광고비가 실제로 만든 매출만
남겨서 봅니다
ROAS는 광고를 보지 않았어도 구매했을 사람의 매출까지 성과로 계산합니다. LIFT™는 그 자연 발생분을 걷어내고 증분 매출(Lift)만 남긴 iROAS로 광고 ROI를 검증합니다.
GA4 · BigQuery · LIFT Tracker 위에 그대로 얹힙니다 — 새로운 수집 체계가 필요하지 않습니다.
지금의 현실
성과는 늘 보고되는데,
증명은 되지 않습니다
매체 리포트를 다 더하면 실제 매출보다 큽니다
Meta도 Google도 TikTok도 같은 전환을 각자 자기 성과로 보고합니다. 합계는 부풀고, 어느 쪽 숫자를 믿어야 할지 알 수 없습니다.
라스트클릭은 ‘마지막에 닿은 채널’만 칭찬합니다
브랜드 검색과 리타기팅이 상위를 차지하고, 수요를 처음 만든 채널은 성과가 없는 것처럼 보입니다. 그 채널을 끄면 전체가 함께 내려앉습니다.
그래서 예산 회의에서 증명이 안 됩니다
“이 광고비가 정말 매출을 만들었나요?” 이 질문에 라스트클릭 ROAS로는 답이 되지 않습니다. 광고를 안 했어도 살 사람이 섞여 있기 때문입니다.
패러다임의 전환
질문이 바뀌면 답도 바뀝니다
기여 분석(어트리뷰션)은 “누가 기여했는가”를 묻습니다. 증분 분석은 “광고가 없었다면 어떻게 됐을까”를 묻습니다. 둘은 경쟁 관계가 아니라 쓰임이 다릅니다 — 전자는 채널의 역할을 읽는 데, 후자는 예산을 움직이는 데 씁니다.
| 비교 축 | 기존 어트리뷰션 · 기여 분석 | LIFT™ iROAS · 증분 분석 |
|---|---|---|
| 묻는 질문 | 이 전환에 누가 기여했는가 | 광고가 없었다면 어떻게 됐을까 |
| 계산 방식 | 접점들에 성과를 나눠 배분 | 집행군과 기준선(반사실)의 차이를 측정 |
| 답의 형태 | 상대 비중 — 합치면 100% | 절대 증감 — 늘어난 매출 그 자체 |
| 포함되는 것 | 광고가 없어도 살 사람의 매출까지 | 광고가 실제로 만든 매출만 |
| 쓰임새 | 채널의 역할 해석 | 예산 증액·감액 결정 |
| 한계 | 모델을 바꾸면 결론이 바뀜 | 집행 변동이 없으면 추정이 어려움 |
LIFT™는 5가지 기여모델과 증분 분석을 함께 제공합니다. 기여모델로 채널의 역할(수요를 여는 채널 · 닫는 채널)을 읽고, iROAS로 예산을 결정합니다.
작동 방식
증분은 이렇게 계산됩니다
‘광고가 없었다면’은 관측할 수 없는 값입니다. LIFT™는 그것을 추정해서 비교 대상으로 삼습니다.
기준선을 추정합니다
광고 집행 이전 구간의 추세·계절성으로 ‘광고가 없었다면 이어졌을 매출’을 모델링합니다. 이것이 비교 대상이 되는 반사실(counterfactual)입니다.
증분만 분리합니다
ITS(Interrupted Time Series)로 집행 이후 실제 매출과 기준선의 차이를 계산합니다. 이 차이가 광고가 만들어낸 증분 매출(Lift)입니다.
iROAS로 환산합니다
증분 매출 ÷ 광고비 = iROAS. 채널별로 나란히 놓으면, 어디에 더 넣고 어디에서 빼야 하는지가 하나의 숫자로 정렬됩니다.
iROAS = 광고가 실제로 만든 증분 매출(Lift) ÷ 광고비
ROAS는 높은데 iROAS가 낮은 채널 — 이미 구매할 사람에게 광고비를 쓰고 있다는 신호입니다.
도입 효과
누가, 무엇을 얻습니까
같은 데이터라도 자리에 따라 필요한 답이 다릅니다.
성과를 ‘주장’이 아니라 ‘증명’으로 바꿉니다
- 증액·재계약 근거 — 담당 채널의 증분 기여를 광고주 언어로 제시합니다.
- 리포트 합산이 실매출을 넘는 이유를 설명하고, 중복 계상을 걷어낸 숫자를 제시합니다.
- 성과 하락 없이 줄일 수 있는 채널을 먼저 찾아, 삭감 요구에 방어 논리를 갖습니다.
예산 배분의 기준선이 바뀝니다
- 라스트클릭 상위가 아니라 증분 상위 채널로 예산을 옮깁니다.
- 수요를 만드는 상단 퍼널 채널이 저평가되어 잘려나가는 것을 막습니다.
- 주간 보고에 붙일 근거를 대시보드가 만들어 둡니다.
새 수집 체계를 만들지 않아도 됩니다
- GA4 · BigQuery · LIFT Tracker 위에 그대로 얹힙니다. 기존 UTM 택소노미를 씁니다.
- 기여모델 5종(해석용)과 증분 분석(의사결정용)을 분리해 함께 운용합니다.
- AI Copilot이 지표 질의와 다음 액션 제안까지 이어받습니다.
제품
한 화면에서 끝나는 분석
클라이언트와 기간을 고르면 모든 화면이 같은 기준으로 정렬됩니다. 화면 사이를 옮겨 다니며 숫자를 맞출 필요가 없습니다.
- 성과 요약
- 핵심 KPI와 퍼널을 직전 동일 기간과 비교
- iROAS 분석
- 증분 매출 기반으로 채널별 진짜 ROI 검증
- KPI별 매체 영향력
- 단계별 KPI에 어떤 매체가 기여했는지 모델별 비교
- 전환 경로 네트워크
- 채널 조합과 순서를 그래프로 — opener·closer 판별
- 이탈분석
- 퍼널 병목 구간과 매체별 이탈 패턴
- AI Copilot
- 자연어 질의와 실행 가능한 액션 제안
도입
쓰던 것 위에 얹힙니다
LIFT™는 gmp.ai 운영 사이클에서 성과를 확인하는 자리에 놓입니다. 수집을 새로 설계하지 않고, 이미 쌓고 있는 데이터를 그대로 씁니다.
광고비의 절반이 어디서 낭비되는지, 이제 지목할 수 있습니다
증분으로 검증된 성과는 예산 회의의 언어를 바꿉니다. 도입 상담을 남겨 주시면 데이터 환경에 맞춰 안내드립니다.