누적 사용자 3억 명 글로벌 서비스의 ChatGPT Ads 성과 개선 사례

누적 사용자 3억 명 규모의 글로벌 서비스를 운영하는 팀은 ChatGPT Ads를 셀프서빙 방식으로 집행하고 있었지만, 성과는 기대에 미치지 못했습니다. 광고가 어떤 컨텍스트에 노출되는지도 알 수 없어, 무엇을 바꿔야 할지 판단할 근거가 부족한 상태였습니다.

인바이저 팀은 기존 광고가 실제로 노출되는 컨텍스트를 확인하고, 서비스와의 연관성과 경쟁사 노출을 비교했습니다. 이를 바탕으로 우선 공략할 컨텍스트를 선정해 소재를 다시 구성했고, 광고의 반응과 비용 효율을 개선했습니다.

1. 인바이저 도입 전 셀프서빙 운영 방식

(1) 기존 셀프서빙 광고 소재는 반응과 비용 효율 모두 개선이 필요했습니다

기존에 운영하던 셀프서빙 광고 소재의 성과부터 보면, 개선이 필요했던 지점이 분명합니다.

지표	기존 5개 셀프서빙 광고 소재 기준*
CTR	약 2.29%
평균 CPC	약 ₩1,787
평균 CPM	약 ₩40,983

• 기존 광고 소재 5개의 화면상 CTR·CPC·CPM을 바탕으로 정리한 비교 기준입니다. 대시보드 표기값이 반올림되어 있어 일부 차이가 있을 수 있습니다.

(2) Ads Manager만으로는 성과의 원인을 판단하기 어려웠습니다

광고주 운영팀이 답답함을 느낀 지점은 성과가 낮다는 사실만이 아니었습니다. OpenAI Ads Manager에서는 CTR과 비용은 볼 수 있었지만, 광고가 실제로 어느 컨텍스트에 노출되고 있는지는 알 수 없었습니다. 무엇을 고쳐야 하는지 판단할 근거가 부족한 상태였습니다.

기존 광고 소재도 서비스의 장점을 설명하고 있었습니다. 다만 성과 지표만으로는 낮은 효율이 소재의 문제인지, 광고가 노출된 컨텍스트의 문제인지 알 수 없었습니다.

같은 소재라도 서비스와 거리가 있는 컨텍스트에서 보이면 고객에게 관련 없는 제안처럼 느껴질 수 있습니다. 반대로 서비스와 연관성이 높은 컨텍스트에서는, 같은 소재라도 더 높은 반응을 만들 가능성이 있습니다. 먼저 확인해야 할 것은 문구의 완성도보다 기존 광고 소재가 실제로 노출된 환경이었습니다.

2. 인바이저의 컨텍스트 분석과 집행

(1) 관측 데이터에서 노출 컨텍스트의 불일치를 확인했습니다

인바이저 팀은 실제 노출 환경을 확인하기 위해 서비스가 유용할 법한 상황을 가정해 프롬프트를 구성하고, 각 프롬프트에서의 광고 노출을 관측했습니다. 프롬프트 세트는 기능명이나 제품명만 바꾼 목록이 아니라, 고객의 목적과 사용 조건, 원하는 결과가 함께 드러나는 테스트 세트였습니다. 그래야 서비스 이름을 직접 찾지 않는 상황에서도 광고가 어떤 컨텍스트에 노출되는지 비교할 수 있습니다.

프롬프트 구성 예시

• “처음 해외여행을 준비하는데, 일정과 이동 동선을 효율적으로 짜고 싶어.”
• “바쁜 평일에도 간단하게 건강한 저녁 식사를 준비할 수 있을까?”
• “집에서 꾸준히 따라 할 수 있는 초보자 운동 루틴이 필요해.”

관측 결과를 기존 광고의 노출과 함께 보니, 광고가 서비스 적합도가 낮은 컨텍스트에도 등장하고 있었습니다. 반대로 서비스와 연관성이 높은 컨텍스트에서는 브랜드 노출이 충분하지 않거나, 경쟁사들의 광고가 먼저 노출되고 있었습니다. 이 불일치가 이번 성과 개선의 출발점이었습니다.

(2) 프롬프트를 반복 실행해 실제 노출 패턴을 확인했습니다

인바이저 팀은 컨텍스트별 프롬프트를 반복 관측했습니다. 매 실행에서 광고 카드의 노출 여부를 기록하고, 광고가 보인 경우에는 그 광고가 누구의 광고인지, 어떤 제목·설명·이미지를 썼는지, 어디로 연결되는지까지 함께 확인했습니다.

이 기록을 바탕으로 기존 광고 소재가 실제로 나타나는 컨텍스트와, 컨텍스트별 광고 노출 수준을 확인했습니다.

