[#65. 알로하뉴스레터] 글로벌 런칭 전략: 리스크는 덜고, 기회는 키우기!

글로벌 런칭을 위한 효율적인 마케팅 전략

2025. 10. 1.

우리 게임의 글로벌 출시를 앞두고, 글로벌 마케팅은 어디부터 어떻게 시작해야 좋을 지 막막하게 느끼는 분들이 많으실 것이라 생각합니다.

“어떤 국가에 / 무슨 매체를 어떻게 활용하고 / 스케일업은 어떻게 하지?”
런칭이 가까워질수록 마케팅 계획은 복잡해지고 부담은 더 커지기 마련이죠.

하지만, ‘글로벌 출시’ 라고 해서 반드시 큰 규모의 예산과 대형 조직이 필요한 건 아닙니다.
전략적으로 구조를 짜고, 게임에 맞는 방향으로 접근하면 한정된 예산과 리소스로도 충분히 효율적인 마케팅 성과를 낼 수 있습니다.

이번 콘텐츠에서는 10여 개 프로젝트의 글로벌 런칭 경험을 바탕으로 알로하팩토리의 글로벌 마케팅 실전 전략을 공유 드릴 예정입니다.

1. 어떤 국가에 마케팅을 해야할까요?

글로벌 런칭 초반에는 국가 선택이 전체 캠페인의 효율을 좌우할 수 있는 중요한 요소입니다. 이때 가장 보편적이면서도 효과적인 구조는 바로 WW 캠페인 + 단일 국가 병행입니다.

👉“WW 캠페인”이란?

World Wide의 약자로, 전 세계 모든 국가를 하나의 캠페인으로 묶어 광고를 노출하는 방식을 뜻합니다.

✅ 성과 좋은 국가는 분리해서 집중
WW 캠페인은 다양한 국가를 한꺼번에 탐색할 수 있기 때문에 2주차만 되어도 국가 별 성과를 분석하다 보면 예상보다 효율이 뛰어난 국가들을 발견할 수 있습니다. 이때 해당 국가들만 단일 캠페인으로 분리하면, 예산을 수익성이 좋은 국가에 집중하고 최적화 할 수 있습니다.

✅ 비효율 국가는 과감히 제외

반대로, 성과 효율이 떨어지는 국가는 빠르게 제외해야 전체 효율을 끌어올릴 수 있습니다.

예를 들어 인도나 브라질, 필리핀은 일반적으로 IAP 구매 전환율이 낮습니다. IAP 최적화 캠페인의 경우, 이런 국가들에서 예산이 많이 소진될수록 전체 ROAS 효율이 저하될 수 있으므로 WW 캠페인 진행 시에는 빠르게 저효율 국가 타겟팅 제외 전략을 적용해야 합니다.

우리 게임의 타겟과 맞지 않는 국가들은 사전에 타겟에서 제외
초반 성과를 빠르게 확인하여 스펜드 비중이 높은 저효율 국가를 제외

✅ EN 소재로 시작하여, 고성과 국가 위주로 로컬라이징

초기 런칭 시에는 고효율의 단일 국가 언어 소재와 함께 EN(영어) 소재로 WW 전체를 커버하는 것이 일반적입니다.

따라서 글로벌 캠페인에는 언어 요소의 비중이 낮은 컨셉의 소재들을 활용하면 국가별 로컬라이제이션에 대한 초기 부담을 덜 수 있습니다.

실제 인게임 플레이에 초점을 맞춘 컨셉
상황 이해가 쉽도록 메타 언어(표정, 몸짓 등)을 적극 활용한 컨셉 등

성과가 두드러지는 국가가 발견되면 그때부터 추가로 해당 국가에 맞춰 JP, TW 등 현지 언어로 소재를 로컬라이징하여 단일 국가 캠페인에 활용할 수 있습니다.

2. 무슨 매체를 어떻게 활용해야 할까요?

글로벌 마케팅을 운영할 고성과 국가가 정해지고나면, 우리 게임에 맞는 매체를 어떤 기준으로 고르고 운영할 것인지가 관건입니다.

✅ 매체 특성을 고려한 전략 수립

각 매체는 유저풀, 타겟팅 알고리즘, 주력 플랫폼 등 구조가 전부 다르기 때문에 장르와 수익모델에 따라 전략적으로 매체를 선택해야 합니다.

👉 매체별 특징 요약

Google Ads: 설치 단가 낮은 편이지만, 유저 퀄리티는 다소 유동적. AOS 중심으로 활용됨.
Meta(Facebook): CPI는 높지만 전환율과 유저 구매율이 안정적이라는 평가가 많음.
AppLovin: iOS에서 고LTV 유저 타겟팅 성능이 좋다고 알려짐.
Moloco: 다양한 지면 보유. 유저풀 넓어 장르를 타지 않으며 고효율 지면 빠르게 찾기 적합.
Unity / ironSource: IAA 기반 수익 구조를 가진 퍼즐/하이퍼 캐주얼에 적합.
TikTok: 낮은 CPI로 초기 볼륨 확보에는 유리하나, 장기 효율은 소재/타겟팅 따라 갈림.
리워드 매체: 체리피커 유입 가능성 있음. IAA or IAP 프로젝트 BM 및 리텐션 등 매체에 핏이 잘 맞는지 사전 확인 필요.

📌 참고용으로 경향을 정리한 내용이며, 장르·캠페인·운영 방식 등에 따라 결과는 다르게 나타날 수 있습니다.

위와 같이 상황별 다양한 매체들의 고유한 특성을 파악하여 우리 게임에 적합한 최적의 미디어 믹스를 구성해야 합니다.

