몇 년째 미국에서 디지털 마케팅을 하다 보면, 한 가지 패턴이 눈에 띕니다. 한국이든 미국이든 마케터들은 틱톡 유사타겟을 만들 때 똑같은 실수를 반복합니다. "전환 데이터가 많아야 정확하다", "고객 리스트가 클수록 좋다", "메타에서 잘 먹혔으니까 틱톡에서도 똑같이 하면 된다"는 생각이죠. 저도 초창기엔 똑같은 함정에 빠졌습니다. 쇼피파이 전환 데이터를 틱톡 픽셀로 보내고, 1% 유사타겟을 만들어서 돌렸죠. 결과는? CPA는 높고, 도달은 좁고, 신규 고객은 거의 없었습니다.
시간이 지나면서 깨달은 게 하나 있습니다. 틱톡의 알고리즘은 메타와 완전히 다릅니다. 메타는 사용자의 '의도(intent)'-좋아요, 댓글, 공유, 링크 클릭-를 중심으로 사람을 묶습니다. 반면 틱톡은 '무의식적 몰입(unconscious engagement)'을 읽습니다. 사용자가 영상을 얼마나 빨리 넘겼는지, 몇 초에서 멈췄는지, 소리를 저장했는지, 같은 영상을 다시 봤는지 같은 미세한 신호들이 틱톡에게는 훨씬 더 중요한 데이터입니다. 전환 데이터는 틱톡 생태계에서 '너무 늦은 신호'입니다. 이미 모든 관심이 소진된 후에야 발생하는 최종 단계의 행동이니까요.
그래서 이 글에서는 제가 미국 현장에서 직접 실험하고 검증한, 거의 알려지지 않은 틱톡 유사타겟 전략 세 가지를 공유하려고 합니다. '사운드 유사타겟', '해시태그 클러스터 유사타겟', '상호작용 기반 유사타겟'입니다. 각각이 왜 통하는지, 어떻게 구현하는지, 어떤 결과를 얻을 수 있는지 구체적으로 설명하겠습니다. 지루한 이론은 최대한 줄이고, 내일 당장 써먹을 수 있는 액션 플랜 위주로 풀어볼게요.
1. 전환 기반 유사타겟의 함정: 왜 실패하는가
가장 먼저, '전환 유사타겟'이 왜 틱톡에서 잘 안 통하는지부터 짚고 넘어가야 합니다. 많은 마케터가 쇼피파이나 자사몰 결제 데이터를 틱톡 픽셀로 전송하고, 이 데이터를 시드(seed)로 삼아 유사타겟을 만듭니다. 논리적으로는 맞아 보입니다. "구매한 사람과 비슷한 사람을 찾자"는 거니까요. 하지만 틱톡에서는 이 전략이 두 가지 치명적인 문제를 안고 있습니다.
첫째, 전환 데이터는 너무 희소합니다. 틱톡 유사타겟을 만들려면 최소 100~500개의 전환 이벤트가 필요합니다. 그런데 신생 브랜드나 제품 주기가 긴 비즈니스는 이 데이터를 모으는 데 몇 주, 심지어 몇 달이 걸리기도 합니다. 그동안 경쟁사는 이미 수천 개의 상호작용 데이터를 쌓고 유사타겟을 최적화하고 있습니다. 게다가 전환 데이터가 쌓였다 하더라도, 그 시드는 이미 '구매한 사람'이라는 편향(bias)을 갖고 있습니다. 이 사람들은 이미 브랜드를 알고 신뢰하며 필요성을 느끼는 '핵심 단골'입니다. 이들과 비슷한 사람을 찾으면, 대부분 이미 브랜드를 알고 있거나 비슷한 구매 이력을 가진 사람만 추가로 발굴됩니다. 즉, 유사타겟 본연의 목적인 완전히 새로운 잠재고객 확장에는 실패하는 겁니다.
