멀티미디어시대 신문광고download.kpf.or.kr/MediaPds/KCAFGTPTUPOFZQR.pdf멀티미디어시대 신문광고 통합마케팅전략 조사연구 연구 기관 한국신문협회

멀티미디어시대 신문광고

통합마케팅전략 조사연구

한국신문협회

한국언론진흥재단 지정주제 연구보고서 2011-05

멀티미디어시대 신문광고 통합마케팅전략 조사연구

연구 기관 │ 한국신문협회

책임 연구 │ 박현수(단국대학교 커뮤니케이션학과 교수)

공동 연구 │ 서형석(단국대학교 미디어콘텐츠연구원 전임연구원)

연구 보조 │ 이서용(단국대학교 대학원 커뮤니케이션학과 박사과정)

발행인 │ 이성준

편집인 │ 선상신

발행일 │ 2011년 9월 30일 초판 제1쇄 발행

한국언론진흥재단

100-750 서울특별시 중구 태평로 33 프레스센터 12층

전화 (02)2001-7744 팩스 (02)2001-7740

www.kpf.or.kr

이 보고서는 2011년 한국언론진흥재단의 언론진흥기금을 지원받아 수행한 것입니다.

보고서의 내용은 한국언론진흥재단의 공식 견해가 아닌 연구자의 연구 결과임을 밝힙니다.

한국언론진흥재단, 2011

비매품

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통합마케팅전략 조사연구

연구 기관 │ 한국신문협회

책임 연구 │ 박현수(단국대학교 커뮤니케이션학과 교수)

공동 연구 │ 서형석(단국대학교 미디어콘텐츠연구원 전임연구원)

연구 보조 │ 이서용(단국대학교 커뮤니케이션학과 박사과정)

본문 목차

요약문

Ⅰ. 서론 25

1. 연구의 배경 및 목적 27

2. 연구의 범위와 방법 28

1) 연구의 범위 28

2) 연구 방법 31

3. 연구 문제 34

Ⅱ. 관련문헌 검토 36

1. 신문광고산업의 현황 36

1) 한국 신문광고산업의 현황 36

2) 해외 신문광고산업의 현황 40

3) 해외 신문사의 신문광고 혁신 사례 46

2. 신문광고 효과에 관한 기존 연구 53

3. 온라인신문 이용 행동에 관한 연구 55

4. 온라인매체 광고 효과에 관한 연구 57

Ⅲ. 연구 방법 58

1. 오프라인신문 데이터 수집 및 분석 58

2. 온라인신문 데이터 수집 및 분석 58

3. 오프라인신문 및 온라인신문 내용 분석 59

Ⅳ. 분석 결과 62

1. 업종별 신문광고 집행 현황 62

1) 오프라인신문 업종별 광고 집행 현황 62

2) 온라인신문 업종별 광고 집행 현황 63

3) 업종별 신문 광고비 추이 64

2. 신문콘텐츠 이용 행태 66

1) 독자 특성별 신문 이용 행태 66

2) 광고노출 효과에 영향을 미치는 열독 행동 요인 74

3. 광고노출 효과 분석 77

1) 오프라인신문 77

2) 온라인신문 154

Ⅴ. 결론 및 논의 164

참고문헌 177

부록: 온라인신문 광고 유형 예시 180

표 목차

<표 1-1> 광고 내용 분석에 사용된 광고 업종 구분 32

<표 2-1> 국내 총 광고비 추이 36

<표 2-2> 국내 매체별 광고비 추이 37

<표 2-3> 국내 매체별 광고비 증감률 37

<표 2-4> 국내 매체별 광고비 변화(%) 38

<표 2-5> 세계 매체별 광고비 및 구성비 41

<표 2-6> 세계 지역별 광고비(7개 매체 기준) 41

<표 2-7> 세계 일간신문(유료) 제호수와 발행 부수 41

<표 2-8> 미국 10대 일간신문 42

<표 2-9> 미국 광고시장 규모 43

<표 2-10> 일본 광고시장 규모 44

<표 2-11> 영국 광고시장 규모 45

<표 2-12> 뉴욕 타임스의 광고 수익 추이(2010/3분기~2011/1분기) 49

<표 2-13> 니혼게이자이신문의 전자신문 유료화 52

<표 3-1> 오프라인신문별 내용 분석 광고물 60

<표 3-2> 온라인신문 게재 일자별 분석대상 광고물 60

<표 4-1> 오프라인신문 업종별 광고 집행 현황(집행 비율 크기순) 62

<표 4-2> 온라인신문 업종별 광고 집행 현황(집행 비율 크기순) 64

<표 4-3> 성별 신문 이용 빈도 67

<표 4-4> 소득 수준별 신문 이용 빈도 67

<표 4-5> 연령대별 신문 이용 빈도 68

<표 4-6> 성별 신문 이용 시간 69

<표 4-7> 소득 수준별 신문 이용 시간 69

<표 4-8> 연령대별 신문 이용 시간 70

<표 4-9> 성별 기사 열독률 70

<표 4-10> 소득수준별 기사 열독률 71

<표 4-11> 연령대별 기사 열독률 71

<표 4-12> 성별 선호하는 온라인 유료기사(복수응답) 72

<표 4-13> 소득 수준별 선호하는 온라인 유료기사(복수응답) 73

<표 4-14> 연령대별 선호하는 온라인 유료기사(복수응답) 74

<표 4-15> 신문 열독 환경에 따른 광고 노출량 차이 75

<표 4-16> 신문 열독 시간에 따른 광고 노출량 차이 75

<표 4-17> 신문 열독 지면 양에 따른 광고 노출량 차이 76

<표 4-18> 독자의 신문에 대한 인식에 따른 광고 노출량 차이 77

<표 4-19> 오프라인신문 응답자의 성별 분포 77

<표 4-20> 오프라인신문 응답자의 연령대 분포 78

<표 4-21> 오프라인신문 응답자의 소득 수준별 분포 78

<표 4-22> 오프라인신문 응답자 학력 분포 78

<표 4-23> 오프라인신문 응답자 직업 분포 79

<표 4-24> 오프라인신문 응답자 신문 이용 장소 79

<표 4-25> 오프라인신문 응답자 신문 이용 시간 80

<표 4-26> 성별 광고노출 차이 81

<표 4-27> 소득 수준별 광고노출 차이 81

<표 4-28> 연령대별 광고노출 차이 82

<표 4-29> 광고 크기별 광고노출 차이 83

<표 4-30> 신문 종류별 광고노출 차이 84

<표 4-31> 섹션별 광고노출 차이 84

<표 4-32> 컬러 사용 유무별 광고노출 차이 85

<표 4-33> 남녀별 가구업종 광고노출 차이 86

<표 4-34> 소득수준별 가구업종 광고노출 차이 86

<표 4-35> 연령대별 가구업종 광고노출 차이 87

<표 4-36> 남녀별 공고광고 광고노출 차이 87

<표 4-37> 소득 수준별 공고광고 광고노출 차이 87

<표 4-38> 연령대별 공고광고 광고노출 차이 88

<표 4-39> 남녀별 관광업종 광고노출 차이 88

<표 4-40> 소득수준별 관광업종 광고노출 차이 88

<표 4-41> 연령대별 관광업종 광고노출 차이 89

<표 4-42> 남녀별 구인/구직업종 광고노출 차이 89

<표 4-43> 소득 수준별 구인/구직업종 광고노출 차이 89

<표 4-44> 연령대별 구인/구직업종 광고노출 차이 90

<표 4-45> 남녀별 부동산업종 광고노출 차이 90

<표 4-46> 소득 수준별 부동산업종 광고노출 차이 90

<표 4-47> 연령대별 부동산업종 광고노출 차이 91

<표 4-48> 남녀별 생활용품업종 광고노출 차이 91

<표 4-49> 소득 수준별 생활용품업종 광고노출 차이 91

<표 4-50> 연령대별 생활용품업종 광고노출 차이 92

<표 4-51> 남녀별 서비스업종 광고노출 차이 92

<표 4-52> 소득 수준별 서비스업종 광고노출 차이 92

<표 4-53> 연령대별 서비스업종 광고노출 차이 93

<표 4-54> 남녀별 식품업종 광고노출 차이 93

<표 4-55>소득 수준별 식품업종 광고노출 차이 93

<표 4-56> 연령대별 식품업종 광고노출 차이 94

<표 4-57> 남녀별 안내광고 광고노출 차이 94

<표 4-58> 소득 수준별 안내광고 광고노출 차이 94

<표 4-59> 연령대별 안내광고 광고노출 차이 95

<표 4-60> 남녀별 연예/오락업종 광고노출 차이 95

<표 4-61> 소득 수준별 연예/오락업종 광고노출 차이 95

<표 4-62> 연령대별 연예/오락업종 광고노출 차이 96

<표 4-63> 남녀별 유통업종 광고노출 차이 96

<표 4-64> 소득 수준별 유통업종 광고노출 차이 96

<표 4-65> 연령대별 유통업종 광고노출 차이 97

<표 4-66> 남녀별 자동차업종 광고노출 차이 97

<표 4-67> 소득 수준별 자동차업종 광고노출 차이 98

<표 4-68> 연령대별 자동차업종 광고노출 차이 98

<표 4-69> 남녀별 정보통신업종 광고노출 차이 98

<표 4-70> 소득 수준별 정보통신업종 광고노출 차이 99

<표 4-71> 연령대별 정보통신업종 광고노출 차이 99

<표 4-72> 남녀별 전기/전자업종 광고노출 차이 99

<표 4-73> 소득 수준별 전기/전자업종 광고노출 차이 100

<표 4-74> 연령대별 전기/전자업종 광고노출 차이 100

<표 4-75> 남녀별 제약업종 광고노출 차이 100

<표 4-76> 소득 수준별 제약업종 광고노출 차이 101

<표 4-77> 연령대별 제약업종 광고노출 차이 101

<표 4-78> 남녀별 패션업종 광고노출 차이 101

<표 4-79> 소득 수준별 패션업종 광고노출 차이 102

<표 4-80> 연령대별 패션업종 광고노출 차이 102

<표 4-81> 남녀별 PR광고 광고노출 차이 102

<표 4-82> 소득 수준별 PR광고 광고노출 차이 103

<표 4-83> 연령대별 PR광고 광고노출 차이 103

<표 4-84> 남녀별 관공서 및 단체광고 광고노출 차이 103

<표 4-85> 소득 수준별 관공서 및 단체광고 광고노출 차이 104

<표 4-86> 연령대별 관공서 및 단체광고 광고노출 차이 104

<표 4-87> 남녀별 출판업종 광고노출 차이 104

<표 4-88> 소득 수준별 출판업종 광고노출 차이 105

<표 4-89> 연령대별 출판업종 광고노출 차이 105

<표 4-90> 남녀별 금융업종 광고노출 차이 105

<표 4-91> 소득 수준별 금융업종 광고노출 차이 106

<표 4-92> 연령대별 금융업종 광고노출 차이 106

<표 4-93> 광고 크기별 가구업종 광고노출 차이 107

<표 4-94> 신문 종류별 가구업종 광고노출 차이 107

<표 4-95> 섹션별 가구업종 광고노출 차이 107

<표 4-96> 컬러/흑백별 가구업종 광고노출 차이 107

<표 4-97> 광고 크기별 공고광고 광고노출 차이 108

<표 4-98> 신문 종류별 공고광고 광고노출 차이 108

<표 4-99> 섹션별 공고광고 광고노출 차이 108

<표 4-100> 컬러/흑백별 공고광고 광고노출 차이 108

<표 4-101> 광고 크기별 관광업종 광고노출 차이 109

<표 4-102> 신문 종류별 관광업종 광고노출 차이 109

<표 4-103> 섹션별 관광업종 광고노출 차이 109

<표 4-104> 컬러/흑백별 관광업종 광고노출 차이 109

<표 4-105> 광고 크기별 구인/구직업종 광고노출 차이 110

<표 4-106> 신문 종류별 구인/구직업종 광고노출 차이 110

<표 4-107> 섹션별 구인/구직업종 광고노출 차이 110

<표 4-108> 컬러/흑백별 구인/구직업종 광고노출 차이 110

<표 4-109> 광고 크기별 부동산업종 광고노출 차이 111

<표 4-110> 신문 종류별 부동산업종 광고노출 차이 111

<표 4-111> 섹션별 부동산업종 광고노출 차이 111

<표 4-112> 컬러/흑백별 부동산업종 광고노출 차이 111

<표 4-113> 광고 크기별 생활용품업종 광고노출 차이 112

<표 4-114> 신문 종류별 생활용품업종 광고노출 차이 112

<표 4-115> 섹션별 생활용품업종 광고노출 차이 112

<표 4-116> 컬러/흑백별 생활용품업종 광고노출 차이 112

<표 4-117> 광고 크기별 서비스업종 광고노출 차이 113

<표 4-118> 신문 종류별 서비스업종 광고노출 차이 113

<표 4-119> 섹션별 서비스업종 광고노출 차이 113

<표 4-120> 컬러/흑백별 서비스업종 광고노출 차이 113

<표 4-121> 광고 크기별 식품업종 광고노출 차이 114

<표 4-122> 신문 종류별 식품업종 광고노출 차이 114

<표 4-123> 섹션별 식품업종 광고노출 차이 114

<표 4-124> 컬러/흑백별 식품업종 광고노출 차이 114

<표 4-125> 광고 크기별 안내업종 광고노출 차이 115

<표 4-126> 신문 종류별 안내업종 광고노출 차이 115

<표 4-127> 섹션별 안내업종 광고노출 차이 115

<표 4-128> 컬러/흑백별 안내업종 광고노출 차이 115

<표 4-129> 광고 크기별 연예/오락업종 광고노출 차이 116

<표 4-130> 신문 종류별 연예/오락업종 광고노출 차이 116

<표 4-131> 섹션별 연예/오락업종 광고노출 차이 116

<표 4-132> 컬러/흑백별 연예/오락업종 광고노출 차이 116

<표 4-133> 광고 크기별 유통업종 광고노출 차이 117

<표 4-134> 신문 종류별 유통업종 광고노출 차이 117

<표 4-135> 섹션별 유통업종 광고노출 차이 117

<표 4-136> 컬러/흑백별 유통업종 광고노출 차이 117

<표 4-137> 광고 크기별 자동차업종 광고노출 차이 118

<표 4-138> 신문 종류별 자동차업종 광고노출 차이 118

<표 4-139> 섹션별 자동차업종 광고노출 차이 118

<표 4-140> 컬러/흑백별 자동차업종 광고노출 차이 118

<표 4-141> 광고 크기별 정보통신업종 광고노출 차이 119

<표 4-142> 신문 종류별 정보통신업종 광고노출 차이 119

<표 4-143> 섹션별 정보통신업종 광고노출 차이 119

<표 4-144> 컬러/흑백별 정보통신업종 광고노출 차이 119

<표 4-145> 광고 크기별 전기/전자업종 광고노출 차이 120

<표 4-146> 신문 종류별 전기/전자업종 광고노출 차이 120

<표 4-147> 섹션별 전기/전자업종 광고노출 차이 120

<표 4-148> 컬러/흑백별 전기/전자업종 광고노출 차이 120

<표 4-149> 광고 크기별 제약업종 광고노출 차이 121

<표 4-150> 신문 종류별 제약업종 광고노출 차이 121

<표 4-151> 섹션별 제약업종 광고노출 차이 121

<표 4-152> 컬러/흑백별 제약업종 광고노출 차이 121

<표 4-153> 광고 크기별 패션업종 광고노출 차이 122

<표 4-154> 신문 종류별 패션업종 광고노출 차이 122

<표 4-155> 섹션별 패션업종 광고노출 차이 122

<표 4-156> 컬러/흑백별 패션업종 광고노출 차이 122

<표 4-157> 광고 크기별 PR업종 광고노출 차이 123

<표 4-158> 신문 종류별 PR업종 광고노출 차이 123

<표 4-159> 섹션별 PR업종 광고노출 차이 123

<표 4-160> 컬러/흑백별 PR업종 광고노출 차이 123

<표 4-161> 광고 크기별 관공서 및 단체업종 광고노출 차이 124

<표 4-162> 신문 종류별 관공서 및 단체업종 광고노출 차이 124

<표 4-163> 섹션별 관공서 및 단체업종 광고노출 차이 124

<표 4-164> 컬러/흑백별 관공서 및 단체업종 광고노출 차이 124

<표 4-165> 광고 크기별 출판업종 광고노출 차이 125

<표 4-166> 신문 종류별 출판업종 광고노출 차이 125

<표 4-167> 섹션별 출판업종 광고노출 차이 125

<표 4-168> 컬러/흑백별 출판업종 광고노출 차이 125

<표 4-169> 광고 크기별 금융업종 광고노출 차이 126

<표 4-170> 신문 종류별 금융업종 광고노출 차이 126

<표 4-171> 섹션별 금융업종 광고노출 차이 126

<표 4-172> 컬러/흑백별 금융업종 광고노출 차이 126

<표 4-173> 전체 업종의 로지스틱 회귀계수표 128

<표 4-174> 인구통계학적 요인의 가중치(모든 업종 통합) 129

<표 4-175> 모델 적합도 검정(모든 업종 통합) 130

<표 4-176> 가구업종 로지스틱 회귀분석 결과 130

<표 4-177> 가구업종 모델 적합도 검정 130

<표 4-178> 가구업종 인구통계학적 요인 가중치표 131

<표 4-179> 공고광고 로지스틱 회귀분석 결과 131

<표 4-180> 공고광고 모델 적합도 검정 132

<표 4-181> 공고광고 인구통계학적 요인 가중치표 132

<표 4-182> 관광업종 로지스틱 회귀분석 결과 133

<표 4-183> 관광업종 모델 적합도 검정 133

<표 4-184> 관광업종 인구통계학적 요인 가중치표 133

<표 4-185> 구인/구직업종 로지스틱 회귀분석 결과 134

<표 4-186> 구인/구직업종 모델 적합도 검정 134

<표 4-187> 구인/구직업종 인구통계학적 요인 가중치표 134

<표 4-188> 부동산업종 로지스틱 회귀분석 결과 135

<표 4-189> 부동산업종 모델 적합도 검정 135

<표 4-190> 부동산업종 인구통계학적 요인 가중치표 136

<표 4-191> 생활용품업종 로지스틱 회귀분석 결과 137

<표 4-192> 생활용품업종 모델 적합도 검정 137

<표 4-193> 생활용품업종 인구통계학적 요인 가중치표 137

<표 4-194> 서비스업종 로지스틱 회귀분석 결과 138

<표 4-195> 서비스업종 모델 적합도 검정 138

<표 4-196> 서비스업종 인구통계학적 요인 가중치표 138

<표 4-197> 식품업종 로지스틱 회귀분석 결과 139

<표 4-198> 식품업종 모델 적합도 검정 140

<표 4-199> 식품업종 인구통계학적 요인 가중치표 140

<표 4-200> 안내광고 로지스틱 회귀분석 결과 140

<표 4-201> 안내광고 모델 적합도 검정 141

<표 4-202> 안내광고 인구통계학적 요인 가중치표 141

<표 4-203> 연예/오락업종 로지스틱 회귀분석 결과 141

<표 4-204> 연예/오락업종 모델 적합도 검정 141

<표 4-205> 연예/오락업종 인구통계학적 요인 가중치표 142

<표 4-206> 유통업종 로지스틱 회귀분석 결과 142

<표 4-207> 유통업종 모델 적합도 검정 143

<표 4-208> 유통업종 인구통계학적 요인 가중치표 143

<표 4-209> 자동차업종 로지스틱 회귀분석 결과 143

<표 4-210> 자동차업종 모델 적합도 검정 144

<표 4-211> 자동차업종 인구통계학요인 가중치표 144

<표 4-212> 정보통신업종 로지스틱 회귀분석 결과 145

<표 4-213> 정보통신업종 모델 적합도 검정 145

<표 4-214> 정보통신업종 인구통계학요인 가중치표 145

<표 4-215> 전기/전자업종 로지스틱 회귀분석 결과 146

<표 4-216> 전기/전자업종 모델 적합도 검정 146

<표 4-217> 전기/전자업종 인구통계학적 요인 가중치표 146

<표 4-218> 제약업종 로지스틱 회귀분석 결과 147

<표 4-219> 제약업종 모델 적합도 검정 147

<표 4-220> 제약업종 인구통계학적 요인 가중치표 147

<표 4-221> 패션업종 로지스틱 회귀분석 결과 148

<표 4-222> 패션업종 모델 적합도 검정 149

<표 4-223> 패션업종 인구통계학적 요인 가중치표 149

<표 4-224> PR광고 로지스틱 회귀분석 결과 149

<표 4-225> PR광고 모델 적합도 검정 149

<표 4-226> PR광고 인구통계학적 요인 가중치표 150

<표 4-227> 관공서 및 단체업종 로지스틱 회귀분석 결과 150

<표 4-228> 관공서 및 단체업종 모델 적합도 검정 151

<표 4-229> 관공서 및 단체업종 인구통계학적 요인 가중치표 151

<표 4-230> 출판업종 로지스틱 회귀분석 결과 152

<표 4-231> 출판업종 모델 적합도 검정 152

<표 4-232> 출판업종 인구통계학적 요인 가중치표 152

<표 4-233> 금융업종 로지스틱 회귀분석 결과 153

<표 4-234> 금융업종 모델 적합도 검정 154

<표 4-235> 금융업종 인구통계학적 요인 가중치표 154

<표 4-236> 국내 상위 6개 온라인신문의 이용자 특성별 노출 차이 155

<표 4-237> A.com 온라인신문의 섹션별 노출 차이 156

<표 4-238> B.co.kr 온라인신문의 섹션별 노출 차이 156

<표 4-239> C.com 온라인신문의 섹션별 노출 차이 157

<표 4-240> D.com 온라인신문의 섹션별 노출 차이 157

<표 4-241> E.co.kr 온라인신문의 섹션별 노출 차이 157

<표 4-242> F.co.kr 온라인신문의 섹션별 노출 차이 158

<표 4-243> A.com 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이 159

<표 4-244> B.co.kr 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이 159

<표 4-245> C.com 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이 160

<표 4-246> D.com 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이 160

<표 4-247> E.co.kr 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이 161

<표 4-248> F.co.kr 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이 161

<표 4-249> 온라인신문사별 광고 집행 유형에 따른 예상 광고노출 효과 163

그림 목차

<그림 1-1> 주요 연구 내용 27

<그림 2-1> 뉴욕 타임스의 온라인신문 사이트 48

<그림 3-1> 서비스, 금융식품, 생활용품, 전기전자 업종의 신문 광고비 추이 65

<그림 3-2> 정보통신, 패션, 제약, 출판, 관공서 및 단체 업종의 신문광고비 추이 65

<그림 3-3> 유통, 자동차, 부동산, PR, 기타 업종의 신문 광고비 추이 66

<그림 3-4> 업종별 광고노출 차이 85

<그림 4-1> 신문광고 효과 규명 및 예측 모델링 과정 170

<그림 4-2> 매체 기획 및 효과 분석 업무 발전 단계 171

<그림 4-3> New York Times와 Yahoo.com의 온라인뉴스 사이트 172

<그림 4-4> 아사히신문의 A-CLIP 광고기획 고지광고(전5단) 172

<그림 4-5> A-CLIP을 활용한 Volkswagen Group Japan 광고 173

요약문

연구목적과 의의

매체환경 변화에 대응하기 위해 신문광고에 대한 새로운 마케팅 전략이 필요하다

는 주장이 그 동안 신문업계 관계자들에 의해 꾸준히 제기돼 왔다. 하지만 단순히

신문광고의 활성화 방안 논의만 진행돼 왔을 뿐, 종이신문(오프라인신문)과 온라인

신문의 광고 효과를 객관적으로 평가할 만한 실증 연구는 매우 부족했다. 따라서

신문광고의 새로운 통합 마케팅 전략을 위해서는 우선적으로 신문광고의 효과에

관한 실증분석 필수적이다.

본 연구는 언론매체 다변화에 대응해 신문광고를 어떻게 효과적으로 집행

할 것인가에 대한 실증 자료를 제공하고 있다. 즉, 종이신문과 온라인신문의

광고 노출이 광고업종, 독자특성, 광고구성요인 등에 따라 어떤 차이를 보이는

지 분석하는 것이 본 연구의 주요 목적이다.

따라서 종이신문과 온라인신문의 광고노출을 분석한 본 연구 결과는 신문

사의 뉴스 생산과 광고지면 제작, 온라인 광고와의 연계 등 광고 비즈니스에

필요한 실증 자료로 활용될 수 있을 것이다.

연구문제

이러한 연구목적에 따라 본 연구에서 제시한 문제는 다음과 같다.

연구문제 1. 오프라인신문과 온라인신문의 광고집행 현황은 어떠한가?

연구문제 1-1. 오프라인신문에는 어떠한 광고업종, 광고유형이 분포하는가?

연구문제 1-2. 온라인신문에는 어떠한 광고업종, 광고유형이 분포하는가?

연구문제 2. 오프라인신문과 온라인신문의 독자 광고열독 행태는 어떠한

가?

연구문제 2-1. 독자의 인구통계학적 속성에 따른 광고노출의 차이는 어떠한가?

연구문제 2-2. 광고 게재면, 광고 구성 요인에 따른 광고노출의 차이는 어떠한

가?

연구문제 2-3. 이러한 광고노출의 차이는 광고 업종별로 어떠한가?

연구문제 3. 오프라인신문과 온라인신문에서 효과적인 광고 집행 방법은

무엇인가?

연구문제 3-1. 오프라인신문과 온라인신문은 어느 광고업종이 효과적인

가?

연구문제 3-2. 오프라인신문과 온라인신문은 광고 업종별로 어느 독자층

에 효과적인가?

연구문제 4. 오프라인신문과 온라인신문을 연계한 신문광고 통합 마케팅

전략은?

연구문제 4-1. 신문업계의 새로운 광고 혁신을 위한 사례 연구

연구문제 4-2. 향후 신문광고의 통합 마케팅 전략을 위해 고려할 사항은 무엇인

가?

이상의 문제점들을 규명하기 위해 본 연구는 오프라인신문과 온라인신문

광고의 정량적 자료 분석에 앞서 신문광고 산업의 현황 및 효과에 관한 문헌을

검토했다.

국내외 신문산업의 현황과 혁신사례

신문광고 시장의 축소는 비단 우리나라만의 문제가 아닌, 전 세계 미디어

산업계의 공통적인 문제로 지적되고 있다.

이 같은 신문광고 산업의 위기를 초래한 주요 원인으로는 △인터넷 미디어

및 상 미디어의 확산 △인쇄매체의 경쟁력 하락 △미디어 환경에 대처하는

신문사들의 경 합리화 실패 △신문 뉴스의 품질 및 가격경쟁력 부족 등을

꼽을 수 있다. 특히 2008년 미국 금융위기 이후 광고수익 감소가 가속화하고

있으며, 전통적인 종이신문 구독층이 지속적으로 줄어들고 있다. 즉, 신문은

독자층 감소로 매체로서의 경쟁력이 하락했고, 그에 따라 광고 수입 또한

위협받는 악순환이 반복되고 있는 것이다.

반면 인터넷 광고시장은 전 세계적으로 지속적인 성장세에 있다. 미국의

인터넷 광고시장 규모는 신문 광고시장에 육박하고 있으며, 일본도 2009년

이후 인터넷 광고가 신문을 제치고 2위로 도약했다. 국에선 이 같은 추세가

더욱 뚜렷해서, 2009년 들어 인터넷이 신문과 TV를 제치고 광고매체 1위로

부상했다.

본 연구에서는 이 같은 광고매체의 환경적 변화에 대응하기 위한 신문사들

의 혁신전략을 살펴보았다. 미국의 뉴욕타임스는 2005년 9월 온라인신문을

유료로 전환시켜 22만7,000명의 유료 고객을 확보했고 나름의 성공을 거두었

다. 하지만 유료 고객 증가율이 온라인 광고시장의 성장률을 따라가지 못하자

유료화를 철회했다. 그러다 2011년 3월 또 다시 종량제(metered access)

유료화를 재개했다. 이는 유료화를 하면서도 적절한 광고 수익을 유지하기

위해 데이터를 면밀히 분석, 유료화로 인한 방문자 수 감소폭을 치밀하게

예측한 후 나온 결정으로 보인다.

그 동안 뉴욕타임스는 독자적인 단축 URL 서비스(nyti.ms)를 선보이고

페이스북 페이지를 적극적으로 운 하는 등 소셜미디어 독자를 늘리기 위한

다양한 노력을 기울여 왔다. 이런 노력에 힘입어 현재 뉴욕타임스의 온라인신

문 월평균 방문자수는 3,000만 명에 이른다. 또한 모바일 웹 사이트는 8,000만

페이지뷰로 1위를 차지하고 있다. 뉴욕타임스는 온라인신문의 유료화 이후

여전히 지면광고 수익 감소와 온라인광고 증가 추이를 보이고 있다. 뉴욕타임

스는 종이신문을 발행하는 미국 신문사 가운데 온라인 점유율이 가장 높다.

뉴욕타임스의 사례에서 알 수 있듯이, 신문사는 온라인 콘텐츠의 서비스

강화를 통해 보다 투명한 독자프로파일 데이터 입수 방안을 모색해야 한다.

이렇게 함으로써 광고주의 온라인 광고 집행 의도에 긍정적인 향을 미칠

수 있다. 뉴욕타임스는 그 하나의 방편으로 온라인신문의 종량제 및 부분

유료화를 시도한 것이라고 볼 수 있다.

그러나 온라인 콘텐츠 유료화가 신문사의 수익구조에 반드시 낙관적인

결과를 가져오는 것은 아니다. 이는 2007년 뉴욕타임스의 유료화 철회 사례에

서도 엿볼 수 있다.

일본의 니혼게이자이신문도 2010년 3월 온라인신문을 유료로 전환했으

며, 성공적이란 평가 속에 유료 회원 수가 지속적으로 늘고 있다.

신문사의 매출구조에서 광고수익 비중이 절대적으로 높은 현실을 감안할

때 오프라인이든 온라인이든 일정 수준 이상의 독자를 확보하기 위한 양질의

뉴스콘텐츠 제공과 독자회원제 실시는 의미 있는 혁신이 될 것이다. 광고매체

로서 가치를 인정받기 위해서는 ‘어떠한 독자층이, 얼마나 많은 독자가, 어떤

뉴스콘텐츠를, 어떠한 경로’로 이용하는지 등 객관적인 데이터를 제공할 수

있어야 한다. 그래야만 광고노출 효과에 대한 추정이 가능하다.

종이신문과 온라인신문의 광고물 내용분석 결과

다음으로 본 연구는 신문광고 집행현황 분석과 광고 노출량 분석을 실시했

다. 신문광고 집행현황 분석은 종이신문과 온라인신문의 광고물을 수집해

내용 분석을 실시했다. 종이신문의 경우 8개 신문에 5일간 게재된 모든 광고를

분석했다. 온라인신문은 6개 사이트를 대상으로 8일간 메인 홈 및 섹션별

페이지에 게재된 광고를 분석했다.

종이신문의 광고물 내용 분석은 현재 지상파와 케이블 텔레비전, 신문,

잡지, 라디오, 인터넷 매체 등을 모니터링하고 있는 (주)KADDNMR의 협조를

얻었으며, 해당 기간에 집행됐던 모든 광고물들의 데이터를 날짜별, 신문별로

수집해서 분석했다.

온라인신문의 광고물 내용 분석은 중앙일간지와 경제지, 지역신문을 포함

한 6개 신문사의 온라인신문에 집행된 광고물을 대상으로 광고주, 광고업종,

게재면(섹션), 게재 위치, 광고 유형, 광고 크기 등의 항목에 따라 집계했다.

이러한 내용 분석을 통해 종이신문과 온라인신문에 게재된 광고들의 특성

을 파악할 수 있었다. 종이신문에서는 ‘서비스’ 업종 광고가 가장 많이 집행됐으

며 ‘출판’, ‘관공서 및 단체’ 순으로 광고 집행 비율이 높게 나타났다. 광고

집행 비율이 가장 낮은 업종은 ‘가구’로 나타났으며 ‘정보통신’, ‘구인/구직’,

‘연예/오락’ 순으로 낮은 집행 비율을 보 다.

다음으로는, 1998~2010년 신문 광고비를 업종별로 집계해 그 추이를

살펴보았다. 그 결과, 2010년 현재 서비스 · 금융 · 식품 업종 순으로 광고비가

많았으며 광고비가 적은 업종은 관공서 및 단체, 출판, 제약 순으로 나타났다.

또한 지난 10년간의 광고비 추이를 분석한 결과, 금융 · 식품 · 생활용품

· 전기전자 · 패션 · 제약 · 자동차 등 7개 업종은 상승세를 보 고, 정보통신

· 부동산 · 서비스 · 유통 등 4개 업종은 하락세를 보 다.

한편 온라인신문에서 가장 집행이 많았던 업종은 종이신문과 마찬가지로

‘서비스’ 업종이며 다음으로 ‘PR’, ‘패션’ 순으로 높게 나타났다. 광고 집행이

적은 업종은 ‘가구’, ‘자동차’, ‘구인/구직’ 순으로 나타났다. 온라인신문 사이트

에 게재된 광고의 업종별 분포는 전반적으로 종이신문과 유사한 양상을 보

다. 다만, 온라인의 경우 종이신문보다 특정 업종에 대한 집중도가 월등히

높았다.

광고업종별 광고노출 효과 분석

본 연구의 핵심 내용인 광고 노출량은 각 신문에 게재되는 업종별 광고를

분석해 도출했다.

그 결과, 21개 업종 중 ‘유통’, ‘자동차’, ‘연예/오락’, ‘식품’ 순으로 광고

노출량이 높았다. 유통업종은 대형 소매점과 백화점을 포함하고 있는데, 광고

집행 시기에 특판 및 세일광고를 하는 업종 성격상 자연스럽게 높은 광고주목

도를 보인 것으로 판단된다. 상대적으로 광고 노출량이 저조한 업종은 ‘기초

재’, ‘안내광고’, ‘생활용품’, ‘공고/구인·구직’이었다. 광고 노출량이 낮은 업종

은 광고의 목표 소비자층이 비교적 한정적인 부문이 주를 이뤘다.

또한 본 연구는 광고 업종별로 광고 노출량에 향을 미치는 요인을 밝혀내

고자 했다. 이 연구는 신문콘텐츠를 접한 독자나 이용자 중 얼마나 많은

사람들이 광고에 노출됐는가라는 광고 노출량 차원에서 접근한 것이다. 따라

서 신문광고 노출 효과에 향을 미치는 다양한 요인 중에서 독자 특성과

광고 구성요인 등에 주목해 광고 노출량의 차이를 분석했다. 독자 특성은

△성별 △소득 수준 △연령 요인 등이 고려됐으며, 광고 구성 요인으로는

△광고 크기 △신문 종류 △게재면 △컬러/흑백 요인이 포함됐다. 이러한

분석 결과를 바탕으로 광고 업종별로 이들 요인이 광고 노출량에 미치는

향의 정도를 예측할 수 있는 로지스틱 회귀분석 결과를 산출했다.

본 연구에서 광고 노출량에 향을 미치는 요인은 다음과 같이 구분했다.

종이신문의 경우, 독자 연령대(19∼29세/30∼39세/40∼49세/50세 이상),

월평균 소득 수준(200만 원 이하/201만∼300만 원/301만∼400만 원/500만

원 이상), 광고 크기(양전면/전면/10단*37/9단*37/8단*37/7단*37/9단

*21/7단*15.5/8단*27/5단*37/4단*37/2단*9), 신문 종류(중앙지/경제지/지

방지), 게재 섹션(본지/경제섹션/기타섹션), 컬러 사용 유무(컬러/흑백)에

따른 광고 노출량을 21개 업종별로 그 차이를 분석했다.

예를 들어 서비스 업종의 경우, 광고 크기 중 10단*37이 노출 효과가

가장 높았으며 신문 종류 중에서는 경제지가 가장 높은 노출 효과를 보 다.

또한 게재 섹션 중에서는 본지섹션의 광고 노출량이 가장 많았다. 독자 특성

요인에 주목하면 남성보다 여성독자가 더 높은 광고 노출량을 보 다. 소득

수준별로는 ‘400만 원대’와 ‘500만 원 이상’ 고소득층에서 가장 높은 광고

노출량을 보 으며, 소득이 낮을수록 광고 노출량이 감소하는 경향을 보 다.

연령별로는 30대가 높은 광고 노출량을 보 으며 20대가 가장 낮은 광고

노출량을 나타냈다.

이상의 업종별 광고 노출량 분석은 특정 광고업종의 신문광고 집행 시

특정 타깃 층과 신문 종류, 특정 지면에 광고를 집행했을 때 예상되는 광고

노출량을 추정해볼 수 있는 자료가 된다.

본 연구는 궁극적으로 업종별로 효과적인 신문광고 집행을 위한 광고

노출량 회귀모델을 통해서 광고 크기, 신문 종류, 게재면, 컬러/흑백 광고를

선택·집행했을 때 예상되는 광고 노출량을 산출할 수 있게 해준다. 이것은

종이신문과 온라인신문에 어떠한 비중으로, 어느 지면 및 섹션에 광고를

노출하는 것이 제한된 광고 예산으로 최적의 효과를 얻을 수 있을지에 대한

전략 수립에 도움을 준다.

온라인신문의 광고노출 효과

다음으로, 온라인신문의 독자 이용 행태 분석은 온라인광고 미디어렙 DMC

와 온라인광고 조사회사인 코리안클릭으로부터 자료를 제공받아 실시했다.

이들 자료에는 각 온라인신문 사이트를 이용한 독자의 성별·연령별로 순방

문자 수, 커버리지(%), 방문 횟수, 페이지뷰, 평균 페이지뷰, 평균 재방문

일수, 평균 체류 시간(분) 등이 포함돼 있다.

온라인신문 이용 행태의 수치는 해당 온라인신문의 뉴스기사면 방문 및

열독에 관한 자료를 나타내는 것이다. 그리고 온라인신문사별 주요 광고상품

의 평균 CTR(%)이 과거의 이용자 로그데이터 분석을 통해 산출돼 있기

때문에 해당 페이지 방문자 수와 광고 클릭률을 곱하면 ‘광고 클릭자 수’라는

이용자의 능동적 광고 노출량을 추정해볼 수 있다.

분석 결과, 온라인신문 사이트에 집행되는 광고 유형에 따라 다른 노출효과

가 나타났다. 광고 유형과 신문 사이트 섹션 페이지의 정보를 응용해 최적의

온라인신문 노출효과를 간접 추정했다.

