데이팅앱 광고, 어떻게 TV에서 '진짜 솔로'만 골라냈을까요?

커플이나 가족 가구를 제외하고 오직 1인 가구와 하우스 메이트 거주 가구에만 광고를 집중적으로 노출했어요. 불필요한 광고비 낭비를 획기적으로 줄여 기존 TV 광고 대비 가입 전환율을 12.6% 이상 끌어올리는 성과를 거두었답니다.

2026년 4월 22일 ·

애디렉트 에디터

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<h2 data-path-to-node="12">"커플은 보지 마세요" TV 광고의 유쾌한 반란 : 데이팅 앱의 조상, M사가 전환율을 12.6% 높인 방법 </h2>
광고는 많이 보여줄수록 좋다고 생각하셨나요? M사는 오히려 반대로 했어요.  볼 필요 없는 사람에게는 아예 광고를 내보내지 않았어요. 그 결과가 꽤 충격적이에요.
 
데이팅앱 광고를 신혼부부나 노부부, 또는 대가족이 모여 사는 집에 보여주면 어떻게 될까요?
아마 채널을 돌리거나 무관심하게 지나치겠죠. 그리고 그 광고비는? 완전히 낭비예요!
 
하지만 데이팅 앱의 조상 격인 M사는 달랐어요.
이들은 어드레서블 TV의 정교한 데이터 기술을 활용해 광고비를 한 푼도 낭비하지 않는 전략을 세웠답니다.
 
<h2>볼 사람만 보세요!</h2>
2014년 11월, 영국의 유명 데이팅 서비스 M사는 S사의 어드레서블 TV 플랫폼 OO AdSmart를 활용해 역사적인 타겟팅 캠페인을 진행했습니다. 이 캠페인의 핵심 전략은 간단하지만 파격적이었어요.
 
전체 시청 가구 중 커플 가구와 가족 가구를 타겟에서 완전히 제외하고,  오직 1인 가구와 하우스메이트 가구에만 광고를 노출시켰죠.
 
기존 TV 광고가 모든 시청 가구에 동일한 메시지를 뿌리는 방식이었다면, 이 캠페인은 "내 광고를 볼 필요가 없는 사람"을 먼저 정의하는 새로운 패러다임을 보여줬습니다.
 
<blockquote>
📌이걸 '어드레서블 TV(Addressable TV)'라고 해요.
셋톱박스 시청 데이터와 가구 프로필 데이터를 분석해서 "혼자 사는 집이다", "아이가 있는 집이다"를 미리 파악하고, 광고를 가구마다 다르게 내보내는 기술이에요. 개인을 특정하는 게 아니라 비식별 데이터를 쓰기 때문에 개인정보 걱정도 없어요!
</blockquote>
 
 
<table style="border-collapse: collapse; width: 100.001%; border-width: 1px;" border="1"><caption>M사 정밀 타게팅 전략의 성과</caption><colgroup><col style="width: 50%;"><col style="width: 50%;"></colgroup>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align: center;">33,487명</td>
<td style="text-align: center;">+12.6%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align: center;">11월 한 달간 늘어난 신규가입자 수</td>
<td style="text-align: center;">예측치 대비 초과달성 전환율</td>
</tr>
</tbody>
</table>
 
원래대로라면 같은 기간 가입자가 3% 줄어들 것으로 예측됐어요. 그런데 정밀 타겟팅 하나로 오히려 예측치를 12.6%나 뛰어넘었죠. 새로운 광고 영상을 새로 만든 것도 아니에요. 기존 소재 그대로, 타겟팅만 바꾼 거예요.
 
캠페인 집행 기간: 2014년 11월 1일~30일 (영국)
<h3 data-path-to-node="16">왜 TV 광고인데 SNS보다 효과가 좋았을까요?</h3>
S사가 5년치 연구를 종합한 결과(2019)를 보면  어드레서블 TV 광고는 디지털 매체가 주지 못하는 압도적인 몰입감을 제공합니다.
 
<ol>
<li>시청 집중도 21% 상승 — 내 상황에 맞는 광고가 나오니까 리모컨에 손이 가지 않아요.</li>
<li>채널 전환 48% 감소 — 광고가 쉬는 시간에도 채널을 돌리는 비중이 절반이 됐어요.</li>
<li>자발적 광고 회상률 10% 향상 — "어? 저거 나한테 딱 맞는 광고네"라는 느낌이 뇌리에 남거든요.</li>
</ol>
 
<blockquote>
"SNS 광고는 손가락으로 스크롤하면 그냥 지나쳐요. 근데 거실 TV에서 딱 내 상황에 맞는 광고가 나오면? 자연스럽게 스마트폰을 꺼내게 되더라고요."
</blockquote>
 
<img src="https://creative.ptbwa.com/addi/attachment/blog-content/20260409103646aa1efab0-8a28-4f3b-ab8d-17d6ba197643.png" width="600">
 
SNS 피드 광고는 손가락 하나로 쉽게 스크롤 되지만,
거실 대형 화면에서 마주한 맞춤 광고는 시청자가 즉시 스마트폰을 꺼내 검색하거나 앱을 설치하는 행동으로 이어지게 만듭니다.
 
