퍼포먼스 광고는 오래도록 클릭을 샀고, 인플루언서 광고는 사람을 샀다. 그런데 브랜드가 실제로 원하는 장면은 그보다 앞단, 소비자가 피드 안에서 콘텐츠를 우연히 발견하고 저장하거나 공유하는 순간이다. 애딧앤아크는 이 느슨하고 측정하기 어려웠던 오가닉 노출을 Feed Engine Optimization이라는 실행 단위로 바꾸려 한다1. 거기에 매쉬업벤처스·카카오벤처스·베이스벤처스·비즈까페의 시드 투자가 붙었다13.
왜 인스타그램 피드였나 — 클릭 이후의 광고 재고가 비어 있었다
광고 시장의 언어는 측정 가능한 것에 끌려간다. 검색 광고는 의도가 있고, 퍼포먼스 광고는 클릭이 있으며, 인플루언서 광고는 팔로워와 도달률을 내세운다. 반면 디지털 매거진형 콘텐츠는 브랜드 맥락을 만들지만, 예산 집행 관점에서는 오랫동안 느슨한 협찬이나 단발성 게시물에 가까웠다.
애딧앤아크가 건드리는 지점은 바로 이 중간층이다. 회사가 운영하는 Adit은 브랜드의 제품, 캠페인 목표, 핵심 타깃에 맞는 디지털 매거진과 크리에이터를 찾아 연결하고, 콘텐츠를 피드·숏폼·스토리 형태로 제작한다1. 단순히 지면을 파는 것이 아니라 브랜드와 콘텐츠가 피드 및 추천 알고리즘 안에서 발견되는 방식을 최적화한다는 점에서, 회사는 이를 피드 엔진 최적화로 설명한다1.
핵심은 ‘팔로워가 많은 계정’이 아니라 ‘이 제품이 이 피드에서 자연스럽게 소비될 확률’이다. 애딧은 팔로워 수나 과거 조회수만 보지 않고, AI 모델로 콘텐츠 주제와 이용자 반응, 브랜드 적합도 등을 분석한다고 설명한다1. 직접 집행한 캠페인 성과를 다시 데이터로 축적해 매칭 정확도를 높이는 구조도 이 시장을 소프트웨어 문제로 바꾸는 장치다1.
투자자가 산 것도 이 관점에 가깝다. 이번 시드 투자에는 매쉬업벤처스, 카카오벤처스, 베이스벤처스, 비즈까페가 참여했고, 금액은 공개되지 않았다13. 공개된 돈의 크기보다 중요한 것은 광고 집행의 비정형 영역을 데이터 제품으로 만들 수 있느냐는 질문이다.
무엇이 달랐나 — 매체 구매가 아니라 피드 포트폴리오를 산다
| 영역 | 전통 방식 | 애딧앤아크 방식 |
|---|---|---|
| 지면 선택 | 팔로워 수, 과거 조회수, 담당자 감으로 계정 선정 | 콘텐츠 주제·이용자 반응·브랜드 적합도를 AI 모델로 분석1 |
| 캠페인 단위 | 개별 인플루언서 또는 매체별 단건 집행 | 매거진·크리에이터·UGC 시딩 지면을 하나의 예산으로 통합 집행4 |
| 콘텐츠 형식 | 피드 게시물 중심, 포맷은 매체별로 분절 | 피드·숏폼·스토리 형태로 각 매체 특성에 맞춰 제작1 |
| 네트워크 | 브랜드가 캠페인마다 새로 섭외 | 보도 기준 70개 이상 인스타그램 디지털 매거진 네트워크 활용1 |
| 학습 구조 | 캠페인 종료 후 리포트로 마감 | 직접 집행한 성과 데이터를 축적해 매칭 정확도를 개선1 |
어떻게 광고 SaaS 가 되는가 — 세 겹의 락인이 있다
- 지면 네트워크를 먼저 묶는다 애딧의 출발점은 인스타그램 안에서 이미 독자를 가진 디지털 매거진들이다. 보도 기준 70개 이상 네트워크를 기반으로 패션, 뷰티, 식음료 등 여러 업종의 브랜드 캠페인을 운영하고 있다1. 공식 홈페이지에는 입점 매거진 61개, 누적 팔로워 289.5만, 카테고리 11개가 제시돼 있다4.