예를 들어, A.com 온라인신문 사이트의 경우 스포츠 섹션 페이지에 초기면

플로팅 광고를 집행할 때 가장 큰 노출효과를 기대할 수 있으며, 이때 노출량은

0.76% 정도가 된다. 반대로 검색 페이지에 텍스트 배너 광고를 집행할 경우

가장 낮은 노출효과가 예상되며 이때의 예상노출량은 0.01%로 산출된다.

온라인신문 광고에서도 성별과 연령대에 따른 노출효과 차이를 확인할

수 있었는데, 순방문자 · 페이지뷰 등 두 가지 측정 기준 모두에서 30, 40대

남성 독자층이 가장 높은 노출효과가 예상됐다.

광고노출 효과예측 모형

이상에서 제시된 연구결과를 종합해본다면 종이신문 및 온라인신문 광고

집행 시, 광고와 관련된 여러 변수에 따라 노출효과가 큰 차이를 보이는

것으로 나타났다. 그러므로 이를 종합해서 광고주에게 제시하면, 광고 효과의

객관적 규명 자료가 될 수 있다. 예를 들어, 본 연구에서 도출한 광고 노출효과

예측모델에 의하면 종이신문의 경우 패션업종의 광고를 30, 40대 여성에게

노출시키고자 할 때 ‘전면크기의 컬러광고’를 ‘중앙지신문의 본지섹션’에 집행

하는 것이 가장 큰 효과를 보는 것으로 나타났다. 이것은 동일한 타깃 층을

대상으로, 동일 업종의 광고를, 동일한 조건에서 집행했을 경우 7단*37 크기의

광고에 비해 2배의 노출효과가 기대되는 것이다. 또한 온라인신문의 경우

A신문사 사이트에 30, 40대 남성에게 광고를 노출시키고자 할 때 스포츠

섹션에 초기면 플로팅 유형의 광고로 집행하는 것이 가장 큰 효과가 나타나는

것으로 예측됐다. 이러한 광고노출 효과는 광고 게재 조건을 달리해 동일

신문 사이트 섹션에 기사면 박스 광고로 집행했을 때보다 약 20배 높은 노출효

과가 예측되는 것이다.

신문광고 통합 마케팅 전략 수립을 위한 제언

다음으로, 디지털 미디어 환경 하에서 신문광고의 효과를 측정하기 위한

연구 진행 시 해결해야 할 과제를 언급하고자 한다. 종이신문 광고의 노출효과

측정은 설문지 조사와 실제의 신문광고 제시를 병행하는 방법 등으로 비교적

수월하게 자료수집이 가능하지만, 온라인신문 광고의 노출효과를 적절하게

측정할 수 있는 방법은 신문사들의 협조 없이는 현실적으로 곤란하다. 온라인

신문 광고의 노출 여부를 파악하기 위해서는 온라인신문 열독 환경을 갖춘

실험연구를 실시하거나, 이용자 식별정보를 수집할 수 있는 태그(tag)를 온라

인신문 광고에 탑재해 쿠키 생성을 통한 정보 수집 등의 방법을 이용해야

한다. 신문사들의 연구 협조가 긴밀하게 이뤄진다면 온라인광고 미디어렙사

의 온라인 광고물 로그데이터를 수집한 뒤 온라인 조사 회사의 패널 데이터와

대조해 매칭되는 유저 정보를 추출할 수 있다. 이렇게 되면 이용자의 인구통계

학적 특성 등에 따른 광고 유형별, 업종별 노출효과 분석이 가능하다. 또한

패널을 대상으로 인터넷 광고의 인지 및 노출에 관한 온라인 설문도 병행할

수 있다.

끝으로 본 연구의 의의는 광고의 업종별 노출량과 광고 노출에 미치는

요인 분석이라는 연구결과를 바탕으로, 신문사 광고 업에 실증자료를 제시

하고 향후 신문광고 전략 수립에 필요한 유용한 방향성을 제시하는 데 초점이

맞춰져 있다.

디지털 미디어 환경 하에서 광고는 소비자와 광고주의 비즈니스를 효과적

으로 연결하는 양방향성 특성이 요구된다. 광고주들은 점차 효율적인 광고

집행을 위해 노력할 것이며 신문매체가 제시하는 광고효과 측정 및 예측은

그러한 광고주들의 욕구를 만족시켜 줄 수 있는 가장 확실한 방법이다. 따라서

신문매체는 광고효과 측정 연구를 보다 활발히 진행시켜 다른 매체와의 경쟁

속에서 살아남을 수 있는 통합 마케팅 전략을 구축하는 것이 시급하다.

멀티미디어시대 신문광고 통합마케팅전략 조사연구 25

Ⅰ. 서론

디지털 미디어의 확산으로 인한 인터넷 이용 환경의 보편화는 기존 4대 매체

중심에서 새로운 미디어 컨버전스 환경으로의 전환을 촉진했으며, 이는 수용자의

매체 이용 환경에 커다란 향을 끼쳤다. 디지털 미디어 환경으로의 전환은 특히

신문산업에 직접적인 향을 미쳤다. 그 결과 종이신문 구독률 및 열독률이 지속적으

로 하락하고 있다.(이정교·박주연·전범수, 2009).

신문 이용률 하락은 종이신문 독자 수 감소로 신문광고 효과가 줄어든다는

것을 의미한다. 즉, 광고매체로서의 신문 향력을 타 매체에 비해 낮게 평가하

는 광고주의 인식 변화로 인해 주 수입원을 광고에 의존하고 있는 신문사는

광고 업 부진으로 경 에 어려움을 겪고 있는 것이 현실이다.

광고주와 광고대행사 실무자들의 인식조사 결과에 따르면 신문매체의

‘과학적인 자료 제공 및 매체 신뢰도 회복’이 실무자들의 신문광고 집행 의도에

향을 끼치는 중요한 요인으로 밝혀졌다(이정교·박주연·전범수, 2009). 따

라서 광고매체로서 신문이 매체 파워를 회복하기 위해서는 무엇보다 신문광고

효과에 관한 객관적인 데이터 제공이 필요하다. 또한 신빙성 있는 신문 발행부

수의 공개, 개별 신문 브랜드의 전문성과 신뢰성 강화, 새로운 유형의 광고형식

개발, 고급정보를 제공하는 퀄리티 신문으로의 질적 향상 등이 요구된다.

한편 경쟁매체 간의 관계와 미디어 환경의 변화는 신문산업에 직접적인

향을 미친다. 온라인 미디어의 확산으로 기존 신문 독자층의 뉴스콘텐츠

이용 채널이 다변화하고 있는 가운데 최근에는 스마트폰, 태블릿PC 등 스마트

미디어까지 가세하고 있다. 이에 따라 향후 뉴스콘텐츠를 이용할 수 있는

미디어의 ‘개인화’, ‘모바일화’ 추세는 더욱 가속화할 것으로 전망된다.

다양화하고 진화된 매체의 등장은 소비자들에게 기존 매체와 함께 신규

매체를 능동적으로 이용하는 복합적 이용 행태를 낳게 한다. 특히 젊은 연령층

26

의 뉴스 이용 패턴이 종이신문보다 온라인 매체로 변화한 것은 신문의

독자층 감소와 구독률 저하를 초래한 주요 원인으로 지목돼 왔다. 종이신문

이탈 현상은 비단 우리나라 신문업계만의 문제가 아니며, 전 세계 광고시장에

서도 신문광고 시장이 축소되고 있다는 조사자료가 발표된 바 있다(World

Digital Media Trend, 2008).

매체환경 변화에 대응한 새로운 신문광고 전략수립의 필요성은 그동안

신문업계 관계자들에 의해 꾸준히 제기돼 왔다. 즉, 변화하는 매체환경에서

신문업계가 지속가능한 생존과 성장을 이루기 위해서는 스마트 미디어 시대에

대응하는 콘텐츠 개발과 이와 연계한 신문광고 전략이 필요하다.

그러나 지금까지 종이신문과 온라인신문의 광고 효과를 객관적으로 평가하

기 위한 실증 연구는 시도되지 않은 채 신문광고 활성화에 대한 논의만 진행돼

온 것이 사실이다. 더불어 국내에서 종이신문과 온라인신문의 광고 효과

비교분석을 위한 기초 현황 파악은 아직 미미하다. 더 나아가 두 매체의

광고 업종별 효과 및 이용자 특성에 따른 효과를 비교한 실증 연구는 이뤄지지

않고 있다.

신문광고 시장을 둘러싼 환경변화에 대응하기 위해서는 신문사의 신문광고

통합마케팅 전략을 수립할 수 있는 신문광고 효과에 관한 기초 조사가 선행돼

야 한다. 현재 신문광고의 업종별 집행 현황을 분석하고, 신문광고 노출 효과에

향을 미치는 다양한 요인에 주목해 광고업종별, 독자 특성, 광고 게재면별로

분석한 결과를 포함한 객관적인 광고효과 자료를 제공함으로써 신문광고의

효율적 집행 방안을 제시할 수 있다.


1. 연구의 배경 및 목적

본 조사연구는 온라인, 모바일 매체의 확산으로 인한 뉴스매체 다변화에

대응할 수 있는 신문광고의 효과적인 집행을 위한 자료 제공을 목적으로

한다. 즉, 종이신문과 신문사가 운 하고 있는 온라인신문의 광고노출 효과가

△광고 업종 △독자 특성 △광고 구성 요인 등에 따라 어떠한 차이를 보이는지

분석하는 것이다.

<그림 1-1> 주요 연구내용

본 연구는 오프라인신문과 온라인신문에 게재되는 광고의 집행현황 파악

및 광고노출 효과에 관해 실증 자료를 제공하게 될 것이다. 따라서 본 연구는

오프라인신문과 온라인신문에 각각 어떠한 광고업종의 광고효과가 높은지와

독자의 인구통계학적 특성에 따른 뉴스콘텐츠 및 광고 노출도를 분석한다.

오프라인신문과 온라인신문의 광고 업종 분석, 뉴스콘텐츠 이용 행태와 광고

열독 행동에 관한 자료수집 및 분석을 통해 오프라인신문과 온라인신문의 광고노출을

파악, 신문협회 회원사들에 뉴스 생산과 광고지면 제작, 온라인광고와의 연계 등

광고 비즈니스에 필요한 실증자료를 제공하게 될 것이다. 이러한 연구목적을 달성하

기 위한 구체적인 세부 연구내용은 <그림 1-1>과 같다.

본 조사연구의 결과는 광고매체로서 오프라인신문과 온라인신문의 위상

28

을 점검하고 다양한 업종의 광고주들에게 각각 효과적인 신문광고 집행의

가이드라인을 제시할 수 있다.

2. 연구의 범위와 방법

본 연구는 오프라인신문과 온라인신문의 광고효과 분석에 앞서, 매체환경

변화에 따른 신문광고 효과에 관한 문헌을 검토하고, 최근 국내외 신문산업의

동향 및 새로운 유형의 신문광고 사례를 조사했다. 그리고 분석대상 기간에

오프라인신문과 온라인신문에 각각 집행된 광고 내용을 분석해 업종별, 광고

게재면별, 광고 형태별 집행 현황을 분석했다.

다음으로 광고효과의 지수로서 광고 노출도를 다루고 있다. 오프라인신문

과 온라인신문의 업종별 광고효과와 독자의 인구통계학적 속성에 따른 광고효

과를 살펴보기 위한 연구 범위와 연구 방법은 다음과 같다.

1) 연구 범위

(1) 신문광고산업의 동향 분석 및 업종별 신문광고 추이 분석

매체환경 변화에 따른 국내외 신문광고산업의 동향을 문헌 검토를 중심으로

살펴본다. 즉, 우리나라의 신문광고산업의 최근 동향 분석에 이어 미국과 일본,

국의 신문광고산업을 고찰하고 일부 온라인신문의 유료화에 따른 향

등 새로운 신문 광고시장의 추이를 밝혀내고자 한다. 또한 해외에서 전개된

새로운 유형의 광고혁신 사례를 수집해 신문광고의 통합적 마케팅 전략

수립을 위한 시사점을 제시하고자 한다.

(2) 오프라인신문과 온라인신문의 광고 내용 분석

분석대상 기간 중 집행된 오프라인신문과 온라인신문의 광고물을 수집해


내용 분석을 실시했다. 오프라인신문 광고의 경우, 신문협회 회원사 중 2010

년 7월 12~16일 8개 신문에 게재된 모든 광고를 분석대상으로 했다. 분석대

상 기간은 신문협회에서 실시한 독자 조사의 분석대상 기간과 분석대상

신문을 동일하게 설정했다. 이것은 광고노출의 차이를 분석할 데이터에 대응

해 어떠한 업종의 광고가 집행되고 있는지 그 현황을 파악하기 위한 광고

내용 분석을 목적으로 한 것이다.

한편 온라인신문 광고의 경우, 신문협회 6개 회원사 신문사 사이트에 2011

년 5월 18~25일 8일간 메인 홈 및 섹션별 페이지에 게재된 온라인광고를

분석대상으로 했다.

내용 분석의 주요 항목은 오프라인신문과 온라인신문에 각각 게재된 광고

의 ‘광고 업종’, ‘광고 게재 위치’, ‘광고 크기’, ‘광고 유형’ 등이며, 현재 오프라

인신문과 온라인신문에 집행되고 있는 광고의 특성 및 실태를 파악하고자

했다.

(3) 오프라인신문 독자 조사자료 분석

오프라인신문 독자 조사자료 분석은 한국신문협회가 2010년도에 실시한

신문독자 조사 데이터를 대상으로 했다. 즉, 업종별 오프라인신문 광고 효과

를 광고 노출량에 근거해 광고 업종별로 광고 구성 요인(광고 크기, 신문

종류, 게재면, 광고 컬러 유무), 독자의 인구통계학적 속성에 따라 광고노출의

차이를 분석했다.

○ 오프라인신문 기사 섹션별 광고노출 조사

○ 오프라인신문 신문 종류별 광고노출 조사

○ 오프라인신문 광고 크기별 광고노출 조사

○ 오프라인신문 광고 컬러 유무별 광고노출 조사

○ 오프라인신문 독자의 성별, 연령별, 소득 수준별 광고노출 조사

이상의 광고노출의 차이를 21개 업종구분에 따라 각각 분석했다.

30

○ 오프라인신문 광고의 노출효과 예측 모델

오프라인신문 광고노출 데이터를 이용한 회귀분석을 통해 광고업종에

따른 신문광고 노출효과에 향을 미치는 요인별 향력을 살펴보았으며,

광고 업종별 신문광고 노출효과 예측 모델링을 시도했다.

(4) 온라인신문 이용 조사

온라인신문 이용 행태 조사는 신문협회 주요 회원사의 온라인신문 이용 행태

분석 자료를 수집해 분석했다. 온라인신문의 이용 행태에 관한 현황 자료는

온라인광고 미디어렙사의 협조를 얻어 수집했다. 수집된 자료는 분석대상

기간(2011년 3월)의 온라인신문별 광고 집행 내역, 독자(이용자)의 인구통계

학적 특성에 따른 순방문자 수, 방문 횟수, 평균 페이지뷰, 평균 재방문 일수,

평균 체류 시간 등을 포함한다. 이러한 자료 분석을 통해 독자(이용자)의

성별, 연령 등 인구통계학적 특성에 따른 이용 행태의 특성을 파악할 수

있다. 또한 각 온라인신문사의 광고유형(위치와 형태)별로 산출된 평균

CTR(Click through Ratio)을 바탕으로 광고노출을 통한 클릭 효과를 추정하

고자 했다. 온라인신문별 광고 집행 내역 자료를 수집해 광고 업종, 광고주,

브랜드, 광고 게재면, 광고물 수, 광고 캠페인 수, 광고비 등을 포함한 데이터를

분석해 광고업종에 따른 온라인신문 사이트별 광고 효과를 검토했다.

○ 신문콘텐츠 인터넷 이용 현황 분석

① 온라인신문 순방문자, 방문 횟수, 평균 페이지뷰, 페이지별 체류 시간

② 독자(이용자)의 인구통계학적 특성에 따른 이용 행태

○ 광고업종별 신문매체 효과 분석

① 온라인신문별 광고업종별 광고 집행량 실태

② 매체별 광고주 유형 분포 파악

③ 상기 (1)(2)의 데이터를 이용한 광고업종의 매체별 효과 비교


2) 연구 방법

본 조사연구의 연구 방법은 크게 세 단계 절차로 추진했다.

(1) 오프라인신문과 온라인신문의 광고효과 관련문헌 및 사례조사

오프라인신문과 온라인신문의 광고효과에 관한 기존의 선행연구 및 문헌을

검토했다. 특히 디지털 미디어 이용 환경의 확산으로 인한 신문매체의 이용 행태

변화와 그에 따른 신문광고 효과에 관한 검토는 향후 오프라인 및 온라인 신문광고의

전략적 활용 시 문제점들을 밝혀내는 데 도움이 된다.

또한 신문독자층의 온라인매체 이용의 보편화에 따라 국내외 신문업계에 등장하

고 있는 새로운 유형의 신문광고 혁신 사례 현황을 조사했다. 종이신문의 전자신문화

는 일찍이 미국에서 1994년에 Palo Alto Weekly가 온라인신문을 표방하고 등장한

이후, 1996년에 뉴욕타임스가 온라인신문을 공개했다. 국내에서는 1995년 3월

중앙일보가 아시아 최초로 온라인을 통해 이용자들이 신문을 볼 수 있는 본격적인

인터넷 신문을 공개한 바 있다. 뒤이어 조선일보가 1996년 3월에, 동아일보가

1996년 11월에 각각 인터넷을 통한 신문 서비스를 시작했다.

전자신문의 유료화는 미국의 월 스트리트 저널을 비롯해, 일본의 니혼게이자이신

문이 2010년 3월 전자신문 유료화를 시작한 이후, 뒤이어 아사히신문도 2011년

5월 18일부터 전자신문 유료화를 단행했다. 신문사의 온라인신문사업이 주요 핵심

사업이 되고 있는 현재 거의 모든 신문사가 온라인신문 출판을 운 하고 있다.

이러한 신문업계의 사업구조 변화는 기존의 오프라인 신문만을 광고매체로 활용했

던 체질에서 벗어나 온라인신문과 오프라인신문을 통합한 광고마케팅 혁신전략을

구상하게 만들었다. 따라서 최근 국내외 신문사의 신문광고 통합 마케팅 전략

사례를 수집해 그 성공 가능성을 전망해보고자 한다.

(2) 오프라인신문과 온라인신문 광고 내용 분석

다음으로, 오프라인신문과 온라인신문에 집행되는 광고 업종을 게재면, 광고

32

크기, 광고 유형별로 분석하기 위해 내용 분석을 실시했다.

오프라인 신문의 광고물 내용 분석은 신문협회가 실시한 열독률 조사에 사용됐던

8개의 신문을 대상으로 2010년 7월 12~16일에 진행됐다. 분석 방법은 먼저 현재

지상파와 케이블 텔레비전, 신문, 잡지, 라디오, 인터넷 등 매체의 모니터링을

실시하고 있는 (주)KADDNMR의 협조를 얻어 해당 기간 집행됐던 모든 광고물들에

대한 데이터를 날짜별, 신문별로 수집했다. (주)KADDNMR 데이터는 날짜별,

신문별로 집행된 모든 신문 광고물들에 대한 게재면, 크기, 컬러 사용 유무 등에

대한 정보를 제공한다. 이렇게 수집한 데이터를 6명의 내용 분석 코더들이 미리

구분된 21개 업종으로 모든 광고를 구분하는 작업을 실시했다.

<표 1-1> 광고 내용 분석에 사용된 광고 업종 구분

①가구 ②공고 ③관광 ④구인/구직 ⑤부동산 ⑥생활용품 ⑦서비스 ⑧식품 ⑨안내 ⑩ 연예/오락 ⑪유통 ⑫자동차 ⑬정보통신 ⑭전기/전자 ⑮제약 ⑯패션 ⑰PR ⑱관공서 및 단체 ⑲출판 ⑳ 기초재 ㉑ 금융

온라인신문의 광고물 내용 분석은 중앙일간지와 경제지, 지역신문을 포함하는

6개 신문사의 온라인신문을 대상으로 조사대상 기간 일주일(2011년 5월 18~23일)

간 각 온라인신문에 게재 집행된 광고물을 분석했다. 분석 항목은 광고주, 광고

업종, 게재면(섹션), 게재 위치, 광고 유형, 광고 크기 등이며, 미리 준비된 코딩가이

드에 따라 내용 분석 코더들에 의해 분석하도록 했다.

온라인신문은 분석기간 중 집행된 광고물을 실제로 확인하기 위해 일정 시간

간격으로 각 신문사 사이트를 방문해 실시간 분석하는 절차를 따랐다. 온라인신문

광고는 동일한 게재면에 서로 다른 여러 개의 광고물이 실리는 경우가 있기 때문에

동일 페이지에 게재된 모든 광고물을 확인하기 위해 페이지 갱신을 한 후 수집

분석했다.

온라인신문 광고 내용 분석은 현재 온라인신문에 실제로 어떠한 업종의 광고가,

어떠한 광고 유형으로 게재 집행되고 있는지에 대한 현황 파악 자료를 제공할

것이다.

이러한 내용 분석의 결과는 오프라인신문과 온라인신문에 게재된 광고들의


특성을 파악하는 자료가 되는데, 각각 어떠한 광고 업종 분포를 보이는지, 어떠한

유형의 광고물이 노출되고 있는지 준거의 틀을 제시한다.

(3) 온라인신문과 오프라인신문의 독자 및 이용자 조사자료 분석

마지막으로, 온라인신문과 오프라인신문의 독자 및 이용자의 신문 열독 행태에

관한 조사 데이터를 수집해 분석했다.

우선 신문협회가 2010년도에 실시한 신문독자 지면 이용 행태 조사 데이터를

이용해 신문광고 열독 행동에 관한 분석을 실시했다. 이 조사자료는 독자의 인구통계

학적 속성(성별, 연령 등) 및 사회경제적 요인(소득 수준)에 따른 광고 노출,

광고 크기 · 신문 종류 · 광고 게재면(섹션)별 광고노출, 광고 크기 · 광고물

컬러 사용 유무 등 광고 구성 요인에 따른 광고노출의 차이를 분석할 수 있는

대규모 독자 열독 행태 자료다.

구체적으로는, 조사대상자의 연령대(19∼29세/30∼39세/40∼49세/50세 이

상), 월평균 소득 수준(200만 원 이하/201만∼300만 원/301만∼400만 원/500만

원 이상), 광고 크기(양전면/전면/10단*37/9단*37/8단*37/7단*37/9단*21/7단

*15.5/8단*27/5단*37/4단*37/2단*9), 신문 종류(중앙지/경제지/지방지), 게재

섹션(본지/경제섹션/기타섹션), 컬러 사용 유무(컬러/흑백)에 따른 광고 노출량을

21개 업종별로 그 차이를 분석했다.

한편 온라인신문의 독자 이용 행태 자료 분석은 온라인광고 미디어렙 DMC와

온라인광고 조사회사인 코리안클릭으로부터 제공받아 실시했다.

이러한 자료에는 온라인신문 로그데이터 분석을 통해 각 온라인신문 사이트를

이용한 독자의 ‘성별’, ‘연령별’ 순방문자 수, 커버리지(%), 방문 횟수, 페이지뷰,

평균 페이지뷰, 평균 재방문일 수, 평균 체류 시간(분) 등이 포함돼 있다.

이상과 같은 온라인신문 이용 행동에 관한 수치는 해당 온라인신문의 뉴스

기사면 방문 및 열독에 관한 자료를 나타내는 것이지만, 온라인신문사별 주요

광고상품의 평균 CTR(%)이 과거의 이용자 로그데이터 분석을 통해 산출돼 있기

때문에 해당 페이지 방문자 수와 광고 클릭률을 곱하면 ‘광고클릭자 수’라는 이용자

의 능동적 광고 노출량을 추정해볼 수 있다.

34

다음으로, 각 온라인신문사의 게재면별로 광고업종(21개 업종구분 및 기타)별

광고비 자료를 입수, 광고 노출량 데이터를 취합해 광고 효율성(광고노출 및 광고

클릭당 광고비)을 추정했다.

온라인 광고 집행 현황 자료는 ‘리서치애드’가 제공하는 온라인신문의

광고 집행 현황 자료를 분석했다. 온라인신문 광고 집행 내역은 2011년

3월 1개월간 신문협회 주요 회원사의 온라인신문에 집행된 광고의 업종별

광고비 자료를 수집했다.

3. 연구 문제

본 연구는 다음과 같은 연구 문제를 규명하는 내용으로 구성돼 있다.

연구문제 1. 오프라인신문과 온라인신문의 광고집행 현황은 어떠한가

연구문제 1-1. 오프라인신문에는 어떠한 광고업종, 광고유형이 분포하

고 있는가

연구문제 1-2. 온라인신문에는 어떠한 광고업종, 광고유형이 분포하고

있는가

연구문제 2. 오프라인신문과 온라인신문의 독자 광고열독 행태는 어떠한가

연구문제 2-1. 독자의 인구통계학적 속성에 따른 광고노출의 차이는 어떠한가

연구문제 2-2. 광고 게재면, 광고 구성요인에 따른 광고노출 차이는

어떠한가

연구문제 2-3. 이러한 광고노출 차이는 광고 업종별로 어떠한가

연구문제 3. 오프라인신문과 온라인신문에서 각각 효과적인 광고 집행 방법은

무엇인가

연구문제 3-1. 오프라인신문과 온라인신문의 경우 어떤 광고 업종이

효과적인가


연구문제 3-2. 오프라인신문과 온라인신문의 경우 광고 업종별로 어느

독자층에 효과적인가

연구문제 4. 오프라인신문과 온라인신문을 연계한 신문광고 통합마케팅 전략

연구문제 4-1. 신문업계의 새로운 광고 혁신을 위한 사례 연구

연구문제 4-2. 향후 신문광고의 통합마케팅 전략을 위해 고려할 사항은 무엇인

가

본 연구는 이상의 연구 문제를 규명하기 위한 오프라인신문과 온라인신문 광고의

정량적 자료 분석에 앞서 신문광고산업의 현황과 신문광고 효과에 관한 문헌을

검토했다.

36

Ⅱ. 관련문헌 검토

1. 신문광고산업의 현황

1) 한국 신문광고산업의 현황

국내의 광고비가 최초로 측정된 1968년부터 증가하기 시작한 광고비는 1988년

처음으로 1조 원을 돌파했다. 외환위기를 맞아 잠시 주춤하던 광고비 증가세는

1999년부터 다시 회복되기 시작해 현재까지 이어지고 있으며 2010년 국내 총

광고비는 8조 원을 넘어선 8조 4천 501억 원을 기록했다(광고계동향, 2011.2).

<표 2-1> 국내 총 광고비 추이 (단위: 억 원)

* 출처: 제일기획 광고연감(1999~2010), 광고계동향 2011. 2월호.


　구분 04년 05년 06년 07년 08년 09년 10년

4대매체

TV -5.6 -3.8 1.6 -3.5 -9.9 -12.0 15.5 라디오 -3.6 1.1 4.3 0.3 -1.4 -19.4 15.0 신문 -7.7 -4.1 1.7 4.6 -6.9 -9.5 9.5 잡지 -15.0 2.6 5.1 5.4 -0.8 -8.7 11.4 4대매체계 -7.2 -3.1 2.2 0.6 -7.3 -11.2 12.7

4대매체 제작, 기타 0.1 165.2 5.4 2.1 -18.8 -2.3 19.9 옥외광고 -0.3 -20.3 5.2 -12.2 12.3 -3.4 9.4

뉴미디어

케이블 TV 34.4 21.7 38.1 23.4 3.7 -9.4 23.8 온라인 45.4 44.4 37.4 30.9 16.7 4.5 24.5 위성방송 　 100.0 93.5 0.0 -20.8 0.0 61.1 DMB 　　　 363.2 29.5 54.4 53.4 IPTV 　　　　　 115.1 79.8

총 광고비 -2.0 5.8 8.2 4.7 -2.5 -7.0 16.5

　구분 04년 05년 06년 07년 08년 09년 10년

4대매체

TV 22,350 21,492 21,839 21,076 18,997 16,709 19,307 라디오 2,653 2,683 2,799 2,807 2,769 2,231 2,565 신문 17,436 16,724 17,013 17,801 16,581 15,007 16,438 잡지 4,256 4,368 4,591 4,841 4,804 4,388 4,889 4대매체계 46,695 45,267 46,242 46,525 43,151 38,335 43,199

4대매체 제작, 기타 2,758 7,315 7,711 7,873 6,395 6,248 8,061 옥외광고 9,237 7,358 7,737 6,793 7,628 7,368 7,494

뉴미디어

케이블 TV 3,999 4,868 6,721 8,297 8,600 7,794 9,649 온라인 3,927 5,669 7,790 10,200 11,900 12,430 15,470 위성방송 31 62 120 120 95 95 153 DMB 　　 19 88 114 176 271 IPTV 　　　　 53 114 205

총 광고비 66,647 70,539 76,340 79,896 77,883 72,446 84,501

총 광고비는 지속적으로 증가하고 있으나 4대 매체 광고비는 1990년 이후

오히려 줄어드는 추세를 보이고 있다. 1990년 83.1%를 차지하던 4대 매체

총 광고비는 2000년에 들어서는 78.7%로 감소했다. 2000년대 이후의 추세를

살펴볼 때 4대 매체 광고의 비중은 지속적으로 줄어들어 2010년 기준으로

총 광고비의 50%대를 상회하는 수준에 도달했다. 이에 비해 온라인매체와

케이블 TV 등 뉴미디어의 성장률은 현저하게 높다. 이러한 추세로 미뤄볼

때 향후에도 뉴미디어 광고 시장은 꾸준히 성장할 것으로 예측된다(이경렬·김

상훈, 2004).

<표 2-2> 국내 매체별 광고비 추이 (단위: 억 원)


<표 2-3> 국내 매체별 광고비 증감률


38

실제로 제일기획 광고연감(2005~2010)과 광고계동향(2011) 자료를 살

펴보면, 2004년 이후 4대 매체가 광고시장의 주류임에는 변함이 없으나,

4대 매체 광고비 증가율보다 뉴미디어 광고비 증가율이 크게 높은 것을 확인할

수 있다. 또한 새로운 미디어가 경쟁매체로서 향을 미치며 광고 매체시장의

다양성이 확대되고 있음을 알 수 있다.

<표 2-4> 국내 매체별 광고비 변화(%)


이러한 4대 매체의 상황 속에서 신문산업은 다양한 매체의 탄생과 진화로

인해 여러 가지 어려움에 처해 있다. 젊은 소비자층은 인쇄매체에 더 이상

흥미를 느끼지 못하며 주로 상 미디어를 선호한다. 이는 곧 신문의 이용률

하락을 뜻하며 이는 광고를 주 수입원으로 하는 신문에 있어서 주 수입원의

감소로 이어져 신문사가 어려움을 겪게 되는 주요한 요인이 됐다(심성욱·

전종우·신일기·변혜민, 2010).

신문 이용 현황을 살펴보면, 신문 이용률은 매년 하락하고 있다. 구독률은

1998년 64.5%, 2004년 48.3%, 2008년 36.8%로 점차 감소하고 있고, 열독률


은 2002년 82.1%, 2004년 76.0%, 2006년 68.8%, 2008년 58.5%로 줄어들었

다. 뿐만 아니라 신문 열독 시간도 1998년 40.8분, 2004년에는 34.4분, 2008

년 24분으로 감소하고 있는 추세다(한국언론재단, 1996; 2004; 2008).

이준웅, 최 재(2005)는 이러한 신문의 이용률 감소 이유에 대해 밝힌 바 있는데,

그것은 △신문이 수용자로부터 불공정하다고 평가받아서 △충분한 가치를 제공하지

못해서 △그리고 소비자가 원하는 기대 충족에 대해 방송뉴스·인터넷뉴스가 각

차원에서 대체 또는 보완되면서 발생하는 것이라고 설명했다.

강미선(2002)은 신문광고산업이 사양화하는 이유에 대해 △내부적으로는 신문

광고가 전체 지면의 절반 이상을 차지하면서 나타나는 광고 혼잡도의 심화 △신문광

고 업방식에 대한 광고주들의 불만에 따른 광고주 이탈, △광고 효과와 효율에

대한 과학적 접근방식으로의 전환 등을 꼽았으며, 외부적 환경요인으로는 인터넷을

비롯한 각종 신매체의 등장을 꼽았다. 또한 외부적 환경요인은 신문사가 통제할

수 없지만, 내부적 문제는 신문사의 의지로 변화·개선시킬 수 있으며, 그 중 가장

시급하게 해결해야 할 문제는 광고 혼잡도가 높아짐에 따라 발생되는 신문광고의

노출과 주목도의 저하 현상 및 광고 효율성 하락과 광고주의 이탈이라는 악순환이라

고 지목한 바 있다.

한편 박현수·전 우(2005)는 인터넷을 비롯한 케이블 텔레비전, 위성 텔레비

전, 옥외 전광판 및 교통광고 등 많은 대안매체들의 등장으로 신문광고에 위기가

찾아왔으며, 현재의 신문이 과거보다 질적으로 부족해서 광고가 감소하는 것은

아니라고 주장했다. 신문의 질적인 혁신은 신문의 증면, 섹션화를 통해 오히려

발전하고 있음에도 불구하고 신문광고가 위축되고 있는 것은 신문매체를 사용하는

광고의 효율성 규명과 과학적인 광고 집행이 어려운 까닭이며, 과학적이고 효율적인

광고 집행을 위해서 광고 캠페인에 이용되는 매체비를 예상되는 효과를 통해 분석하

는 노력이 필요하다고 지적했다. 더불어 각각의 매체 및 비히클의 노출 효과를

그에 관여하는 변인들과 같이 규명하는 것도 필수적이라고 밝히고 있다.

이러한 신문 광고 효과 측정에 대해 안대천·김상훈(2010)은 우리나라 신문의

경우 가장 기초적인 수용자 자료라고 볼 수 있는 발행 부수 혹은 구독자 수를

알 방법이 없기 때문에 광고단가에 대한 객관적이고 구체적인 근거가 없으며,

광고효율성을 측정할 수 있는 지표 중 하나인 CPM 또한 측정할 수 없고, 광고

40

노출량 · 도달률 · 빈도 등의 예측이 불가능하다는 점에서 과학적이지 않다고

평가했다. 또한 타 매체들이 수용자 프로파일 조사를 통해서 인구통계학적 요인과

라이프스타일, 구매력, 프로그램 선호도 등과 같은 세밀한 조사까지 가능한 데

반해 신문은 가장 기본적인 독자 수 및 발행 부수조차 측정할 수 없는 실정이라고

지적한 바 있다.

2) 해외 신문광고산업의 현황

신문광고산업의 위기는 비단 우리나라만의 문제가 아닌, 전 세계 미디어 산업계

의 공통적인 문제다. 이러한 신문광고산업의 위기는 여러 가지 원인에 따른 것으로

분석된다. 그 중 인터넷 미디어와 상 미디어의 확산, 인쇄매체의 경쟁력 하락,

미디어 환경에 대처하는 신문사들의 경 합리화 실패, 신문 뉴스의 품질과 가격경쟁

력 부족 등이 주된 원인으로 지목되고 있다. 신문뉴스를 이용하는 독자의 감소로

매체로서의 경쟁력이 하락하게 됐고 구독자가 줄어들면서 신문 광고의 수입

또한 위협받게 되는 악순환이 반복되고 있는 것이다(김관규·김충식, 2009).

<표 2-6>의 세계 지역별 광고비에서 나타나듯, 2009년의 전년대비 광고비는

9.8% 감소한 것으로 나타나며 세계적으로 광고비가 감소하는 추세임을 알 수

있다. 그러나 <표 2-5>의 매체별 광고비를 살펴보면 인쇄매체의 광고비 감소가

전파매체보다 훨씬 심하다는 것을 알 수 있다. <표 2-7>의 세계 일간신문 제호수와

발행 부수를 살펴보면, 신문의 제호수와 발행 부수가 각각 3%, 1.3% 증가했음을

알 수 있으나 좀 더 자세히 분석하면, 발전도상국 지역과 선진국 지역 간 뚜렷한

차이를 알 수 있다. 선진국이 집중된 북미, 유럽, 호주/뉴질랜드 지역의 경우

인쇄매체의 발행 부수 하락이 뚜렷하게 나타났으나, 발전도상국이 분포한 아시아,

아프리카, 남미의 경우 인쇄매체의 발행 부수 증가를 확인할 수 있다. 즉, 전

세계적으로 볼 때 신문산업이 규모면에서는 성장한 것처럼 보이나, 이 같은 결과는

상대적으로 인구수가 많은 아시아 발전도상국의 성장 때문이며, 비교적 미디어

매체산업이 발달된 선진국의 경우는 시간이 갈수록 신문산업의 규모가 점차 줄어들

고 있는 것을 확인할 수 있었다.


지역광고비 2008/2009년

성장률2009년 점유율2008년 2009년 2010년

북미 1,797.8 1,569.3 1,545.0 -12.7 35.2

서유럽 1,212.9 1,078.7 1,082.7 -11.1 24.2

아시아·태평양 1,073.3 1,016.8 1,076.8 -5.3 22.8

중·동부유럽 355.8 273.6 289.1 -23.1 6.1

중남미 304.1 305.4 333.7 0.4 6.8

아프리카,중동,기타 203.0 218.9 232.8 7.9 4.9

합계 4,946.9 4,462.7 4,560.0 -9.8 100

매체광고비 점유율

2008년 2009년 2010년 2008년 2009년 2010년

신문 1,224 1,016 978 25.0 23.0 21.7

잡지 563 453 433 11.5 10.3 9.6

라디오 376 337 335 7.7 7.8 7.4

TV 1,858 1,743 1,809 37.9 39.3 40.1

극장 23 22 23 0.5 0.5 0.5

옥외 321 285 290 6.6 6.5 6.4

인터넷 509 554 626 10.4 12.6 13.9

합계 4,946.9 4,462.7 4,560.0 100 100 100

지역신문의 제호수 07/08년

대비(%)발행 부수(만부) 07/08년

대비(%)06년 07년 08년 06년 07년 08년

아프리카 421 443 461 4.1 917 923 987 6.9

북미 2,094 2,083 2,074 -1.4 6,581 6,443 6,204 -3.7

남미 1,101 1,135 1,270 11.8 1,416 1,514 1,541 1.8

아시아 5,481 5,861 6,095 4.0 33,137 34,785 35,801 2.9

호주/뉴질랜드

89 89 88 -1.1 344 342 333 -2.5

유럽 2,321 2,333 2,309 -1.0 9.422 9,245 9,081 -1.8

합계 11,507 11,944 12,297 3.0 51,817 53,252 53,946 1.3

<표 2-5> 세계 매체별 광고비 및 구성비 (단위: 억 달러, %)

* 출처: 제일기획 광고연감 (2010).

