우리가 선택한 방식은 리워드 광고(Rewarded Advertising)였다. 사용자가 특정 행동을 수행하면 그에 대한 보상을 지급하는 광고 방식이다. 새로운 개념은 아니다. 모바일 광고 시장에서 오래전부터 존재했고, 이미 상당한 규모의 시장이 형성되어 있다. 

그런데 한 가지 흥미로운 점이 있다. 리워드 광고는 오랫동안 효과가 있다는 평가와 사용자 품질이 낮다는 평가를 동시에 받아왔다는 것이다.

어떤 광고주는 리워드 광고를 통해 높은 리텐션과 ROAS를 경험했다고 이야기한다. 
반면 다른 광고주는 보상이 끝나자마자 사용자가 사라졌다며 다시는 집행하지 않겠다고 이야기한다.

“같은 광고 방식인데 왜 이렇게 결과가 다를까?”

Rocket A를 만들면서 우리가 이해하고 싶었던 것도 바로 이 부분이었다. 단순히 리워드 광고를 판매하는 것이 아니라, 어떤 조건에서 효과가 발생하고 어떤 구조에서 실패하는지를 이해해야 했다.

1. 리워드 광고의 가장 큰 강점은 사용자의 행동을 만들어낸다는 것이다

일반적인 디지털 광고는 사용자의 관심을 얻는 것에서 시작한다. 광고를 노출하고 클릭을 유도한 다음, 사용자가 앱을 설치하거나 서비스를 이용하기를 기대한다.

반면 리워드 광고는 접근 방식이 조금 다르다.

사용자에게 먼저 명확한 목표와 보상을 제시한다. 특정 게임에서 레벨 10을 달성하면 포인트를 지급하거나, 서비스를 가입하고 이용하면 보상을 지급하는 방식이다.

여기서 중요한 것은 사용자의 자발적인 참여다.

사용자는 자신이 무엇을 해야 하는지 알고 있고, 그 행동을 완료했을 때 무엇을 받을 수 있는지도 알고 있다. 광고주 역시 어떤 행동에 비용을 지불하는지 명확하게 정의할 수 있다.

이 구조에는 몇 가지 강점이 있다.

첫째, 사용자의 참여 동기가 명확하다. 
둘째, 광고주가 원하는 행동까지 사용자를 유도할 수 있다. 
셋째, 광고 성과를 노출이나 클릭이 아닌 실제 이벤트를 기준으로 측정할 수 있다. 특히 앱을 처음 설치한 사용자가 서비스의 핵심 기능을 경험하기도 전에 이탈하는 문제를 줄일 가능성이 있다.

게임을 예로 들어보자.

게임을 설치한 사용자 가운데 상당수는 초반 튜토리얼을 끝내기도 전에 이탈한다. 게임이 재미없어서일 수도 있지만, 재미를 느낄 수 있는 단계까지 도달하지 못했기 때문일 수도 있다.

리워드는 이 구간에서 사용자가 한 번 더 플레이할 이유를 제공한다.

물론 보상이 사용자의 흥미를 대신할 수는 없다. 하지만 서비스를 충분히 경험하도록 만드는 계기는 될 수 있다.

우리는 리워드 광고의 본질적인 가치를 단순한 유저 획득이 아니라, 사용자가 서비스의 가치를 경험할 기회를 만드는 데서 찾고 있다.

2. 그런데 왜 리워드 광고는 사용자 품질이 낮다는 평가를 받을까?

리워드 광고의 장점은 동시에 가장 큰 약점이기도 하다.

사용자가 보상을 받기 위해 행동한다는 것은, 보상이 없다면 그 행동을 하지 않았을 가능성도 있다는 뜻이다.

이 차이를 구분하지 못하면 문제가 생긴다.

예를 들어 광고를 통해 게임에 유입된 사용자가 7일 동안 매일 접속했다고 가정해보자. 숫자만 보면 훌륭한 리텐션이다.

