유효도달률 40%·인지율 2배 만든 옥외광고(OOH) 전략

아래 글은 2026년 7월 23일에 발행된 위픽레터에 실린 글입니다.

WEPICK INSIGHT CIRCLE Vol.5 · SPEAKER CONTENT

온라인 광고에서는 누구에게 보여줄지 정하고, 얼마나 도달했는지 측정합니다. 그런데 왜 옥외광고는 여전히 “사람 많은 곳에 걸자”는 방식으로 시작할까요? OOH도 데이터를 활용하면 타깃부터 공간, 시간, 메시지, 성과까지 설계할 수 있습니다.

양승만 | 애드타입 이사

광고 전문성과 공간정보 분석 기술을 결합해 OOH 마케팅을 데이터로 설계하는 애드타입에서 오프라인 광고의 새로운 방법론을 만들고 있습니다. 오디언스 모델링부터 시공간 타게팅, 미디어·메시지 최적화, 성과 측정까지 이어지는 OOH 인텔리전스를 통해 옥외광고를 ‘감’이 아니라 데이터로 판단할 수 있는 영역으로 확장하고 있습니다.

이번 위픽 인사이트서클에서는 「디지털을 넘어 과학으로, 글로벌 오프라인 광고 기술 트렌드」를 주제로, OOH에 대한 기존의 편견부터 타깃이 실제 생활하는 공간을 찾는 방법, 매체와 메시지를 최적화하고 실제 도달과 인지 변화를 측정하는 방법까지 공유했습니다.

온라인 광고를 집행할 때는 너무나 당연하게 데이터를 봅니다.

어떤 사람이 우리 제품을 살 가능성이 높은지 정하고, 관심사와 행동을 기준으로 타깃을 나누고, 얼마나 노출되고 클릭됐는지 확인합니다. 성과가 낮으면 타깃이나 소재를 바꾸기도 하죠.

그런데 옥외광고(OOH)로 넘어가면 이야기가 달라집니다.

“강남역이 사람이 많으니까 여기 하시죠.”
“이 전광판이 눈에 잘 띕니다.”
“광고가 잘 걸렸습니다.”

매체를 먼저 고르고, 광고를 집행한 뒤, 게첨 사진을 확인하는 것으로 끝나는 경우가 많습니다.

하지만 서울에만 활용 가능한 OOH 매체 인벤토리가 약 18만 개에 이릅니다. 단순히 사람이 많은 곳이나 유명한 매체를 고르는 것만으로 우리 브랜드에 가장 적합한 공간을 찾기는 어렵습니다.

이번 발표에서는 이 순서를 완전히 뒤집는 인사이트를 전해주셨습니다.

“어디에 광고할까?”가 아니라 “누구에게, 언제, 어떤 공간에서 도달할 것인가?”부터 시작하는 것.

이것이 데이터를 활용해 OOH를 설계하는 출발점입니다.

핵심 3줄 요약🎤

• OOH는 사람이 많은 매체를 고르는 일이 아니라, 우리 타깃이 실제로 생활하고 이동하는 시간과 공간을 찾아가는 일입니다.

• 데이터 기반 OOH는 오디언스 모델링 → 시공간 타게팅 → 미디어·메시지 최적화 → 측정의 4단계로 설계할 수 있습니다.

• 실제 사례에서는 사전에 정의한 타깃 기준 유효도달률 40%를 넘긴 캠페인이 있었고, 맥락 맞춤 크리에이티브는 일반 OOH 소재 대비 광고 인지율이 평균 2배 이상 높게 나타났습니다.

1. 옥외광고는 정말 ‘데이터도 없고, 비싸고, 측정하기 어려운’ 매체일까요?

옥외광고를 이야기하면 마케터들이 자주 떠올리는 이미지가 있습니다.
비용은 많이 드는데 누가 봤는지 알기 어렵고, 광고 효과를 정확하게 측정하기도 힘들다는 것입니다.

그런데 글로벌 시장을 보면 조금 다른 장면이 펼쳐지는데요. 에어비앤비, 우버, 넷플릭스, 애플 같은 글로벌 브랜드들은 여전히 OOH를 중요한 성장 채널로 활용합니다.