(3) 경쟁사들의 컨텍스트 포지셔닝을 분석해 광고의 방향을 정했습니다

반복 관측한 컨텍스트마다 기존 광고 소재가 얼마나 노출되는지, 경쟁사들이 어디에 포지셔닝하고 있는지, 서비스의 강점이 그 컨텍스트에서 분명하게 드러나는지를 함께 비교했습니다.

광고가 적게 보인다는 이유만으로 컨텍스트를 고르지는 않았습니다. 서비스가 실제로 해결할 수 있는 문제와 연결되는지, 경쟁사들이 이미 강하게 자리 잡고 있는지, 그 컨텍스트에서 서비스만의 포지션을 만들 수 있는지를 함께 봤습니다.

컨텍스트별로 어떤 경쟁사들의 광고가 반복해서 노출되는지 확인했습니다. 경쟁사들의 노출 빈도를 비교해, 경쟁사 점유가 높은 컨텍스트와 상대적으로 낮은 컨텍스트를 구분했습니다.

이 분석을 바탕으로 경쟁사들의 점유가 낮고 서비스 적합도가 높은 컨텍스트에 새 광고를 우선 노출했습니다. 해당 컨텍스트에서 서비스의 강점이 분명하게 드러나도록 광고 소재를 구성했습니다.

기존 소재가 서비스 전반의 장점을 설명했다면, 새 소재는 선택한 컨텍스트와 가장 밀접한 서비스 강점을 앞세웠습니다. 모든 컨텍스트에 같은 설명을 반복하는 대신, 해당 컨텍스트에서 서비스가 더 적합한 이유를 보여주도록 바꿨습니다.

3. 인바이저 집행 이후 성과

(1) 집행 이후, 기존 광고보다 높은 효율을 기록했습니다

컨텍스트와 광고 소재를 다시 설계한 뒤, 새 광고의 CTR은 **5.11%**를 기록했습니다. 기존 5개 셀프서빙 광고 소재 기준 약 2.29%보다 약 2.2배 높았습니다. 평균 CPC는 ₩454, 평균 CPM은 ₩23,177로 기존 광고 소재보다 모두 낮았습니다.

지표	기존 5개 셀프서빙 광고 소재 기준	새 운영 광고	변화
CTR	약 2.29%	5.11%	약 2.2배
평균 CPC	약 ₩1,787	₩454	약 74% 절감
평균 CPM	약 ₩40,983	₩23,177	약 43% 절감

평균 CPC가 ₩1,787에서 ₩454로 낮아지면서, 동일 비용 기준 클릭 효율은 약 3.94배, 즉 약 294% 개선됐습니다. 기존 소재를 단순히 교체한 것이 아니라, 서비스 적합도와 경쟁 강도를 기준으로 진입할 컨텍스트를 다시 고르고 그에 맞춰 소재를 구성한 뒤 나타난 변화입니다.

(2) 다음 개선은 성과가 나온 컨텍스트에서 시작합니다

새 광고가 집행된 뒤에도 Ads Manager에서 확인되는 CTR·CPC·CPM만 보지 않습니다. 동일한 프롬프트를 다시 관측해, 새 광고가 목표 컨텍스트에 실제로 노출되는지와 기존 소재 대비 브랜드 노출이 어떻게 달라졌는지를 함께 확인합니다.

Ads Manager의 성과와 이 관측 결과를 함께 보면 다음 개선의 기준도 달라집니다. 브랜드 노출이 낮아졌거나 경쟁사가 늘어난 컨텍스트는 다시 진단하고, 서비스 적합도가 높으면서 경쟁 강도가 낮게 유지되는 컨텍스트는 이후 광고와 테스트의 우선순위로 둡니다.

인바이저는 컨텍스트 분석을 바탕으로 ChatGPT Ads를 운영합니다

위 사례에서 인바이저 팀은 기존 광고가 서비스와 관련이 낮은 컨텍스트에도 노출되고 있다는 점을 확인했습니다. 이후 서비스와 관련성이 높으면서 광고 노출률이 낮은 컨텍스트를 찾아 새 광고를 집행했습니다. 해당 컨텍스트에 맞춰 소재를 구성하면서, 더 높은 반응을 낮은 비용으로 얻을 수 있었습니다.

인바이저는 브랜드와 경쟁사 광고의 실제 노출을 분석하는 ChatGPT Ads 모니터링 및 광고 운영 대행 서비스를 제공합니다. 모니터링으로 확인한 노출 양상을 바탕으로 공략할 컨텍스트를 정하고, 광고 소재와 집행에 반영합니다. 집행 이후에도 브랜드 광고가 목표한 컨텍스트에 실제로 나타나는지 확인하며 광고 운영을 이어갑니다.