찰가 예측 모델입니다.

pCTR 모델: 지금 이 순간, 누가 클릭할지 예측하다

pCTR 모델은 각 광고 노출에서 사용자가 클릭할 확률을 미리 계산합니다. 쉽게 말해, “이 사람이, 지금 이 시간, 이 소재를 봤을 때 클릭할 가능성이 얼마나 될까?”를 숫자로 예측하는 거죠.

토스애즈의 강점은 여기서 발휘됩니다. 토스 앱은 약 3,000만 명의 사용자의 결제·행동 데이터와 실시간 앱 사용 패턴을 보유하고 있습니다. 이 데이터는 단순한 연령·성별 수준의 타겟팅을 넘어섭니다. 예를 들어, 사용자가 최근에 어떤 결제를 했는지, 푸시 알림에 얼마나 자주 반응하는지, 투자에 관심이 있는지 쇼핑을 선호하는지 같은 생활 패턴까지 정밀하게 반영됩니다. 또, 최근 몇 분 안에 어떤 광고를 클릭했는지 같은 초단기 신호까지 모델에 들어가기 때문에, 사용자의 최신 관심사를 빠르게 캐치할 수 있습니다.

이렇게 예측된 pCTR은 광고 효율을 좌우하는 ‘가치 지표’가 됩니다. CTR이 높게 예측되는 노출에는 적극적으로 입찰하고, CTR이 낮은 노출에는 비용을 아껴 효율을 높이는 것이죠.

입찰가 예측 모델: 최적의 CPC를 실시간으로 산출하다

두 번째는 입찰가 예측 모델입니다. 광고주는 하루 예산만 설정하면 되고, 시스템이 이를 시간대와 트래픽 상황에 맞게 자동으로 분배합니다. 로직은 수분 단위로 시장 상황을 읽으며, “지금 이 입찰가로 가면 얼마나 많은 클릭을 가져올 수 있을까?”를 끊임없이 계산합니다.

예를 들어 아침 출근 시간대에는 커피 광고의 pCTR이 급격히 높아질 수 있습니다. 이때는 입찰가를 소폭 상향하고 예산을 더 배분해, 클릭 기회를 놓치지 않게 합니다. 반대로 밤 늦은 시간에는 전반적으로 pCTR이 낮아지므로 입찰가를 낮추고, 효율이 좋은 다른 인벤토리에 예산을 배분합니다. 결과적으로 불필요한 낭비는 최소화하면서, 하루 예산을 가장 안정적이고 효과적으로 소진할 수 있게 됩니다.

클릭 최대화 자동입찰 활용 사례: 평균 클릭 수 +560%, CPC -65%

이번 자동입찰 모델은 단순히 이론적 장점에 머무르지 않았습니다. 실제 광고주 캠페인에서 기존 고정 CPC 방식과 클릭 최대화 자동 입찰 전략을 동일한 조건에서 비교한 결과, 놀라운 차이가 나타났습니다.

우선, 전반적인 성과를 보면 자동 입찰을 도입한 광고주들의 평균 클릭 수는 기존 대비 무려 약 560% 증가했습니다. 동시에 평균 CPC는 65% 감소하며 효율적인 예산 집행이 가능해졌습니다.

세부 사례도 눈길을 끕니다.

• A사(플랫폼 서비스 업종)는 자동입찰을 적용한 뒤 클릭 수가 495% 증가, CPC는 약 89% 절감되었습니다. 그 결과, 고가 CPA 광고에서도 효율성이 극적으로 개선되었습니다.
• B사(금융 업종)는 상대적으로 소규모의 고액 리드 캠페인에서도 비용 절감 효과를 확인했습니다. 클릭 수는 2012% 늘고, CPC는 약 87% 절감되어, 예산 대비 효율적인 리드 확보가 가능해졌습니다.
• C사(미디어/엔터테인먼트 업종)는 대규모 트래픽 캠페인을 진행하면서도 자동입찰을 통해 클릭 수는 140% 증가했고, CPC는 약 73% 절감되었습니다. 그 결과 대규모 집행에서도 안정적인 효율 개선을 달성했습니다.

이처럼 자동입찰 모델은 업종이나 캠페인 규모를 가리지 않고, 클릭 수를 극대화하면서도 비용 효율성을 크게 높여주는 전략임이 입증되었습니다.

자동입찰은 이제 단순한 선택이 아니라, 성과를 극대화하기 위한 필수 전략이 되고 있습니다. 토스애즈의 클릭 최대화 모델은 업종과 캠페인 규모를 가리지 않고 더 많은 클릭과 더 낮은 CPC를 만들어냈습니다.

앞으로 광고주는 예산만 설정하면 됩니다. 나머지는 토스애즈의 정교한 모델이 자동으로 최적화해, 안정적인 소진과 뛰어난 효율을 보장합니다. 지금 바로 자동입찰 전략을 도입해, 동일한 예산으로 더 많은 고객을 만나보시기 바랍니다.