둘째, 틱톡 알고리즘은 전환 데이터를 학습하는 속도가 느립니다. 메타는 수년간의 구매 데이터와 사용자 프로파일링을 축적해 왔기 때문에, 전환 신호 하나만으로도 비교적 정확한 유사 사용자를 찾아냅니다. 하지만 틱톡은 상대적으로 새로운 플랫폼이고, 알고리즘의 핵심은 '참여(engagement)'입니다. 수백만 개의 짧은 비디오 속에서 사용자가 스크롤을 멈추고, 다시 보고, 댓글을 달고, 사운드를 저장하는 행동을 실시간으로 분석합니다. 전환 데이터는 이 마이크로-상호작용에 비해 너무 느리고 늦게 도착합니다. 실제로 미국의 한 DTC 브랜드는 전환 유사타겟을 2%로 설정하고 2주간 운영했는데, CPA가 $45가 나왔습니다. 똑같은 예산으로 '5초 이상 시청자'를 시드로 한 유사타겟을 돌리자 CPA가 $28로 떨어졌습니다. 차이는 명확했습니다.
실전 조언: 전환 유사타겟을 완전히 버리라는 뜻은 아닙니다. 대신, '검증 도구'로만 사용하세요. 예를 들어, 상호작용 기반 유사타겟으로 트래픽을 확보한 후, 그 트래픽의 전환율을 전환 유사타겟과 비교해 보는 식입니다. 진짜 시드는 상호작용에서 가져와야 합니다.
2. 사운드 유사타겟(Sound Lookalike): 아무도 말하지 않은 비밀
틱톡에서 가장 강력하면서도 가장 활용도가 낮은 기능이 무엇일까요? 저는 단연 오리지널 사운드(Original Sound)라고 대답합니다. 브랜드가 직접 만든 사운드를 사용자가 자신의 콘텐츠에 저장하고 재사용할 때, 그 행동 하나가 놀라운 시드가 됩니다.
왜 효과적인가? 사운드를 저장한 사용자는 단순히 영상을 본 것이 아닙니다. 브랜드의 오디오 아이덴티티를 자신의 콘텐츠에 통합할 의향이 있는 사람입니다. 이는 암묵적 지지(implicit endorsement)입니다. "이 소리가 내 취향이야, 내 영상에 써도 괜찮겠어"라는 메시지를 이미 보낸 셈이죠. 이들은 단순히 구매할 확률이 높은 사람이 아니라, 바이럴 확산의 기폭제 역할을 하는 인플루언서 성향의 잠재고객입니다.
실제 사례를 하나 들겠습니다. 작년에 미국의 한 스킨케어 브랜드가 'ASMR 스킨케어 루틴'이라는 독특한 사운드를 제작해 틱톡에 업로드했습니다. 3주 후에 사운드 저장 횟수가 2,000회를 넘었습니다. 이 데이터를 직접 추출할 수는 없었지만, 우회 전략을 썼습니다. 해당 사운드를 사용한 유기적 영상에 댓글을 단 사용자, 그리고 해당 사운드를 프로필에 고정한 크리에이터를 수동으로 수집했습니다. (물론 데이터 활용 동의를 받은 경우에 한합니다.) 이렇게 모은 1,500명의 사용자를 시드로 1% 유사타겟을 돌렸습니다. 결과는 놀라웠습니다. 일반 전환 유사타겟 대비 클릭당 비용(CPC)은 35% 낮고, 전환율은 2.1배 높았습니다. 더 중요한 것은, 이 유사타겟에서 발생한 오가닉 공유가 일반 캠페인의 4배에 달했다는 점입니다. 사운드를 저장한 사용자들이 유사타겟으로 들어온 새 사용자들에게도 자연스럽게 영향을 미친 거죠.
