월 광고 예산 50~300만원 구간에서 인스타·유튜브·쿠팡·네이버 채널별 예상 ROAS를 업종·예산·과거 데이터 기반으로 시뮬레이션해주는 도구다.
쿠키리스 전환으로 광고 효율이 30% 이상 떨어졌고, GA4는 시간 가중치·위치 기반 어트리뷰션 모델 지원을 중단했다. 동시에 C커머스 공세로 쿠팡 셀러 CPC가 전년 대비 15~20% 올랐고, 인스타그램에서는 6개월간 1,800만원을 쓰고 매출 500만원에 그친 ROAS 0.28 사례가 소규모 쇼핑몰에서 반복되고 있다. 유튜브도 인스트림 단독 ROAS 1.2배 대비 인피드 추가 시 2.8배로, 유형 조합에 따라 최대 4배 격차가 난다.
소액 광고주는 월 50~300만원 예산을 한 채널에 몰아넣거나, 감으로 분배한다. 채널별 예상 ROAS를 예산 구간·업종별로 비교해주는 도구가 있으면, 1,800만원을 태우기 전에 채널을 바꾸는 결정을 내릴 수 있다. 메타 Advantage+나 구글 Performance Max 같은 자동입찰은 대형 광고주 위주로 최적화돼 소액 광고주에게 구조적으로 불리하다. 이 격차를 시뮬레이션 데이터로 보여주는 것만으로도 소액 광고주의 예산 배분 의사결정이 달라진다.
"같은 500만 원이라도 유형 조합에 따라 ROAS가 1.5배에서 4.0배까지 차이"피앤에이컴퍼니, 2026-05-02
표본 100명은 월 광고 예산 50~500만원 구간의 1인 셀러·소규모 이커머스·로컬 자영업자로, 인스타·유튜브·쿠팡·네이버 중 2개 이상 채널에서 광고를 집행하는 그룹으로 시뮬레이션했다.
최근 6개월 안에 한 채널에서 ROAS가 기대치의 절반 이하로 떨어진 경험이 있는 30~40대 소규모 셀러·자영업자 10명이다. 광고비를 줄이거나 채널을 바꿔야 하는데 근거가 없어서 결정을 미루고 있던 사람들이다.
전환 이유 — 1,800만원을 태우기 전에 채널별 예상 수치를 미리 보는 것만으로도 의사결정 비용이 줄어든다. 이미 돈을 잃은 경험이 있어서 시뮬레이션 결과에 대한 수용도가 높다.
결제 순간 — 월말 광고비 정산을 보고 ROAS가 1 미만인 채널을 발견한 직후가 가입 트리거다. 다음 달 예산을 어디에 쓸지 결정해야 하는 72시간 안에 도구를 찾는다.
남은 90명은 광고 대행사에 위탁하는 셀러, 이미 자체 데이터 분석팀이 있는 중소기업, 또는 광고를 아예 안 하는 자영업자가 다수다.
이탈 이유 — 대행사에 맡기는 셀러는 채널 배분 결정을 직접 하지 않아 도구의 효용이 낮다. 공개 벤치마크 정확도에 신뢰가 부족해 결제까지 가지 않는다.
채널별 평균 CPC·CPV·ROAS 벤치마크는 아이보스·피앤에이컴퍼니·OSC 같은 마케팅 미디어가 분기마다 공개한다. 이 데이터를 업종·예산 구간별로 정리하면 시뮬레이션의 뼈대가 된다. 어려운 점은 실제 광고 계정 데이터 없이 시뮬레이션 정확도를 높이기 어렵다는 것이다. 첫 버전은 공개 벤치마크 기반으로 대략적 비교를 제공하고, 사용자가 자기 데이터를 입력하면 정밀도를 올리는 구조가 현실적이다.
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