<표 2-6> 세계 지역별 광고비(7개 매체 기준) (단위: 억 달러, %)


<표 2-7> 세계 일간신문(유료) 제호수와 발행 부수


42

신문명부수

대비(%)2009년 3월말 2010년 3월말

Wall Street Journal 2,082,189 2,092,523 0.50

USA Today 2,113,725 1,826,622 -13.58

New York Times 1,039,032 951,063 -8.47

Los Angeles Times 723,181 616,606 -14.47

Washington Post 665,383 578,482 -13.06

New York Daily News 602,859 535,059 -11.25

New York Post 558,140 525,004 -5.94

Chicago Tribune 501,202 452,145 -9.79

Houston Chronicle 425,138 366,578 -13.77

Arizona Republic 389,701 351,207 -9.88

이는 다양한 광고매체의 등장으로 미디어산업이 발전해갈수록 신문산업의

규모는 축소돼 간다는 것을 시사하며, 이에 따라 전 세계적으로 신문광고산업

의 규모가 줄어들고 있음을 확인할 수 있다.

(1) 미국 신문광고산업 현황

미국 ABC가 발표한 2009년 3월말과 2010년 3월말 시점의 미국 일간신문

발행 부수 자료를 살펴보면, 10대 신문 중에 부수가 증가한 신문은 월 스트리트

저널(Wall Street Journal)뿐이며, 이마저도 전년도 대비 0.5%에 미치지 못하는

미미한 수준이었다. Wall Street Journal을 제외한 나머지 9개 신문 중 8개 신문은

10% 안팎으로 부수가 줄었고, 그나마 적게 감소한 뉴욕 포스트(New York Post)도

5.95% 하락했음을 알 수 있다. 이러한 미국 10대 신문사의 발행 부수 감소는

미국 신문산업이 전반적으로 위축되고 있음을 보여준다. 신문산업의 위축은 신문

광고 수익에도 향을 끼쳐 미국 신문업계에 악 향을 미치게 됐다. 미국의 신문사

수익구조는 대략 80%가 광고 수익이다. 이러한 광고 수익에 의존하는 신문사의

경 모델이 지금까지 신문사에 재정적 안정을 유지하는 데 기여해 왔으며, 이러한

광고 수익 덕분에 신문가격을 저렴하게 유지할 수 있었던 것은 분명한 사실이다.

<표 2-8> 미국 10대 일간신문



<표 2-9> 미국 광고시장 규모 (단위: 백만 달러)

구분 2005 2006 2007 2008 2009 2010

TV 55,390 58,355 58.723 57,849 52,636 53,010

신문 50,237 51,493 49,948 43,954 32,966 29,591

잡지 23,902 24,804 25,688 23,633 18,568 17,450

라디오 20,589 20,892 21,211 19,218 16,471 15,941

옥외 5,726 6,344 7,040 7,131 6,698 6,990

인터넷 9,992 11,086 14,513 17,823 20,338 25,008

합계 166,236 173,434 177,652 170,216 148,315 148,704

전년대비 성장률 4.3% 2.4% -4.2% -12.9% 0.3%

* 출처: ‘ZenithOptimediea(2010); 삼정KPMG’를 토대로 재구성

하지만 이러한 광고 수익이 최근의 불경기로 큰 폭 감소하고 있는 것이

문제다. 특히 2008년 미국 금융위기 이후 이 같은 광고 수익 감소가 가속화하고

있으며 전통적인 종이신문 구독층은 계속 줄어들고 있음을 볼 수 있다. 이러한

추세는 광고주들로 하여금 신문광고 집행을 위한 예산을 줄이도록 만들고

있다. 미국 신문협회에 따르면 2008년 378억 달러에 이르던 신문 광고 수익은

2009년에 이르러 275억 달러 규모로 감소했다. 즉, 1년 동안 27.2%의 수익감

소가 나타난 것이며 이 같은 수익 감소를 미국 신문업계에서는 매우 심각하게

인식하고 있다. 미국 신문협회의 신문광고 수익 관련 자료를 보면, 미국 신문업

계는 역사상 가장 큰 광고 수익 규모인 487억 달러를 2000년에 얻은 후,

2001년부터 매년 감소하거나 유지돼 오다가, 2008년과 2009년에 걸쳐 큰

폭의 감소세를 보이며 2000년 대비 51%의 수익 감소를 보이고 있다(조삼섭·

이주 , 2010).

이러한 현실을 반 하듯, 실제로 미국의 전통 있는 여러 신문사들이 위기를

맞고 있다. 1908년에 창간된 크리스천 사이언스 모니터(Christian Science

Monitor)지가 2009년 3월 27일자를 마지막으로 활자 신문 발행을 중지했고, 1860

년 창간돼 149년의 역사를 자랑하던 로키 마운틴 뉴스(Denver Post/Rocky

Mountain News)는 2009년 2월 28일 폐간됐다. 샌프란시스코 크로니클(San

Francisco Chronicle)의 경우 사원들의 대대적인 급여 삭감을 통해 간신히 폐간을

막기도 했으며, 뉴욕 타임스(New York Times) 또한 사원 감축, 자산 일부

44

및 우선주 매각 등을 통해 위기를 넘기고 있는 실정이다(제일기획, 2010).

(2) 일본 신문광고산업 현황

일본은 전 세계에서도 유례를 찾기 힘든 신문 발행 부수를 자랑하는 신문강

국이다. 일본의 신문산업은 상대적으로 한국에 비해 안정돼 있지만, 일본

역시 산업적인 측면에서 점차 사양길로 접어들고 있음을 보여주는 징후가

여러 곳에서 감지되고 있다. 멈추지 않는 구독 부수 감소, 지속적으로 줄어드는

광고 수입, 신문에 대한 소비세 인상, 공정거래법상 특수 지정 해제 문제

등이 일본 신문산업의 앞날을 어둡게 하고 있다(김관규·김충식, 2009).

<표 2-10>에 나타난 바와 같이 2010년에 이르러 일본의 신문광고 시장 규모는

2005년에 비해 41%나 감소해 거의 절반 수준으로까지 축소됐다. 이러한 신문광고

시장의 축소는 신문의 매체 가치가 현저히 줄어들었다는 것을 방증하며, 신문의

광고매체로서의 가치 하락은 다른 매체와 비교해 보면 더욱 뚜렷하게 확인할 수

있다. 일본의 총 광고시장 규모가 감소하던 2009년까지 유일하게 꾸준한 상승세를

보인 인터넷 광고시장 규모를 살펴보면 2005년에 비해 132% 증가한 것을 알

수 있다. 이러한 성장세를 바탕으로 인터넷은 2009년 이후 신문을 제치고 일본

광고시장 규모 2위 매체로 도약했다.

<표 2-10> 일본 광고시장 규모 (단위: 백만 달러)

구분 2005 2006 2007 2008 2009 2010

TV 19,747 19,506 19,331 18,471 16,920 16,888

신문 10,040 9,661 9,154 8,007 6,394 5,918

잡지 4,685 4,622 4,436 3,945 3,979 3,478

라디오 1,720 1,687 1,617 1,499 1,354 1,334

옥외 6,065 6,274 6,416 6,268 6,191 6,519

인터넷 3,654 4,669 5,808 6,756 7,324 8,485

합계 45,911 46,419 46,762 44,946 42,162 42,621

전년대비 성장률 1.1% 0.7% -3.9% -6.2% 1.1%

* 출처: ‘ZenithOptimediea(2010); 삼정KPMG’을 토대로 재구성


일본 신문 광고시장의 쇠퇴에 대해 좀 더 살펴보면, 2008년 후반부터 시작된

세계적인 경기 후퇴가 멈추지 않는 상황에서 2008년과 2009년에 걸쳐 2년 연속

두 자릿수(2008년 12.5%, 2009년 18.6%)의 감소세를 보 다. 세부 업종으로

화장실·욕실용품, 패션·액세서리 등의 업종은 꾸준히 유지되고 있으나 금융·보험,

교통·레저, 안내·기타, 정보·통신, 출판, 유통·소매업, 부동산, 주택·설비 등

구성비가 높은 업종은 감소하고 있어 전체적으로 보면 2008년에 비해 2009년

들어 신문 광고시장이 큰 폭으로 줄어들었음을 알 수 있다. 그리고 이러한 광고수입의

감소는 신문사의 경 에도 악 향을 미치게 됐으며, 그 속에서 전자신문의 유료화,

구독료 인상 등 기존의 체제를 넘어선 제휴나 콘텐츠 유료화 전략 등 업체들의

전반적인 위기 대처 움직임이 눈에 띄었다(제일기획 2010).

(3) 영국 신문광고산업 현황

2008년 국은 유럽에서 광고비 지출이 가장 많은 국가 으나 2009년부터

2위로 하락했다. 2009년 국의 총 광고비 규모는 약 107억 유로로, 이는 2008년에

비해 약 15억 유로가 줄어든 수치며, 전년대비 약 13%의 감소를 나타냈다(제일기획

2010).

<표 2-11> 영국 광고시장 규모 (단위: 백만 달러)

구분 2005 2006 2007 2008 2009 2010

TV 6,402 6,082 6,263 5,950 5,296 5,294

신문 7,727 7,397 7,371 6,486 5,054 4,810

잡지 2,978 2,879 2,769 2,495 1,892 1,791

라디오 821 849 864 802 722 707

옥외 1,412 1,468 1,536 1,479 1,251 1,255

극장 296 296 321 321 291 299

인터넷 2,152 3,175 4,430 5,277 5,289 5,805

합계 21,788 22,146 23,554 22,810 19,795 19,961

전년대비 성장률 1.6% 6.4% -3.2% -13.2% 0.8%

* 출처: ‘ZenithOptimediea(2010); 삼정KPMG’을 토대로 재구성

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2009년에 들어서면서 국 신문광고시장에는 큰 변화가 있었다. 2008년까지

국 광고시장의 1위 자리를 놓치지 않았던 신문 광고시장은 2009년 들어서 전년대

비 22%가량 규모가 감소하며 인터넷, TV에 이어 3위에 머물렀다. 2010년 국

전체 광고시장 규모가 소폭 상승한 것에 반해 신문 광고시장은 전년대비 -4.8%의

성장률을 보 는데, 이를 통해 국 광고시장 내에서 신문 광고시장의 위상이

얼마나 하락하고 있는지를 확인할 수 있다. 2009년 들어 신문과 TV를 제치고

1위 광고매체로 등극한 인터넷은 2005년에 비해 2010년에 169% 성장한 것을

알 수 있다. 이는 세계 광고시장에서 공통적으로 나타나는 전통 매체의 부진과

맥을 같이 하는 것으로써 미국, 일본과 마찬가지로 국 광고시장에서도 전통

광고매체의 부진이 이어지고 있으며, 그 중에서도 특히 신문 광고시장의 부진이

두드러질 것으로 예상된다.

3) 해외 신문사의 신문광고 혁신 사례

(1) 뉴욕 타임스(The New York Times)

미국ABC협회 발표자료(2010년 10월 25일)1)에 의하면 뉴욕 타임스는 월 스트리

트 저널(206만 부), 유에스에이 투데이(USA Today)(183만 부)에 이어 평일판

발행 부수가 88만 부로 3위를 차지하고 있다. 이러한 신문 발행 부수는 전년도에

비해 감소된 수치인데, 전체적으로 미국의 신문 발행 부수는 전년도 같은 기간에

비해 4.99% 줄어들었다.

1851년 창간된 뉴욕 타임스는 2010년 10월 현재, 총 매출에서 광고수익 비중이

65%를 차지한다. 2005년 9월 온라인신문의 유료화를 단행했으나 뉴욕 타임스는

도입 2년 만인 2007년 9월 18일 공식적으로 유료시스템을 포기하고 무료로 전환한다

고 발표했다. 2005년 9월부터 2년 동안은 ‘Times Select’라는 유료 프로그램을

이용하기 위해서는 연간 49.95달러(월 7.95달러)를 지불해야 했다. 이 구독료를

지불하면 뉴욕 타임스의 유명 칼럼 및 아카이브에 접근할 수 있었다. 또한 뉴욕

1) 미국ABC협회가 발표한 2010년 4~9월 기간 중 평일 1일당 평균 발행 부수


타임스의 종이 신문 구독자는 ‘Times Select’를 무상으로 이용할 수 있었다.

온라인이 급속도로 발전하게 된 매체환경에서 신문사의 비즈니스 모델이 제대로

확립되지 않았던 뉴욕 타임스는 유료화를 통해 나름의 수익을 얻었다. 전 세계

독자를 대상으로 22만7,000명의 유료 독자를 확보하고 이를 통해 연간 1,000만

달러에 달하는 수익을 거두었던 것이다. 하지만 뉴욕 타임스의 부사장인 비비안

실러(Vivian Schiller)가 언급한 것처럼 비록 뉴욕 타임스가 유료 고객을 확보했고

나름의 성공을 거둔 것은 사실이지만, 상대적으로 유료 고객의 증가율이 온라인

광고 시장의 성장률을 따라가지 못했다는 점을 지적하면서 유료화를 철회했다.

그로부터 4년이 채 지나지 않은 2011년 3월 28일 다시 종량제(metered access)

유료화를 재개했다. 종량제 유료화란 기사 20건까지는 무료로 열람이 가능하지만

그 이상의 기사를 볼 때는 구독료를 내게 하는 것이다. 뉴욕 타임스는 무료로

읽을 수 있는 기사를 월 20건으로 제한하는 대신, 구글 검색과 소셜미디어를 통한

접속경로는 열어둠으로써 유료화로 인한 방문자 수 감소를 최소화했다. 이는 유료화

를 하면서도 적절한 광고 수익을 유지해야 하기 때문에 기존 방문자 데이터를

면밀히 분석해 유료화로 인한 방문자 수 감소의 폭을 치밀하게 예측한 결과로

볼 수 있다.

구글 검색을 통한 접근을 하루 5건으로 제한한 것도 콘텐츠 유통 활성화와

유료 가입자 유치를 놓고 절충안을 모색한 것으로 분석된다. 즉, 검색 가능한

‘오픈 웹’의 일환으로 남겠다는 전략이다.

이와 달리 유·무료 콘텐츠를 구분하는 전략을 택한 월 스트리트 저널은 구글

검색을 통해 유료 기사도 무료로 볼 수 있다는 점이 알려지면서 구글과 뉴스코퍼레이

션 사이에 마찰이 생기기도 했다.

뉴욕 타임스가 구글 검색을 하루 다섯 건으로 제한한 반면, 소셜미디어를 통한

접근은 무제한으로 풀어준 것은 주목할 만하다. 구글 검색과 소셜미디어를 통한

뉴스 접근에 관한 구체적인 수치가 공개되지는 않았지만, 소셜미디어를 통한 접근이

구글 검색을 통한 방문자와 비교해 의미가 없는 숫자이기 때문에 이와 같은 결정을

한 것은 아닐 것이다.

테크크런치(www.techcrunch.com)의 발표(2011년 6월 23일)에 따르면 세계

최대 소셜 네트워킹 서비스(SNS)로 각광 받고 있는 페이스북의 사용자는 7억

48

5,000만 명을 돌파했는데, 1년 전에 이용자 수 5억 명을 넘어섰으며 2011년

1월엔 6억 명을 돌파하면서 가파른 상승세를 보 다. 불과 6개월 사이에

1억 5,000만 명가량이 늘어난 셈이다. 또한 트위터 사용자는 2억 명을 넘어섰

다. 그 동안 뉴욕 타임스는 독자적인 단축 URL 서비스(nyti.ms)를 선보이고

페이스북 페이지를 적극적으로 운 하는 등 소셜미디어 독자를 늘리기 위해

다양한 노력을 기울여왔다.

테크크런치는 뉴욕 타임스의 이번 결정이 트위터, 페이스북 등 소셜네트워크의

바이럴 효과를 구글 트래픽보다 우선시 한 것이며, 이러한 정책으로 온라인에서

목소리가 큰 고객들(vocal people)을 덜 이탈하게 하는 효과를 기대한 것이라고

평가했다. 또한 소셜미디어 사용자가 검색엔진 사용자에 비해 비교적 ‘젊고’,

‘IT 기술에 정통’하며, ‘유료 지불 의사가 낮을 것’이라고 판단한 것도 이번 결정에

향을 미치지 않았을까 추측해 볼 수 있다.

이러한 판단의 근거는 뉴욕 타임스가 제2차 유료화를 시작한 후 첫 12일간

순방문자 수가 감소세를 보여 온라인 뉴스콘텐츠의 유료화에 대한 독자들의

부정적인 태도를 엿볼 수 있었다는 점이다.

<그림 2-1> 뉴욕 타임스의 온라인신문 사이트


현재 뉴욕 타임스의 온라인신문 월평균 방문자 수는 3,000만 명에 이르는 것으로

알려져 있다. 또한 모바일 웹 사이트는 8,000만 페이지뷰로 1위를 차지하고 있다.

뉴욕 타임스의 온라인신문 유료화 이후 최근 광고 수익은 여전히 지면광고 수익의

감소와 온라인광고의 증가 추이를 보이고 있다.

<표 2-12> 뉴욕 타임스의 광고 수익 추이(2010/3분기~2011/1분기)

기간 지면광고 온라인광고

2010년 3분기 -6% +14.6%

2010년 4분기 -7.2% +11.1%

2011년 1분기 -4.4% +4.5%

지면광고는 신문사 총 매출의 40%를 차지하고 있는데 2010년 3분기 실적에서

지면광고는 6% 감소했으나 온라인광고는 지면광고 감소폭의 2배 이상 성장했으며

최근 반년 동안에도 여전히 ‘지면광고 매출 감소, 지면광고 매출 감소분을 넘는

온라인광고 매출 증가’라는 일관된 추이를 보이고 있다.

컴스코어(www.comscore.com)에 따르면 뉴욕 타임스 온라인 사이트 월 평균

방문자 수는 3,000만 명을 넘는 것으로 집계됐다. 이것은 2011년 2월 기준으로

3.85%의 트래픽 점유율을 기록함으로써 종이신문을 발행하는 미국 신문사 가운데

온라인 점유율이 가장 높다.

이러한 배경에는 독자의 온라인신문 이용이 일상화하고 있는 매체 이용 환경의

변화는 물론, 온라인신문의 유료화를 통해 독자층의 인구통계학적 데이터를 활용한

광고 집행이 가능해졌다는 광고주의 인식이 확산됐다는 데 있다고 판단된다.

따라서 뉴욕 타임스의 사례에서 알 수 있듯이 신문사의 온라인 콘텐츠 서비스

강화를 통해 보다 투명한 독자 프로파일 데이터 입수 방법을 모색하는 것이 광고주의

온라인 광고 집행 의도에 긍정적인 향을 미칠 수 있을 것이다. 뉴욕 타임스는

그 하나의 방편으로 온라인신문의 종량제 및 부분적 유료화를 시도한 것이라고

볼 수 있다.

그러나 신문사의 온라인 콘텐츠 유료화가 신문사 수익 구조에 반드시 낙관적인

결과를 가져오는 것은 아니라는 점은 2007년 뉴욕 타임스의 유료화 철회 사례에서도

엿볼 수 있다. 총 매출에서 광고 수익이 차지하는 비중이 절대적으로 높은 현실을

50

감안할 때 오프라인이든 온라인이든 일정 수준 이상의 독자수를 확보하기 위한

양질의 뉴스콘텐츠 제공과 독자 회원제 실시는 의미 있는 혁신이 될 것이다. 왜냐

하면, 광고매체로서 가치를 인정받기 위해서는 ‘어떠한 독자층이, 얼마나 많은

독자가, 어떤 뉴스콘텐츠를, 어떠한 경로’로 이용하는가에 관한 객관적인 데이터를

제공할 수 있을 때 비로소 광고노출 효과 추정이 가능하기 때문이다.

끝으로 다이내믹 로직(www.dynamiclogic.com)의 발표에 따르면 뉴욕 타임스

온라인신문 사이트에 게재되는 광고 상기율이 Yahoo.com의 온라인 광고 상기율보

다 21% 높았다는 조사결과는 독자의 뉴스 사이트 충성도와 관심도에 기인한 것으로

해석할 수 있다.

(2) 니혼게이자이신문

1876년 창간된 일본의 대표적 경제신문인 니혼게이자이신문(닛케이신문)은

2차대전 후 한 번도 적자를 낸 적이 없었다. 하지만 2009년 처음으로 40억 엔

가량의 적자를 발생시켰다. 적자 발생의 가장 큰 이유는 광고의 격감으로

1989년 1,000억 엔이 넘던 광고수익이 2009년 490억 엔으로 감소했다.

광고의 양은 1989년에 비해 17% 감소했고 단가는 40% 낮아졌다. 이러한

위기의 타개책으로 니혼게이자이신문은 제작원가 및 인건비 등의 경비절감과

함께 온라인신문 서비스의 유료화 확대를 추진했다.

일본의 신문사 중에서 초기부터 인터넷서비스에 중점을 두고 서비스를 제공하던

‘닛케이신문’은 금융권에 뉴스 속보 제공과 B2B 시장에서 유료서비스의 성공으로

2009년 디지털사업 부문 매출이 700억 엔 규모에 이르렀고 전체 신문사 매출액

중 35.5%를 차지할 정도로 시장 성과를 거두고 있었다.

하지만 지면광고 매출 감소로 경 환경이 어려워지면서 닛케이신문 전자판

(www.nikkei.com)’ 서비스를 오픈하면서 B2C 시장을 대상으로 한 유료서비스

모델을 도입했다. 닛케이신문 온라인 서비스는 인터넷 독자층을 ‘무등록 독자’,

‘무료회원’, ‘유료회원’으로 구분해 무료독자의 경우 트래픽을 발생시켜 광고수익

을 올릴 수 있게 하고 유료회원은 구독료 수입을 통한 비즈니스 모델을 지향하고

있다.


‘무등록 독자’에게 제공되는 뉴스는 기존의 ‘닛케이넷’에 적용되던 ‘30% 룰(전

체 기사의 30%정도 기사만 제공)’보다 많은 양의 기사가 제공되지만 프리미엄

콘텐츠에 대해서는 기사의 첫 부분 몇 줄만 제공된다. 전체 유료화 모델을 추진하면서

도 ‘무등록 독자’에게 무료서비스를 제공하는 이유는 트래픽 확보를 통한 광고수익

을 기대하기 때문이다. 광고시장이 회복되면 연간 50억 엔 정도의 인터넷 광고수입이

기대된다.

웹 등록을 한 무료회원의 경우 유료회원에게 제공되는 프리미엄 콘텐츠보다

제한적이기는 하지만, 무등록 독자는 볼 수 없는 프리미엄 콘텐츠를 볼 수 있다.

무료회원을 통해 발생되는 수익은 회원등록을 유도함으로써 그들의 개인정보를

기반으로 ‘닛케이 ID속성 타깃팅 광고’, ‘닛케이 ID 타깃팅 메일’을 통해 수익을

올릴 수 있기 때문이다.

유료회원의 경우 물론 전체 기사를 볼 수 있다. 그리고 가장 대표적인 서비스

기능이 ‘마이 닛케이’다. 마이 닛케이에는 5가지 탭 메뉴가 있는데, 사전에 등록해

놓은 흥미 있는 장르나 열람 이력이 참고가 된 기사를 표시하는 ‘권장기사’, 키워드에

따라 기사가 자동적으로 스크랩 가능한 ‘수집기사’, 최대 100개까지 기사를 보존할

수 있는 ‘보존기사’, 최근 읽은 기사를 점검해보는 ‘열람 이력’, 권장하거나 주목되는

키워드를 상관 도표로 표시하는 ‘관심분석’등이 갖추어져 있다. 또한 신문 형태

그대로 기사를 볼 수 있는 뷰어가 제공되고 투자 관련 정보량도 충실하다. 전자판에는

주가나 기업정보의 유료 온라인서비스인 ‘닛케이 베리타스 마켓 온라인’이 통합돼

있어 그 기사내용이나 데이터도 모두 볼 수 있다. 유료회원 서비스는 기존의 종이신문

독자의 경우 구독료에 1,000엔을 추가로 내도록 해서 조·석간 세트 배달지역은

4,383엔, 조간 배달지역에서는 4,568엔으로 가격을 설정했고 종이신문 독자가

아닌 경우에는 월 4,000엔으로 정했다. 이러한 가격결정 기준은 기존의 종이신문

독자가 전자판만 이용하는 독자로 이전하는 것을 막기 위한 전략이었다.

닛케이신문 측에서는 유료 독자를 2010년 10만 명, 2012년에는 20만

명 확보를 목표로 하고 있다. 2010년 말 현재 유료 독자 수 10만 명 확보

목표는 달성했다. 그 밖에 B2B 서비스 확장을 통해 향후 3년간 디지털사업

매출을 1,000억 엔 규모로 증가시킨다는 목표도 제시하고 있다.

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주요 콘텐츠- 조간, 석간 최종판 기사전문- 편집국 24시간 체제, 국내외 최신뉴스 제공- 닛케이 그룹 각사의 전문 정보, 데이터, 칼럼, 영상 등 전자신문만의 고급 정보 제공- 英 Finacial Times 등 해외 제휴 언론 기사 번역 제공

추가 기능- 독자별 흥미 관심 분석에 근거한 recommendation 기사- 독자가 등록한 키워드 포함 기사 자동수집·표시- My 日経페이지로 customized service- PC, 휴대폰 단말기에서 이용 가능- 향후 디지털 TV로도 제공 검토 중

이용 요금(구독료)- 종이신문 정기구독자: +월 1,000엔(조/석간+1,000엔=5,383엔)- 전자신문 한정 독자: 월 4,000엔

유료화(2010.3.23) 이후 회원 증가 추이2010. 4.17 유료회원 6만 명2010. 7. 7 유료회원 7만 명 돌파(무료회원 37만 명)2010. 8 유료+무료회원 50만 명2010. 12.10유료회원 10만 명 돌파

<표 2-13> 니혼게이자이신문의 전자신문 유료화

하지만 기존 서비스인 ‘닛케이 베리타스 마켓’ 온라인 회원 규모가 4,000명

정도에 불과하고, 유사 유료서비스인 ‘NHK on demand’ 무한정 팩이 945엔에

제공되고 있으며, 2009년 12월 15일 오픈한 월 스트리트 저널 일본판이 월간

1,980엔에 유료회원 서비스를 제공하면서도 수백 명 정도의 회원밖에 확보하지

못한 점을 고려하면 닛케이의 목표 달성을 쉽게 낙관하기 어렵다는 평가도 있었다.

또한 프리미엄 서비스의 관건이 양질의 콘텐츠 제공인 점을 감안하면, 최근 실시한


인원감축도 부정적인 요인으로 평가된다. 하지만 ‘닛케이신문 전자판’이 주는

시사점은 기존 웹 독자층을 세 가지 층위로 세분화하고, 각 층위의 독자를 대상으로

각각의 마케팅 전략을 수립하고 있다는 점이다. 또한 유료서비스는 콘텐츠의 내용도

중요하지만 독자가 원하는 형태로 콘텐츠를 편리하게 분류, 보관할 수 있는 솔루션을

제공하는 일도 중요하다는 것을 보여준다.

현재 니혼게이자이신문은 2010년 3월에 온라인신문의 유료화 전환을 단행한

이후 성공적이었다는 평가 속에 유료회원 수가 늘어나는 추세를 보이고 있으며

2010년 말 현재 유료회원 수가 10만 명을 돌파했다고 발표한 바 있다. 니혼게

이자이신문사는 이들 유료회원을 대상으로 한 광고 집행이 이뤄지도록 독자

프로파일 데이터에 근거한 타깃팅 광고 업을 하고 있다. 예를 들어, 독자가

등록한 관심 키워드에 맞춰져 자동으로 송신 표시되는 기사에 광고를 게재하는

등 맞춤형 광고도 보다 효율적으로 이뤄지게 됐다.

2. 신문광고 효과에 관한 기존 연구

광고연구 분야에 있어서 광고효과에 관한 연구는 연구자들의 관심이 가장 집중

된 분야다. 특히 광고매체의 가치를 규명하는 작업은 매우 중요하며 신문광고산업

의 바람직한 발전을 위해서는 신문광고 효과 측정이 필수로 수반돼야 한다.

하지만 현재 신문광고 효과 측정에 대해서 객관적인 연구의 진행은 많이 이뤄지지

않았다. 이와 관련해 이경렬·김상훈(2004)은 현재 신문광고의 효과 측정에 대해

기초적인 환경이 만들어지지 않았다고 언급했다. 구체적으로, 가장 심각한 신문광

고 수용의 장애 요인으로 객관적인 광고효과 자료의 부재를 꼽았는데, 이를 위한

해결 방안으로 ABC 제도를 통한 신문발행 부수의 공개 및 객관적이고 투명한

신문 광고산업 체계 수립을 제시한 바 있다.

또한 이정교·박주연·전범수(2009)는 광고실무자들을 대상으로 한 연구에서

실질적으로 발행부수가 광고단가의 책정에 필수적인 기준으로 이용되기 때문에

신문의 매체 신뢰성 확보를 위해서는 신빙성 있는 발행부수 공개가 필요하며 장기적

으로 신문광고 시장 발전에 도움을 줄 수 있을 것이라고 주장했다. 이와 관련해

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신문광고 효과 조사 자료의 신뢰성에 대한 조사를 통해 현재 광고실무자들 사이에서

신문광고 집행의 객관성에 대한 신뢰도가 매우 낮다는 점을 지적하면서 과학적인

근거에 의한 신문광고 효과 측정의 필요성을 제기한 바 있다.

신문광고의 효과에 대한 객관성은 여러 요인으로 검증될 수 있는데, 일반적으로

광고 주목도에 향을 미치는 주된 요인은 광고물의 물리적 특성, 제품 특성,

수용자 특성이라는 사실이 여러 선행연구를 통해 밝혀진 바 있다(Finn, 1988;

Holbrook & Lehmann, 1980; Pollman & McBain, 1980; Silk & Geiger,

1972; Sparkman Jr., 1985; 박찬욱·현용진, 1994; 조정식·김선자, 1998).

Homer(1995)는 대학생을 대상으로 광고 크기가 제품의 질에 대한 인식에

미치는 향을 알아보았다. 전화번호부 광고를 이용해 이뤄진 이 실험에는 광고의

크기만 조작되고 나머지 요소는 통제된 실험물이 사용됐는데, 그 결과 광고의

크기가 커짐에 따라 제품의 질에 대한 인식 또한 좋아지는 방향성이 나타났다.

하지만 광고의 크기가 지나치게 클 경우엔 오히려 반감을 얻을 수 있다는 결과도

나타났다.

김지호·부수현·이우철·김재휘(2007)는 소비자의 시각행동을 통해 광고크기와

광고의 위치가 광고 효과에 어떤 향을 미치는지 측정한 바 있다. 연구 결과,

광고의 크기가 커질수록 소비자의 고정 응시 반응의 빈도를 증가시키고, 발생한

고정 응시의 시간을 더 오래 지속시킬 수 있으며, 보다 빠른 시간 안에 자극에

반응하게 할 수 있다는 점이 나타났다. 즉, 광고의 크기가 소비자로 하여금 광고에

더 반응하게 한다는 것을 밝혀냈다.

하지만 이러한 단편적인 요인에 의한 광고 효과 측정은 실제 상황과는 많은

괴리를 나타낼 수밖에 없다. 이와 관련, 조정식(1998)은 신문광고에 향을 미치는

다양한 요인들을 고려해 광고 효과의 차이를 규명했다. 광고의 크기뿐만 아니라

컬러 사용 유무, 게재 위치에 따른 신문광고 열독률의 차이를 알아본 결과, 광고의

크기와 광고 열독률 사이에 긍정적 관계가 있으며, 컬러 광고가 흑백광고보다

광고 주목에 효과적이고, 광고의 게재 위치에 따라 광고 주목률이 달라질 수 있다는

점 또한 밝혀졌다.

후속연구로서 박현수(2003)는 신문광고를 구성하는 구체적이고 다양한 요인을

고려해 신문광고 효과를 측정하고, 더 나아가 이러한 요인들을 이용해 신문광고


효과를 예측할 수 있는 방법론을 제시한 바 있다. 그동안 연구됐던 광고 크기,

컬러 사용 유무, 게재 위치와 더불어 목표 수용자의 성별, 연령 등의 인구통계학적인

요인을 함께 고려했다. 이러한 요인들을 회귀분석을 통해 분석한 결과로 각 요인들이

신문광고 노출에 미치는 향의 정도를 측정하고 신문광고 노출량을 예측할 수

있는 일련의 회귀식을 제시함으로써, 여러 가지 신문광고를 이루는 요인들을 통해

광고 노출량을 예측할 수 있는 방법론적 실마리를 제공했다.

3. 온라인신문 이용 행동에 관한 연구

온라인신문 또는 인터넷신문이란 인터넷망 ‘web’을 매체로 전달되는 신문을

말한다. 김택환(1999)은 “정치·경제·사회·문화·시사 등에 관한 보도, 논평 및

여론 등을 전파하기 위하여(정간법 제2조) 인터넷이라는 수단을 통해 전자방식으로

신문기사를 제공하는 온라인 미디어”라고 온라인 신문을 정의한 바 있다. 온라인

뉴스에서 정보는 디지털 형식으로 구성되며 신문사나 방송사의 사이트, 포털 사이

트, 블로그 등을 통해 전파된다(임종수, 2006). 이러한 사이트들은 기존의 전통

매체들과는 다른 환경에서 뉴스를 제공하며 웹 페이지 작성언어인 HTML(Hyper

Text Markup Language)을 이용하는 인터넷 하이퍼링크를 기본 환경으로 삼아

인터넷 검색에 따른 관련 정보를 이어줌으로써 신속하고 다양한 정보를 제공한다는

특징이 있다(김병철, 2005). 인터넷의 발달과 동시에 수용자들이 접하는 매체

또한 다양하게 발전해 왔고, 오늘날에 이르러 온라인신문 시장 또한 눈에 띄게

활성화 됐다. 이와 관련해 온라인 매체가 우리사회의 뉴스 이용 시간을 늘리는

데 기여한 바 있으며, 이러한 온라인 매체의 발전에 의해 온라인신문의 시장 진입이

용이해졌다고 밝힌 바 있다(황용석·윤선희·이현섭·안계현, 2006).

이지훈(2007)은 인터넷 사용이 온라인 신문과 오프라인 신문 이용에 미치는

향에 대해 분석함으로써 오프라인신문에 대한 온라인신문의 대체성에 대해 알아

보았다. 그 결과 인터넷환경에 많이 노출되는 사람일수록 오프라인 신문의 이용률이

급감했고, 인터넷을 아예 이용하지 않는 사람이더라도 오프라인신문의 이용률이

줄어들었다는 결과가 도출돼 온라인신문이 점차 오프라인신문을 대체해 가는 추세

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임을 확인했다.

이렇게 강력한 뉴스미디어로 떠오른 온라인신문은 점차적으로 신문과 수용자들

의 관계를 고찰해야 할 필요성이 제기됐다. 김채환(2005)에 따르면 기사 내용의

속보성, 심층성, 다양한 정보, 정확성, 검색 용이성 등 정보에 관한 요인이 온라인신

문 수용자들의 인식에 가장 큰 향을 주는 것으로 나타났다. 또한 과거에 비해

온라인신문의 대화방 기능에 대한 만족도가 크게 증가했다는 점을 통해 온라인신문

이 상호작용성과 공개토론장으로서의 역할이 매우 커진 것을 확인할 수 있다.

반면 김무곤·이태훈(2006)은 동일한 메시지를 온라인신문과 오프라인신문에

게시해 수용자의 수용 행태를 분석한 결과, 온라인신문보다 오프라인 신문의 수용자

가 더욱 능동적이고 다양하게 뉴스를 선택하고 받아들인다는 결과를 제시한 바

있다. 구체적으로 살펴보면 뉴스 중요도 평가, 메시지 기억, 열독량 등에 있어서

오프라인신문을 읽는 집단이 온라인신문을 읽는 집단보다 높다는 것을 발견함으로

써 온라인신문 이용자가 오프라인신문 이용자보다 적극적으로 뉴스를 수용할 것이

라는 기존의 예측들과는 반대의 결과가 나타났다. 이렇듯 오프라인신문과 온라인신

문 간의 이용 행태의 차이에 대해 다양한 연구가 진행되면서 상반된 결과와 해석들이

나타났지만, 분명한 점은 오프라인신문과 온라인신문 간의 이용 행태에 차이가

존재한다는 것이다.

또한 같은 온라인신문이라 할지라도 여러 가지 요인에 의해 수용자의 이용

행태가 달라질 수 있다. 조수선(2005)은 온라인신문에 있어서 수용자가 기사

제목과 개요의 구성 방식에 따라서 기사 본문에 대한 이해와 평가의 차이를 알아본

바 있다. 구체적으로, 제목과 개요의 편집 효과를 알아보기 위해 제목은 정보제목과

선정제목, 개요는 무개요, 서두개요, 요약개요로 분류해 알아보았다. 그 결과

제목의 경우 대개 정보제목이 선정제목보다 효과적이며, 개요의 경우 요약개요가

가장 효과적이고, 서두개요보다는 무개요가 더 효과적이라고 제시한 바 있다.

후속연구를 통해 조수선(2007)은 온라인 뉴스를 이용하는 수용자들이 남기는

댓글을 분류하고 분석함으로써 댓글 유형에 따른 온라인 뉴스 이용 행동에 대해

분석하기도 했다. 이를 통해 온라인 뉴스를 이용하는 이용자의 댓글을 내용의

성향에 따라 정치적 주장형, 사회적 관찰형, 시민적 참여형, 자기 미디어형 등의

네 가지로 구분하고, 이런 성향 차이에 따라 온라인 신문을 이용하는 행태가 다르다는


점을 밝혔다. 안종묵·박광순(2007)은 수용자들이 신문사닷컴과 포털 사이트의

뉴스를 이용하는 행태의 차이를 비교함으로써 포털 사이트와 온라인신문 이용

행태의 관계를 알아보았다. 그 결과 동일한 뉴스라 하더라도 포털 사이트에 있는

뉴스에 수용자들이 더욱 적극적으로 참여한다는 것을 확인함으로써, 뉴스 생산자와

이용자 간 상호작용이 포털 사이트의 뉴스에서 더 활발하다는 결과를 제시했다.