- 브랜드의 예산 단위를 바꾼다 브랜드 입장에서는 개별 계정을 사는 일이 아니라 특정 타깃과 메시지에 맞는 피드 포트폴리오를 사는 일이 된다. 매거진·크리에이터·UGC 시딩 지면을 하나의 예산으로 통합 집행한다는 공식 포지셔닝은 이 방향을 보여준다4. 예산 단위가 바뀌면 광고주는 사람을 고르는 대신 시스템을 반복 구매한다.
- 성과 데이터가 다음 매칭의 원료가 된다 이 모델의 방어력은 캠페인을 할수록 커져야 한다. 회사는 직접 집행한 캠페인의 성과를 데이터로 축적해 브랜드와 매체의 매칭 정확도를 높인다고 설명한다1. 단발성 대행이면 인건비가 남고, 반복 가능한 매칭 엔진이면 데이터 자산이 남는다.
The Bet — 왜 이 VC 들은 이 베팅을 샀나
이번 베팅은 애딧앤아크가 광고 대행사를 더 효율적으로 운영한다는 데 걸린 돈이 아니다. 베팅의 본질은 오가닉뷰 광고가 소프트웨어화될 수 있다는 가설이다. 클릭 광고는 이미 플랫폼 내부에서 고도화됐고, 인플루언서 광고는 사람과 가격의 시장으로 굳어졌다. 그 사이에서 디지털 매거진형 콘텐츠는 브랜드 세이프티, 맥락, 발견 가능성을 제공하지만 집행과 측정이 조악했다.
최형빈 대표의 이력도 투자 서사의 일부다. 그는 중학생 때 실시간 코로나19 정보 서비스 코로나나우를 창업해 누적 사용자 3,000만 명 규모로 키웠고, KAIST 전산학부 재학 중에는 쪽잠 웰니스 서비스 꼬끼오 알람을 한일 양국 월 이용자 수십만 명 규모로 성장시켰다13. 이후 토스 최연소 PO로 사용자 행동 데이터 기반 제품 설계를 주도했다는 이력도 보도됐다13.
이 팀의 설득력은 광고 업계 출신이라는 점보다, 소비자 행동 데이터를 제품으로 바꿔 본 경험에 있다. 피드는 본질적으로 소비자 제품의 표면이고, 오가닉뷰는 사용자의 반응 없이는 성립하지 않는다. 그래서 애딧앤아크의 과제는 광고주용 대시보드만 잘 만드는 것이 아니다. 각 피드에서 어떤 콘텐츠가 어떤 제품과 만날 때 자연스럽게 움직이는지를 반복 학습하는 일이다.
다음 12개월에 지켜볼 지표 3개
- 매거진 네트워크의 질 숫자는 이미 보도 기준 70개 이상으로 제시됐다1. 다음은 단순 계정 수가 아니라 카테고리별 깊이, 중복 팔로워 비율, 브랜드 세이프티를 얼마나 관리하느냐다.
- 반복 집행률 오가닉뷰 광고가 진짜 제품이면 브랜드가 한 번 실험하고 끝내지 않아야 한다. 공개 자료에는 반복 집행률이나 리텐션 수치가 아직 공개되지 않았다.
- 성과 측정의 표준화 애딧은 팔로워 수나 과거 조회수 대신 콘텐츠 주제, 이용자 반응, 브랜드 적합도를 분석한다고 설명한다1. 이 기준이 광고주가 예산을 옮길 만큼 명확한 리포팅 언어로 굳어지는지가 관건이다.
다음은 이 가능성이 캠페인 실험을 넘어 반복 예산으로 바뀌는지다.
