틱톡 크리에이터 영향력 분석 - 리포트로 정복하기
안녕하세요, 피처링의 👩🔬데이터사이언티스트 주아입니다.
인플루언서 마케팅으로 큰 효과를 볼 수 있다는 사실은 모두가 알지만, 그래서 어떻게 ‘영향력이 좋은’ 인플루언서를 가려내는지는 각자의 해석에 달려있습니다.
피처링은 인플루언서를 하나하나 솎아내는 수고로움을 덜고자, 여러분의 해석에 좋은 재료가 되는 지표들로 리포트를 제작했습니다. 하지만 리포트에 익숙해지는 데에 또 다른 시간이 필요하고, 인사이트를 얻기 위해 어떤 항목들을 엮어서 해석해야하는지 어려움을 겪는 사례들을 확인했습니다. 그래서 저와 함께 제작자의 눈으로 리포트를 읽어보면서 마케팅 전략의 보완점을 찾아가시길 바랍니다.
1. 틱톡 리포트 지표 파헤치기
이번에 피처링에서 새롭게 선보인 틱톡 리포트를 예시로 소개를 드리겠습니다.
틱톡은 숏폼 콘텐츠의 시초입니다. 그만큼 짧은 영상에 특화된 사용성과 유저들의 니즈가 있기도 합니다. 그렇다면 틱톡에서 가장 핵심적인 구성요소는 어떤 것들이 있을까요?
피처링이 틱톡 리포트를 구성하면서 가장 방점을 두었던 부분은 콘텐츠의 길이와 사용 음원, 그리고 챌린지였습니다. 틱톡은 음원과 챌린지 트렌드가 빠르게 변하고, 콘텐츠 소재와 성격에 따라서 영상 길이도 천차만별입니다. 이렇게 트렌드에 가장 민감한 플랫폼에서 활동하는 크리에이터의 영향력을 어떻게 측정할 수 있을지, 또 리포트 조회에 너무 많은 시간이 걸리지 않도록 하려면 어떤 로직을 덜어내고 더해야할지 고민했습니다. 이런 고민의 결과로 만들어진 리포트를 함께 살펴보겠습니다.
1.1 반응률
반응률은 가장 단적으로 크리에이터의 영향력을 보여주는 지표입니다.
반응률은 팔로워수를 기준으로 오디언스의 반응을 측정한 지표인데요, 해석하자면 반응률이 매우 낮은 크리에이터는 팔로워들이 크리에이터의 콘텐츠에 심드렁하다고 볼 수 있습니다. 반대로 반응률이 200, 300%인 경우 해당 크리에이터를 팔로우하지는 않지만 콘텐츠를 긍정적으로 소비하는 경우가 많으며 팔로워가 완만히 상승중일 확률이 높습니다. 한마디로 영향력이 상승선에 오른 크리에이터로 해석할 수 있겠습니다.
1.2 팔로워 트렌드
팔로워 트렌드 그래프를 해석한 예시는 다음과 같습니다.
1) 팔로워 트렌드가 완만하게 증가하는 경우: 사람들의 흥미를 끄는 콘텐츠를 주기적으로 발행할 수 있는 크리에이터. 가장 안정적인 형태이며 오디언스들의 긍정적인 평가를 받고 있을 확률이 높음.
2) 팔로워 트렌드가 완만하게 감소하는 경우: 콘텐츠 퀄리티가 낮고 업로드 빈도도 낮은 크리에이터. 크리에이터의 영향력은 팔로워 감소 속도보다 더 빠르게 줄어들고 있는 형태.
3) 팔로워 트렌드가 급격하게 증가하는 경우: 크리에이터가 갑자기 유명세를 탔거나 특정 콘텐츠가 큰 주목을 받게 된 경우. 또는 비정상적인 방법으로 팔로워를 인위적으로 증가시켰을 경우도 존재. 지속적으로 대중의 흥미를 끄는 콘텐츠를 생산하지 않는다면 2번의 경우로 변화.
4) 팔로워 트렌드가 급격하게 감소하는 경우: 크리에이터에게 특별한 이슈(논란)가 발생하면서 신뢰를 잃은 경우. 최근 영상의 조회수가 급격하게 늘고 반응률(댓글)이 급증했을 확률이 높음.
여기서 3번의 경우는 영향력을 판별하는데에 좀 더 구체적인 근거가 필요합니다.