✅ CPI만 보지 말고, ROAS로 판단하기

프로젝트 초반, 흔히 CPI만으로 성과 효율을 판단하는 실수를 하기 쉽습니다. 하지만 CPI가 올랐다고 해서 이를 무조건 비효율로 단정할 수는 없습니다.

소재 전환율 저하 또는 예산 증액으로 인해 풀이 소진되면서 단가가 상승하는 경우 → ‘CPI 상승 = 비효율’일 가능성이 높지만
CPI가 상승했지만 매출 또한 늘어나 ROAS가 유지되는 경우 → 기존보다 퀄리티 높은 유저들이 유입되고 있는 상황일 가능성이 높습니다.

때문에 CPI의 변화는 항상 소재 전환율(CPM, CTR, CVR) 및 효율(ROAS) 등 여러 지표와 함께 상황을 분석하여 의사 결정에 활용해야 합니다.

✅ 소재 최적화는 선택이 아닌 필수

컨셉 별로 다양한 양상을 띄기 때문에 초반에는 여러 컨셉의 소재를 다양하게 준비하고, 데이터를 기반으로 캠페인에서 고효율을 보이는 컨셉을 찾아 소재를 고도화하여 운영하는 것이 중요합니다.

예시)

바이럴 컨셉: 클릭율(CTR)은 높지만 설치전환율(CVR) 및 수익성(ROAS)이 낮은 경향. → 볼륨 최적화 캠페인에 적합
인게임 컨셉: 클릭율(CTR)은 비교적 낮지만 높은 설치전환율 및 수익성을 보이는 경향. → ROAS 최적화 캠페인에 적합

📌 광고 소재는 1-2주 단위로 주기적 업데이트를 해주는 것이 일반적입니다.
소재의 피로도가 높아질수록 알고리즘 효율도 떨어지기 때문에, 소재 효율을 나타내는 CTR, CVR 등의 지표를 모니터링하며 소재 효율이 저하되는 조짐이 보일 때 신규 소재 추가를 통해 전체 캠페인 효율 하락을 방지할 수 있습니다.

✅ 최소 3~5일은 조정 없이 학습 기간 지켜주기

런칭 초반, 기존에 학습된 데이터가 없는 캠페인의 경우 초기 3~5일간은 알고리즘의 최적화를 위해 '기다리는 시간'으로, 이 기간 동안은 골 / 예산 / 소재 등의 변경을 주지 않는 것이 매우 중요합니다. 대부분의 매체는 최소 3일, 길게는 2~3주까지도 학습을 위한 최적화 기간으로 안내하고 있습니다.

다만 아래와 같이 캠페인 자체에 문제가 있는 경우에는 예외적으로 즉시 조정이 필요할 수 있습니다.

예산이 너무 낮아 학습 자체가 불가능한 경우
소재나 이벤트 설정 등 세팅에 오류가 있는 경우

이처럼 세팅 이슈가 아니라면, 학습이 완료되고 안정적으로 전환이 발생하기 시작하는 것을 확인한 후에 소재 최적화, 타겟 재조정, 예산 조절 등을 적용해 본격적으로 퍼포먼스 중심으로 운영하는 방식으로 접근해야 합니다.

3. 스케일업은 어떻게 해야 할까요?

런칭 후 성과가 어느 정도 안정되면, 국가, 매체, 예산을 확장해 스케일업할 수 있습니다.
빠르게 규모를 키워 수익을 극대화하고 싶지만, 이 시점에 우후죽순으로 확장을 진행하게 되면 CPI의 급상승, 소재 피로도 증가, 또는 캠페인 체력 저하 등 다양한 위험요소로 인해 자칫 큰 규모의 비효율로 이어질 수 있습니다.
이를 방지하기 위해서는 스케일업을 위한 비용 효율적인 세부 확장 전략이 필요합니다.

✅ 매체/국가 우선순위에 따른 점진적 확장

성과가 좋다고 해서 바로 전체 국가를 라이브하거나, 모든 매체를 한 번에 라이브 한다면 오히려 캠페인 효율이 급격히 낮아질 수 있습니다. 따라서 사전에 매체/국가를 우선순위로 리스트업 해두고, 성과가 검증된 순서대로 확장하는 것이 안정적인 방법입니다.

이와 같이 진행할 국가별 매체×플랫폼의 우선순위를 정해두고 순차적으로 확장해나갈 수 있습니다.

또한, 이 때 '주차 단위'로 새로운 캠페인을 추가하면서 한 주에 한두 국가 또는 한두 매체만 추가하는 식으로 성과를 확인하고, 해당 성과를 기반으로 다음 확장을 결정하는 구조를 활용하면 데이터 기반 의사결정으로 비효율을 최소한으로 줄일 수 있습니다.

✅ 예산 증액 방식

반대로, 초기 캠페인 예산을 너무 작게 설정한 경우, 원하는 설치 볼륨에 도달하기까지 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

20%를 넘어가는 금액을 한 번에 증액하게 되면 알고리즘이 학습을 다시 진행할 가능성이 높은데요, 이럴 때엔 30~40%가 아닌 현 예산의 2~3배 수준으로 단번에 증액하는 것도 고려해볼 수 있습니다.

단, 이때는 머신러닝이 다시 학습을 시작할 수 있기 때문에 CPI 급등 여부와 캠페인 체력이 감당 가능한 수준인지 확인하고 판단해야 합니다. 다만 증액 후 데이터를 모니터링하며 알고리즘이 다시 학습을 시작하면서 효율이 이전과 같지 않다면, 다시 적정 수준의 예산으로 감액하는 것 또한 빠르게 검토 해야 합니다.