4. 온라인매체 광고 효과에 관한 연구

온라인신문을 비롯한 온라인 미디어가 현대 마케팅계에서 큰 잠재력을 가지고

있는 가장 크고 중요한 이유는 전통적인 매스미디어가 갖고 있지 않던 상호작용성

(interactivity)때문이다. 기존 매스미디어의 경우 정보 송신자와 정보 수신자 간

연결 방식은 일방통행이었다. 즉, 수신자가 송신자의 정보를 일방적으로 받아들이

는 일방향적 커뮤니케이션이었던 것이다. 반면 온라인을 통한 커뮤니케이션의

경우 일방향적 커뮤니케이션과는 달리 수용자에 의해 메시지의 정보가 선택되고

피드백 되는 이른바 상호작용적인 면을 가지며, 이는 온라인 커뮤니케이션의 가장

큰 특징이라고 할 수 있다. 이러한 전통적 미디어와 온라인 미디어의 차이 때문에

그에 따른 광고 효과 과정 또한 다른 것이다(최환진, 2000).

김병철(2005)은 기존의 계량적이고 피상적인 정보 수용자 연구에서 벗어나

온라인신문 수용자가 광고에 대해 받아들이는 주관적인 인식을 파악하고, 그에

따라 나타나는 온라인 광고 효과 차이에 대해 이해하고자 했다. 구체적으로, 우리나

라 온라인신문 수용자들의 광고 인식 패턴을 세 가지로 나누었다. 그 첫 번째

유형으로 온라인 신문 광고에 높은 흥미와 관심을 가지고 있는 오락추구형, 두

번째 유형으로 온라인 신문에 대해 별다른 관심이나 만족을 느끼지 못할 뿐만

아니라 인터넷이라는 공간에서 이뤄지는 정보에 대해 신뢰성을 가지지 않는 무관심

형, 세 번째 유형으로 오락추구형이 가지고 있는 멀티미디어적 요소에도 흥미를

가지지만 그보다는 신문광고에서는 얻을 수 없는 신속하고 다양한 제품 정보에

더 흥미를 가지는 정보추구형으로 나누었으며, 이러한 온라인 광고 수용자의 인식

유형 차이에 따라 온라인 광고 효과에 차이가 나타날 수 있다고 밝혔다.

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Ⅲ. 연구 방법

1. 오프라인신문 데이터 수집 및 분석

오프라인신문의 독자열독행태는 신문협회가 2010년도 실시한 신문독자 지면이

용 행태조사 데이터를 이용해 신문기사 및 신문광고 열독행동에 관한 분석을 했다.

이 조사자료는 독자의 인구통계학적 속성(성별, 연령 등) 및 사회경제적 요인(소득

수준)에 따른 광고 노출·광고 크기·신문 종류·광고 게재면(섹션)별 광고 노출·광고

크기·광고물 컬러 사용 유무 등 광고 구성요인에 따른 광고 노출의 차이를

분석할 수 있는 대규모 독자열독 행태의 조사자료다.

구체적으로는, 조사대상자의 연령대(19∼29세/30∼39세/40∼49세/50세 이

상), 월평균 소득 수준(200만원 이하/201∼300만원/301∼400만원/500만원 이

상), 광고 크기(양전면/전면/10단*37/9단*37/8단*37/7단*37/9단*21/7단*15.5

/8단*27/5단*37/4단*37/2단*9), 신문 종류(중앙지/경제지/지방지), 게재 섹션

(본지/경제섹션/기타섹션), 컬러 사용 유무(컬러/흑백)에 따른 광고 노출량을 21개

업종별로 그 차이를 분석하고자 했다.

2. 온라인신문 데이터 수집 및 분석

온라인신문의 독자이용행태 자료 분석은 온라인광고 미디어렙 DMC와 온라인광

고 조사회사인 코리안클릭으로부터 제공받아 실시했다.

이러한 자료에는 온라인신문 로그데이터 분석을 통해 각 온라인신문 사이트를

이용한 독자의 ‘성별’, ‘연령별’로 순방문자 수, 커버리지(%), 방문 횟수, 페이지

뷰, 평균 페이지뷰, 평균 재방문 일수, 평균 체류 시간(분) 등이 포함돼 있다.


물론 이상과 같은 온라인신문 이용 행동에 관한 수치는 해당 온라인신문의

뉴스 기사면 방문 및 열독에 관한 자료를 나타내는 것이지만, 온라인신문사별

주요 광고 상품의 평균 CTR(%)이 과거의 이용자 로그데이터 분석을 통해

산출돼 있기 때문에 해당 페이지 방문자 수와 광고 클릭률을 곱하면 ‘광고클릭

자 수’라는 이용자의 능동적 광고 노출량을 추정해볼 수 있다.

또한 온라인 광고 집행 현황 자료는 리서치애드가 제공하는 온라인신문의 광고

집행 현황 자료를 분석했다.

온라인신문 광고 집행 내역은 2011년 3월 1개월간 신문협회 주요 회원사

중 순방문자 상위 6개 신문의 온라인신문에 집행된 광고의 광고주별로 게재면,

광고비 자료를 수집했다.

3. 오프라인신문 및 온라인신문 내용 분석

오프라인신문 광고의 내용 분석은 2010년 신문협회가 실시한 열독률 조사에

사용됐던 8개 신문을 대상으로 했으며, 신문협회의 조사가 실시된 2010년 7월

12~16일 동안 8개 신문에 게재된 모든 광고물을 대상으로 내용분석이 진행됐다.

분석 방법은 먼저 현재 지상파와 케이블 텔레비전, 신문, 잡지, 라디오, 인터넷

등 매체의 모니터링을 실시하고 있는 (주)KADDNMR의 협조를 얻어 해당 기간

집행됐던 모든 광고물들에 대한 데이터를 날짜별·신문별로 수집했다.

(주)KADDNMR 데이터는 날짜별·신문별 집행된 모든 신문 광고물들에

대한 게재면, 크기, 컬러 사용 유무 등에 대한 정보를 제공한다. 이렇게 수집한

데이터를 6명의 내용 분석 코더들이 미리 구분된 21개 업종으로 모든 광고를

구분하는 작업을 실시했다.

내용 분석 대상 광고는 모두 1,929개 으며, 이를 각 신문별·업종별로 구분하면

다음과 같다. 다만 2010년 조사 당시 광고 개수와 200여 개의 차이를 보이는

이유는 (주)KADDNMR의 분석 방법은 알림광고 등과 같이 매우 작은 여러

개의 광고가 집단적으로 집행된 경우 기타로 구분했기 때문이다.

60

　 광고물 수 %

20110518 1285 9.8

20110519 1332 10.1

20110520 1735 13.2

20110521 1685 12.8

20110522 1624 12.3

20110523 1999 15.2

20110524 1646 12.5

20110525 1855 14.1

합계 13161 100.0

<표 3-1> 오프라인신문별 내용 분석 광고물

구분(신문사) 분석 대상 광고물 수

○○일보 371

○○일보 367

○○일보 345

○○일보 359

○○일보 45

○○일보 40

○○일보 152

○○일보 295

합 계 1929

온라인신문 광고의 내용 분석은 중앙일간지와 경제지, 지역신문을 포함하는

6개 신문사의 온라인신문을 대상으로 일주일(2011년 5월 18~23일) 동안 각 온라인

신문에 게재·집행된 광고물을 분석한다. 분석 항목은 광고주, 광고업종, 게재면(섹

션), 게재 위치, 광고 유형, 광고 크기 등이 미리 준비된 코딩가이드에 따라 내용

분석 코더들에 의해 분석하도록 했다.

온라인신문은 분석 기간 중 집행된 광고물을 실제로 확인하기 위해 일정 시간

간격으로 각 신문사 사이트를 방문해 실시간 확인하고 분석하는 절차를 따랐다.

온라인신문 광고는 동일한 게재면에 서로 다른 여러 개의 광고물이 실리는 경우가

있기 때문에 동일 페이지에 게재된 모든 광고물을 확인하기 위해 페이지 갱신을

해서 수집 분석했다.

<표 3-2> 온라인신문 게재 일자별 분석대상 광고물


이러한 오프라인신문과 온라인신문 광고 내용 분석은 각각의 신문에 실제

로 어떠한 업종의 광고가 어떠한 광고 유형으로 게재·집행되고 있는지 현황을

파악할 수 있는 자료가 될 것이다. 내용 분석의 결과는 오프라인신문과 온라인

신문에 게재된 광고들의 특성을 파악하는 자료가 되는데, 각각 어떠한 광고업

종 분포를 보이는지, 어떠한 유형의 광고물이 노출되고 있는지 준거의 틀을

제시한다.

62

Ⅳ. 분석 결과

1. 업종별 신문광고 집행 현황

1) 오프라인신문 업종별 광고 집행 현황

<표 4-1> 오프라인신문 업종별 광고 집행 현황(집행 비율 크기순)

광고 업종　 집행 비율

서비스 14.90%

출판 8.40%

관공서 및 단체 8.20%

기타 7.60%

제약 7.40%

부동산 7.00%

식품 7.00%

금융 6.70%

관광 6.60%

공고 4.80%

전기/전자 4.50%

패션 3.30%

생활용품 3.10%

자동차 3.00%

유통 2.00%

안내 1.60%

PR 1.40%

구인/구직 0.80%

연예/오락 0.80%

정보/통신 0.60%

가구 0.40%

합계 100%


현재 국내에서 집행되고 있는 오프라인신문의 업종별 신문광고 집행 비율을

살펴보기 위해 2010년 신문협회가 실시한 열독률 조사에 사용됐던 8개의 신문을

대상으로 광고물(2010년 7월 12~16일간 게재된 1,929개의 광고) 내용 분석을

한 결과는 <표 4-1>과 같다. 여기서 업종별 신문광고 집행 비율이란 분석 대상

신문광고물 전체 개수에서 해당 업종 광고물이 차지하는 비중을 말한다. 이때

다른 업종과는 달리 서비스업종의 경우 주관적인 판단에 따라 다양한 광고주가

서비스업으로 포함됐으며 본 연구에서 서비스업종으로 분류된 광고주는 대표적으로

결혼정보회사(예: 닥스클럽), 교육관련회사(예: 메가스터디), 여객항공회사(예:

아시아나항공), 관광·숙박회사(예: 용평리조트) 등이 서비스업종으로 포함됐다.

구체적으로 살펴보면, 오프라인신문에서는 서비스업종의 광고가 가장

많이 집행됐으며(14.9%), 다음으로 출판(8.4%), 관공서 및 단체(8.2%)

순으로 집행 비율이 높게 나타났다. 집행비율이 가장 낮은 것은 가구(0.4%)

업종으로 나타났으며, 정보통신(0.6%), 구인/구직(0.8%), 연예/오락

(0.8%) 순으로 낮은 비율을 보 다.

2) 온라인신문 업종별 광고집행 현황

중앙일간지와 경제지, 지역신문을 포함하는 6개 신문사의 온라인신문을 대상으

로 2011년 5월 18~23일 동안 각 온라인신문 사이트에 게재된 광고물을 업종별로

분류한 결과를 살펴보면 <표 4-2>에서 제시하는 바와 같다.

가장 집행이 많이 이루어진 업종은 오프라인신문과 마찬가지로 서비스업종

(30.7%)이며 다음으로 PR(12.9%), 패션(7.7%) 순으로 집행비율이 높게 나타

났다.

광고 집행이 가장 적은 업종 또한 오프라인신문과 마찬가지로 가구(0.0%)며

그 뒤를 이어 자동차(0.1%), 구인/구직(0.2%) 광고가 낮은 집행비율을 보 다.

온라인신문 사이트에 게재된 광고의 업종별 분포는 전반적으로 오프라인신문과

유사한 양상을 보 으나 오프라인신문보다 특정 업종에 대한 집중도가 월등히

높다는 것을 알 수 있다.

64

<표 4-2> 온라인신문 업종별 광고 집행 현황(집행 비율 크기순)

광고 업종　 집행 비율

서비스 30.70%

기타 16.50%

PR 12.90%

패션 7.70%

관광 7.30%

금융 6.20%

전기/전자 3.80%

식품 3.40%

제약 2.60%

정보/통신 2.10%

안내 1.80%

공고 1.20%

부동산 0.80%

관공서 및 단체 0.70%

연예/오락 0.60%

출판 0.60%

생활용품 0.50%

구인/구직 0.20%

유통 0.20%

자동차 0.10%

가구 0.00%

합계 100%

3) 업종별 신문 광고비 추이

다음으로 1998년부터 2010년까지의 신문 광고비를 업종별로 집계해 그 추이를

살펴보았다. 구체적으로 살펴보면, 2010년 현재 서비스 · 금융 · 식품 업종의

순으로 신문 광고비가 많았으며, 신문 광고비가 적은 업종은 관공서 및 단체 ·

출판 · 제약 업종의 순으로 나타났다.

지난 10년간의 광고비 추이를 분석한 결과, 금융 · 식품 · 생활용품 · 전기전자

· 패션 · 제약 · 자동차 등 7개 업종이 상승세를 보이고 있으며 정보통신 · 부동산

· 서비스 · 유통 등 4개 업종이 하락세인 것을 확인할 수 있다.

<그림 3-1> <그림 3-2> <그림 3-3>은 광고비 기준 상·중·하 3개 그룹의 2010년

업종별 광고비 추이를 보여주고 있다.


<그림 3-1> 서비스·금융·식품·생활용품·전기전자 업종의 신문 광고비 추이

<그림 3-2> 정보통신·패션·제약·출판·관공서 및 단체 업종의 신문광고비 추이

66

<그림 3-3> 유통·자동차·부동산·PR·기타 업종의 신문 광고비 추이

2. 신문콘텐츠 이용 행태

다음으로 본 연구에서는 독자표본 1,165명을 대상으로 한 신문협회의 독자열독

조사 데이터를 이용해 독자의 인구통계학적 특성에 따른 이용 행동의 특징을

파악하고, 독자의 열독 행동 요인에 따라 신문광고 노출 효과에 어떠한 차이를

보이는지 분석했다.

1) 독자 특성별 신문 이용 행태

(1) 인구통계학적 요인별 신문 이용 빈도

먼저 독자의 인구통계학적 요인별 신문 이용 빈도와 이용 시간이 어떠한지

살펴보았다. 신문을 일주일에 5일 이상 읽는다고 응답한 비율은 남성 독자의 경우

71%, 여성 독자는 69.2%로 큰 차이가 없었는데, 종이신문을 읽는 독자의 70%가량

은 거의 매일 정기적인 신문 열독을 하는 것으로 나타났다.


　300만 원 이하 301〜500만 원 501만 원 이상

빈도 % 빈도 % 빈도 %

2일 이하 2 0.6 2 0.4 6 2.0

3일 86 21.7 66 13.7 28 9.8

4일 65 16.4 64 13.3 28 9.8

5일 120 30.2 167 34.6 94 32.9

6일 88 22.2 141 29.3 105 36.7

7일 36 9.1 42 8.7 25 8.7

합계 397 100.0 482 100.0 286 100.0

<표 4-4> 소득 수준별 신문 이용 빈도

<표 4-3> 성별 신문 이용 빈도

　남자 여자

빈도 % 빈도 %

2일 이하 8 1.2 2 0.4

3일 94 13.5 86 18.3

4일 100 14.4 57 12.1

5일 228 32.9 153 32.5

6일 210 30.3 124 26.3

7일 54 7.8 49 10.4

합계 694 100.0 471 100.0

다음으로 독자의 소득 수준에 따라 신문 이용 일수는 차이를 보 는데, 소득

수준이 높은 독자층일수록 신문 이용 빈도가 높은 경향을 보 다.

‘5일 이상’ 신문을 읽는다고 응답한 비율은 소득 수준 ‘300만 원 이하’의 독자층

에서는 61.5% 으나, ‘301∼500만 원’ 독자층은 72.6%, ‘501만 원 이상’ 독자층

에서는 78.3%로 나타나 소득수준이 높을수록 신문 이용 일수가 많은 것을 알

수 있다.

이것은 소득수준이 높은 계층일수록 신문에서 정보를 얻는 데 적극적이라는

각종 조사결과를 뒷받침해주는 결과다.

68

　19~29세 30~39세 40~49세 50세 이상

빈도 % 빈도 % 빈도 % 빈도 %

2일 이하 1 0.6 5 1.7 3 0.7 1 0.4

3일 47 28.1 62 19.9 45 10.6 26 9.9

4일 21 12.6 59 19.0 51 12.0 26 9.9

5일 62 37.1 99 31.8 141 33.3 79 30.0

6일 27 16.2 51 16.4 151 35.6 105 39.9

7일 9 5.4 35 11.3 33 7.8 26 9.9

합계 167 100 311 100 424 100 263 100

<표 4-5> 연령대별 신문 이용 빈도

독자의 연령대별 신문 이용 빈도에서도 큰 차이를 보이며 일정한 경향이 나타났

다. 즉, 일주일에 ‘5일 이상’ 신문을 이용한다는 비율은 ‘29세 이하’ 독자층에서는

58.7%, 30대는 59.5%, 40대는 76.7%, 50대 이상은 79.8%로 연령이 높을수록

신문 이용 빈도가 높아지는 정적인 관계를 보이고 있다. 이른바 종이신문 세대인

40대 이상의 독자는 일상적인 종이신문 열독을 하고 있다고 풀이된다. 50대 이상에

서는 주 ‘3∼4일’ 이용하는 비율이 약 20%인데 비해 20대 이하에서는 약 40%로

나타나 2배의 차이를 보 다.

(2) 인구통계학적 요인별 신문 이용 시간

독자의 성별, 소득 수준별, 연령대별 신문 이용 시간에 차이가 있는지

살펴보면, <표 4-6>∼<표 4-8>에서 제시하는 바와 같다.

하루 평균 신문을 읽는 시간이 ‘16∼30분’과 ‘31∼45분’이라고 응답한 비율이

각각 30%대 전후로 가장 높은 비율을 차지했다. 이러한 경향에서 남녀별 차이는

크게 나타나지 않았다. 다만 1시간 이상 읽는다는 독자 비율은 여성 독자(11.3%)보

다 남성 독자(16.3%)에서 조금 높았다.


　 남자 여자

빈도 % 빈도 %

1~15분 31 4.5 34 7.2

16~30분 187 26.9 143 30.4

31~45분 224 32.3 162 34.4

46~60분 139 20.0 79 16.8

1~2시간 97 14.0 45 9.6

2시간 이상 16 2.3 8 1.7

합계 694 100.0 471 100.0

<표 4-6> 성별 신문 이용 시간

소득 수준별 이용 시간에서는 차이를 보 는데, 하루 평균 신문 이용 시간

‘31분 이상’의 비율이 ‘300만 원 이하’ 독자층에서는 58.6%, ‘301∼500만 원’에

서는 68.5%, ‘501만 원 이상’에서는 72.3%로 나타났다.

즉, 소득 수준이 높을수록 신문 이용 시간이 많다는 결과를 보여주고 있는데,

소득 수준은 신문의 이용 일수와 이용 시간에 공통적으로 관련된 중요한 독자

특성임을 알 수 있다.

<표 4-7> 소득 수준별 신문 이용 시간

　300만 원 이하 301〜500만 원 501만 원 이상

빈도 % 빈도 % 빈도 %1~15분 36 9.1 18 3.7 11 3.8

16~30분 128 32.2 134 27.8 68 23.8

31~45분 122 30.7 169 35.1 95 33.2

46~60분 62 15.6 94 19.5 62 21.7

1~2시간 41 10.3 58 12.0 43 15.0

2시간 이상 8 2.0 9 1.9 7 2.4

합계 397 100.0 482 100.0 286 100.0

다음으로 독자의 연령대별 신문 이용 시간에서도 차이를 나타냈다. 하루

평균 신문 이용 시간이 ‘31분 이상’이라고 응답한 비율은 20대 이하가 46.7%,

30대가 64.6%, 40대가 66.5%, 50대 이상이 79.5%로 나타났다.

즉, 신문 이용 일수와 마찬가지로 신문 이용시간도 독자의 연령대에 따라 차이가

드러났다. 독자의 연령이 높을수록 신문 이용 시간이 높은 것이다.

70

　 합계 남자 여자

정치 31.05 34.36 26.14

국제 27.41 29.07 25.10

특별기획 30.50 30.50 30.50

사회/교육 27.71 26.86 28.93

경제 24.55 25.28 23.31

사설/칼럼 28.33 29.05 27.31

문화 23.44 22.24 25.19

스포츠 27.70 30.72 23.47

사람 15.20 15.22 15.17

지방뉴스 26.81 27.96 25.34

기타 12.68 12.77 12.55

　19~29세 30~39세 40~49세 50세 이상

빈도 % 빈도 % 빈도 % 빈도 %

1~15분 25 15.0 20 6.4 16 3.8 4 1.5

16~30분 64 38.3 90 28.9 126 29.7 50 19.0

31~45분 42 25.1 122 39.2 125 29.5 97 36.9

46~60분 19 11.4 51 16.4 87 20.5 61 23.2

1~2시간 15 9.0 24 7.7 61 14.4 42 16.0

2시간 이상 2 1.2 4 1.3 9 2.1 9 3.4

합계 167 100.0 311 100.0 424 100.0 263 100.0

<표 4-8> 연령대별 신문 이용 시간

(3) 인구통계학적 요인별 신문기사 열독률

독자 특성에 따라 어떠한 지면의 신문기사가 얼마나 읽히고 있는지 살펴보면,

신문지면(섹션)에 따른 기사 열독률에 차이가 있음을 알 수 있다.

지면별, 즉 기사 종류별 열독률을 전체적으로 살펴보면 열독률이 높은

기사는 정치기사, 특별기획, 사설/칼럼, 사회/교육기사, 스포츠기사, 국제기사

순으로 나타났다.

그러나 독자의 성별로 보면, 정치기사와 스포츠기사는 여성보다 남성이, 문화기

사는 남성보다 여성이 열독률이 높은 것으로 나타났다.

이것은 독자 타깃 층의 성별에 따라 특정 지면의 열독률에 차이가 있다는

것을 의미하며 광고 매체 집행에서 중요한 요인으로 작용하게 된다.

<표 4-9> 성별 기사 열독률 (단위: %)


　 합계 19~29세 30~39세 40~49세 50세 이상정치 31.0 27.1 28.1 31.5 36.2

국제 27.4 26.4 27.1 27.0 29.1

특별기획 30.5 28.8 34.6 30.1 28.1

사회/교육 27.7 26.3 28.2 28.7 26.5

경제 24.5 22.4 25.3 24.9 24.3

사설/칼럼 28.3 25.0 28.8 29.2 28.5

문화 23.4 22.9 24.2 24.0 22.0

스포츠 27.7 32.6 27.8 27.5 24.5

사람 15.2 14.6 15.7 14.4 16.2

지방뉴스 26.8 24.3 27.2 28.3 25.8

기타 12.7 12.2 13.2 12.4 12.8

독자의 소득 수준에 따라 열독률이 높은 기사의 종류는 어떤지 알아보았다.

그 결과, 고소득(500만 원 이상) 독자층에서는 정치, 사설/칼럼, 국제뉴스

등의 순으로 열독률이 높았으며, 저소득(300만원 이하) 독자층에서는 특별기

획, 정치, 스포츠기사 순으로 열독률이 높은 것으로 나타났다.

　 합계 300만 원 이하 300~500만 원 500만 원 이상

정치 31.0 27.7 32.1 33.5

국제 27.4 25.4 27.8 29.5

특별기획 30.5 32.0 31.5 25.5

사회/교육 27.7 26.3 28.5 28.4

경제 24.5 22.1 25.7 25.5

사설/칼럼 28.3 26.1 29.3 29.6

문화 23.4 23.4 23.9 22.7

스포츠 27.7 27.4 28.0 27.7

사람 15.2 15.4 15.8 14.1

지방뉴스 26.8 24.8 27.5 28.9

기타 12.7 12.1 13.7 11.7

<표 4-10> 소득수준별 기사 열독률 (단위: %)

다음으로 독자의 연령대별 기사 열독률 분석 결과, 50세 이상의 독자층은 정치,

국제, 사설/칼럼의 순으로, 40대 독자층은 정치, 특별기획, 사설/칼럼, 사회/교육기사

의 순으로 , 30대는 특별기획, 사설/칼럼, 사회/교육, 정치기사의 순으로, 20대 이하

독자층은 스포츠, 특별기획, 정치, 국제뉴스의 순으로 열독률이 높은 것으로 나타났다.

<표 4-11> 연령대별 기사 열독률 (단위: %)

72

　남자 여자

빈도 % 빈도 %

경제 전반 409 19.1 289 19.6

국제 경제 133 6.2 101 6.9

금융 200 9.4 148 10.0

증권 소식, 주식 시세 220 10.3 121 8.2

부동산 시세 173 8.1 104 7.1

재테크 290 13.6 221 15.0

기업 소식 85 4.0 46 3.1

IT/벤처 111 5.2 33 2.2

신기술/신상품 200 9.4 93 6.3

취업 및 창업 130 6.1 132 9.0

직업 66 3.1 72 4.9

기업 인사 동정 34 1.6 20 1.4

그 외 경제 문제 85 4.0 94 6.4

합계 2136 100.0 1474 100.0

20대 독자층의 정치기사 열독률의 저조, 중장년층에서 나타난 사설/칼럼 기사의

비교적 높은 열독률은 일반적인 예상과 일치하는 결과라고 할 수 있다.

광고주 입장에서는 타깃 층의 연령과 성별에 따라 어떠한 지면에 광고를

집행할 것인가를 고려할 때, 이러한 기사 열독률 자료가 참고가 될 것이다.

(4) 인구통계학적 요인별 선호하는 온라인신문 유료기사

현재 온라인신문 기사는 기본적으로 무료로 제공되고 있다. 하지만 온라인신문만

의 프리미엄 기사를 제공하면서 유료화를 시도한다는 가정 하에서 신문협회 독자열

독행태 조사에서는 온라인신문이 유료화 된다면 독자들은 온라인신문의 어떠한

기사를 선호하는지 조사한 바 있다.

응답 분석 결과, 경제전반 관련 콘텐츠를 가장 선호하는 것으로 나타났다.

뒤를 이어 재테크 관련 기사, 증권 및 주식 관련 기사, 금융 관련 기사의 순으로

나타났다. 이러한 기사 선호 경향은 성별에 따른 차이는 거의 없었다.

<표 4-12> 성별 선호하는 온라인 유료기사(복수응답)


만약 온라인신문의 전면적인 유료화 혹은 기사별 부분적 유료화가 이뤄진다면

독자들은 종이신문에서 얻을 수 없는 경제 관련 뉴스를 선호하는 것으로 풀이된다.

설문에서 선호기사의 범위를 경제, 부동산, 기업, 신기술 등의 경제 관련 기사만을

포함하고 있어 독자들의 잠재적 욕구를 망라할 만한 문항인지는 고려할 필요가

있겠지만, 온라인신문을 통해 심층적인 경제 관련 콘텐츠를 이용하고자 하는 독자들

의 잠재적 욕구의 단면을 보여주고 있다.

<표 4-13> 소득 수준별 선호하는 온라인 유료기사(복수응답)

　300만 원 이하 301〜500만 원 501만 원 이상

빈도 % 빈도 % 빈도 %

경제 전반 233 18.8 274 18.6 191 21.4

국제 경제 83 6.7 90 6.1 61 6.8

금융 109 8.8 144 9.8 95 10.7

증권 소식, 주식 시세 85 6.8 148 10.0 108 12.1

부동산 시세 86 6.9 116 7.9 75 8.4

재테크 172 13.8 222 15.0 117 13.1

기업 소식 44 3.5 45 3.0 42 4.7

IT/벤처 64 5.2 57 3.9 23 2.6

신기술/신상품 100 8.1 135 9.1 58 6.5

취업 및 창업 114 9.2 107 7.2 41 4.6

직업 62 5.0 51 3.5 25 2.8

기업 인사 동정 26 2.1 15 1.0 13 1.5

그 외 경제 문제 64 5.2 72 4.9 43 4.8

합계 1242 100.0 1476 100.0 892 100.0

소득 수준별 선호 기사의 경우, 고소득층 독자층이 저소득층 독자층에

비해 ‘증권 및 주식시세’ 및 ‘경제 전반’ 관련 콘텐츠를 선호하는 경향이 강했다.

반대로 저소득층에서는 고소득층에 비해 ‘취업 및 창업’, ‘IT/벤처’, ‘직업’

관련 콘텐츠를 선호하는 경향이 두드러지는 것으로 나타났다.

74

　19~29세 30~39세 40~49세 50세 이상

N % N % N % N %

경제 전반 97 17.5 175 17.7 258 19.9 168 21.8

국제 경제 45 8.1 61 6.2 80 6.2 48 6.2

금융 42 7.6 98 9.9 134 10.3 74 9.6

증권 소식, 주식 시세 33 5.9 100 10.1 121 9.3 87 11.3

부동산 시세 27 4.9 91 9.2 99 7.6 60 7.8

재테크 77 13.9 147 14.9 192 14.8 95 12.3

기업 소식 20 3.6 36 3.7 41 3.2 34 4.4

IT/벤처 34 6.1 42 4.3 48 3.7 20 2.6

신기술/신상품 41 7.4 72 7.3 107 8.2 73 9.5

취업 및 창업 60 10.8 71 7.2 88 6.8 43 5.6

직업 40 7.2 35 3.5 44 3.4 19 2.5

기업 인사 동정 10 1.8 12 1.2 17 1.3 15 1.9

그 외 경제 문제 29 5.2 46 4.7 69 5.3 35 4.5

합계 555 100 986 100 1298 100 771 100

<표 4-14> 연령대별 선호하는 온라인 유료기사(복수응답)

독자의 연령대별 선호 기사는 모든 연령대에서 ‘경제전반’, ‘재테크’ 관련

콘텐츠 선호 경향이 뚜렷하게 나타났다. 그러나 연령대별로 차이가 드러난 기사

선호도는 30대 이상의 독자층은 ‘증권 및 주식시세’, ‘금융’ 관련 콘텐츠를 선호하는

경향이 강했으며, 반대로 20대 이하의 독자층은 ‘취업 및 창업’, ‘국제 경제’,

‘금융’, ‘신기술/신상품’, ‘직업’ 관련 콘텐츠의 순으로 선호하는 것으로 나타났다.

2) 광고노출 효과에 영향을 미치는 열독 행동 요인

(1) 열독 환경에 따른 광고노출

신문을 읽는 환경, 즉 주로 신문을 읽는 장소는 어디인가와 광고노출 간의

관계를 살펴보았다. 이것은 신문을 읽는 환경에 따라 신문열독의 집중도나 이용

시간 등의 차이가 있을 것으로 가정하고 그 결과 광고노출에도 향을 미칠 것으로

보았기 때문이다.

신문 열독 환경에 따른 광고 노출량에도 약간의 차이가 나타났는데, ‘집에서’


읽는 경우가 광고 노출량(16.2%)이 가장 높았다. 그 다음으로 ‘직장’, ‘학교’

순으로 나타났으며, 교통수단에서 이동 중에 읽거나 공공장소에서 읽는 경우의

광고 노출량은 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.

신문 열독 환경 광고 노출량(%)

집에서 16.2

직장에서 15.2

학교에서 14.8

버스/지하철/자가용 등 교통수단에서 13.8

기타 공공장소에서 13.6

합계 15.6

p < .05

<표 4-15> 신문 열독 환경에 따른 광고 노출량 차이

(2) 이용 시간에 따른 광고노출

1일 평균 신문 열독 시간과 광고노출 간의 관계를 살펴보면, 신문 열독 시간이

증가할수록 광고노출도 높은 것으로 나타나 양자 간의 정적인 상관관계가 있음을

시사한다.

31분 이상 신문을 읽는 독자의 광고노출은 전체 평균 광고 노출을 상회하는

것으로 나타났다. 신문 열독 시간이 30분 이내인 독자들을 신문을 전체적으로

훑어보거나 관심 있는 지면이나 기사만을 읽는 독자로 간주한다면, 신문을 빠짐없이

정독하는 독자들에 비해 광고노출이 약 5∼10% 낮은 것으로 볼 수 있다.

<표 4-16> 신문 열독 시간에 따른 광고 노출량 차이

신문 열독 시간 광고 노출량(%)1~15분 10.4

16~30분 13.7

31~45분 15.8

46~60분 16.7

1~2시간 19.4

2시간 이상 22.5

합계 15.6

p < .05

76

(3) 열독 지면 양에 따른 광고노출

신문 열독 행동 중 하나로 신문을 읽을 때 전체 지면의 어느 정도를 읽는지와

광고 노출 간의 관계를 살펴보았다.

신문 열독 지면 양 광고 노출량(%)

거의/전혀 보지 않는다 8.3

1/4 정도 본다 9.1

절반 정도 본다 13.0

3/4 정도 본다 17.2

거의 모든/모든 지면을 본다 19.1

합계 15.6

p < .05

<표 4-17> 신문 열독 지면 양에 따른 광고 노출량 차이

그 결과, 열독하는 지면의 양과 광고노출 간에는 정적인 상관관계가 있음을

알 수 있다. 또한 평균적으로 ‘전체 지면의 1/4정도를 보는 독자(9.1%)’와 ‘거의

모든 지면을 보는 독자(19.1%)’ 간에는 광고노출에서 2배 이상의 차이가 나타났다.

(4) 독자의 신문매체 평가에 따른 광고노출

독자들의 신문매체에 대한 일반적인 인식·평가와 광고노출 간의 관계를 알아보기

위해 일반적인 신문매체에 대한 인식의 여섯 가지 차원에 대한 평가와 독자들의

광고노출 여부를 분석했다. 신문매체에 대한 여섯 가지 인식차원은 종이신문의

기사보도는 ‘신속하다’, ‘정확하다’, ‘신뢰한다’, ‘유익하다’, ‘심층적이다’,

‘다양하다’라는 평가 척도를 이용한 독자열독행태 조사 데이터를 이용했다. 이

데이터에는 이러한 6개 평가차원에 대해 ‘그렇다’와 ‘아니다’라는 응답이 포함됐

고, ‘그렇다’고 동의한 독자표본의 광고 노출량을 산출했다.

그 결과, 독자의 신문에 대한 인식 차원에 따른 광고노출의 차이는 거의 없는

것으로 나타났다. 이것은 신문에 대한 특정한 평가 차원이 독자의 광고 노출에

향을 미치지는 않는 것을 의미한다.


성별 빈도 비율

남자 694 59.6%

여자 471 40.4%

합계 1,165 100.0%

신문에 대한 인식 광고 노출량(%)

신속하다 16.4

정확하다 15.7

신뢰한다 15.8

유익하다 15.8

심층적이다 15.9

다양하다 15.8

합계 15.6

<표 4-18> 독자의 신문에 대한 인식에 따른 광고 노출량 차이

3. 광고노출 효과 분석

본 연구에서는 광고 효과를 신문콘텐츠를 접한 독자나 이용자 중 얼마나 많은

사람들이 광고에 노출됐는가라는 차원에서 접근했다.

따라서 오프라인신문과 온라인신문의 업종별 광고노출 효과를 분석하기 위해

신문협회가 2010년에 실시한 신문 독자열독 조사 데이터와 온라인신문 사이트

로그데이터를 입수해 분석했다.

1) 오프라인신문

(1) 조사대상자 특성

오프라인신문 광고 노출 효과 분석에 이용된 데이터의 응답자 수는 총 1,165명이

며 남성 694명(59.6%), 여성 471명(40.4%)의 비율로 구성돼 있다.

<표 4-19> 오프라인신문 응답자의 성별 분포

78

　학력 빈도 비율

고졸 이하 253 21.7%

대졸 이상 811 69.6%

대학/대학원생 101 8.7%

합계 1,165 100.0

연령대 분포를 살펴보면 20대가 167명(14.3%), 30대가 311명(26.7%), 40대

가 424명(36.4%), 50대가 263명(22.6%)으로 구성돼 있다.

<표 4-20> 오프라인신문 응답자의 연령대 분포

　연령대 빈도 비율

19~29세 167 14.3%

30~39세 311 26.7%

40~49세 424 36.4%

50세이상 263 22.6%

합계 1,165 100.0%

다음으로 응답자의 소득 수준별 분포를 살펴보면 200만 원 이하 178명(15.3%),

200만 원대 219명(18.8%), 300만 원대 226명(19.4%), 400만 원대 256명

(22.0%), 500만 원 이상 286명(24.5%) 등으로 비교적 고루 분포돼 있다.

<표 4-21> 오프라인신문 응답자의 소득 수준별 분포

　소득 수준 빈도 비율

200만 원 이하 178 15.3%

201〜300만 원 219 18.8%

301〜400만 원 226 19.4%

401〜500만 원 256 22.0%

500만 원 이상 286 24.5%

합계 1,165 100.0%

조사 응답자의 학력 분포를 살펴보면 고졸 이하 253명(21.7%), 대졸 이상

811명(69.6%), 대학/대학원생 101명(8.7%)으로 구성돼 있다.

<표 4-22> 오프라인신문 응답자 학력 분포


신문 이용 장소　 빈도 비율

가정/사무실에서 정기구독해서 읽는다 774 66.4%

돈을 내고 구독하진 않으나 사무실 학교에 있는 신문을 읽는다 315 27.0%

가판대나 편의점 등에서 구입해서 읽는다 24 2.1%

기타 52 4.5%

합계 1,165 100.0%

<표 4-23>에서 나타나듯 응답자의 직업 분포는 전문직 105명(9.0%), 경 /관

리직 196명(16.8%), 사무기술직 298명(25.6%), 블루칼라 236명(20.3%),

전업주부 148명(12.7%), 대학/대학원생 71명(6.1%), 정년퇴직/무직/기타 111

명(9.5%) 등이다.

<표 4-23> 오프라인신문 응답자 직업 분포

　직업 빈도 비율

전문직 105 9.0%

경영/관리직 196 16.8%

사무기술직 298 25.6%

블루칼라 236 20.3%

전업주부 148 12.7%

대학/대학원생 71 6.1%

정년퇴직/무직/기타 111 9.5%

합계 1,165 100.0%

마지막으로 <표 4-24>와 <표 4-25>에서 보듯이, 응답자들의 신문

이용 행태를 분석한 결과, 신문 이용 장소는 가정/사무실에서 정기 구독하는

경우가 가장 많았으며(66.4%), 신문의 평균 열독 시간은 30분~1시간이

가장 많은 것으로 나타났다(42.3%).

