A Study on the Impact of TV ad Exposure on Search Volumes on App-based Service Brands: Focusing on the Moderating Effect of Industry Type and Search Language Type

앱기반 서비스 브랜드의 TV 광고 노출량이 검색량에 미치는 영향: 업종유형 및 검색언어 유형의 조절효과를 중심으로

Abstract

In addition to awareness building, TV media creates search behavior for the brand and the search result may link to a brand homepage and/or an e-commerce site. This study analyzed the impact of TV advertisements on a search volume at NAVER, a leading Korean search platform, in order to verify the impact of TV advertisements on brand-related search behavior. Results are as follows. TV advertisement exposure was significantly related to the amount of Korean search, English search, and total search. In addition, changes in TV advertising exposure also had a significant static influence on changes in search volume. The increase in the number of brand search was different by industries that carried out TV advertisements, and it was verified that the frequency of English searches increased faster than the frequency of Korean search as the exposure of TV advertisements increased. Therefore, domestic TV advertising volume has been verified to affect NAVER search volume, and the advertising industry and brand search language that conducted TV advertisements have been verified to be moderating variables. TV advertisements can be interpreted to cause brand search behavior in English even though it is not a native language for Koreans.

TV media는 인지도 생성 뿐 아니라, 브랜드에 대한 인터넷 검색 행동을 유발하며, 검색 결과는 브랜드 홈페이지 혹은 E-commerce site로 연결된다. 본 연구는 TV 광고가 브랜드 관련 검색행동에 미치는 영향을 검증하기 위해 국내 TV 채널에서 방영된 TV 광고량이 국내 검색 플랫폼인 NAVER 검색량에 미치는 영향에 대해 분석하였으며, 결과는 다음과 같다. TV 광고 노출량은 한글 검색량, 영어 검색량, 총 검색량과 유의한 정적 상관관계가 있었다. 또한, TV광고 노출량의 변화는 검색량 변화에도 유의한 정적 영향력이 있었다. TV 광고를 실시한 업종별로 TV 광고량 증가에 따른 브랜드 검색 언어 증가량이 다르게 나타났고, TV 광고내용에 영어 로고가 표출된 경우 TV광고 노출량이 늘어날수록 영어검색 빈도가 한글검색빈도보다 더 빨리 상승함이 검증되었다. 따라서 국내 TV 광고량은 NAVER 검색량에 영향을 미치는 것으로 검증되었으며, TV 광고를 실시한 광고 업종과 브랜드 검색 언어는 조절효과가 있는 것으로 검증되었다. 이에 따라 TV 광고는 한국인의 모국어가 아닌 영문 브랜드 검색 행동도 활발하게 일으킬 수 있는 것으로 해석할 수 있다.

I. 서론

2010년 이후 국내·외 마케팅 및 광고 커뮤니케이션 분야의 화두는 디지털 미디어의 효과적 활용이라는 점에 대해 이의를 제기할 사람은 많지 않을 것이다. 전통매체의 대표주자인 TV 미디어에 대한 광고주들의 선호도는 증가하지 않고 정체 혹은 감소된 반면, 디지털 미디어에 더 많은 광고비를 쓰는 추세이다. [표 1]의 한국의 미디어별 광고비 추이는 이와 같은 경향을 명확히 설명한다고 판단된다.

표 1. 2018년 - 2020년 매체별 총 광고비 (단위: 억원, %)

자료원: 제일기획 [1]

광고 커뮤니케이션 업계에서 디지털 미디어에 대한선호도가 급격히 높아진 것은, 광고주들의 고객인 소비자 측면에서는 스마트폰의 대중화와 함께 다양한 디지털 미디어 플랫폼들이 소비자들에게 언제 어디서나 사용할 수 있는 Always-on touchpoints로 자리 잡음이 주요한 이유일 것이다. 마케터 측면에서는 디지털 미디어가 광고비 투입에 대한 소비자 행동을 추적 분석할 수 있고 마케팅 ROI를 계량화하여 즉시 제공하는 측정 가능성을 갖고 있어서, 마케터들이 원하는 시점에 언제든 효율 분석 및 시나리오 플래닝을 할 수 있다는 점이 전통 매체 대비 큰 장점으로 평가되고 있다.

여기서 한 가지 주목할 점은, 디지털 미디어의 폭발적인 성장으로 TV를 대체할 비디오 플랫폼들이 부지기수로 등장하고 있음에도 불구하고 TV 광고비가 국내 전체 광고비의 3분의 1 수준으로 유지되고 있고 TV의 광고 미디어로서의 영향력은 현재까지 유효하다는 점이다. TV는 동영상 매체로 소비자들에게 브랜드에 대한 인지도 생성에 주효하며 빠른 시간 내에 많은 사람들에게 도달될 수 있다는 점에서 도달율 기반의 인지도제고 미디어 역할을 효과적으로 하고 있다는 점은 이미 널리 알려져 있다.

이에 더하여, 최근 대부분의 TV 시청자들에게 TV 시청 중에 스마트폰, PC, 태블릿 PC를 함께 사용하는 n-screen 이용 행동이 보편화되어 있는 바[2], 2000년대 초반부터 다중미디어 이용 환경 속에서의 소비자 행동에 대한 연구가 꾸준히 이어지고 있다. 다중 미디어 이용은 여러 매체를 동일한 시간, 동일한 장소에서 동시에 이용하는 행동(simultaneous usage), 다양한 미디어를 조합하여 콘텐츠를 소비하는 행동(media repertoire) 등으로 정의된다[3].

지금까지의 다중 미디어 광고(cross-media advertising) 효과 연구들은 단일매체보다 다중매체를 이용해 광고를 집행할 때 광고 효과가 높게 나타나는 결과를 검증해 왔다. Lim et al[4]은 TV, 인터넷, 모바일 TV 매체 조합을 통해 광고를 반복적으로 접촉했을 때 단일 매체 접촉 시 대비, 광고 공신력, 브랜드 공신력이 훨씬 높고, 긍정적인 인지 반응, 브랜드 태도, 높은 구매 의도 등의 광고효과를 더 크게 생성함을 검증하였다. 이경렬[5]은 TV 광고와 인터넷 배너광고 간 크로스미디어 광고효과에 대한 연구를 통해, 텔레비전과 인터넷 배너광고를 연계한 크로스미디어광고캠페인에 노출된 집단의 광고인게이지먼트, 브랜드인게이지먼트, 그리고 구매의도가 TV광고 단일매체만을 활용한 광고캠페인에 노출된 집단 대비 더 높은 것을 검증하였다.