-비정상적인 방법으로 팔로워를 구매한 경우, 팔로워는 늘었지만 조회수에는 큰 변화가 없습니다.
-크리에이터 또는 콘텐츠의 갑작스러운 유명세로 팔로워가 급증한 경우, 이후 오디언스들의 반응률과 조회수를 통해 미래를 예측할 수 있습니다.
1.3 평균 조회수
이 섹션에서는 크리에이터의 최근 12 콘텐츠의 평균 조회수와 최근 7개 콘텐츠의 조회수 추이를 그래프로 나타내고 있습니다.(왼쪽이 가장 최신 콘텐츠 조회수)
그래프에서 두번째 콘텐츠에서 조회수가 급증한 기록을 확인할 수 있습니다. 하지만 그 외의 영상들은 상대적으로 굉장히 적은 조회수를 달성한 것으로 보입니다. 그렇다면 이 크리에이터는 그저 운이 좋아서 우연히 한 콘텐츠만 성공시킨 케이스에 속할까요?
결론적으로 말씀드리자면 꼭 그렇지는 않습니다.
물론 시간을 길게 잡고 조회수 추이를 지켜보는 것이 크리에이터의 영향력을 보는 정석적인 방법입니다. 이렇게 보게 되면 크리에이터의 급상승 조회수가 거품인지 아닌지도 자연스럽게 판별할 수 있게 됩니다. 하지만 오랜 시간을 투자하기 보다도 다른 지표로 이 현상을 분석하는 것도 새로운 방법이 될 수 있습니다.
틱톡은 플랫폼 특성 상 숏폼 콘텐츠가 많고, 따라서 영상의 길이 또한 조회수를 결정하는 큰 요인으로 작용합니다. 또한 소재와 콘텐츠 해시태그 등으로 알고리즘의 영향을 받기 때문에 크리에이터마다 특별히 강한 콘텐츠 종류와 시간대가 존재한다는 점을 인지하고 있어야합니다.
이럴 때 활용할 수 있는 새로운 섹션을 구성해보았습니다.
1.4 전체 콘텐츠 길이별 조회수 비교
이 섹션에서는 챌린지에 참여한 콘텐츠인지 여부, 그리고 콘텐츠의 길이에 따라서 크리에이터의 최근 12개 콘텐츠의 통계를 보여줍니다.
이 크리에이터는 일반 콘텐츠보다는 챌린지 콘텐츠에서, 또 1~3분 구간의 영상에서 가장 높은 조회수를 보여주고 있습니다. 두번째로 성과가 좋은 구간은 일반 콘텐츠의 15~60초 구간인 것도 알 수 있네요. 구체적인 수치는 해당 지표 섹션 그래프에 마우스를 올리면 볼 수 있습니다.
위에서 조회수가 특히 높았던 게시물은 아마도 1~3분짜리 챌린지 영상이었겠네요! 이렇게 크리에이터의 주력 콘텐츠를 한눈에 파악할 수 있습니다.
크리에이터의 성공적인 콘텐츠 유형을 파악했으니 이제 실제 콘텐츠에 대입하여 분석해보겠습니다.
1.5 일반/챌린지 콘텐츠
이 섹션에서는 콘텐츠 썸네일과 설명, 그리고 조회수와 사용 음원을 확인할 수 있습니다.
이 크리에이터는 #애플숨은꿀팁 챌린지에서 이례적으로 높은 조회수를 기록했는데요, 위의 전체 콘텐츠 길이별 조회수 비교 섹션에서 본 것처럼 압도적인 조회수가 이 콘텐츠에서 기록된 것 같습니다.
(저작권 문제로 썸네일과 제목은 대체 이미지를 사용했습니다.)
일반/챌린지 콘텐츠 섹션의 콘텐츠는 왼쪽으로 갈수록 최신에 업로드된 콘텐츠입니다.
그렇다면 163만 조회수를 기록한 콘텐츠를 클릭해 해당 크리에이터의 최근 7개 콘텐츠를 확인해보겠습니다.(왼쪽이 가장 최신 콘텐츠)
그래프에 반영된 최근 7개 중 두번째 콘텐츠의 조회수가 비교적 매우 큰 값인 것을 확인할 수 있습니다. 조회수가 가장 높은 두 콘텐츠(일반-55.6만회, 챌린지-163만회)의 길이를 확인해본 결과 35초, 2분10초로 앞서 전체 콘텐츠 길이별 조회수 비교에서 확인한 결과와 일치하는 것을 볼 수 있습니다.
