검색이 맞춘 곳과 사람이 남는 곳은 다르다

한계여기까지가 답이고, 아래는 이 답에 기대하면 안 되는 것들이다

숫자를 다른 자리에 옮겨 쓰기 전에 이 아홉 줄은 꼭 보고 갈 것.

• 미국은 표본이 너무 적다. 한인을 뺀 미국 시장 전체를 통틀어 결제가 184건뿐이다. 미용·뷰티의 결제 13건은 전부 「4–9일 오는 사람」 층에서만 나왔고 나머지 층은 0이다. 「방향은 맞지만 규모는 아직 모른다」로 읽을 것.
• 구독전환은 「사람의 하루」 단위로 셌다. sum(sub_conv)/sum(sub_elig) — 기존 대시보드와 같은 정의다. 이걸 「계정 한 개 = 1」로 바꿔 세면 조직 운영물이 4.27%→2.34%, 미국 평균이 0.648%→0.211%로 숫자가 통째로 달라진다. 다른 문서 숫자와 섞어서 인용하지 말 것.
• 무편집률만 계산 범위가 다르다. 「다운로드한 사람의 하루」가 분모이고 덩어리 단위로 집계해서 한인 계정이 섞여 있다. 미국 세그먼트에서 소수점 수준의 차이가 난다.
• 일본은 재는 목적에 따라 모집단이 조금 다르다(성장 134,103 · 품질 138,802). 검색어를 영어로 통일해 중복을 없애는 방식이 달라서다. 절대 수치를 인용할 땐 어느 쪽인지 같이 적을 것.
• 「한 달 뒤 잔존(M1)」은 이번에 처음 계산했다. 첫 방문 28~56일 뒤에 다시 왔는지를 본다. 방문 로그가 2026-08-07까지라 56일을 뺀 2026-06-12 이전 사람만 대상이 되고, 그만큼 표본이 줄어 미국 36,308 / 일본 114,144건이다. 비교를 위해 W1도 같은 사람들로 다시 계산했다.
• 「남는 1명당 광고」는 금액이 아니라 유입 건수다. 실제 광고비 데이터가 없어서 광고로 들어온 건수 ÷ 한 달 뒤 남은 건수로 대신 썼다. 클릭 단가가 구간마다 같다는 가정이 깔려 있으니 금액으로 읽지 말고 「어디가 몇 배 비싼가」로만 읽을 것. 또 이 값은 구조상 «광고 비중 ÷ 잔존율»이라, 광고를 많이 태워서 비싼 건지 안 남아서 비싼 건지는 표의 두 칸을 같이 봐야 알 수 있다.
• 광고 재배분 효과는 「최대로 잘 됐을 때」다. 옮긴 광고가 그 구간의 잔존율을 그대로 낼 것이라고 가정했다. 잘 남는 건 광고의 성질이 아니라 그런 걸 찾는 사람의 성질일 수 있어서, 실제 효과는 이보다 작다.
• 두 축의 모집단이 다르다. 순채택률은 thick-search-cluster 페이지와 같은 전체 사용자(미국은 한인 포함), M1 잔존·광고는 한인을 뺀 사용자로 계산했다. 두 페이지 숫자를 맞대볼 땐 순채택률만 일치한다.
• 이건 「누가 돈을 내나」의 답이지 「시장 지표가 얼마나 오르나」의 답이 아니다. 여기 나온 후보를 전부 다 잡아도 시장 평균은 소수점 단위로만 움직인다. 미국에서 제일 큰 지렛대는 여전히 발표자료(미국 검색의 55.9%)의 유효채택률을 포스터 수준까지 올리는 것이다.