권예지, 이희준[6]은 소비자의 다중매체 이용도에 따른 매체, 광고 유형별 광고 효과 연구를 통해 TV 광고와 디지털 광고를 동시에 집행했을 때 광고 신뢰도, 브랜드 태도, 구매의도, 구전의도와 같은 광고 효과가 높음을 검증하였고, 다중매체 이용도가 높은 사람들은 디지털 매체 광고에서 높은 광고 태도와 구전의도를 보임을 검증하였다.

선행연구에서 n-screen 이용 행태에 따른 크로스미디어 광고 효과에 대해서 광고 인게이지먼트, 구매의 도 등의 소비자 인식에 미치는 영향과 정성적인 효과 측면에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으나 TV 광고가 유발하는 검색량과 같은 즉각적인 소비자 행동에 미치는 영향과 정량적인 효과에 대한 국내에 선행 연구가 거의 없어, 학계의 연구가 시급한 실정이다. TV 광고는 브랜드 관련 검색행동에 즉각적으로 영향을 미치는가? TV 광고량은 브랜드 관련 검색량과 연관되는가? TV 광고 메시지 내용은 브랜드 관련 검색 행동에 어떤 영향을 미치는가?

위의 세 가지 질문에 대해 본 연구에서는 TV 광 고가브랜드 관련 검색 행동에 미치는 영향을 계량적으로 분석함으로써, TV 미디어의 소비자 행동 유발력에 대한효과를 검증하여 마케터들이 소비자들의 구매 관련 행동 지표를 양적으로 계획할 때 TV 미디어도 디지털 미디어와 동일한 기준을 이용할 수 있도록 하여, 궁극적으로 통합된 Return on media investment 분석이 가능하도록 기여하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경

1. TV 광고의 디지털 미디어 내 행동 유발

TV 광고가 디지털 미디어 내에서 소비자들의 행동을 유발하는 현상과 관련된 선행 연구는 미국의 TV 시청자들이 TV 광고를 보고 디지털 미디어 플랫폼에서 즉각적으로 어떤 행동을 하는가에 대한 연구가 주류를 이루고 있다. 첫 번째 연구로 Zigmond and Stiff[7]는 2008년 하계, 2010년 동계 올림픽 개막식 당시 TV 광고를 방영한 자동차 브랜드에 대해 TV 광고 직후에 Google 검색량이 즉시 그리고 급격하게 증가함을 설명하면서 TV 광고에 대한 효과 분석 기법으로 소비자의 실제 행동을 측정하는 새로운 측정지표인 검색량 (Search Queries)을 최초로 제시하였다.

Loroche, Kiani, Economakis and Richard[8]는 대형 텔레콤 회사가 2007년 1월부터 78주간 투입한 TV, 라디오, 디지털 미디어 광고비 자료를 이용하여 Multi channel, 즉, 다양한 미디어를 통한 마케팅이 소비자들의 온라인 검색 행동에 영향을 미치는 효과를 검증하였다. 연구 결과, 다양한 다른 매체의 광고에 노출되는 것은 소비자들의 후속 검색의 가능성을 증가시키고, TV와 온라인 노출형 광고 대비 라디오는 검색 유발효과가 상대적으로 약한 것이 검증되었다.

Joo, Wilbur, and Zhu[9]는 AOL 검색 데이터를 사용하여 TV 광고가 온라인 검색에 영향을 미치는가를 연구한 결과, ‘주식’과 같은 일반 카테고리 키워드보다는 ‘Fidelity’와 같은 브랜드 키워드와 TV 광고의 상관관계가 통계적으로 유의미하게 도출되었다. 이와 같은 TV 광고의 효과는 표준 영업 시간에 상대적으로 신생 브랜드에서 최대로 기록되었으며 elasticity는 .07이었다. 그러나, TV 광고는 카테고리 키워드에는 영향을 미치지 않는 것으로 검증되었고, 클릭율에 미치는 영향역시 제한적인 것으로 나타났다.

Chandrasekaran, Srinivasan and Sihi[10]는 2004년부터 2012년 사이에 미국 수퍼볼 시즌에 방영된 293개의 TV 광고가 Google 브랜드 검색량을 증가시키는가에 대해 준실험연구 기법을 사용하여 분석한 결과, 정보 제공형 TV 광고는 온라인 검색량을 증가시키는 반면, 주의집중형 TV 광고는 온라인 검색량을 감소시키고, 감성적 내용의 TV 광고는 온라인 검색량 증가와 영향이 없음을 검증하였다.

Rex Yuxing Du, Linli Xu, and Kenneth C. Wilbur[11]는 11개월 간의 미국 3대 트럭 자동차 브랜드의 TV 광고 데이터와 1분당 브랜드 검색 및 가격 검색 데이터를 통합 분석하여 프레임워크 모델링을 제공하였으며, 이것을 TV 광고에 대한 즉각적인 온라인 반응의 크기와 변화를 추정하는데 사용했다. 브랜드의 전국 TV 광고에 대한 브랜드 검색의 평균 elasticity는 .09로, 가격 검색의 평균 elasticity는 .03으로 분석되었다. 또한 TV 광고 크리에이티브, TV 시청자들의 관심 분야와 TV 프로그램 장르, TV 광고 방영 시간, 광고 Slot의 노출 순서에 따라 검색 반응 수준이 달라지는 것이 검증되었다.

TV 광고가 검색 이외의 온라인 행동을 유발한다는 것을 검증한 연구들은 다음과 같다. Fossen and Schweidel[12]은 TV 광고와 소셜 미디어 내에서의 WOM(Word-of-mouth)의 관계에 대한 연구를 통해 TV 광고는 광고된 브랜드와 광고가 방영된 프로그램의 online WOM 양에 둘 다 영향을 미치는 것을 검증하였다. Tirunillai and Tellis[13]는 준실험연구를 통해 TV 광고가 온라인 채팅과 user-generated content 에 미치는 영향을 다양한 측정지표을 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 오프라인 TV 광고는 온라인 채팅에 짧지만 중요한 긍정적인 영향을 끼친다는 점이 검증되었다. 또한, 이러한 TV 광고의 효과는 콘텐츠 기반 차원(인기성 및 부정성)보다 정보 스프레드 차원(가시성과 바이러스성)에 더 강하며, 광고는 온라인 채팅에 서부 정성을 감소시키는 데 단기적인 효과가 작다는 점이 제시되었다.

