미국 대형 광고주의 마케팅 임원 대다수가 여러 광고 채널 사이의 예산 배분을 최우선 과제로 꼽았지만, 이를 뒷받침할 통합 측정을 "매우 잘" 한다고 답한 곳은 9%였다. 검색, 소셜, 동영상 광고비를 각 플랫폼 리포트에 기대어 나누는 국내 광고주에게도 낯설지 않은 고민이다. 다만 조사를 후원한 곳이 측정 솔루션을 파는 회사여서, 숫자는 따져 보며 읽어야 한다.

뉴욕의 경영 컨설팅사 Winterberry Group이 2026년 9월 30일 'The State of Unified Marketing Measurement' 보고서를 냈다. 통합 마케팅 측정은 여러 광고 채널의 성과를 하나의 기준으로 묶어 비교하고, 그 결과로 다음 예산을 어디에 쓸지 정하는 일을 말한다. 조사는 광고 성과 측정 소프트웨어 회사 Lifesight가 후원했다. 해외 광고 전문 매체 PPC Land가 10월 4일 보고서 내용과 방법론을 자세히 분석했다.

121명에게 물은 것과 83%, 9%의 출처

PPC Land에 따르면 조사는 2026년 7~8월 온라인으로 진행됐다. 응답자는 미국 기업에서 채널 간 측정을 책임지는 VP급 이상 마케터 121명이다. 금융, 보험, 소매, 소비자 직접 판매, 소비재, 여행, 자동차, 통신, 소비자 기술 업종이 포함됐고 연간 마케팅 예산은 500만 달러에서 2억 5,000만 달러 이상까지 걸쳐 있다.

83%는 유료 채널과 자사 채널 전반의 예산 배분 최적화를 얼마나 우선시하는지 7점 척도로 물었을 때 6점이나 7점을 준 비율이다. 이 질문에는 통합 마케팅 측정이라는 표현이 들어 있지 않았다. 9%는 통합 측정을 "매우 잘" 수행한다는 응답인데, 이 문항의 질문 문구는 공개되지 않았다. PPC Land는 발표 자료가 두 숫자를 나란히 놓았지만 같은 질문과 같은 척도에서 나왔는지 알 수 없다고 지적했다.

우선순위를 직접 고르게 한 문항에서는 숫자가 낮아진다. 통합 측정으로 채널 간 지출을 최적화하겠다는 응답이 40%, 더 나은 데이터 확보가 33%, 증분과 인과 측정 개선이 31%였다. 증분 측정은 광고가 없었어도 일어났을 매출을 빼고 광고가 실제로 늘린 성과만 가려내는 방법이다.

플랫폼 리포트 93%, 측정 방식은 평균 4.74개

응답 기업이 쓰는 측정 방식은 평균 4.74개였다. 광고 플랫폼이 제공하는 자체 리포트를 쓰는 곳이 93%로 가장 많았다. 마케팅 믹스 모델링(MMM)은 71%가 썼다. MMM은 과거 매출과 광고비 데이터로 채널별 기여도를 통계적으로 추정하는 방법이다. 어트리뷰션은 전환 성과를 어느 광고 덕분으로 볼지 나누는 기준인데, 구매 전 거친 여러 광고 접점에 성과를 나눠 주는 멀티터치 어트리뷰션은 69%, 마지막으로 클릭한 광고에 성과를 몰아주는 라스트 클릭 방식은 32%였다. PPC Land는 71%라는 MMM 사용률이 대형 기업 임원 표본에서 나온 값이어서, 15%로 집계한 다른 연구와 바로 비교하기는 어렵다고 했다.

우선순위와 수행 능력의 차이는 채널 간 예산 배분에서 가장 컸다. 7점 척도로 우선순위는 6.1점, 수행 능력은 5.2점이었다. 개별 채널의 성과 측정은 격차가 0.3점으로 가장 작았다. 플랫폼 리포트가 잘 보여 주는 단일 채널 성과에는 비교적 만족하지만, 채널 사이에서 돈을 옮기는 판단에서는 부족함을 느낀다는 뜻이다. 걸림돌로는 데이터 품질(55%), 시스템 연동 부족(50%), 결과에 대한 불신(40%)이 꼽혔다. 필요한 전문 인력을 갖췄다는 응답은 18%였고 74%가 외부 도움이 필요하다고 답했다.

후원사와 표본 규모를 함께 봐야 하는 이유

PPC Land가 가장 무게를 둔 대목은 후원 구조다. 16쪽 보고서에는 Lifesight 저작권 표기가 붙어 있고 Lifesight 웹사이트에서 배포되며, 일곱 번째 장은 Lifesight 제품 소개에 할애됐다. 보고서에는 설문 결과와 Lifesight 자체 고객 추정치가 섞여 있다. 플랫폼이 자기 기여도를 20~50% 부풀리고 광고비의 약 40%가 인과 측정 뒤 비증분으로 드러난다는 주장이 그 예인데, 방법론과 기간, 고객 구성은 제시되지 않았다.

표본도 작다. 오차 범위와 응답자 모집 방식은 공개되지 않았다. PPC Land는 무작위 표본을 가정하면 95% 신뢰수준에서 오차가 대략 ±9%포인트라고 계산했다. 9%는 약 11명이고, AI가 측정의 중심이라고 답한 16%는 약 19명이다.

문제의식 자체는 다른 연구와도 겹친다. PPC Land는 독립 연구 몇 건을 함께 소개했다. 칸타(Kantar)의 2025년 5월 조사에서 광고주는 평균 3.8개의 측정 솔루션을 썼고 55%가 서로 모순된 결과를 겪었다. 페이스북의 자체 실험 663건을 분석한 연구에서는 모델로 추정한 성과 상승폭의 중앙값이 83%, 무작위 실험으로 잰 값은 29%였다. 잘란도(Zalando) 연구에서는 통상적인 MMM이 유료 검색의 광고비 대비 매출(ROAS)을 2.5배 부풀렸다. 플랫폼 리포트뿐 아니라 MMM도 같은 편향을 물려받을 수 있다는 근거다.

국내 측정 업무에 대입해 보면

PPC Land에 따르면 미국 광고비에서 알파벳, 아마존, 메타 세 회사가 가져가는 비중은 2020년 47%에서 2025년 59%로 늘었다. 광고비가 소수 플랫폼에 몰리면 각 플랫폼이 스스로 매긴 성적표에 기대는 비중도 커진다. Lifesight 최고경영자 토빈 토머스(Tobin Thomas)는 모든 플랫폼이 자기 숙제를 스스로 채점하고, 마케터는 애초에 맞아떨어질 수 없는 숫자를 맞추느라 애쓴다고 말했다.

이 조사는 미국 대형 광고주 121명의 응답이어서 국내 시장에 그대로 옮기기는 어렵다. 쓸모는 숫자보다 질문에 있다. 개별 채널 성과는 플랫폼 리포트로 보면서, 채널 사이에서 예산을 옮길 때는 무엇을 근거로 삼는지 따져 보는 것이다. 외부 측정 솔루션 도입을 검토한다면 이 보고서는 후원사 시각이 반영된 참고 자료로 다루고, 83%와 9%를 나란히 인용하기 전에 보고서 원문의 질문 문구부터 확인하는 편이 안전하다.