[미디어 산업, 권력의 이동⑤] 시청 기록이 가르는 광고·IP 가치

[KtN 최기형기자]한 이용자가 아침에는 소셜미디어에서 드라마 짧은 영상을 보고, 저녁에는 구독형 주문형 비디오(SVOD)에서 본편을 시청한다. 이동 중에는 관련 팟캐스트를 듣고, 게임과 팬 커뮤니티를 거쳐 상품을 구매한다. 작품과 인물에 대한 관심은 이어지지만 시청과 댓글, 검색, 구매 기록은 서로 다른 기업의 시스템에 남는다.

미디어 기업이 확인하는 이용자의 모습도 서비스마다 달라진다. 소셜 플랫폼은 어떤 영상을 멈춰 봤는지 알고, OTT는 시청·중단·완주 기록을 보유한다. 커머스 사업자는 구매 품목과 금액을 확인하고, 공연 예매 플랫폼에는 관람 일정과 좌석 정보가 쌓인다. 한 사람의 팬 활동이 여러 기업에 조각난 상태다.

딜로이트 인사이트가 2026년 발간한 ‘글로벌 미디어&엔터테인먼트 산업 동향 및 트렌드’는 크로스플랫폼 오디언스 인텔리전스(cross-platform audience intelligence)를 미디어 기업의 차별화 요소로 제시했다. 이용자가 소셜미디어와 스트리밍, 선형 방송, 게임, 커머스, 라이브 엔터테인먼트를 오가는 동안 발생한 정보를 연결해 관심사와 소비 흐름을 파악하는 역량이다.

콘텐츠 기업은 조회수와 시청률을 통해 작품별 성과를 확인해 왔다. 한 작품을 얼마나 많은 사람이 봤는지, 공개 이후 이용량이 얼마나 늘었는지, 기존 작품이 다시 소비됐는지를 분석해 제작과 편성에 반영한다. 각 서비스 안에서 발생한 행동만으로는 작품을 발견한 순간부터 결제까지 이어진 전체 경로를 확인하기 어렵다.

소셜미디어에서 짧은 영상을 본 이용자가 작품명을 검색한 뒤 OTT에 새로 가입해도 두 활동은 별도 기록으로 남을 수 있다. 팬 커뮤니티의 추천을 받아 상품을 구매하거나 공연을 예매해도 제작사와 스트리밍 서비스는 구매 동기를 알지 못한다. 이용자의 관심이 어디에서 시작됐고 어느 단계에서 매출로 바뀌었는지 연결되지 않는 구조다.

플랫폼별 데이터 단절은 콘텐츠 가치 평가에도 영향을 준다. 소셜 영상 조회수가 높지만 본편 이동이 적은 작품과 노출 규모는 작아도 높은 유료 전환을 기록한 작품을 구분하려면 플랫폼을 가로지르는 정보가 필요하다. 기존 구독자가 작품 공개 이후 서비스를 계속 이용했는지, 다른 콘텐츠와 상품까지 소비했는지도 함께 봐야 한다.

보고서는 대부분의 미디어 기업이 데이터와 예측 모델을 활용해 신작과 기존 보유 콘텐츠의 투자수익률(ROI)을 분석하고 있다고 설명했다. 이용자가 서비스를 어떻게 이용하는지, 광고가 적절한 소비자와 연결됐는지, 사람들이 플랫폼 사이를 어떤 순서로 이동하는지는 충분히 파악하지 못하는 경우가 많다고 진단했다.

테크 미디어 기업은 이용자의 반복 행동을 실시간으로 학습할 수 있다는 점에서 유리하다. 무엇을 봤는지뿐 아니라 다시 본 영상과 건너뛴 콘텐츠, 공유와 댓글을 기록해 다음 추천과 광고에 반영한다. 콘텐츠를 유통하는 동시에 이용자의 반응을 계속 수집하는 사업 구조다.

대규모 플랫폼도 이용자가 외부 서비스로 이동하면 정보가 끊어진다. 자사 앱에서 영상 시청과 검색을 확인할 수 있어도 다른 OTT에서 본편을 완주했는지, 별도 쇼핑몰에서 상품을 구매했는지는 알기 어렵다. 많은 이용자를 확보한 테크 미디어 기업도 여러 접점을 잇는 일관된 이용자 프로필을 완성하기는 쉽지 않다.