TV 프로그램 및 광고가 인터넷 플랫폼 상의 반응에 미치는 효과와 관련한 국내 선행 연구는 다음과 같다. 박종구[14]는 TV 프로그램 장르, 인터넷반응 유형 그리고 시청자 집단을 세분화하여 TV 프로그램 시청률과 인터넷 반응지표 간의 상관관계 분석을 실시한 결과, 게시글 수, 댓글 수, 동영상 조회 수, 뉴스 기사 수, 동영상 클립 수로 이루어진 인터넷 반응지표와 TV 시청률 사이에는 전반적으로 유의미한 정적인 상관관계가 있음을 검증하였고, 이를 통해 인터넷 반응지표가 TV 시청률이 설명하지 못하는 영역을 설명해주는 보완지표로 활용될 수 있음을 제언하였다.

지혜인, 정윤재, 정혁준[15]은 TV와 소셜 미디어 간 크로스미디어 광고 효과 연구를 통해 해시태그를 활용한 TV 광고와 소셜 미디어 해시태그 광고를 모두 시청한 집단에서 단일 매체로 해시태그 광고를 접한 집단보다 광고 효과(광고 인게이지먼트, 구매 의도, 검색 의도)가 높게 나타남을 검증하여 크로스미디어 광고 효과를 설명하였으며, 해시태그 크로스미디어 광고를 접한 집단에서 해시태그를 클릭한 경우, 해시태그를 클릭하지 않은 집단보다 광고 효과가 더 크게 나타났음을 검증하였다.

2. 브랜드 관련 검색 행동

이은아, 황진숙[16]은 옴니채널 소비자의 구매 전 검색 행동이 구매 후 만족 및 구전에 미치는 영향에 대한 연구에서, 현대 소비자들은 구매과정에서 어떤 제품을 마주하는 순간 자극으로 ‘검색’이라는 새로운 행동을 하게 되는데, 의식여하를 불문하고, 무언가 실제로 구입하기까지 온라인평가, 소비자 리뷰 코멘트, 리뷰사이트, 비교사이트, 회사 공식 사이트 등을 무의식적으로 체크하며, 이것은 소비자들이 이성적으로 무엇을 생각하기 전에 검색이라는 행동을 하고 있다는 의미라고 해석하였다.

신수아, 한상만, 옥경영, 홍재원[17]은 소비자의 정보탐색 시기별 모바일 정보검색행동에 대한 탐색적 연구에서 소비자의 정보탐색시기를 탐색 초기, 탐색 중기, 구매 기간으로 분류하고 정보탐색행동의 차이를 파악하였다. 소비자 성향을 충동과 과시 정도에 따라 충동․ 과시적 성향, 충동․실용적 성향, 계획․실용적 성향, 계획․ 과시적 성향인 4가지로 분류하였으며, 각 성향에 해당되는 소비자들의 탐색시기별 정보탐색행동을 [표 2] 와같이 키워드 검색 수준을 기준으로 브랜드 검색, 제품명 검색, 제품군 검색의 3가지 유형으로 분류하여 분석하였다.

표 2. 키워드 검색 수준 분류

분석 결과, 모든 성향의 소비자가 정보탐색을 위해검색 행동을 일으키는 것으로 나타났으며, 충동․실용적 성향을 제외한 모든 소비자 유형에서 브랜드에 대한 정보 탐색 초기에 브랜드 이름인 ‘브랜드’ 검색과 이보다 더 구체적인 제품 이름인 ‘제품명’에 대한 검색 행동이 활발히 일어나는 것으로 나타났다. 이로써, TV 광고 시행 등을 통해 브랜드 인지도 제고를 추진하는 브랜드 커뮤니케이션 초기에 주로 검색되는 키워드가 브랜드 이름 혹은 제품 이름임을 알 수 있다.

강희승[18]은 소비자 행동이 반영된 온라인 웹 로그 데이터를 기초 자료로 하여 검색 키워드를 추출하여 진행한 연구에서 해당 브랜드를 구매한 소비자들은 브랜드와 관련된 검색 키워드들을 더 많이, 더 깊이 검색 하였고, 브랜드 명 자체에서 다른 검색 키워드로 검색 행동을 뻗어나가거나 들어오는 경우가 더 많았으며, 이러한 검색 키워드들이 브랜드와 관련된 키워드 일수록 구매할 확률이 더 높았음을 검증하였다.

황예나, 남윤재[19]는 흥행영화의 온라인 구전 패턴과 관객 수의 관계에 대한 실증연구에서 온라인 구전과 관객 수와의 관계를 보기 위해 패널 분석을 한 결과, 블로그 양, 리뷰양, 검색량은 관객수와 모두 정(+)의 관계가 나타났고 검색량과 관객수의 관계가 가장 큰 회귀계수 값을 갖는 것을 검증하었다.

3. 검색 언어가 정보검색행위에 미치는 영향

변제연[20]은 검색 언어가 웹 정보검색행위에 미치는 영향에 관한 연구에서 비영어권 화자인 한국인의 모어 정보검색행위와 영어 정보검색행위에 대한 조사를 통해 주요 특징 및 차이점을 살펴보았다. 관찰 및 사고 구술의 정성적 데이터를 기반으로, 검색 언어에 따른 웹 정보검색행위의 양상 차이에 대한 빈도분석을 실시한 결과는 다음과 같다.

한글 검색에서 능동적이고 적극적이며 독립적인 특성의 양상이, 영어 검색에서 수동적이고 소극적이며 의존적인 특성의 양상이 나타났다. 한글 검색에서는 이용자, 태스크, 시스템 등 다양한 출처에서 용어를 추출·조합한 검색어 구성, 여러 수준에서의 검색범위 조정, 검색엔진 검색결과페이지 내 탐색 대상 아이템의 선택과 관련한 원활한 필터링, 다수 아이템의 탐색 및 비교, 웹페이지의 전체 내용 브라우징 등이 주요 특징으로 확인되었다.