하지만 사용자가 매일 접속한 이유가 7일 동안 지급되는 보상 때문이었다면 어떨까? 보상이 종료되는 8일째부터 대부분의 사용자가 이탈한다면, 우리가 확보한 것은 충성도 높은 사용자가 아니라 7일짜리 행동이었을 수 있다.

결국 다음 두 가지는 전혀 다른 문제다.

사용자가 보상을 받기 위해 행동하는가?
사용자가 서비스를 좋아하게 되어 행동하는가?

광고주가 궁극적으로 원하는 것은 두 번째다. 그러나 리워드 광고가 직접 만들어내기 쉬운 것은 첫 번째다.

여기서 리워드 광고의 구조적인 한계가 드러난다.

CPE는 특정 이벤트가 발생했는지 확인할 수 있지만, 그 이벤트가 사용자의 장기적인 가치로 이어질지는 자동으로 보장하지 않는다.

더욱이 보상금이 높아질수록 이벤트 완료율이 올라가더라도 광고 수익성이 함께 좋아진다는 보장은 없다. 광고비만 증가하고 실제 구매나 장기 리텐션은 개선되지 않을 수도 있다.

그래서 우리는 이벤트 완료율만으로 캠페인을 평가해서는 안 된다고 생각한다.
광고의 성과와 비즈니스의 성과는 반드시 같지는 않기 때문이다.

3. 시장은 이미 Install에서 Engagement로 움직이고 있다

최근 글로벌 리워드 광고 시장을 살펴보면 이러한 고민이 우리만의 것은 아니라는 사실을 알 수 있다.

Unity의 Tapjoy, adjoe와 같은 주요 사업자들은 단순 설치형 광고를 넘어 사용자의 여러 행동을 연결하는 상품을 발전시키고 있다.

대표적인 것이 Multi-Reward CPE다.

하나의 행동을 완료했을 때 보상을 지급하는 것이 아니라, 여러 단계의 이벤트마다 보상을 제공한다.

예를 들어 게임을 설치한 사용자가 튜토리얼을 완료하고, 레벨 10과 레벨 30에 도달하고, 일정 기간 게임을 플레이하는 과정에 각각 다른 보상을 배치한다.

최근에는 특정 행동을 반복할 때 보상을 지급하는 Daily Reward 방식도 활용되고 있다.

Unity가 공개한 2024년 모바일 성장 및 수익화 보고서에서는 성과가 좋은 Multi-Reward CPE 캠페인 중 7~10단계로 구성된 상품이 높은 비중을 차지했다. 2026년에도 Unity는 Multi-Reward와 Daily Reward를 주요 CPE 상품 유형으로 소개하고 있다. 이러한 변화는 광고주들이 설치 숫자보다 설치 이후의 사용자 행동을 중요하게 보기 시작했다는 사실을 보여준다.

또 하나 주목할 변화는 광고 카테고리의 확장이다.

리워드 광고는 오랫동안 모바일 게임 중심으로 성장해 왔다. 그런데 최근에는 커머스, 금융, 구독 서비스 등 비게임 분야로 활용 범위가 확대되고 있다.

2026년 adjoe는 미국과 유럽의 Playtime 사용자 2,600만 명 이상의 데이터를 분석해 리워드 광고 이용자가 게임뿐 아니라 금융, 쇼핑, 생활 서비스 앱도 활발하게 이용하고 있다고 발표했다. 이는 리워드 광고 사용자가 반드시 게임에만 관심이 있는 집단은 아니라는 의미다. 

물론 다른 앱을 많이 이용한다는 사실만으로 구매 전환율이 높다고 결론 내릴 수는 없다.

그럼에도 우리가 주목하는 변화는 분명하다. 리워드 광고가 특정 게임을 설치시키는 채널에서 다양한 서비스의 사용 행동을 유도하는 채널로 확장되고 있다는 점이다. 

4. 중요한 것은 리워드의 크기가 아니라 설계 방식이다

Multi-Reward CPE가 효과적이라고 해서 이벤트를 많이 만들면 되는 것은 아니다.