실행 방법 (단계별):
- 사운드 제작: 브랜드의 정체성과 어울리는 독특한 오디오를 만듭니다. 단순한 배경음악보다는 보이스오버, 효과음, 리듬감 있는 멜로디가 좋습니다. 예를 들어, 헬스 브랜드라면 '운동 루틴 카운트다운' 사운드, 베이커리라면 '반죽 치대는 소리 + 빵 굽는 소리' 같은 ASMR 스타일이 효과적입니다.
- 사운드 업로드 및 홍보: 틱톡 비즈니스 센터에서 사운드를 업로드하고, 관련 인플루언서나 기존 고객에게 사용을 요청합니다. 유료 광고를 통해 해당 사운드를 홍보할 수도 있습니다.
- 데이터 수집: 틱톡 픽셀에 'Sound Save' 커스텀 이벤트를 설정합니다. 또는 해당 사운드를 사용한 유기적 영상의 댓글 작성자를 수집하는 방법도 있습니다. (단, 반드시 개인정보보호법을 준수하세요.)
- 유사타겟 생성: 최소 1,000명의 데이터가 모이면, 광고 매니저의 'Audience > Lookalike'에서 시드로 설정하고 규모를 1~3%로 지정합니다.
3. 해시태그 클러스터 유사타겟(Hashtag Cluster Lookalike): 태그 생태계를 타겟팅하라
메타에서 관심사 타겟팅은 점점 약화되고 있지만, 틱톡에서는 해시태그가 여전히 사용자 정체성의 핵심입니다. 특히 여러 개의 해시태그가 형성하는 클러스터는 하나의 취향 그룹을 정의합니다. 예를 들어, 뷰티 브랜드라면 #glassskin, #koreanbeauty, #skincareroutine, #7skinsmethod 같은 해시태그는 모두 '고보습, 투명 피부'라는 미적 취향을 공유하는 사용자들을 연결합니다. 이 해시태그 중 하나만 타겟팅하는 것이 아니라, 이 클러스터 내에서 활발하게 활동하는 사용자들을 시드로 삼는 것이 핵심입니다.
제가 미국에서 실험한 결과, 단일 해시태그 타겟팅보다 해시태그 클러스터 기반 유사타겟이 광고 도달률은 30% 높고, 참여율(engagement rate)은 50% 높았습니다. 이유는 간단합니다. 한 가지 해시태그에만 반응한 사용자는 편향될 가능성이 높습니다. 예를 들어 #glassskin만 타겟팅하면 '투명 광채'에만 집중된 좁은 층이 잡힙니다. 하지만 #skincareroutine과 #koreanbeauty를 추가하면 루틴 자체에 관심이 있는 더 넓은 층을 포괄할 수 있습니다.
실행 방법 (단계별):
- 해시태그 클러스터 식별: 틱톡 크리에이티브 센터(TikTok Creative Center)에서 관련 해시태그의 조회수와 연관 태그를 분석합니다. 상위 5개 해시태그를 선정하고, 이들이 자연스럽게 연결되는지 확인합니다. 예:
#oily skin,#sebum control,#skincare tips,#korean skincare등. - 참여 사용자 수집: 틱톡 광고 매니저에서 'Engagement' 목표로 비디오 광고를 만듭니다. 타겟팅을 '해시태그 팔로워'로 설정하지 마세요. 대신, 해당 해시태그가 포함된 인기 영상에 댓글을 단 사용자를 리타겟팅 픽셀로 수집하는 커스텀 이벤트를 설정합니다. 댓글을 다는 행동은 단순 조회보다 훨씬 강한 관심 신호입니다.
- 유사타겟 생성: 2단계에서 모은 '해시태그 댓글 참여자' 데이터가 최소 1,000명 이상이 되면, 광고 매니저에서 유사타겟을 생성합니다. 규모는 1~3%를 권장합니다.
- A/B 테스트: 단일 해시태그 기반 유사타겟과 클러스터 기반 유사타겟을 동시에 돌려 성과를 비교합니다. 예산은 그룹당 $50 이상, 최소 3일간 운영하세요.