<표 4-24> 오프라인신문 응답자 신문 이용 장소

80

<표 4-25> 오프라인신문 응답자 신문 이용 시간

신문 이용 시간　 빈도 비율

3시간 이상 14 1.2%

2시간 이상 ~ 3시간 미만 67 5.8%

1시간 이상 ~ 2시간 미만 226 19.4%

30분 이상 ~ 1시간 미만 493 42.3%

30분 미만 332 28.5%

사용 안함 33 2.8%

합계 1,165 100.0%

(2) 인구통계학적 요인에 의한 광고노출 차이

신문협회의 2010년 독자 신문열독 조사 데이터(독자표본 1,165명을 대상으로

제시한 신문지면/광고에 대한 응답수 45,188)를 이용해 광고 노출량의 차이를

분석했다.

우선 독자의 성별, 연령, 소득수준 등 인구통계학적 요인에 따른 광고 노출량의

차이를 알아보았다. 본 조사데이터의 평균 신문광고 노출량은 18.29%로 나타났다.

이것은 신문을 읽는 독자의 18.29%가 광고를 봤다고 응답했다는 것을 나타낸

것이다. 본 보고서에서 제시되는 ‘광고 노출량’은 ‘신문을 본 독자 중 신문광고를

보았다고 응답한 독자의 비율’을 나타낸다.

① 성별에 따른 광고노출 차이

남성 독자(N=27,053)2)의 광고 노출량은 16.25%인데 비해 여성 독자의 광고

노출량은 21.32%로 나타나, 여성 독자(N=18,135)가 남성 독자보다 상대적으로

광고 열독률이 높은 것으로 나타났다.

2) N수는 독자 표본수가 아니라 1,165명의 독자표본에 제시한 신문지면 및 광고에 대한 응답수를 의미함.


<표 4-26> 성별 광고노출 차이

성별 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value

남자 27053 16.25 .37187.14 p<.001

여자 18135 21.32 .41

합계 45188 18.29 .39 　　

② 소득 수준별 광고노출 차이

독자의 가구소득 수준에 따른 광고 노출량은 401~500만 원대의 독자층3)에서

가장 높게 나타냈다. 그 외의 소득수준 독자층에서는 16~18%의 노출량을 나타내고

있다.

<표 4-27> 소득 수준별 광고노출 차이

소득 수준 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value

200만 원 이하 6648 17.78 .38

14.70　 p<.001

201〜300만 원 8185 16.20 .37

301〜400만 원 8790 17.84 .38

401〜500만 원 9994 20.48 .40

500만 원 이상 11571 18.49 .39

합계 45188 18.29 .39

③ 연령대별 광고노출 차이

독자의 연령대에 따른 광고 노출량은 40대 독자층에서 가장 높은 노출량(19%)을

나타냈다. 그 다음으로 30대가 18.8%, 50세 이상이 17.6%의 광고 노출량을

보 으며, 30세 미만 젊은층의 광고 노출량이 16.6%로 나타났다. 이러한

결과는 뉴스매체로서 종이신문 읽기가 생활화돼 있으며, 가장 왕성한 사회생

활을 하고 있는 30~40대 독자층에 신문광고도 상대적으로 많이 노출되고 있음을

보여준다.

3) 2011년 1/4분기 가계동향(통계청, 2011)에 의하면 월평균 가계소득은 약 385만8,000천 원으로 집계 발표됐다.

82

<표 4-28> 연령대별 광고노출 차이

연령대 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value

19~29세 6362 16.6 .37

7.73　 p<.00130~39세 11901 18.8 .39

40~49세 16566 19.0 .39

50세 이상 10359 17.6 .38

합계 45188 18.3 .39

(3) 광고구성 요인에 의한 광고노출 차이

다음으로, 광고를 구성하는 요인에 따른 광고 노출량의 차이를 분석했다. 광고

구성 요인으로는 신문광고 노출에 향을 미치는 것으로 알려진 ‘광고 크기’,

‘신문 종류’, ‘광고 게재 섹션’, ‘광고에 사용된 컬러 유무’ 등의 요인에 주목해

광고 노출량 분석을 실시했다. 광고 구성 요인에 의한 광고 노출 차이 분석에서

중요한 사항은 이러한 개별 구성 요인에 의한 노출 차이의 분석 결과만으로 실제

광고 업무에서 큰 의미를 갖는 것은 아니라는 점이다. 예를 들어, 비록 중앙지에

대한 일반적인 광고노출 비율이 지방지 대비 낮다고 해도 그것은 어디까지나 집행된

수많은 광고에 대한 일반적인 분석이며, 실제 업무에서 필요한 개별 광고노출에

대한 예측은 광고주 업종, 신문의 종류, 크기, 섹션, 컬러 사용, 독자 인구통계학적

요인 등 모든 요인을 통합적으로 분석하는 것이 필요하기 때문이다. 물론 본 연구에서

는 이러한 통합적인 분석 결과도(오프라인 신문) 제시하며, 추후 이러한 요인들의

분석 결과 활용에 대해서도 설명하기로 한다.

① 광고 크기별 광고노출 차이

먼저 광고를 구성하는 요인 중 광고 크기에 따른 광고 노출량의 차이를 분석하기

위해 신문광고의 크기를 독립변인으로 두고 광고 노출량의 차이를 분석했다. 분석

데이터에는 전면광고와 ‘5단*37’ 크기의 광고가 가장 많은 샘플 수를 보이고

있는데, 광고 노출량에서는 ‘양전면’이 45%의 노출량으로 압도적인 주목 효과를

나타냈다.


광고 크기 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value

양전면 331 45.0 .50

219.84 p<0.001

전면 12278 31.6 .46

10단*37 59 28.8 .46

9단*37 80 23.8 .43

8단*37 227 20.3 .40

7단*37 4453 13.1 .34

9단*21 6592 13.2 .34

7단*15.5 319 17.2 .38

8단*27 864 22.3 .42

5단*37 16008 12.3 .33

4단*37 3888 12.5 .33

2단*9 89 10.1 .30

합계 45188 18.3 .39

다음으로 ‘전면’, ‘10단*37’, ‘9단*37’의 순으로 노출량이 나타나 광고 크기와

광고 노출량에는 정적인 관련성이 있음을 보여준다. 주목할 만한 점은 ‘8단*27’

크기의 신문광고가 상대적으로 높은 광고 노출량(22.3%)을 보이고 있다는 것이다.

이것은 ‘8단*27’ 크기 광고의 돌출성 효과에 기인한 것인지, 아니면 ‘8단*27’

광고가 게재된 신문이나 게재면 등과 같은 제3의 요인에 의한 효과인지 변별해

단정하기는 어렵다.

② 신문 종류별 광고노출 차이

신문 종류를 중앙지, 경제지, 지방지로 분류해 광고 노출량을 분석한 결과,

지방지가 22.3%로 높게 나타났으며, 중앙지와 경제지 간에는 광고 노출량의 차이가

거의 없는 것으로 나타났다. 지방지의 광고 노출량이 중앙지나 경제지에 비해

상대적인 우위를 보이고 있는 것은 지역밀착형 광고주의 광고 집행으로 지방지

독자층의 흥미와 관심을 반 한 광고노출 행동이라고 볼 수 있을 것이다.

<표 4-29> 광고 크기별 광고노출 차이

84

<표 4-30> 신문 종류별 광고노출 차이

신문 종류 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value

중앙지 26920 17.77 .38

40.32　 p<.001　경제지 12006 17.32 .38

지방지 6262 22.33 .42

합계 45188 18.29 .39

③ 섹션별 광고노출 차이

신문 종류를 구분하지 않고 단지 본지, 경제 섹션, 기타 섹션으로 구분해

광고 노출량의 차이를 분석한 결과, 본지에 게재된 광고의 노출량이 20.27%로

압도적으로 높았다. 또한 경제 섹션과 기타 섹션 간에는 광고 노출량의 차이가

크지 않았다.

<표 4-31> 섹션별 광고노출 차이

섹션별 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value

본지 32759 20.27 .40

158.30　 p<.001　경제 섹션 5755 12.56 .33

기타 섹션 6674 13.50 .34

합계 45188 18.29 .39

④ 컬러 사용 유무별 광고노출 차이

신문광고의 형태를 컬러/흑백 두 종류로 나누어 광고 노출량을 분석한 결과,

컬러광고의 노출량(20.22%)이 흑백광고(10.61%)보다 약 2배에 가까운 노출량을

보 다. 신문광고에 사용된 광고 컬러 요인에 의한 광고 노출량의 차이는 신문

종류나 게재 섹션에 따른 광고 노출량의 차이에 비해 큰 격차를 보이고 있어 광고노출

효과에 커다란 향을 주고 있다고 볼 수 있다.


<표 4-32> 컬러 사용 유무별 광고노출 차이

컬러 사용 유무 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value

컬러 광고 36076 20.22 .40454.27 p<.001

흑백 광고 9112 10.61 .31

합계 45188 18.29 .39 　　

(4) 업종별 광고노출 차이

① 업종간 광고노출 차이

21개 광고 업종(‘기타’를 포함하면 22개 업종)별로 광고 노출량의 차이를 분석한

결과, 유통(43.5%)·자동차(33.1%)·연예/오락(26.6%)·식품(26.1%) 업종의

순으로 광고 노출량이 높았다.

유통업종은 대형 소매점, 백화점을 포함하고 있는데 광고 집행시기에 특판광고나

세일광고를 하는 업종의 성격으로 비춰 볼 때 자연스럽게 높은 광고주목도를 보인

것으로 생각된다.

상대적으로 광고 노출량이 저조한 업종은 기초재(4.9%), 안내광고(10.2%),

생활용품(13.2%), 공고/구인구직(14.7%) 광고 다. 광고 노출량이 낮은 업종은

광고의 목표 소비자층이 비교적 한정적인 업종이 주를 이루고 있음을 알 수 있다.

<그림 3-4> 업종별 광고노출 차이

86

성별 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-Value p-value

남자 235 19.6 .403.67 .056

여자 162 27.8 .45

합계 397 22.9 .42

소득 수준 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value200만 원 이하 53 37.7 .49

2.59　 p<.05　

201〜300만 원 64 21.9 .42

301〜400만 원 85 21.2 .41

401〜500만 원 82 25.6 .44

500만 원 이상 113 15.9 .37

합계 397 22.9 .42

② 업종별 인구통계학적 요인에 따른 광고노출 차이

다음으로 각 업종별 광고 노출량을 독자의 인구통계학적 요인에 따라 세부적으로

분석했다. 즉, 특정 업종에서 독자의 특성(성별, 연령대, 소득 수준)에 따라 광고

노출량의 차이가 어떻게 나타나는지를 알아보기 위한 분석이다.

분석 결과 중에서, 업종별로 광고 노출량의 절대적 수치에 큰 차이가 나타나더라

도 통계적으로 유의미하지 않은 결과를 보이고 있는 것은 업종별로 구분해 분석해서

샘플 수가 줄어들었기 때문인 것으로 보인다.

가. 가구

가구 업종의 경우, 남자(19.6%)보다 여자(27.8%)의 경우 광고 노출량이 높은

것으로 나타났으나 통계적으로 유의미한 결과는 아니었다.

소득별로 가구업종 광고 노출량을 살펴보면, 200만 원 이하의 저소득층이 가장

높았으며(37.7%), 500만 원 이상의 고소득층에서 가장 낮은 광고노출량(15.9%)

을 보 다.

또한 연령별로 살펴보았을 때, 20대의 광고 노출량이 33.3%로 가장 높은

반면, 40대의 경우 18.1%로 가장 낮은 광고 노출량을 보 으나, 통계적으로

유의미한 차이는 아니었다.

<표 4-33> 남녀별 가구업종 광고노출 차이

<표 4-34> 소득수준별 가구업종 광고노출 차이



남자 600 13.7 .341.32 .251

여자 386 16.3 .37

합계 986 14.7 .35 　　


200만 원 이하 146 9.6 .30

2.53　 p<.05　

201〜300만 원 170 17.1 .38

301〜400만 원 199 19.1 .39

401〜500만 원 211 16.6 .37

500만 원 이상 260 11.2 .32

합계 986 14.7 .35

<표 4-35> 연령대별 가구업종 광고노출 차이


19~29세 48 33.3 .48

1.690　 .169　30~39세 119 23.5 .43

40~49세 149 18.1 .39

50세 이상 81 24.7 .43

합계 397 22.9 .42

나. 공고(公告)

공고 광고의 광고 노출량을 살펴보면 남녀별로 2.6%의 차이가 보 으나 통계적

으로 유의미한 차이는 아니었다. 소득별로 나눠 살펴보았을 때 300~400만 원대의

소득수준의 독자층에서 광고 노출량이 가장 많았고(19.1%), 200만 원 이하의

저소득층 독자층에서 광고 노출량(9.6%)이 가장 적었다.

연령대별로는 30대인 경우 가장 높은 노출량을 보 으며(19.4%), 20대의

경우 가장 낮은 노출량을 나타냈다(8.5%).

<표 4-36> 남녀별 공고광고 광고노출 차이

<표 4-37> 소득 수준별 공고광고 광고노출 차이

88


남자 2863 14.0 .3511.10　 p<.05

여자 1837 17.6 .38

합계 4700 15.4 .36 　　


200만 원 이하 665 13.4 .34

6.90　 p<.001　

201〜300만 원 842 13.9 .35

301〜400만 원 906 12.3 .33

401〜500만 원 1115 19.8 .40

500만 원 이상 1172 16.0 .37

합계 4700 15.4 .36

<표 4-38> 연령대별 공고광고 광고노출 차이


19~29세 141 8.5 .28

3.67　 p<.0530~39세 258 19.4 .40

40~49세 369 15.7 .36

50세 이상 218 11.5 .32

합계 986 14.7 .35

다. 관광

관광 업종의 광고 노출량을 살펴보면 여성(17.6%)이 남성(14.0%)보다 확연히

높은 광고 노출량을 보이고 있다.

소득 수준별로는 400만 원대의 독자층에서 가장 높은 광고 노출량을 나타냈고

(19.8%), 300만 원대에서 가장 낮은 광고 노출량을 나타냈다(12.3%). 연령대별

로는 거의 차이를 보이지 않았다.

<표 4-39> 남녀별 관광업종 광고노출 차이

<표 4-40> 소득수준별 관광업종 광고노출 차이



남자 2276 12.3 .3327.05 p<.001

여자 1463 18.5 .39

합계 3739 14.7 .35 　　


200만 원 이하 597 14.7 .35

2.16　 .071　

201〜300만 원 698 12.9 .34

301〜400만 원 670 16.0 .37

401〜500만 원 863 17.0 .38

500만 원 이상 911 13.0 .34

합계 3739 14.7 .35

<표 4-41> 연령대별 관광업종 광고노출 차이


19~29세 634 15.5 .36

.03　 .993　30~39세 1216 15.7 .36

40~49세 1720 15.3 .36

50세 이상 1130 15.3 .36

합계 4700 15.4 .36

라. 구인/구직

구인/구직 업종의 경우 남자(12.3%)보다 여자(18.5%)일 경우 광고 노출량이

높은 것으로 나타났다.

소득별로 구인/구직 업종 광고노출량을 살펴보면 400만 원대의 소득계층이

가장 높았으며(17.0%), 200만 원대의 경우 가장 낮은 광고 노출량을 보 으나

(12.9%) 통계적으로 유의미한 수준의 차이는 아니었다.

또한 연령별로 보면, 20대의 광고 노출량이 11.8%로 가장 낮은 반면, 다른

연령대 간 큰 차이는 보이지 않았다.

<표 4-42> 남녀별 구인/구직업종 광고노출 차이

<표 4-43> 소득 수준별 구인/구직업종 광고노출 차이

90


남자 2345 15.6 .362.04 .153

여자 1540 17.3 .38

합계 3885 16.3 .37 　　


200만 원 이하 586 13.5 .34

4.08　 p<.05

201〜300만 원 676 12.6 .33

301〜400만 원 729 16.9 .37

401〜500만 원 908 18.8 .39

500만 원 이상 986 17.7 .38

합계 3885 16.3 .37

<표 4-44> 연령대별 구인/구직업종 광고노출 차이


19~29세 536 11.8 .32

1.52　 .208　30~39세 958 15.4 .36

40~49세 1370 14.9 .36

50세 이상 875 15.4 .36

합계 3739 14.7 .35

마. 부동산

부동산 업종은 여성(17.3%)이 남성(15.6%)보다 상대적으로 높은 광고노출량

을 보 으나, 통계적으로 유의한 차이는 아니었다.

소득 수준별로는 400만 원대 소득계층에서 가장 높은 광고 노출량을 보 고

(18.8%), 200만 원대의 소득층이 가장 낮은 광고 노출량을 보 다(12.6%).

연령대별로는 40대가 18.2%로 가장 높은 광고 노출량을 보인 반면, 20대의

경우 12.5%의 가장 낮은 광고 노출량을 보 다.

<표 4-45> 남녀별 부동산업종 광고노출 차이

<표 4-46> 소득 수준별 부동산업종 광고노출 차이



남자 419 11.2 .323.36 .067

여자 302 15.9 .37

합계 721 13.2 .34 　　


200만 원 이하 112 17.9 .38

3.36　 .067　

201〜300만 원 139 10.8 .31

301〜400만 원 145 13.8 .35

401〜500만 원 158 10.8 .31

500만 원 이상 167 13.8 .35

합계 721 13.2 .34

<표 4-47> 연령대별 부동산업종 광고노출 차이


19~29세 511 12.5 .33

4.48　 p<.0530~39세 1039 17.5 .38

40~49세 1401 18.2 .39

50세 이상 934 14.1 .35

합계 3885 16.3 .37

바. 생활용품

생활용품 업종의 경우 여성(15.9%)이 남성(11.2%)보다 높은 광고노출량을

보 으나, 통계적으로 유의미한 차이는 아니었다. 소득 수준별로는 200만 원 이하의

저소득층에서 가장 높은 광고 노출량이 나타났고(17.9%), 200만 원대와 400만

원대의 소득계층에서 가장 낮은 광고 노출량이 나타났다(10.8%). 성별과 마찬가지

로 소득 수준 또한 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. 연령대별로 살펴보면

50대를 제외한 나머지 연령대에서는 큰 차이가 나타나지 않았으며, 통계적으로도

유의미한 차이가 나타나지 않았다.

<표 4-48> 남녀별 생활용품업종 광고노출 차이

<표 4-49> 소득 수준별 생활용품업종 광고노출 차이

92


남자 1921 16.7 .375.78 p<.05

여자 1340 20.0 .40

합계 3261 18.1 .38 　　


200만 원 이하 590 12.9 .34

5.66　 p<.001　

201〜300만 원 589 17.0 .38

301〜400만 원 657 16.6 .37

401〜500만 원 708 21.6 .41

500만 원 이상 717 21.1 .41

합계 3261 18.1 .38

<표 4-50> 연령대별 생활용품업종 광고노출 차이


19~29세 108 14.8 .36

.73　 .537　30~39세 191 14.7 .35

40~49세 260 13.5 .34

50세 이상 162 9.9 .30

합계 721 13.2 .34

사. 서비스

서비스 업종의 경우 여자(20.0%)가 남자(16.7%)보다 더 높은 광고 노출량을

보 다.

소득 수준별로는 400만 원대와 500만 원 이상의 고소득층이 가장 높은 광고

노출량을 보 으며(각각 21.6%, 21.1%), 소득 수준이 낮을수록 광고 노출량이

줄어드는 경향을 보 다.

연령대로 살펴보면 30대가 21.3%로 가장 높은 광고 노출량을 보 으며, 20대가

13.4%로 가장 낮은 광고노출량을 나타냈다.

본 연구에서는 21개 업종 분류 기준에 따르고 있으나, 서비스 업종이야말로

다양한 분야를 포괄하고 있는 업종 카테고리이므로 서비스 업종을 보다 세분화해

살펴볼 필요가 있다고 판단된다.

<표 4-51> 남녀별 서비스업종 광고노출 차이

<표 4-52> 소득 수준별 서비스업종 광고노출 차이



남자 1355 23.4 .4213.31 p<.001

여자 902 30.3 .46

합계 2257 26.1 .44 　　


200만 원 이하 305 28.2 .45

1.34 .252

201〜300만 원 404 22.0 .41

301〜400만 원 431 25.5 .44

401〜500만 원 542 28.0 .45

500만 원 이상 575 26.6 .44

합계 2257 26.1 .44

<표 4-53> 연령대별 서비스업종 광고노출 차이


19~29세 478 13.4 .34

7.27　 p<.001　30~39세 813 21.3 .41

40~49세 1210 19.9 .40

50세 이상 760 14.6 .35

합계 3261 18.1 .38

아. 식품

식품 업종의 경우 여성(30.3%)이 남성(23.4%)보다 높은 광고 노출량을

보 다.

소득 수준별로는 300만 원대가 다소 낮았지만(22.0%) 다른 소득 수준 간에는

별다른 차이가 보이지 않았으며, 통계적으로도 유의한 차이는 나타나지 않았다.

연령대별로는 30대와 40대가 가장 높은 광고 노출량을 보 으나(각각 27.2%,

28.2%), 통계적으로 유의한 차이는 아니었다.

<표 4-54> 남녀별 식품업종 광고노출 차이

<표 4-55> 소득 수준별 식품업종 광고노출 차이

94


남자 573 7.7 .279.53 p<.01

여자 417 13.7 .34

합계 990 10.2 .30 　　


200만 원 이하 194 13.9 .35

2.66 p<.05

201〜300만 원 220 8.2 .27

301〜400만 원 188 6.9 .25

401〜500만 원 207 14.0 .35

500만 원 이상 181 7.7 .27

합계 990 10.2 .30

<표 4-56> 연령대별 식품업종 광고노출 차이


19~29세 331 22.1 .42

1.65 .17730~39세 591 27.2 .45

40~49세 819 27.8 .45

50세 이상 516 24.8 .43

합계 2257 26.1 .44

자. 안내

안내광고의 광고 노출량을 살펴보면 여성(13.7%)이 남성(7.7%)보다 두 배에

가까운 광고 노출량을 보 다.

소득 수준별로는 400만 원대와 200만 원 이하의 소득계층에서 가장 높았으며(각

각 14.0%, 13.9%), 연령대별로는 30대(13.8%)가 가장 높았다. 하지만 이는

통계적으로 유의하지 않았다.

<표 4-57> 남녀별 안내광고 광고노출 차이

<표 4-58> 소득 수준별 안내광고 광고노출 차이



남자 388 22.2 .429.89 p<.01

여자 252 33.3 .47

합계 640 26.6 .44 　　


200만 원 이하 113 26.5 .44

.92 .454

201〜300만 원 113 21.2 .41

301〜400만 원 147 27.2 .45

401〜500만 원 125 32.0 .47

500만 원 이상 142 25.4 .44

합계 640 26.6 .44

<표 4-59> 연령대별 안내광고 광고노출 차이


19~29세 172 10.5 .31

2.36 .07030~39세 276 13.8 .35

40~49세 332 7.2 .26

50세 이상 210 10.0 .30

합계 990 10.2 .30

차. 연예/오락

연예/오락 업종의 경우 여성(33.3%)이 남성(22.2%)보다 광고 노출량이 1.5배

정도 높았으며, 소득 수준별로는 400만 원대가 가장 높고 200만 원대가 가장

낮았으나(각각 32.0%, 21.2%), 이는 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. 연령대

로 살펴보면 20대(37.0%)가 다른 연령대보다 압도적으로 광고 노출량이 높은

것으로 나타났으나 이 또한 통계적으로 유의미한 결과는 아니었다.

<표 4-60> 남녀별 연예/오락업종 광고노출 차이

<표 4-61> 소득 수준별 연예/오락업종 광고노출 차이

96


남자 424 39.2 .498.79 p<.01

여자 303 50.2 .50

합계 727 43.7 .50 　　


200만 원 이하 113 46.0 .50

.44 .781

201〜300만 원 143 43.4 .50

301〜400만 원 135 39.3 .49

401〜500만 원 156 43.6 .50

500만 원 이상 180 46.1 .50

합계 727 43.7 .50

<표 4-62> 연령대별 연예/오락업종 광고노출 차이


19~29세 100 37.0 .49

2.27 .07930~39세 173 23.7 .43

40~49세 235 24.7 .43

50세 이상 132 25.8 .44

합계 640 26.6 .44

카. 유통

유통 업종은 여성(50.2%)이 남성(39.2%)보다 광고 노출량이 더 높았다.

소득 수준별로는 광고 노출량이 가장 낮은 300만 원대(39.3%)를 제외한 다른

소득계층 간의 차이는 크게 보이지 않았으며 통계적으로도 유의한 차이가 나타나지

않았다.

연령대별로 살펴보면 40대가 46.7%로 가장 높은 광고 노출량을 보 지만,

이 또한 통계적으로 유의한 차이는 아닌 것으로 나타났다.

<표 4-63> 남녀별 유통업종 광고노출 차이

<표 4-64> 소득 수준별 유통업종 광고노출 차이



남자 690 30.1 .466.92 p<.01

여자 466 37.6 .48

합계 1156 33.1 .47 　　

<표 4-65> 연령대별 유통업종 광고노출 차이


19~29세 109 45.9 .50

.83 .47830~39세 183 39.9 .49

40~49세 270 46.7 .50

50세 이상 165 41.8 .49

합계 727 43.7 .50

타. 자동차

자동차 업종의 경우 여성(37.1%)이 남성(30.1%)보다 광고 노출량이 높았다.

자동차라는 제품의 특성상 일반적으로 남성 독자의 광고 주목도가 높을 것으로

예상했으나, 본 데이터 분석 결과 의외의 결과가 나타났다. 이것은 아마도 여성

독자의 광고 노출도가 전체적으로 남성 독자에 비해 높은 수준을 보이고 있다는

점에서 볼 때, 어느 정도 예측 가능한 결과라고 할 수 있다. 또한 타 업종에 비해

여성과 남성의 광고 노출도 차이가 적은 수준임을 고려하면 자동차 업종 광고의

남성 독자 광고 노출량은 상대적으로 높은 것으로 볼 수 있다.

소득 수준별로는 200만 원대가 가장 높고 500만 원대가 가장 낮았으나(각각

39.3%, 31.7%), 통계적으로 유의한 차이는 아닌 것으로 나타났다. 연령대로

살펴보면, 30대(37.0%)가 다른 연령대보다 광고 노출량이 높은 것으로 나타났으

나, 이 또한 통계적으로 유의미하지는 않았다.

<표 4-66> 남녀별 자동차업종 광고노출 차이

98


남자 372 16.7 .3711.47 p<.01

여자 191 28.8 .45

합계 563 20.8 .41 　　

<표 4-67> 소득 수준별 자동차업종 광고노출 차이


200만 원 이하 145 39.3 .49

.75 .561

201〜300만 원 208 32.2 .47

301〜400만 원 229 33.2 .47

401〜500만 원 259 32.0 .47

500만 원 이상 315 31.7 .47

합계 1156 33.1 .47

<표 4-68> 연령대별 자동차업종 광고노출 차이


19~29세 158 32.9 .47

.97 .40830~39세 297 37.0 .48

40~49세 432 31.3 .46

50세 이상 269 32.0 .47

합계 1156 33.1 .47

파. 정보통신

정보통신 업종에서도 여성(28.8%)이 남성(16.7%)보다 12.1% 더 높은 광고

노출량을 보 다. 소득 수준별로는 200만 원 이하의 저소득층이 가장 높은 광고

노출량을 보 고(28.2%), 400만 원대의 소득층이 가장 낮은 광고 노출량을 보 으

나(16.4%), 통계적으로 유의미한 결과는 아니었다.

연령대별로는 20대가 31.1%로 가장 높았으며 50대 이상의 경우 17.7%로

가장 낮은 것으로 나타났다. 그러나 연령대별 차이 또한 통계적으로 유의미하지는

않았다.

<표 4-69> 남녀별 정보통신업종 광고노출 차이



남자 1384 15.0 .366.56 p<.05

여자 889 19.1 .39

합계 2273 16.6 .37 　　


200만 원 이하 78 28.2 .45

1.78 .131

201〜300만 원 85 16.5 .37

301〜400만 원 90 26.7 .44

401〜500만 원 134 16.4 .37

500만 원 이상 176 19.9 .40

합계 563 20.8 .41


19~29세 61 31.1 .47

1.82 .14230~39세 154 18.2 .39

40~49세 218 21.6 .41

50세 이상 130 17.7 .38

합계 563 20.8 .41

<표 4-70> 소득 수준별 정보통신업종 광고노출 차이

<표 4-71> 연령대별 정보통신업종 광고노출 차이

하. 전기/전자

전기/전자 업종의 경우 남자(15.0%)보다 여자(19.1%)의 경우 광고 노출량이

높은 것으로 나타났다. 소득 수준별로는 별다른 광고 노출량의 차이가 나타나지

않았다. 또한 연령별로 살펴보면 40대 독자층이 18.1%로 가장 높은 광고 노출량을

나타났으나, 통계적으로 유의미한 차이는 아니었다.

<표 4-72> 남녀별 전기/전자업종 광고노출 차이

100


남자 2000 15.2 .3635.83 p<.001

여자 1430 23.2 .42

합계 3430 18.5 .39 　　

<표 4-73> 소득 수준별 전기/전자업종 광고노출 차이


200만 원 이하 309 16.2 .37

.76 .552

201〜300만 원 404 14.9 .36

301〜400만 원 470 15.3 .36

401〜500만 원 476 18.3 .39

500만 원 이상 614 17.8 .38

합계 2273 16.6 .37

<표 4-74> 연령대별 전기/전자업종 광고노출 차이


19~29세 327 13.5 .34

1.40 .24130~39세 603 17.1 .38

40~49세 832 18.1 .39

50세 이상 511 15.7 .36

합계 2273 16.6 .37

거. 제약

제약 업종도 타 업종과 마찬가지로 여성(23.2%)이 남성(15.2%)보다 높은

광고 노출량을 보 다. 소득 수준별로는 400만 원대와 300만 원대의 경우가 가장

높았으나(각각 20.0%, 19.6%), 통계적으로 유의한 차이가 나타나지는 않았다.

연령대별로 살펴보면, 50대 이상과 40대의 경우 가장 높은 광고 노출량을

보 으며(각각 20.5%, 20.1%), 20대의 경우 가장 낮은 광고 노출량을 보 다

(15.0%). 건강과 관련된 제약광고의 주목도가 젊은 독자층보다는 고연령대로

갈수록 높다는 것은 자연스러운 결과일 것이다.

<표 4-75> 남녀별 제약업종 광고노출 차이



남자 888 19.1 .393.93 p<.05

여자 666 23.3 .42

합계 1554 20.9 .41 　　

<표 4-76> 소득 수준별 제약업종 광고노출 차이


200만 원 이하 456 16.9 .38

.73 .571

201〜300만 원 641 17.9 .38

301〜400만 원 675 19.6 .40

401〜500만 원 774 20.0 .40

500만 원 이상 884 17.8 .38

합계 3430 18.5 .39

<표 4-77> 연령대별 제약업종 광고노출 차이


19~29세 507 15.0 .36

3.41 p<.0530~39세 898 16.7 .37

40~49세 1236 20.1 .40

50세 이상 789 20.5 .40

합계 3430 18.5 .39

너. 패션

패션 업종의 경우 남자(19.1%)보다 여자(23.3%)의 광고 노출량이 높은 것으로

나타났다. 소득별로는 별다른 광고 노출량의 차이가 나타나지 않았다. 연령별로는

20대 독자가 15.0%로 가장 낮은 광고 노출량을 나타냈으며, 다른 연령대 간에는

별다른 차이가 나타나지 않았다.

<표 4-78> 남녀별 패션업종 광고노출 차이

102


남자 1560 16.2 .377.95 p<.01

여자 1108 20.4 .40

합계 2668 17.9 .38 　　

<표 4-79> 소득 수준별 패션업종 광고노출 차이


200만 원 이하 187 20.9 .41

.15 .962

201〜300만 원 274 19.7 .40

301〜400만 원 328 20.7 .41

401〜500만 원 328 22.3 .42

500만 원 이상 437 20.8 .41

합계 1554 20.9 .41

<표 4-80> 연령대별 패션업종 광고노출 차이


19~29세 220 15.0 .36

1.98 .11530~39세 398 21.1 .41

40~49세 579 22.8 .42

50세 이상 357 21.3 .41

합계 1554 20.9 .41

더. PR

PR광고는 기업홍보는 물론 직접적인 제품광고 메시지나 특정제품 브랜드를

광고하는 메시지를 명시적으로 포함하지 않는 광고를 포함한다.

PR광고의 광고 노출량을 살펴보면 여성(20.4%)이 남성(16.2%)보다 4.2%

더 높은 광고 노출량을 보 다. 소득 수준별로는 400만∼500만 원대의 소득계층이

가장 높은 광고 노출량을 보 고(23.7%), 200만 원대의 소득층이 가장 낮은

광고 노출량을 보 다(11.8%).

또한 연령대별로는 20대가 20.9%로 다른 연령대에 비해 가장 높은 것으로

나타났으나, 통계적으로 유의미한 차이는 아니었다.

<표 4-81> 남녀별 PR광고 광고노출 차이



남자 698 21.6 .41.01 .938

여자 485 21.4 .41

합계 1183 21.6 .41 　　

<표 4-82> 소득 수준별 PR광고 광고노출 차이


200만 원 이하 392 16.3 .37

7.38 p<.001

201〜300만 원 518 11.8 .32

301〜400만 원 498 16.3 .37

401〜500만 원 536 23.7 .43

500만 원 이상 724 20.0 .40

합계 2668 17.9 .38

<표 4-83> 연령대별 PR광고 광고노출 차이


19~29세 369 20.9 .41

1.19 .31130~39세 672 17.1 .38

40~49세 970 18.4 .39

50세 이상 657 16.4 .37

합계 2668 17.9 .38

러. 관공서 및 단체

관공서 및 단체가 광고주인 광고의 경우, 성별 간의 별다른 광고 노출량 차이가

나타나지 않았다. 소득별로는 200만 원대의 소득계층이 26.3%로 가장 높은 광고

노출량을 보 다.

또한 연령별로는 30대의 경우 24.4%로 가장 높은 광고 노출량을 나타냈으나,

통계적으로 유의미한 차이는 아니었다.

<표 4-84> 남녀별 관공서 및 단체광고 광고노출 차이

104


남자 2755 16.7 .3729.81 p<.001

여자 1730 23.2 .42

합계 4485 19.2 .39 　　

<표 4-85> 소득 수준별 관공서 및 단체광고 광고노출 차이


200만 원 이하 207 21.7 .41

1.25 .286

201〜300만 원 240 26.3 .44

301〜400만 원 233 20.2 .40

401〜500만 원 241 21.6 .41

500만 원 이상 262 18.3 .39

합계 1183 21.6 .41

<표 4-86> 연령대별 관공서 및 단체광고 광고노출 차이


19~29세 178 20.2 .40

2.04 .10730~39세 324 24.4 .43

40~49세 425 18.1 .39

50세 이상 256 24.6 .43

합계 1183 21.6 .41

머. 출판

출판 업종에서도 남자(16.7%)보다 여자(23.2%)의 경우 광고 노출량이 높았

다. 소득 수준별로는 200만 원 이하의 소득층과 400만 원대의 소득계층의 경우

가장 높은 광고 노출량을 보 으며(22.4%), 200만 원대의 소득계층이 가장 낮은

광고 노출량을 보 다(15.7%). 그러나 연령대별로는 별다른 차이가 나타나지

않았다.

<표 4-87> 남녀별 출판업종 광고노출 차이



남자 1145 14.9 .366.03 p<.05

여자 710 19.3 .39

합계 1855 16.6 .37 　　

<표 4-88> 소득 수준별 출판업종 광고노출 차이


200만 원 이하 626 22.4 .42

4.50 p<.01

201〜300만 원 784 15.7 .36

301〜400만 원 917 18.3 .39

401〜500만 원 953 22.4 .42

500만 원 이상 1205 18.0 .38

합계 4485 19.2 .39

<표 4-89> 연령대별 출판업종 광고노출 차이


19~29세 639 18.5 .39

.23 .87430~39세 1256 19.7 .40

40~49세 1641 18.8 .39

50세 이상 949 19.7 .40

합계 4485 19.2 .39

버. 금융

마지막으로 금융 업종의 경우 남자(14.9%)보다 여자(19.3%)의 광고 노출량이

4.4% 높은 것으로 나타났다. 소득 수준별로는 500만 원 이상의 고소득층의 경우

광고 노출량이 가장 높았으며(19.5%), 300만 원대 소득층의 광고 노출량이 가장

낮았으나(12.9%), 이는 통계적으로 유의한 차이는 아닌 것으로 나타났다. 연령별

로는 40대가 가장 높은 광고 노출량을 보 으며(19.2%), 20대의 경우 가장 낮은

광고 노출량을 나타냈다(11.1%).

<표 4-90> 남녀별 금융업종 광고노출 차이

106

<표 4-91> 소득 수준별 금융업종 광고노출 차이


200만 원 이하 246 17.5 .38

1.85 .116

201〜300만 원 297 14.8 .36

301〜400만 원 318 12.9 .34

401〜500만 원 424 16.3 .37

500만 원 이상 570 19.5 .40

합계 1855 16.6 .37

<표 4-92> 연령대별 금융업종 광고노출 차이


19~29세 216 11.1 .31

2.94 p<.0530~39세 487 15.2 .36

40~49세 709 19.2 .39

50세 이상 443 16.7 .37

합계 1855 16.6 .37

③ 업종별 광고 요인에 따른 광고노출 차이

다음은 광고 노출에 향을 미치는 요인 중 하나로 광고물 자체의 구성 요인에

주목해 분석했다. 광고 요인으로는 광고의 크기, 게재되는 신문의 종류, 광고가

게재되는 섹션, 광고에 사용된 컬러 유무를 선정했다. 업종별로 이러한 광고 요인에

따라 광고 노출의 차이가 나타나는지 분석한 것이다.

가. 가구

먼저 가구 업종의 경우 컬러/흑백 간의 차이를 제외한 나머지 요인에서 각각

차이가 있는 것으로 나타났다. 광고 크기 중 전면(37.8%), 신문 종류 중 지방지

(47.4%), 섹션 중 본지섹션(25.5%)이 가장 높은 광고 노출량을 보 으며 컬러/흑

백의 경우 컬러광고가 23.3%로 흑백광고보다 높았으나, 통계적으로 유의한 차이는

아닌 것으로 나타났다.