브랜드가 어느 정도 성장하면 이미 우리를 알고 있는 사람에게 반복적으로 광고하는 것만으로는 다음 단계로 넘어가기 어렵기 때문입니다.
새로운 사람에게 브랜드를 알리고, 더 넓은 대중에게 공통의 인지도를 만들어야 합니다.

OOH는 바로 이 지점에서 강점을 가집니다.

문제는 OOH 자체가 아니라, 지금까지 OOH를 제대로 설계하고 측정할 환경이 부족했다는 것입니다.

그래서 이번 발표에서는 옥외광고를 ‘효과를 알 수 없는 매체’로 보는 대신 데이터 기술이 아직 충분히 적용되지 않은 미개척 영역으로 바라봤습니다.

2. OOH가 어려운 진짜 이유는 ‘타깃을 찾아주는 알고리즘’이 없기 때문입니다

온라인 광고에는 알고리즘이 있습니다.
우리가 타깃과 목표를 설정하면 플랫폼이 수많은 이용자 가운데 반응할 가능성이 높은 사람을 찾아 광고를 보여줍니다.

하지만 옥외광고에는 이런 알고리즘이 없습니다.
서울에만 약 18만 개의 OOH 매체 인벤토리가 있는데, 그중 우리 고객에게 가장 적합한 매체가 무엇인지 자동으로 찾아주는 시스템이 없는 것이죠.

데이터가 아예 없는 것도 아닙니다.
인구 데이터, 가구 데이터, 이동 데이터, 소비 데이터, 상권 데이터, 검색 데이터, 매체 데이터까지 활용할 수 있는 정보는 많습니다.

문제는 이 데이터들이 여러 기관과 서로 다른 형식으로 흩어져 있다는 것입니다.

결국 OOH에서 필요한 것은 수많은 데이터와 매체 가운데 우리 고객에게 의미 있는 것만 골라 연결하는 과정입니다.
그래서 옥외광고는 집행 이후보다 오히려 집행 전에 어떤 타깃과 공간을 설계했는지가 더 중요합니다.

3. 데이터로 OOH를 설계하는 4단계

애드타입이 설명하는 OOH 인텔리전스는 크게 네 단계로 나눌 수 있습니다.

여기서 중요한 것은 매체부터 고르지 않는다는 것입니다. 먼저 고객을 정의하고, 그 고객이 존재하는 공간과 시간을 찾은 뒤, 마지막에 적합한 매체를 선택합니다. 온라인 광고에서 타깃을 먼저 정하는 것처럼 OOH에서도 미디어보다 오디언스가 먼저인 셈입니다.

4. ‘우리 타깃이 많은 곳’을 어떻게 찾을까요?

예를 들어 타깃을 ‘20~39세 여성’이라고만 정의한다고 생각해볼까요?

너무 넓습니다.

같은 연령과 성별이라도 어떤 주거 형태에 살고 있는지, 어떤 소비를 하는지, 주말에는 어디를 방문하는지에 따라 필요한 제품과 반응할 메시지가 완전히 달라집니다.

그래서 발표에서는 타깃을 현실의 공간으로 연결하기 위한 개념으로 Moment Zone을 소개했습니다.
사람, 시간, 상황, 공간을 결합해 브랜드가 개입하면 가장 의미 있는 순간과 장소를 찾는 방식입니다.

그래야 “왜 이 지역에 광고해야 하는가?”라는 질문에 감이 아니라 근거로 답할 수 있습니다.

5. 같은 전광판도 ‘언제, 누가 보느냐’에 따라 다른 광고가 필요합니다

공간을 찾았다고 끝은 아닙니다. 같은 장소도 시간에 따라 완전히 다른 공간이 됩니다.

아침 8시의 지하철역과 밤 8시의 지하철역은 같은 장소지만 그곳에 있는 사람의 목적과 심리가 다릅니다.
출근길에는 빨리 이동해야 하고, 퇴근길에는 쇼핑이나 식사 같은 다른 행동을 고려할 수도 있습니다.

그래서 OOH에서는 어디에 광고하느냐만큼 그 순간 어떤 메시지를 보여주느냐가 중요합니다.

“옥외광고는 매체를 사는 것이 아니라, 그 공간에 광고할 권리를 사는 것에 가깝습니다.”