반면, 영어 검색에서는 주로 태스크 추출 용어 중심검색어 구성, 제한된 검색범위 선호, 카테고리나 링크 등 아이템과 아이템 간 관련성에 의존한 탐색 대상 아이템 선택, 동일 아이템의 반복적 탐색, 웹 페이지의 일부 내용 브라우징, 그리고 사전 및 번역기와 같은 언어지원 도구의 빈번한 사용 등이 두드러진 특징으로 파악되었다.

이 연구는 한국인에게는 모국어인 한국어로 정보를 검색하는 것보다 영어로 정보를 검색하는 것이 더 어렵고, 그것이 더 많은 인지적 부담과 불확실성을 야기한다는 점을 발견하였다.

4. 브랜드네임 언어 유형이 브랜드 개성과 애호도에 미치는 영향

나광진, 권민택[21]은 음료제품의 브랜드네임 언어 유형이 브랜드 개성과 애호도에 미치는 영향에 관한 연구에서 브랜드네임 언어 유형을 영어 브랜드네임, 한글 의미 브랜드네임, 한글음운 브랜드네임의 세 가지 유형으로 구분하고, 각 유형별로 소비자의 브랜드 개성 지각의 차이를 검증하고, 브랜드 네임의 언어유형별로 브랜드애호도에 영향을 미치는 브랜드 개성차원을 비교하였다.

연구결과 “유능함” 브랜드 개성 차원은 한글의미 브랜드 네임으로 제시할 때 가장 높게 나타났으며, “세련됨” 브랜드 개성 차원은 영어 브랜드네임으로 제시할 때 가장 높게 나타났다. 또한 “강인함” 브랜드 개성 차원은 한글음운 브랜드네임에서 가장 높게 나타났다. 그러나 “진실성”과 “흥미성” 브랜드 개성 차원은 브랜드네임의 언어유형에 따라 차이를 보이지 않았다. 브랜드 개성과 브랜드 애호도 간의 관계에 있어서는 모든 브랜드네임 언어유형에서 “진실성”과 “흥미성” 브랜드 개성 차원이 브랜드 애호도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

브랜드네임의 언어적 요소에 대한 소비자 반응을 검증한 이 연구는, 브랜드네임의 언어유형별로 소비자가 지각하는 브랜드 개성이 차이가 있으며 영어 브랜드네임과 모국어인 한국어 브랜드네임이 브랜드 애호 도에 미치는 영향에 유의미한 차이가 없음을 발견하였다. 이는 앞서 언급한 변제연의 검색 언어가 웹 정보검색행위에 미치는 영향에 관한 연구 결과와 달리 소비자는 영어 브랜드네임에 대해서 비호의적이지 않음을 확인하였기에, 본 연구를 통해 영어 브랜드네임 검색 행동에 대해서는 소비자들이 어떤 반응을 보이는지 검증이 필요하다.

Ⅲ. 연구 방법론

1. 연구모형 및 연구 가설의 설정

선행연구 결과에 기반한 본 연구의 방향은 아래와 같다.

1) 소비자들은 TV 광고를 보고 온라인 검색엔진 플랫폼에서 브랜드 검색, 브랜드 웹사이트 혹은 브랜드 소셜미디어 플랫폼 방문, Word of mouth 생성 등 TV 광고에 노출된 브랜드에 대해 디지털 미디어에서 즉각적인 반응을 일으킨다.

선행연구에서 주로 연구된 지역은 미국으로, 미국의 전국 커버리지 TV 채널에 집행한 TV 광고가 Google 등 미국의 모국어인 영어 기반 디지털 플랫폼에 영향을 미친 결과 일어나는 반응이 검증되었으며, 이 때 사용된 TV 광고 내용 및 검색 언어는 영어로 단일 언어이다.

국내 소비자들의 모바일 디바이스를 이용한 정보검색 행동에 있어 소비자들이 브랜드 탐색 초기에 주로 사용한 검색 키워드 유형은 브랜드 이름을 찾아보는 ‘브랜드’ 검색이다. 따라서, 브랜드 커뮤니케이션 초기에 주로 활용되는 TV 광고의 영향에 따른 검색 행동 반응을 측정하는 도구로 제품군 혹은 제품명이 아닌 ‘브랜드’ 검색을 사용한다.

2) 이와 같은 선행 연구 내용을 기반으로, 국내 소비자가 앱기반 서비스 브랜드들의 한국 TV 광고를 보고 국내 검색 플랫폼에서 발생시킨 브랜드 관련 검색량에 대한 연구를 진행하여 TV 광고 시행이 검색량에 영향을 미치는지 검증한다. TV 광고의 효과는 TV 광고의 양, 즉 TV 광고에 도달된 사람 수의 크기에 따라 달라지므로 검색량에 미치는 영향 역시 TV 광고량의 수준에 따라 다를 것이다. 또한, 영향을 미친다면 광고주의 업종 유형에 따라 다른 수준으로 영향을 미치는지 검증한다.

3) 영어가 모국어가 아닌 한국인들이 영어로 정보 검색을 할 때의 행동은, 동일 아이템의 반복적 탐색, 웹페이지의 일부 내용 브라우징, 그리고 사전 및 번역기와 같은 언어지원도구의 빈번한 사용 등이 있다. 즉, 모국어로 된 정보를 검색하는 것보다 영어로 정보를 검색하는 것이 더 어렵고, 그것이 더 많은 인지적 부담과 불확실성을 야기한다고 느꼈다는 것이 선행 연구에서 발견되었다. 따라서 영어 브랜드 검색 행동이 국어 브랜드 검색 행동 대비 덜 활발히 유발될 것으로 추론되는바, 이를 검증한다.

위에 기술한 본 연구의 방향에 따른 다음 [그림 1] 의연구모형과 연구 가설은 아래와 같다.

그림 1. 연구모형

선행연구에 기반하여 도출한 연구 방향에 대한 본 연구의 가설은 아래와 같다.

가설 H1. TV광고 노출량은 검색량에 정(+)의 영향을 미친다.

가설 H2. TV광고 노출량과 검색량 관계에 업종유형의 조절효과가 있다.

가설 H3. TV광고 노출량과 검색량 관계에 검색언어의 조절효과가 있다.