전면 143 37.8 .49

11.85 p<.0019단*21 89 20.2 .40

5단*37 140 9.3 .29

4단*37 25 24.0 .44

합계 397 22.9 .42


중앙지 95 11.6 .32

19.17 p<.001경제지 224 19.2 .39

지방지 78 47.4 .50

합계 397 22.9 .42

섹션 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value

본지 310 25.5 .44

5.30 p<.05경제 섹션 0

기타 섹션 87 13.8 .35

합계 397 22.9 .42

컬러/흑백 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value

컬러 382 23.3 .42.81 .369

흑백 15 13.3 .35

합계 397 22.9 .42 　　

<표 4-93> 광고 크기별 가구업종 광고노출 차이

<표 4-94> 신문 종류별 가구업종 광고노출 차이

<표 4-95> 섹션별 가구업종 광고노출 차이

<표 4-96> 컬러/흑백별 가구업종 광고노출 차이

나. 공고

공고 광고에서는 광고 크기 중 8단*37 크기가 가장 좋은 노출 효과를 보 으며

(33.3%) 신문 종류 중에선 지방지가(29.8%), 섹션 중에선 본지섹션이 가장

108


전면 80 32.5 .47

6.32 p<.001

8단*37 15 33.3 .49

7단*37 98 13.3 .34

5단*37 579 13.3 .34

4단*37 175 9.1 .29

2단*9 39 20.5 .41

합계 986 14.7 .35


중앙지 496 14.7 .35

20.63 p<.001경제지 339 8.0 .27

지방지 151 29.8 .46

합계 986 14.7 .35


본지 800 16.1 .37

3.52 p<.05경제 섹션 160 8.1 .27

기타 섹션 26 11.5 .33

합계 986 14.7 .35


컬러 277 23.5 .4224.09 p<.001

흑백 709 11.3 .32

합계 986 14.7 .35 　　

광고 노출 효과가 높았다(16.1%). 또한 컬러/흑백 간의 차이도 나타났는데, 컬러광

고의 광고 노출량이 23.5%로 흑백광고보다 2배 이상 높은 효과를 보 다.

<표 4-97> 광고 크기별 공고광고 광고노출 차이

<표 4-98> 신문 종류별 공고광고 광고노출 차이

<표 4-99> 섹션별 공고광고 광고노출 차이

<표 4-100> 컬러/흑백별 공고광고 광고노출 차이



전면 645 29.0 .45

17.90 p<.001

8단*37 89 9.0 .29

7단*37 967 16.2 .37

9단*21 161 5.6 .23

7단*15.5 27 11.1 .32

8단*27 28 21.4 .42

5단*37 2663 12.7 .33

4단*37 120 14.2 .35

합계 4700 15.4 .36


중앙지 2728 12.5 .33

29.16 p<.001경제지 1424 17.5 .38

지방지 548 24.6 .43

합계 4700 15.4 .36


본지 3768 15.2 .36

9.48 p<.001경제 섹션 221 7.2 .26

기타 섹션 711 19.1 .39

합계 4700 15.4 .36


컬러 2793 18.0 .3834.85 p<.001

흑백 1907 11.7 .32

합계 4700 15.4 .36 　　

다. 관광

관광 업종에서는 전면 크기(29.0%), 지방지(24.6%), 기타 섹션(19.1%),

컬러광고(18.0%)가 각각 가장 높은 광고 노출량을 나타냈으며, 통계적으로도

모두 유의한 차이가 나타난 것으로 확인됐다.

<표 4-101> 광고 크기별 관광업종 광고노출 차이

<표 4-102> 신문 종류별 관광업종 광고노출 차이

<표 4-103> 섹션별 관광업종 광고노출 차이

<표 4-104> 컬러/흑백별 관광업종 광고노출 차이

110


전면 606 28.4 .45

24.35 p<.001

7단*37 357 6.7 .25

9단*21 536 7.1 .26

7단*15.5 27 29.6 .47

8단*27 24 16.7 .38

5단*37 1755 14.4 .35

4단*37 434 12.0 .33

합계 3739 14.7 .35


중앙지 2233 15.0 .36

20.01 p<.001경제지 1101 10.8 .31

지방지 405 23.7 .43

합계 3739 14.7 .35


본지 2590 17.4 .38

24.93 p<.001경제 섹션 73 13.7 .35

기타 섹션 1076 8.4 .28

합계 3739 14.7 .35


컬러 2501 15.8 .377.62 p<.01

흑백 1238 12.4 .33

합계 3739 14.7 .35 　　

라. 구인/구직

구인/구직 광고의 경우 광고 크기 중 7단*15.5 크기가 가장 노출 효과가 높았으며

(29.6%), 신문 종류로 살펴보았을 때는 지방지가 가장 높은 노출 효과를 보 다

(23.7%). 또한 섹션 분류 중 본지 섹션의 광고 노출량이 가장 많았으며(17.4%)

흑백광고보다 컬러광고의 노출 효과가 좋은 것으로 나타났다(15.8%).

<표 4-105> 광고 크기별 구인/구직업종 광고노출 차이

<표 4-106> 신문 종류별 구인/구직업종 광고노출 차이

<표 4-107> 섹션별 구인/구직업종 광고노출 차이

<표 4-108> 컬러/흑백별 구인/구직업종 광고노출 차이



양전면 15 13.3 .35

28.04 p<.001

전면 1221 28.4 .45

9단*37 20 25.0 .44

8단*37 18 27.8 .46

7단*37 298 13.4 .34

9단*21 233 17.2 .38

7단*15.5 15 .0 .00

5단*37 1608 9.0 .29

4단*37 457 10.9 .31

합계 3885 16.3 .37


중앙지 1626 20.4 .40

18.07 p<.001경제지 1325 14.0 .35

지방지 934 12.4 .33

합계 3885 16.3 .37

섹션 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value본지 3415 16.1 .37

.57 .566경제 섹션 283 17.3 .38기타 섹션 187 18.7 .39

합계 3885 16.3 .37

컬러/흑백 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value컬러 2472 21.3 .41 130.00 p<.001흑백 1413 7.5 .26 　　

합계 3885 16.3 .37 　　

마. 부동산

부동산 업종의 광고구성 요인별 노출 차이를 살펴보면, 광고 크기 요인 중

전면크기 광고의 노출 효과가 가장 높은 것으로 나타났으며(28.4%) 신문 종류별로

살펴보았을 때 중앙지가 가장 높은 노출 효과를 보 다(20.4%).

섹션 요인 중에선 기타 섹션이(18.7%) 가장 좋은 효과를 나타났으며 컬러광고가

흑백광고보다 3배가량 높은 효과를 보 다(21.3%).

<표 4-109> 광고 크기별 부동산업종 광고노출 차이

<표 4-110> 신문 종류별 부동산업종 광고노출 차이

<표 4-111> 섹션별 부동산업종 광고노출 차이

<표 4-112> 컬러/흑백별 부동산업종 광고노출 차이

112


전면 176 23.9 .43

6.35 p<.001

10단*37 21 28.6 .46

7단*37 54 7.4 .26

9단*21 318 8.5 .28

5단*37 128 10.9 .31

4단*37 24 8.3 .28

합계 721 13.2 .34


중앙지 492 13.6 .34

.80 .451경제지 89 9.0 .29

지방지 140 14.3 .35

합계 721 13.2 .34


본지 408 16.9 .38

6.12 p<.01경제 섹션 58 5.2 .22

기타 섹션 255 9.0 .29

합계 721 13.2 .34


컬러 721 13.2 .34 -　

-　흑백 - - -

합계 721 　　

바. 생활용품

생활용품 업종에서는 광고 크기 중 10단*37이 가장 좋은 노출 효과를 보 으며

(28.6%), 신문 종류 중에선 지방지가(14.3%), 섹션 중에선 본지 섹션이 가장

노출 효과가 높았다(16.9%). 생활용품 업종의 경우 조사된 데이터에서 흑백광고가

없었던 관계로 컬러광고와 흑백광고 간의 노출 효과 차이는 확인되지 않았다.

<표 4-113> 광고 크기별 생활용품업종 광고노출 차이

<표 4-114> 신문 종류별 생활용품업종 광고노출 차이

<표 4-115> 섹션별 생활용품업종 광고노출 차이

<표 4-116> 컬러/흑백별 생활용품업종 광고노출 차이



전면 1317 27.0 .44

18.91 p<.001

10단*37 38 28.9 .46

8단*37 55 27.3 .45

7단*37 384 13.8 .35

9단*21 841 10.1 .30

7단*15.5 53 3.8 .19

8단*27 29 6.9 .26

5단*37 394 13.7 .34

4단*37 150 7.3 .26

합계 3261 18.1 .38

신문 종류 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value중앙지 1922 15.8 .36

9.11 p<.001경제지 340 23.5 .42

지방지 999 20.6 .40

합계 3261 18.1 .38


본지 2041 20.5 .40

11.48 p<.001경제 섹션 392 15.8 .37

기타 섹션 828 13.2 .34

합계 3261 18.1 .38

컬러/흑백 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value컬러 3098 18.1 .39

.09 .763흑백 163 17.2 .38

합계 3261 18.1 .38 　　

사. 서비스

서비스 업종의 경우 광고 크기 중 10단*37이 가장 노출 효과가 높았으며

(28.9%), 신문 종류 중에서는 경제지가 가장 높은 노출효과를 보 다(23.5%).

또한 섹션 분류 중 본지 섹션의 광고 노출량이 가장 많았다(20.5%). 반면 흑백광고

보다 컬러광고의 노출 효과가 다소 높게 나타났으나(18.1%), 이는 통계적으로

유의한 차이는 아닌 것으로 확인됐다.

<표 4-117> 광고 크기별 서비스업종 광고노출 차이

<표 4-118> 신문 종류별 서비스업종 광고노출 차이

<표 4-119> 섹션별 서비스업종 광고노출 차이

<표 4-120> 컬러/흑백별 서비스업종 광고노출 차이

114


양전면 25 48.0 .51

23.57 p<.001

전면 976 35.0 .48

7단*37 334 13.2 .34

9단*21 206 29.1 .46

8단*27 258 31.4 .46

5단*37 404 11.4 .32

4단*37 54 9.3 .29

합계 2257 26.1 .44


중앙지 1389 25.2 .43

11.51 p<.001경제지 602 23.1 .42

지방지 266 38.0 .49

합계 2257 26.1 .44


본지 1641 29.3 .46

15.85 p<.001경제 섹션 454 17.6 .38

기타 섹션 162 17.9 .38

합계 2257 26.1 .44


컬러 2157 26.9 .4416.02 p<.001

흑백 100 9.0 .29

합계 2257 26.1 .44 　　

아. 식품

식품 업종에서는 양전면크기(48.0%), 지방지(38.0%), 본지(29.3%), 컬러

광고(26.9%)가 각각 가장 높은 광고 노출량을 나타냈으며 광고 크기, 신문종류,

섹션 요인 모두 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 확인됐다.

<표 4-121> 광고 크기별 식품업종 광고노출 차이

<표 4-122> 신문 종류별 식품업종 광고노출 차이

<표 4-123> 섹션별 식품업종 광고노출 차이

<표 4-124> 컬러/흑백별 식품업종 광고노출 차이



전면 129 27.9 .45

17.83 p<.0017단*37 19 5.3 .23

8단*27 45 8.9 .29

5단*37 797 7.5 .26

합계 990 10.2 .30


중앙지 536 13.2 .34

11.94 .001경제지 0

지방지 454 6.6 .25

합계 990 10.2 .30


본지 935 10.1 .30

.39 .676경제 섹션 26 15.4 .37

기타 섹션 29 10.3 .31

합계 990 10.2 .30


컬러 329 15.8 .3717.15 p<.001

흑백 661 7.4 .26

합계 990 10.2 .30 　　

자. 안내

안내광고의 경우 섹션 간의 차이를 제외한 나머지 요인에서 각각 차이가 있는

것으로 나타났다. 광고 크기 중 전면(27.9%), 신문 종류 중 중앙지(13.2%)가

가장 높은 광고 노출 효과를 보 다. 컬러/흑백의 경우 컬러광고가 15.8%로 흑백광

고보다 높았다. 섹션별로는 경제 섹션이 가장 높은 효과를 보 으나(15.4%),

통계적으로 유의한 차이는 아니었다.

<표 4-125> 광고 크기별 안내업종 광고노출 차이

<표 4-126> 신문 종류별 안내업종 광고노출 차이

<표 4-127> 섹션별 안내업종 광고노출 차이

<표 4-128> 컬러/흑백별 안내업종 광고노출 차이

116


전면 188 42.0 .49

7.81 p<.001

7단*37 28 28.6 .46

9단*21 32 6.3 .25

7단*15.5 48 18.8 .39

8단*27 29 24.1 .44

5단*37 315 20.6 .41

합계 640 26.6 .44


중앙지 280 20.4 .40

10.93 p<.001경제지 166 22.9 .42

지방지 194 38.7 .49

합계 640 26.6 .44


본지 580 27.6 .45

3.59 p<.05경제 섹션 28 28.6 .46

기타 섹션 32 6.3 .25

합계 640 26.6 .44


컬러 580 27.2 .451.46 .227

흑백 60 20.0 .40

합계 640 26.6 .44 　　

차. 연예/오락

연예/오락 업종의 경우 컬러/흑백광고 간 차이를 제외한 나머지 요인에서 각각

차이가 있는 것으로 나타났다. 광고 크기 중 전면(42.0%), 신문 종류 중 지방지

(38.7%)가 가장 높은 광고 노출 효과를 보 다. 섹션별로는 경제 섹션이 가장

높은 효과를 보 다(28.6%). 컬러광고의 경우 흑백광고보다 효과가 좋다고 나타났

으나(27.2%), 통계적으로 유의한 차이는 아니었다.

<표 4-129> 광고 크기별 연예/오락업종 광고노출 차이

<표 4-130> 신문 종류별 연예/오락업종 광고노출 차이

<표 4-131> 섹션별 연예/오락업종 광고노출 차이

<표 4-132> 컬러/흑백별 연예/오락업종 광고노출 차이



양전면 214 56.1 .50

23.61 p<.001전면 313 50.5 .50

9단*21 69 18.8 .39

5단*37 131 20.6 .41

합계 727 43.7 .50


중앙지 462 46.1 .50

2.11 .122경제지 92 34.8 .48

지방지 173 42.2 .50

합계 727 43.7 .50


본지 687 45.4 .50

14.45 p<.001경제 섹션 0

기타 섹션 40 15.0 .36

합계 727 43.7 .50


컬러 704 44.5 .504.69 .031

흑백 23 21.7 .42

합계 727 43.7 .50 　　

카. 유통

유통 업종의 경우 광고 크기 중 양전면 크기의 광고 노출량이 56.1%로 가장

높았다. 신문 종류별로는 중앙지의 광고 노출량이 높았으나(46.1%), 통계적으로

유의한 차이는 아니었다. 섹션 중에서는 본지 섹션의 광고 노출 효과가 가장 좋았으며

(45.4%), 컬러광고가 흑백광고보다 높은 광고효과를 보 다(44.5%).

<표 4-133> 광고 크기별 유통업종 광고노출 차이

<표 4-134> 신문 종류별 유통업종 광고노출 차이

<표 4-135> 섹션별 유통업종 광고노출 차이

<표 4-136> 컬러/흑백별 유통업종 광고노출 차이

118


양전면 25 20.0 .41

13.46 p<.001

전면 456 47.1 .50

7단*37 25 20.0 .41

9단*21 468 24.4 .43

8단*27 76 35.5 .48

5단*37 82 13.4 .34

4단*37 24 25.0 .44

합계 1156 33.1 .47


중앙지 784 35.3 .48

5.49 p<.01경제지 306 25.8 .44

지방지 66 40.9 .50

합계 1156 33.1 .47


본지 680 41.6 .49

28.25 p<.001경제 섹션 247 19.8 .40

기타 섹션 229 22.3 .42

합계 1156 33.1 .47


컬러 1156 33.1 .47

흑백 0 　　

합계 1156 33.1 .47 　　

타. 자동차

자동차 업종에서는 광고 크기 중 전면크기가 가장 좋은 노출 효과를 보 으며

(47.1%), 신문 종류 중에선 지방지가(40.9%), 섹션 중에선 본지 섹션이 광고

노출 효과가 높았다(41.6%). 자동차 업종의 경우 조사된 데이터에서 흑백광고가

없었던 관계로 컬러광고와 흑백광고 간의 노출 효과 차이는 확인되지 않았다.

<표 4-137> 광고 크기별 자동차업종 광고노출 차이

<표 4-138> 신문 종류별 자동차업종 광고노출 차이

<표 4-139> 섹션별 자동차업종 광고노출 차이

<표 4-140> 컬러/흑백별 자동차업종 광고노출 차이



전면 211 33.2 .47

10.37 p<.001

9단*21 161 9.9 .30

8단*27 26 30.8 .47

5단*37 92 17.4 .38

4단*37 73 9.6 .30

합계 563 20.8 .41


중앙지 181 28.7 .45

10.39 p<.01경제지 382 17.0 .38

지방지 0

합계 563 20.8 .41


본지 408 22.1 .42

.76 .468경제 섹션 77 18.2 .39

기타 섹션 78 16.7 .38

합계 563 20.8 .41


컬러 563 20.8 .41- -

흑백 - - -

합계 563 20.8 .41 　　

파. 정보통신

정보통신 업종에서는 전면크기(33.2%), 중앙지(28.7%), 본지(22.1%)가

각각 가장 높은 광고 노출량을 나타냈으며 통계적으로도 모두 유의한 차이가 있는

것으로 확인됐다. 정보통신 업종 또한 조사된 데이터에서 흑백광고 사례가 없었기

때문에 컬러광고와 흑백광고 간의 차이는 확인되지 않았다.

<표 4-141> 광고 크기별 정보통신업종 광고노출 차이

<표 4-142> 신문 종류별 정보통신업종 광고노출 차이

<표 4-143> 섹션별 정보통신업종 광고노출 차이

<표 4-144> 컬러/흑백별 정보통신업종 광고노출 차이

120


전면 689 30.3 .46

29.32 p<.001

7단*37 371 9.4 .29

9단*21 293 8.9 .28

7단*15.5 25 12.0 .33

5단*37 572 10.3 .30

4단*37 323 14.2 .35

합계 2273 16.6 .37


중앙지 1499 17.1 .38

1.44 .238경제지 694 15.0 .36

지방지 80 21.3 .41

합계 2273 16.6 .37


본지 1544 18.7 .39

14.36 p<.001경제 섹션 559 9.5 .29

기타 섹션 170 21.8 .41

합계 2273 16.6 .37


컬러 2221 16.7 .37.99 .319

흑백 52 11.5 .32

합계 2273 16.6 .37 　　

하. 전기/전자

전기/전자 업종의 경우 광고 크기 중 전면광고 크기가 가장 좋은 광고 노출

효과를 보 으며(30.3%), 신문 종류 중 중앙지가(17.1%), 섹션별로는 기타

섹션이(21.8%) 가장 높은 광고 노출 효과를 나타냈다. 또한 컬러광고의 광고

노출량은 16.7%로 흑백광고보다 좋은 효과를 보 으나, 통계적으로 유의미한

차이는 아닌 것으로 확인됐다.

<표 4-145> 광고 크기별 전기/전자업종 광고노출 차이

<표 4-146> 신문 종류별 전기/전자업종 광고노출 차이

<표 4-147> 섹션별 전기/전자업종 광고노출 차이

<표 4-148> 컬러/흑백별 전기/전자업종 광고노출 차이



전면 1213 27.3 .45

18.48 p<.001

8단*37 50 26.0 .44

7단*37 418 13.2 .34

9단*21 452 13.7 .34

8단*27 52 13.5 .34

5단*37 1165 12.7 .33

4단*37 80 25.0 .44

합계 3430 18.5 .39


중앙지 2712 17.3 .38

7.13 p<.01경제지 512 23.2 .42

지방지 206 23.8 .43

합계 3430 18.5 .39


본지 2251 21.3 .41

16.46 p<.001경제 섹션 884 13.6 .34

기타 섹션 295 12.5 .33

합계 3430 18.5 .39


컬러 3133 19.5 .4020.74 p<.001

흑백 297 8.8 .28

합계 3430 18.5 .39 　　

거. 제약

제약 업종의 경우 광고크기가 전면크기일 때 가장 높은 광고 노출 효과를 보 으며

(27.3%), 신문 종류별로는 지방지의 광고 노출 효과가 가장 좋은 것으로 나타났다

(23.8%). 섹션별로는 본지 섹션이 가장 높은 광고 노출 효과가 나타났으며

(21.3%) 컬러광고가 흑백광고보다 좋은 광고 노출 효과를 보 다(19.5%).

<표 4-149> 광고 크기별 제약업종 광고노출 차이

<표 4-150> 신문 종류별 제약업종 광고노출 차이

<표 4-151> 섹션별 제약업종 광고노출 차이

<표 4-152> 컬러/흑백별 제약업종 광고노출 차이

122


전면 588 31.0 .46

13.34 p<.001

7단*37 224 17.4 .38

9단*21 440 16.6 .37

8단*27 18 16.7 .38

5단*37 234 10.7 .31

4단*37 50 6.0 .24

합계 1554 20.9 .41


중앙지 1253 21.5 .41

2.58 .076경제지 278 17.3 .38

지방지 23 34.8 .49

합계 1554 20.9 .41


본지 865 24.2 .43

6.75 p<.01경제 섹션 328 15.2 .36

기타 섹션 361 18.3 .39

합계 1554 20.9 .41


컬러 1527 21.1 .411.60 .207

흑백 27 11.1 .32

합계 1554 20.9 .41 　　

너. 패션

패션 업종에서는 전면크기(31.0%), 지방지(34.8%), 본지(24.2%)가 각각

가장 높은 광고 노출량을 나타냈다. 컬러/흑백 간 차이의 경우 컬러광고가 흑백광고

보다 높은 광고 노출량을 보 으나(21.1%), 통계적으로 유의한 차이는 아니었다.

<표 4-153> 광고 크기별 패션업종 광고노출 차이

<표 4-154> 신문 종류별 패션업종 광고노출 차이

<표 4-155> 섹션별 패션업종 광고노출 차이

<표 4-156> 컬러/흑백별 패션업종 광고노출 차이



양전면 25 .0 .00

27.28 p<.001

전면 786 32.2 .47

9단*37 26 38.5 .50

7단*37 42 19.0 .40

9단*21 476 9.9 .30

8단*27 15 33.3 .49

5단*37 1037 11.2 .32

4단*37 261 14.9 .36

합계 2668 17.9 .38


중앙지 1684 16.0 .37

9.89 p<.001경제지 480 17.7 .38

지방지 504 24.6 .43

합계 2668 17.9 .38


본지 1633 22.1 .42

27.09 p<.001경제 섹션 544 9.4 .29

기타 섹션 491 13.4 .34

합계 2668 17.9 .38

컬러/흑백 N 광고 노출량(%) 표준 편차 F-value p-value컬러 2407 18.3 .39

2.75 .097흑백 261 14.2 .35합계 2668 17.9 .38 　　

더. PR

PR광고의 경우 광고크기 중 9단*37의 광고가 가장 좋은 광고 노출 효과를

보 으며(38.5%) 신문 종류 중에서는 지방지의 광고 노출 효과가 가장 높은 것으로

나타났다(24.6%). 섹션별로는 본지 섹션이 가장 노출 효과가 높았다(22.1%).

컬러광고가 흑백광고보다 높은 광고 효과를 보 으나(18.3%), 통계적으로 유의한

차이는 아니었다.

<표 4-157> 광고 크기별 PR업종 광고노출 차이

<표 4-158> 신문 종류별 PR업종 광고노출 차이

<표 4-159> 섹션별 PR업종 광고노출 차이

<표 4-160> 컬러/흑백별 PR업종 광고노출 차이

124


전면 91 56.0 .50

17.12 p<.001

9단*21 83 19.3 .40

7단*15.5 52 28.8 .46

8단*27 27 37.0 .49

5단*37 738 16.7 .37

4단*37 192 20.8 .41

합계 1183 21.6 .41


중앙지 668 18.7 .39

7.17 p<.01경제지 102 15.7 .37

지방지 413 27.6 .45

합계 1183 21.6 .41


본지 1056 22.7 .42

4.14 p<.05경제 섹션 75 13.3 .34

기타 섹션 52 9.6 .30

합계 1183 21.6 .41


컬러 805 26.8 .4442.92 p<.001

흑백 378 10.3 .30

합계 1183 21.6 .41 　　

러. 관공서 및 단체

관공서 및 단체업종에서는 전면크기(56.0%), 지방지(27.6%), 본지(22.7%)

가 각각 가장 높은 광고 노출량을 나타냈다. 컬러/흑백 간 차이의 경우 컬러광고가

흑백광고보다 높은 광고 노출량을 보 다(26.8%).

<표 4-161> 광고 크기별 관공서 및 단체업종 광고노출 차이

<표 4-162> 신문 종류별 관공서 및 단체업종 광고노출 차이

<표 4-163> 섹션별 관공서 및 단체업종 광고노출 차이

<표 4-164> 컬러/흑백별 관공서 및 단체업종 광고노출 차이



전면 1224 35.4 .48

60.76 p<.001

7단*37 247 14.6 .35

9단*21 296 12.2 .33

8단*27 139 12.2 .33

5단*37 1905 12.9 .34

4단*37 674 13.8 .35

합계 4485 19.2 .39


중앙지 2817 18.2 .39

2.56 .077경제지 1509 20.9 .41

지방지 159 21.4 .41

합계 4485 19.2 .39


본지 3490 21.9 .41

41.96 p<.001경제 섹션 335 5.4 .23

기타 섹션 660 11.7 .32

합계 4485 19.2 .39


컬러 3985 19.7 .405.23 p<.05

흑백 500 15.4 .36

합계 4485 19.2 .39 　　

머. 출판

출판 업종의 경우 광고크기가 전면크기일 때 가장 높은 광고 노출 효과를 보 다

(35.4%). 섹션별로 살펴보면 본지의 경우 가장 좋은 노출 효과를 나타냈으며

(21.9%) 컬러광고가 흑백광고보다 더 나은 광고 노출 효과를 보 다(19.7%).

신문 종류별로는, 지방지가 가장 높은 광고 노출 효과를 보 으나(21.4%), 통계적

으로 유의한 차이는 아니었다.

<표 4-165> 광고 크기별 출판업종 광고노출 차이

<표 4-166> 신문 종류별 출판업종 광고노출 차이

<표 4-167> 섹션별 출판업종 광고노출 차이

<표 4-168> 컬러/흑백별 출판업종 광고노출 차이

126


양전면 27 37.0 .49

10.43 p<.001

전면 379 29.3 .46

9단*37 34 11.8 .33

7단*37 56 5.4 .23

9단*21 852 12.8 .33

7단*15.5 72 20.8 .41

8단*27 80 13.8 .35

5단*37 131 5.3 .23

4단*37 224 17.0 .38

합계 1855 16.6 .37


중앙지 885 14.8 .36

10.77 p<.001경제지 901 16.9 .37

지방지 69 36.2 .48

합계 1855 16.6 .37


본지 923 21.6 .41

16.59 p<.001경제 섹션 535 12.0 .32

기타 섹션 397 11.3 .32

합계 1855 16.6 .37


컬러 1630 17.7 .3812.38 p<.001

흑백 225 8.4 .28

합계 1855 16.6 .37

버. 금융

마지막으로 금융 업종의 경우 광고크기 중 양전면의 광고 노출 효과가 가장

높았으며(37.0%), 신문 종류별로 살펴보면, 지방지가 가장 좋은 광고 노출효과를

보 다(36.2%). 섹션의 경우 본지 섹션의 광고 노출 효과가 21.6%로 가장 높았으

며 컬러광고가 흑백광고보다 월등히 높은 광고 노출 효과를 보 다(17.7%).

<표 4-169> 광고 크기별 금융업종 광고노출 차이

<표 4-170> 신문 종류별 금융업종 광고노출 차이

<표 4-171> 섹션별 금융업종 광고노출 차이

<표 4-172> 컬러/흑백별 금융업종 광고노출 차이


(5) 광고 노출량 추정을 위한 업종별 회귀분석

지금까지 각 업종별로 독자의 인구통계학적 요인과 광고구성 요인에 따른 광고

노출의 차이를 검증해보았다. 그러나 이러한 분석 방법은 광고 노출에 향을 끼치는

독립변수군을 종합적으로 고려해 광고노출 효과를 분석하거나 예측해내는 방법이

될 수는 없다. 따라서 본 연구에서는 각 요인을 종합적으로 고려한 광고 노출 효과를

예측하는 모델링(modeling) 구축을 시도했다. 여기서 광고노출이라는 것은 신문

독자가 광고를 ‘보았다, 보지 않았다’라는 이항반응(binary response)이며, 광고노

출을 예측하는 모델에서는 이러한 이항반응변수를 종속변수로 설정하게 된다.

또한 본 연구에서 제시한 독립변수들이 광고 크기, 신문 종류, 섹션 분류,

컬러/흑백과 같은 명목변수이기 때문에 기존의 효과 예측에 쓰 던 일반 선형회귀

모형으로 예측하는 것은 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 이항반응 회귀분석

중 하나인 로지스틱 회귀분석을 통해 신문광고의 노출 효과를 예측하고 모델을

추정했다.

로지스틱 회귀분석은 직접적인 1(광고를 보았다) 또는 0(광고를 보지 않았다)을

종속변수로 설정하는 것이 아니라, 사건이 성공할 확률이 실패할 확률보다 얼마나

더 높은지를 뜻하는 승산(odds ratio = p/(1-p))을 종속 변수로 놓게 된다. 이에

따라 로지스틱 회귀분석에서의 회귀식은 다음과 같은 형태로 제시된다.

ln ××⋯

이때, 본 연구에서 구하고자 하는 예상광고노출량(광고노출확률)은 일련의 식의

변형을 통해 다음과 같이 산출할 수 있다.

××⋯

위의 식에서 a는 상수항이며 X1, X2 등은 광고 크기, 신문 종류, 섹션

분류, 컬러/흑백 유무 등과 같은 독립변수 항이다. 이때, 일반 선형 회귀분석과

는 달리, 독립변수 항의 값은 1로 고정시키며, 독립변수의 계수값인 b1, b2

등에 따라 식이 계산된다. 이에 따라 업종을 구분하지 않고 광고 요인을

독립변수군으로 투입한 로지스틱 회귀계수를 산출하면 다음과 같다.

128

변수 B Exp(B) 유의 확률

광고 크기

양전면 1.936 6.930 p<.001

전면 1.354 3.874 p<.001

10단*37 1.078 2.938 p<.05

9단*37 1.317 3.734 p<.01

8단*37 0.684 1.982 .080

7단*37 0.409 1.505 .252

9단*21 0.387 1.472 .278

7단*15.5 0.522 1.686 .174

8단*27 0.804 2.235 p<.05

5단*37 0.207 1.230 .559

4단*37 0.246 1.279 .491

2단*9 0.000 0.000 .000

신문 종류

중앙지 -0.291 0.748 .000

경제지 -0.347 0.707 .000

지방지 0.000 0.000 .000

섹션 분류

본지 0.652 1.920 .000

경제 섹션 0.021 1.021 .700

기타 섹션 0.000 0.000 .000

컬러/흑백컬러 0.486 1.626 .000

흑백 0.000 0.000

상수항 -2.818 0.060 .000

<표 4-173> 전체 업종의 로지스틱 회귀계수표

B는 각 독립변수의 항목에 해당하는 b값들이며 값이 0인 항목이 각 독립변수의

기준항목이다. 로지스틱 회귀분석의 b값은 일반 선형 회귀분석에서 쓰이는

것과 같은 절대적인 수치가 아닌, 각 독립변수의 항목들이 기준항목에 비해

얼마나 더 승산에 향을 미치는가에 대한 상대적인 수치이며, Exp(B)값을

통해 각 항목이 승산에 미치는 향을 상대적으로 알 수 있다.

예를 들어, 광고 크기 변수에서 전면크기 항목의 Exp(B)값 3.874은 전면크기로

광고를 게재할 경우 기준항목인 2단*9 크기로 광고를 게재했을 때보다 3.874배

높은 노출 효과를 기대할 수 있다는 것을 의미하며, 전면크기 항목의 유의 확률이

0.000이므로 기준항목과 유의한 차이가 있음을 알 수 있다. 같은 방식으로 각

항목의 Exp(B)값을 서로 나눔으로써 각 항목 간의 효과 차이를 상대적으로 확인할

수 있다.


예상광고노출량을 계산하기 위해서는 각 독립변수의 선택항목에 맞는

b값을 회귀식에 대입하는 방식으로 값을 구할 수 있다. 예를 들어, 중앙지의

본지 섹션에 전면크기의 컬러광고를 집행할 경우, 예상광고노출량은 상수항

에 –2.818, b1(광고크기변수 전면항목의 b값)에 1.354, b2(신문종류변수

중앙지항목의 b값)에 -0.291, b3(섹션분류변수 본지항목의 b값)에 0.652,

b4(컬러/흑백변수 컬러항목의 b값)에 0.486을 대입해 다음과 같이 계산한다.

××××

즉, 중앙지의 본지 섹션에 전면크기의 컬러광고를 집행할 경우, 35.04%의

광고 노출을 기대할 수 있다. 여기에 타깃 독자층의 인구통계학적 요인에 따라

가중치를 부여해 최종 예상광고노출량을 산출할 수 있으며 업종을 구분하지 않은

경우의 인구통계학적 요인 가중치는 다음과 같다.

<표 4-174> 인구통계학적 요인의 가중치(모든 업종 통합)

남자 여자

30,40대 0.910 1.180

20,50대 0.844 1.095

연령대의 경우 30대와 40대 간, 20대와 50대 간 유의한 차이가 나타나지 않았으

며 이에 따라 연령대 구분을 30, 40대와 20, 50대로 나누었다. 만약 30~40대의

남자 독자층을 타깃으로 해서 광고를 집행한다고 가정하면, 위에서 구한 광고

노출 확률 35.04%에 가중치인 0.910을 곱한 수치인 31.89%가 해당 타깃층에

대한 예상광고노출량이 된다.

일반 회귀모델에서 R²값을 구해 모델 적합도를 측정하는 것과는 달리 로지스틱

회귀모델에서는 분류 정확도와 Hosmer & Lemeshow 검정값을 통해 모델 적합도

를 측정한다. 이에 따라 전체업종의 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도와 Hosmer

& Lemeshow 검정값을 도출하면 다음과 같다.

130


광고 크기

전면 -0.014 0.986 0.980

9단*21 0.179 1.196 0.771

5단*37 -1.011 0.364 0.091

4단*37 　0.000 0.000 p<.001

신문 종류

중앙지 -1.565 0.209 p<.01

경제지 -1.390 0.249 p<.001

지방지 0.000 0.000 p<.001

섹션 분류본지 0.513 1.670 0.280

기타 섹션 0.000 0.000　　

컬러/흑백컬러 1.098 2.998 0.233

흑백 0.000 0.000

상수항 -1.374 0.253 0.207

분류 정확도 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률 카이제곱 자유도

78.8% 0.161 9.224 6

<표 4-175>모델 적합도 검정(모든 업종 통합)


81.7% 0.001 25.702 7

로지스틱 회귀모델에서는 보통 Hosmer & Lemeshow 검정 유의 확률이 0.05보

다 클 때 모델이 적합하다고 판정한다. 전체 업종 로지스틱 회귀모델의 경우

Hosmer & Lemeshow 검정 유의 확률이 0.001로 0.05보다 작지만, 다른

모델 적합도 검정 척도인 카이제곱/자유도 값이 3.671로 5보다 작고, 특히

분류 정확도가 81.7%를 보이고 있어 어느 정도 적합한 모델이라고 할 수

있다. 이와 같은 방법으로 각 업종별로 로지스틱 회귀모델 구축을 시도했으며

제시된 결과를 살펴보면 다음과 같다.

① 가구

<표 4-176> 가구업종 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-177> 가구업종 모델 적합도 검정



광고 크기

전면 1.713 5.546 p<.01

8단*37 -0.254 0.776 0.719

7단*37 -0.007 0.993 0.991

5단*37 -0.368 0.692 0.430

4단*37 0.270 1.311 0.619

2단*9 　0.000 0.000 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.975 0.377 p<.001

경제지 -1.693 0.184 p<.001

지방지 　0.000 0.000 p<.001

섹션 분류

본지 2.335 10.334 p<.01

경제 섹션 0.960 2.611 0.180

기타 섹션 　0.000 0.000 p<.001

컬러/흑백컬러 0.200 1.222 0.437

흑백 　0.000 0.000

상수항 -2.975 0.051 p<.001

<표 4-178> 가구업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.740 1.050

20,50대 1.006 1.428

가구 업종의 경우 광고 크기 변수 중 9단*21항목, 신문 종류 변수 중 지방지항목,

섹션 분류 변수 중 본지 항목, 컬러/흑백 변수 중 컬러 항목이 예상광고노출량에

가장 큰 향을 미치는 것으로 나타났다. 인구통계학적 요인을 고려할 때 20대

또는 50대 여자일 경우 가중치가 가장 높았고, 30대 또는 40대 남자일 경우 가중치가

가장 낮았다. 가구 업종의 로지스틱 회귀분석모델 적합도 검정을 실시한

결과, Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.161로 0.05보다 높고, 카이제

곱/자유도 값이 1.537을 나타냄으로써 모델이 적합함을 알 수 있다. 또한

가구 업종의 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 78.8%로 나타났다.

② 공고

<표 4-179> 공고광고 로지스틱 회귀분석 결과

132

<표 4-180> 공고광고 모델 적합도 검정


86.4% 0.193 9.926 7

<표 4-181> 공고광고 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 1.094 1.237

20,50대 0.669 0.757

공고광고의 경우 광고 크기 변수 중 전면항목, 신문 종류 변수 중 지방지 항목,

섹션 분류 변수 중 본지 항목, 컬러/흑백변수 중 컬러 항목이 예상광고노출량에


또는 40대 여자일 경우 가중치가 가장 높았고, 20대 또는 50대 남자의 가중치가

가장 낮았으며, 성별보다는 연령대에 의해 큰 차이를 보 다. 공고 광고의 로지스틱

회귀분석모델 적합도의 경우 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.193로 0.05

보다 높고, 카이제곱/자유도 값이 1.418을 나타냄으로써 모델이 적합함을 알 수

있다. 또한 공고 업종의 로지스틱회귀모델의 분류 정확도는 86.4%로 나타났다.