발표에서는 이를 ‘맥락 맞춤 크리에이티브’로 설명했습니다.
단순히 버스 광고용 이미지를 세로로 만들고, 전광판용 이미지를 가로로 바꾸는 수준이 아닙니다.

누가 보는지, 어떤 시간에 보는지, 그 순간 어떤 문제와 상황에 놓여 있는지를 고려해 메시지와 정보량을 다르게 설계하는 것입니다.
실제 애드타입이 진행한 캠페인 기준으로 이런 맥락 맞춤 크리에이티브의 광고 인지율은 일반 OOH 소재 대비 평균 2배 이상 높게 나타났다고 합니다.

6. 옥외광고도 ‘누가 얼마나 봤는지’ 측정할 수 있습니다

OOH에 대한 가장 큰 의문 중 하나는 역시 성과 측정입니다.

“지나가는 사람이 많았다는 건 알겠는데, 우리 광고를 실제로 몇 명이 본 거지?”

발표에서는 미국·일본·유럽 등에서 활용하는 OOH 측정 방법론을 기준으로 도달과 인지 변화를 확인하는 방식을 소개했습니다.
대표적으로 통신 데이터를 활용해 특정 시간에 광고 매체의 가시권에 들어온 인구를 집계하고, 이를 연령과 성별 등의 기준으로 분석해 임프레션과 도달을 산출할 수 있습니다.

여기에서 사용하는 것은 개인별 이동경로나 전화번호 같은 정보가 아니라, 통신사 내부에서 비식별·집계 처리를 마친 통계 데이터입니다.

한 유통사 프로모션 캠페인에서는 유동인구가 많은 지역을 먼저 고르는 대신 반응할 가능성이 높은 고객을 정의한 뒤 거주지와 직장, 소득, 소비 행태, 이동 공간과 시간대를 함께 분석했습니다. 그 결과 사전에 정의한 전체 타깃 모수 기준 유효도달률이 40%를 넘었습니다.

중요한 것은 “몇 번 송출했는가”가 아니라 우리가 만나고 싶었던 사람에게 실제로 얼마나 도달했는가를 확인했다는 점입니다.

7. 앞으로 OOH도 ‘매체를 고르는 일’보다 ‘오디언스를 정의하는 일’이 먼저가 됩니다

앞으로 OOH 시장은 어떻게 달라질까요?

발표와 인터뷰에서는 광고주가 수많은 매체를 하나씩 찾아 고르는 방식에서 점점 벗어날 것으로 전망했습니다.
예를 들어 이렇게 조건을 입력한다고 생각해볼 수 있습니다.

“서울 25~39세 직장인 여성에게 신제품을 알리고 싶다.
예산은 3억 원이고, 4주 동안 집행하고 싶다.”

앞으로는 이런 목표와 타깃을 정하면 AI가 적합한 공간과 매체 조합을 설계하고, 재고와 가격을 확인해 운영까지 연결하는 방향으로 발전할 수 있습니다. 다만 자동화가 늘어나도 사람이 해야 할 일은 남습니다.

누구를 고객으로 볼 것인지, 어떤 시장을 공략할 것인지, 그 사람의 어떤 문제를 해결할 것인지 결정하는 일입니다.
결국 OOH의 미래도 ‘좋은 매체를 많이 아는 것’에서 좋은 오디언스를 정확히 정의하는 것으로 이동하고 있습니다.

스피커 인터뷰 — 양승만 이사님께 조금 더 물었습니다

Q. 기존 OOH 대행 방식과 애드타입의 가장 큰 차이는 무엇인가요?

A. 매체소개서나 구좌 리스트를 보고 매체부터 고르는 방식과 달리, 먼저 시장과 경쟁 상황을 분석하고 목표에 맞는 타깃을 데이터로 모델링하는 것부터 시작합니다. 이후 타깃의 생활 지역과 이동 경로를 분석하고, 기획부터 매체 선정, 크리에이티브, 집행, 성과 분석까지 하나의 데이터 기준으로 연결합니다.