2. 표본 자료의 구성

(1) 자료의 구성

가설 1, 2, 3 검증을 위한 분석 자료의 구성은 아래와 같다.

TV 광고 분석 채널은 한국에 방영되는 공중파 TV, 종합편성 채널을 포함한 케이블 TV 모든 채널이고, TV 광고에 노출된 사람의 수는 Nielsen Arianna Software를 사용하여 추출한 국내 19세 – 39세 남녀 중 해당 광고를 본 총 시청자 수이며, 검색량 최소 분석단위와 동일한 조건인 1일별 광고 시청자 수이다.

TV 광고 시청자 조사는 닐슨코리아(http://www.ni elsenkorea.co.kr)에서 실시하는 패널 대상 시청률 조사 방법에 따라 산출된다. 닐슨코리아 시청률 조사는 T V 시청 환경을 파악하는 기초 조사를 기준으로 지역, 보유 TV대수, 가족수, 월소득, 플랫폼별 가입 유무, 성별, 연령별로 패널을 선정하고, 선정된 패널 가구를 방문하여 조사기기를 설치하고, 조사기기를 통해 누가 언제 어떤 채널을 얼마만큼 시청했는가를 기록한다. 조사 기기에 기록된 가구의 매일 새벽 2시부터 전날의 시청 정보를 닐슨 본사로 수집하여 편집규칙과 가중치를 적용해 불량 데이터를 걸러내고 모집단으로 환산하여 시청 정보 Data를 생성한다. 프로그램 모니터링 정보를 패널의 시청 정보와 결합하여 데이터베이스로 통합한 후, 닐슨의 시청률 분석 프로그램 Arianna를 통해 시청률 자료를 제공한다.

검색량은 NAVER 검색 지수이다. NAVER는 국내 인터넷 검색량 점유율 58%로 부동의 1위를 유지하고 있는 한국의 대표적인 검색엔진이므로, 본 연구의 핵심연구 대상인 인터넷 검색 행동 결과인 검색량 데이터는 NAVER에서 제공하는 정보를 이용한다[22]. NAVER는 검색 Query 절대량을 공개하지 않고 상대값(Index)만 추출이 가능한 관계로, NAVER 검색량은 특정 기간 중 가장 높은 시점을 100으로 두고 나머지는 상대적 값으로 제공된다. 검색량 자료원은 NAVER data lab(http://datalab.naver.com)이고, 최소 분석 기간 단위인 1일별 검색량을 수집하여 일별로 제공되는 TV 광고 시청자 수와 함께 분석한다.

분석 대상 브랜드는 2016년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 TV 광고를 집행한 앱 기반 서비스 브랜드 4개로 선정하였다. 분석 대상 브랜드를 2개의 식품 온라인몰과 2개의 게임 서비스 회사로 선정한 이유는, 첫째, 해당 서비스들은 앱 런칭 전후 디지털 미디어를 통한 크고 작은 디지털 광고 캠페인 집행을 하는 동시에, 분석 기간 동안 브랜드에 대한 TV 광고를 최초로 집행하여 TV 광고 전, 후 검색량에 차이가 있는지를 검증할 수 있기 때문이다. 둘째, 식품 온라인몰은 Utilitarian 서비스로, 게임은 Hedonic 서비스로 구분될 수 있어, 업종에 따른 TV 광고 노출 후 소비자의 검색행동 유형 차이를 검증할 수 있을 것으로 예상되기 때문이다. 셋째, 4개 브랜드는 분석 기간 동안 TV 광고를 통해 신규런칭한 신생 브랜드로 기존에 구축된 TV광고 인지도가없으므로 TV 광고로 생성된 브랜드의 잔존 효과가 검색량에 미치는 수준이 미미할 것으로 예상되기 때문이다.

Raw data는 일별 Nielsen 광고 시청자 수 자료와 일별 4개 브랜드 키워드(마켓 컬리, 오버히트, 리니지, 배민 fresh)에 대한 NAVER 검색지수 자료로 구성되었다. 분석한 브랜드 키워드 내역은 아래 [표 3]과 같다.

표 3. 분석 브랜드 키워드 분류

가설 3 검증을 위한 분석 자료는 [표 4]와 같다.

표 4. 분석 브랜드의 TV 광고 내 국문 & 영문 광고 메시지

TV 광고 크리에이티브는 4개 브랜드 공통적으로 광고 마지막 부분에 자막으로는 영문 로고를, Voice로는 한글 음성이 나오는 형식을 갖추고 있으며, 브랜드 별 광고 메시지 내용은 다음과 같다.

(2) 변수 설명

시간변수는 날짜형 변수(2016년 1월 1일부터 2019 년 12월 31일)를 사용하였다.

독립변수인 TV 광고량은 분석한 4개 브랜드의 TV 광고에 일별 노출된 사람의 수, 즉 TV 광고 도달인구로 단위는 명이다.

종속변수인 NAVER 검색지수는 일별 최고 검색량을 100으로 한 상대적 검색량(%)로 척도변환된 연속형 변수(0∼100)이다. 4개 브랜드에 대해 [표 3]과 같이 마켓컬리는 마켓컬리, market kurly, 배민프레시는 배민프레시, 배민프레쉬, 배민fresh, 오버히트는 오버히트, overhit, 리니지2M은 리니지2M, lineage 2m 등 총 9개 검색어에 대한 검색지수를 사용하였다.

(3) 자료 시각화 (Data Visualization)

- 검색 키워드별 일별 TV 광고량과 NAVER 검색량 Data 시각화 결과는 Appendix [그림 2]와 같다. 검은 실선은 NAVER 검색지수, 붉은 점선은 일별 TV 광고 도달인구, 즉 TV 광고량이다.

그림 2. (좌상) 마켓 컬리, (우상) 오버히트, (좌하) 배민fresh, (우하) 리니지 (검은 실선은 NAVER 검색지수, 붉은 점선은 TV 광고량을 의미)

3. 분석 방법

앱기반 온라인 식품 배달회사인 마켓컬리와 배민프레시, 게임회사인 오버히트와 리니지의 TV 광고 노출량과 검색량과의 관계를 분석하기 위해 2016년 1월 1 일부터 2019년 12월 31일까지 4년간의 일일 패널 자료를 이용하여 패널 회귀분석(Panel Regression Analysis)을 실시하였다. 패널 데이터는 시계열 자료와 횡단자료가 합쳐진 것으로 동일한 응답 집단을 여러 시점에 걸쳐 추적 조사한 데이터를 말한다.