③ 관광

관광 업종의 경우 광고 크기 변수 중 전면항목, 신문 종류 변수 중 지방지

항목, 섹션 분류 변수 중 기타 섹션 항목, 컬러/흑백 변수 중 컬러 항목이 예상광고노

출량에 가장 큰 향을 미치는 것으로 나타났다. 인구통계학적 요인을 고려할

때 30대 또는 40대 여자일 경우 가중치가 가장 높았고, 20대 또는 50대 남자의

가중치가 가장 낮았다. 연령대별로는 큰 차이가 보이지 않은 반면, 성별에 따라서는

큰 차이를 보 다. 관광 업종의 로지스틱 회귀분석모델 적합도는 Hosmer와

Lemeshow 검정 유의 확률이 0.049로 0.05보다 다소 작았지만, 카이제곱/자

유도 값이 2.017을 나타냄으로써 모델이 충분히 적합함을 알 수 있다. 또한

관광업종의 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 84.6%로 나타났다.



광고 크기

전면 0.744 2.104 p<.01

8단*37 -0.365 0.694 .436

7단*37 0.166 1.180 .579

9단*21 -1.001 0.368 p<.05

7단*15.5 0.332 1.393 .651

8단*27 0.404 1.497 .457

5단*37 -0.116 0.890 .681

4단*37 　0.000 0.000　 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.678 0.507 p<.001

경제지 -0.777 0.460 p<.001

지방지 　0.000 0.000 p<.001

섹션 분류

본지 -0.103 0.902 .423

경제 섹션 -0.812 0.444 p<.05

기타 섹션 　0.000 0.000 p<.05

컬러/흑백컬러 0.372 1.451 p<.01

흑백 　0.000 0.000　　

상수항 -1.294 0.274 p<.001

남자 여자

30,40대 0.883 1.121

20,50대 0.878 1.114


84.6% 0.049 14.122 7

<표 4-182> 관광업종 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-183> 관광업종 모델 적합도 검정

<표 4-184> 관광업종 인구통계학적 요인 가중치표

134

④ 구인/구직

<표 4-185> 구인/구직업종 로지스틱 회귀분석 결과


광고크기

전면 0.829 2.292 p<.001

7단*37 -0.624 0.536 p<.05

9단*21 -0.531 0.588 p<.05

7단*15.5 0.550 1.734 0.239

8단*27 0.690 1.995 0.343

5단*37 0.029 1.029 0.868

4단*37 0.000　 0.000　 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.045 0.956 0.757

경제지 -0.582 0.559 p<.001

지방지 0.000 0.000 p<.001

섹션 분류

본지 0.918 2.505 p<.001

경제 섹션 0.034 1.034 0.942

기타 섹션 　0.000 0.000 p<.001

컬러/흑백컬러 0.246 1.279 p<.05

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -2.535 0.079 p<.001

<표 4-186> 구인/구직업종 모델 적합도 검정


85.3% 0.674 5.762 8

<표 4-187> 구인/구직업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.837 1.206

20,50대 0.789 1.138

구인/구직 업종의 경우 광고 크기 변수 중 전면항목, 신문 종류 변수 중 지방지

항목, 섹션 분류 변수 중 본지 항목, 컬러/흑백 변수 중 컬러 항목이 예상광고노출량에



B Exp(B) 유의 확률

광고 크기

양전면 0.821 2.272 0.301

전면 0.837 2.309 p<.001

9단*37 1.192 3.292 p<.05

8단*37 1.335 3.799 p<.05

7단*37 -0.115 0.891 0.633

9단*21 0.199 1.220 0.418

7단*15.5 -18.913 0.000 0.999

5단*37 -0.202 0.817 0.281

4단*37 0.000 0.000 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.402 0.669 p<.05

경제지 -0.575 0.562 p<.001

지방지 0.000 0.000 p<.01

섹션 분류

본지 0.296 1.345 0.160

경제 섹션 0.091 1.095 0.726

기타 섹션 0.000 0.000 0.226

컬러/흑백컬러 1.055 2.872 p<.001

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -2.587 0.075 p<.001


83.7% 0.505 6.300 7

또는 40대 여자일 경우 가중치가 가장 높았고, 20대 또는 50대 남자의 가중치가

가장 낮았다. 구인/구직 업종의 로지스틱 회귀분석모델 적합도 검정을 실시한

결과, Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.674로 0.05보다 높고, 카이제곱/

자유도 값이 0.720을 나타냄으로써 모델이 매우 적합함을 알 수 있다. 또한 구인/구

직 업종의 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 85.3%로 나타났다.

⑤ 부동산

<표 4-188> 부동산업종 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-189> 부동산업종 모델 적합도 검정

136

<표 4-190> 부동산업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 1.0413 1.1584

20,50대 0.7873 0.8758

부동산 업종의 경우 광고 크기 변수 중 8단*37항목, 신문 종류 변수 중 지방지

항목, 섹션 분류 변수 중 본지섹션 항목, 컬러/흑백 변수 중 컬러 항목이 예상광고노출

량에 가장 큰 향을 미치는 것으로 나타났다.

인구통계학적 요인을 고려할 때 30대 또는 40대 여자일 경우 가중치가 가장

높았고, 20대 또는 50대 남자의 가중치가 가장 낮았으며 성별에 따른 차이보다

연령대에 따른 차이가 두드러졌다. 부동산 업종의 로지스틱 회귀분석모델

적합도는 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.505로 0.05보다 큰 값을

가지며 카이제곱/자유도 값이 0.885를 나타냄으로써 모델이 매우 적합함을

알 수 있다. 또한 관광 업종의 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 83.7%로

나타났다.

⑥ 생활용품

생활용품 업종의 경우 조사된 자료에서 흑백광고로 집행된 사례가 없었기 때문에

로지스틱 회귀분석의 변수로 투입되지 않았다. 각 변수별 항목을 살펴보면, 광고

크기 변수 중 10단*37항목, 신문 종류 변수 중 중앙지 항목, 섹션 분류 변수

중 본지 항목이 예상광고노출량에 가장 큰 향을 미치는 것으로 나타났다. 인구통계

학적 요인을 살펴보면, 30, 40대 여자일 경우 가중치가 가장 높았으며 20, 50대

남자의 가중치가 가장 낮았다. 생활용품 업종의 경우 연령대보다는 성별에 따른

차이가 더 크게 나타났다. 또한 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.873로

0.05보다 매우 큰 값을 가지며 카이제곱/자유도 값이 0.409를 나타냄으로써 모델이

매우 적합함을 알 수 있다. 생활용품 업종의 분류 정확도는 86.8%로 나타났다.


<표 4-191> 생활용품업종 로지스틱 회귀분석 결과


광고 크기

전면 1.163 3.201 0.205

10단*37 1.675 5.340 0.122

7단*37 -0.166 0.847 0.877

9단*21 0.129 1.138 0.896

5단*37 0.168 1.182 0.853

4단*37 0.000 0.000 p<.001

신문 종류

중앙지 0.627 1.871 0.065

경제지 0.194 1.214 0.757

지방지 0.000 0.000 0.125

섹션 분류

본지 0.667 1.948 p<.05

경제 섹션 -0.273 0.761 0.690

기타 섹션 　0.000 0.000 0.080

상수항 -3.258 0.038 p<.01

<표 4-192> 생활용품업종 모델 적합도 검정


86.8% 0.873 2.459 6

<표 4-193> 생활용품업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.889 1.279

20,50대 0.706 1.017

⑦ 서비스

서비스 업종의 경우 광고 크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수 중 경제지

항목, 섹션 분류 변수 중 본지섹션 항목, 컬러/흑백변수 중 컬러 항목이 예상광고노출


138

남자 여자

30,40대 1.045 1.245

20,50대 0.698 0.832


81.9% 0.957 2.591 8


광고 크기

전면 1.927 6.866 p<.001

10단*37 1.685 5.394 p<.01

8단*37 1.589 4.898 p<.01

7단*37 0.901 2.463 p<.05

9단*21 0.650 1.916 0.073

7단*15.5 -0.385 0.680 0.631

8단*27 0.009 1.009 0.991

5단*37 0.844 2.325 p<.05

4단*37 0.000　 0.000 p<.001

신문 종류

중앙지 0.042 1.043 0.770

경제지 0.186 1.205 0.292

지방지 0.000 0.000 0.569

섹션 분류

본지 0.840 2.317 p<.001

경제 섹션 0.220 1.246 0.221

기타 섹션 　0.000 0.000 p<.001

컬러/흑백컬러 -0.029 0.972 0.917

흑백 　0.000 0.000 　

상수항 -3.423 0.033 p<.001

<표 4-194> 서비스업종 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-195> 서비스업종 모델 적합도 검정

<표 4-196> 서비스업종 인구통계학적 요인 가중치표

인구통계학적 요인의 가중치를 살펴보면 30대 또는 40대 여자일 경우 가중치가

가장 높았고, 20대 또는 50대 남자일 경우 가중치가 가장 낮았으며, 성별에 따른

차이보다 연령대에 따른 차이가 큰 것을 알 수 있다. 서비스 업종의 로지스틱

회귀분석모델 적합도는 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.957로 0.05보다

큰 값을 가지며 카이제곱/자유도 값이 0.323을 나타냄으로써 모델이 매우 적합함을

알 수 있다. 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 81.9%로 나타났다.



광고 크기

양전면 1.805 6.083 p<.01

전면 1.462 4.315 p<.01

7단*37 0.237 1.268 0.644

9단*21 1.183 3.265 p<.05

8단*27 1.169 3.217 p<.05

5단*37 -0.057 0.944 0.911

4단*37 0.000 0.000 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.574 0.563 p<.001

경제지 -0.971 0.379 p<.001

지방지 0.000 0.000 p<.001

섹션 분류

본지 0.516 1.675 p<.05

경제 섹션 0.006 1.006 0.982

기타 섹션 0.000 0.000 p<.001

컬러/흑백컬러 0.574 1.775 0.149

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -2.401 0.091 p<.001

⑧ 식품

식품 업종의 경우 광고 크기 변수 중 양전면 항목, 신문 종류 변수 중 지방지

항목, 섹션 분류 변수 중 본지 섹션 항목, 컬러/흑백 변수 중 컬러 항목이 예상광고노

출량에 가장 큰 향을 미치는 것으로 나타났다.

인구통계학적 요인 가중치를 살펴보면 30대 또는 40대 여자일 경우 가중치가

가장 높았고, 20대 또는 50대 남자의 가중치가 가장 낮았으며 연령대보다는 성별로

차이가 더 크다. 식품 업종의 로지스틱 회귀분석모델 적합도는 Hosmer와

Lemeshow 검정 유의 확률이 0.370으로 0.05보다 큰 값을 가지며 카이제곱/자

유도 값이 1.079를 나타냄으로써 모델이 매우 적합함을 알 수 있다. 식품

업종의 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 74.8%로 나타났다.

<표 4-197> 식품업종 로지스틱 회귀분석 결과

140


광고 크기

전면 1.802 6.060 p<.001

7단*37 -0.138 0.871 0.895

8단*27 -0.565 0.568 0.592

5단*37 0.000 0.000　 p<.001

신문 종류중앙지 0.609 1.839 p<.05

지방지 0.000 0.000 　

섹션 분류

본지 -0.903 0.405 0.470

경제 섹션 -1.912 0.148 0.168

기타 섹션 0.000 0.000　 0.176

컬러/흑백컬러 -0.355 0.701 0.322

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -1.849 0.157 0.146

<표 4-198> 식품업종 모델 적합도 검정


74.8% 0.370 8.638 8

<표 4-199> 식품업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.932 1.185

20,50대 0.794 1.010

⑨ 안내광고

안내광고에서는 광고 크기 중 전면, 신문 종류 중 중앙지, 섹션 중 기타 섹션,

컬러/흑백 중 흑백일 때 예상광고노출량이 가장 높은 것으로 나타났다. 인구통계학

적인 요인을 고려해 보면 30, 40대 여자일 때 가장 가중치가 높았고 20, 50대

남자일 때 가장 가중치가 낮았다. Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.998로

0.05보다 매우 큰 값을 가지며 카이제곱/자유도 값이 0.000을 나타냄으로써 안내광

고의 로지스틱 회귀모델은 매우 적합함을 알 수 있다. 안내광고 로지스틱 회귀모델의

분류 정확도는 89.8%로 매우 높은 수준을 보 다.

<표 4-200> 안내광고 로지스틱 회귀분석 결과



74.8% 0.939 1.774 6


광고 크기

전면 1.254 3.503 p<.001

7단*15.5 -0.304 0.738 0.455

8단*27 0.386 1.472 0.418

5단*37 0.000　 0.000　 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.718 0.488 p<.01

경제지 -1.252 0.286 p<.001

지방지 0.000 0.000 p<.001

섹션 분류

본지 1.177 3.243 0.120

경제 섹션 1.792 60.000 p<.05

기타 섹션 0.000 0.000 0.095

컬러/흑백컬러 0.144 1.155 0.708

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -2.134 0.118 p<.05

<표 4-201> 안내광고 모델 적합도 검정


89.8% 0.998 0.001 5

<표 4-202> 안내광고 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.743 1.280

20,50대 0.720 1.241

⑩ 연예/오락

연예/오락 업종의 경우 광고 크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수 중 지방지

항목, 섹션 분류 변수 중 경제 섹션 항목, 컬러/흑백 변수 중 컬러 항목이 예상광고노


<표 4-203> 연예/오락업종 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-204> 연예/오락업종 모델 적합도 검정

142


광고 크기

양전면 1.634 5.123 p<.001

전면 1.408 4.088 p<.001

9단*21 -0.215 0.807 0.594

5단*37 0.000 0.000 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.351 0.704 0.123

경제지 -0.302 0.739 0.318

지방지 0.000 0.000 0.287

섹션 분류본지 1.442 4.228 p<.01

기타 섹션 0.000 0.000 　

컬러/흑백컬러 0.242 1.274 0.673

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -2.723 0.066 p<.001

<표 4-205> 연예/오락업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.753 1.141

20,50대 0.866 1.312

인구통계학적인 요인을 살펴보면 20, 50대의 여자일 때 가장 가중치가 높았고

30, 40대 남자일 때 가장 가중치가 낮았으며 연령대보다 성별에 더 큰 향을

받는 것으로 나타났다. 로지스틱 회귀모델의 적합도를 살펴보면, Hosmer와

Lemeshow 검정 유의확률이 0.939로 0.05보다 매우 큰 값을 가지며 카이제곱/자유

도 값이 0.295를 나타냄으로써 연예/오락업종의 로지스틱 회귀모델은 매우 적합함

을 알 수 있다. 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 74.8%로 나타났다.

⑪ 유통

유통 업종의 경우 광고 크기 변수 중 양전면 항목, 신문 종류 변수 중 지방지



<표 4-206> 유통업종 로지스틱 회귀분석 결과



광고 크기

양전면 -0.039 0.961 0.957

전면 0.512 1.669 0.325

7단*37 -0.288 0.750 0.675

9단*21 -0.366 0.693 0.473

8단*27 -0.224 0.799 0.696

5단*37 -1.250 0.287 p<.05

4단*37 0.000 0.000　 p<.001

신문 종류

중앙지 0.064 1.066 0.818

경제지 -0.032 0.969 0.917

지방지 0.000 0.000 0.838

섹션 분류

본지 1.007 2.738 p<.001

경제 섹션 0.248 1.282 0.338

기타 섹션 0.000 0.000　 p<.001

상수항 -1.410 0.244 p<.05

<표 4-207> 유통업종 모델 적합도 검정


62.3% 0.989 0.571 5

<표 4-208> 유통업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자30,40대 0.897 1.122

20,50대 0.874 1.093


가장 높았고 20대 또는 50대 남자일 경우 가중치가 가장 낮았으며 연령대보다는

성별로 차이가 더 큰 것을 알 수 있다. 유통 업종의 로지스틱 회귀분석모델 적합도는

Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.989로 0.05보다 큰 값을 가지며 카이제

곱/자유도 값이 0.114를 나타냄으로써 모델이 매우 적합함을 알 수 있다. 식품업종의

로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 62.3%로 다소 낮게 나타났다.

⑫ 자동차

<표 4-209> 자동차업종 로지스틱 회귀분석 결과

144

<표 4-210> 자동차업종 모델 적합도 검정


68.2% 0.832 3.529 7

<표 4-211> 자동차업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.933 1.106

20,50대 0.885 1.048

자동차 업종의 경우 조사된 자료에서 흑백광고로 집행된 사례가 없었기 때문에

로지스틱 회귀분석의 변수로 투입되지 않았다. 각 변수별 항목을 살펴보면, 광고

크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수 중 중앙지 항목, 섹션 분류 변수 중

본지 항목이 예상광고노출량에 가장 큰 향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나

이 중 신문 종류 변수의 경우 각 항목 간의 차이는 매우 미미하며 통계적으로도

두 변수 간의 차이가 없는 것으로 나타났다. 인구통계학적 요인을 살펴보면 30대

또는 40대 여자일 경우 가중치가 가장 높았으며 20, 50대 남자일 경우 가중치

가 가장 낮았다. 또한 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.832로 0.05보

다 매우 큰 값을 가지며 카이제곱/자유도 값이 0.504를 나타냄으로써 모델이

매우 적합함을 알 수 있다. 자동차 업종의 분류 정확도는 68.2%로 다소

낮게 나타났다.

⑬ 정보통신

정보통신 업종의 경우에도 생활용품, 자동차 업종과 마찬가지로 조사된 자료에서

흑백광고로 집행된 사례가 없었기 때문에 컬러/흑백 변수가 로지스틱 회귀분석의

변수로 채택되지 않았다. 광고 크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수 중 중앙지

항목, 섹션 분류 변수 중 본지 항목이 예상광고노출량에 가장 큰 향을 미치는

것으로 나타났다. 인구통계학적 요인을 살펴보면 20대 또는 50대 여자일 경우

가중치가 가장 높았으며, 30대 또는 40대 남자일 경우 가중치가 가장 낮았다.


남자 여자

30,40대 0.689 1.189

20,50대 0.821 1.418


79.2% 0.873 3.824 8


광고 크기

전면 1.701 5.479 p<.001

9단*21 0.245 1.277 0.619

8단*27 1.062 2.892 0.076

5단*37 0.933 2.543 0.061

4단*37 0.000 0.000　 p<.001

신문 종류중앙지 0.618 1.856 p<.05

경제지 0.000 0.000 　

섹션 분류

본지 0.381 1.463 0.306

경제 섹션 -0.109 0.897 0.813

기타 섹션 0.000 0.000 0.266

상수항 -2.872 0.057 p<.001

정보통신 업종의 경우 연령대와 성별에 따라 예상광고노출량에 큰 차이를

보 다. 또한 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.873으로 0.05보다

매우 큰 값을 가지며 카이제곱/자유도 값이 0.478을 나타냄으로써 모델이

매우 적합함을 알 수 있다. 정보통신 업종의 분류 정확도는 79.2%로 나타났다.

<표 4-212> 정보통신업종 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-213> 정보통신업종 모델 적합도 검정

<표 4-214> 정보통신업종 인구통계학요인 가중치표

146


광고 크기

전면 0.869 2.384 p<.001

7단*37 -0.469 0.626 0.119

9단*21 -0.361 0.697 0.284

7단*15.5 0.159 1.173 0.816

5단*37 -0.414 0.661 0.081

4단*37 0.000 0.000　 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.269 0.764 0.391

경제지 -0.454 0.635 0.187

지방지 0.000 0.000 0.362

섹션 분류

본지 0.085 1.089 0.680

경제 섹션 -0.462 0.630 0.078

기타 섹션 0.000 0.000 p<.05

컬러/흑백컬러 0.149 1.161 0.758

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -1.570 0.208 p<.01

남자 여자

30,40대 0.955 1.163

20,50대 0.812 0.989


83.4% 0.985 1.850 8

⑭ 전기/전자

<표 4-215> 전기/전자업종 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-216> 전기/전자업종 모델 적합도 검정

<표 4-217> 전기/전자업종 인구통계학적 요인 가중치표

전기/전자 업종의 경우 광고 크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수 중 지방지


출량에 가장 큰 향을 미치는 것으로 나타났다. 인구통계학적인 요인을 살펴보면

30대 또는 40대의 여자일 때 가장 가중치가 높았고 20대 또는 50대 남자일 때

가장 가중치가 낮았다. 전기/전자 업종의 로지스틱 회귀모델의 적합도를 살펴

보면 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.985로 0.05보다 매우 큰



광고 크기

전면 0.210 1.234 0.446

8단*37 -0.091 0.913 0.833

7단*37 -0.453 0.636 0.146

9단*21 -0.642 0.526 p<.05

8단*27 -0.505 0.603 0.315

5단*37 -0.659 0.517 p<.05

4단*37 0.000　 0.000　 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.253 0.776 0.170

경제지 -0.044 0.957 0.836

지방지 0.000 0.000 0.145

섹션 분류

본지 0.674 1.962 p<.001

경제 섹션 0.097 1.102 0.653

기타 섹션 0.000 0.000 p<.001

컬러/흑백컬러 0.663 1.940 p<.01

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -2.143 0.117 p<.001

남자 여자

30,40대 0.803 1.221

20,50대 0.777 1.181

분류 정확도 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률 카이제곱 자유도81.5% 0.364 8.747 8

값을 가지며 카이제곱/자유도 값이 0.231을 나타냄으로써 매우 적합함을

알 수 있다. 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 83.4%로 나타났다.

⑮ 제약

<표 4-218> 제약업종 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-219> 제약업종 모델 적합도 검정

<표 4-220> 제약업종 인구통계학적 요인 가중치표

제약 업종의 경우 광고 크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수 중 지방지

항목, 섹션 분류 변수 중 본지 항목, 컬러/흑백 변수 중 컬러 항목이 예상광고노출량에

큰 향을 미치는 것으로 나타났다. 인구통계학적 요인에 따른 가중치를 살펴보면,

148


광고 크기

전면 2.038 7.673 p<.01

7단*37 1.319 3.738 p<.05

9단*21 1.222 3.392 0.057

8단*27 1.102 3.011 0.216

5단*37 0.819 2.269 0.207

4단*37 0.000 0.000 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.862 0.422 0.063

경제지 -0.901 0.406 0.070

지방지 0.000 0.000 0.172

섹션 분류

본지 0.336 1.400 p<.05

경제 섹션 -0.050 0.951 0.814

기타 섹션 0.000 0.000 p<.05

컬러/흑백컬러 0.187 1.206 0.778

흑백 0.000 0.000　　

상수항 -2.373 0.093 p<.05

30대 또는 40대 여자일 경우 가장 높았고 20,50대 남자일 때 가장 낮았다. 또한

연령대보다 성별에 따른 차이가 큰 것으로 나타났다. Hosmer와 Lemeshow

검정 유의 확률이 0.364로 0.05보다 큰 값을 가지며 카이제곱/자유도 값이

1.093을 나타냄으로써 전기/전자 업종의 로지스틱 회귀모델은 적합함을 알

수 있다. 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 81.5%로 나타났다.

⑯ 패션

패션 업종의 경우 광고 크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수 중 지방지


출량에 가장 큰 향을 미치는 것으로 나타났다. 인구통계학적 요인 가중치를

살펴보면 30대 또는 40대 여자일 경우 가중치가 가장 높았고 20대 또는 50대

남자일 경우 가중치가 가장 낮았다. 패션 업종의 로지스틱 회귀분석모델 적합도는

Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.908로 0.05보다 매우 큰 값을 가지며

카이제곱/자유도 값이 0.391을 나타냄으로써 모델이 매우 적합함을 알 수 있다.

패션 업종의 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 79.1%로 나타났다.

<표 4-221> 패션업종 로지스틱 회귀분석 결과


남자 여자

30,40대 0.942 1.166

20,50대 0.811 1.004


79.1% 0.908 2.738 7


광고 크기

양전면 -18.726 0.000 0.998

전면 1.274 3.573 p<.001

9단*37 2.007 7.443 p<.001

7단*37 0.509 1.663 0.275

9단*21 -0.089 0.915 0.732

8단*27 1.182 3.262 p<.05

5단*37 -0.199 0.820 0.361

4단*37 0.000 0.000　 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.558 0.573 p<.001

경제지 -0.430 0.650 p<.05

지방지 0.000 0.000 p<.01

섹션 분류

본지 0.752 2.122 p<.001

경제 섹션 0.151 1.163 0.513

기타 섹션 0.000 0.000 p<.001

컬러/흑백컬러 0.126 1.135 0.550

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -2.197 0.111 p<.001


82.1% 0.260 8.898 7

<표 4-222> 패션업종 모델 적합도 검정

<표 4-223> 패션업종 인구통계학적 요인 가중치표

⑰ PR

<표 4-224> PR광고 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-225> PR광고 모델 적합도 검정

150


광고 크기

전면 1.597 4.937 p<.001

9단*21 -0.315 0.730 0.345

7단*15.5 0.069 1.072 0.852

8단*27 0.434 1.543 0.345

5단*37 -0.138 0.871 0.562

4단*37 0.000 0.000　 p<.001

신문 종류

중앙지 0.018 1.018 0.925

경제지 -0.423 0.655 0.223

지방지 0.000 0.000　 0.418

섹션 분류

본지 1.138 3.122 p<.05

경제 섹션 -0.302 0.739 0.628

기타 섹션 0.000 0.000　 p<.001

컬러/흑백컬러 0.996 2.708 p<.001

흑백 0.000 0.000　　

상수항 -3.116 0.044 p<.001

<표 4-226> PR광고 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.874 1.109

20,50대 0.893 1.133

PR 업종의 경우 예상광고노출량에 가장 향을 미치는 항목은 광고 크기 변수

중 9단*37항목, 신문 종류 변수 중 지방지 항목, 섹션 분류 변수 중 본지 항목,

컬러/흑백변수 중 컬러 항목인 것으로 나타났다. 인구통계학적인 요인에 따른

가중치를 살펴보면, 20대 또는 50대 여자인 경우 가장 높고 30대 또는 40대

남자인 경우 가장 낮은 것으로 나타났다. PR 업종의 로지스틱 회귀분석모델

적합도는 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.260으로 0.05보다 큰

값을 가지며 카이제곱/자유도 값이 1.271을 나타냄으로써 모델이 적합함을

알 수 있다. PR 업종의 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 82.1%로 나타났다.

⑱ 관공서 및 단체

<표 4-227> 관공서 및 단체업종 로지스틱 회귀분석 결과


<표 4-228> 관공서 및 단체업종 모델 적합도 검정


80.2% 0.752 4.237 7

<표 4-229> 관공서 및 단체업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.973 0.953

20,50대 1.074 1.051

관공서 및 단체 업종의 경우 광고 크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수

중 중앙지 항목, 섹션 분류변수 중 본지섹션 항목, 컬러/흑백 변수 중 컬러

항목이 예상광고노출량에 가장 큰 향을 미치는 것으로 나타났다. 인구통계학적

요인을 살펴보면, 20대 또는 50대의 남자일 때 가장 가중치가 높았고, 30대

또는 40대 여자일 때 가장 가중치가 낮았다. 관공서 및 단체 업종의 로지스틱

회귀모델의 적합도를 살펴보면 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이

0.752로 0.05보다 매우 큰 값을 가지며 카이제곱/자유도 값이 0.605를

나타냄으로써 매우 적합함을 알 수 있다. 로지스틱 회귀모델의 분류 정확

도는 80.2%로 나타났다.

⑲ 출판

출판 업종에서는 광고 크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수 중 경제지

항목, 섹션 분류 변수 중 본지섹션 항목, 컬러/흑백 변수 중 흑백 항목이 예상광고노출


152


광고 크기

전면 1.628 5.096 p<.001

7단*37 0.620 1.860 p<.01

9단*21 0.721 2.056 p<.01

8단*27 0.260 1.297 0.388

5단*37 0.223 1.250 0.124

4단*37 0.000 　 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.446 0.640 p<.05

경제지 0.144 1.155 0.505

지방지 0.000 　 p<.001

섹션 분류

본지 0.978 2.659 p<.001

경제 섹션 -0.412 0.662 0.140

기타 섹션 0.000 　 p<.001

컬러/흑백컬러 -0.208 0.812 0.151

흑백 0.000 　　

상수항 -2.555 0.078 p<.001

남자 여자

30,40대 0.839 1.162

20,50대 0.836 1.158


80.8% 0.172 11.564 8

<표 4-230> 출판업종 로지스틱 회귀분석 결과

<표 4-231> 출판업종 모델 적합도 검정

<표 4-232> 출판업종 인구통계학적 요인 가중치표


가장 높았고, 20대 또는 50대 남자일 경우 가중치가 가장 낮았으며 연령대에

따른 차이는 거의 없는 것으로 나타났다. 출판 업종의 로지스틱 회귀분석모델

적합도는 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.172로 0.05보다 큰 값을

가지며 카이제곱/자유도 값이 1.445를 나타냄으로써 모델이 적합함을 알

수 있다. 출판 업종의 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 80.8%로 나타났다.



광고 크기

양전면 1.218 3.379 p<.05

전면 0.566 1.761 p<.05

9단*37 -0.267 0.766 0.664

7단*37 -0.950 0.387 0.150

9단*21 -0.253 0.776 0.293

7단*15.5 -0.064 0.938 0.867

8단*27 -0.339 0.712 0.426

5단*37 -1.115 0.328 p<.05

4단*37 0.000 0.000　 p<.001

신문 종류

중앙지 -0.473 0.623 0.140

경제지 -0.732 0.481 p<.05

지방지 0.000 0.000 p<.05

섹션 분류

본지 0.837 2.310 p<.001

경제 섹션 0.213 1.237 0.376

기타 섹션 0.000 0.000 p<.001

컬러/흑백컬러 0.456 1.578 0.113

흑백 0.000 0.000 　

상수항 -1.945 0.143 p<.001

⑳ 금융

금융 업종의 경우 광고 크기 변수 중 전면 항목, 신문 종류 변수 중 지방지

항목, 섹션 분류 변수 중 본지섹션 항목, 컬러/흑백 변수 중 컬러 항목이 예상광고노출


<표 4-233> 금융업종 로지스틱 회귀분석 결과

인구통계학적 요인을 살펴보면, 30대 또는 40대 여자일 때 가장 가중치가 높았고,

20대 또는 50대 남자일 때 가장 가중치가 낮았다. 금융 업종의 로지스틱

회귀모델의 적합도를 살펴보면 Hosmer와 Lemeshow 검정 유의 확률이 0.274

로 0.05보다 매우 큰 값을 가지며 카이제곱/자유도 값이 1.234를 나타냄으로써

적합함을 확인할 수 있다. 로지스틱 회귀모델의 분류 정확도는 83.4%로 나타났다.

154

<표 4-234> 금융업종 모델 적합도 검정


83.4% 0.274 9.878 8

<표 4-235> 금융업종 인구통계학적 요인 가중치표

남자 여자

30,40대 0.964 1.191

20,50대 0.775 0.958

2) 온라인신문

온라인신문의 광고노출 효과에 관한 조사 분석은 신문협회 주요 회원사의 온라인

신문 사이트 로그데이터 자료를 수집해 분석했다. 앞서 밝힌 대로 온라인신문의

이용 행태에 관한 현황 자료는 코리안클릭의 온라인데이터와 온라인광고 미디어렙

사 DMC가 수집 분석한 자료를 제공받아 분석에 이용했다.

수집된 자료는 1개월간(2011년 3월)의 온라인신문별 광고 집행 내역, 독자(이용

자)의 인구통계학적 특성에 따른 순방문자 수, 방문 횟수, 평균 페이지뷰, 평균

재방문 일수, 평균 체류 시간 등을 포함한다. 이러한 자료 분석을 통해 독자(이용자)

의 성별, 연령 등 인구통계학적 특성에 따른 이용 행태의 특성을 파악할 수 있다.

또한 각 온라인신문사의 광고 유형별(위치와 형태)로 산출된 평균 CTR(Click

through Ratio)을 바탕으로 광고노출을 통한 클릭 효과를 추정하고자 했다. 온라인

신문별 광고 집행 내역 자료를 수집해 광고 업종, 광고주, 브랜드, 광고 게재면,

광고물 수, 광고 캠페인 수, 광고비 등을 포함한 데이터를 분석해 광고 업종에

따른 온라인신문 사이트별 광고효과를 검토했다.

본 연구에서는 분석 대상 기간인 2011년 3월 한 달간 순방문자 수 기준 상위

6개 신문사의 온라인사이트를 대상으로 분석했다.

(1) 이용자 특성별 노출 차이

<표 4-236>에서는 국내 상위 6개 온라인신문을 이용하는 이용자들의 특성별


노출 차이를 알 수 있다. 구체적으로 살펴보면 순방문자와 페이지뷰 모두 ‘30대

남성’의 이용률이 높은 것으로 나타났다. 이는 20대 젊은 층이 온라인신문을 많이

이용할 것이라는 일반적인 통념과는 다른 결과로 실제로는 30대의 온라인신문

이용 비중이 높으며 그 중에서도 남성이 여성보다 월등하게 많이 이용하는 것을

알 수 있다.

<표 4-236> 국내 상위 6개 온라인신문의 이용자 특성별 노출 차이

순방문자 비중 평균 페이지뷰 비중 평균

남성 여성 남성 여성

10대 6.7% 6.6% 6.0% 3.1%

20대 12.4% 10.4% 11.1% 6.2%

30대 16.6% 11.8% 22.8% 8.2%

40대 14.0% 9.3% 21.7% 6.2%

50대 이상 8.5% 3.8% 12.4% 2.4%

(2) 온라인신문 사이트 섹션별 노출 차이

<표 4-237> ~ <표 4-242>는 국내 상위 6개 온라인신문의 섹션별 노출 차이를

분석한 도표다. 국내 상위 6개 온라인신문은 순방문자 순서로 선정했으며 실명을

언급하지 않고 A.com, B.co.kr, C.com, D.com, E.co.kr, F.co.kr 등으로

표기했다.

먼저 A.com의 섹션별 노출 차이를 살펴보면, 스포츠 섹션인 sports.A.com

도메인이 가장 노출 효과가 좋았으며, 검색 페이지 섹션인 search.A.com 도메인이

가장 낮은 노출을 보 다.

물론 이용자의 온라인신문 콘텐츠 접촉이 바로 광고 노출과 직결된다고 해석할

수는 없다. 하지만 광고 접촉은 광고가 게재된 페이지를 열람해야 비로소 노출될

가능성이 열린다는 점을 감안하면 이러한 페이지 열람의 차이는 의미 있는 근거가

될 것이다.

156

<표 4-237> A.com 온라인신문의 섹션별 노출 차이

서브 도메인 순방문자 도달률(%) 평균 페이지뷰

sports.A.com 12,274,781 38.05 11.85

news.A.com 10,355,513 32.1 7.27

biz.A.com 7,238,772 22.44 3.61

health.A.com 1,900,894 5.89 2.46

A.Com 1,857,712 5.76 17.54

photo.A.com 1,490,709 4.62 4.3

blog.A.com 837,480 2.6 7.16

keywui.A.com 657,766 2.04 3.08

thestar.A.com 634,742 1.97 1.61

brandplus.A.com 479,432 1.49 1.49

membership.A.com 363,536 1.13 2.52

search.A.com 348,061 1.08 2.97

다음으로 <표 4-238>을 통해 B.co.kr의 섹션별 노출 차이를 살펴보면

***.B.co.kr 도메인이 가장 노출 효과가 좋았으며, 자동차 섹션인 car.B.co.kr

도메인의 경우 가장 낮은 노출 효과를 보 다.

<표 4-238> B.co.kr 온라인신문의 섹션별 노출 차이


***.B.co.kr 10,299,613 31.93 3.96

*news.B.co.kr 8,189,115 25.39 3.39

star.B.co.kr 7,052,190 21.86 4.09

news.B.co.kr 5,102,487 15.82 3.08

tvdaily.B.co.kr 3,649,018 11.31 1.95

www.B.co.kr 763,324 2.37 1.75

car.B.co.kr 390,488 1.21 3.38

<표 4-239>를 이용해 C.com의 섹션별 노출 차이를 분석한 결과, 뉴스 제공

섹션인 news.C.com 도메인이 가장 노출 효과가 좋았으며, 메인 페이지인 C.com

도메인이 가장 낮은 노출 효과를 나타냈다.



osen.E.co.kr 8,919,459 27.65 4.01

news.E.co.kr 7,724,768 23.95 3.43

star.E.co.kr 4,678,439 14.50 2.4

E.co.kr 4,246,711 13.17 2.62

car.E.co.kr 2,650,473 8.22 4.63

stylem.E.co.kr 2,453,843 7.61 1.92

mnb.E.co.kr 549,410 1.70 1.32

stock.E.co.kr 431,792 1.34 2.55

red.E.co.kr 376,197 1.17 7.23

image.E.co.kr 365,855 1.13 1.25

comicosen.E.co.kr 336,083 1.04 81.46

<표 4-239> C.com 온라인신문의 섹션별 노출 차이

서브 도메인 순방문자 도달률(%) 평균 페이지뷰news.C.com 11,848,763 36.73 10.1

economy.C.com 10,761,894 33.36 4.69

sports.C.com 3,684,401 11.42 3.54

C.com 2,006,176 6.22 4.51

D.com의 섹션별 노출 차이의 분석 결과는 <표 4-240>에서 제시하듯이 뉴스

제공 섹션인 News.D.com 도메인의 노출 효과가 가장 좋았으며, 자동차정보 제공

섹션인 autotimes.D.com 도메인의 노출 효과가 가장 낮은 것으로 나타났다.

<표 4-240> D.com 온라인신문의 섹션별 노출 차이

서브 도메인 순방문자 도달률(%) 평균 페이지뷰News.D.com 7,326,700 22.71 3.37

bntnews.D.com 6,704,150 20.78 2.5

D.Com 6,319,034 19.59 5.2

xportsnews.D.com 5,482,447 17.00 2.03

autotimes.D.com 398,435 1.24 2.53

<표 4-241>에서 보듯이 E.co.kr의 섹션별 노출 차이를 살펴보면 osen.E.co.kr

도메인이 가장 노출 효과가 좋았으며, 카툰 섹션인 comicosen.E.co.kr 도메인의

경우 가장 낮은 노출 효과를 보 다.

<표 4-241> E.co.kr 온라인신문의 섹션별 노출 차이

158

마지막으로 F.co.kr의 섹션별 노출 차이를 확인하기 위해 분석한 결과, 메인

페이지인 F.co.kr 도메인의 노출 효과가 가장 좋았으며 mnm.F.co.kr 도메인의

노출 효과가 가장 낮은 것으로 나타났다.

