매장 사이니지 광고, 노출 인구와 주목 인구는 무엇이 다를까

매장 안 디지털 사이니지 광고의 성과를 물으면 대개 하루 유동인구가 답으로 돌아옵니다. 화면 앞을 오간 사람의 수, 곧 노출 인구입니다. 온라인 광고는 노출과 클릭을 따로 세는데, 오프라인 광고는 아직 노출과 주목을 구분하지 않고 셉니다.

이 글에서는 노출 인구와 주목 인구가 무엇이 다른지, 주목은 어떻게 판단하는지, 그 숫자로 무엇을 바꿀 수 있는지 정리합니다.

노출 인구만 세면 무엇을 놓치나

노출 인구는 화면 근처를 오간 사람의 수입니다. 그 사람이 화면을 바라봤는지와는 관계가 없습니다. 같은 1,000명이 오가도 화면 위치, 높이, 소재에 따라 주목 인구는 크게 달라질 수 있습니다. 노출 인구만으로는 이 차이가 드러나지 않습니다.

• 광고주: 어느 매장, 어느 시간대의 지면이 실제로 주목받았는지 비교할 수 없습니다
• 매체를 운영하는 리테일러: 주목을 많이 받는 화면과 그렇지 않은 화면을 같은 기준으로 팔게 됩니다
• 소재를 만드는 쪽: 어떤 영상이 시선을 붙잡았는지 몰라 다음 소재에 반영할 근거가 없습니다

주목은 어떻게 판단하나

주목 인구는 화면 쪽으로 시선을 두고 머문 사람의 수입니다. 판단은 사람의 몸 자세와 머리·시선 방향으로 합니다. 얼굴이 카메라에 잘 보이지 않는 옆이나 뒤 각도에서도 몸 전체의 3D 자세로 시선 방향을 추정합니다.

이 계산은 서버가 아니라 화면 가까이에 설치하는 작은 장비에서 이뤄집니다.

영상은 현장 장비에서 바로 처리하고, 서버에는 익명 집계 데이터만 보내도록 설계되어 있습니다. 성별과 연령은 개인을 알아보는 정보가 아니라 집계용 추정치입니다.

노출에서 체류까지 5단계로 나눠 셉니다

주목 인구만 세는 것으로 끝나지 않고, 노출에서 매장 안 체류까지를 단계로 나눠 셉니다. 어느 단계에서 사람이 빠지는지 보이면 무엇을 고쳐야 할지도 보입니다.

1. 노출 (Pass): 화면 근처를 오간 사람. 모든 비율의 기준선입니다
2. 인식 (Glance): 시선이 화면 쪽으로 향한 사람. 인식 비율은 인식 ÷ 노출입니다
3. 주목 (Attention): 속도를 줄이거나 멈춰서 시선이 머문 사람. 머문 시간 기준은 현장마다 정합니다. 주목 비율은 주목 ÷ 인식입니다
4. 진입 (Entrance): 매장이나 구역 안으로 들어온 사람. 진입 비율은 진입 ÷ 주목입니다
5. 체류 (Dwell): 구역 안에 머문 시간

이 숫자로 무엇을 바꿀 수 있나

1. 지면을 주목 인구 기준으로 설명합니다. 광고주에게 노출 인구만이 아니라 주목 인구를 근거로 지면을 제안할 수 있습니다
2. 화면 위치를 고칩니다. 노출 인구는 많은데 인식 비율이 낮다면 소재보다 화면 위치나 높이를 먼저 의심해 볼 수 있습니다
3. 소재를 비교합니다. 인식은 되는데 주목 비율이 낮다면 소재가 시선을 붙잡지 못하는 것입니다. 소재별 주목을 비교해 더 많이 주목받는 소재를 더 자주 틀 수 있습니다

자주 묻는 질문

노출 인구는 이제 필요 없나요?

필요합니다. 노출 인구는 모든 비율의 기준선입니다. 다만 그 숫자만으로는 광고가 주목받았는지 알 수 없으니, 주목 인구와 함께 봐야 합니다.

카메라로 개인을 알아보나요?

아닙니다. 원본 영상이 현장을 벗어나지 않도록 설계되어 있고, 서버에는 몇 명에게 노출되고 몇 명이 주목했는지 같은 익명 집계만 보냅니다. 특정 개인을 알아보거나 다시 온 사람을 추적하지 않습니다.

이미 설치된 사이니지에도 쓸 수 있나요?

쓸 수 있습니다. 기존 화면 가까이에 카메라와 작은 분석 장비를 설치해 측정합니다.

광고주에게 중요한 숫자는 몇 명에게 노출됐나보다 몇 명이 주목했나입니다. 오프라인 광고도 그 숫자로 이야기할 수 있습니다.