반면에 조회수가 비교적 낮은 콘텐츠들의 길이를 확인한 결과 대부분이 0~15초 구간에 해당하는 일반 영상이었습니다. 이 크리에이터의 경우 디지털 기기나 IT/테크의 정보성 콘텐츠를 통해 오디언스들의 인기를 얻었는데 유명한 틱톡 댄스에 도전하거나 일상 영상을 올리면서 채널 정체성이 불분명해졌고, 이것이 조회수로 나타난 케이스입니다. 평균 조회수 그래프는 마치 반짝 스타처럼 보였지만 사실 강점과 약점이 분명한 크리에이터였던 것이죠.
아직 해당 크리에이터의 예상 광고료가 높지 않으면서도 특정 콘텐츠의 조회수가 상당히 높은 점을 확인했습니다. 테크 관련 팁이나 노하우를 소재로 1~3분 가량의 챌린지 영상(본영상)을 만들고, 유입을 위해 15~60초짜리 스포용 영상(다른 플랫폼으로 이동할 수 있도록)을 만드는 것도 하나의 전략이 될 수 있을 것 같습니다.
이렇게 크리에이터의 콘텐츠 key 컨셉을 파악했다면, 마케팅 타겟층이 적절한지 검토를 진행해보겠습니다.
1.6 오디언스
해당 크리에이터의 콘텐츠를 소비하는 주요 성별과 연령대를 종합적으로 알 수 있습니다. 마케팅 타겟과 오디언스 성별, 연령대가 부합하는 크리에이터를 선정하면 효과를 극대화할 수 있습니다.
이 크리에이터의 주요 오디언스는 18~24세 남성입니다. 한국말을 구사하는 10~30대 남성을 주요 타겟으로 설정할 수 있겠네요.
그런데 크리에이터 본인을 제외한 어느 누구도 오디언스들의 성별, 연령 정보를 알 수는 없습니다. 그래서 저희는 오디언스 분석을 위한 데이터 수집과 예측 도구를 설계해 사용하고 있습니다.
1.6.1 피처링이 오디언스를 분석하는 방법
1) 오디언스 데이터 수집
-카테고리, 팔로워수, 콘텐츠 소재, 해시태그 등 그밖에 오디언스 분석에 필요한 모든 데이터(feature)와 오디언스(target)데이터 수집
2) Unsupervised Learning으로 오디언스 분류에 적절한 feature 판별
3) 위에서 판별한 feature로 Supervised Learning을 통한 예측 모델 생성
4) 예측 모델을 통해 해당 채널의 디폴트 오디언스 값 세팅
5) 한 카테고리 내에서 콘텐츠 내용에 따라 주요 오디언스 성별 편차가 큰 경우
-콘텐츠 키워드에 성별 가중치 추가(ex. 뷰티, 패션..etc)
6) 최신 댓글에서 성별이나 나이를 포함한 키워드가 있는지 분석한 후에 위의 값에 가중치로 포함한 결과 산출
위 과정을 통해 산출된 오디언스 확인이 끝나면 종합적인 지출과 마케팅 효과를 파악하는 것으로 크리에이터 분석을 마무리하게 됩니다.
1.7 CPV
크리에이터에게 광고료와 함께 콘텐츠 업로드를 맡겼을 경우에 조회수가 높게 나올수록 투자 대비 효과가 좋았다고 해석합니다. CPV(조회 당 비용)는 이때 조회수 1회당 얼마를 투입해야하는 크리에이터인지 계산한 지표입니다. 즉 가성비가 좋은 광고를 하기 위해선 CPV가 낮은 크리에이터를 찾아야겠지요.
하지만 마냥 CPV가 낮기만 하다고 좋은 것은 아닙니다.
마이크로 인플루언서의 경우 메가 인플루언서에 비해 광고 단가는 확연히 낮을 수 밖에 없습니다. 그러니 CPV가 같더라도 영향력 차이는 기하급수적으로 벌어질 수 있습니다.
위의 이미지는 CPV만으로 비용 효율을 판단하면 안되는 예시입니다.
CPV 자체는 우측이 좋다고 할 수 있으나 낮은 광고료를 훨씬 낮은 조회수로 나누면 충분히 낮은 CPV가 나올 수 있다는 점을 고려해야합니다. 따라서 적은 지출만을 목표로한 마케팅이 아니라면 CPV를 절대적인 기준으로 삼을 수 없습니다.
