요약부터. 올여름 어느 달의 실제 숫자는 월 순손익 약 -55만 원, 광고비 대비 수익 (ROAS) 0.22, 전체 앱 합산 DAU 약 100명이었다. 병목은 광고비가 아니라 사용자당 수익이고, 손볼 순서는 측정, 리텐션, 광고 밀도 순이라는 게 이 적자에서 배운 것이다. 이 글은 그 구조의 기록이고, 숫자는 계속 업데이트한다.
"앱으로 월 천만 원" 같은 제목의 콘텐츠는 넘친다. 그 반대쪽 숫자를 공개하는 사람은 드물다. 그래서 이 블로그의 수익 카테고리는 반대쪽에서 시작한다. 나는 지금 적자다. 이 글은 그 적자의 구조와, 그걸 어떻게 뒤집으려 하는지에 대한 기록이다.
어느 시점의 실제 숫자
올여름 어느 달의 포트폴리오 손익을 그대로 적으면 이랬다.
- 운영 중인 안드로이드 앱: 수십 개 (작은 유틸리티 중심)
- 월 광고 수익에서 광고비를 뺀 순손익: 약 -55만 원 (-412달러)
- 광고비 대비 수익 (ROAS): 0.22
- 전체 앱 합산 일간 활성 사용자: 약 100명
ROAS 0.22라는 건 광고비 1,000원을 써서 220원을 회수하고 있다는 뜻이다. 이 숫자만 보면 당장 광고를 다 꺼야 할 것 같지만, 실제 판단은 그것보다 복잡했다. 이 적자에는 "사줘야 배울 수 있는 데이터"의 값이 포함되어 있기 때문이다. 어떤 앱이 사용자를 붙잡는지, 어떤 시장의 설치 단가가 싼지는 돈을 써봐야만 안다.
문제는 그 수업료를 언제까지 낼 거냐는 것. 그래서 구조를 뜯어봤다.
적자의 구조: 문제는 광고비가 아니었다
처음에는 광고비 (설치당 비용) 를 낮추는 데 집중했다. 몇 달 해보고 내린 결론은, 병목은 광고비가 아니라 사용자당 수익이라는 것이었다.
간단한 산수다. 설치당 500원에 사용자를 사 와도, 그 사용자가 평생 300원어치 광고를 보고 떠나면 영원히 적자다. 설치 단가를 400원으로 낮춰도 여전히 적자다. 반대로 사용자당 수익이 800원이 되면 같은 광고비로 흑자가 된다. 설치 단가 최적화는 이득의 상한이 뻔한데, 사용자당 수익은 상한이 훨씬 높다.
사용자당 수익을 분해하면 세 가지다.
- 리텐션 - 며칠 동안 돌아오는가
- 광고 밀도 - 한 세션에 광고를 몇 번, 어떤 형식으로 보는가
- 단가 (eCPM) - 노출당 얼마를 받는가. 시장과 광고 형식이 결정한다
이 셋 중 내가 통제할 수 있는 건 1번과 2번이고, 2번을 함부로 올리면 1번이 깨진다 (앱 오픈 광고를 안 쓰는 이유에 쓴 그 이야기다). 그래서 순서는 리텐션 먼저, 밀도는 데이터를 보면서.
측정부터 다시 만들었다
구조를 알았으니 다음 병목은 측정이었다. "이 광고 배치가 수익을 얼마나 내나"를 노출 단위로 볼 수 있어야 밀도 실험이 가능한데, 기본 대시보드의 일 단위 합계로는 부족했다. 그래서 노출 단위 수익 데이터 (ILRD) 를 자체 이벤트 파이프라인으로 보내는 작업을 먼저 했다.
측정 없이 광고 밀도를 바꾸는 건 눈 감고 볼륨 조절하는 것과 같다. 지금은 배치 하나를 바꾸면 그 배치의 수익 기여와 리텐션 변화를 따로 볼 수 있다.
지금의 규칙들
적자 기간에 정리된 운영 규칙 몇 개.
- ROAS가 0.7-1.0 근처로 올라오기 전에는 광고비를 늘리지 않는다. 0.2에서 예산을 늘리는 건 적자를 확대 복사하는 것이다
- 앱을 죽이지 않는다. 수익이 안 나는 앱도 광고 지면이고 실험대다. 유지비가 사실상 0인 게 앱 포트폴리오의 유일한 특권이다
- 매일 쓰게 되는 앱만 새로 만든다. 한 번 쓰고 끝나는 도구는 광고 수익 모델과 구조적으로 안 맞는다
- 숫자는 기간 평균이 아니라 일별 추이로 읽는다 (예산을 한 번에 줄였다가 배운 것의 교훈이다)
왜 이걸 공개하나
셋 중 뭐가 됐든 이득이라서다. 이 숫자가 흑자로 바뀌면 그 과정 전체가 기록으로 남고, 안 바뀌면 그것대로 "이 모델은 이래서 어렵다"는 드문 데이터가 된다. 그리고 공개해두면 나부터 숫자를 미화할 수 없게 된다.
다음 수익 글은 이 숫자들의 업데이트가 될 것이다. 방향이 어느 쪽이든 그대로 적는다.