Q. 데이터로 성과를 만든 대표 사례가 있다면요?

A. 한 유통사 프로모션에서는 유동인구가 많아 보이는 곳을 감으로 고르지 않고, 반응 가능성이 높은 고객의 거주지·직장·소득·소비 행태와 이동 공간을 분석해 노출 지역, 시간, 매체 조합과 소재까지 함께 설계했습니다. 그 결과 사전에 정의한 타깃 기준 유효도달률이 40%를 넘었습니다.

Q. Moment Zone을 만드는 데 가장 중요한 것은 무엇인가요?

A. 다양한 데이터를 같은 기준으로 연결하는 일입니다. 인구·가구·사업체·건축물부터 이동·소비·검색·매체 데이터까지 서로 다른 형태의 정보를 공간과 시간 기준으로 정리해야 해요. 이후 브랜드가 원하는 고객을 조건으로 정의하고 그 사람들이 실제로 존재하는 시간과 공간을 찾아냅니다.

Q. 맥락 맞춤 크리에이티브는 실제로 얼마나 효과가 있었나요?

A. 진행한 캠페인 기준으로 맥락 맞춤 크리에이티브를 적용했을 때 광고 인지율이 일반 OOH 소재보다 평균 2배 이상 높게 나타났습니다. 단순히 규격만 바꾸는 것이 아니라 누가, 언제, 어떤 공간에서 어떤 상태로 광고를 보는지까지 고려해 메시지와 정보량을 다르게 설계하는 방식입니다.

Q. 온라인 정밀 타게팅 시대에도 OOH가 필요한 이유는 무엇일까요?

A. 디지털 광고는 특정 플랫폼과 관심 집단 안에서 반복 도달하는 경우가 많습니다. 브랜드가 성장할수록 그 범위를 넘어 아직 우리를 모르는 사람에게도 도달해야 합니다. OOH와 같은 매스미디어는 기존의 관심 집단 바깥까지 공통의 브랜드 인지도를 만드는 역할을 할 수 있습니다.

Q. 5년 뒤 광고주는 OOH를 어떻게 구매하게 될까요?

A. 개별 매체를 하나씩 찾아 구매하기보다 시장과 타깃, 목표, 예산을 정하면 AI가 적합한 공간과 매체 조합을 설계하고 운영하는 방향으로 갈 가능성이 큽니다. 다만 누구를 고객으로 정의하고 어떤 시장과 문제를 공략할지는 여전히 사람이 결정해야 할 영역이라고 봅니다.

결국, OOH의 시작점은 ‘매체’가 아니라 ‘사람’입니다

옥외광고를 시작하면 가장 먼저 매체를 찾기 쉽습니다.
어디가 유동인구가 많은지, 어떤 전광판이 유명한지, 어느 매체가 가장 크게 보이는지부터 확인합니다.

하지만 이번 발표가 보여준 순서는 반대였습니다.
먼저 우리가 만나고 싶은 사람이 누구인지 정하고, 그 사람이 어디에서 생활하고 언제 이동하는지 찾는 것.

그다음에야 공간과 매체를 고르고, 그 순간에 맞는 메시지를 설계하며, 실제로 얼마나 도달하고 인식이 달라졌는지 측정합니다.

이렇게 보면 OOH도 온라인 광고와 크게 다르지 않습니다.
좋은 광고의 시작은 결국 “누구에게 도달하고 싶은가?”라는 질문이기 때문입니다.

다음 OOH 캠페인을 준비하고 있다면 “어디에 광고할까?”를 묻기 전에 먼저 확인해보세요.
우리 고객은 지금 어디에 있을까요?

발표 영상으로 다시 보기

아티클에서 다룬 내용을 발표 영상으로도 확인해보세요.

이 글은 위픽 인사이트서클 Vol.5(2026.07.10)에서 진행된 애드타입 양승만 이사님의 발표 「디지털을 넘어 과학으로, 글로벌 오프라인 광고 기술 트렌드」와 사후 인터뷰 내용을 바탕으로 재구성했습니다. 발표 원본은 유튜브 영상 에서 확인할 수 있습니다.

※ 본문에 포함된 수치와 사례는 발표 자료 및 인터뷰에서 소개된 내용을 기준으로 정리했습니다.

에디터: 조희연

이 글은 2026년 7월 23일에 발행된 위픽레터에 실린 글입니다.