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OTT 플랫폼은 콘텐츠 제작자에게 새로운 기회의 장이자 수익 창출 채널로 주목받고 있습니다. 특히 AVOD(광고 기반 주문형 비디오) 모델은 시청자에게 무료 콘텐츠를 제공하면서도 광고를 통해 수익을 얻을 수 있어 진입 장벽이 낮고 성장 가능성이 큽니다. 여기에 AI 기반 타겟팅 기술이 접목되며 콘텐츠 제작자의 수익 구조는 더 정교하고 효율적으로 진화하고 있습니다. 본 글에서는 AVOD 기반 수익화 구조, AI 타겟팅 기술의 역할, 실제 수익을 높이는 콘텐츠 전략까지 실질적인 노하우를 다룹니다.
AVOD 수익화 구조의 이해와 기회
AVOD는 콘텐츠 제공자가 콘텐츠를 무료로 제공하고, 시청자는 광고를 시청하는 대가로 콘텐츠를 이용할 수 있게 하는 구조입니다. 제작자는 콘텐츠 내에 삽입되는 광고의 노출 수, 클릭률, 전환율 등에 따라 수익을 배분받으며, 플랫폼은 광고 수익 일부를 수수료 형태로 취득합니다. 기존 유료 구독 기반(SVOD)에 비해 시청 장벽이 낮아 더 넓은 시청층 확보가 가능하며, 특히 짧은 포맷의 콘텐츠나 틈새 장르 콘텐츠에도 적용이 용이하다는 점이 장점입니다. 콘텐츠 제작자 입장에서 AVOD는 콘텐츠 품질과는 별개로 광고 효율에 따라 수익 편차가 발생할 수 있어, 단순 조회수뿐만 아니라 광고주 입장에서 ‘효율적인 타겟 노출’을 이끌어내는 콘텐츠 기획이 중요합니다. 예를 들어, 특정 연령층이나 관심사를 명확히 겨냥한 콘텐츠일수록 광고 클릭률이 높아지고, 이에 따라 수익도 증가합니다. 최근에는 플랫폼들이 광고형 콘텐츠에 AI 기반 콘텐츠 분석 기능을 적용해, 자동으로 광고 적합도를 평가하고 우선 노출 순위를 결정하기도 하므로, 수익 가능성이 높은 콘텐츠를 제작하는 것이 핵심 전략입니다. 최근에는 일부 AVOD 플랫폼이 콘텐츠 유형별 CPM(1000회 노출당 비용)을 차등 적용하는 시스템을 운영하고 있어, 정보성·전문성·교육성 콘텐츠의 수익성이 높게 평가되는 추세입니다. 예를 들어 경제/금융, 건강, 테크 분야 콘텐츠는 광고주가 높은 단가를 제시하는 경우가 많아, 동일한 조회수여도 더 높은 수익으로 연결될 수 있습니다. 또한, 일부 플랫폼은 광고 시청 완료율을 기준으로 수익을 조정하기도 하므로, 시청자의 집중을 유지할 수 있는 콘텐츠 구성력 역시 수익과 직결됩니다. 제작자는 이를 고려해 영상 흐름 속에 자연스러운 광고 타이밍을 설계하고, 클릭 유도를 위한 화면 전환이나 CTA(Call To Action) 요소를 적절히 배치하는 전략이 필요합니다.
AI 타겟팅이 바꾸는 수익 모델의 정밀도
AI 타겟팅 기술은 AVOD 수익 구조를 한층 정밀하게 만드는 핵심 기술입니다. 과거에는 콘텐츠 조회수나 노출 수가 주요 지표였다면, 이제는 AI가 시청자의 관심사, 콘텐츠 소비 패턴, 클릭 행동 등을 학습하여, 가장 전환 가능성이 높은 광고를 자동으로 삽입합니다. 이 기술은 제작자가 설정하지 않아도 광고주와의 ‘최적 매칭’을 실현하며, 더 높은 광고 단가와 수익을 기대할 수 있게 합니다. 또한 AI는 시청 중 사용자의 반응을 실시간으로 분석해, 광고 포맷(영상, 배너, PPL 등)을 자동 변경하거나 위치를 조정하는 기능도 수행합니다. 예를 들어 시청 중 이탈이 잦은 타이밍에는 광고를 최소화하거나 짧은 광고로 대체하고, 사용자의 주의 집중도가 높은 구간에는 고가 광고를 삽입해 수익 극대화를 도모합니다. 일부 플랫폼은 AI가 ‘예상 광고 수익’을 콘텐츠 업로드 전 제공하기도 하며, 이는 제작자가 콘텐츠 주제를 정할 때부터 수익성을 고려한 전략 수립이 가능하도록 돕는 도구로 활용됩니다. 결과적으로 AI 타겟팅 기술은 제작자가 기술적인 광고 운영에 직접 관여하지 않더라도, 콘텐츠의 성격과 시청자 특성을 기반으로 자동 최적화를 실행하여 수익을 극대화합니다. 이는 특히 1인 크리에이터, 인디 콘텐츠 제작자에게 유리하며, 리소스는 적지만 콘텐츠 집중도가 높은 창작자들이 AVOD 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 기반이 되고 있습니다. AI는 단순히 광고만 자동으로 배치하는 데 그치지 않고, 시청자의 심리와 행동 변화를 분석하여 광고 노출 빈도도 유동적으로 조정합니다. 예컨대 특정 콘텐츠를 반복 시청하는 사용자는 ‘충성도 높은 타겟’으로 분류되어 더 고단가 광고가 노출되며, 이탈률이 높은 사용자는 광고가 최소화되어 경험이 방해받지 않도록 설계됩니다. 또 하나 주목할 점은, 일부 AI 시스템이 사용자 감정 분석 기술을 적용해 콘텐츠 내용과 시청자 정서를 분석한 뒤, 해당 감정과 연계된 브랜드나 메시지를 가진 광고를 노출한다는 것입니다. 이러한 정서 기반 광고 매칭은 클릭률과 전환율을 높이는 데 매우 효과적이며, 콘텐츠 제작자에게는 자연스러운 수익 증대 수단이 됩니다.