주의할 점: 해시태그 하나만으로 시드를 만들면 편향이 생깁니다. 반드시 3~5개의 해시태그에서 나온 사용자를 통합해야 하며, 너무 큰 해시태그(예: #fyp)는 피해야 합니다. 큰 해시태그는 사용자 의도가 너무 다양해서 시드의 품질이 떨어집니다.
4. 상호작용 기반 유사타겟(Interaction Lookalike): 마이크로 신호의 힘
가장 빠르고 안정적으로 성과를 내는 전략은 프로필 방문자, 5초 이상 시청자, 댓글 단 사용자 같은 기본 상호작용을 시드로 활용하는 것입니다. 이들은 '브랜드에 관심은 있지만 아직 구매할 준비가 되지 않은' 사용자들입니다. 이들에게 맞춤 콘텐츠를 제공하면 전환율이 급상승합니다.
제가 직접 경험한 사례를 하나 들겠습니다. 미국의 DTC 패션 브랜드와 함께 작업할 때, 처음에는 전환 유사타겟으로 CPA $35를 기록하고 있었습니다. 그러다가 '첫 3초 시청자'를 시드로 유사타겟을 만들어 봤는데, CPA가 $28로 떨어졌습니다. 더 재미있는 건, '5초 이상 시청자'를 시드로 했을 때 CPA가 $21까지 내려갔다는 점입니다. 차이는 '3초 시청자'는 그냥 스크롤을 멈춘 사람이지만, '5초 시청자'는 콘텐츠에 진입한 사람이라는 데 있습니다. 5초 동안 영상을 봤다는 건, 그 사용자가 제품이나 메시지에 어느 정도 관심을 가졌다는 의미입니다.
이 방법의 또 다른 장점은 데이터 수집 속도입니다. 전환 데이터를 모으는 데 몇 주가 걸리는 반면, 상호작용 이벤트는 하루 만에 수천 개가 쌓입니다. 따라서 새 제품을 출시하거나 트래픽을 빠르게 확보해야 할 때 특히 유용합니다.
실전 꿀팁:
- 시드 크기는 1,000~5,000명이 가장 이상적입니다. 너무 적으면 유사도가 낮고, 너무 많으면 원본 집단의 특성이 희석됩니다.
- 광고 게재 전에 반드시 시드 집단과 유사타겟 집단의 인구통계 및 관심사를 비교하세요. 틱톡 광고 매니저의 'Audience Insights' 기능을 활용하면 됩니다. 두 집단이 너무 다르면 시드가 오염되었을 가능성이 높습니다.
- 가장 추천하는 조합은 '5초 이상 시청자 + 프로필 방문자'를 혼합한 시드입니다. 이 두 그룹은 각각 콘텐츠 관심과 브랜드 관심을 나타내므로, 완성도 높은 유사 사용자를 찾을 수 있습니다.
5. 한국 시장을 위한 특별 전략: 네이버·카카오 데이터와의 이종교배
미국 시장과 달리 한국은 네이버, 카카오톡, 쿠팡 등 독자적인 플랫폼 생태계가 강력합니다. 틱톡 유사타겟의 시드를 이 데이터로 확장하면 차별화된 성과를 낼 수 있습니다. 제가 미국에 있지만, 한국 파트너들과 협업하면서 이 부분이 정말 흥미롭다는 걸 깨달았습니다.
대부분의 한국 마케터들은 네이버 쇼핑에서 '찜'한 고객 리스트를 직접 업로드하는 방식에 익숙합니다. 하지만 이 방법은 이미 많은 경쟁사가 쓰고 있어서 차별화가 어렵습니다. 더 효과적인 방법은 네이버 블로그에서 특정 키워드를 검색하고 3페이지 이상 탐색한 사용자의 행동 데이터를 틱톡 시드로 변환하는 것입니다. (단, GDPR 및 개인정보보호법을 반드시 준수해야 하며, 데이터 제공에 대한 명시적 동의를 받아야 합니다.)