패널 자료에서 독립변수와 종속변수와의 관계를 추정하기 위해서는 일반 회귀분석에서 사용되는 OLS(Ordinary Least Square)가 아니라 고정효과나 확률효과 등 패널 회귀에 적절한 추정방식을 사용한다. 패널 회귀분석의 모형식은 통상 다음과 같이 객체에 따라 회귀식의 상수항이 달라질 수 있다는 것을 가정한다.

\(\begin{aligned} Y_{i t} &=c+\beta X_{i t}+c_{i}+e_{i t} \\ &=\left(c+c_{i}\right)+\beta X_{i t}+e_{i t} \end{aligned}\)

여기서 \(e_{i t}\)는 순수한 오차항이고 통상 평균이 0이고 분산이 \(\sigma^{2}\)인 정규분포를 가정한다. \(C_{i}\)를 특정한 수로 간주하는 경우 고정효과(fixed effect) 패널 회귀분석이라 하고, \(C_{i}\) 역시 순수 오차항 \(e_{i t}\)처럼 평균이 0이고 분산이 \(\sigma_{c}^{2}\)인 정규분포 확률변수로 가정할 경우 확률효과(random effect) 패널 회귀분석이라 한다.

고정효과 모형을 선택할지 아니면 확률효과 모형을 선택할지의 기준으로 많이 사용하는 것은 독립변수 X 와 순수 오차항\(e_{i t}\)의 관계이다. X와 \(e_{i t}\)가 서로 독립적인 관계이면 확률효과가 바람직하고 독립적인 관계가 아닐 경우 고정효과 모형이 낫다고 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 독립변수 X와 오차항 \(e_{i t}\)가 독립적인지를 검증하는 Hausman 검증을 먼저 실시하고, 이 검증 결과에 따라 고정효과 모형을 선택할지 확률효과 모형을 선택할지 결정하기로 한다[23].

본 연구에서 사용된 통계 프로그램은 stata 16.0이고 구체적인 통계 방법론은 다음과 같다.

연구변수인 TV 광고 노출량과 검색량의 기초 기술통계와 상관계수를 제시하고, 각 변수는 정규 분포 화하기 위해 log 치환을 하였다. 고정효과 모형과 확률효과 모형을 선택하기 위해 Hausman 검증을 먼저 실시하고, TV 광고 노출량을 독립변수, 검색량을 종속변수로 하는 패널 회귀분석을 실시하였다.

다음으로 회사의 업종 유형별, 즉 온라인 식품 배달회사인지 게임회사인지에 따라 X와 Y의 관계가 달라지는지 업종 유형의 조절효과를 검증하고, 검색의 경우 한글인지 영문인지 언어의 유형에 따라 X와 Y의 관계가 달라지는지의 조절효과를 검증하였다. 조절 효과의 검증은 조절변수인 업종 유형이나 검색 언어 유형을 더미 변수화하여 이 더미변수와 독립변수 X와의 상호작용 항(interaction term)의 회귀계수의 유의성을 검증하였다. 이 조절효과를 검증하기 위해 Baron & Kenny의 3단계 모형을 사용하며, 이를 수식화하면 다음과 같다.

\(Y_{i t}=\left(c+c_{i}\right)+\beta_{1} X_{i t}+\beta_{2} M+\beta_{3} M X_{i t}+e_{i t}\)

여기서 M는 조절변수인, 업종의 유형 또는 검색 언어 유형이다. 회귀계수 \(\beta_{2}\)는 주효과(main effect)를 보는 계수로서 이 값은 독립변수의 X의 수준과 관계없이 조절변수 M이 순수하게 Y에게 미치는 영향이다. 이에 반해 회귀계수인 \(\beta_{3}\)는 조절효과를 검증하는 값으로 조절변수 M의 촉매효과 또는 완화효과다. 이 모형을 실행하기 위해서 조절변수 M을 더미변수로 만들어야 하므로, 업종 유형의 경우 배달회사의 경우 0, 게임회사인 경우 1로 이진 변수화하고, 검색 언어 유형의 경우 한글 검색은 0, 영어 검색은 1로 이진 변수화 하였다.

4. 실증 분석

(1) 기초 분석

다음의 [표 5]는 연구변수인 TV광고 노출량과 한글 및 영어 검색량, 그리고 각 변수들을 log 변환한 log 변환변수의 최소값, 최대값, 평균, 표준편차, 왜도와 첨도 등 기술통계를 정리한 표이다. 한글 검색은 배민프레시의 경우 배민프레쉬와 배민프레시를 한글 검색으로 통합하고, 리니지의 경우 리니지M과 리니지2M은 한글검색, lineage M과 lineage 2M은 영어검색으로 통합하였다.

표 5. 연구변수 기술통계

분석 결과 TV광고 노출량은 일일 평균 150995.40명으로 나왔고, 한글 검색량은 총점 100을 기준으로 일 일평균 8.66으로 나왔고, 영어 검색량은 일일 평균 3.69 로 한글 검색량이 영어 검색량보다 2배 이상 높은 것으로 나왔고, 총 검색량은 평균 6.32로 나왔다. 왜도와 첨도 값을 분석한 결과 log 치환 전의 변수들의 왜도와 첨도 값이 매우 높게 나와 정규분포화를 위하여 log 치환을 하였다. 분석 결과 log 치환 후 변수들의 왜도와 첨도 는 많이 개선되어 정규분포를 한다고 볼 수 있다. 이후 분석에서는 log 치환변수들로 사용한다.

다음 [표 6]은 log 치환 변수들 간의 상관관계를 분석하기 위해 Pearson 상관계수를 구하여 정리한 표이다. 분석 결과 TV 광고 노출량은 한글 검색량과 r=0.342(p<.001), 영어 검색량과 r=0.481(p<.001), 총검색량과 r=0.420(p<.001)로 유의한 수준의 정적 상관관계가 있었다.