실질적인 수익을 위한 콘텐츠 전략
AVOD 기반 수익을 높이기 위해서는 콘텐츠의 형식, 주제, 길이, 업로드 타이밍 등 전반적인 전략 설계가 필요합니다. 첫째, 광고 친화적인 콘텐츠 구조가 중요합니다. 예를 들어 자연스럽게 중간 광고 삽입이 가능한 챕터 구성, 광고 삽입 전 후 시청자 이탈률을 고려한 스토리 전개 방식 등은 광고 수익 극대화에 직결됩니다. 둘째, 플랫폼이 선호하는 카테고리를 이해해야 합니다. 대부분의 AVOD 플랫폼은 특정 장르(예: 키즈, 뷰티, 금융, 푸드 등)에 더 많은 광고 예산을 할당하며, 이에 맞춘 콘텐츠는 더 높은 CPM(Cost Per Mille)을 받을 확률이 큽니다. 또한, 제작자는 광고 포맷과 노출 설정을 수동으로 조정하지 않아도 되지만, 콘텐츠 자체가 광고 친화적인 메시지를 포함하고 있는지에 따라 AI가 부여하는 광고 등급이 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 지나치게 논란이 되거나 혐오 표현이 포함된 콘텐츠는 자동으로 광고 제한 대상이 되어 수익성이 떨어질 수 있습니다. 반면 정보성이 강하고 중립적인 콘텐츠는 광고 삽입 우선순위가 높아집니다. 마지막으로, 꾸준한 업로드와 AI 학습 기반 데이터 누적도 중요합니다. 플랫폼은 제작자의 콘텐츠 누적 성과 데이터를 기반으로 향후 콘텐츠의 수익 가능성을 예측하기 때문에, 일정한 업로드 주기와 콘텐츠 퀄리티 유지가 장기적인 수익 기반을 마련하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로 AVOD 시대의 성공은 콘텐츠 품질과 더불어, AI와 얼마나 협력적인 콘텐츠 전략을 구축하느냐에 달려 있다고 할 수 있습니다. 콘텐츠의 길이도 수익에 직접적인 영향을 미칩니다. 일반적으로 8~15분 사이의 콘텐츠는 중간 광고 삽입이 가능해 수익성이 높아지는 반면, 5분 미만의 짧은 영상은 광고 기회가 제한되므로 단가가 낮습니다. 따라서 제작자는 콘텐츠 메시지를 유지하면서도 가능한 광고 슬롯을 확보할 수 있는 러닝타임을 설계해야 합니다. 또한, 시리즈 형식의 콘텐츠는 사용자 체류 시간을 늘리는 동시에, 플랫폼 내에서의 ‘채널 신뢰도’를 높여 추천 빈도와 광고 배정 우선순위에도 긍정적인 영향을 미칩니다. 이처럼 단편적인 영상 제작을 넘어서, 장기적인 콘텐츠 브랜딩과 구조적 기획이 AVOD 수익화에서 핵심 전략이 됩니다.
AVOD와 AI 타겟팅의 결합은 콘텐츠 제작자에게 수익화의 새로운 기회를 제공하고 있습니다. 단순 조회수 중심의 모델을 넘어, 정교한 타겟 분석과 광고 최적화가 수익의 핵심 요소가 되었습니다. 제작자는 이제 콘텐츠 자체뿐 아니라, 광고 친화성, 타겟 명확성, 업로드 전략까지 고려해야 하며, AI 시스템과의 협력을 통해 더 높은 수익을 실현할 수 있습니다. 지금이 바로, 콘텐츠 기획 단계에서부터 수익화를 고려해야 할 시점입니다.
📚 출처 카드
- 📌 KISDI – AVOD 모델과 수익 구조 분석 보고서
https://www.kisdi.re.kr/report/view.do?key=38&seq=21590 - 📌 구글 Ads – AI 타겟팅 광고 기술 개요
https://ads.google.com/blog/ai-targeting-ott-avod/ - 📌 쿠팡 뉴스룸 – 크리에이터를 위한 광고 기반 수익화 정책
https://news.coupang.com/creator-avod-monetization - 📌 티빙 비즈니스 센터 – 광고 수익 배분 및 AI 추천 기준 안내
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