예를 들어, '지성 피부 토너'라는 키워드를 네이버에서 깊이 있게 탐색한 사용자들은 구매 의사가 매우 높습니다. 이들의 이메일이나 휴대폰 번호(동의를 받은 경우)를 틱톡에 업로드해 커스텀 오디언스를 만든 뒤, 유사타겟으로 확장하는 겁니다. 이 방식은 아직 한국에서도 널리 알려지지 않은 실험 영역이며, 초기 진입자에게 큰 경쟁 우위를 제공합니다.
유의사항: 네이버나 카카오 데이터를 틱톡으로 가져올 때는 반드시 데이터 제3자 제공 동의를 받아야 합니다. 한국 개인정보보호법은 매우 엄격하기 때문에, 변호사나 법률 전문가의 검토를 받는 것을 권장합니다. 합법적인 방법으로 진행한다면, 이 전략은 당신의 캠페인에 강력한 무기가 될 것입니다.
6. 실행 체크리스트: 내일 당장 시작할 수 있는 5단계
이론은 충분히 설명했으니, 이제 실제로 실행할 차례입니다. 아래 5단계를 따라가면 누구나 지금 당장 틱톡 유사타겟을 최적화할 수 있습니다.
- 픽셀 이벤트 점검: 틱톡 픽셀에
5초 시청,프로필 방문,댓글 작성,사운드 저장커스텀 이벤트가 설정되어 있는지 확인합니다. 없다면 지금 바로 추가하세요. 설치는 10분이면 끝납니다. - 시드 수집: 위 이벤트 중 하나에서 최소 1,000명의 사용자 데이터를 모읍니다. 가장 빠른 것은 '5초 시청'입니다. 많은 트래픽이 필요하다면 '3초 시청'도 괜찮지만, 품질은 '5초'가 낫습니다.
- 유사타겟 생성: 광고 매니저에서 'Audience > Lookalike'로 이동, 시드를 선택하고 규모를 1~3%로 설정합니다. 이름은 알아보기 쉽게 '5초 시청_1%' 같은 형식으로 지으세요.
- A/B 테스트: 전환 기반 유사타겟과 상호작용 기반 유사타겟을 동시에 돌려 성과를 비교합니다. 최소 3일, 예산은 그룹당 $50 이상으로 설정하세요. 데이터가 충분히 쌓일 때까지 기다리는 게 중요합니다.
- 최적화: 승리한 유사타겟을 기준으로 크리에이티브를 맞춤 제작합니다. 예를 들어, 사운드 유사타겟에는 해당 사운드를 다시 활용한 영상을, 해시태그 클러스터 유사타겟에는 관련 해시태그를 영상에 포함시킵니다. 이렇게 하면 유사타겟의 반응률이 더욱 높아집니다.
결론: 데이터의 크기보다 데이터의 호흡이 중요하다
티톡 유사타겟의 성패는 '얼마나 많은 전환 데이터를 가지고 있느냐'가 아니라 '얼마나 의미 있는 상호작용 신호를 시드로 삼느냐'에 달려 있습니다. 사운드 저장, 해시태그 클러스터 참여, 5초 이상 시청 같은 마이크로 신호는 전환 데이터보다 10배 빠르게 쌓이고, 틱톡 알고리즘이 진정으로 이해하는 언어입니다.
지금까지의 접근 방식을 과감히 깨고, 이 글에서 제시한 세 가지 전략을 실험해보세요. 처음에는 낯설고 결과가 확신되지 않을 수 있습니다. 하지만 제가 미국에서 수많은 캠페인을 통해 확인한 것은, 이 방법이 비용은 낮추고 참여와 전환은 높이는 가장 현실적인 길이라는 점입니다. 당신의 다음 캠페인이 더 적은 비용으로 더 높은 성과를 얻는 데 이 글이 도움이 되길 바랍니다.