<표 4-242> F.co.kr 온라인신문의 섹션별 노출 차이


F.co.kr 8,757,443 27.15 3.53

ntn.F.co.kr 8,064,250 25.00 2.52

nownews.F.co.kr 5,207,999 16.15 3.65

mnm.F.co.kr 415,964 1.29 2.78

이상의 결과들을 종합해 고려할 때, 메인 페이지가 아닌 개별 도메인이 가장

노출 효과가 좋은 것으로 나타났다. 이는 온라인신문 이용자들은 주로 직접 온라인신

문 사이트에 접속하는 것이 아니라 포털 사이트에서 제공하는 개별 기사들을 통해

뉴스콘텐츠를 이용하기 때문인 것으로 판단된다.

(3) 광고 유형별 노출 효과 차이

온라인신문의 경우 인터넷이라는 매체의 특성상 오프라인신문에 비해 다양한

타입과 포맷의 광고 유형4)이 존재하며, 이에 따라 광고노출 효과의 차이가 다르게

나타난다. <표 4-243> ~ <표 4-248>은 온라인광고 대행사로부터 수집한 주요

온라인신문사의 광고 유형들에 따른 CTR(광고 클릭 비율)의 차이를 정리한 것이다.

이를 통해 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과의 차이를 알아볼

수 있다.

먼저 <표 4-243>에서 보듯이 A.com의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이를

살펴보면 초기면 플로팅 광고 유형의 CTR이 2.00%로써 가장 높은 광고 클릭

효과를 보 으며, 기사면 하단 광고 유형의 CTR이 0.03%로써 광고 클릭 효과가

가장 낮은 것으로 나타났다.

4) 온라인신문 사이트에 게재되는 주요 광고 유형의 예시는 <부록>을 참조.


<표 4-243> A.com 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이

상품명 평균 CTR(%)

초기면 플로팅 2.00%

초기면 팝언더 0.50%

초기면 상단 박스 0.08%

초기면 하단 박스 0.04%

기사면 상단 0.09%

기사면 박스 0.10%

기사면 하단 0.03%

기사면 사이드 배너 0.09%

기사면 중단 배너 0.14%

기사면 텍스트 배너 0.10%

다음으로 B.co.kr의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이를 살펴보면, 초기면

셰이프 팝업 유형의 CTR이 1.50%로 가장 높았으며 초기/서브면 우측 렉탱글

유형의 CTR이 0.07%로 가장 낮은 수치를 보 다.

<표 4-244> B.co.kr 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이


초기/서브면 우측 렉탱글 0.07%

초기면 셰이프 팝업 1.50%

뉴스면 상단확장형 0.12%

뉴스/증권 플로팅 아이콘 0.65%

증권센터 렉탱글 0.09%

<표 4-245>는 C.com의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이를 보여주고 있다.

구체적으로는 일반 배너 광고 유형 중 초기 TI 유형의 CTR이 2.00%로 가장

높았으며 가로박스와 하단박스 유형의 CTR이 0.06%로 가장 낮은 것으로

나타났다.

160

<표 4-245> C.com 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이


초기 TI 2.00%

우측 박스 0.15%

가로 박스 0.06%

가로 박스 확장형 1.00%

하단 박스 0.06%

동영상 광고(재생전) 2.00%

D.com의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이를 살펴보면, 특수효과 광고

유형인 아이커버 (34.12%)를 제외한 일반 배너 광고 중 초기 TI 유형의

CTR이 1.81%로 가장 높았다. 반면 가장 낮은 CTR을 나타낸 광고 유형은

텍스트 광고 유형으로 나타났다(0.02%).

<표 4-246> D.com 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이


초기 셰이프 팝업 1.68%

초기 TI 1.81%

ROS 렉탱글 0.25%

ROS 박스 배너 0.15%

ROS TOP 0.03%

썸네일 0.06%

텍스트 0.02%

아이커버 34.12%

E.co.kr 온라인신문 사이트의 경우 투자뉴스 셰이프 팝업 메인 광고 유형의

CTR이 0.4%로 가장 높게 나타났으며 가장 낮은 CTR을 보인 광고 유형은 뉴스종합

셰이프 팝업 메인 광고 유형인 것으로 나타났다(0.04%).



초기 TI 1.50%

탑 윙 배너 0.02%

246 직사각형 배너 0.05%

586 와이드 배너 0.11%

240 정사각형 배너 0.07%

390 직사각형 배너 0.05%

포토뉴스 박스 배너 0.25%

제목 상단 텍스트 0.02%

기사면 상단 299 직사각형 0.05%

기사면 상단 250 직사각형 0.07%

<표 4-247> E.co.kr 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이


투자뉴스 Top 배너(메인/서브) 0.10%/0.07%

투자뉴스 Box 배너(메인/서브) 0.11%/0.08%

투자뉴스 셰이프 팝업(메인/서브) 0.4%/0.35%

뉴스종합 Top 배너(메인/서브) 0.1%/0.08%

뉴스종합 Box 배너(메인/서브) 0.09%/0.07%

뉴스종합 셰이프 팝업(메인/서브) 0.04%/0.35%

기사 본문 Box 배너 0.20%

검색 광고 0.05%

기사 본문 좌측 고정 배너 0.08%

기사본문/전체기사 하단 고정 배너 0.07%

마지막으로 F.co.kr의 경우 가장 높은 CTR을 보인 광고 유형은 초기 TI 광고

유형으로 나타났으며(1.50%), 탑 윙 배너 광고 유형과 제목 상단 텍스트

광고 유형의 경우 CTR이 0.02%로 가장 낮은 수치를 보 다.

<표 4-248> F.co.kr 온라인신문 사이트의 광고 유형별 광고 클릭 효과 차이

162

(4) 광고 집행 유형별 노출 효과 추정

앞에서 분석한 각 온라인신문 사이트별 섹션 도메인의 도달률과 광고 유형의

CTR을 통해 광고 집행 유형별 예상 광고 노출 효과를 산출할 수 있는데 그 분석

결과는 <표4-249>에 정리된 바와 같다.

<표 4-249>를 구체적으로 살펴보면, A.com의 경우 sports.A.com 도메인에

초기면 플로팅 광고 유형을 집행할 경우 가장 높은 광고노출 효과를 기대할 수

있으며, search.A.com 도메인에 기사면 텍스트 배너 광고 유형을 집행할 경우

가장 낮은 광고 노출효과가 예상된다.

B.com은 ***.B.co.kr 도메인에 초기면 셰이프 팝업 광고 유형을 집행할 경우

가장 높은 광고노출 효과가 예상되며, car.B.co.kr 도메인에 초기/서브면 우측

렉탱글 광고 유형을 집행할 경우 가장 낮은 광고노출 효과를 예측할 수 있다.

C.com의 경우 news.C.com 도메인에 초기 TI 광고 유형일 때 최대 노출 효과를,

C.com 도메인에 가로박스 광고 유형일 때 최소 노출 효과가 예측된다.

D.com 온라인신문 사이트의 경우 News.D.com 도메인에 초기 TI 광고 유형일

경우 가장 높은 노출 효과를, autotimes.D.com 도메인에 텍스트 광고 유형일

경우 가장 낮은 노출 효과를 나타낼 것으로 예상할 수 있다.

또한 E.co.kr 온라인신문 사이트에 광고를 집행할 경우 osen.E.co.kr 도메

인에 투자뉴스 셰이프 팝업 메인 광고 유형 집행 시 가장 큰 노출 효과가

기대되며, comicosen.E,co.kr 도메인에 뉴스종합 셰이프 팝업 메인 광고유형

집행 시 가장 작은 노출 효과가 기대된다.

마지막으로 F.co.kr 온라인신문의 경우 메인 페이지인 F.co.kr에 초기 TI

광고 유형을 집행할 때 가장 높은 광고 노출 효과가 예상되며 mnm.F.co.kr도메인에

탑 윙 배너 광고 유형을 집행할 때 가장 낮은 광고노출 효과가 예상된다.


<표 4-249> 온라인신문사별 광고 집행 유형에 따른 예상 광고노출 효과

온라인신문사 광고 집행 유형 예상 광고 노출 효과

A.com

sports.A.com 도메인+ 초기면 플로팅 광고 유형

0.76%(최대)

search.A.com 도메인+기사면 텍스트 배너 광고 유형

0.01%(최소)

B.co.kr

***.B.co.kr 도메인 +초기면 셰이프 팝업 광고 유형

0.47%(최대)

car.B.co.kr 도메인 +초기/서브면 우측 렉탱글 광고 유형

0.001%(최소)

C.com

news.C.com 도메인 +초기 TI 광고 유형

0.73%(최대)

C.com 도메인 +가로 박스 광고 유형

0.004%(최소)

D.com

News.D.com 도메인 +초기 TI 광고유형

0.41%(최대)

autotimes.D.com 도메인 +텍스트 광고 유형

0.00012%(최소)

E.co.kr

osen.E.co.kr 도메인 +투자뉴스 셰이프 팝업 메인 광고 유형

0.11%(최대)

comicosen.E.co.kr 도메인 +뉴스종합 셰이프 팝업 메인 광고 유형

0.00014%(최소)

F.co.kr

F.co.kr 도메인 +초기 TI 광고 유형

0.41%(최대)

mnm.F.co.kr 도메인 +탑 윙 배너 광고 유형

0.00012%(최소)

이처럼 온라인신문의 경우에도 섹션별 집행 광고 유형에 따라 다양한 노출

효과가 발생한다고 볼 수 있다. 앞서 예시한 바와 같이 동일한 온라인신문 사이트에

광고를 집행하는 경우라도 어느 섹션에 어떠한 광고 형태를 게재하느냐에 따라

그 노출 효과는 수십 배의 차이를 가져올 수 있다. 따라서 온라인신문 광고도

오프라인신문과 마찬가지로 최적의 광고 집행 유형을 찾아 전략적으로 하는 것이

중요하다. 그러한 광고 집행 가이드라인을 마련하기 위해서도 본 연구에서 시도하고

있는 객관적인 광고노출 자료의 축적과 분석 및 실증자료의 제공이 필요하다고

하겠다.

164

Ⅴ. 결론 및 논의

본 연구는 ‘디지털 미디어 환경 변화에 대응한 신문광고 통합마케팅 전략의

수립’이라는 궁극적인 과제 해결을 위해 필수적인 신문광고의 노출 효과를

검증했다. 특히 본 연구는 디지털 매체의 발달과 보급으로 신문 콘텐츠를 이용하

는 독자들의 뉴스 이용 패턴이 다양화하고 있는 매체 환경을 고려해 종이신문과

온라인신문 사이트에 게재되는 광고의 노출 효과를 ‘업종별’로 검증하고자

했다.

광고노출에 향을 끼치는 요인으로 ‘독자의 인구통계학적 요인’과 ‘광고 구성

요인’을 독립변수군으로 해서 21개 업종별로 그 차이를 검증했다.

광고노출 효과 분석에 앞서, 광고물 내용 분석을 통해 현재 종이신문과 온라인신

문 각각에 집행되는 광고업종의 분포를 파악했다. 종이신문 광고 내용 분석 결과,

광고물 수량 기준으로 ‘서비스’ 업종의 광고가 가장 많이 집행됐으며(14.9%),

다음으로 출판(8.4%), 관공서 및 단체(8.2%) 순으로 집행비율이 높게 나타났다.

이러한 결과는 신문광고의 전통적인 단골 광고주인 ‘출판업’, ‘관공서 및 단체’가

여전히 게재 빈도가 상위에 있지만, 업종의 포괄 범위가 넓은 ‘서비스업’이 가장

많은 게재 빈도를 보이고 있음을 알 수 있게 해준다. 이에 비해 광고 집행 비율이

낮은 업종으로는 가구(0.4%) 업종, 정보통신(0.6%), 구인/구직(0.8%), 연예/

오락(0.8%) 순으로 나타났다. 특히 ‘정보통신’ 업종은 광고제품과 타깃 층의

특성상 TV나 온라인매체 등 소비자와의 접점을 확보할 수 있는 다른 광고매체로

이동한 데 따른 향으로 인쇄매체 광고물 수량은 적었다고 보인다. 종이신문의

광고 업종은 여러 업종에 걸쳐 비교적 골고루 광고가 집행됐다는 특징을 찾아볼

수 있다.

또한 지난 10년간 종이신문 광고비의 업종별 증감 추이를 분석해 성장세 업종과

하락세 업종을 제시하고 있는데, 구체적으로는 ‘금융, 식품, 생활용품, 전기전


자, 패션, 제약, 자동차’ 등의 7개 업종이 상승세를 보이고 있었으며, ‘정보통신,

부동산, 서비스, 유통’의 4개 업종이 하락세를 보이고 있는 것으로 확인됐다.

광고비 규모로 따지면 종이신문의 경우 서비스, 금융, 식품, 생활용품, 전기전

자, 정보통신, 패션, 제약의료 업종이 전체 광고비의 68%를 차지했으며 온라인

신문의 경우 금융, 컴퓨터정보통신, 서비스, 건설 및 부동산 업종이 전체

광고비의 61%를 차지하는 것으로 나타났다.

한편 온라인신문의 광고물 내용 분석 결과, 광고 집행 사례 수가 가장 많은

업종은 종이신문과 마찬가지로 서비스 업종(30.7%)이었으며, 다음으로

PR(12.9%), 패션(7.7%) 순으로 집행 비율이 높게 나타났다. 가장 광고 집행이

적은 업종 또한 종이신문과 마찬가지로 가구(0.0%)이며, 그 뒤를 이어 자동차

(0.1%), 구인/구직(0.2%) 광고가 낮은 집행비율을 보 다. 온라인신문의 경우

서비스 업종을 포함해 한정된 업종에 집중적으로 광고가 집행된 양상을 보이면서

종이신문 광고 업종 분포와의 차이점을 확인할 수 있었다.

온라인신문 사이트에 게재된 광고의 업종별 분포는 전반적으로 오프라인신문과

유사한 양상을 보 으나 종이신문보다 특정 업종에 대한 집중도가 훨씬 높은 것으로

나타났다.

광고물 내용 분석 결과에서 알 수 있듯이, 종이신문과 온라인신문 두 매체에

모두 서비스 업종의 광고 게재 건수가 많다는 결과는 서비스 업종의 신문광고

집행 의도가 뚜렷하게 드러난다고 볼 수 있으며, 서비스 업종의 특성상 다양한

규모와 다양한 세부 업종의 광고주가 분포하고 있기 때문일 것으로 볼 수 있다.

그리고 업종별 광고주 분포를 세부적으로 살펴보면, 종이신문과 온라인신문의

광고 업종 비중에서 공통점과 상이점을 밝혀냄으로써 각 매체의 광고주 유치를

위한 대략적인 방향을 가늠할 수 있도록 해준다. 종이신문과 온라인신문에 집행

의도가 높은 광고주 업종을 식별함으로써 광고주 유치의 선택과 집중 전략을 구사할

수 있도록 해준다.

다음으로 본 연구의 핵심적인 내용으로 종이신문과 온라인신문의 업종별 광고

노출의 차이를 독자 특성별, 광고 구성 요인별로 검증했다. 더 나아가 이들 변수를

투입해 업종마다 광고 노출 효과의 예측모델을 수립했다. 이것은 종이신문과 온라인

신문에 어떠한 비중으로 어느 지면 또는 섹션에 광고를 노출시키는 것이 제한된

166

광고예산을 가지고 최적의 효율을 얻을 수 있을지 매체전략을 수립할 수 있게

도와준다.

다만 본 연구에서 가장 아쉬운 점은 연구결과가 멀티미디어 시대 온라인과

오프라인을 아우르는 신문광고 집행의 가이드라인을 제대로 제시할 수 없었다는

점이다. 그 이유는 온라인신문의 광고노출 효과 규명의 경우 연구진이 계획했던

내용이 신문사들의 광고 집행 자료확보가 적절하게 진행되지 못했기 때문이며,

그 결과 본 연구가 온라인과 오프라인을 통합적으로 분석함으로써 멀티미디어로서

활용하는 범위까지는 미치지 못했다. 종이신문 광고노출 효과를 측정하는 방법으로

는 설문지 조사와 실제의 신문광고 제시를 병행하는 방법 등으로 비교적 수월하게

자료수집이 가능했지만, 온라인 신문광고의 노출 효과를 적절하게 측정할 수 있는

방법은 현실적으로 신문사들의 협조가 없이는 곤란하다. 온라인신문 광고노출

여부를 파악하기 위해서는 온라인신문 열독환경을 갖춘 실험연구를 실시하거나,

이용자 식별정보를 수집할 수 있는 태그(tag)를 온라인신문 광고에 탑재해 쿠키

생성을 통한 정보수집 등의 방법을 이용해야 한다. 본 연구의 당초 계획은 신문사들의

허락을 얻어 온라인광고 미디어렙사가 집행하는 온라인 광고물들에 대한 로그데이

터를 수집한 뒤, 코리안클릭(koreaclick)이 보유하고 있는 패널데이터와 대조해

매칭되는 유저 정보를 추출해서 이용자의 인구통계학적 특성 등에 따른 광고 유형별,

업종별 노출 효과 분석을 시도하고자 했다. 또한 패널을 대상으로 인터넷 광고

인지, 노출에 관한 온라인설문도 가능할 것으로 보았다. 그러나 이러한 실증연구가

이뤄지기 위해서는 신문업계와 온라인신문사의 전폭적인 연구협력이 선행돼야

가능하다. 다음 기회에는 이러한 연구가 진행될 수 있기를 희망한다.

본 연구의 또 다른 의의는 연구결과를 바탕으로 신문사의 광고 업에 필요한

실증자료를 제시하고 향후 신문광고 전략 수립에 필요한 유용한 방향성을 제시하는

데 초점이 맞춰졌다.

최근 디지털 미디어의 확산은 인터넷 이용환경의 보편화를 가져왔고, 기존

4대 매체 중심의 미디어산업에서 새로운 미디어 컨버전스 환경으로의 전환을 촉진했

다. 소비자들이 접촉하는 미디어가 다양화하고 그동안 수동적인 미디어 소비에서

능동적인 미디어 소비로 이용 행태가 변화하면서 미디어산업 전반에 걸쳐 패러다임

이 바뀌었다. 이러한 현상은 4대 매체에 직접적인 향을 미치고 있으며 특히


신문의 경우 그 향이 더욱 두드러지게 나타나고 있는 실정이다.

우리나라의 신문 구독률과 열독률은 매년 감소하는 추세며, 이로 인해 신문의

광고매체로서의 효과가 감소돼 왔는데, 이는 신문산업의 전반적인 위기를 초래하

고 있다. 이와 같은 현상에 대한 원인으로는 온라인 미디어의 발달이 가장 큰

이유로 지목되고 있다. 기존의 4대 매체를 통해 뉴스를 이용하던 수용자들은

온라인 매체를 통해 뉴스를 소비하기 시작했다. 종이신문에 비해 온라인 신문은

속보성과 상호작용성이라는 장점 덕분에 수용자들이 선호하는 뉴스매체로 자리

잡은 것이다. 이와 같은 현상은 비단 우리나라만의 상황이 아니라 전 세계적인

추세로 나타나고 있다. 해외 신문산업의 경우 나라별로 다소 시기의 차이는 있지만

온라인 매체의 향력이 신문의 향력을 앞서나가고 있는 양상을 보이고 있다.

이러한 전 세계적인 미디어 산업의 변화 속에서 신문산업의 생존과 성장을 위해서는

스마트 미디어 시대에 대응한 콘텐츠 개발과 이와 연계한 신문광고 전략의 필요성이

요구된다고 하겠다.

빠르게 변화하는 매체환경 하에서 신문광고의 통합 마케팅 전략 수립을

위해서는 신문광고의 업종별 광고노출 효과에 향을 미치는 요인들을 밝혀냄

으로써 돌파구를 찾을 수 있다.

신문광고는 광고를 접촉하는 독자들의 특성과 광고를 구성하는 요인에 의해

효과의 차이가 나타날 수 있다. 이러한 신문광고의 노출효과 차이에 관련된

과학적인 자료 제공 및 이를 통한 매체 신뢰도 회복이 신문광고 집행에서 가장

중요한 요인으로 지적됐다. 따라서 체계적이고 과학적인 신문광고 노출효과

분석의 필요성이 제기됐다. 이러한 요구는 광고주와 광고회사 실무자를 대상으로

한 설문조사를 분석한 선행 연구(이정교·박주연·전범수, 2009)에서도 나타난

바 있다.

본 연구에서는 독자의 인구통계학적 요인(성별, 수입, 연령대)과 광고구성

요인(광고 크기, 섹션, 신문 종류, 컬러/흑백 유무)에 따라 종이신문의 광고노출

효과에 차이가 있는지 분석한 결과를 제시했다. 그 결과 각 요인의 항목에 따라

유의미한 노출 효과 차이가 있었으며, 업종별로도 요인에 따른 차이가 다르게

나타났다. 즉, 광고주 업종에 따라, 광고를 수용하는 독자의 특성에 따라,

광고 집행 요인에 따라 각각 광고노출 효과가 달라지는 것을 보여주었다.

168

이는 신문광고 집행전략에서 과학적이고 객관적인 자료로 활용될 수 있음

을 시사하는 것이다.

또한 본 연구는 이러한 광고노출의 차이를 확인하는 데서 그치는 것이 아니라,

조사자료를 활용해 신문광고노출효과를 사전에 예측하는 모델링을 시도한 결과도

제시했다. 예측모델에 쓰이는 로지스틱 회귀분석을 통해 광고노출효과 예측모델

구축을 시도했는데, 조사대상 20개 업종별로 각각 예측모델을 산출했다.

구체적으로 살펴보면, 각 업종에 따라 광고를 구성하는 요인들을 설정하고

광고를 수용하는 독자 특성에 따른 가중치를 부여해 해당 광고의 노출 확률을

예측할 수 있는 모델을 제시했다. 분석한 자료에 의해 도출한 광고노출 예측 회귀식에

의하면, 예를 들어, 식품업종의 경우 중앙지 본지 섹션에 전면크기의 컬러광고를

집행했을 때 예측되는 광고 노출량은 39.6%이며, 이 광고를 30, 40대 남성 독자를

대상으로 집행한다고 가정할 때, 가중치 계산(39.6%*×0.932)을 통해 36.9%의

광고 노출량을 예측할 수 있다는 것이다. 이와 같은 신문광고효과 예측모델은

광고주에게 신문광고에 대한 객관적인 근거를 제시할 수 있는 주요 수단이 될

수 있을 것이라고 밝혔다.

온라인신문사의 사이트 이용자 데이터 수집에 업계 차원의 협조가 이뤄진다면

온라인신문의 광고노출 효과 측정도 가능하다. 온라인신문 이용자 데이터를 분석한

결과, 온라인신문 사이트의 경우 메인 페이지가 가장 도달률이 높을 것이라는

일반적인 생각과는 달리 실제로는 각 섹션의 개별 페이지의 도달률이 월등히 높다는

것이 밝혀졌다. 이는 온라인신문의 뉴스기사 이용자들은 포털 사이트 등에서 제공되

는 개별기사를 통해 신문사 사이트를 주로 이용한다는 것을 시사한다. 또한 온라인신

문 사이트에 집행되는 광고 유형에 따라 각각 다른 노출효과가 나타났는데, 이러한

광고 유형과 신문사 사이트 섹션 페이지의 정보를 응용해 최적의 온라인신문 노출효

과를 간접적으로 추정했다. 예를 들어, A.com 온라인 신문 사이트의 경우 스포츠

섹션 페이지에 초기면 플로팅 광고를 집행할 때 가장 큰 노출효과를 기대할 수

있으며, 0.76%정도의 노출량을 기대할 수 있다. 반대로 검색 페이지에 텍스트

배너 광고를 집행할 경우 가장 낮은 노출효과가 예상되며, 이때의 예상 노출량은

0.01%로 산출된다.

또한 온라인신문 광고에서도 성별과 연령대에 따른 노출효과 차이를 확인할


수 있었다. 순방문자, 페이지뷰의 두 가지 노출효과 측정 기준 모두에서 30, 40대

남성 이용자가 가장 좋은 효과를 기대할 수 있는 독자층으로 나타났다.

이상에서 제시된 연구결과를 종합해본다면 종이신문과 온라인신문에 광고를

집행할 때 광고와 관련된 여러 변수에 따라 노출효과가 크게 차이가 나며, 이를

광고주에게 객관적인 광고효과 규명자료로 제시할 수 있다. 예를 들어, 본 연구에서

도출한 광고 노출효과 예측모델에 의하면 종이신문의 경우 패션업종의 광고를

30, 40대 여성에게 노출시키고자 할 때 전면크기의 컬러광고를 중앙지 신문의

본지섹션에 집행하는 것이 가장 큰 효과가 나타날 것으로 예측할 수 있다.

이러한 노출효과는 동일한 타깃 층을 대상으로 동일 업종의 광고를 동일한

조건에서 집행했을 경우 7단*37 크기광고에 비해 2배의 노출효과가 기대되는

것이다.5) 또한 온라인신문의 경우, A신문사 사이트에 30, 40대 남성에게

노출시키려고 할 때 스포츠 섹션에 초기면 플로팅 유형의 광고로 집행하는

것이 가장 큰 효과가 나타날 것으로 예측할 수 있다. 이러한 광고 노출효과는

광고 게재 조건을 달리해 동일 신문사이트 섹션에 기사면 박스 광고로 집행했

을 때보다 약 20배 높은 노출효과를 보일 것으로 예측된다는 것이다.6)

디지털 미디어 환경 속에서 광고의 목표는 소비자와 광고주의 비즈니스를

효과적으로 연결하는 양방향성 특성을 지닌 광고가 요구되고 있다. 광고주들은

점차 효율적인 광고 집행을 위해 노력할 것이며 매체사가 제시하는 광고 효과

측정 및 예측은 그러한 광고주들의 욕구를 만족시켜줄 수 있는 가장 확실한

방법이다.

5) 패션업종의 광고 노출효과 모델에 광고크기 변수를 투입한 경우, Exp(B)가 전면광고는 7.673, 7단*37광고는

3.738로 나타나 약 2배의 노출효과가 기대된다.

6) 이러한 광고 노출효과 예측은 A신문사의 온라인 광고 중 초기면 플로팅은 평균 CTR이 2%인데 비해, 기사면

박스는 0.1%로 나타난 결과에 바탕한 것이다.

170

<그림 4-1> 신문광고 효과 규명 및 예측 모델링 과정

광고 효과 측정은 신문매체를 제외한 다른 매체에서는 이미 크게 연구가

진척돼온 분야다. 일반적으로 광고에 활용되는 어떤 매체라도 다음과 같은 발전

과정을 거치게 되는데, 그것은 하나의 광고물 스팟(spot)에 대한 노출을 추정하는

것으로 시작해 복수의 광고 집행에 대한 누적효과의 추정(GRPs 등), 그리고

노출과 인지, 태도 등의 커뮤니케이션 효과와의 관계를 규명하는 단계를 거쳐

특정 브랜드만의 모델링이 가능하게 된다. 불행하게도 신문매체는 이러한 과정들

의 첫 단계인 개별 광고물에 대한 노출도 적절하게 예측되고 측정될 수 없는

실정이다. 그 이유는 오랜 시간 신문사들이 정확한 광고효과의 규명을 회피했고,

오히려 효과 측정의 결과를 모르는 것이 신문사 광고 업에 도움이 된다고

판단했기 때문이다.

그러나 이제 매체환경의 변화는 광고주들에게 더 이상 효과를 담보할 수 없는

매체에 대한 광고 집행을 하지 않도록 유도할 것이며, 지금이라도 신문광고 또한


<그림 4-2> 매체 기획 및 효과 분석 업무 발전 단계

광고효과 측정 연구가 보다 활발히 이루어져 다른 매체와의 경쟁 속에서

살아남을 수 있는 통합 마케팅 전략을 구축하는 것이 중요하다. 해외신문사

의 경우 이러한 통합마케팅 전략의 일환으로 다양한 혁신 시도를 하고

있다. 뉴욕 타임스의 경우 자사 온라인 사이트의 광고 인지율이 포털 사이트

Yahoo.com의 온라인 광고보다도 인지율이 21%나 높다는 조사결과가 보고

되고 있다(www.dynamiclogic. com).

172

<그림 4-4> 아사히신문의 A-CLIP 광고기획 고지광고(전5단)

<그림 4-3> New York Times와 Yahoo.com의 온라인뉴스 사이트

또한 니혼게이자이신문이 2010년 3월에 온라인신문의 유료화 전환을 단행한

이후 2011년 5월 18일에는 아사히신문도 온라인신문의 유료화를 단행했으며,

종이신문과 온라인을 연계한 광고상품도 개발하고 있다.

A-CLIP신문광고는 하쿠호도DY 미디어파트너스가 개발해 아사히신문사가

2010년 1월부터 제공하기 시작했다. 이는 iPhone 앱인 A-CLIP 리더를 이용해

신문 광고지면 내에 A-CLIP마크를 스캔하면 제품의 상세정보를 제공하는 광고주

사이트에 바로 연결되거나 광고 동 상이 바로 재생되는 오프라인-온라인 연계

광고상품이다. 이것은 일종의 QR코드의 확장판과 같은 것이다.


<그림 4-5> A-CLIP을 활용한 Volkswagen Group Japan 광고(2010. 1.8일자, 전15단)

앞으로 신문사 혁신 전략의 제1과제는 모바일 전략의 문제로 귀결될 것이라는

데는 이견이 없다.

신문광고의 모바일 전략은 곧 뉴스콘텐츠 제공의 모바일 전략이 선행되고 나서

가능한 일이다. 독자에게 얼마나 흡인력 있는 콘텐츠 서비스를 제공하느냐에 따라

모바일 미디어를 통한 뉴스 사이트나 모바일 앱이 광고매체로서 가지는 파워가

결정되기 때문이다.

매체환경이 변화한다고 해도 사람들은 자신을 둘러싼 환경에 어떠한 일들이

일어나고 있는지 알고 싶어 하는 욕구는 변하지 않을 것이며, 대다수 독자의 뉴스에

대한 관심은 여전히 존재한다. 종이신문을 통해 보던 뉴스를 인터넷과 연결된

174

컴퓨터 화면을 통해, 그리고 이제는 스마트 미디어로 불리는 모바일 미디어를

통해 소비하는 방향으로 이동해가고 있는 것이다.

현재, 국내 주요 신문사들이 자사 뉴스 사이트를 열람할 수 있는 스마트폰

앱을 연이어 시장에 내놓고 있다. 아이폰, 안드로이드폰은 물론 태블릿PC용 앱도

내놓고 있다. 신문사에 따라서는 신문지면(PDF) 보기에 유료화를 적용한 곳도

있고 무료로 제공하는 곳도 있지만, 뉴스 기사는 기본적으로 무료 제공이다. 신문사

의 모바일 앱은 앞으로 더욱 진화할 것으로 예상되지만, 현재의 UI(User Interface)

는 온라인 사이트의 화면구성을 스마트 미디어 단말기에 맞게 조정한 환경을 제공하

고 있다. 이러한 UI구성과 뉴스 기사 배치는 이용자가 쉽게 관심 기사를 찾아볼

수 있도록 하는 데 중점을 둬야 한다. 신문 중이용자(heavy user)는 예외이겠지만

모바일 미디어를 통한 뉴스 이용은 이용자의 열독 환경과 깊이 관련돼 있기 때문이다.

즉, 뉴스를 읽는 장소와 시간에 따라 신문사 앱의 이용 패턴에 차이가 있을 것이다.

현재 조선일보의 아이패드 앱은 초기화면에서 전면광고를 일정시간 강제 노출하

고 있다. 이러한 시도는 자사 앱 이용자의 충성도에 바탕을 둔 과감한 광고 집행

사례라고 볼 수 있다. 태블릿PC용 앱은 7∼10인치의 화면을 통해 뉴스 기사읽기가

가능해 광고주목도 또한 스마트폰에 비해 높을 것으로 기대된다.

신문광고의 모바일 전략은 신문사가 단순히 기존의 뉴스를 모바일 기기를 통해

제공하고 광고를 유치하는 것이 아니라 뉴스콘텐츠를 모바일 환경과 이용자에

맞게 재가공한 형태로 제공해야 모바일 미디어만의 특징을 살릴 수 있다. 또한

신문사의 뉴스 포맷도 텍스트 기사와 정지화상만이 아니라 동 상 기사도 제공할

수 있는 환경이 됐다. 이러한 모바일에 특화된 뉴스콘텐츠 제공이 이용자의 확대로

이어지고 타깃팅이 가능한 광고노출을 기대할 수 있는 토대를 마련할 것이다.

또한 모바일 앱의 경우, 유료화는 아니더라도 회원가입제를 통해 독자의 성별,

연령 등 개인정보 데이터베이스를 축적해 타깃팅 광고 전략의 기반을 마련할 수

있다.

개인화한 뉴스콘텐츠와 멀티미디어 뉴스 포맷을 개발하는 한편, 미래형 뉴스

서비스 제공을 위한 인프라를 구축해야 한다는 의견은 2010년에 개최된 제54회

신문의 날 기념 세미나 ‘모바일시대 신문의 가치와 미래전략’에서도 주장된 바

있다.


한편 개인 간 커뮤니케이션이 활발하게 이뤄지고 있는 소셜네트워크서비스

(SNS)가 뉴스 소비의 새로운 소비채널로 부상하고 있다.

디지털 미디어 환경에서는 전통적인 매체파워 지수인 구독률과 열독률이 의미를

잃게 된다. SNS에서 한겨레신문의 인용 비율이 종이신문의 구독률이나 열독률

순위와 달리 타사보다 높다는 것을 보면 종이신문시대의 시장구도와 다를 수 있다는

것을 알 수 있다.

정보의 양이 폭발적으로 증가하고, 재가공·재생산되는 뉴스 역에서 중요

한 것은 이용자가 원하는 뉴스정보를 얼마나 정확하게 욕구에 맞게 제공하느냐

가 관건이 될 것으로 판단된다. 왜냐하면, 모바일 미디어를 통한 뉴스이용 행동은

종이신문의 일람성(一覽性)과 선형적(linear) 열독이라는 특징 대신 원하는 정보와

관련 기사를 골라서 소비하는 이용자의 특성이 한층 뚜렷하기 때문이다. 이 경우,

이용 동기가 유사한 특정 카테고리의 콘텐츠 이용 독자를 대상으로 한 타깃팅도

가능하다.

현재 국내 신문매체는 멀티미디어 시대에 대응한 마케팅 전략을 구축하는 것이

가장 중요한 과제일 것이다. 이를 위해서는 우선 신문광고의 과학적 집행을 위한

객관적인 광고노출 분석자료를 축적하고 광고주에게 제공할 필요가 있다.

신문광고 통합 마케팅 전략을 위해서는 무엇보다 효과에 대한 정확한

검증과 예측이 필수적이라는 점을 재차 강조한다. 매체효과를 알 수 없는

상태에서는 미디어믹스를 시도조차 할 수 없으며 광고예산의 편성 및 배분과

적정한 노출 비율을 산정하는 것이 불가능하기 때문이다.

따라서 무엇보다 종이신문과 온라인신문 사이트의 타깃별 노출효과를 정확히

산출하는 과정이 필요하며, 통합적으로 활용되는 오프라인신문과 온라인신문

비히클의 중복 노출에 대한 규명도 필요하다. 예를 들어, 3억 원의 광고예산으

로 오프라인신문과 온라인신문에 광고를 집행하고자 할 때, 비히클들의 노출

중복에 대한 정보는 달성하고자 하는 광고목표 수준에 따라 적절한 예산

분배를 가능하게 한다. 다시 말해, 기대하는 커뮤니케이션 효과를 극대화하는

비히클들의 조합이 노출효과의 예측 및 중복에 대한 고려를 통해 결정될

수 있다.

광고매체 집행의 효율성을 고려하기 위해서는 본 연구에서 다룬 노출효과

176

에 향을 미치는 변수를 투입한 예측모델뿐 아니라 신문의 커버리지, 광고비

등의 여러 가지 요인을 함께 고려해야 할 것이다. 이를 통해 광고업종별

주요 타깃의 온라인신문과 오프라인신문의 광고노출 예측을 통한 최적의

미디어믹스를 산출할 수 있을 것이다.

이와 더불어 종이신문과 온라인신문에 효과적인 미디어믹스 제공을 위한 가이드

라인을 마련하고, 오프라인과 온라인을 연계한 신문매체 판매시스템을 개발해야

한다.

또한 광고주 업종에 따른 효율적인 매체기획을 제안한다거나 스마트 미디어를

겨냥한 새로운 광고포맷 및 판매방식을 개발해야 할 시점에 와 있다고 본다. 언제

어디서나 개인이 쉽게 뉴스정보를 접할 수 있는 모바일 환경이 확산돼가는

앞으로는 종합일간신문이 발신하는 ‘뉴스’ 정보 외에도 독자들은 다양한 뉴스

매체의 환경 속에 노출될 것이다. 이러한 매체환경에서는 궁극적으로 신문의

매체력 강화를 위한 콘텐츠 신뢰도 및 브랜드 강화를 통해 다른 매체와의

경쟁 속에서 살아남을 수 있는 힘을 갖추는 것이 가장 중요하다는 점을 인식해

야 한다.

현재 매체환경 변화를 주도하고 있는 애플(Apple)사의 성공 요인은 기술적

인 측면에서의 혁신도 중요하지만, 더 큰 성공 요인은 기술을 내세우기보다

감성적인 측면의 강조가 주효했던 것으로 평가되고 있다. 결국 애플의 CEO

스티브 잡스(Steve Jobs)의 역할은 사람들이 원하는 것을 만드는 것이었으며,

이는 기술적인 측면의 고려도 필요하지만 인문학에 바탕을 두고 있는 지극히

감성적인 어필(appeal)의 성공으로 이해되고 있다. 애플의 신제품이 시장에

출시되는 날 밤새워 기다리며 줄서 있는 젊은이들의 모습은 큰 시사점을

준다. 신문사들도 독창적이고 감성적인, 그리고 해당 신문사에서만 독자들이

교감할 수 있는 창의적인 서비스의 개발이 새로운 매체환경에서 필요하며

이것이 바로 멀티미디어 시대를 맞는 신문사들의 가장 큰 성공요인이 될

것이다.


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초기면 플로팅오른쪽 상단에 스크롤바를 따라 움직이는 배너 광고. 마우스가 광고 위쪽에 위치하게 되면 자동으로 하단에 큰 화면의 플래시 광고가 재생됨

초기면 셰이프 팝업신문사 사이트의 초기면에 집행되는 돌출팝업 형태의 배너 광고

부록: 온라인신문 광고 유형 예시


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초기 TI신문사의 초기면 중간위치에 팝업형태로 집행되는 광고물

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렉탱글 기사면 중간에 사각형 모양으로 삽입돼 집행되는 광고물

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