오히려 아무런 기준 없이 미션을 추가하면 캠페인의 효율이 나빠질 수 있다.

게임 장르만 보더라도 차이가 있다.

하이퍼캐주얼 게임은 짧은 시간 안에 여러 레벨을 완료할 수 있지만, 전략 게임에서는 특정 레벨에 도달하기까지 며칠이 걸릴 수 있다. 어떤 게임은 튜토리얼을 완료한 사용자의 구매 전환율이 높고, 다른 게임은 특정 전투나 콘텐츠를 경험한 이후부터 잔존율이 높아질 수 있다.

그렇다면 모든 게임에 동일한 리워드 구조를 적용하는 것이 합리적일까?
우리는 그렇지 않다고 생각했다.

이벤트는 단순히 사용자가 달성하기 쉬운 순서가 아니라, 해당 앱에서 장기적인 가치와 연결되는 행동을 중심으로 설계되어야 한다.

여기서 기술적으로 중요한 문제가 등장한다.

사용자 행동 데이터를 분석해 어떤 이벤트가 장기적인 리텐션이나 구매와 연관되는지 파악하고, 그 결과를 바탕으로 보상 구조와 광고 단가를 조정하는 것이다.

예를 들어 레벨 10을 완료한 사용자의 D30 리텐션이 높고, 레벨 20을 완료한 사용자와는 큰 차이가 없다면 레벨 20 이벤트에 더 많은 보상을 지급할 이유가 있는지 검토할 필요가 있다. 반대로 특정 이벤트를 완료한 이후 결제 확률이 크게 올라간다면, 그 이벤트는 보상 설계에서 더 높은 가치를 가질 수 있다.

물론 이 역시 상관관계와 인과관계를 구분해야 한다. 원래 게임을 오래 플레이할 사용자이기 때문에 특정 레벨에 도달했을 가능성도 있기 때문이다.

그래서 우리가 중요하게 생각하는 것은 단순한 이벤트 수집을 넘어선 분석이었다.

어떤 행동에 보상해야 사용자의 장기적인 가치가 높아지는가?

이 질문에 데이터로 답할 수 있어야 한다.

5. 광고 플랫폼에는 생각보다 많은 기술적 문제가 존재한다

겉으로 보기에 리워드 광고는 단순하다.

광고를 보여주고, 사용자가 미션을 완료하면 보상을 지급한다.

하지만 실제로 여러 광고주와 매체를 하나의 플랫폼에서 운영하려면 이야기가 복잡해진다.

가장 먼저 해결해야 하는 것은 데이터의 신뢰성이다.

사용자가 광고를 클릭하고 앱을 설치한 뒤 특정 이벤트를 완료했다면, 플랫폼은 그 이벤트가 실제로 발생했는지 확인해야 한다.

이를 위해 AppsFlyer, Adjust, Airbridge와 같은 MMP(Mobile Measurement Partner)와 연동하고, 서버 간 통신인 S2S(Server-to-Server)를 통해 이벤트 정보를 전달받는다.

그런데 이벤트가 전달됐다고 해서 바로 정산할 수 있는 것은 아니다.

이미 다른 매체를 통해 확보한 사용자는 아닌지, 동일 이벤트가 중복 전송되지는 않았는지, 비정상적인 속도로 이벤트가 발생하고 있지는 않은지 검증해야 한다.

리워드 광고에서는 이벤트 하나가 곧 비용과 보상으로 연결되기 때문이다.

부정행위(Fraud) 역시 중요한 과제다.

클릭을 조작하거나 설치와 이벤트를 위조하는 문제는 모바일 광고 시장 전반에 존재한다. AppsFlyer가 2026년에 발표한 광고 사기 보고서에서도 부정 트래픽과 잘못된 기여도 측정은 여전히 중요한 문제로 지적됐다.

그런데 우리는 여기서 한 가지를 더 고민하고 있다.

부정행위가 없는 사용자라고 해서 반드시 광고주에게 가치 있는 사용자일까?