<h3 data-path-to-node="19">애디렉트에서 바로 시작하는 '데이터 타겟팅'</h3>
"이런 건 글로벌 대기업이 해외에서나 가능한 거 아니에요?"라고 생각하실 수 있지만,
애디렉트(Addirect)를 만나면 이야기가 달라져요!
 
애디렉트는 국내 최고의 데이터 환경을 통해 작은 기업에서도 똑똑한 광고를 할 수 있게 돕고 있거든요.
 
<ul data-path-to-node="21">
<li>
관심사 기반 타겟팅: 단순 성별/연령을 넘어 요리, 운동, 골프, 캠핑 등 잠재 고객의 실제 라이프스타일을 설정할 수 있어요.
</li>
<li>
가구 특성 설정: 특정 아파트 단지나 행정동 단위의 지역 설정은 물론, 가구 구성 특징에 맞춰 광고를 보낼 수 있답니다.
</li>
<li>
15초 완시청 과금(CPV): 애디렉트의 가장 큰 매력이죠! 타겟 가구에 광고가 나갔더라도 시청자가 15초 이상 보지 않고 채널을 돌리면 광고비가 차감되지 않아요. 예산 낭비를 시스템이 알아서 막아주는 셈이죠.
</li>
</ul>
 
<img src="https://creative.ptbwa.com/addi/attachment/blog-content/20260409103457ebe993a3-4981-487c-8dd9-b90a5ae1ba42.png" width="600">
 
출처: WARC 리포트 · ECI Media Management 분석 보고서
 
<hr data-path-to-node="22">
<h2 data-path-to-node="23"> </h2>
<h2 data-path-to-node="23">마케팅의 정답은 '타게팅'에 있어요</h2>
결국 광고의 성공 여부는 '얼마나 화려한 영상을 만드느냐'보다 '누구에게 보여주느냐'에서 결정돼요. 
데이팅앱 광고 사례가 보여주듯, 우리 브랜드가 꼭 필요한 사람만 쏙쏙 골라 TV 광고를 내보낼 수 있다면
TV는 그 어떤 디지털 매체보다 저렴하고 강력한 무기가 된답니다. 
 
반려동물 사료 브랜드가 반려동물 보유 가구에만, 육아 전집이 영유아 자녀 가구에만,
골프웨어가 골프 채널 즐겨보는 가구에만 광고를 내보내는 것도 완전히 같은 원리예요.
 
막연하게 "TV 광고는 비싸고 효과 측정이 어려워"라고 생각하며 망설이고 계셨나요?
이제 애디렉트의 정교한 데이터 타겟팅 기술로 그 편견을 깨보세요.
하루 1만 원, 커피 두 잔 값으로 시작하는 정밀 타겟팅의 힘!
지금 바로 여러분의 비즈니스에 적용해 보시길 바랄게요!
 
 
<hr data-path-to-node="26">
<h3 data-path-to-node="27"> </h3>
<h3 style="text-align: center;" data-path-to-node="27">자주 묻는 질문 (FAQ)</h3>
Q. 타겟팅을 너무 좁게 하면 노출이 너무 안 돼서 홍보 효과가 없지 않을까요?
불특정 다수 1만 명에게 뿌려지는 광고보다, 우리 제품을 살 확률이 90%인 1,000명에게 집중적으로 노출하는 것이 ROAS(광고비 대비 매출액) 측면에서 훨씬 유리하거든요. 좁고 깊게 파는 것이 성공의 비결이에요.
 
Q3. 데이팅 앱 말고 다른 업종에도 이런 사례가 있나요?
물론이죠! 반려동물을 키우는 가구에만 사료 광고를 보내거나, 아이가 있는 집에는 전집 광고를, 골프 채널을 자주 보는 가구에는 골프웨어 광고를 보내는 식이에요. 타겟이 명확한 모든 서비스(구독 서비스, 지역 기반 맛집, 전문 솔루션 등)에 어드레서블 TV 광고는 최고의 선택이 될 거예요.

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