표 6. 연구변수 상관계수

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001

(2) TV 광고 노출량이 검색량에 미치는 영향

고정효과 패널 회귀분석과 확률효과 패널 회귀분석 중 하나를 선택하기 위해 먼저 Hausman 검증을 실시하였다. 검증 결과 corr(e, X)=0.071, (df=1)=-0.220(p>.1)로 오차 e와 독립변수 X는 서로 독립이라는 귀무가설이 채택되어 확률효과 패널 회귀분석을 선택하였다. 다음 [표 7]은 확률효과 패널 회귀분석의 결과이다. 분석 결과 B=0.104, z=48.350(p<.001)로 TV광고 노출량의 변화는 검색량 변화에 유의한 정적 영향력이 있었다. 즉, TV광고 노출량이 1% 변화하면 검색량은 0.104% 변화하는 것으로 나왔다. 따라서 가설 H1은 채택되었다.

표 7. TV 광고 노출량이 검색량에 미치는 영향

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001

(3) TV 광고 노출량과 검색량 관계에서 업종 유형의 조절 효과

다음 [표 8]은 TV광고 노출량과 검색량 간의 업종 유형의 조절효과를 검증한 결과이다. 업종 유형 조절변수는 마켓컬리와 배민프레시 등 온라인 식품 배달회사인 경우는 0, overhit와 리니지 등 게임회사의 경우는 1로이진 변수화하였다. 분석 결과, 업종 유형의 주 효과는 B=-1.1490(p<.001)로 유의적인 부적 주 효과가 있었고, 업종 유형의 조절효과는 B=-0.010(p<.05)로 유의적인 부적 조절효과가 있었다.

표 8. TV 광고량이 검색량에 미치는 영향에서 회사 유형의 조절 효과

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001

온라인 식품 배달회사인 경우 추정 회귀식은 검색량 = 1.839+0.116 * TV광고 노출량이고, 게임회사인 경우 추정 회귀식은 검색량 = (1.839-1.490)+ (0.116-0.010) * TV광고 노출량 = 0.349+ 0.106 * TV광고 노출량으로 나왔다. 즉, TV광고 노출량 수준과 관계없이 온라인식품 배달회사의 검색량이 게임회사의 검색량보다 높았고, 또 TV광고 노출량이 늘어나면 온라인 식품 배달회사의 검색량이 게임회사의 검색량보다 약간 더 빨리 증가하는 것으로 나왔다. 따라서 가설 H2는 채택되었다. 이를 도형화하면 다음의 [그림 3]과 같다.

그림 3. TV 광고량이 검색량에 미치는 영향에서 업종 유형의 조절 효과

(4) TV 광고 노출량과 검색량 관계에서 검색 언어 유형의 조절효과

다음 [표 9]는 TV광고 노출량과 검색량 간의 관계에서 검색 언어 유형의 조절효과를 검증한 결과이다. 조절변수인 검색 언어 유형은 한글 검색인 경우 0, 영어검색이나 영어가 들어간 검색의 경우 1로 이진 변수화하였다. 분석 결과 검색 언어 유형의 주효과는 B=-0.789(p>.05)로 부적 효과가 있었으나 유의하지는 않았다. 즉 영어 검색 빈도가 한글 검색 빈도보다 낮게 나왔으나 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. 한편 검색 언어 유형의 조절효과를 살펴본 결과 B=0.027(p<.001)로 유의적인 정적 조절효과가 있었다. 즉 TV광고 노출량이 늘어날수록 영어검색 빈도가 한글검색 빈도보다 더 빨리 상승하였다.

표 9. TV 광고량이 검색량에 미치는 영향에서 검색 언어의 조절 효과

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001

한글 검색의 추정 회귀식은 검색량 = 1.274+0.092 * TV광고 노출량이고, 영어 검색 경우 추정 회귀 식은 검색량 = (1.274-0.789)+(0.092+0.027) * TV광고 노출량 = 0.485+0.119 * TV광고 노출량으로 나왔다. TV광고 노출량이 늘어나면 영어 검색량이 한글 검색량보다 약간 더 빨리 증가하는 것으로 나왔다. 따라서 가설 H3은 채택되었다. 이를 도형화하면 다음의 [그림 4] 와 같다.

그림 4. TV 광고량이 검색량에 미치는 영향에서 검색 언어의 조절 효과

Ⅳ. 결론

1. 연구의 요약 및 의의

본 연구는 TV 광고가 브랜드 관련 검색행동에 미치는 영향을 검증하기 위해 국내 TV 채널에서 방영된 TV 광고량이 국내 검색 플랫폼인 NAVER 검색량에 미치는 영향에 대해 분석하였으며, 분석 방법은 아래와 같다.

온라인 식품 배달회사인 마켓컬리와 배달의 민족, 게임회사인 overhit와 리니지의 TV 광고 노출량과 검색량과의 관계를 분석하기 위해 2016년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 4년간의 일일 패널 자료를 이용하여 패널 회귀분석(Panel Regression Analysis)을실시하였다. 독립변수인 TV 광고노출량 X와 검색량 Y 의 관계를 패널 회귀분석을 실시한 후 회사의 업종 유형별, 즉 배달회사인지 게임회사인지에 따라 X와 Y의 관계가 달라지는지 업종 유형의 조절효과를 검증하고, 검색의 경우 한글인지 영문인지 언어의 유형에 따라 X 와 Y의 관계가 달라지는지의 조절효과를 검증하였다. 분석 결과는 아래와 같다.

첫째, 기초 분석 결과 TV 광고 노출량은 한글 검색량과 r=0.342(p<.001), 영어 검색량과 r=0.481(p<.001), 총 검색량과 r=0.420(p<.001)로 유의한 정적 상관관계가 있었다.

둘째, TV 광고 노출량이 검색량에 미치는 영향을 분석하기 위해 확률효과 패널 회귀분석을 실시한 결과, B=0.104, z=48.350(p<.001)로 TV광고 노출량의 변화는 검색량 변화에 유의한 정적 영향력이 있었다. 즉, TV광고 노출량이 1% 변화하면 검색량은 0.104% 변화하는 것으로 나왔다. 따라서 가설 H₁은 채택되었다.

