이동형 옥외광고의 새로운 리듬… 자율주행 로봇 미디어가 만드는 최적 노출 주기

옥외광고 전문 매체 OOH 투데이(OOH Today)에 따르면, 자율주행 보행로 미디어의 노출 빈도와 효과를 분석한 새로운 연구 결과가 공개됐다.

자율형 미디어에서의 최적 빈도’라는 주제로, 스트리트메트릭스(StreetMetrics)가 코코 로보틱스(Coco Robotics)와 협력해 수행한 최근 연구를 바탕으로 한다. 연구진은 로스앤젤레스, 시카고, 마이애미 등 미국 주요 도시에서 운영 중인 보행로 로봇 미디어 플릿 데이터를 분석해, 이동형 옥외광고가 도시 환경에서 어떤 방식으로 도달률과 노출 빈도를 형성하는지를 살펴봤다.

분석 결과, 한 달 동안 해당 로봇 미디어를 여러 차례 접한 이용자들의 경우, 서로 다른 로봇 광고를 다시 마주치는 평균 간격이 1.0~1.6일로 비교적 일정하게 유지되는 것으로 나타났다. 지역과 도시가 달라도 이 같은 노출 리듬은 크게 달라지지 않았다.

이러한 패턴은 학습 과학에서 널리 알려진 ‘간격 반복(spaced repetition*)’ 개념과 유사하다는 점에서 의미가 있다. 대형 고정형 옥외매체가 특정 지역에서 지속적이고 강력한 존재감을 형성해 시장을 ‘고정’하는 역할을 한다면, 자율주행 보행로 유닛은 이를 보완하는 주기적 노출을 제공한다. 브랜드 메시지는 약 24~36시간 간격으로 반복 노출되며, 과도한 반복에 따른 피로감을 줄이면서도 보행자의 일상 동선 속에서 신선함을 유지한다는 설명이다.

광고주 입장에서는 이러한 구조가 현실 세계에서의 ‘플레이리스트 효과’를 만들어낸다. 한 명의 소비자가 한 달 동안 여러 대의 서로 다른 로봇을 자연스럽게 접하게 되면서, 다수의 크리에이티브를 병행 집행하거나 순차적 스토리텔링을 구현할 수 있는 환경이 조성된다. 브랜드 스토리가 고정된 한 장면에 머무르지 않고, 소비자의 이동과 시간 흐름에 맞춰 전개되는 것이다.

스트리트메트릭스는 자율주행 로봇과 같이 이동성이 높은 차량형 미디어를 측정하는 과정에서 발생하는 기술적 과제를 해결하기 위해 설립된 기업이다. 밀집된 도시 환경에서의 이동 경로와 중복 노출, 실제 도달 패턴 등을 정교하게 분석함으로써, 운영사와 브랜드가 동적 노출 데이터를 실질적인 의사결정 자료로 전환할 수 있도록 지원한다.

이번 연구의 시사점은 자율주행 보행로 미디어가 기존 옥외광고를 대체하는 수단이 아니라, 도시 미디어 믹스를 보완하며 새로운 빈도 전략을 제시하는 도구라는 점이다. 스트리트메트릭스 플랫폼을 활용하면, 광고주는 자신이 보유한 인벤토리에서도 이와 같은 노출 리듬과 효과를 보다 정밀하게 파악할 수 있다. 자율형 플릿 미디어가 도시 옥외광고 환경에서 수행하는 역할에 대한 보다 자세한 분석은 코코 로보틱스 블로그에 공개된 전체 백서를 통해 확인할 수 있다.

• Spaced repetition은 학습 내용을 일정한 간격을 두고 반복 복습하는 방법이다. 망각 곡선에 맞춰 복습 시점을 점차 늘려 기억을 장기 기억으로 전환하는 데 목적이 있다.