| name | baseline |
| description | 내 광고 성과가 어느 수준인지 공개 리서치 수치와 비교한다 — 구글 검색광고 업종 23종(WordStream, 중앙값)과 메타 이커머스(Triple Whale). 데이터를 밖으로 보내지 않고 로컬에서 계산한다. "우리 ROAS 괜찮은 거야 / 업계 평균 / 벤치마크 / 다른 데랑 비교 / CTR 이 낮은 건가 / CPC 가 비싼 건가 / 기준이 뭐야"일 때. |
마케팅 루프(항상): 감지 → 판단 → 제작 → 배포 → 학습. 측정 없는 게시 금지. 자세히 [[method]].
baseline — 남의 분포를 알아야 내 숫자를 읽는다
"우리 ROAS 2.1이 좋은 건가"는 자기 데이터만 봐서는 답이 안 나온다. 매체사는 자기 매체만 보고 대행사는 자기 고객만 본다. 그래서 공개된 리서치 수치를 기준선으로 쓴다.
실행 유형: [A] 자동 — 로컬 계산이다. 아무것도 밖으로 보내지 않는다
0. 무엇을 갖고 있나
sales-copilot baseline show
sales-copilot baseline show --channel meta
sales-copilot baseline sources
166행 · 출처 9곳. 전부 원문을 직접 열어 방법론까지 확인한 것만 넣었다.
| 출처 | 표본 | 담긴 것 |
|---|
| WordStream 2026 | 미국 검색광고 13,474개 캠페인 | 업종 23종 CTR·CPC·CVR·CPL, 중앙값 |
| Triple Whale 2025 (Meta) | 이커머스 약 35,000 브랜드 | 업종별 ROAS·CPA·CPM·CTR·CVR·AOV, 중앙값 |
| Triple Whale 2025 (Google/TikTok) | Google 18,000+ 브랜드 | 이커머스 ROAS·CPA·CPM |
| First Page Sage | B2B 29업종 / 이커머스 80+ | CAC |
| Contentsquare DXB 2026 | 990억 세션 / 6,000+ 사이트 | 사이트 전환율 |
| Klaviyo 2026 | 183,000+ 고객 | 이메일 |
1. 비교
sales-copilot baseline compare --channel meta --metric roas --value 2.1
★ 채널을 안 밝히면 정반대로 답한다 (가장 흔한 사고)
같은 2025 Triple Whale 데이터에서 이커머스 ROAS 중앙값이 이렇다:
| 채널 | 중앙값 |
|---|
| Google Ads | 3.68x |
| TikTok | 2.21x |
| Meta | 1.86x |
ROAS 2.1은 Meta에서는 중앙값 위, Google에서는 한참 아래다. 채널을 안 물어보고 "괜찮은 편입니다"라고 답하면 그 한 마디로 예산이 잘못 움직인다. 스크립트가 다른 채널 기준을 함께 띄우지만, 먼저 채널을 확인한다.
2. 말해도 되는 것과 안 되는 것 (필수)
여기서 선을 넘으면 사용자가 그 숫자로 예산을 움직이고, 틀리면 손해를 입는다.
| 말해도 됨 | 말하면 안 됨 |
|---|
| "중앙값 1.86 대비 +13%" | "상위 30%" |
| "미국 검색광고 기준으로는 이렇다" | "업계 평균이 이렇다" (어느 업계, 어느 시장인지 빠짐) |
| "표본 35,000곳의 중앙값" | 출처·표본 없이 숫자만 |
- 분위 판정을 하지 않는다. 중앙값만 있고 분포(사분위)가 없어서 "상위 몇 %"는 계산이 안 된다. 스크립트가 이걸 자동으로 막지만, 말로도 넘지 않는다.
- 시장을 반드시 붙인다. 여기 수치는 전부 해외다. 한국은 단가·경쟁 강도·매체 구성이 달라 직접 비교가 안 된다. "방향만 참고"라고 함께 말한다.
- 없는 칸은 없다고 한다. 국내에는 채널×업종별 광고 성과 벤치마크가 공개된 것이 없다. 메조미디어·KOBACO·나스미디어·DMC·오픈서베이·센서타워를 전부 확인했고, 이들이 내는 것은 **광고비 지출액·소비자 설문·매체 판매단가(rate card)**이지 성과가 아니다.
- 떠도는 국내 수치를 믿지 않는다. "이커머스 평균 전환율 1.33%", "네이버 파워링크 평균 CPC 530원", "업종별 ROAS 패션 3~5배" 같은 숫자가 널리 재인용되지만 원 리포트·표본·조사기간이 확인되지 않는다. 사용자가 이걸 들고 오면 출처를 물어본다.
3. ★반드시 함께 말할 것 — 플랫폼 숫자는 부풀려져 있다
벤치마크를 주면서 이걸 안 알리면 사용자가 자기 계정 숫자를 과신한다.
eBay 대규모 현장실험에서 유료검색의 **실측 ROAS는 −63%**였고, 브랜드 키워드 광고를 끄자 트래픽의 99.5%가 그대로 유입됐다. (Blake·Nosko·Tadelis, Econometrica 83(1), 2015)
Gordon 외 2019: 절반의 캠페인에서 구매 리프트 추정이 방법 불문 3배 어긋났다.
Gordon 외 2023(RCT 663건): 실제 리프트 중앙값 5%를 관찰 기반 방법이 24~64%로 추정했다.
위험이 큰 순서: ① 브랜드 검색 키워드 ② 리타게팅 ③ 노출률 낮은 초정밀 타깃. 이 셋은 "어차피 살 사람"을 다시 세는 구조라 귀속값이 특히 부풀려진다.
- 광고 계정이 보고하는 전환은 광고가 없었어도 일어났을 구매를 상당 부분 포함한다. 특히 브랜드 키워드가 심하다.
- 그래서 기준선 비교는 상대 위치를 보는 용도이지 "이만큼 벌었다"의 근거가 아니다.
- 진짜 기여를 알려면 증분 실험(광고를 끄고 비교)이 필요하다고 알린다.
4. 비교 다음에 무엇을 하나
숫자만 보여주고 끝내지 않는다. 판정 → 다음 행동까지 간다.
| 상태 | 다음 |
|---|
| 손익분기 ROAS 미달 | [[ads]] 중단조건 점검. 계산은 econ breakeven |
| 기준선 대비 크게 낮음 | 원인 분리 — 소재/타깃/오퍼/랜딩 중 무엇인지 [[analyze]] |
| 기준선 대비 높은데 매출이 안 늘어남 | 어트리뷰션 과대추정 의심. 3절을 먼저 말한다 |
| 비교할 성과 기록이 없음 | 그게 먼저다. [[analyze]]로 성과부터 기록 |
5. 하지 않는 것
- 데이터를 밖으로 보내지 않는다. 이 스킬은 로컬 파일만 읽는다. 비교하려고 아무것도 업로드하지 않는다.
- 없는 수치를 만들지 않는다. 비어 있으면 "확인된 공개 자료가 없다"고 말한다.
- 벤치마크를 목표로 만들지 않는다. 기준선은 위치를 재는 자이지 도달할 과녁이 아니다. 업종·오퍼·마진이 다르면 맞는 숫자도 다르다.
관련: [[analyze]] · [[ads]] · [[metrics]] · [[method]]
이것만은: 출처·시장·표본을 숫자와 함께 말한다. 그리고 플랫폼 숫자는 부풀려져 있다를 빼먹지 않는다.