셋째, TV광고 노출량과 검색량 간의 관계에서 업종유형의 조절효과를 검증한 결과, 업종 유형의 주 효과는 B=-1.1490(p<.001)로 유의적인 부적 주 효과가 있었고, 업종 유형의 조절효과는 B=-0.010(p<.05)로 유의적인 부적 조절효과가 있었다. 또한, TV광고 노출량 수준과 관계없이 온라인 배달회사의 검색량이 게임회사의 검색량보다 높았고, 또 TV광고 노출량이 늘어나면 온라인 배달회사의 검색량이 게임회사의 검색량보다 약간 더 빨리 증가하는 것으로 나왔다. 따라서 가설 H2는 채택되었다.

넷째, TV광고 노출량과 검색량 간의 관계에서 검색언어 유형의 조절효과를 검증한 결과, 검색 언어 유형의 주효과는 B=-0.789(p>.05)로 부적 효과가 있었으나 유의하지는 않았다. 즉 영어 검색 빈도가 한글 검색 빈도보다 낮게 나왔으나 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. 한편 검색 언어 유형의 조절효과를 살펴본 결과 B=0.027(p<.001)로 유의적인 정적 조절효과가 있었다. 즉 TV광고 노출량이 늘어날수록 영어검색 빈도가 한글검색 빈도보다 더 빨리 상승하였다. 따라서 가설 H₃은채택되었다.

이와 같은 결과에 따라, 연구 가설 1, 가설 2, 가설 3 은 모두 채택되어, 국내 TV 광고량은 NAVER 검색량에 영향을 미치는 것으로 검증되었으며, TV 광고를 실시한 광고 업종과 브랜드 검색 언어는 조절효과가 있는 것으로 검증되었다. 이로써 TV 광고량에 따라 증가하는 검색량의 크기가 업종별로 다르고, TV 광고는 한국인의 모국어가 아닌 영문 검색 행동도 활발하게 일으킬 수 있는 것으로 해석할 수 있다.

본 연구는 연구자의 지식으로는 국내 소비자를 대상으로 최초로 실시된 TV광고가 검색 행동에 미치는 영향에 대한 실증적 연구로, 한국 소비자들의 multi screen 이용 트렌드에 따른 TV 광고의 국내 검색 플랫폼 내 브랜드 검색 행동 유발 효과를 양적으로 분석한 시도라는 점에서 의의를 갖는다.

이번 연구를 시작으로, TV 광고가 인지도 상승과 같은 소비자의 인식적 측면에 미치는 효과 뿐 아니라, 검색량 제고로 인한 브랜드 홈페이지, 소셜미디어 페이지, 이커머스 판매 페이지로의 방문자 증가 등의 소비자 행동적 측면에 미치는 효과를 함께 연구하여 오프라인 미디어와 온라인 미디어가 통합된 미디어 마케팅 효율 분석이 활발히 이루어지기를 기대한다. 이를 통해, 미디어별로 각기 다른 측정지표를 이용한 효과 분석의 한계를 넘어, 소비자들의 미디어 접촉 행동의 전체 Journey에 대해 통합된 마케팅 ROI 예측 시나리오를 만드는 것이 가능하게 되어 마케터에게 실무적으로 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.

또한, 최근 국내의 많은 브랜드들이 국문 로고에 앞서 영문 로고를 우선적으로 소비자에게 노출하고 있는바, 모국어가 아닌 영어로 표기된 시각적, 청각적 브랜드 정보에 대한 소비자 반응 행동과 이에 따른 브랜드 태도에 대한 이론에 대해 새로운 시각을 제시할 수 있어 학문적으로도 기여하는 바가 있을 것으로 예상한다.

2. 연구의 한계점 및 향후 연구과제

본 연구의 한계점은 다음과 같다.

첫째, 선정된 4개 브랜드는 앱 기반의 온라인 서비스만 존재하는 브랜드로, 온라인과 오프라인 유통을 동시에 보유한 브랜드에 금번 연구에서 밝혀진 결과를 적용하는 데 한계가 존재한다.

둘째, 선정된 4개 브랜드는 2010년 이후 국내에서 처음 사업을 시작한 10년 이내의 역사를 가진 신생 브랜드로, 수십년의 역사를 가진 Established brand에서는 다른 결과가 나올 수 있다.

셋째, 상대적 일별 검색량 Index 값만을 제공하는 NAVER 데이터의 한계로 본 연구에서는 ‘정보 탐색 경향성’을 종속변수로 분석하였기 때문에, 분석한 브랜드들 간 ‘정보 탐색 수준’에 대한 비교는 불가능하다. 만약 ‘정보 탐색 수준’이라 할 수 있는 검색량 절대값을 사용할 수 있다면 TV 광고가 검색량에 미치는 영향력 정도가 달라질 수 있고, 검색량을 절대적으로 증가시키는 데 어떠한 요인이 유효한지에 대한 분석도 가능할 것이다.

넷째, 본 연구는 multi screen 동시 이용 행동을 자유자재로 할 수 있는 국내 19세∼39세 남녀를 대상으로 실시되었는데, TV 시청량이 적은 10대나 검색량이 상대적으로 적은 50대 이상 장년층 대상으로 연구 진행 시, 다른 결과가 나올 수 있다.

향후 연구과제는 아래와 같다.

첫째, 신생 브랜드와 Established brand 간의 TV 광고 – 검색 행동 영향력에 대해 비교 연구가 가능하다.

둘째, Hedonic 제품/서비스와 Utilitarian 제품/서비스 브랜드 간 차이 분석과 같이 다양한 업종 간에 TV 광고 – 검색 행동 영향력에 차이가 있는지 비교 연구가 가능하다.

셋째, TV 광고의 영향으로 디지털 미디어에서 일어나는 후속 행동을 브랜드 홈페이지, 소셜미디어 페이지, 이커머스 판매 페이지로의 방문자 증가, 앱 설치 등 검색 이외 다른 행동 지표로 확장하여 TV 광고가 디지털미디어 상의 행동에 미치는 영향을 폭넓게 분석할 수 있다.

넷째, 동일한 브랜드를 대상으로 복수의 TV 광고 크리에이티브 별 검색량 유발을 비교 분석하여 어떠한 시각적, 청각적 자극이 검색 행동 유발에 더 영향력이 있는지 검증할 수 있다.

다섯째, TV 광고를 한 시점에 해당 브랜드와 경쟁사 브랜드 키워드 검색량을 동시에 교차 분석하여 해당 브랜드 TV 광고가 경쟁 브랜드 검색 행동을 함께 유발하는지 여부를 검증할 수 있다.

Appendix