한 스포츠 팬의 소비 흐름도 여러 시스템으로 나뉜다. 중계 플랫폼에서 경기를 보고 소셜미디어에 글을 쓴 뒤 관련 팟캐스트와 선수 영상을 시청하고 유니폼을 구매할 수 있다. 각 활동이 하나의 환경 안에서 연결되면 플랫폼은 관심과 시청, 대화, 구매까지 이어진 경로를 확인할 수 있다. 개별 서비스에서 따로 발생하면 어느 접점이 구매를 만들었는지 판단하기 어렵다.

연결된 데이터는 추천 정확도를 높일 수 있다. 같은 스포츠 팬이라도 경기 생중계를 우선하는 이용자와 선수 개인의 영상·상품을 주로 소비하는 이용자는 선호가 다르다. 이용자가 부모와 함께 볼 콘텐츠를 찾는지, 특정 장르와 인물에 집중하는지도 구분할 수 있다. 신원 정보와 시청·상호작용·거래·서비스 이용 기록이 결합될수록 콘텐츠와 메시지를 세분화할 여지가 커진다.

광고 사업에는 더 직접적인 변화가 생긴다. 작품을 본 사람이라는 정보만으로 광고를 배치하는 방식보다 팬덤과 구매 성향, 시청 시점에 맞춰 광고를 제시할 수 있다. 스포츠 경기 시청자에게 모든 스포츠 상품을 동일하게 노출하기보다 선호 팀과 선수, 이전 구매 이력을 반영하는 방식이다.

보고서에 인용된 조사에서 팬의 약 50%는 광고가 자신의 팬덤에 맞게 개인화되면 광고 효과가 높아질 것이라고 답했다. 정교한 팬 데이터는 광고주가 원하는 소비자층에 접근할 가능성을 높이고 1000회 노출당 광고비인 CPM에도 영향을 줄 수 있다.

광고 단가가 높아지면 같은 시청 규모를 가진 콘텐츠의 수익 가치도 달라질 수 있다. 구매 가능성이 높은 이용자와 명확한 팬 집단을 확보한 작품은 광범위한 시청자를 모았지만 소비 성향을 파악하기 어려운 작품보다 광고주에게 높은 평가를 받을 수 있다. 작품의 IP 가치에 시청자 수뿐 아니라 이용자 정보의 정밀도가 포함되는 구조다.

팬 데이터는 기존 콘텐츠의 활용 범위를 정하는 데도 쓰일 수 있다. 특정 인물과 설정이 반복해서 소비되거나 과거 작품의 일부가 다시 주목받으면 관련 영상과 상품, 후속 콘텐츠를 배치할 수 있다. 신작 제작에 들어가기 전에 보유 카탈로그 가운데 어느 IP가 다시 소비될 가능성이 높은지도 살필 수 있다.

메타데이터(metadata)의 중요성도 커진다. 작품명과 출연진, 장르를 기록하는 수준을 넘어 인물과 배경, 음악, 사건, 대사, 상품을 세밀하게 분류해야 이용자의 관심과 콘텐츠 요소를 연결할 수 있다. 같은 작품을 본 이용자라도 특정 배우, 음악, 의상, 스포츠 팀에 반응했다면 이후 추천과 수익화 경로가 달라진다.

데이터의 양이 많다고 이용자를 정확히 이해하는 것은 아니다. 한 계정을 가족 여러 명이 함께 사용하거나 자동 재생된 영상이 시청 기록에 포함될 수 있다. 비판하기 위해 본 콘텐츠와 좋아해서 반복 시청한 콘텐츠도 재생 횟수만으로 구분하기 어렵다. 댓글과 공유 역시 호감과 구매 의사를 항상 뜻하지 않는다.

추천 모델이 과거 행동에 지나치게 의존하면 이용자가 이미 본 장르와 인물만 반복해서 노출될 수 있다. 기존 팬의 소비를 늘리는 데는 유리하지만 새로운 작품과 창작자를 발견할 가능성은 낮아진다. 높은 전환율을 기록한 콘텐츠에 노출이 집중되면 초기 데이터가 부족한 신작은 추천 경쟁에서 밀릴 수도 있다.

팬과 플랫폼 사이의 정보 비대칭도 커진다. 기업은 이용자의 시청과 검색, 구매 기록을 연결해 행동을 예측하지만 이용자는 어떤 정보가 추천과 광고에 사용됐는지 알기 어렵다. 영상 시청을 위해 제공한 정보가 상품 광고와 가격 제안, 외부 제휴사의 마케팅에 활용되면 최초 동의의 범위를 넘어설 가능성이 생긴다.