정상적인 사용자가 정상적으로 이벤트를 완료했어도, 보상이 끝난 직후 이탈한다면 광고주에게 돌아가는 가치는 제한적일 수 있다.

즉 기술적으로 구분해야 하는 영역이 두 가지다.

하나는 이벤트가 진짜인지 검증하는 문제이고, 다른 하나는 그 이벤트가 실제 비즈니스 성과로 이어지는지 평가하는 문제다.

전자는 어트리뷰션과 Fraud Prevention의 영역이다. 후자는 사용자 행동 분석과 최적화의 영역이다.

우리는 이 두 가지가 함께 작동해야 성과형 광고 플랫폼의 경쟁력이 만들어진다고 생각한다.

6. Rocket A가 기술적으로 집중해야 할 영역

현재 Rocket A는 일본과 한국의 로컬 리워드 매체를 연결하고, 광고주가 CPI·CPE·nCPI 캠페인을 운영할 수 있는 플랫폼으로 발전하고 있다.

이미 확보한 매체 네트워크와 현지 시장에 대한 이해는 우리의 출발점이다. 하지만 매체를 많이 연결하는 것만으로 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다고 생각하지는 않는다.

광고 매체 연결 자체는 시간이 지나면 다른 기업도 구현할 수 있기 때문이다.

그래서 앞으로는 세 가지 기술적 문제에 집중하려 했다.

첫 번째는 이벤트 단위의 데이터 표준화와 검증이다.

서로 다른 매체와 MMP에서 전달되는 설치·행동 데이터를 일관된 기준으로 관리하고, 중복·비정상 이벤트를 걸러내는 구조다.

광고주와 매체가 늘어날수록 이러한 기반의 중요성도 커진다. 매체마다 다른 데이터 구조를 수동으로 처리하는 방식으로는 글로벌 확장에 한계가 있기 때문이다.

두 번째는 사용자 행동을 기반으로 한 리워드 및 광고 단가의 최적화다.

우리가 지향하는 것은 모든 사용자에게 동일한 미션과 동일한 단가를 적용하는 방식이 아니다.

앱의 장르와 특성, 이벤트별 완료율, 이후의 리텐션과 구매 데이터를 분석해 광고주가 원하는 성과에 적합한 이벤트 구조를 추천하는 것이다.

현재 이러한 판단을 AI 엔진을 기반으로 자동화하고 있다.

다만 여기서 AI가 해야 할 일은 단순히 완료율이 높은 이벤트를 찾는 것이 아니다. 광고 비용과 사용자 가치를 함께 고려하고, 추가 보상이 실제로 추가 성과를 만드는지 검증하는 일이다.

세 번째는 매체별 사용자 품질을 분석하는 것이다.

같은 게임을 같은 가격으로 광고하더라도 매체마다 유입되는 사용자의 특성은 다를 수 있다.

어떤 매체에서는 설치 이후 튜토리얼 완료율이 높고, 다른 매체에서는 설치 수는 적어도 구매 전환율이 높을 수 있다. 우리는 매체별 이벤트 완료율, 리텐션, 구매와 매출 데이터를 연결해 광고주에게 적합한 공급원을 찾아주는 구조를 발전시키려 한다.

궁극적으로 중요한 것은 어느 매체가 가장 저렴한 사용자를 보내는지가 아니라, 어느 매체가 광고주에게 가장 높은 가치를 만들어내는가에 있었다.

물론 아직 해결해야 할 문제가 많다. 광고주마다 원하는 이벤트가 다르고, 매체마다 사용자의 특성이 다르며, 국가에 따라 리워드에 대한 인식과 이용 방식도 다르다. 개인정보 보호와 광고 성과 측정 환경 역시 계속 변화하고 있다. 

이런 복잡성은 사업을 확장하는 데 장애물이 되지만, 반대로 우리만의 기술로 해결할 가치가 있는 문제이기도 하다.

다음 이야기에서 계속됩니다.