그래서 피처링 리포트에서 효율이 좋은 크리에이터를 찾기 위해서 고려하면 도움이 되는 추가적인 지표를 제공하고 있습니다.
1.8 예상 원고료
CPV와 밀접하게 연관되어 있는 예상원고료는 마케팅 전략을 설정하는 과정에서 예산 책정에 유용하게 활용할 수 있습니다.
예상원고료는 피처링이 수집한 수천건의 MCN 소속 크리에이터들의 원고료 표본을 통해 생성한 AI 모델과 각종 영향력에 관한 지표를 통해 AI가 보정한 값입니다. 예상 원고료는 특히 조회수와 팔로워수에 민감하게 반응합니다.
피처링 리포트에서 아래와 같이 대략적인 범위를 확인할 수 있고, 영향력이 너무 작은 경우 원고료 계산이 불가하며 반대로 영향력이 매우 큰 크리에이터는 별도의 협의가 필요하기 때문에 구체적인 수치를 산출하지 않고 있습니다.
왼쪽의 경우 이 크리에이터는 예상 광고료를 산출하기에는 영향력이 작아 측정 불가로 표기되었습니다. CPV 역시 예상 광고료를 기반으로 산출되기 때문에 역시 측정이 불가합니다.
오른쪽은 예상 원고료 계산이 가능한 크리에이터의 예상원고료와 CPV입니다. CPV가 매우 낮은 걸 보니 팔로워수나 인게이지먼트 같은 수치 대비 조회수가 굉장히 높은 크리에이터로 추정됩니다.
1.9 예상 전환수
위에서 지출 금액을 확인했다면 이번엔 그만큼의 마케팅 효과를 볼 수 있는지 파악해볼 차례입니다.
예상 전환수는 크리에이터와 캠페인을 진행하는 동안 해당 캠페인 관련 링크(ex.제품 판매 링크)를 방문할 가능성이 높은 오디언스의 수를 의미합니다. 즉 크리에이터 또는 크리에이터의 콘텐츠가 유효한 전환을 일으킨 사람의 수라고 해석할 수 있습니다. 예상 광고료는 낮으면서 예상 전환수가 높은 크리에이터를 찾는 것이 핵심이겠네요!
예상 전환수 역시 다음의 과정을 거친 AI를 통해 얻은 결과값을 제공하고 있습니다.
1.9.1 피처링이 예상 전환수를 예측하는 방법
1) 예상 전환수 데이터 수집
-오디언스 분석처럼 예상 전환수 분석에 필요할 것으로 예상되는 모든 데이터(ex.팔로워수, 조회수, 도달수 등등) 수집
2) 입력 데이터와 예상 전환수 간의 상관관계 파악 후 학습 데이터 선별(overfitting 방지)
3) 표본을 유사한 특징으로 묶어 그룹 각각의 평균 전환수 산출
4) 각각의 feature의 가중치 w1,w2,… 와 편향 b를 포함한 수식 세팅
→ 그룹의 평균 전환수(상수) = 팔로워수*w1 + 평균 조회수*w2 + … + b
5) 최적화 알고리즘 경사하강법(Gradient descent)을 이용해 최적화된 weight들과 bias를 구함
5.1) 비용 함수(y_hat = 팔로워수*w1 + 평균 조회수*w2 + … + b )가 발산하지 않도록 데이터 정규화
5.2) Local Minimum에 빠지거나 Saddle point(안장점)를 벗어나지 못하는 문제를 막기 위해 최적의 weight 업데이트 시에 이전 단계의 업데이트를 관성적으로 반영하는 Momentum(모멘텀) 구현
6) 위의 과정을 반복하여 그룹별 모델 생성
위의 예상 전환수 예측에 사용된 지표 중에 주목할만한 지표가 있습니다. 바로 도달수인데요.
(피처링의 랭킹 페이지에서도 도달수를 기준지표로 랭킹을 확인할 수 있습니다.) 도달수가 영향력의 또다른 메인지표인 만큼 피처링은 여러 시행착오를 겪으면서 높은 정확도의 예측모델을 만들었습니다.
특정 그룹(유사한 특성을 가진 계정 묶음)의 도달수가 산출되는 과정은 다음과 같습니다.