개인화된 서비스를 원하는 이용자도 정보 제공에 조건을 붙였다. 보고서에 인용된 조사에서 Z세대와 밀레니얼 세대의 약 70%는 더 유용하고 개인화된 디지털 경험을 제공받는 조건으로 브라우징 데이터와 구매 이력, 앱 사용 데이터를 공유할 의향이 있다고 답했다. 정보 제공 의향이 무조건적인 허용을 뜻하지는 않는다. 서비스 개선이라는 목적과 이용자가 체감하는 혜택이 전제됐다.

동의를 한 번 받았다는 이유만으로 모든 결합이 허용되는 것도 아니다. OTT 시청 기록과 상품 구매 내역, 커뮤니티 게시물, 공연 방문 기록은 민감도가 다르다. 수집 목적과 보관 기간, 제휴사 제공 범위, 탈퇴 이후 처리 방식이 각각 제시돼야 한다. 이용자가 데이터 결합을 거부하거나 일부 기능만 선택할 수 있는 절차도 필요하다.

여러 사업자가 데이터를 공유할 때 책임 소재는 더 복잡해진다. 제작사와 플랫폼, 광고 기술 기업, 커머스 사업자가 동일한 팬 프로필을 이용하면 잘못된 정보의 수정과 삭제, 유출 사고에 대한 책임을 어느 기업이 맡는지 정해야 한다. 파트너십을 통한 데이터 활용은 수익 배분뿐 아니라 정보 관리 책임까지 계약에 포함해야 한다.

IP 보유자가 데이터를 직접 확보하지 못하면 플랫폼 의존도는 높아진다. 제작사는 작품을 만들고 팬덤을 형성했지만 어느 이용자가 다른 작품과 상품을 소비했는지 모를 수 있다. 플랫폼은 여러 IP에서 축적한 정보를 바탕으로 추천과 광고, 커머스를 운영한다. 콘텐츠 제작사와 이용자 사이에 데이터 플랫폼이 자리 잡는 구조다.

반대로 제작사와 연예기획사, 스포츠 구단이 자체 서비스를 확대하면 회원 정보를 직접 확보할 수 있다. 외부 플랫폼을 거치지 않고 신작과 상품, 공연을 알릴 수 있고 팬의 반응을 제작 계획에 반영할 수 있다. 이용자 규모가 작거나 데이터 분석 역량이 부족하면 자체 시스템 구축비와 운영비가 수익을 넘어설 가능성도 있다.

모든 데이터를 한 기업에 모으는 방식이 유일한 해법은 아니다. 각 사업자가 필요한 정보만 정해진 범위에서 공유하고, 이용자 동의 아래 분석 결과를 결합하는 방식도 가능하다. 플랫폼 사이의 식별 기준과 메타데이터 체계가 다르면 같은 이용자와 콘텐츠를 연결하기 어렵기 때문에 기술 표준과 관리 기준이 함께 마련돼야 한다.

보고서는 데이터 인프라와 거버넌스, 메타데이터, 분석 역량에 상당한 투자가 필요하다고 진단했다. 개인정보 보호를 전제로 한 데이터 공유가 이뤄지면 IP 교차 홍보와 콘텐츠 수익화, 광고 성과, 이용자 이해를 개선할 수 있다고 분석했다.

국내 미디어 시장의 크로스플랫폼 데이터 활용 수준은 공개 자료만으로 비교하기 어렵다. 사업자들이 가입자 수와 시청 순위, 거래액을 발표하더라도 작품별 유입 경로와 유료 전환율, 구독 유지 효과, 데이터 제휴 범위는 제한적으로 공개된다. 특정 작품이 소셜 노출을 거쳐 OTT 가입과 상품 구매를 얼마나 만들었는지는 자료 부족으로 단정하기 어렵다.

광고·IP 가치를 평가하려면 조회수와 시청률 옆에 이용자의 이동 경로가 놓여야 한다. 작품을 어디에서 발견했고, 어느 서비스에서 시청했으며, 어떤 상품과 공연으로 소비를 넓혔는지를 연결해야 실제 매출 기여도를 확인할 수 있다.

데이터 연결 범위가 넓어질수록 추천과 광고의 정밀도는 높아질 수 있다. 개인정보 활용 기준이 불투명하면 이용자의 신뢰와 서비스 관계는 약해진다. 콘텐츠 기업의 다음 투자는 데이터 수집량만이 아니라 분산된 기록을 얼마나 정확하게 연결하고, 이용자가 이해할 수 있는 방식으로 관리하는지에 따라 평가될 가능성이 커졌다.