1.9.2 피처링이 도달수를 예측하는 방법
1) 결측치 확인
2) 도달수와 다른 지표간의 상관 관계 분석 → 도달수에 미미한 영향을 미치는 지표 제거
3) 로우 데이터(점)를 관통하면서 Mean Squared Error(MSE)가 최소인 직선을 찾기 위해 feature와 feature의 가중치, 그리고 절편이 반영된 직선을 생성
4) 학습 데이터 전처리 후 scikit-learn을 통해 학습
4.1) 값이 0부터 43859까지로 넓게 분포, 표준편차(standard deviation)가 2678이므로 RMSE를 제대로 해석하기 위해 정규화 진행
4.2) 정규화 진행 후 결과 해석
-정규화 이후 std는 0.06, RMSE는 0.0299로 잘 학습됨을 알 수 있음
5) 그룹마다 위의 과정 반복 후 도달수 산출 모델 생성
2. 크리에이터 선정에 지표 적용하기
여기서 CPV, 예상 광고료, 예상 전환수를 조금 더 똑똑하게 활용하는 방법을 안내해드리고자 합니다.
활용 방법은 크게 두가지로 나누어집니다.
2.1 유사그룹
동일 카테고리 내에서 유사한 성격을 가진 크리에이터를 추천하는 섹션입니다.
이 리스트를 참고해서 아래에 제시한 방법으로 크리에이터를 비교하실 수 있습니다.
2.2 크리에이터간의 영향력 및 광고 단가를 반영한 가치 비교
CPV, 예상 전환수, 팔로워수, 예상 광고료, 평균 조회수는 크리에이터의 영향력을 보여주는 지표입니다.
그러나 이렇게 흩어져있는 지표들을 해석해서 크리에이터들을 비교하는 것은 상당히 복잡한 과정인 것을 잘 알고 계실 것입니다.
그래서 크리에이터 간의 비교가 어려울 때 종합적인 점수로 활용하면 좋은 계산기를 제작했습니다.
하단의 페이지로 이동해 노션에 로그인을 하시면 팔로워수, CPV, 예상전환수를 입력하고 영향력을 종합적으로 반영한 점수를 알 수 있습니다.
영향력 종합 점수는 다음과 같은 계산식을 통해 나옵니다.
이 점수는 광고료가 저렴할수록, CPV가 낮을수록, 평균 조회수가 높을수록, 팔로워수 대비 예상 전환수가 좋을수록 높은 값을 산출합니다.
CPV와 예상 전환수, 평균 조회수 모두 팔로워수에 영향을 받기 때문에 예상 전환수와 CPV로 상쇄 후 남은 영향을 팔로워수의 제곱근으로 나누어 보정했습니다.
이 계산기를 이용해서 더 높은 점수의 크리에이터를 찾아보세요!
2.3 크리에이터의 강점이 되는 콘텐츠
광고단가가 고정된 상태에서 CPV와 평균조회수는 반비례하는 특성이 있습니다. 한마디로 평균 조회수가 높아질수록 조회수를 가성비 있게 뽑아낼 수 있습니다.
여기서 평균 조회수는 단순하게 산술평균(12개 콘텐츠 누적 조회수 / 12)값이므로 콘텐츠 간의 편차를 반영하지 못합니다.
다시 말하면 평균 조회수를 기준으로 조회수가 더 낮은 콘텐츠의 실제 CPV는 리포트에 나온 숫자보다 큰 값일 것입니다.
반대로 유난히 조회수가 높은 콘텐츠는 해당 콘텐츠의 CPV가 다른 콘텐츠에 비해 비교적 낮은 값이 나올 것입니다. 즉 후자의 경우 같은 예산으로 더 높은 효율을 낼 수 있습니다.
크리에이터의 광고 단가는 크리에이터의 전반적인 영향력을 토대로 산정되기 때문에 이를 광고단가가 고정된 상태로 가정할 수 있고, 여기에 크리에이터의 강점 콘텐츠(=높은 조회수 기록)의 특성을 반영하여 캠페인을 진행한다면 같은 크리에이터 대비 가장 낮은 CPV로 경제적이면서도 효과적인 마케팅을 할 수 있게 됩니다.
피처링 리포트 가이드를 마무리하면서
피처링은 고객이 인플루언서 마케팅에 유효하게 활용할 수 있는 지표들을 엄선하여 구성한 리포트를 제공하고 있습니다.
제가 제시한 방법들뿐만 아니라 다양한 인사이트를 가지고 크리에이터간의 비교를 통해 목적에 딱 맞는 크리에이터를 찾으실 수 있길 바랍니다!
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